Bagaimana untuk menilai prestasi dan ketepatan sistem penglihatan mesin?

Dengan pendalaman automasi perindustrian dan pembuatan pintar yang berterusan,Sistem penglihatan mesin secara beransur -ansur menjadi peralatan pengeluaran utama untuk kawalan kualiti dan pengoptimuman proses di tapak pengeluaran. Tetapi bagi banyak pengguna, bagaimana untuk menilai secara saintifik prestasi dan ketepatan sistem apabila memilih, menguji atau mengimport projek penglihatan mesin masih merupakan faktor utama yang mempengaruhi kejayaan penggunaan.

Berikut ini akan memberi tumpuan kepada kriteria penilaian peralatan. Kaedah ujian pengeluaran dan mata utama aplikasi praktikal membantu perusahaan menilai sama ada satu set peralatan penglihatan mesin benar -benar 'praktikal' dan 'boleh dipercayai' dari perspektif yang lebih profesional dan praktikal.

1. Dimensi teras penilaian prestasi

Untuk menilai sistem penglihatan mesin, ia biasanya memerlukan bermula dari lima dimensi: kualiti pengimejan, kelajuan pemeriksaan, ketepatan pengenalan, kestabilan alam sekitar dan keserasian sistem:

1. Kualiti pengimejan

Imej adalah asas sistem visual, dan anda harus memberi perhatian kepada petunjuk semasa menilai:

Resolusi dan Kejelasan: Sama ada ketumpatan piksel yang diperlukan untuk butiran dipenuhi;

Cahaya dan kontras: Sama ada imej itu cerah dan bahkan, dan sama ada garis besar itu jelas;

Kawalan distorsi dan ketajaman: Sama ada lensa mempunyai kualiti optik yang mencukupi.

Imej berkualiti tinggi bukan sahaja dapat meningkatkan kesan pengiktirafan algoritma, tetapi juga memberikan jaminan untuk pemprosesan data berikutnya.

2. Ketepatan pengenalan

Ketepatan biasanya digunakan untuk mengukur prestasi algoritma visual dalam pengeluaran sebenar. Kaedah penilaian termasuk:

Ketepatan Pengiktirafan Kecacatan (TPR)

Kadar Pengesanan Salah (FPR) dan Kadar Pengesanan Terlepas (FNR)

Kadar pengiktirafan OCR atau kadar kejayaan membaca kod bar

Dengan membina keadaan kerja simulasi, sensor boleh digunakan untuk terus mengimport imej sampel untuk pengesahan. Adalah disyorkan bahawa sampel ujian dikumpulkan sebanyak mungkin untuk memastikan bahawa pelbagai syarat dikira.

3. Kelajuan pemprosesan

Sama ada sistem boleh memenuhi keperluan pukulan adalah salah satu kunci kepada penilaian. Umumnya termasuk:

Kelajuan pengambilalihan imej (kadar bingkai)

Masa Pemprosesan Imej (MS)

Tindak balas mesin dan masa output

Dalam projek sebenar, adalah disyorkan untuk menggunakan jumlah masa 'sistem lengkap dari pengumpulan ke hasil output' untuk menjalankan pengukuran sebenar.

4. Kestabilan dan anti-interferensi

Untuk menilai sama ada sistem boleh beroperasi dengan stabil untuk masa yang lama dalam persekitaran perindustrian yang sebenar, fokus pada:

Kesesuaian untuk perubahan cahaya ambien

Prestasi stabil di bawah suhu, kelembapan, getaran, dan gangguan elektromagnetik

Adakah terdapat sisihan atau pengenalpastian semasa operasi berterusan jangka panjang?

Sekiranya ia berada di bengkel kimpalan, persekitaran minyak atau barisan pengeluaran bergetar, adalah disyorkan untuk menjalankan ujian pengesahan kehidupan sebenar.

5. Keterbukaan dan Keserasian Sistem

Sistem penglihatan mesin sering perlu disambungkan ke sistem PLC, robot, pangkalan data atau MES, dan harus memberi perhatian kepada:

Sama ada ia menyokong protokol standard (seperti Visi Gige, Visi USB3, Modbus, OPC UA, dan lain -lain);

Sama ada untuk menyediakan SDK untuk pembangunan sekunder;

Sama ada imej menyokong pengeksportan pelbagai format dan dok platform (seperti HALCON, VISIAN, LABVIEW, dll.);

Sistem yang sangat serasi adalah kondusif untuk pengembangan dan penyelenggaraan masa depan.

2. Bagaimana untuk membina penyelesaian ujian prestasi yang berkesan?

Untuk menilai secara saintifik prestasi sistem visual, disyorkan bahawa perusahaan menubuhkan proses berikut semasa fasa import:

Menjelaskan sasaran pengesanan dan keperluan ketepatan: seperti ketepatan dimensi, kadar pengiktirafan watak, dan lain -lain;

Mewujudkan perpustakaan sampel kawalan: termasuk produk biasa, produk yang cacat tipikal, dan kes sempadan;

Membina platform ujian: mensimulasikan keadaan kerja sebenar untuk operasi berterusan;

Mengumpul data statistik: ketepatan, masa tindak balas, situasi yang tidak normal, dan sebagainya;

Penjelasan fasa dan pengoptimuman: Teruskan menyesuaikan parameter dan algoritma berdasarkan hasil ujian;

Melalui sampel sebenar dan ujian keadaan kerja, penyelesaian yang terbaik memenuhi keperluan dapat dipilih dengan berkesan.

3. Rujukan Kes: Projek Pengesanan Karakter dalam Industri Elektronik

Sistem Pengeluaran Kilang Elektronik mengimport sistem penglihatan pintar untuk mengenal pasti aksara kes bateri, dan pelanggan terutamanya memberi tumpuan kepada kesempurnaan watak dan kadar ralat pengiktirafan. Selepas ujian oleh sistem visual, berikut adalah hasil yang paling komprehensif yang dihasilkan oleh data:

Ketepatan pengiktirafan purata: 99.2%

Kadar Kesalahpahaman: <0.3%

Keseluruhan masa tindak balas pengiktirafan imej: 80ms

Fungsi Pelarasan Adaptif Karakter Karakter, peningkatan 15% dalam kadar lulus

Pada masa yang sama, sistem menyokong akses lancar ke sistem MES pelanggan, muat naik masa nyata dan kebolehkesanan yang tidak normal hasil pengenalan

Visi mesin bukan peranti yang boleh digunakan hanya dengan pemasangan. Prestasi dan ketepatan sistem secara langsung mempengaruhi kesan aplikasi akhir. Hanya dengan kaedah ujian standard, simulasi senario aplikasi sebenar dan penilaian penunjuk pelbagai dimensi boleh perusahaan memilih dengan tepat dan mengurangkan kos percubaan dan kesilapan.

Zhixiang Vision terus menyediakan pelanggan dengan penyelesaian penglihatan mesin yang berprestasi tinggi dan tinggi, dan merumuskan penyelesaian ujian selaras dengan keperluan pengguna, menyediakan perkhidmatan sehenti dari ujian sampel, pengoptimuman algoritma kepada integrasi sistem. selamat datangHubungi kami untuk ujian sampel dan sokongan perkhidmatan penilaian tersuai.