Машины харааны системийн гүйцэтгэл, нарийвчлалыг хэрхэн үнэлэх вэ?

Аж үйлдвэрийн автоматжуулалт, ухаалаг үйлдвэрлэл тасралтгүй гүнзгийрснээрМашины харааны систем нь аажмаар үйлдвэрлэлийн талбайн чанарыг хянах, үйл явцыг оновчтой болгох үйлдвэрлэлийн гол төхөөрөмж болжээ. Гэсэн хэдий ч олон хэрэглэгчдийн хувьд машины харааны төслүүдийг сонгох, турших эсвэл нэвтрүүлэхдээ системийн гүйцэтгэл, нарийвчлалыг шинжлэх ухааны үүднээс хэрхэн үнэлэх вэ гэдэг нь байршуулалтын амжилтанд нөлөөлөх гол хүчин зүйл хэвээр байна.

Дараахь зүйл нь тоног төхөөрөмжийн үнэлгээний шалгуурт анхаарлаа хандуулах болно. Үйлдвэрлэлийн туршилтын аргууд болон практик хэрэглээний цэгүүд нь машин харааны төхөөрөмж нь үнэхээр 'практик', 'найдвартай' эсэхийг илүү мэргэжлийн, практик талаас нь дүгнэхэд тусалдаг.

1. Гүйцэтгэлийн үнэлгээний үндсэн хэмжигдэхүүнүүд

Машины харааны системийг үнэлэхийн тулд ихэвчлэн дүрслэлийн чанар, шалгалтын хурд, таних нарийвчлал, хүрээлэн буй орчны тогтвортой байдал, системийн нийцтэй байдал гэсэн таван хэмжигдэхүүнээс эхлэх хэрэгтэй.

1. Зургийн чанар

Дүрс бол харааны системийн үндэс суурь юм. Үнэлгээ хийхдээ дараахь үзүүлэлтүүдэд анхаарлаа хандуулах хэрэгтэй.

Тохиромжтой байдал, тод байдал: Нарийвчилсан үзлэг хийхэд шаардагдах пикселийн нягтрал хангагдсан эсэх;

Гэрэлтүүлэг ба тодосгогч: зураг тод, жигд байгаа эсэх, тойм нь тодорхой эсэх;

Гажуудал ба хурц байдлыг хянах: Линз хангалттай оптик чанартай эсэх.

Өндөр чанартай зураг нь зөвхөн алгоритм таних эффектийг сайжруулаад зогсохгүй дараагийн өгөгдөл боловсруулах баталгааг өгдөг.

2. Таних нарийвчлал

Нарийвчлалыг ихэвчлэн бодит үйлдвэрлэлд харааны алгоритмын гүйцэтгэлийг хэмжихэд ашигладаг. Үнэлгээний аргууд нь:

Согог таних нарийвчлал (TPR)

Хуурамч илрүүлэлтийн түвшин (FPR) ба алдаа илрүүлэлтийн түвшин (FNR)

OCR таних түвшин эсвэл бар код унших амжилтын түвшин

Та мэдрэгч ашиглан ажлын нөхцөлийг дуурайж, баталгаажуулахын тулд дээжийн зургийг тасралтгүй импортлох боломжтой. Төрөл бүрийн нөхцөл байдлын статистикийг баталгаажуулахын тулд аль болох олон шинжилгээний дээж цуглуулахыг зөвлөж байна.

3. Боловсруулалтын хурд

Систем нь хэмнэлтийн шаардлагыг хангаж чадах эсэх нь үнэлгээний түлхүүрүүдийн нэг юм. Ерөнхийдөө дараахь зүйлийг багтаана.

Зураг авах хурд (фрэймийн хурд)

Зураг боловсруулах хугацаа (мс)

Машины нийт хариу үйлдэл ба гаралтын хугацаа

Бодит төслүүдэд бодит хэмжилтийг 'цуглуулахаас гаралтын үр дүн хүртэлх бүхэл бүтэн систем'-ийн нийт хугацаанд үндэслэн хийхийг зөвлөж байна.

4. Тогтвортой байдал ба хөндлөнгийн нөлөөллөөс хамгаалах

Бодит үйлдвэрлэлийн орчинд систем удаан хугацаанд тогтвортой ажиллаж чадах эсэхийг үнэлж, дараахь зүйлийг анхаарч үзээрэй.

Орчны гэрлийн өөрчлөлтөд дасан зохицох чадвар

Температур, чийгшил, чичиргээ, цахилгаан соронзон хөндлөнгийн нөлөөн дор тогтвортой гүйцэтгэл

Урт хугацааны тасралтгүй ажиллагааны явцад хоцрогдол, таних хазайлт байна уу?

Жишээлбэл, гагнуурын цех, тослог орчин эсвэл чичиргээний үйлдвэрлэлийн шугамд бодит амьдрал дээр баталгаажуулах туршилт хийхийг зөвлөж байна.

5. Системийн нээлттэй байдал, нийцтэй байдал

Машины харааны систем нь ихэвчлэн PLC, роботууд, мэдээллийн сан эсвэл MES системтэй холбогдох шаардлагатай байдаг. Та анхаарлаа хандуулах хэрэгтэй:

Энэ нь стандарт протоколуудыг дэмждэг эсэх (GigE Vision, USB3 Vision, Modbus, OPC UA гэх мэт);

Хоёрдогч хөгжилд зориулж SDK өгөх эсэх;

Зураг нь олон форматын экспорт болон платформ залгахыг дэмждэг эсэх (Halcon, VisionPro, LabVIEW гэх мэт);

Хүчтэй нийцтэй систем нь цаашдын өргөтгөл, засвар үйлчилгээ хийхэд тустай.

2. Гүйцэтгэлийн туршилтын төлөвлөгөөг хэрхэн үр дүнтэй гаргах вэ?

Алсын харааны системийн гүйцэтгэлийг шинжлэх ухааны үүднээс үнэлэхийн тулд компаниудыг нэвтрүүлэх үе шатанд дараахь үйл явцыг зохион байгуулахыг зөвлөж байна.

Илрүүлэх зорилго, нарийвчлалын шаардлагыг тодруулах: хэмжээсийн нарийвчлал, тэмдэгт таних хурд гэх мэт;

Хяналтын түүвэр номын санг бий болгох: хэвийн бүтээгдэхүүн, ердийн гэмтэлтэй бүтээгдэхүүн, хилийн тохиолдлуудыг багтаасан;

Туршилтын платформыг бий болгох: тасралтгүй ажиллах бодит ажлын нөхцлийг дуурайлган хийх;

Статистик мэдээллийг цуглуулах: нарийвчлал, хариу өгөх хугацаа, хэвийн бус нөхцөл байдал гэх мэт;

Үе шаттай дахин туршилт, оновчлол: Туршилтын үр дүнд үндэслэн параметрүүд болон алгоритмуудыг тасралтгүй тохируулах;

Бодит дээж, ажлын нөхцөлийг турших замаар хэрэгцээг хамгийн сайн хангасан шийдлийг үр дүнтэй сонгох боломжтой.

3. Тохиолдлын лавлагаа: Цахим салбарын тэмдэгт илрүүлэх төсөл

Электрон барааны үйлдвэрийн үйлдвэрлэлийн систем нь батерейны хайрцаг дээрх тэмдэгтүүдийг тодорхойлох ухаалаг харааны системийг нэвтрүүлсэн. Үйлчлүүлэгчид гол төлөв дүрийн бүрэн бүтэн байдлын түвшин болон таних алдааны түвшинд санаа зовдог. Алсын харааны системтэй туршилт хийсний дараа өгөгдөл үүсгэх ерөнхий үр дүн дараах байдалтай байна.

Таних дундаж нарийвчлал: 99.2%

Хуурамч таних хувь: <0.3%

Зургийг бүхэлд нь танихад хариу өгөх хугацаа: 80 мс

Тэмдэгтийн тодосгогч дасан зохицох функц, дамжуулалтын хурд 15% нэмэгддэг

Үүний зэрэгцээ, систем нь хэрэглэгчийн MES системд саадгүй нэвтрэх боломжийг дэмжиж, таних үр дүнг бодит цаг хугацаанд байршуулах, хэвийн бус мөрдөх боломжийг олгодог.

Машины хараа нь хялбархан суулгаж, ашиглах боломжтой төхөөрөмж биш юм. Системийн гүйцэтгэл, нарийвчлал нь хэрэглээний эцсийн үр дүнд шууд нөлөөлдөг. Туршилтын стандарт аргууд, бодит хэрэглээний хувилбарын загварчлал, олон хэмжээст үзүүлэлтийн үнэлгээний тусламжтайгаар компаниуд загвараа үнэн зөв сонгож, туршилт, алдааны зардлыг бууруулж чадна.

Zhixiang Vision нь үйлчлүүлэгчдэдээ өндөр гүйцэтгэлтэй, өндөр тогтвортой машин харааны шийдлээр хангасаар байгаа бөгөөд хэрэглэгчийн хэрэгцээнд үндэслэн туршилтын төлөвлөгөө боловсруулж, дээжийн туршилт, алгоритмын оновчлолоос эхлээд системийг нэгтгэх хүртэл нэг цэгийн үйлчилгээ үзүүлдэг. тавтай морилбидэнтэй холбоо барина уу .Түүврийн туршилт болон өөрчилсөн үнэлгээний үйлчилгээний дэмжлэг авахын тулд