Как оценить производительность и точность системы машинного зрения?

С непрерывным углублением промышленной автоматизации и интеллектуального производства,Системы машинного зрения постепенно становятся ключевым производственным оборудованием для контроля качества и оптимизации процессов на производственных площадках. Но для многих пользователей, как научно оценить производительность и точность системы при выборе, тестировании или импорте проектов машинного зрения, все еще остается ключевым фактором, влияющим на успех развертывания.

Следующее будет посвящено критериям оценки оборудования. Методы производственного тестирования и практические ключевые точки применения помогают предприятиям судить, является ли набор оборудования для машинного зрения действительно «практичным» и «надежным» с более профессиональной и практической точки зрения.

1. Основные размеры оценки эффективности

Чтобы оценить систему машинного зрения, это обычно требует от пяти измерений: качество визуализации, скорость проверки, точность идентификации, стабильность окружающей среды и совместимость системы:

1. Качество визуализации

Изображения являются основой визуальной системы, и вы должны обратить внимание на индикаторы при оценке:

Разрешение и ясность: выполняется ли плотность пикселей, требуемая для деталей;

Свет и контраст: является ли изображение ярким и равномерным, и ясен ли контур;

Искажение и контроль резкости: имеет ли объектив достаточное оптическое качество.

Высококачественные изображения могут не только улучшить эффект распознавания алгоритма, но и предоставлять гарантии для последующей обработки данных.

2. Точность идентификации

Точность обычно используется для измерения производительности визуальных алгоритмов в реальном производстве. Методы оценки включают:

Точность распознавания дефектов (TPR)

Скорость ложного обнаружения (FPR) и пропущенная скорость обнаружения (FNR)

Уровень распознавания OCR или показатель успеха чтения штрих -кодов

Строив моделируемые условия работы, датчики могут использоваться для непрерывного импорта образцов изображений для проверки. Рекомендуется, чтобы испытательные образцы были собраны как можно большим количеством, чтобы убедиться, что несколько условий подсчитаны.

3. Скорость обработки

Может ли система соответствовать требованиям Beat, является одним из ключей к оценке. Как правило, включают:

Скорость сбора изображения (частота кадров)

Время обработки изображений (MS)

Весь ответ и время вывода машины

В реальных проектах рекомендуется использовать общее время «полной системы от коллекции до результатов выходных» для проведения фактических измерений.

4. Стабильность и противоположность

Чтобы оценить, может ли система работать стабильно работать в течение долгого времени в реальной промышленной среде, сосредоточьтесь на:

Адаптивность к изменениям окружающего света

Стабильные характеристики при температуре, влажности, вибрации и электромагнитном помех

Есть ли какое-либо отставание или отклонение идентификации во время долгосрочной непрерывной работы?

Если он находится в мастерской сварки, наполненной нефтью среды или вибрационной производственной линии, рекомендуется провести реальные проверки проверки.

5. Системная открытость и совместимость

Системы машинного зрения часто должны быть подключены к системам ПЛК, робота, базы данных или MES, и должны обратить внимание на:

Поддерживает ли он стандартные протоколы (такие как Gige Vision, USB3 Vision, Modbus, OPC UA и т. Д.);

Предоставить ли SDK для вторичного развития;

Поддерживают ли изображения многоформатный экспорт и стыковку платформы (например, Halcon, VisionPro, LabView и т. Д.);

Высоко совместимая система способствует будущему расширению и обслуживанию.

2. Как построить эффективное решение для тестирования производительности?

Чтобы научно оценить производительность визуальной системы, рекомендуется, чтобы предприятия установили следующие процессы на этапе импорта:

Уточнить требования цели и точности обнаружения: например, точность размеров, скорость распознавания символов и т. Д.;

Установить библиотеку управления: включая нормальные продукты, типичные дефектные продукты и граничные случаи;

Создание тестовой платформы: моделируйте фактические условия работы для непрерывной работы;

Собирать статистические данные: точность, время отклика, аномальные ситуации и т. Д.;

Фазовый повторный тест и оптимизация: непрерывно регулировать параметры и алгоритмы на основе результатов теста;

С помощью реальных образцов и тестирования условий труда решение, которое наилучшим образом соответствует потребностям, может быть эффективно выбрано.

3. Ссылка на случай: проект обнаружения персонажа в электронике

Производственная система Electronics Factory импортирует интеллектуальную систему зрения для идентификации персонажей аккумулятора, а клиенты в основном сосредотачиваются на полноте характера и ошибках распознавания. После тестирования с помощью визуальной системы приведен наиболее полный результат, сгенерированный данными:

Средняя точность распознавания: 99,2%

Коэффициент заблуждения: <0,3%

Время ответа на распознавание изображений: 80 мс

Функция адаптивной адаптивной корректировки характера, улучшение скорости прохождения 15%.

В то же время система поддерживает бесшовный доступ к системе MES клиентов, загрузке в реальном времени и аномальной отслеживаемости результатов идентификации

Machine Vision - это не устройство, которое можно использовать просто путем установки. Производительность и точность системы напрямую влияют на окончательный эффект приложения. Только по стандартным методам тестирования, реальное моделирование сценариев применения и оценка многомерного индикатора может точно выбрать и снизить затраты на пробные и ошибки.

Zhixiang Vision продолжает предоставлять клиентам высокопроизводительные решения для машинного зрения и высокопроизводитель, и формулирует тестовые решения в соответствии с потребностями пользователей, предоставляя универсальные услуги от пробезного тестирования, оптимизации алгоритма для системной интеграции. добро пожаловатьСвяжитесь с нами для образец тестирования и индивидуальной поддержки службы оценки.