表面检测系统(SIS)在扁钢生产中用于检测带钢表面。对于这些系统的评估和规范来说，重要的是能够通过合理的努力可重复地量化SIS的性能。与准则草案VDI/VDE/VDMA2632 Part 4.2年4月出版，现在这是可能的。该方法可以转移到许多分类任务，在这些任务中确定“基本事实”是不可能的。鉴于工业4.0背景下的数据使用，该指南提供了宝贵的帮助，因为有效数据的重要性预计会越来越大。

“在扁钢的表面检测中，检测通常只有几平方毫米大小的缺陷并将其归入正确的缺陷类别。VDI工作组“表面检测系统”主席Jens Brandenburger博士说:“以马口铁为例，我们讨论的是长约15公里、宽1米的钢带，以高达54公里/小时的速度进行检测。在此过程中，一条钢带上可能会发生20万次事件。”

他补充说:“这就像在从杜塞尔多夫到杜伊斯堡的高速行驶中，试图检测和分类自行车道宽度的道路上的小石头一样。”由于这种检查结果无法通过合理的努力来验证，因此缺少所谓的“基本事实”，即关于带材上实际存在多少缺陷和哪些缺陷的基本事实。

对于单个带材的部分截面，最多可以将SIS的结果与检验人员的结果进行比较。但是从这样的随机样本中能得出什么结论呢？一个例子:一个人看着1000张单独的图像，这些图像被指定为某种类型的缺陷，例如“划痕”。如果这个人发现三个划痕实际上是裂缝，这说明了分类器的性能如何？在下一个1000个图像的集合中，可能有五个错误分类的图像，或者可能有两个。

SIS评估中的挑战

本例显示了在扁钢生产中评估OIS分类性能的一些挑战。以下几点总结了扁钢生产中的框架条件，这些条件使得无法根据VDI/VDE/VDMA 2632第3.1部分中介绍的常用方法评估分类结果:

• 存在大量需要分类的事件。因此，实际上不可能给每个事件分配一个“真正的”类别。
• 一个明确的类赋值缺乏独立的特征。
• 与质量无关的事件比例很高。
• 即使检测到的个别事件被归类为缺陷，将产品评估为“良好”也是允许的。
• 根据分类结果，可以将产品和/或产品区域划分为不同的质量等级或发布用于不同的目的。不仅存在二元好/坏决策。
• 推迟样品以备以后比较测量是不可能的。

VDI/VDE/VDMA 2632第4.2部分

2023年4月发布的VDI/VDE/VDMA 2632第4.2部分指南草案提出了在扁钢生产框架条件下可行的检验系统性能评估程序。该草案以双语(德语/英语)版本发布，可在2023年6月30日前提出意见。

该指南是针对钢铁生产中表面检测系统的需求而编写的，但是该指南中描述的方法也可以应用于图像处理系统分类的许多其他领域，在这些领域中，无法确定“基本事实”。

生产数据是公司资产的一部分

工业4.0的一个重要方面是使用来自传感器、测量和测试系统的数据，不仅使制造过程自动化或用于质量控制，而且将这些数据用于持续的过程优化，从而也用于战略性企业决策。在这种情况下，质量数据通常构成更高级别分析的目标变量，例如根据VDI/VDE 3714“大数据”系列指南。新的数据分析方法再次提高了有效数据的价值。因此，新的准则草案VDI/VDE/VDMA 2632第4.2部分关于分类的性能评估具有特别的相关性。

对SIS结果可靠性的要求随着所选择的应用领域而增加，范围从用于过程质量评估和质量偏差早期检测(质量监控)的简单缺陷趋势报告，到每个单独带材的自动放行决策。因此，新的指南草案VDI/VDE/VDMA 2632第4.2部分为SIS结果的评估和取决于所选应用领域的性能要求提供了额外的帮助。