يجب أن يقوم قبول فحص العيوب الصناعية بفحص العناصر المعيبة المفقودة والعناصر المطابقة المرفوضة بشكل غير صحيح. الدقة الشاملة تعتمد على تكوين العينة. يمكن للرقم المدمج أن يخفي العيوب النادرة المفقودة عندما تهيمن العينات المطابقة. الاتفاق على تعريفات العيوب والعلامات المرجعية ووحدة العد قبل الشراء أو المراجعة الفنية.
تحديد الفئة الإيجابية ووحدة العد
هنا الفئة الإيجابية هي عنصر معيب، ووحدة العد هي منتج فردي. تحتاج المقاييس على مستوى الصورة ومستوى المنطقة ومستوى المنتج إلى تعريفات منفصلة.
| النتيجة المرجعية | توقع معيبة | المطابقة المتوقعة |
|---|---|---|
| البند المعيب | الكشف الصحيح TP |
عيب مفقود FN |
| البند المطابقة | إنذار كاذب FP |
القبول الصحيح TN |
وثائق مصفوفة الارتباك الرسمية لـ scikit-Learn ينظم الأعداد حسب الفئات الفعلية والمتوقعة. هذا تعريف إحصائي، وليس معيارًا خوارزميًا أو دليلاً على أداء المعدات.
قم بتضمين القاسم مع كل معدل
ضمن هذا التعريف الثنائي، معدل العيب المفقود هو FN / (TP + FN) ومعدل الإنذار الكاذب على العناصر المطابقة هو FP / (FP + TN). إذا كان القاسم هو 0، مقياس العيب المقابل غير محدد. يجب أن يسرد التقرير الأعداد وتكوين العينة وفئات العيوب ونطاق التقييم.
قم بتسجيل الصور غير الواضحة وحالات فشل المحاذاة والتسميات المرجعية غير المؤكدة كحالات منفصلة تتطلب المراجعة. الاتفاق مسبقًا على معاملتهم في قواسم القبول. إن إزالة الحالات الصعبة لتحسين النتيجة المبلغ عنها أمر غير مناسب.
قم بالضبط باستخدام بيانات التحقق من الصحة، ثم قم بإجراء اختبار القبول
احتفظ بأصل العينة والدُفعة ونوع المنتج وظروف التصوير وإصدار الملصق والغرض من البيانات. أعد فحص الأخطاء والإنذارات الكاذبة بعد تغيير الحدود أو المناطق أو النماذج. البيانات المستخدمة للضبط ليست دليل قبول مستقل. الصور المتكررة لنفس المنتج ليست عينات منتج مستقلة.
تحتاج شروط القبول أيضًا إلى نطاق الخلل وخطورته والحالات الحدودية وإجراءات المراجعة ووقت دورة المعالجة. تتطلب العتبات والمقاييس إجراء اختبار على العينات المستهدفة. تشرح هذه المقالة طريقة التقييم. نتائج فحص المعدات خارج نطاقها.
الخدمات ذات الصلة: خوارزميات الرؤية وهندسة النماذج و استفسارات المشروع.