Bagaimana cara mengevaluasi kinerja dan keakuratan sistem penglihatan mesin?

Dengan pendalaman terus menerus dari otomatisasi industri dan manufaktur cerdas,Sistem visi mesin secara bertahap menjadi peralatan produksi utama untuk kontrol kualitas dan optimasi proses di lokasi produksi. Tetapi bagi banyak pengguna, cara mengevaluasi kinerja dan keakuratan sistem secara ilmiah saat memilih, menguji atau mengimpor proyek visi mesin masih menjadi faktor kunci yang mempengaruhi keberhasilan penyebaran.

Berikut ini akan fokus pada kriteria evaluasi peralatan. Metode pengujian produksi dan poin -poin utama aplikasi praktis membantu perusahaan menilai apakah satu set peralatan penglihatan mesin benar -benar 'praktis' dan 'dapat diandalkan' dari perspektif yang lebih profesional dan praktis.

1. Dimensi inti dari evaluasi kinerja

Untuk mengevaluasi sistem penglihatan mesin, biasanya membutuhkan mulai dari lima dimensi: kualitas pencitraan, kecepatan inspeksi, akurasi identifikasi, stabilitas lingkungan dan kompatibilitas sistem:

1. Kualitas pencitraan

Gambar adalah dasar dari sistem visual, dan Anda harus memperhatikan indikator saat mengevaluasi:

Resolusi dan Kejelasan: Apakah kepadatan piksel yang diperlukan untuk detail terpenuhi;

Cahaya dan kontras: apakah gambarnya cerah dan genap, dan apakah garis besarnya jelas;

Kontrol Distorsi dan Ketajaman: Apakah lensa memiliki kualitas optik yang cukup.

Gambar berkualitas tinggi tidak hanya dapat meningkatkan efek pengenalan algoritma, tetapi juga memberikan jaminan untuk pemrosesan data berikutnya.

2. Akurasi Identifikasi

Akurasi biasanya digunakan untuk mengukur kinerja algoritma visual dalam produksi aktual. Metode evaluasi meliputi:

Akurasi Pengakuan Cacat (TPR)

False Detection Rate (FPR) dan Nona Deteksi Tingkat Deteksi (FNR)

Tingkat pengakuan OCR atau tingkat keberhasilan membaca barcode

Dengan membangun kondisi kerja yang disimulasikan, sensor dapat digunakan untuk terus mengimpor gambar sampel untuk verifikasi. Direkomendasikan agar sampel uji dikumpulkan sebanyak mungkin untuk memastikan bahwa beberapa kondisi dihitung.

3. Kecepatan pemrosesan

Apakah sistem dapat memenuhi persyaratan ketukan adalah salah satu kunci evaluasi. Umumnya termasuk:

Kecepatan akuisisi gambar (frame rate)

Waktu Pemrosesan Gambar (MS)

Seluruh respons mesin dan waktu output

Dalam proyek aktual, disarankan untuk menggunakan total waktu 'sistem lengkap dari pengumpulan ke hasil output' untuk melakukan pengukuran aktual.

4. Stabilitas dan anti-interferensi

Untuk mengevaluasi apakah sistem dapat beroperasi secara stabil untuk waktu yang lama di lingkungan industri yang nyata, fokuslah pada:

Adaptility to Ambient Light Changes

Kinerja stabil di bawah suhu, kelembaban, getaran, dan gangguan elektromagnetik

Apakah ada lag atau penyimpangan identifikasi selama operasi kontinu jangka panjang?

Jika berada di bengkel pengelasan, lingkungan yang dipenuhi minyak atau jalur produksi yang bergetar, disarankan untuk melakukan tes verifikasi kehidupan nyata.

5. Keterbukaan dan kompatibilitas sistem

Sistem visi mesin sering perlu dihubungkan ke PLC, robot, database atau sistem MES, dan harus memperhatikan:

Apakah itu mendukung protokol standar (seperti Gige Vision, USB3 Vision, Modbus, OPC UA, dll.);

Apakah akan menyediakan SDK untuk pengembangan sekunder;

Apakah gambar mendukung ekspor multi-format dan docking platform (seperti Halcon, VisionPro, LabView, dll.);

Sistem yang sangat kompatibel kondusif untuk ekspansi dan pemeliharaan di masa depan.

2. Bagaimana cara membangun solusi pengujian kinerja yang efektif?

Untuk mengevaluasi kinerja sistem visual secara ilmiah, disarankan agar perusahaan mengatur proses berikut selama fase impor:

Klarifikasi target deteksi dan persyaratan akurasi: seperti akurasi dimensi, tingkat pengenalan karakter, dll.;

Menetapkan perpustakaan sampel kontrol: termasuk produk normal, produk yang rusak khas, dan kasus batas;

Bangun platform pengujian: Simulasi kondisi kerja aktual untuk operasi berkelanjutan;

Mengumpulkan data statistik: akurasi, waktu respons, situasi abnormal, dll.;

Retest dan optimasi fase: terus menyesuaikan parameter dan algoritma berdasarkan hasil tes;

Melalui sampel nyata dan pengujian kondisi kerja, solusi yang paling memenuhi kebutuhan dapat dipilih secara efektif.

3. Referensi Kasus: Proyek Deteksi Karakter dalam Industri Elektronik

Sistem produksi pabrik elektronik mengimpor sistem penglihatan cerdas untuk mengidentifikasi karakter case baterai, dan pelanggan terutama fokus pada kelengkapan karakter dan tingkat kesalahan pengakuan. Setelah pengujian oleh sistem visual, berikut ini adalah hasil paling komprehensif yang dihasilkan oleh data:

Akurasi Pengakuan Rata -rata: 99,2%

Tingkat Kesalahpahaman: <0,3%

Seluruh waktu respons pengenalan gambar: 80ms

Kontras Kontras Fungsi Penyesuaian Adaptif Karakter, Peningkatan 15% dalam Tingkat Kelulusan

Pada saat yang sama, sistem mendukung akses tanpa batas ke sistem MES pelanggan, unggahan waktu-nyata dan keterlacakan yang tidak normal dari hasil identifikasi

Visi mesin bukanlah perangkat yang dapat digunakan hanya dengan instalasi. Kinerja dan keakuratan sistem secara langsung mempengaruhi efek aplikasi akhir. Hanya dengan metode pengujian standar, simulasi skenario aplikasi nyata dan evaluasi indikator multi-dimensi dapat secara akurat memilih dan mengurangi biaya coba-coba.

Zhixiang Vision terus memberi pelanggan solusi penglihatan mesin berkinerja tinggi dan stabilitas tinggi, dan merumuskan solusi uji sesuai dengan kebutuhan pengguna, menyediakan layanan satu atap dari pengujian sampel, optimasi algoritma ke integrasi sistem. selamat datangHubungi kami untuk pengujian sampel dan dukungan layanan evaluasi khusus.