Оцінка роботизованих систем зору
Робота будь-якої системи повинна мати систему оцінок для визначення її ефективності. Така ж система і в роботозрении. Найбільш важливі показники при розробці систем технічного зору:
- Адаптивність: більшість додатків для роботизованого зору покладаються на дуже чітко визначені програми з попередньо запрограмованими функціями. Вони можуть дуже добре виявити конкретний заданий шаблон. Однак якщо щось незвичайне почне проходити перед камерою, воно може бути пропущено додатком. Хорошим прикладом цього може бути повністю автоматизований публічний тест CAPTCHA, де прості літери злегка деформовані, і будь-який тип системи зору не може їх виявити. Хоча цей приклад є проблемою на даний момент, але це всього лише питання часу, скоро це перешкода буде подолано роботизованими системами зору.
- Виявлення тенденцій: якщо система зору не була запрограмована для виявлення тенденцій або моделей, вона не зможе їх виявити. Хоча люди дійсно добре розбираються і визначають тенденції — техзрение має проблеми з асоціаціями. Кожна виявлена функція часто обробляється індивідуально, наприклад, якщо список помилок буде показаний працівнику-людині, він може його проаналізувати і визначити, чи є проблема з машиною у виробничому процесі. Система бачення не може цього зробити, замість того, щоб визначити, який фрезерний верстат зламався і зупинити його, вона зупиняє виробничу лінію повністю.
- Основною перевагою системи бачення є її послідовність і надійність. Якщо система технічного зору бачення знаходиться в правильному місці, вона завжди буде бачити, що щось не так. Вона порівняно з очима людини не втомлюється і завжди буде використовувати одні і ті ж параметри. Люди більш схильні до ризику протягом всього дня, тому що робітник може ставати все більш втомленим і менш уважним.
- Ще одна з причин, по якій виробники впроваджують систему — узгодженість і точність.
