Como avaliar o desempenho e a precisão de um sistema de visão de máquina?

Com o aprofundamento contínuo da automação industrial e da fabricação inteligente,Os sistemas de visão de máquina se tornaram gradualmente o principal equipamento de produção para controle de qualidade e otimização de processos nos locais de produção. Mas para muitos usuários, como avaliar cientificamente o desempenho e a precisão do sistema ao selecionar, testar ou importar projetos de visão de máquina ainda é um fator -chave que afeta o sucesso da implantação.

O seguinte se concentrará nos critérios de avaliação do equipamento. Os métodos de teste de produção e os principais pontos de aplicação prática ajudam as empresas a julgar se um conjunto de equipamentos de visão de máquina é realmente 'prático' e 'confiável' de uma perspectiva mais profissional e prática.

1. As dimensões centrais da avaliação de desempenho

Para avaliar um sistema de visão de máquina, geralmente é necessário a partir de cinco dimensões: qualidade da imagem, velocidade de inspeção, precisão de identificação, estabilidade ambiental e compatibilidade do sistema:

1. Qualidade de imagem

As imagens são a base do sistema visual e você deve prestar atenção aos indicadores ao avaliar:

Resolução e clareza: se a densidade de pixels necessária para detalhes é atendida;

Luz e contraste: se a imagem é brilhante e uniforme e se o contorno é claro;

Controle de distorção e nitidez: se a lente tem qualidade óptica suficiente.

Imagens de alta qualidade podem não apenas melhorar o efeito de reconhecimento do algoritmo, mas também fornecer garantias para o processamento de dados subsequente.

2. Precisão de identificação

A precisão é geralmente usada para medir o desempenho dos algoritmos visuais na produção real. Os métodos de avaliação incluem:

Precisão de reconhecimento de defeitos (TPR)

Taxa de detecção falsa (FPR) e taxa de detecção perdida (FNR)

Taxa de reconhecimento de OCR ou taxa de sucesso de leitura de código de barras

Ao criar condições de trabalho simuladas, os sensores podem ser usados ​​para importar continuamente imagens de amostra para verificação. Recomenda -se que as amostras de teste sejam coletadas o máximo possível para garantir que várias condições sejam contadas.

3. Velocidade de processamento

Se o sistema pode atender aos requisitos de batida é uma das chaves da avaliação. Geralmente inclui:

Velocidade de aquisição de imagem (taxa de quadros)

Tempo de processamento de imagem (MS)

Toda a resposta da máquina e tempo de saída

Em projetos reais, é recomendável usar o tempo total do 'sistema completo da coleção para os resultados da saída' para realizar medidas reais.

4. Estabilidade e anti-interferência

Para avaliar se o sistema pode operar de maneira estável por um longo tempo em um ambiente industrial real, concentre -se:

Adaptabilidade às mudanças de luz ambiente

Desempenho estável sob temperatura, umidade, vibração e interferência eletromagnética

Existe algum atraso ou desvio de identificação durante operação contínua de longo prazo?

Se estiver em uma oficina de soldagem, ambiente cheio de óleo ou linha de produção vibratória, é recomendável realizar testes de verificação da vida real.

5. Abertura e compatibilidade do sistema

Os sistemas de visão de máquina geralmente precisam ser conectados a sistemas PLC, robô, banco de dados ou MES e devem prestar atenção a:

Se ele suporta protocolos padrão (como Gige Vision, USB3 Vision, Modbus, OPC UA, etc.);

Se deve fornecer SDK para o desenvolvimento secundário;

Se as imagens suportam a exportação e a plataforma multi-formato (como Halcon, VisionPro, Labview etc.);

Um sistema altamente compatível é propício para futuras expansão e manutenção.

2. Como construir uma solução eficaz de teste de desempenho?

Para avaliar cientificamente o desempenho do sistema visual, recomenda -se que as empresas criem os seguintes processos durante a fase de importação:

Esclareça o alvo de detecção e os requisitos de precisão: como precisão dimensional, taxa de reconhecimento de caracteres, etc.;

Estabelecer uma biblioteca de amostras de controle: incluindo produtos normais, produtos defeituosos típicos e casos de limite;

Construa uma plataforma de teste: simule as condições de trabalho reais para operação contínua;

Colete dados estatísticos: precisão, tempo de resposta, situações anormais, etc.;

Reteste de fase e otimização: ajuste continuamente os parâmetros e algoritmos com base nos resultados dos testes;

Por meio de amostras reais e testes de condições de trabalho, a solução que melhor atende às necessidades pode ser efetivamente selecionada.

3. Referência de caso: Projeto de detecção de personagens na indústria de eletrônicos

O sistema de produção de fábrica eletrônica importa um sistema de visão inteligente para identificar caracteres da caixa da bateria e os clientes se concentram principalmente na integridade do personagem e nas taxas de erro de reconhecimento. Após o teste do sistema visual, o seguinte é o resultado mais abrangente gerado pelos dados:

Precisão de reconhecimento médio: 99,2%

Taxa de equívocos: <0,3%

Todo o tempo de resposta de reconhecimento de imagem: 80ms

Função de ajuste adaptativo de contraste do personagem, melhoria de 15% na taxa de aprovação

Ao mesmo tempo, o sistema suporta acesso contínuo ao sistema MES do cliente, upload em tempo real e rastreabilidade anormal dos resultados de identificação

A visão da máquina não é um dispositivo que pode ser usado simplesmente por instalação. O desempenho e a precisão do sistema afetam diretamente o efeito final da aplicação. Somente por métodos de teste padrão, simulação de cenário de aplicação real e avaliação de indicadores multidimensionais pode selecionar as empresas com precisão e reduzir os custos de tentativa e erro.

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