Penerimaan pemeriksaan cacat industri harus memeriksa barang cacat yang terlewat dan barang yang sesuai ditolak secara tidak benar. Akurasi keseluruhan bergantung pada komposisi sampel. Gambar gabungan dapat menyembunyikan cacat langka yang terlewatkan ketika sampel yang sesuai mendominasi. Sepakati definisi cacat, label referensi, dan unit penghitungan sebelum pengadaan atau tinjauan teknis.
Tentukan kelas positif dan satuan hitungnya
Di sini kelas positif adalah barang cacat, dan unit penghitungannya adalah produk individual. Metrik tingkat citra, tingkat wilayah cacat, dan tingkat produk memerlukan definisi terpisah.
| Hasil referensi | Diprediksi cacat | Diprediksi sesuai |
|---|---|---|
| Barang rusak | Deteksi yang benar TP |
Cacat yang terlewatkan FN |
| Barang yang sesuai | Alarm palsu FP |
Penerimaan yang benar TN |
Dokumentasi matriks kebingungan scikit-learn resmi mengatur penghitungan berdasarkan kelas aktual dan prediksi. Ini adalah definisi statistik, bukan tolok ukur algoritma atau bukti kinerja peralatan.
Sertakan penyebut pada setiap tarif
Dalam definisi biner ini, tingkat cacat yang terlewat adalah FN / (TP + FN) dan tingkat alarm palsu pada item yang sesuai adalah FP / (FP + TN). Jika penyebutnya adalah 0, metrik kerusakan terkait tidak ditentukan. Laporan tersebut harus mencantumkan jumlah, komposisi sampel, kategori cacat, dan cakupan evaluasi.
Rekam gambar buram, kegagalan penyelarasan, dan label referensi yang belum dikonfirmasi sebagai kasus terpisah yang memerlukan peninjauan. Sepakati terlebih dahulu perlakuan mereka dalam penyebut penerimaan. Menghapus kasus-kasus sulit untuk meningkatkan hasil yang dilaporkan adalah tindakan yang tidak tepat.
Tune menggunakan data validasi, lalu lakukan pengujian penerimaan
Simpan asal sampel, batch, jenis produk, kondisi pencitraan, versi label, dan tujuan data. Periksa kembali alarm yang meleset dan salah setelah mengubah ambang batas, wilayah, atau model. Data yang digunakan untuk penyetelan bukanlah bukti penerimaan independen. Gambar berulang dari produk yang sama bukan merupakan sampel produk independen.
Kondisi penerimaan juga memerlukan cakupan cacat, tingkat keparahan, batas kasus, prosedur peninjauan, dan waktu siklus pemrosesan. Ambang batas dan metrik memerlukan pengujian pada sampel target. Artikel ini menjelaskan metode evaluasi. Hasil pemeriksaan peralatan berada di luar cakupannya.
Layanan terkait: algoritma visi dan rekayasa model Dan pertanyaan proyek.