Hoe de prestaties en nauwkeurigheid van een machine -vision -systeem evalueren?

Met de voortdurende verdieping van industriële automatisering en intelligente productie,Machine Vision Systems zijn geleidelijk de belangrijkste productieapparatuur geworden voor kwaliteitscontrole en procesoptimalisatie op productielocaties. Maar voor veel gebruikers, hoe de prestaties en nauwkeurigheid van het systeem wetenschappelijk te evalueren bij het selecteren, testen of importeren van machine -visieprojecten, is nog steeds een sleutelfactor die het succes van de implementatie beïnvloedt.

Het volgende zal zich richten op de evaluatiecriteria voor apparatuur. Productietestmethoden en praktische applicatie Key Points helpen ondernemingen te beoordelen of een set machine -visieapparatuur echt 'praktisch' en 'betrouwbaar' is vanuit een professioneler en praktischer perspectief.

1. De kerndimensies van prestatie -evaluatie

Om een ​​machine -vision -systeem te evalueren, vereist het meestal beginnend bij vijf dimensies: beeldvormingskwaliteit, inspectiesnelheid, identificatienauwkeurigheid, milieustabiliteit en systeemcompatibiliteit:

1. Beeldvormingskwaliteit

Afbeeldingen vormen de basis van het visuele systeem en u moet aandacht besteden aan de indicatoren bij het evalueren:

Resolutie en duidelijkheid: of de pixeldichtheid die nodig is voor details wordt voldaan;

Licht en contrast: of het beeld helder en zelfs is, en of de omtrek duidelijk is;

Vervormings- en scherptecontrole: of de lens voldoende optische kwaliteit heeft.

Beelden van hoge kwaliteit kunnen niet alleen het algoritmeherkenningseffect verbeteren, maar bieden ook garanties voor latere gegevensverwerking.

2. Identificatienauwkeurigheid

Nauwkeurigheid wordt meestal gebruikt om de prestaties van visuele algoritmen in de werkelijke productie te meten. Evaluatiemethoden omvatten:

Nauwkeurigheid van defectherkenning (TPR)

False Detection Rate (FPR) en gemiste detectiesnelheid (FNR)

OCR -herkenningspercentage of slagingspercentage van barcodes

Door gesimuleerde werkomstandigheden te bouwen, kunnen sensoren worden gebruikt om continu monsterbeelden te importeren voor verificatie. Het wordt aanbevolen dat testmonsters zoveel mogelijk worden verzameld om ervoor te zorgen dat meerdere voorwaarden worden geteld.

3. Verwerkingssnelheid

Of het systeem kan voldoen aan de beat -eisen is een van de sleutels tot de evaluatie. Over het algemeen omvatten:

Afbeeldingsverwervingssnelheid (framesnelheid)

Beeldverwerkingstijd (MS)

De hele respons van de machine en de uitvoertijd

In werkelijke projecten wordt het aanbevolen om de totale tijd van het 'volledige systeem van de collectie naar de uitvoerresultaten' te gebruiken om de werkelijke meting uit te voeren.

4. Stabiliteit en anti-interferentie

Concentreer u op: om te evalueren of het systeem stabiel stabiel kan werken in een echte industriële omgeving:

Aanpassingsvermogen aan omgevingslicht verandert

Stabiele prestaties onder temperatuur, vochtigheid, trillingen en elektromagnetische interferentie

Is er een vertraging of identificatieafwijking tijdens langdurige continue werking?

Als het zich in een lasworkshop, met olie gevulde omgeving of vibrerende productielijn bevindt, wordt het aanbevolen om real-life verificatietests uit te voeren.

5. Systeemopenheid en compatibiliteit

Machine Vision Systems moeten vaak worden aangesloten op PLC-, Robot-, database- of MES -systemen en moeten aandacht besteden aan:

Of het standaardprotocollen ondersteunt (zoals Gige Vision, USB3 Vision, Modbus, OPC UA, enz.);

Of SDK moet worden verstrekt voor secundaire ontwikkeling;

Of afbeeldingen multi-formaat export en platformaanpakking ondersteunen (zoals Halcon, VisionPro, LabView, enz.);

Een zeer compatibel systeem is bevorderlijk voor toekomstige uitbreiding en onderhoud.

2. Hoe bouw je een effectieve oplossing voor prestatietests?

Om de prestaties van het visuele systeem wetenschappelijk te evalueren, wordt aanbevolen om ondernemingen de volgende processen tijdens de importfase op te zetten:

Verduidelijk het detectiedoel- en nauwkeurigheidsvereisten: zoals dimensionale nauwkeurigheid, karakterherkenningspercentage, enz.;

Een controlemonsterbibliotheek opzetten: inclusief normale producten, typische defecte producten en grensgevallen;

Bouw een testplatform: simuleer werkelijke werkomstandigheden voor continue werking;

Verzamel statistische gegevens: nauwkeurigheid, responstijd, abnormale situaties, enz.;

Fase -hertest en optimalisatie: pas parameters en algoritmen continu aan op basis van testresultaten;

Door middel van echte monsters en werkomstandigheden testen, kan de oplossing die het beste aan de behoeften voldoet, effectief worden geselecteerd.

3. Case Reference: Character Detection Project in Electronics Industry

Het productiesysteem van de elektronica -fabriek importeert een intelligent visiesysteem om tekens van batterijcases te identificeren, en klanten richten zich voornamelijk op het volledigheid en herkenningsfoutenpercentages. Na het testen door het visuele systeem is het volgende het meest uitgebreide resultaat dat door de gegevens wordt gegenereerd:

Gemiddelde herkenningsnauwkeurigheid: 99,2%

Misvattingspercentage: <0,3%

De hele responstijd van de beeldherkenning: 80ms

Karaktercontrast Adaptieve aanpassingsfunctie, 15% verbetering van het doorstanden

Tegelijkertijd ondersteunt het systeem naadloze toegang tot het MES-systeem van de klant, realtime upload en abnormale traceerbaarheid van identificatieresultaten

Machine Vision is geen apparaat dat eenvoudig kan worden gebruikt door installatie. De prestaties en nauwkeurigheid van het systeem hebben direct invloed op het uiteindelijke applicatie -effect. Alleen volgens standaardtestmethoden kunnen reële toepassingsscenario-simulatie en multidimensionale indicatorevaluatie ondernemingen nauwkeurig selecteren en de proef- en foutkosten verlagen.

Zhixiang Vision blijft klanten hoogwaardige en high-stability machine vision-oplossingen bieden en formuleert testoplossingen in overeenstemming met gebruikersbehoeften, waardoor one-stop-services worden geboden van voorbeeldtests, algoritme-optimalisatie tot systeemintegratie. welkomNeem contact met ons op voor voorbeeldtests en ondersteuning op maat gemaakte evaluatieservice.