Làm thế nào để đánh giá hiệu suất và độ chính xác của một hệ thống tầm nhìn máy?

Với sự sâu sắc liên tục của tự động hóa công nghiệp và sản xuất thông minh,Hệ thống tầm nhìn máy đã dần trở thành thiết bị sản xuất chính để kiểm soát chất lượng và tối ưu hóa quy trình trên các trang web sản xuất. Nhưng đối với nhiều người dùng, cách đánh giá một cách khoa học về hiệu suất và độ chính xác của hệ thống khi chọn, kiểm tra hoặc nhập các dự án tầm nhìn máy vẫn là một yếu tố chính ảnh hưởng đến sự thành công của việc triển khai.

Sau đây sẽ tập trung vào các tiêu chí đánh giá thiết bị. Phương pháp thử nghiệm sản xuất và các điểm chính thực tế Các điểm chính giúp các doanh nghiệp đánh giá xem một bộ thiết bị tầm nhìn máy thực sự 'thực tế' và 'đáng tin cậy' từ góc độ chuyên nghiệp và thực tế hơn.

1. Kích thước cốt lõi của đánh giá hiệu suất

Để đánh giá hệ thống tầm nhìn máy, nó thường yêu cầu bắt đầu từ năm chiều: chất lượng hình ảnh, tốc độ kiểm tra, độ chính xác nhận dạng, ổn định môi trường và khả năng tương thích hệ thống:

1. Chất lượng hình ảnh

Hình ảnh là cơ sở của hệ thống thị giác và bạn nên chú ý đến các chỉ số khi đánh giá:

Độ phân giải và rõ ràng: Liệu mật độ pixel cần thiết cho chi tiết được đáp ứng;

Ánh sáng và độ tương phản: liệu hình ảnh có sáng và đồng đều, và liệu đường viền có rõ ràng hay không;

Kiểm soát độ méo và độ sắc nét: Liệu ống kính có đủ chất lượng quang học hay không.

Hình ảnh chất lượng cao không chỉ có thể cải thiện hiệu ứng nhận dạng thuật toán, mà còn cung cấp các đảm bảo cho việc xử lý dữ liệu tiếp theo.

2. Độ chính xác nhận dạng

Độ chính xác thường được sử dụng để đo lường hiệu suất của các thuật toán trực quan trong sản xuất thực tế. Phương pháp đánh giá bao gồm:

Độ chính xác nhận biết khiếm khuyết (TPR)

Tỷ lệ phát hiện sai (FPR) và tỷ lệ phát hiện bị bỏ lỡ (FNR)

Tỷ lệ nhận dạng OCR hoặc tỷ lệ đọc mã vạch

Bằng cách xây dựng các điều kiện làm việc mô phỏng, các cảm biến có thể được sử dụng để liên tục nhập hình ảnh mẫu để xác minh. Nên thu thập các mẫu thử nghiệm càng nhiều càng tốt để đảm bảo rằng nhiều điều kiện được tính.

3. Tốc độ xử lý

Liệu hệ thống có thể đáp ứng các yêu cầu nhịp là một trong những chìa khóa để đánh giá hay không. Thường bao gồm:

Tốc độ thu nhận hình ảnh (tốc độ khung hình)

Thời gian xử lý hình ảnh (MS)

Toàn bộ phản hồi và thời gian đầu ra của máy

Trong các dự án thực tế, nên sử dụng tổng thời gian của 'hệ thống hoàn chỉnh từ thu thập đến kết quả đầu ra' để tiến hành đo lường thực tế.

4. Tính ổn định và chống can thiệp

Để đánh giá xem hệ thống có thể hoạt động ổn định trong một thời gian dài trong môi trường công nghiệp thực sự hay không, hãy tập trung vào:

Khả năng thích ứng với thay đổi ánh sáng xung quanh

Hiệu suất ổn định dưới nhiệt độ, độ ẩm, độ rung và nhiễu điện từ

Có bất kỳ độ trễ hoặc độ lệch nhận dạng trong quá trình hoạt động liên tục lâu dài?

Nếu trong một hội thảo hàn, môi trường chứa đầy dầu hoặc dây chuyền sản xuất rung động, nên tiến hành các thử nghiệm xác minh thực tế.

5. Độ mở và khả năng tương thích của hệ thống

Các hệ thống tầm nhìn máy thường cần được kết nối với các hệ thống PLC, Robot, cơ sở dữ liệu hoặc MES và nên chú ý đến:

Cho dù nó hỗ trợ các giao thức tiêu chuẩn (như Gige Vision, USB3 Vision, Modbus, OPC UA, v.v.);

Có cung cấp SDK cho sự phát triển thứ cấp hay không;

Liệu hình ảnh có hỗ trợ xuất khẩu đa định dạng và lắp ghép nền tảng (như Halcon, VisionPro, LabView, v.v.);

Một hệ thống tương thích cao có lợi cho việc mở rộng và bảo trì trong tương lai.

2. Làm thế nào để xây dựng một giải pháp kiểm tra hiệu suất hiệu quả?

Để đánh giá một cách khoa học về hiệu suất của hệ thống thị giác, các doanh nghiệp nên thiết lập các quy trình sau trong giai đoạn nhập khẩu:

Làm rõ mục tiêu phát hiện và yêu cầu chính xác: chẳng hạn như độ chính xác thứ nguyên, tỷ lệ nhận dạng ký tự, v.v .;

Thiết lập một thư viện mẫu điều khiển: bao gồm các sản phẩm bình thường, các sản phẩm bị lỗi điển hình và các trường hợp biên;

Xây dựng một nền tảng thử nghiệm: Mô phỏng các điều kiện làm việc thực tế để vận hành liên tục;

Thu thập dữ liệu thống kê: Độ chính xác, thời gian phản hồi, tình huống bất thường, v.v .;

Retest và tối ưu hóa pha: Điều chỉnh liên tục các tham số và thuật toán dựa trên kết quả kiểm tra;

Thông qua các mẫu thực và thử nghiệm điều kiện làm việc, giải pháp đáp ứng tốt nhất các nhu cầu có thể được lựa chọn hiệu quả.

3. Tham khảo trường hợp: Dự án phát hiện nhân vật trong ngành công nghiệp điện tử

Hệ thống sản xuất nhà máy điện tử nhập khẩu một hệ thống tầm nhìn thông minh để xác định các ký tự vỏ pin và khách hàng chủ yếu tập trung vào tỷ lệ lỗi đầy đủ và nhận dạng của nhân vật. Sau khi thử nghiệm bởi hệ thống trực quan, sau đây là kết quả toàn diện nhất được tạo ra bởi dữ liệu:

Độ chính xác nhận biết trung bình: 99,2%

Tỷ lệ sai lầm: <0,3%

Toàn bộ thời gian phản hồi nhận dạng hình ảnh: 80ms

Chức năng điều chỉnh thích ứng tương phản ký tự, cải thiện 15% về tỷ lệ vượt qua

Đồng thời, hệ thống hỗ trợ truy cập liền mạch vào hệ thống MES của khách hàng, tải lên thời gian thực và truy xuất nguồn gốc bất thường của kết quả nhận dạng

Tầm nhìn máy không phải là một thiết bị có thể được sử dụng đơn giản bằng cách cài đặt. Hiệu suất và độ chính xác của hệ thống ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu ứng ứng dụng cuối cùng. Chỉ bằng các phương pháp thử nghiệm tiêu chuẩn, mô phỏng kịch bản ứng dụng thực và đánh giá chỉ số đa chiều mới có thể chọn chính xác và giảm chi phí dùng thử và lỗi.

Zhixiang Vision tiếp tục cung cấp cho khách hàng các giải pháp tầm nhìn máy hiệu suất cao và độ ổn định cao và xây dựng các giải pháp kiểm tra phù hợp với nhu cầu của người dùng, cung cấp dịch vụ một cửa từ thử nghiệm mẫu, tối ưu hóa thuật toán để tích hợp hệ thống. Chào mừngLiên hệ với chúng tôi để kiểm tra mẫu và hỗ trợ dịch vụ đánh giá tùy chỉnh.