Bir makine görme sisteminin performansı ve doğruluğu nasıl değerlendirilir?

Endüstriyel otomasyon ve akıllı üretimin sürekli derinleşmesi ile,Makine görme sistemleri, üretim alanlarında kalite kontrol ve proses optimizasyonu için yavaş yavaş temel üretim ekipmanı haline gelmiştir. Ancak birçok kullanıcı için, makine görme projelerini seçerken, test ederken veya içe aktarırken sistemin performansını ve doğruluğunu bilimsel olarak nasıl değerlendireceğiniz hala dağıtımın başarısını etkileyen önemli bir faktördür.

Aşağıdakiler ekipman değerlendirme kriterlerine odaklanacaktır. Üretim test yöntemleri ve pratik uygulama anahtar noktaları, işletmelerin bir dizi makine görme ekipmanının gerçekten 'pratik' ve 'güvenilir' olup olmadığını daha profesyonel ve pratik bir perspektiften yargılamaktadır.

1. performans değerlendirmesinin temel boyutları

Bir makine görme sistemini değerlendirmek için genellikle beş boyuttan başlamayı gerektirir: görüntüleme kalitesi, muayene hızı, tanımlama doğruluğu, çevresel istikrar ve sistem uyumluluğu:

1. Görüntüleme kalitesi

Görüntüler görsel sistemin temelidir ve değerlendirirken göstergelere dikkat etmelisiniz:

Çözünürlük ve netlik: Ayrıntılar için gereken piksel yoğunluğunun karşılanıp karşılanmadığı;

Işık ve kontrast: Görüntünün parlak ve eşit olup olmadığı ve taslağın açık olup olmadığı;

Bozulma ve keskinlik kontrolü: lensin yeterli optik kaliteye sahip olup olmadığı.

Yüksek kaliteli görüntüler sadece algoritma tanıma etkisini iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda sonraki veri işleme için garanti sağlar.

2. Kimlik doğruluğu

Doğruluk genellikle gerçek üretimde görsel algoritmaların performansını ölçmek için kullanılır. Değerlendirme yöntemleri şunları içerir:

Kusur tanıma doğruluğu (TPR)

Yanlış algılama oranı (FPR) ve kaçırılan algılama oranı (FNR)

OCR tanıma oranı veya barkod okuma başarı oranı

Simüle edilmiş çalışma koşulları oluşturarak, sensörler doğrulama için örnek görüntüleri sürekli olarak içe aktarmak için kullanılabilir. Birden çok koşulun sayıldığından emin olmak için test numunelerinin mümkün olduğunca fazla toplanması önerilir.

3. İşleme hızı

Sistemin beat gereksinimlerini karşılayamayacağı değerlendirmenin anahtarlarından biridir. Genellikle şunları içerir:

Görüntü edinme hızı (kare hızı)

Görüntü İşleme Süresi (MS)

Tüm makine yanıtı ve çıkış süresi

Gerçek projelerde, gerçek ölçüm yapmak için 'koleksiyondan çıktı sonuçlarına kadar tam sistemin' toplam süresinin kullanılması önerilir.

4. Kararlılık ve müdahale önleme

Sistemin gerçek bir endüstriyel ortamda uzun süre istikrarlı bir şekilde çalışıp çalışamayacağını değerlendirmek için aşağıdakilere odaklanın:

Ortam ışığı değişimlerine uyarlanabilirlik

Sıcaklık, nem, titreşim ve elektromanyetik parazit altında istikrarlı performans

Uzun süreli sürekli çalışma sırasında herhangi bir gecikme veya tanımlama sapması var mı?

Bir kaynak atölyesi, petrol dolu ortam veya titreşimli üretim hattındaysa, gerçek hayattaki doğrulama testleri yapılması önerilir.

5. Sistem açıklığı ve uyumluluk

Makine görme sistemlerinin genellikle PLC, robot, veritabanı veya MES sistemlerine bağlanması gerekir ve şunlara dikkat etmelidir:

Standart protokolleri destekleyip desteklemediği (Gige Vision, USB3 Vision, Modbus, OPC UA, vb.);

İkincil gelişim için SDK sağlayıp sağlamayacağı;

Görüntüler çok formatlı ihracat ve platform yerleştirmeyi destekleyip desteklemediği (Halcon, VisionPro, LabView, vb.);

Son derece uyumlu bir sistem gelecekteki genişleme ve bakım için elverişlidir.

2. Etkili bir performans testi çözümü nasıl oluşturulur?

Görsel sistemin performansını bilimsel olarak değerlendirmek için, işletmelerin ithalat aşaması sırasında aşağıdaki işlemleri kurması önerilir:

Tespit hedefini ve doğruluk gereksinimlerini netleştirin: boyutsal doğruluk, karakter tanıma oranı vb.;

Bir Kontrol Örnek Kütüphanesi Oluşturun: Normal ürünler, tipik kusurlu ürünler ve sınır durumları dahil;

Bir test platformu oluşturun: Sürekli çalışma için gerçek çalışma koşullarını simüle edin;

İstatistiksel veriler toplayın: doğruluk, yanıt süresi, anormal durumlar vb.;

Faz tekrar testi ve optimizasyon: Test sonuçlarına göre parametreleri ve algoritmaları sürekli olarak ayarlayın;

Gerçek numuneler ve çalışma koşulları testi yoluyla, ihtiyaçları en iyi karşılayan çözüm etkili bir şekilde seçilebilir.

3. Vaka Referansı: Elektronik endüstrisinde karakter algılama projesi

Elektronik fabrika üretim sistemi, pil kasası karakterlerini tanımlamak için akıllı bir görme sistemi ithal eder ve müşteriler esas olarak karakter bütünlüğü ve tanıma hata oranlarına odaklanır. Görsel sistem tarafından test edildikten sonra, veriler tarafından üretilen en kapsamlı sonuç aşağıdakilerdir:

Ortalama tanıma doğruluğu:% 99.2

Yanlış anlama oranı: <% 0.3

Tüm Görüntü Tanıma Yanıt Süresi: 80ms

Karakter kontrast uyarlanabilir ayar fonksiyonu, geçiş hızında% 15 iyileşme

Aynı zamanda, sistem Müşteri MES sistemine sorunsuz erişimi, gerçek zamanlı yüklemeyi ve kimlik sonuçlarının anormal izlenebilirliğini destekler

Makine görüşü, yalnızca kurulumla kullanılabilecek bir cihaz değildir. Sistemin performansı ve doğruluğu son uygulama etkisini doğrudan etkiler. Sadece standart test yöntemleri ile, gerçek uygulama senaryosu simülasyonu ve çok boyutlu gösterge değerlendirmesi, işletmeler deneme yanılma maliyetlerini doğru bir şekilde seçebilir ve azaltabilir.

Zhixiang Vision, müşterilere yüksek performanslı ve yüksek istikrarlı makine görme çözümleri sunmaya devam ediyor ve örnek testinden, algoritma optimizasyonundan sistem entegrasyonuna tek elden hizmetler sunarak kullanıcı ihtiyaçlarına uygun test çözümlerini formüle ediyor. Hoş geldinbizimle iletişime geçin .Örnek testi ve özelleştirilmiş değerlendirme hizmeti desteği için