Цель и границы применения
Раздельно оцените покрытие известных классов, новые товары и физический маршрут вместо выгодной общей точности.
Руководство описывает инженерную оценку, а не сертификацию готового к запуску продукта. Текущий публичный пример Deyi Vision для ПК охватывает EAN-13 на подтверждённых образцах изображений. Нативные OCR и детекция в инженерном коде требуют проверки установленной среды, привязанных моделей и задания перед использованием. Шаблон в браузере не доказывает выполнение в браузере: планируемый backend OpenCV.js проверяется отдельно. Облачное распознавание требует явного согласования изображений, провайдера, модели и стоимости. Архив для рассмотрения не является исполняемым выпускным пакетом. Совместимость камеры, прошивки и драйвера проверяется отдельно. Все числа в таблице условные; это не измерения Deyi Vision и не результаты клиентов.
Подготовка доказательств
Зафиксируйте классы, неизвестное, маски и SKU независимым набором; имитируйте и наблюдайте маршрут, непроверенное исполнение блокируйте. Определите начало срока и подтверждение завершения. Запишите ожидание и передачу рядом с вычислением, чтобы быстрый алгоритм не скрыл поздний результат. Интервалы измеряйте монотонными часами, соответствие часов устройств документируйте отдельно. Сохраняйте большие задержки, отсутствие результатов и восстановление связи, не только среднее. Новый рецепт не переосмысливает результаты в полёте: завершите прежней ревизией либо блокируйте согласно процедуре. Свяжите выход, положение изделия и подтверждение, различая классификацию, связь и доказанный физический маршрут. Сортировка по цвету и распознавание SKU отвечают на разные вопросы. Область может совпадать с красным эталоном, но принадлежать изделию неверного размера, этикетки или упаковки. Определите, сортируется физический цвет, проверяется ожидаемый SKU или требуются оба независимых условия. Используйте цветные кадры с известным порядком каналов, сохраняйте экспозицию, баланс белого и спектр света в рецепте. Проверяйте допустимые партии материала, блики, тени и чужие продукты, а не только чистую цветовую карту. При слабой насыщенности тон ненадёжен; пересвеченный блик теряет информацию без возможности восстановления алгоритмом. Неизвестные, ненаблюдаемые и разноцветные изделия требуют явного маршрута. Модель SKU проверяйте отдельно от цветового порога и согласуйте отправку в облако заранее. Определите контракт линии до подключения решения к исполнительному механизму: идентификатор захвата, ревизия рецепта, состояние, срок, подтверждение и обработка отсутствующих или поздних данных. Проверьте обмен при заблокированных выходах, затем проведите контролируемое испытание по процедуре приёмки предприятия. Измеряйте каждый запуск от одного определённого события: время вычисления не включает очередь, передачу и задержку выхода. Повторяющийся код продукта не является уникальным идентификатором кадра. Испытайте остановку, перезапуск, восстановление связи и смену рецепта при незавершённой работе. Сохраняйте всю последовательность для связи отбракованной детали с её доказательствами.
Порядок действий
- Постройте матрицу с неизвестным, сохранив пропуски, Review и ошибки.
- Цвет оцените отдельно от SKU; одинаковый цвет не доказывает одинаковый товар.
- Передайте ID, класс/причину и ревизию, проверьте подтверждение и реальное место.
- Внесите неясный цвет, новый SKU, пропуск и опоздание, подтвердите неизвестный/блокированный маршрут без ближайшей замены.
Интерпретация испытания
Условно 20 красных, 20 синих, 10 новых. Известное покрытие 37 из 40 = 92.5%, не общая точность. Среди новых 2 из 10 = 20% ошибочно назначены известным. Эти ошибки показывают скрытое за успешными известными маршрутами.
Рабочий протокол
| Запись | Значение / наблюдение | Интерпретация |
|---|---|---|
| Истинный красный | 20 | 18 красных / 0 синих / 2 неизвестных |
| Истинный синий | 20 | 0 красных / 19 синих / 1 неизвестный |
| Новый объект | 10 | 1 красный / 1 синий / 8 неизвестных |
known_coverage = (18 + 19) / (20 + 20) = 37 / 40 = 92.5%
novel_wrong_known = (1 + 1) / 10 = 2 / 10 = 20%
N = 20 + 20 + 10 = 50Два инженерных представления
Два инженерных представления · 1
Схема показывает порядок проверок. Каждая стрелка требует записанных доказательств и не означает реализованное автоматическое соединение. Захват → Решение → Подтверждение → Физический маршрут.
- Захват
- Решение
- Подтверждение
- Физический маршрут
Два инженерных представления · 2
Схема показывает порядок проверок. Каждая стрелка требует записанных доказательств и не означает реализованное автоматическое соединение. Норма → Нет данных → Поздно → Блокировка.
- Норма
- Нет данных
- Поздно
- Блокировка
Диагностика отказов
- Панель без неизвестных завышает результат.
- Верный класс на чужом событии или в другом контейнере проваливает приёмку.
Приёмка и передача
Отдельно принимайте известные, новые, полный учёт и маршрут. Таблица показывает расчёт; реальный выпуск требует независимых образцов и наблюдения линии.
Храните вместе исходные изображения, ожидаемое решение, точную ревизию и полный протокол результатов. Зафиксируйте набор оценки до выбора окончательных параметров. Если его ответы позднее используются для настройки, обозначьте набор как обучающий для разработки и получите новый независимый приёмочный набор. Оставляйте Review, NoResult, ошибку исполнения и пропущенный кадр в знаменателе; фильтрация строк не превращает их в успешные проверки. Сохраняйте воспроизводимый отказ рядом с успешным образцом. При передаче укажите права изменения рецепта, способ восстановления ранее одобренной ревизии и выход оборудования, заблокированный до приёмки. Результат программы сам по себе не доказывает, что движущаяся деталь попала в правильное место.
Источники и технические материалы
Источники объясняют методы и ограничения руководства. Примеры проверок служат ориентиром; приёмка в производстве требует данных с ваших собственных образцов.
- Deyi Vision machine vision software: evaluation scopeDeyi VisionПроверено
- Build a PLC–vision handshake with explicit statesDeyi VisionПроверено
- Load-test latency from trigger to PLC decisionDeyi VisionПроверено
- Inspection threshold confusion matrixDeyi VisionПроверено
Материалы по компонентам и подбору
- machine vision software · Материал на английском
- автоматическая визуальная инспекция
- Контрольный список проектирования системы визуального контроля
- Испытать задержку от запуска до решения PLC под нагрузкой
- Приёмка и интеграция видимой проверки сборки
- Процесс видимой сборки с поддержкой ИИ
- EAN-13: приёмка на линии
- EAN-13: декодирование и правила данных
- Стабильный захват: буферы, тайм-ауты и переподключение
- Приёмка и интеграция контроля видимого уровня
- AI-поддержка процесса контроля видимого уровня
- Связать протоколы, изображения и номера деталей
- OCR этикетки: приёмка и контракт PLC
- OCR этикетки: нативный процесс и точное сравнение
- Приёмка комплектности открытой упаковки
- Процесс комплектности открытых пакетов с ИИ
- Внешний вид шва и клея: приёмка линии
- Внешний вид шва и клея: правила
- SKU по цвету: правила цвета и товара
- Дефекты поверхности: приёмка и выход линии
- Дефекты поверхности: ограниченная оценка ИИ
- Версионирование и откат полного рецепта зрения

