จะประเมินประสิทธิภาพและความแม่นยำของระบบวิชันซิสเต็มได้อย่างไร

ด้วยระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรมและการผลิตอัจฉริยะที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นอย่างต่อเนื่องระบบวิชันซิสเต็ม ค่อยๆ กลายเป็นอุปกรณ์การผลิตที่สำคัญสำหรับการควบคุมคุณภาพและการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการในไซต์การผลิต อย่างไรก็ตาม สำหรับผู้ใช้จำนวนมาก วิธีประเมินประสิทธิภาพและความแม่นยำของระบบทางวิทยาศาสตร์เมื่อเลือก ทดสอบ หรือแนะนำโปรเจ็กต์แมชชีนวิชันยังคงเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อความสำเร็จของการปรับใช้

ต่อไปนี้จะเน้นไปที่เกณฑ์การประเมินอุปกรณ์ วิธีการทดสอบการผลิตและจุดใช้งานจริงช่วยให้บริษัทต่างๆ ตัดสินได้ว่าชุดอุปกรณ์แมชชีนวิชันนั้น 'ใช้งานได้จริง' และ 'เชื่อถือได้' อย่างแท้จริงหรือไม่ จากมุมมองที่เป็นมืออาชีพและใช้งานได้จริงมากขึ้น

1. มิติหลักของการประเมินผลการปฏิบัติงาน

ในการประเมินระบบวิชันซิสเต็ม โดยปกติคุณจะต้องเริ่มจากมิติทั้งห้าของคุณภาพของภาพ ความเร็วในการตรวจสอบ ความแม่นยำในการจดจำ ความเสถียรด้านสิ่งแวดล้อม และความเข้ากันได้ของระบบ:

1.คุณภาพของภาพ

รูปภาพเป็นรากฐานของระบบการมองเห็น เมื่อประเมินคุณควรคำนึงถึงตัวบ่งชี้ต่อไปนี้:

ความละเอียดและความคมชัด: เป็นไปตามความหนาแน่นของพิกเซลที่จำเป็นสำหรับการตรวจสอบโดยละเอียดหรือไม่

การจัดแสงและคอนทราสต์: ภาพสว่างและสม่ำเสมอหรือไม่ และโครงร่างชัดเจนหรือไม่

การควบคุมความผิดเพี้ยนและความคมชัด: เลนส์มีคุณภาพการมองเห็นเพียงพอหรือไม่

รูปภาพคุณภาพสูงไม่เพียงแต่สามารถปรับปรุงเอฟเฟกต์การรู้จำอัลกอริธึมเท่านั้น แต่ยังรับประกันการประมวลผลข้อมูลในภายหลังอีกด้วย

2. ความแม่นยำในการรับรู้

โดยปกติความแม่นยำจะใช้ในการวัดประสิทธิภาพของอัลกอริธึมการมองเห็นในการผลิตจริง วิธีการประเมินประกอบด้วย:

ความแม่นยำในการจดจำข้อบกพร่อง (TPR)

อัตราการตรวจจับที่ผิดพลาด (FPR) และอัตราการตรวจจับที่พลาด (FNR)

อัตราการรับรู้ OCR หรืออัตราความสำเร็จในการอ่านบาร์โค้ด

คุณสามารถใช้เซ็นเซอร์เพื่อจำลองสภาพการทำงานและนำเข้าภาพตัวอย่างเพื่อตรวจสอบได้อย่างต่อเนื่อง ขอแนะนำให้รวบรวมตัวอย่างทดสอบให้ได้มากที่สุดเพื่อให้แน่ใจว่ามีสถิติของสภาวะต่างๆ

3. ความเร็วในการประมวลผล

ไม่ว่าระบบจะสามารถตอบสนองความต้องการบีทได้หรือไม่นั้นเป็นหนึ่งในกุญแจสำคัญในการประเมิน โดยทั่วไปได้แก่:

ความเร็วในการรับภาพ (อัตราเฟรม)

เวลาในการประมวลผลภาพ (มิลลิวินาที)

การตอบสนองของเครื่องโดยรวมและเวลาเอาท์พุต

ในโครงการจริง ขอแนะนำให้การวัดจริงอิงตามเวลารวมของ 'ทั้งระบบตั้งแต่การรวบรวมไปจนถึงผลลัพธ์เอาท์พุต'

4. ความเสถียรและป้องกันการรบกวน

ประเมินว่าระบบสามารถทำงานได้อย่างเสถียรเป็นเวลานานในสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรมจริงหรือไม่ โดยเน้นที่:

ความสามารถในการปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงของแสงโดยรอบ

ประสิทธิภาพที่มั่นคงภายใต้อุณหภูมิ ความชื้น การสั่นสะเทือน และการรบกวนทางแม่เหล็กไฟฟ้า

มีความล่าช้าหรือการเบี่ยงเบนการรับรู้ระหว่างการทำงานต่อเนื่องในระยะยาวหรือไม่?

ตัวอย่างเช่น ในโรงปฏิบัติงานการเชื่อม สภาพแวดล้อมที่มีน้ำมัน หรือสายการผลิตที่มีการสั่นสะเทือน ขอแนะนำให้ทำการทดสอบเพื่อยืนยันในชีวิตจริง

5. ความเปิดกว้างของระบบและความเข้ากันได้

ระบบวิชันซิสเต็มมักจำเป็นต้องเชื่อมต่อกับ PLC, หุ่นยนต์, ฐานข้อมูล หรือระบบ MES คุณควรใส่ใจกับ:

รองรับโปรโตคอลมาตรฐานหรือไม่ (เช่น GigE Vision, USB3 Vision, Modbus, OPC UA ฯลฯ );

ไม่ว่าจะจัดเตรียม SDK สำหรับการพัฒนารองหรือไม่

รูปภาพรองรับการส่งออกหลายรูปแบบและการเชื่อมต่อแพลตฟอร์มหรือไม่ (เช่น Halcon, VisionPro, LabVIEW ฯลฯ )

ระบบที่มีความเข้ากันได้สูงจะเอื้อต่อการขยายและการบำรุงรักษาในอนาคต

2. จะสร้างแผนการทดสอบประสิทธิภาพที่มีประสิทธิผลได้อย่างไร?

เพื่อประเมินประสิทธิภาพของระบบการมองเห็นตามหลักวิทยาศาสตร์ ขอแนะนำให้บริษัทต่างๆ จัดทำกระบวนการต่อไปนี้ในระหว่างขั้นตอนการแนะนำ:

ชี้แจงเป้าหมายการตรวจจับและข้อกำหนดด้านความแม่นยำ เช่น ความแม่นยำของมิติ อัตราการรู้จำอักขระ ฯลฯ

สร้างคลังตัวอย่างควบคุม: รวมถึงผลิตภัณฑ์ปกติ ผลิตภัณฑ์ที่มีข้อบกพร่องทั่วไป และกรณีขอบเขต

สร้างแพลตฟอร์มทดสอบ: จำลองสภาพการทำงานจริงเพื่อการทำงานต่อเนื่อง

รวบรวมข้อมูลทางสถิติ: ความแม่นยำ เวลาตอบสนอง สถานการณ์ที่ผิดปกติ ฯลฯ

การทดสอบซ้ำและการเพิ่มประสิทธิภาพเป็นระยะ: ปรับพารามิเตอร์และอัลกอริธึมอย่างต่อเนื่องตามผลการทดสอบ

ผ่านการทดสอบตัวอย่างจริงและสภาพการทำงาน ทำให้สามารถเลือกโซลูชันที่ตรงตามความต้องการได้ดีที่สุด

3. กรณีอ้างอิง: โครงการตรวจจับตัวละครในอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์

ระบบการผลิตของโรงงานอิเล็กทรอนิกส์ได้นำเสนอระบบการมองเห็นอัจฉริยะเพื่อระบุตัวอักษรบนปลอกแบตเตอรี่ ลูกค้าส่วนใหญ่กังวลเกี่ยวกับอัตราความสมบูรณ์ของอักขระและอัตราข้อผิดพลาดในการรู้จำ หลังจากการทดสอบกับระบบวิชันซิสเต็ม ผลลัพธ์โดยรวมของการสร้างข้อมูลมีดังนี้:

ความแม่นยำในการจดจำโดยเฉลี่ย: 99.2%

อัตราการรับรู้ที่ผิดพลาด: <0.3%

เวลาตอบสนองการรับรู้ภาพทั้งหมด: 80ms

ฟังก์ชั่นการปรับความคมชัดของตัวอักษรอัตราการส่งผ่านเพิ่มขึ้น 15%

ในขณะเดียวกัน ระบบก็รองรับการเข้าถึงระบบ MES ของลูกค้าได้อย่างราบรื่น ทำให้สามารถอัพโหลดผลลัพธ์การระบุตัวตนและการติดตามที่ผิดปกติได้แบบเรียลไทม์

วิชันซิสเต็มไม่ใช่อุปกรณ์ที่สามารถติดตั้งและใช้งานได้ง่าย ประสิทธิภาพและความแม่นยำของระบบส่งผลโดยตรงต่อเอฟเฟกต์การใช้งานขั้นสุดท้าย ด้วยวิธีการทดสอบมาตรฐาน การจำลองสถานการณ์การใช้งานจริง และการประเมินตัวบ่งชี้หลายมิติ บริษัทต่างๆ สามารถเลือกรุ่นได้อย่างแม่นยำ และลดต้นทุนการทดลองและข้อผิดพลาด

Zhixiang Vision ยังคงมอบโซลูชันวิชันซิสเต็มประสิทธิภาพสูงและความเสถียรสูงแก่ลูกค้า และพัฒนาแผนการทดสอบตามความต้องการของผู้ใช้ โดยให้บริการแบบครบวงจรตั้งแต่การทดสอบตัวอย่าง การเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริทึม ไปจนถึงการรวมระบบ ยินดีต้อนรับติดต่อเรา เพื่อขอรับการทดสอบตัวอย่างและการสนับสนุนบริการประเมินผลแบบกำหนดเอง