Jak ocenić wydajność i dokładność systemu wizji maszynowej?

Z ciągłym pogłębieniem automatyzacji przemysłowej i inteligentnej produkcji,Systemy wizji maszynowej stopniowo stały się kluczowym sprzętem produkcyjnym do kontroli jakości i optymalizacji procesów w miejscach produkcyjnych. Ale dla wielu użytkowników, jak naukowo ocenić wydajność i dokładność systemu przy wyborze, testowaniu lub importowaniu projektów wizji maszynowej jest nadal kluczowym czynnikiem wpływającym na powodzenie wdrożenia.

Poniższe skupią się na kryteriach oceny sprzętu. Metody testowania produkcji i praktyczne punkty Kluczowe punkty pomagają przedsiębiorstwom ocenić, czy zestaw sprzętu maszynowego jest naprawdę „praktyczny” i „niezawodny” z bardziej profesjonalnej i praktycznej perspektywy.

1. Podstawowe wymiary oceny wydajności

Aby ocenić system widzenia maszynowego, zwykle wymaga rozpoczęcia od pięciu wymiarów: jakości obrazowania, szybkości kontroli, dokładności identyfikacji, stabilności środowiska i kompatybilności systemu:

1. Jakość obrazowania

Obrazy są podstawą systemu wizualnego i należy zwrócić uwagę na wskaźniki podczas oceny:

Rozdzielczość i przejrzystość: czy gęstość pikseli wymagana do szczegółów jest spełniona;

Światło i kontrast: czy obraz jest jasny i równy oraz czy zarys jest jasny;

Kontrola zniekształceń i ostrości: czy obiektyw ma wystarczającą jakość optyczną.

Obrazy wysokiej jakości mogą nie tylko poprawić efekt rozpoznawania algorytmu, ale także zapewnić gwarancje późniejszego przetwarzania danych.

2. Dokładność identyfikacji

Dokładność jest zwykle stosowana do pomiaru wydajności algorytmów wizualnych w rzeczywistej produkcji. Metody oceny obejmują:

Dokładność rozpoznawania wad (TPR)

Fałszywy szybkość wykrywania (FPR) i brakowało szybkości wykrywania (FNR)

Wskaźnik rozpoznawania OCR lub wskaźnik powodzenia odczytu kodu kreskowego

Dzięki budowaniu symulowanych warunków pracy czujniki mogą być używane do ciągłego importowania próbek obrazów w celu weryfikacji. Zaleca się pobranie próbek testowych jak najwięcej, aby upewnić się, że liczy się wiele warunków.

3. Szybkość przetwarzania

To, czy system może spełnić wymagania dotyczące rytmu, jest jednym z kluczy do oceny. Ogólnie obejmują:

Prędkość akwizycji obrazu (szybkość klatek)

Czas przetwarzania obrazu (MS)

Cała odpowiedź na maszynę i czas wyjściowy

W rzeczywistych projektach zaleca się wykorzystanie całkowitego czasu „pełnego systemu od pobierania do wyników wyjściowych” w celu przeprowadzenia faktycznego pomiaru.

4. Stabilność i anty-interferencja

Aby ocenić, czy system może działać stabilnie przez długi czas w prawdziwym środowisku przemysłowym, skup się na:

Zdolność adaptacyjna do zmian światła otoczenia

Stabilna wydajność pod temperaturą, wilgotnością, wibracją i zakłócenia elektromagnetyczne

Czy istnieje jakieś odchylenie opóźnienia lub identyfikacji podczas długoterminowej pracy ciągłej?

Jeśli w warsztatach spawalniczych, środowisku wypełnionym olejem lub wibrującej linii produkcyjnej zaleca się przeprowadzenie rzeczywistych testów weryfikacji.

5. Otwartość i kompatybilność systemu

Systemy wizji maszynowej często muszą być podłączone do systemów PLC, robota, bazy danych lub MES i powinny zwracać uwagę na:

Niezależnie od tego, czy obsługuje standardowe protokoły (takie jak gige Vision, USB3 Vision, Modbus, OPC UA itp.);

Czy zapewnić SDK w celu rozwoju wtórnego;

Niezależnie od tego, czy obrazy obsługują wieloformatowe dokowanie eksportu i platformy (takie jak Halcon, VisionPro, Labview itp.);

Wysoce kompatybilny system sprzyja przyszłej ekspansji i konserwacji.

2. Jak zbudować skuteczne rozwiązanie testowania wydajności?

Aby naukowo ocenić wydajność systemu wizualnego, zaleca się, aby przedsiębiorstwa ustawiły następujące procesy podczas fazy importu:

Wyjaśnij wymagania dotyczące celu wykrywania i dokładności: takie jak dokładność wymiarowa, wskaźnik rozpoznawania znaków itp.;

Ustanowić bibliotekę próbek kontrolnych: w tym normalne produkty, typowe wadliwe produkty i przypadki graniczne;

Zbuduj platformę testową: symuluj faktyczne warunki pracy do ciągłego działania;

Zbieraj dane statystyczne: dokładność, czas reakcji, nieprawidłowe sytuacje itp.;

Przetwór fazowy i optymalizacja: Ciągle dostosowują parametry i algorytmy na podstawie wyników testu;

Poprzez testowanie prawdziwych próbek i warunków pracy, rozwiązanie, które najlepiej spełnia potrzeby, można skutecznie wybrać.

3. Odniesienie do przypadku: Projekt wykrywania znaków w przemyśle elektronicznym

System produkcji fabryki elektroniki importuje inteligentny system wizji do identyfikacji znaków obudowa baterii, a klienci koncentrują się głównie na poziomach kompletności postaci i rozpoznawania. Po przetestowaniu przez system wizualny następujące jest najbardziej kompleksowy wynik generowany przez dane:

Średnia dokładność rozpoznawania: 99,2%

Wskaźnik nieporozumień: <0,3%

Cały czas reakcji rozpoznawania obrazu: 80 ms

Funkcja regulacji adaptacyjnej kontrastu, 15% poprawa wskaźnika podania

Jednocześnie system obsługuje bezproblemowy dostęp do systemu klientów, przesyłanie w czasie rzeczywistym i nieprawidłowości wyników identyfikacji

Machine Vision nie jest urządzeniem, którego można użyć po prostu przez instalację. Wydajność i dokładność systemu bezpośrednio wpływają na ostateczny efekt aplikacji. Tylko za pomocą standardowych metod testowania symulacja scenariusza realnego aplikacji i wielowymiarowa ocena wskaźnika może dokładnie wybrać i obniżyć koszty prób i błędów.

Zhixiang Vision nadal zapewnia klientom o wysokiej wydajności i wysokiej stabilności roztwory widzenia maszynowego oraz formułuje rozwiązania testowe zgodnie z potrzebami użytkowników, zapewniając usługi kompleksowe od testowania próbek, optymalizację algorytmu po integrację systemu. WitamySkontaktuj się z nami w celu testowania próbek i dostosowanej obsługi usług oceny.