Comment évaluer les performances et la précision d'un système de vision machine?

Avec l'approfondissement continu de l'automatisation industrielle et de la fabrication intelligente,Les systèmes de vision machine sont devenus progressivement l'équipement de production clé pour le contrôle de la qualité et l'optimisation des processus sur les sites de production. Mais pour de nombreux utilisateurs, comment évaluer scientifiquement les performances et la précision du système lors de la sélection, des tests ou de l'importation de projets de vision machine est toujours un facteur clé affectant le succès du déploiement.

Ce qui suit se concentrera sur les critères d'évaluation de l'équipement. Les méthodes de test de production et les points clés des applications pratiques aident les entreprises à juger si un ensemble d'équipements de vision machine est vraiment «pratique» et «fiable» d'un point de vue plus professionnel et pratique.

1. Les dimensions de base de l'évaluation des performances

Pour évaluer un système de vision industrielle, il faut généralement à partir de cinq dimensions: qualité d'imagerie, vitesse d'inspection, précision d'identification, stabilité environnementale et compatibilité du système:

1. Qualité d'imagerie

Les images sont à la base du système visuel, et vous devez prêter attention aux indicateurs lors de l'évaluation:

Résolution et clarté: si la densité de pixels requise pour plus de détails est respectée;

Léger et contraste: si l'image est brillante et même, et si le contour est clair;

Contrôle de la distorsion et de la netteté: si l'objectif a une qualité optique suffisante.

Les images de haute qualité peuvent non seulement améliorer l'effet de reconnaissance de l'algorithme, mais également fournir des garanties pour le traitement ultérieur des données.

2. Précision d'identification

La précision est généralement utilisée pour mesurer les performances des algorithmes visuels dans la production réelle. Les méthodes d'évaluation comprennent:

Précision de reconnaissance des défauts (TPR)

Taux de détection de faux (FPR) et taux de détection manqué (FNR)

Taux de reconnaissance OCR ou taux de réussite de la lecture des code-barres

En construisant des conditions de travail simulées, les capteurs peuvent être utilisés pour importer en continu des échantillons d'images pour la vérification. Il est recommandé que les échantillons de test soient prélevés autant que possible pour s'assurer que plusieurs conditions sont comptées.

3. vitesse de traitement

La question de savoir si le système peut répondre aux exigences de battement est l'une des clés de l'évaluation. Comprend généralement:

Vitesse d'acquisition d'images (fréquence d'images)

Temps de traitement de l'image (MS)

La réponse entière de la machine et le temps de sortie

Dans les projets réels, il est recommandé d'utiliser le temps total du 'système complet de la collecte aux résultats de sortie' pour effectuer une mesure réelle.

4. Stabilité et anti-ingérence

Pour évaluer si le système peut fonctionner de manière stable pendant longtemps dans un véritable environnement industriel, concentrez-vous sur:

Adaptabilité aux changements de lumière ambiante

Performances stables sous température, humidité, vibration et interférence électromagnétique

Y a-t-il un décalage ou un déviation d'identification pendant le fonctionnement continu à long terme?

S'il se trouve dans un atelier de soudage, un environnement rempli d'huile ou une ligne de production vibrante, il est recommandé d'effectuer des tests de vérification réel.

5. Opensse et compatibilité du système

Les systèmes de vision industrielle doivent souvent être connectés aux systèmes de PLC, de robot, de base de données ou de MES, et doivent prêter attention à:

Qu'il prenne en charge les protocoles standard (tels que Gige Vision, USB3 Vision, Modbus, OPC UA, etc.);

S'il faut fournir un SDK pour le développement secondaire;

Si les images prennent en charge l'exportation multi-format et l'amarrage de la plate-forme (comme Halcon, VisionPro, LabView, etc.);

Un système hautement compatible est propice à l'expansion et à la maintenance futures.

2. Comment créer une solution de test de performances efficace?

Pour évaluer scientifiquement les performances du système visuel, il est recommandé aux entreprises de mettre en place les processus suivants pendant la phase d'importation:

Clarifier l'objectif de détection et les exigences de précision: telles que la précision dimensionnelle, le taux de reconnaissance des caractères, etc.;

Établir une bibliothèque d'échantillons de contrôle: y compris les produits normaux, les produits défectueux typiques et les cas de limite;

Créez une plate-forme de test: simulez les conditions de travail réelles pour un fonctionnement continu;

Collectez les données statistiques: précision, temps de réponse, situations anormales, etc.;

Retraite et optimisation de phase: ajustez en continu les paramètres et les algorithmes en fonction des résultats des tests;

Grâce à des échantillons réels et à des tests de travail, la solution qui répond le mieux aux besoins peut être sélectionnée efficacement.

3. Référence du cas: Projet de détection des caractères dans l'industrie électronique

Le système de production d'usine électronique importe un système de vision intelligent pour identifier les caractères de cas de batterie, et les clients se concentrent principalement sur l'exhaustivité des caractères et les taux d'erreur de reconnaissance. Après avoir testé par le système visuel, ce qui suit est le résultat le plus complet généré par les données:

Précision moyenne de reconnaissance: 99,2%

Taux d'idée fausse: <0,3%

L'ensemble du temps de réponse de la reconnaissance d'image: 80 ms

Fonction d'ajustement adaptatif du contraste de caractère, amélioration de 15% du taux de réussite

Dans le même temps, le système prend en charge l'accès transparent au système MES Client, le téléchargement en temps réel et la traçabilité anormale des résultats d'identification

La vision machine n'est pas un appareil qui peut être utilisé simplement par installation. Les performances et la précision du système affectent directement l'effet d'application final. Ce n'est que par des méthodes de test standard, la simulation de scénarios d'application réelle et l'évaluation des indicateurs multidimensionnels peuvent sélectionner et réduire avec précision les coûts d'essais et d'erreur.

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