Cum se evaluează performanța și exactitatea unui sistem de viziune a mașinilor?

Odată cu aprofundarea continuă a automatizării industriale și a producției inteligente,Sistemele de viziune a mașinilor au devenit treptat echipamentele cheie de producție pentru controlul calității și optimizarea proceselor pe site -urile de producție. Dar pentru mulți utilizatori, cum să evalueze științific performanța și exactitatea sistemului atunci când selectați, testați sau importați proiecte de viziune a mașinilor este încă un factor cheie care afectează succesul implementării.

Următoarele se vor concentra pe criteriile de evaluare a echipamentelor. Metode de testare a producției și aplicații practice puncte cheie ajută întreprinderile să judece dacă un set de echipamente de viziune a mașinilor este cu adevărat „practic” și „fiabil” dintr -o perspectivă mai profesională și mai practică.

1.. Dimensiunile de bază ale evaluării performanței

Pentru a evalua un sistem de viziune a mașinilor, necesită de obicei pornirea de la cinci dimensiuni: calitatea imaginii, viteza de inspecție, precizia identificării, stabilitatea mediului și compatibilitatea sistemului:

1. Calitate imagistică

Imaginile stau la baza sistemului vizual și ar trebui să acorde atenție indicatorilor atunci când evaluați:

Rezoluție și claritate: dacă este îndeplinită densitatea pixelilor necesari pentru detalii;

Lumină și contrast: indiferent dacă imaginea este luminoasă și uniformă și dacă conturul este clar;

Controlul distorsiunii și clarității: dacă obiectivul are o calitate optică suficientă.

Imaginile de înaltă calitate nu pot doar să îmbunătățească efectul de recunoaștere a algoritmului, dar pot oferi și garanții pentru procesarea ulterioară a datelor.

2. Precizia identificării

Precizia este de obicei utilizată pentru a măsura performanța algoritmilor vizuali în producția reală. Metodele de evaluare includ:

Precizia recunoașterii defectelor (TPR)

Rata de detectare falsă (FPR) și rata de detectare ratată (FNR)

Rata de recunoaștere a OCR sau rata de succes a citirii codurilor de bare

Prin construirea de condiții de muncă simulate, senzorii pot fi folosiți pentru a importa continuu imagini de probe pentru verificare. Se recomandă ca probele de testare să fie colectate cât mai multe pentru a se asigura că sunt numărate mai multe condiții.

3. Viteza de procesare

Dacă sistemul poate îndeplini cerințele de ritm este una dintre tastele evaluării. În general, include:

Viteza de achiziție a imaginilor (rata cadrului)

Timp de procesare a imaginilor (MS)

Întregul răspuns al mașinii și timpul de ieșire

În proiectele reale, se recomandă utilizarea timpului total al „sistemului complet de la colectare la rezultatele producției” pentru a efectua măsurarea reală.

4. Stabilitate și anti-interferență

Pentru a evalua dacă sistemul poate funcționa stabil pentru o lungă perioadă de timp într -un mediu industrial real, concentrați -vă pe:

Adaptabilitatea la schimbările luminii ambientale

Performanță stabilă sub temperatură, umiditate, vibrații și interferențe electromagnetice

Există vreo abatere de lag sau de identificare în timpul funcționării continue pe termen lung?

Dacă se află într-un atelier de sudare, mediu plin de ulei sau linie de producție vibratoare, se recomandă efectuarea testelor de verificare a vieții reale.

5. Deschiderea și compatibilitatea sistemului

Sistemele de viziune a mașinilor trebuie adesea conectate la sistemele PLC, robot, baze de date sau MES și ar trebui să acorde atenție:

Fie că acceptă protocoale standard (cum ar fi Gige Vision, USB3 Vision, Modbus, OPC UA, etc.);

Dacă va furniza SDK pentru dezvoltare secundară;

Dacă imaginile acceptă export multi-format și andocare a platformei (cum ar fi Halcon, VisionPro, LabVIEW, etc.);

Un sistem extrem de compatibil este favorabil extinderii și întreținerii viitoare.

2. Cum să construiți o soluție eficientă de testare a performanței?

Pentru a evalua științific performanța sistemului vizual, se recomandă ca întreprinderile să stabilească următoarele procese în faza de import:

Clarificați cerințele de detectare și de precizie: cum ar fi precizia dimensională, rata de recunoaștere a caracterelor, etc.;

Stabilirea unei biblioteci de eșantion de control: inclusiv produse normale, produse defecte tipice și cazuri de delimitare;

Construiți o platformă de testare: simulați condițiile de lucru reale pentru funcționare continuă;

Colectați date statistice: precizie, timp de răspuns, situații anormale, etc.;

Retestarea fazelor și optimizarea: reglați continuu parametrii și algoritmii pe baza rezultatelor testelor;

Prin testarea eșantioanelor reale și a condițiilor de muncă, soluția care satisface cel mai bine nevoile poate fi selectată în mod eficient.

3. Referință de caz: Proiect de detectare a caracterelor în industria electronică

Sistemul de producție a fabricii electronice importă un sistem de viziune inteligentă pentru a identifica caracterele cu baterii, iar clienții se concentrează în principal pe completarea personajelor și ratele de eroare de recunoaștere. După testarea de către sistemul vizual, următorul este rezultatul cel mai cuprinzător generat de date:

Precizia medie de recunoaștere: 99,2%

Rata de concepție greșită: <0,3%

Întregul timp de răspuns la recunoașterea imaginii: 80ms

Funcție de ajustare adaptativă contrast de caracter, îmbunătățire de 15% a ratei de trecere

În același timp, sistemul acceptă acces perfect la sistemul MES al clienților, încărcarea în timp real și trasabilitatea anormală a rezultatelor identificării

Viziunea mașinii nu este un dispozitiv care poate fi folosit pur și simplu prin instalare. Performanța și precizia sistemului afectează direct efectul final al aplicării. Doar prin metode de testare standard, simularea scenariului real de aplicații și evaluarea indicatorilor multidimensionali pot selecta cu exactitate și reduce costurile de încercare și eroare.

Zhixiang Vision continuă să ofere clienților soluții de înaltă performanță și de înaltă stabilitate de viziune a mașinilor și formulează soluții de testare în conformitate cu nevoile utilizatorilor, oferind servicii unice de la testarea eșantionului, optimizarea algoritmului până la integrarea sistemului. Bun venitContactați -ne pentru testarea eșantionului și asistență personalizată de servicii de evaluare.