စက်အမြင်စနစ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့်တိကျမှန်ကန်မှုကိုမည်သို့အကဲဖြတ်ရမည်နည်း။

စက်မှုလုပ်ငန်းအလိုအလျောက်နှင့်အသိဉာဏ်ကုန်ထုတ်လုပ်မှုကိုစဉ်ဆက်မပြတ်နက်ရှိုင်းခြင်းဖြင့်,Machine Vision စနစ်များသည် အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုအတွက်အဓိကထုတ်လုပ်မှုကိရိယာများဖြစ်လာပြီးထုတ်လုပ်မှုနေရာများအပေါ်အကောင်းမြင်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက်အဓိကထုတ်လုပ်မှုပစ္စည်းများဖြစ်လာသည်။ သို့သော်အသုံးပြုသူများအနေဖြင့်စက်ဆုပ်ချလောက်ခြင်းစီမံကိန်းများကိုရွေးချယ်ခြင်းသို့မဟုတ်တင်သွင်းခြင်းသို့မဟုတ်တင်သွင်းခြင်းကိုရွေးချယ်ခြင်းသို့မဟုတ်တင်သွင်းခြင်းကိုအသုံးပြုခြင်းသည်ဖြန့်ကျက်ခြင်း၏အောင်မြင်မှုကိုအကျိုးသက်ရောက်စေသောအဓိကအချက်တစ်ချက်ဖြစ်သည်။

အောက်ပါတို့သည်ပစ္စည်းကိရိယာအကဲဖြတ်စံနှုန်းများအပေါ်အာရုံစူးစိုက်ပါလိမ့်မည်။ ထုတ်လုပ်မှုစမ်းသပ်မှုနည်းလမ်းများနှင့်လက်တွေ့ကျသော application key points များသည်စက်ဆုပ်ရွံရှာဖွယ်ကောင်းသောကိရိယာများသည်ပိုမိုပရော်ဖက်ရှင်နယ်နှင့်လက်တွေ့ရှုထောင့်မှအမှန်တကယ် 'လက်တွေ့ကျတဲ့' နှင့် 'ယုံကြည်စိတ်ချရသော' နှင့် 'ယုံကြည်စိတ်ချရသော' နှင့် 'ယုံကြည်စိတ်ချရသော'

1 ။ စွမ်းဆောင်ရည်အကဲဖြတ်၏အဓိကရှုထောင့်

စက်ကို Vision စနစ်ကိုအကဲဖြတ်ရန်၎င်းသည်များသောအားဖြင့်ရှုထောင့်ငါးခုမှ စ. ပုံရိပ်အရည်အသွေး, စစ်ဆေးခြင်းမြန်နှုန်း, ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း, ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း,

1 ။ အရည်အသွေးအရည်အသွေး

ပုံများသည်အမြင်အာရုံစနစ်၏အခြေခံဖြစ်သည်။ သင်အကဲဖြတ်သည့်အခါညွှန်းကိန်းများကိုသင်ဂရုပြုသင့်သည် -

resolution နှင့်ရှင်းလင်းပြတ်သားမှု - အသေးစိတ်အတွက်လိုအပ်သော pixel သိပ်သည်းဆကိုတွေ့ဆုံသည်။

အလင်းနှင့်ဆန့်ကျင်ဘက် - ပုံရိပ်သည်တောက်ပ။ ပင်တောက်ပသည်ဖြစ်စေ,

ပုံပျက်ခြင်းနှင့်ပြတ်သားမှုထိန်းချုပ်မှု - မှန်ဘီလူးတွင်လုံလောက်သော optical အရည်အသွေးရှိမရှိ။

အရည်အသွေးမြင့်ရုပ်ပုံများသည် algorithm အသိအမှတ်ပြုမှုအကျိုးသက်ရောက်မှုကိုတိုးတက်စေရုံသာမကနောက်ဆက်တွဲအချက်အလက်အပြောင်းအလဲအတွက်အာမခံချက်များပေးနိုင်သည်။

2 ။ ဖော်ထုတ်ခြင်းတိကျမှန်ကန်မှုကို

အမှန်တကယ်ထုတ်လုပ်မှုတွင်အမြင်အာရုံ algorithms ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုတိုင်းတာရန်တိကျမှန်ကန်မှုကိုများသောအားဖြင့်အသုံးပြုသည်။ အကဲဖြတ်ခြင်းနည်းလမ်းများပါဝင်သည်:

အသိအမှတ်ပြုအသိအမှတ်ပြုတိကျမှန်ကန်မှု (TPR)

မှားယွင်းသောထောက်လှမ်းမှုနှုန်း (FPR) နှင့်လွဲချော်ခြင်းနှုန်း (FNR)

OCR အသိအမှတ်ပြုမှုနှုန်းသို့မဟုတ်ဘားကုဒ်ဖတ်ခြင်းအောင်မြင်မှုနှုန်း

Simulated Site အခြေအနေများတည်ဆောက်ခြင်းအားဖြင့်အာရုံခံကိရိယာများကိုအတည်ပြုရန်အတွက်နမူနာပုံရိပ်များကိုစဉ်ဆက်မပြတ်တင်သွင်းရန်အသုံးပြုနိုင်သည်။ စမ်းသပ်မှုနမူနာများကိုအခြေအနေမျိုးစုံရေတွက်နိုင်ရန်သေချာစေရန်တတ်နိုင်သမျှစုဆောင်းရန်အကြံပြုသည်။

3 ။ အပြောင်းအလဲနဲ့မြန်နှုန်း

System သည်စည်းချက်ရန်လိုအပ်ချက်များနှင့်ကိုက်ညီမှုရှိမရှိအကဲဖြတ်ရန်သော့ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်ပါဝင်သည်:

ပုံရိပ်ဝယ်ယူမှုမြန်နှုန်း (frame rate)

Image အပြောင်းအလဲနဲ့အချိန် (MS)

တစ်ခုလုံးကိုစက်တုံ့ပြန်မှုနှင့် output ကိုအချိန်

အမှန်တကယ်စီမံကိန်းများတွင်အမှန်တကယ်တိုင်းတာခြင်းကိုပြုလုပ်ရန် 'စုဆောင်းမှုမှအပြီးအပြည့်အစုံမှ output ကိုရလဒ်များ' စုစုပေါင်းအချိန်ကိုအသုံးပြုရန်အကြံပြုသည်။

4 ။ တည်ငြိမ်မှုနှင့် anti- ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှု

အစစ်အမှန်စက်မှုပတ်ဝန်းကျင်တွင်စနစ်သည်အချိန်ကြာမြင့်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်မနိုင်,

ပတ်ဝန်းကျင်အလင်းပြောင်းလဲမှုများကိုလိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်

အပူချိန်, စိုထိုင်းဆ, တုန်ခါမှုနှင့်လျှပ်စစ်သံလိုက်ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုအောက်တွင်တည်ငြိမ်သောစွမ်းဆောင်ရည်

ရေရှည်စဉ်ဆက်မပြတ်လည်ပတ်နေစဉ်အတွင်း lag သို့မဟုတ်မှတ်ပုံတင်သွေဖည်ခြင်းရှိပါသလား။

အကယ်. ၎င်းသည်ဂဟေဆော်သောအလုပ်ရုံဆွေးနွေးပွဲ, ရေနံဖြည့်ပတ်ပတ်ဝန်းကျင်သို့မဟုတ်ထုတ်လုပ်မှုမျဉ်းကိုတုန်ခါနေလျှင်,

5 ။ စနစ်ပွင့်လင်းခြင်းနှင့်လိုက်ဖက်ခြင်း

Machine Vision စနစ်များသည် PLC, Robot, Database သို့မဟုတ် MES စနစ်များနှင့်ချိတ်ဆက်ရန်လိုအပ်ပြီးအာရုံစိုက်သင့်သည်။

၎င်းသည် standard protocol များကိုထောက်ပံ့သည် (GIGEGE Vision, USB3 ရူပါရုံ, Modbus, OPC UA စသည်),

SDK ကိုအလယ်အလတ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက်ထောက်ပံ့ရန်ဖြစ်စေ,

ရုပ်ပုံများသည် Multags-format updm တင်ပို့မှုနှင့်ပလက်ဖောင်းဆိုက်ချခြင်း (ဥပမာ Halcon, Niscproo, Labbrop စသည်),

မြင့်မားသောသဟဇာတဖြစ်သောစနစ်သည်အနာဂတ်ချဲ့ထွင်မှုနှင့်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုကိုအထောက်အကူပြုသည်။

2 ။ ထိရောက်သောစွမ်းဆောင်ရည်စစ်ဆေးမှုဖြေရှင်းချက်ကိုဘယ်လိုတည်ဆောက်ရမလဲ။

ရုပ်မြင်စနစ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုသိပ္ပံနည်းကျအကဲဖြတ်ရန်အတွက်သွင်းကုန်အဆင့်တွင်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည်အောက်ပါဖြစ်စဉ်များကိုဖွဲ့စည်းရန်အကြံပြုသည်။

ရှာဖွေတွေ့ရှိသောပစ်မှတ်နှင့်တိကျမှန်ကန်မှုနှင့်တိကျမှန်ကန်မှုလိုအပ်ချက်များကိုရှင်းလင်းပါ။ ဥပမာရှုထောင်တိကျမှန်ကန်မှု,

ပုံမှန်ထုတ်ကုန်များ, ပုံမှန်ချို့ယွင်းချက်များနှင့်နယ်နိမိတ်များအပါအ 0 င် Control Sapign Library ကိုတည်ထောင်ရန်။

စမ်းသပ်မှုပလက်ဖောင်းတစ်ခုတည်ဆောက်ပါ။

စာရင်းအင်းအချက်အလက်များကိုစုဆောင်းပါ - တိကျမှု, တုန့်ပြန်မှုအချိန်, ပုံမှန်မဟုတ်သောအခြေအနေများစသည်တို့ဖြစ်သည်။ ;

အဆင့်အနေဖြင့်ပြန်လည်ထူထောင်ခြင်းနှင့်အကောင်းမြင်ခြင်း - စစ်ဆေးမှုရလဒ်များအပေါ် အခြေခံ. parametersters နှင့် algorithms စဉ်ဆက်မပြတ်ချိန်ညှိခြင်း,

အစစ်အမှန်နမူနာများနှင့်အလုပ်လုပ်နေသောအခြေအနေများမှတစ်ဆင့်လိုအပ်သောဖြေရှင်းနည်းကိုအကောင်းဆုံးနှင့်ကိုက်ညီသောဖြေရှင်းနည်းကိုထိရောက်စွာရွေးချယ်နိုင်သည်။

3 ။ ကိစ္စရပ်ကိုးကားစရာ: အီလက်ထရွန်းနစ်စက်မှုလုပ်ငန်းအတွက်ဇာတ်ကောင်ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုစီမံကိန်း

အီလက်ထရွန်းနစ်စက်ရုံထုတ်လုပ်မှုစနစ်သည်ဘက်ထရီအမှုစာလုံးများကိုဖော်ထုတ်ရန်အသိဉာဏ်ရှိသောဗျာဒီမြင်စနစ်ကိုတင်သွင်းပြီးသုံးစွဲသူများသည်အဓိကအားဖြင့်ပြည့်စုံမှုနှင့်အသိအမှတ်ပြုမှုအမှားအယွင်းများကိုအဓိကထားသည်။ Visual System ကိုစမ်းသပ်ပြီးနောက်အောက်ပါအချက်အလက်များကအချက်အလက်များအရပြည့်စုံသောရလဒ်ဖြစ်သည်။

ပျမ်းမျှအားအသိအမှတ်ပြုမှုတိကျမှု - 99.2%

အမှားအယွင်းနှုန်း: <0.3%

ပုံရိပ်အသိအမှတ်ပြုမှုတုံ့ပြန်မှုအချိန် - 80ms

ဇာတ်ကောင် contact advelitive ညှိနှိုင်းမှု function, ဖြတ်သန်းနှုန်းကို 15% တိုးတက်မှုနှုန်း

တစ်ချိန်တည်းမှာပင်, စနစ်သည်ဖောက်သည် MES စနစ်အားချောမွေ့စွာဝင်ရောက်ခွင့်, Real-Time upload နှင့်မှတ်ပုံတင်ခြင်းရလဒ်များ၏ပုံမှန်မဟုတ်သောခြေရာခံနိုင်မှုကိုအထောက်အကူပြုသည်

Machine Vision သည်တပ်ဆင်ခြင်းဖြင့်ရိုးရိုးရှင်းရှင်းသုံးနိုင်သောကိရိယာမဟုတ်ပါ။ စနစ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့်တိကျမှုသည်နောက်ဆုံးလျှောက်လွှာအကျိုးသက်ရောက်မှုကိုတိုက်ရိုက်သက်ရောက်သည်။ Standard Testing Methods မှသာလျှင်တကယ့် application scario simulation နှင့် multi-dialogual indicator အကဲဖြတ်ခြင်းလုပ်ငန်းသည်တရား 0 င်စမ်းသပ်မှုနှင့်အမှားအယွင်းများကိုတိကျမှန်ကန်စွာ ရွေးချယ်. လျှော့ချနိုင်သည်။

Zhixiang ရူပါရုံသည်ဖောက်သည်များအားစွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားပြီးအဆင့်မြင့်သောစက်စက်စက်ညီလာခြင်းနှင့်အညီသုံးစွဲသူလိုအပ်ချက်များနှင့်အညီစမ်းသပ်မှုဖြေရှင်းနည်းများကို System Integration သို့ ALGORITHM optimization မှတစ်နေရာတည်းတွင်ပါ 0 င်သည်။ ဝမ်းသာစွာနှုတ်ဆက်ခြင်းကျွန်ုပ်တို့ကိုဆက်သွယ်ပါ ။နမူနာစစ်ဆေးခြင်းနှင့်စိတ်ကြိုက်အကဲဖြတ်ခြင်း 0 န်ဆောင်မှုအထောက်အပံ့များအတွက်