Jinsi ya kutathmini utendaji na usahihi wa mifumo ya maono ya mashine?

Pamoja na kuongezeka kwa kina kwa mitambo ya viwandani na utengenezaji wa akili,Mifumo ya kuona ya mashine polepole imekuwa vifaa muhimu vya uzalishaji kwa udhibiti wa ubora na uboreshaji wa mchakato kwenye tovuti za uzalishaji. Hata hivyo, kwa watumiaji wengi, jinsi ya kutathmini kisayansi utendakazi na usahihi wa mfumo wakati wa kuchagua, kupima au kuanzisha miradi ya maono ya mashine bado ni jambo kuu linaloathiri mafanikio ya uwekaji.

Ifuatayo itazingatia vigezo vya tathmini ya vifaa. Mbinu za majaribio ya uzalishaji na vidokezo vya utumizi wa vitendo husaidia kampuni kutathmini ikiwa seti ya vifaa vya kuona vya mashine ni 'vitendo' na 'inayotegemewa' kutoka kwa mtazamo wa kitaalamu na wa vitendo.

1. Vipimo vya msingi vya tathmini ya utendaji

Ili kutathmini mfumo wa kuona wa mashine, kwa kawaida unahitaji kuanza kutoka kwa vipimo vitano vya ubora wa picha, kasi ya ukaguzi, usahihi wa utambuzi, uthabiti wa mazingira na utangamano wa mfumo:

1.Ubora wa picha

Picha ni msingi wa mfumo wa kuona. Wakati wa kutathmini, unapaswa kuzingatia viashiria vifuatavyo:

Azimio na ukali: Iwapo uzito wa pikseli unaohitajika kwa ukaguzi wa kina unatimizwa;

Taa na tofauti: ikiwa picha ni mkali na hata, na ikiwa muhtasari ni wazi;

Udhibiti wa upotoshaji na ukali: Ikiwa lenzi ina ubora wa kutosha wa macho.

Picha za ubora wa juu haziwezi tu kuboresha athari ya utambuzi wa algorithm, lakini pia kutoa dhamana kwa usindikaji unaofuata wa data.

2. Usahihi wa utambuzi

Usahihi kwa kawaida hutumiwa kupima utendaji wa algoriti za maono katika uzalishaji halisi. Mbinu za tathmini ni pamoja na:

Usahihi wa utambuzi wa kasoro (TPR)

Kiwango cha ugunduzi wa uwongo (FPR) na kiwango cha ugunduzi kilichokosa (FNR)

Kiwango cha utambuzi wa OCR au kiwango cha mafanikio cha usomaji wa msimbopau

Unaweza kutumia vitambuzi kuiga hali ya kufanya kazi na kuleta sampuli mfululizo kwa uthibitishaji. Inashauriwa kukusanya sampuli nyingi za mtihani iwezekanavyo ili kuhakikisha takwimu za hali mbalimbali.

3. Kasi ya usindikaji

Ikiwa mfumo unaweza kukidhi mahitaji ya mpigo ni mojawapo ya funguo za tathmini. Kwa ujumla ni pamoja na:

Kasi ya upataji wa picha (kiwango cha fremu)

Muda wa kuchakata picha (ms)

Kwa ujumla majibu ya mashine na wakati wa kutoa

Katika miradi halisi, inapendekezwa kuwa kipimo halisi kiwe kulingana na muda wa jumla wa 'mfumo mzima kutoka kwa mkusanyiko hadi matokeo ya pato'.

4. Utulivu na kupinga kuingiliwa

Tathmini ikiwa mfumo unaweza kufanya kazi kwa utulivu kwa muda mrefu katika mazingira halisi ya viwanda, ukizingatia:

Kubadilika kwa mabadiliko katika mwanga iliyoko

Utendaji thabiti chini ya halijoto, unyevunyevu, mtetemo, na mwingiliano wa sumakuumeme

Je, kuna uzembe wowote au kupotoka kwa utambuzi wakati wa operesheni inayoendelea ya muda mrefu?

Kwa mfano, katika warsha za kulehemu, mazingira ya mafuta au mistari ya uzalishaji wa vibration, inashauriwa kufanya vipimo vya uthibitishaji wa maisha halisi.

5. Uwazi wa mfumo na utangamano

Mifumo ya maono ya mashine mara nyingi huhitaji kuunganishwa na PLC, roboti, hifadhidata au mifumo ya MES. Unapaswa kuzingatia:

Ikiwa inasaidia itifaki za kawaida (kama vile GigE Vision, USB3 Vision, Modbus, OPC UA, n.k.);

Iwapo kutoa SDK kwa ajili ya maendeleo ya pili;

Iwapo picha inaauni uhamishaji wa miundo mingi na uwekaji wa jukwaa (kama vile Halcon, VisionPro, LabVIEW, n.k.);

Mfumo ulio na utangamano thabiti unafaa kwa upanuzi na matengenezo ya siku zijazo.

2. Jinsi ya kuunda mpango wa kupima utendakazi unaofaa?

Ili kutathmini kisayansi utendaji wa mifumo ya maono, inashauriwa kuwa kampuni zianzishe michakato ifuatayo wakati wa hatua ya utangulizi:

Bainisha malengo ya utambuzi na mahitaji ya usahihi: kama vile usahihi wa kipenyo, kasi ya utambuzi wa wahusika, n.k.;

Anzisha maktaba ya sampuli ya udhibiti: ikijumuisha bidhaa za kawaida, bidhaa zenye kasoro za kawaida, na visa vya mipaka;

Jenga jukwaa la majaribio: kuiga hali halisi za kufanya kazi kwa operesheni inayoendelea;

Kusanya data ya takwimu: usahihi, wakati wa majibu, hali isiyo ya kawaida, nk;

Majaribio na uboreshaji kwa awamu: Endelea kurekebisha vigezo na kanuni kulingana na matokeo ya mtihani;

Kupitia sampuli halisi na upimaji wa hali ya kufanya kazi, suluhisho linalokidhi mahitaji bora linaweza kuchaguliwa kwa ufanisi.

3. Marejeleo ya kesi: Mradi wa kutambua wahusika wa tasnia ya kielektroniki

Mfumo wa uzalishaji wa kiwanda cha vifaa vya elektroniki umeanzisha mfumo wa akili wa kuona ili kutambua herufi kwenye kabati za betri. Wateja wanajali sana kiwango cha uadilifu wa wahusika na kiwango cha makosa ya utambuzi. Baada ya kupima na mfumo wa maono, yafuatayo ni matokeo ya jumla ya uzalishaji wa data:

Usahihi wa wastani wa utambuzi: 99.2%

Kiwango cha utambuzi wa uwongo: <0.3%

Muda wa kujibu wa utambuzi wa picha nzima: 80ms

Kitendakazi cha kurekebisha utofautishaji wa tabia, kiwango cha ufaulu huongezeka kwa 15%

Wakati huo huo, mfumo huu unaruhusu ufikiaji usio na mshono kwa mfumo wa MES wa mteja, kuwezesha upakiaji wa wakati halisi wa matokeo ya utambulisho na ufuatiliaji usio wa kawaida.

Maono ya mashine sio kifaa ambacho kinaweza kusakinishwa na kutumika kwa urahisi. Utendaji na usahihi wa mfumo huathiri moja kwa moja athari ya mwisho ya maombi. Kupitia mbinu za kawaida za majaribio, uigaji wa hali halisi ya utumizi na tathmini ya viashirio vya pande nyingi, makampuni yanaweza kuchagua miundo kwa usahihi na kupunguza gharama za majaribio na makosa.

Zhixiang Vision inaendelea kuwapa wateja masuluhisho ya kuona ya utendaji wa juu, yenye uthabiti wa hali ya juu, na hutengeneza mipango ya majaribio kulingana na mahitaji ya mtumiaji, kutoa huduma za moja kwa moja kutoka kwa majaribio ya sampuli, uboreshaji wa algorithm hadi ujumuishaji wa mfumo. karibuWasiliana nasi kwa majaribio ya sampuli na usaidizi maalum wa huduma ya tathmini.