Numero di visualizzazioni: 0 Autore: Editor di questo sito Tempo di rilascio: 2025-06-09 Fonte: Questo sito
Con il continuo approfondimento dell'automazione industriale e della produzione intelligente,I sistemi di visione artificiale sono diventati gradualmente le attrezzature di produzione chiave per il controllo di qualità e l'ottimizzazione dei processi sui siti di produzione. Ma per molti utenti, come valutare scientificamente le prestazioni e l'accuratezza del sistema durante la selezione, il test o l'importazione di progetti di visione artificiale è ancora un fattore chiave che influenza il successo della distribuzione.
Quanto segue si concentrerà sui criteri di valutazione dell'attrezzatura. I metodi di test di produzione e i punti chiave dell'applicazione pratica aiutano le aziende a giudicare se una serie di attrezzature per la visione macchina è veramente 'pratica' e 'affidabile' da una prospettiva più professionale e pratica.
1. Le dimensioni fondamentali della valutazione delle prestazioni
Per valutare un sistema di visione artificiale, di solito richiede a partire da cinque dimensioni: qualità dell'imaging, velocità di ispezione, precisione di identificazione, stabilità ambientale e compatibilità del sistema:
1. Qualità di imaging
Le immagini sono la base del sistema visivo e dovresti prestare attenzione agli indicatori durante la valutazione:
Risoluzione e chiarezza: se viene soddisfatta la densità dei pixel richiesta per i dettagli;
Luce e contrasto: se l'immagine è luminosa e uniforme e se il contorno è chiaro;
Controllo della distorsione e della nitidezza: se l'obiettivo ha una qualità ottica sufficiente.
Le immagini di alta qualità possono non solo migliorare l'effetto di riconoscimento dell'algoritmo, ma fornire anche garanzie per la successiva elaborazione dei dati.
2. Accuratezza dell'identificazione
La precisione viene solitamente utilizzata per misurare le prestazioni degli algoritmi visivi nella produzione reale. I metodi di valutazione includono:
Accuratezza del riconoscimento dei difetti (TPR)
Falso tasso di rilevamento (FPR) e tasso di rilevamento mancato (FNR)
Tasso di riconoscimento OCR o tasso di successo di lettura a barre
Costruendo condizioni di lavoro simulate, i sensori possono essere utilizzati per importare continuamente immagini di campionamento per la verifica. Si consiglia di essere raccolti campioni di prova il maggior numero possibile per garantire che vengano conteggiate più condizioni.
3. Velocità di elaborazione
Se il sistema può soddisfare i requisiti di battito è una delle chiavi della valutazione. Generalmente includono:
Velocità di acquisizione delle immagini (Frame Rate)
Tempo di elaborazione delle immagini (MS)
L'intera risposta della macchina e il tempo di uscita
Nei progetti reali, si consiglia di utilizzare il tempo totale del 'sistema completo dalla raccolta ai risultati di output' per condurre una misurazione effettiva.
4. Stabilità e anti-interferenza
Per valutare se il sistema può operare stabilmente per molto tempo in un ambiente industriale reale, concentrarsi su:
Adattabilità ai cambiamenti della luce ambientale
Prestazioni stabili a temperatura, umidità, vibrazione e interferenza elettromagnetica
C'è qualche ritardo o deviazione di identificazione durante il funzionamento continuo a lungo termine?
Se si trova in un laboratorio di saldatura, un ambiente pieno di petrolio o una linea di produzione vibrante, si consiglia di condurre test di verifica della vita reale.
5. Apertura e compatibilità del sistema
I sistemi di visione macchina spesso devono essere collegati a sistemi PLC, robot, database o MES e dovrebbero prestare attenzione a:
Se supporta protocolli standard (come Gige Vision, USB3 Vision, Modbus, OPC UA, ecc.);
Se fornire SDK per lo sviluppo secondario;
Se le immagini supportano l'esportazione multi-formatta e docking della piattaforma (come Halcon, VisionPro, Labview, ecc.);
Un sistema altamente compatibile è favorevole alla futura espansione e manutenzione.
2. Come costruire una soluzione di test delle prestazioni efficace?
Per valutare scientificamente le prestazioni del sistema visivo, si raccomanda che le imprese impontino i seguenti processi durante la fase di importazione:
Chiarire i requisiti di obiettivo di rilevamento e di precisione: come accuratezza dimensionale, tasso di riconoscimento dei personaggi, ecc.;
Stabilire una libreria di controllo: compresi prodotti normali, prodotti difettosi tipici e casi di confine;
Costruire una piattaforma di test: simulare le condizioni di lavoro effettive per il funzionamento continuo;
Raccogli dati statistici: precisione, tempo di risposta, situazioni anormali, ecc.;
Retest e ottimizzazione di fase: regolare continuamente i parametri e gli algoritmi in base ai risultati dei test;
Attraverso test reali e test di lavoro, la soluzione che soddisfa meglio le esigenze può essere selezionata efficacemente.
3. Riferimento del caso: progetto di rilevamento dei caratteri nel settore elettronico
Il sistema di produzione di fabbrica di elettronica importa un sistema di visione intelligente per identificare i caratteri del caso della batteria e i clienti si concentrano principalmente sulla completezza dei personaggi e sui tassi di errore di riconoscimento. Dopo il test da parte del sistema visivo, quanto segue è il risultato più completo generato dai dati:
Accuratezza del riconoscimento medio: 99,2%
Tasso di malinteso: <0,3%
L'intero tempo di risposta del riconoscimento dell'immagine: 80ms
Contrasto del personaggio Funzione di aggiustamento adattivo, miglioramento del 15% del tasso di passaggio
Allo stesso tempo, il sistema supporta l'accesso senza soluzione di continuità al sistema MES di clienti, al caricamento in tempo reale e alla tracciabilità anormale dei risultati di identificazione
La visione artificiale non è un dispositivo che può essere utilizzato semplicemente per installazione. Le prestazioni e l'accuratezza del sistema influiscono direttamente sull'effetto dell'applicazione finale. Solo con metodi di test standard, la simulazione dello scenario dell'applicazione reale e la valutazione degli indicatori multidimensionali possono selezionare e ridurre accuratamente i costi di prova ed errore.
Zhixiang Vision continua a fornire ai clienti soluzioni per la visione artificiale ad alte prestazioni e ad alta stabilità e formula soluzioni di test in linea con le esigenze degli utenti, fornendo servizi one-stop da test di esempio, ottimizzazione dell'algoritmo all'integrazione del sistema. BenvenutoContattaci per test di esempio e supporto per il servizio di valutazione personalizzato.
