Hvordan evaluere ytelsen og nøyaktigheten til et maskinvisjonssystem?

Med kontinuerlig utdyping av industriell automatisering og intelligent produksjon,Maskinsynssystemer har gradvis blitt det viktigste produksjonsutstyret for kvalitetskontroll og prosessoptimalisering på produksjonssteder. Men for mange brukere er hvordan man vitenskapelig evaluerer ytelsen og nøyaktigheten til systemet når du velger, testing eller importerer maskinvisjonsprosjekter, fremdeles en nøkkelfaktor som påvirker suksessen med distribusjonen.

Følgende vil fokusere på kriteriene for evaluering av utstyr. Produksjonstestingsmetoder og praktiske anvendelsesnøkkelpunkter hjelper bedrifter med å bedømme om et sett med maskinvisjonsutstyr virkelig er 'praktisk' og 'pålitelig' fra et mer profesjonelt og praktisk perspektiv.

1. Kjernetimensjonene for ytelsesevaluering

For å evaluere et maskinvisjonssystem, krever det vanligvis å starte fra fem dimensjoner: avbildningskvalitet, inspeksjonshastighet, identifikasjonsnøyaktighet, miljøstabilitet og systemkompatibilitet:

1. Avbildningskvalitet

Bilder er grunnlaget for det visuelle systemet, og du bør ta hensyn til indikatorene når du evaluerer:

Oppløsning og klarhet: Hvorvidt piksletettheten som kreves for detaljer er oppfylt;

Lys og kontrast: Enten bildet er lyst og jevnt, og om konturen er tydelig;

Forvrengnings- og skarphetskontroll: Enten linsen har tilstrekkelig optisk kvalitet.

Bilder av høy kvalitet kan ikke bare forbedre algoritmegjenkjenningseffekten, men også gi garantier for påfølgende databehandling.

2. Identifikasjonsnøyaktighet

Nøyaktighet brukes vanligvis til å måle ytelsen til visuelle algoritmer i faktisk produksjon. Evalueringsmetoder inkluderer:

Defektgjenkjenningsnøyaktighet (TPR)

False Detection Rate (FPR) og Missed Detection Rate (FNR)

OCR -gjenkjennelseshastighet eller suksessrate for strekkodelesing

Ved å bygge simulerte arbeidsforhold, kan sensorer brukes til kontinuerlig å importere prøvebilder for verifisering. Det anbefales at testprøver samles så mange som mulig for å sikre at flere forhold telles.

3. Behandlingshastighet

Hvorvidt systemet kan oppfylle Beat -kravene er en av nøklene til evalueringen. Generelt inkluderer:

Bildeinnsamlingshastighet (bildefrekvens)

Bildebehandlingstid (MS)

Hele maskinens respons og utgangstid

I faktiske prosjekter anbefales det å bruke den totale tiden for det 'komplette systemet fra innsamling til utgangsresultater' for å gjennomføre faktisk måling.

4. Stabilitet og anti-interferens

For å evaluere om systemet kan fungere stabilt i lang tid i et reelt industrielt miljø, fokuserer du på:

Tilpasningsevne til omgivelseslysendringer

Stabil ytelse under temperatur, fuktighet, vibrasjon og elektromagnetisk interferens

Er det noe etterslep eller identifikasjonsavvik i langsiktig kontinuerlig drift?

Hvis det er i et sveiseverksted, oljefylt miljø eller vibrerende produksjonslinje, anbefales det å utføre verifiseringstester i det virkelige liv.

5. System åpenhet og kompatibilitet

Machine Vision Systems må ofte kobles til PLC, Robot, Database eller MES -systemer, og bør ta hensyn til:

Enten det støtter standardprotokoller (for eksempel Gige Vision, USB3 Vision, Modbus, OPC UA, etc.);

Om å gi SDK for sekundær utvikling;

Enten bilder støtter multi-format eksport og plattformdokking (for eksempel Halcon, VisionPro, LabView, etc.);

Et svært kompatibelt system bidrar til fremtidig utvidelse og vedlikehold.

2. Hvordan bygge en effektiv ytelsestesting?

For å vitenskapelig evaluere ytelsen til det visuelle systemet, anbefales det at bedrifter setter opp følgende prosesser i importfasen:

Avklare kravet til deteksjonsmål og nøyaktighet: for eksempel dimensjons nøyaktighet, karaktergjenkjenningshastighet, osv.;

Etablere et kontrolleksempelbibliotek: inkludert normale produkter, typiske mangelfulle produkter og grensesaker;

Bygg en testplattform: simulere faktiske arbeidsforhold for kontinuerlig drift;

Samle inn statistiske data: nøyaktighet, responstid, unormale situasjoner osv.;

Fase -retest og optimalisering: Juster kontinuerlig parametere og algoritmer basert på testresultater;

Gjennom reelle prøver og testing av arbeidsforhold kan løsningen som best oppfyller behovene effektivt velges.

3. Saksreferanse: Karakterdeteksjonsprosjekt i elektronikkindustri

Electronics Factory Production System importerer et intelligent synssystem for å identifisere batteriets case -tegn, og kundene fokuserer hovedsakelig på karakterens fullstendighet og gjenkjennelsesfeil. Etter testing av det visuelle systemet, er følgende det mest omfattende resultatet generert av dataene:

Gjennomsnittlig gjenkjennelsesnøyaktighet: 99,2%

Misoppfatningsrate: <0,3%

Hele bildegjenkjenningsresponsen: 80ms

Karakterkontrast adaptiv justeringsfunksjon, 15% forbedring i bestått hastighet

Samtidig støtter systemet sømløs tilgang til kundesystemet, sanntidsopplasting og unormal sporbarhet av identifikasjonsresultater

Maskinvisjon er ikke en enhet som bare kan brukes ved installasjon. Ytelsen og nøyaktigheten til systemet påvirker direkte den endelige applikasjonseffekten. Bare ved standard testmetoder, kan reelle applikasjonsscenario-simulering og flerdimensjonal indikatorevaluering foretak nøyaktig velge og redusere prøve- og feilkostnader.

Zhixiang Vision fortsetter å gi kundene høyytelses- og høystabilitetsmaskinvisjonsløsninger, og formulerer testløsninger i tråd med brukerbehov, og gir one-stop-tjenester fra prøvetesting, algoritmeoptimalisering til systemintegrasjon. velkomstKontakt oss for prøvestesting og tilpasset støtte for evalueringstjenester.