मशीन विजन सिस्टम के प्रदर्शन और सटीकता का मूल्यांकन कैसे करें?

औद्योगिक स्वचालन और बुद्धिमान विनिर्माण के निरंतर गहनता के साथ,मशीन विजन सिस्टम धीरे -धीरे उत्पादन साइटों पर गुणवत्ता नियंत्रण और प्रक्रिया अनुकूलन के लिए प्रमुख उत्पादन उपकरण बन गए हैं। लेकिन कई उपयोगकर्ताओं के लिए, मशीन विजन परियोजनाओं का चयन, परीक्षण या आयात करते समय सिस्टम के प्रदर्शन और सटीकता का वैज्ञानिक रूप से मूल्यांकन कैसे करें, अभी भी तैनाती की सफलता को प्रभावित करने वाला एक महत्वपूर्ण कारक है।

निम्नलिखित उपकरण मूल्यांकन मानदंड पर ध्यान केंद्रित करेगा। उत्पादन परीक्षण के तरीके और व्यावहारिक अनुप्रयोग प्रमुख बिंदु उद्यमों को यह जज करने में मदद करते हैं कि क्या मशीन विजन उपकरण का एक सेट वास्तव में 'व्यावहारिक' और 'विश्वसनीय' अधिक पेशेवर और व्यावहारिक दृष्टिकोण से 'विश्वसनीय' है।

1। प्रदर्शन मूल्यांकन के मुख्य आयाम

मशीन विजन सिस्टम का मूल्यांकन करने के लिए, इसे आमतौर पर पांच आयामों से शुरू करने की आवश्यकता होती है: इमेजिंग गुणवत्ता, निरीक्षण की गति, पहचान सटीकता, पर्यावरणीय स्थिरता और सिस्टम संगतता:

1। इमेजिंग गुणवत्ता

छवियां दृश्य प्रणाली का आधार हैं, और मूल्यांकन करते समय आपको संकेतकों पर ध्यान देना चाहिए:

संकल्प और स्पष्टता: क्या विवरण के लिए आवश्यक पिक्सेल घनत्व पूरा होता है;

प्रकाश और इसके विपरीत: क्या छवि उज्ज्वल है और यहां तक ​​कि, और क्या रूपरेखा स्पष्ट है;

विरूपण और तीक्ष्णता नियंत्रण: चाहे लेंस में पर्याप्त ऑप्टिकल गुणवत्ता हो।

उच्च गुणवत्ता वाली छवियां न केवल एल्गोरिथ्म मान्यता प्रभाव में सुधार कर सकती हैं, बल्कि बाद के डेटा प्रोसेसिंग के लिए गारंटी भी प्रदान करती हैं।

2। पहचान सटीकता

सटीकता का उपयोग आमतौर पर वास्तविक उत्पादन में दृश्य एल्गोरिदम के प्रदर्शन को मापने के लिए किया जाता है। मूल्यांकन के तरीकों में शामिल हैं:

दोष मान्यता सटीकता

झूठी पहचान दर (एफपीआर) और मिस्ड डिटेक्शन रेट (एफएनआर)

OCR मान्यता दर या बारकोड पढ़ना सफलता दर

सिम्युलेटेड कामकाजी परिस्थितियों का निर्माण करके, सेंसर का उपयोग सत्यापन के लिए नमूना छवियों को लगातार आयात करने के लिए किया जा सकता है। यह अनुशंसा की जाती है कि परीक्षण के नमूनों को अधिक से अधिक एकत्र किया जाए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि कई स्थितियों को गिना जाए।

3। प्रसंस्करण गति

क्या सिस्टम बीट आवश्यकताओं को पूरा कर सकता है, मूल्यांकन की कुंजी में से एक है। आम तौर पर शामिल हैं:

छवि अधिग्रहण गति

छवि प्रसंस्करण समय (एमएस)

पूरी मशीन प्रतिक्रिया और आउटपुट समय

वास्तविक परियोजनाओं में, वास्तविक माप का संचालन करने के लिए 'संग्रह से संग्रह से आउटपुट परिणाम तक पूर्ण प्रणाली' के कुल समय का उपयोग करने की सिफारिश की जाती है।

4। स्थिरता और विरोधी हस्तक्षेप

यह मूल्यांकन करने के लिए कि क्या सिस्टम वास्तविक औद्योगिक वातावरण में लंबे समय तक काम कर सकता है, इस पर ध्यान केंद्रित करें:

परिवेशी प्रकाश परिवर्तन के लिए अनुकूलनशीलता

तापमान, आर्द्रता, कंपन और विद्युत चुम्बकीय हस्तक्षेप के तहत स्थिर प्रदर्शन

क्या दीर्घकालिक निरंतर संचालन के दौरान कोई अंतराल या पहचान विचलन है?

यदि वेल्डिंग कार्यशाला, तेल से भरे वातावरण या कंपन उत्पादन लाइन में, तो वास्तविक जीवन के सत्यापन परीक्षणों का संचालन करने की सिफारिश की जाती है।

5। सिस्टम खुलापन और संगतता

मशीन विजन सिस्टम को अक्सर पीएलसी, रोबोट, डेटाबेस या एमईएस सिस्टम से जुड़ा होने की आवश्यकता होती है, और उस पर ध्यान देना चाहिए:

क्या यह मानक प्रोटोकॉल का समर्थन करता है (जैसे कि गिगे विजन, यूएसबी 3 विजन, मोडबस, ओपीसी यूए, आदि);

क्या माध्यमिक विकास के लिए एसडीके प्रदान करना है;

क्या छवियां मल्टी-फॉर्मेट एक्सपोर्ट और प्लेटफ़ॉर्म डॉकिंग का समर्थन करती हैं (जैसे कि हैलकॉन, विज़नप्रो, लैबव्यू, आदि);

एक अत्यधिक संगत प्रणाली भविष्य के विस्तार और रखरखाव के लिए अनुकूल है।

2। एक प्रभावी प्रदर्शन परीक्षण समाधान कैसे बनाएं?

दृश्य प्रणाली के प्रदर्शन का वैज्ञानिक रूप से मूल्यांकन करने के लिए, यह अनुशंसा की जाती है कि उद्यम आयात चरण के दौरान निम्नलिखित प्रक्रियाओं को स्थापित करें:

पता लगाने के लक्ष्य और सटीकता की आवश्यकताओं को स्पष्ट करें: जैसे कि आयामी सटीकता, चरित्र मान्यता दर, आदि;

एक नियंत्रण नमूना पुस्तकालय स्थापित करें: सामान्य उत्पादों, विशिष्ट दोषपूर्ण उत्पादों और सीमा मामलों सहित;

एक परीक्षण मंच बनाएं: निरंतर संचालन के लिए वास्तविक कार्य स्थितियों का अनुकरण करें;

सांख्यिकीय डेटा एकत्र करें: सटीकता, प्रतिक्रिया समय, असामान्य स्थितियां, आदि;

चरण रिटेस्ट और अनुकूलन: परीक्षण परिणामों के आधार पर लगातार मापदंडों और एल्गोरिदम को समायोजित करें;

वास्तविक नमूनों और काम करने की स्थिति परीक्षण के माध्यम से, जो समाधान सबसे अच्छी तरह से पूरा करता है वह प्रभावी रूप से चुना जा सकता है।

3। केस संदर्भ: इलेक्ट्रॉनिक्स उद्योग में चरित्र का पता लगाने की परियोजना

इलेक्ट्रॉनिक्स फैक्ट्री प्रोडक्शन सिस्टम बैटरी केस कैरेक्टर की पहचान करने के लिए एक बुद्धिमान दृष्टि प्रणाली का आयात करता है, और ग्राहक मुख्य रूप से चरित्र पूर्णता और मान्यता त्रुटि दरों पर ध्यान केंद्रित करते हैं। दृश्य प्रणाली द्वारा परीक्षण के बाद, निम्नलिखित डेटा द्वारा उत्पन्न सबसे व्यापक परिणाम है:

औसत मान्यता सटीकता: 99.2%

गलतफहमी दर: <0.3%

संपूर्ण छवि मान्यता प्रतिक्रिया समय: 80ms

चरित्र विपरीत अनुकूली समायोजन समारोह, पासिंग दर में 15% सुधार

इसी समय, सिस्टम ग्राहक MES सिस्टम, वास्तविक समय अपलोड और पहचान परिणामों की असामान्य ट्रेसबिलिटी के लिए सहज पहुंच का समर्थन करता है

मशीन विजन एक ऐसा उपकरण नहीं है जिसका उपयोग केवल स्थापना द्वारा किया जा सकता है। सिस्टम का प्रदर्शन और सटीकता सीधे अंतिम अनुप्रयोग प्रभाव को प्रभावित करती है। केवल मानक परीक्षण विधियों द्वारा, वास्तविक अनुप्रयोग परिदृश्य सिमुलेशन और बहु-आयामी संकेतक मूल्यांकन परीक्षण और त्रुटि लागतों का सटीक रूप से चयन और कम कर सकते हैं।

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