산업 자동화 및 지능형 제조의 지속적인 심화로Machine Vision Systems는 점차 생산 현장의 품질 관리 및 프로세스 최적화를위한 주요 생산 장비가되었습니다. 그러나 많은 사용자의 경우 기계 비전 프로젝트를 선택, 테스트 또는 가져올 때 시스템의 성능과 정확성을 과학적으로 평가하는 방법은 여전히 배포의 성공에 영향을 미치는 핵심 요소입니다.
다음은 장비 평가 기준에 중점을 둘 것입니다. 생산 테스트 방법과 실용적인 응용 프로그램 키 포인트는 기업이 기계 비전 장비 세트가보다 전문적이고 실용적인 관점에서 '실용적'및 '신뢰할 수있는'것인지 판단하는 데 도움이됩니다.
1. 성능 평가의 핵심 차원
기계 비전 시스템을 평가하려면 일반적으로 이미징 품질, 검사 속도, 식별 정확도, 환경 안정성 및 시스템 호환성의 5 가지 차원에서 시작해야합니다.
1. 이미징 품질
이미지는 시각 시스템의 기초이며 평가할 때 지표에주의를 기울여야합니다.
해상도 및 선명도 : 세부 사항에 필요한 픽셀 밀도가 충족되는지 여부;
빛과 대비 : 이미지가 밝고 짝수 여부와 개요가 명확한 지 여부;
왜곡 및 선명도 제어 : 렌즈에 충분한 광학 품질이 있는지 여부.
고품질 이미지는 알고리즘 인식 효과를 향상시킬뿐만 아니라 후속 데이터 처리에 대한 보장을 제공 할 수 있습니다.
2. 식별 정확도
정확도는 일반적으로 실제 생산에서 시각적 알고리즘의 성능을 측정하는 데 사용됩니다. 평가 방법은 다음과 같습니다.
결함 인식 정확도 (TPR)
거짓 탐지율 (FPR) 및 누락 된 탐지율 (FNR)
OCR 인식 속도 또는 바코드 읽기 성공률
시뮬레이션 된 작업 조건을 구축하면 센서를 사용하여 검증을 위해 샘플 이미지를 지속적으로 가져올 수 있습니다. 여러 조건을 계산하기 위해 테스트 샘플을 최대한 많이 수집하는 것이 좋습니다.
3. 처리 속도
시스템이 비트 요구 사항을 충족 할 수 있는지 여부는 평가의 핵심 중 하나입니다. 일반적으로 포함 :
이미지 획득 속도 (프레임 속도)
이미지 처리 시간 (MS)
전체 기계 응답 및 출력 시간
실제 프로젝트에서는 실제 측정을 수행하기 위해 '컬렉션에서 출력 결과까지의 완전한 시스템의 총 시간을 사용하는 것이 좋습니다.
4. 안정성과 반 간 회의
실제 산업 환경에서 시스템이 오랫동안 안정적으로 작동 할 수 있는지 평가하려면 다음에 중점을 둡니다.
주변 조명에 대한 적응성이 변화합니다
온도, 습도, 진동 및 전자기 간섭에서 안정적인 성능
장기 연속 작동 중에 지연 또는 식별 편차가 있습니까?
용접 워크숍, 오일로 가득 찬 환경 또는 진동 생산 라인에있는 경우 실제 검증 테스트를 수행하는 것이 좋습니다.
5. 시스템 개방성 및 호환성
Machine Vision Systems는 종종 PLC, 로봇, 데이터베이스 또는 MES 시스템에 연결해야하며 다음에주의를 기울여야합니다.
표준 프로토콜 (예 : Gige Vision, USB3 Vision, Modbus, OPC UA 등)을 지원하는지 여부;
2 차 개발을위한 SDK 제공 여부;
이미지가 다중 형식 내보내기 및 플랫폼 도킹을 지원하는지 (예 : Halcon, Visionpro, Labview 등);
호환되는 시스템은 향후 확장 및 유지 보수에 도움이됩니다.
2. 효과적인 성능 테스트 솔루션을 구축하는 방법은 무엇입니까?
시각 시스템의 성능을 과학적으로 평가하려면 기업이 수입 단계에서 다음 프로세스를 설정하는 것이 좋습니다.
감지 목표 및 정확도 요구 사항을 명확히하십시오 : 차원 정확도, 문자 인식 속도 등과 같은;
제어 샘플 라이브러리 설정 : 정상적인 제품, 전형적인 결함 제품 및 경계 사례를 포함하여;
테스트 플랫폼 구축 : 지속적인 작동을 위해 실제 작업 조건을 시뮬레이션합니다.
통계 데이터 수집 : 정확도, 응답 시간, 비정상적인 상황 등;
위상리스트 및 최적화 : 테스트 결과를 기반으로 매개 변수 및 알고리즘을 지속적으로 조정합니다.
실제 샘플 및 작업 조건 테스트를 통해 요구를 가장 잘 충족시키는 솔루션을 효과적으로 선택할 수 있습니다.
3. 사례 참조 : 전자 산업의 캐릭터 탐지 프로젝트
전자 공장 생산 시스템은 지능형 비전 시스템을 수입하여 배터리 케이스 문자를 식별하며 고객은 주로 문자 완전성 및 인식 오류율에 중점을 둡니다. 시각 시스템에서 테스트 한 후 다음은 데이터에 의해 생성 된 가장 포괄적 인 결과입니다.
평균 인식 정확도 : 99.2%
오해 율 : <0.3%
전체 이미지 인식 응답 시간 : 80ms
문자 대비 적응 조정 기능, 15% 통과율 개선
동시에이 시스템은 고객 MES 시스템에 대한 완벽한 액세스, 실시간 업로드 및 식별 결과의 비정상적인 추적 성을 지원합니다.
기계 비전은 설치로 간단히 사용할 수있는 장치가 아닙니다. 시스템의 성능과 정확도는 최종 응용 프로그램 효과에 직접적인 영향을 미칩니다. 표준 테스트 방법에 의해서만 실제 애플리케이션 시나리오 시뮬레이션 및 다차원 지표 평가는 기업이 시행 착오 비용을 정확하게 선택하고 줄일 수 있습니다.
Zhixiang Vision은 고객에게 고성능 및 고 안정성 기계 비전 솔루션을 계속 제공하고 사용자 요구에 따라 테스트 솔루션을 공식화하여 샘플 테스트에서 원 스톱 서비스, 알고리즘 최적화, 시스템 통합으로의 원 스톱 서비스를 제공합니다. 환영당사에 문의하십시오 .샘플 테스트 및 맞춤형 평가 서비스 지원은
