Megtekintések száma: 0 Szerző: A webhely kiadási ideje szerkesztője: 2025-06-09 Forrás: Ez az oldal
Az ipari automatizálás és az intelligens gyártás folyamatos elmélyítésével,A gépi látásrendszerek fokozatosan váltak a minőség -ellenőrzés és a gyártási helyszíneken történő folyamat optimalizálásának kulcsfontosságú gyártási berendezései. De sok felhasználó számára azonban a gépi látási projektek kiválasztása, tesztelése vagy importálása során a rendszer teljesítményének és pontosságának tudományos értékelése továbbra is kulcsfontosságú tényező, amely befolyásolja a telepítés sikerét.
Az alábbiakban a berendezések értékelési kritériumaira összpontosítanak. A termelési tesztelési módszerek és a gyakorlati alkalmazás kulcsfontosságú pontjai segítenek a vállalkozásoknak megítélni, hogy a gépi látás -berendezések halmaza valóban 'praktikus' és 'megbízható' professzionálisabb és gyakorlati szempontból.
1. A teljesítményértékelés alapvető dimenziói
A gépi látási rendszer értékeléséhez általában öt dimenziótól kezdve: képalkotó minőség, ellenőrzési sebesség, azonosítási pontosság, környezeti stabilitás és rendszer kompatibilitása:
1. Képalkotó minőség
A képek képezik a vizuális rendszer alapját, és figyelembe kell vennie a mutatókat, amikor értékelik:
Felbontás és egyértelműség: A részletekhez szükséges pixel sűrűség teljesül -e;
Világos és kontraszt: Függetlenül attól, hogy a kép világos -e és egyenletes -e, és hogy a vázlat tiszta;
Torzítás és élesség -szabályozás: hogy a lencse elegendő optikai minőségű -e.
A kiváló minőségű képek nemcsak javíthatják az algoritmus-felismerési hatást, hanem garanciákat is nyújthatnak a későbbi adatfeldolgozáshoz.
2. Az azonosítási pontosság
A pontosságot általában a vizuális algoritmusok teljesítményének mérésére használják a tényleges termelésben. Az értékelési módszerek között szerepel:
Hibafelismerési pontosság (TPR)
Hamis detektálási sebesség (FPR) és elmulasztott észlelési sebesség (FNR)
OCR felismerési arány vagy vonalkód -olvasási sikerességi arány
A szimulált munkakörülmények kiépítésével az érzékelők felhasználhatók a mintaképek folyamatosan történő importálására az ellenőrzés céljából. Javasoljuk, hogy a tesztmintákat a lehető legtöbbet gyűjtsék be, hogy több körülményt számoljanak.
3. Feldolgozási sebesség
Az értékelés egyik kulcsa, hogy a rendszer megfelel -e az ütem követelményeinek. Általában magában foglalja:
Képszerzési sebesség (képkocka sebesség)
Képfeldolgozási idő (MS)
A teljes gép válasza és a kimeneti idő
A tényleges projektekben a tényleges mérés elvégzéséhez ajánlott a 'teljes rendszer a gyűjteménytől a kimeneti eredményekig' teljes időhöz használni.
4. Stabilitás és anti-interferencia
Annak felmérése érdekében, hogy a rendszer hosszú ideig képes -e stabilan működni egy valódi ipari környezetben, összpontosítson:
Alkalmazkodóképesség a környezeti fényváltozásokhoz
Stabil teljesítmény hőmérséklet, páratartalom, rezgés és elektromágneses interferencia alatt
Van-e késleltetési vagy azonosítási eltérés a hosszú távú folyamatos működés során?
Ha egy hegesztési műhelyben, olajjal töltött környezetben vagy rezgő gyártósorban, akkor a valós ellenőrzési tesztek elvégzése ajánlott.
5. A rendszer nyitottsága és kompatibilitása
A gépi látásrendszereket gyakran csatlakoztatni kell a PLC -hez, a robothoz, az adatbázishoz vagy az MES rendszerekhez, és figyelniük kell a következőkre:
Támogatja -e a szokásos protokollokat (például a Gige Vision, az USB3 Vision, a Modbus, az OPC UA stb.);
Hogy biztosítsa -e SDK -t a másodlagos fejlődéshez;
Függetlenül attól, hogy a képek támogatják-e a több formátumú exportot és a platform dokkolását (például Halcon, VisionPro, LabView stb.);
Egy rendkívül kompatibilis rendszer elősegíti a jövőbeni bővítést és karbantartást.
2. Hogyan lehet felépíteni egy hatékony teljesítményvizsgálati megoldást?
A vizuális rendszer teljesítményének tudományos értékeléséhez ajánlott, hogy a vállalkozások a következő folyamatokat állítsák be az import szakaszban:
Tisztázza az észlelési cél- és pontossági követelményeket: például a dimenziós pontosság, a karakterfelismerési arány stb.;
Hozzon létre egy kontrollminta könyvtárat: beleértve a normál termékeket, a tipikus hibás termékeket és a határok eseteit;
Készítsen egy tesztplatformot: szimulálja a tényleges munkakörülményeket a folyamatos működéshez;
Statisztikai adatok gyűjtése: pontosság, válaszidő, rendellenes helyzetek stb.;
Fázis újratelepítés és optimalizálás: A paramétereket és az algoritmusokat folyamatosan állítsa be a teszt eredményei alapján;
A valós minták és a munkakörülmények tesztelése révén a legjobban kielégítő megoldás hatékonyan kiválasztható.
3. Esettanulmány referencia: Karakterérzékelő projekt az elektronikai iparban
Az elektronikai gyárgyártási rendszer intelligens látási rendszert importál az akkumulátor -tok karakterének azonosítására, és az ügyfelek elsősorban a karakter teljességére és a felismerési hibaarányokra összpontosítanak. A vizuális rendszer által végzett tesztelés után a következők a legátfogóbb eredmény, amelyet az adatok generálnak:
Átlagos felismerési pontosság: 99,2%
Téves elképzelés aránya: <0,3%
A teljes képfelismerési válasz idő: 80 ms
Karakter kontraszt adaptív alkalmazkodási funkció, 15% -os javulás az átmeneti sebességben
Ugyanakkor a rendszer támogatja az ügyfél-rendszer zökkenőmentes hozzáférését, a valós idejű feltöltést és az azonosítási eredmények rendellenes nyomon követhetőségét
A Machine Vision nem olyan eszköz, amelyet egyszerűen a telepítéssel lehet használni. A rendszer teljesítménye és pontossága közvetlenül befolyásolja a végső alkalmazáshatást. Csak a standard tesztelési módszerekkel a valós alkalmazás forgatókönyv-szimulációja és a többdimenziós indikátor értékelése pontosan kiválaszthatja és csökkentheti a próbai és hibaköltségeket.
A Zhixiang Vision továbbra is nagy teljesítményű és nagy stabilitású gépi látási megoldásokat kínál az ügyfeleknek, és a felhasználói igényekkel összhangban a tesztmegoldásokat fogalmazza meg, egyablakos szolgáltatásokat nyújt a mintavizsgálatból, az algoritmus optimalizálásától a rendszerintegrációig. üdvözletVegye fel velünk a kapcsolatot a mintavizsgálat és a testreszabott értékelési szolgáltatás támogatásáért.
