Snapshots & Changelog

Parameter-Snapshot

Jede veröffentlichte Version speichert einen Parameter-Snapshot: die Rezept- und Testset-Parameter, erfasst gegen ein festes, versioniertes Schema, sodass eine Version den vollständigen strukturierten Inhalt enthält. Jede Version verfügt außerdem über eine README-Datei, die diesen Snapshot in lesbarer Form darstellt.

Eine Version besitzt zwei Snapshot-Dateien:

• parameters/recipe/<version>.json — der Rezept-Snapshot
• parameters/testset/<version>.json — der Testset-Snapshot

Beide enthalten eine schema_version, welche die Struktur der Datei beschreibt (derzeit 1.1). Felder verwenden unten Punkt-Pfade; [] kennzeichnet eine Liste, sodass blocks[].type_config.labels[].name der name jedes Labels jedes Blocks ist.

Rezept-Snapshot

parameters/recipe/<version>.json

Feld	Typ	Bedeutung
schema_version	string	Schema-Version dieser Datei.
extracted_at	string	Zeitpunkt, zu dem der Snapshot erstellt wurde.
recipe_name	string	Name des Rezepts.
description	string | null	Beschreibung des Rezepts.
plc_recipe_id	integer | null	PLC-Rezept-ID.
meta_version	integer	Metadaten-Version des Rezepts.
database_version	integer	Datenbankversion des Rezepts.
software_version	string	Softwareversion des Rezepts.
imaging.preview_image.sha	string	SHA des Vorschaubilds.
imaging.preview_image.path	string	Pfad des Vorschaubilds.
imaging.exposure	integer | null	Belichtungszeit.
imaging.gain	number | null	Sensor-Gain.
imaging.brightness	integer | null	Helligkeit.
imaging.gamma	integer | null	Gamma.
imaging.focal_length	number | null	Brennweite.
imaging.focus	number | null	Fokus.
imaging.focus_distance	number | null	Fokusabstand.
imaging.rotation_mode	integer | null	Bildrotationsmodus.
imaging.acq_mode	integer | null	Aufnahmemodus.
imaging.hdr_mode_enabled	boolean | null	HDR-Modus ein/aus.
imaging.led_mode	integer | null	LED-Beleuchtungsmodus.
imaging.led_gain	integer | null	LED-Gain.
imaging.led_strobe_mode	boolean | null	LED-Strobe ein/aus.
imaging.lens_correct	boolean | null	Korrektur der Objektivverzerrung ein/aus.
imaging.photometric_enabled	boolean | null	Photometrische Korrektur ein/aus.
imaging.photometric_mode	integer | null	Photometrischer Modus.
imaging.awb_red	integer | null	Automatischer Weißabgleich – Rotkanal.
imaging.awb_green	integer | null	Automatischer Weißabgleich – Grünkanal.
imaging.awb_blue	integer | null	Automatischer Weißabgleich – Blaukanal.
imaging.awb_op	boolean | null	Automatischer Weißabgleich aktiviert.
imaging.calibration_pixels_per_unit	number | null	Kalibrierungsskala (Pixel pro Einheit).
imaging.calibration_unit	string | null	Kalibrierungseinheit.
imaging.trigger_debounce	integer | null	Trigger-Entprellung.
imaging.trigger_delay	integer | null	Trigger-Verzögerung.
imaging.raw	object	Vollständige, unverarbeitete Imaging-Quelle.
blocks[].block_type	string	Block-Typ (alignment, classification, segmentation, measurement, ocr, unsupervised).
blocks[].uuid	string	Stabile Block-Identität.
blocks[].name	string	Block-Name.
blocks[].status	string	Block-Status.
blocks[].is_enabled	boolean	Ob der Block ausgeführt wird.
blocks[].has_model	boolean	Ob ein trainiertes Modell zugewiesen ist.
blocks[].search_area.search_area_id	integer | null	Suchbereichs-ID.
blocks[].search_area.search_area_bbox	list of number | null	Bounding Box des Suchbereichs.
blocks[].search_area.roi_regions[].bbox	list of number	ROI-Bounding-Box.
blocks[].search_area.roi_regions[].angle	number	ROI-Rotationswinkel.
blocks[].type_config	object	Typspezifische Konfiguration (siehe unten).
blocks[].model_ref.sha	string	SHA der trainierten Modelldatei.
blocks[].model_ref.path	string	Pfad der trainierten Modelldatei.
blocks[].model_ref.file_extension	string	Dateierweiterung der trainierten Modelldatei.
aligner_reference_image.sha	string	SHA des Ausrichtungs-Referenzbilds.
aligner_reference_image.path	string	Pfad des Ausrichtungs-Referenzbilds.
aligner_reference_image.full_repo_path	string	Pfad des Ausrichtungs-Referenzbilds innerhalb des Repositorys.
node_red_flow.basic_mode	boolean	Ob sich der Flow im Basic-Modus befindet.
node_red_flow.basic_flow_id	string | null	Flow-ID im Basic-Modus.
node_red_flow.basic_flow_metadata	object | null	Flow-Metadaten im Basic-Modus.
node_red_flow.nodes[].id	string	Node-ID.
node_red_flow.nodes[].node_type	string	Node-Typ.
node_red_flow.nodes[].name	string	Node-Name.
node_red_flow.nodes[].x	integer | null	X-Position der Node auf dem Canvas.
node_red_flow.nodes[].y	integer | null	Y-Position der Node auf dem Canvas.
node_red_flow.nodes[].wires	list of list of string	Ausgehende Verbindungen (pro Ausgang, Ziel-Node-IDs).
node_red_flow.nodes[].func	string | null	Code der Function-Node.
node_red_flow.nodes[].raw	object	Vollständige, unverarbeitete Node-Quelle.

Blockkonfiguration

Die Felder unter blocks[].type_config hängen von blocks[].block_type ab.

Feld	Typ	Bedeutung
blocks[].type_config.angle_tolerance_left	number | null	alignment — linke Winkeltoleranz.
blocks[].type_config.angle_tolerance_right	number | null	alignment — rechte Winkeltoleranz.
blocks[].type_config.confidence_score_threshold	number | null	alignment / segmentation / unsupervised — Übereinstimmungs-/Konfidenzschwelle.
blocks[].type_config.sensitivity	number | null	alignment / unsupervised — Empfindlichkeit.
blocks[].type_config.version	integer | null	alignment — Konfigurationsversion.
blocks[].type_config.scale_invariant	boolean | null	alignment — Skaleninvariante Übereinstimmung ein/aus.
blocks[].type_config.inference_mode	string | null	alignment — Inferenzmodus.
blocks[].type_config.dl_performance_mode	integer | null	alignment — Deep-Learning-Leistungsmodus.
blocks[].type_config.skip_block	boolean | null	alignment — Diesen Block überspringen.
blocks[].type_config.template_image_id_path	string | null	alignment — Referenzpfad des Vorlagenbilds.
blocks[].type_config.labels[].name	string	classification — Label-Name.
blocks[].type_config.labels[].confidence_threshold	number | null	classification — Konfidenzschwelle pro Label.
blocks[].type_config.labels[].is_positive	boolean | null	classification — Ob das Label als Pass gewertet wird.
blocks[].type_config.labels[].inspection_type	integer | null	classification — Inspektionstyp.
blocks[].type_config.labels[].color	string | null	classification — Anzeigefarbe.
blocks[].type_config.segmentation_type	string | null	segmentation — Segmentierungstyp.
blocks[].type_config.classes[].class_name	string	segmentation — Klassenname.
blocks[].type_config.classes[].mask_pixel_value	integer | null	segmentation — Maskenpixelwert.
blocks[].type_config.classes[].color	string | null	segmentation — Anzeigefarbe.
blocks[].type_config.classes[].mask_sha	string | null	segmentation — SHA der Maskendatei.
blocks[].type_config.classes[].mask_path	string | null	segmentation — Pfad der Maskendatei.
blocks[].type_config.measurement_regions[]	object	measurement — Messbereiche.
blocks[].type_config.min_text_area	integer | null	ocr — Minimale Textfläche.
blocks[].type_config.text_segmentation_threshold	number | null	ocr — Schwelle für Textsegmentierung.
blocks[].type_config.unclip_ratio	number | null	ocr — Unclip-Verhältnis.
blocks[].type_config.unclip_ceiling	number | null	ocr — Unclip-Obergrenze.
blocks[].type_config.unsupervised_type	string | null	unsupervised — Methodentyp.
blocks[].type_config.epochs	integer | null	unsupervised — Trainings-Epochen.
blocks[].type_config.encoder	string | null	unsupervised — Encoder.
blocks[].type_config.learning_rate	number | null	unsupervised — Lernrate.
blocks[].type_config.downsampling_ratio	number | null	unsupervised — Downsampling-Verhältnis.
blocks[].type_config.tiled_mode	boolean | null	unsupervised — Tiled-Modus ein/aus.
blocks[].type_config.min_blob_area	number | null	unsupervised — Minimale Blob-Fläche.
blocks[].type_config.max_blob_area	number | null	unsupervised — Maximale Blob-Fläche.
blocks[].type_config.hyperparameters	object	classification / segmentation / measurement / ocr / unsupervised — Trainings-Hyperparameter.

Test-Set-Snapshot

parameters/testset/<version>.json

Feld	Typ	Bedeutung
schema_version	string	Schema-Version dieser Datei.
extracted_at	string	Zeitpunkt der Snapshot-Erstellung.
name	string	Name des Test-Sets.
description	string | null	Beschreibung des Test-Sets.
author	string | null	Autor des Test-Sets.
image_count	integer	Anzahl der Bilder.
images_with_ground_truth	integer	Anzahl der Bilder mit Ground Truth.
search_area_ids[]	string	Vom Test-Set referenzierte Search-Area-IDs.
per_class_distribution[].class_name	string	Klassenname. Reserviert; derzeit stets leer (als "Verteilung nicht verfügbar" zu behandeln).
per_class_distribution[].count	integer	Bildanzahl für die Klasse. Reserviert; derzeit stets leer.
images[].image_id	string	Bild-ID.
images[].ground_truth_fingerprint	string | null	Fingerprint der Ground Truth des Bildes.
images[].has_ground_truth	boolean	Ob das Bild eine Ground Truth besitzt.

README

Jede Version besitzt zudem eine eingecheckte README.md, die den Snapshot in lesbarer Form darstellt. Ihre Abschnitte sind:

• Imaging Settings — eine Tabelle der Imaging-Parameter.
• Aligner Reference Image — das Ausrichtungs-Referenzbild und dessen SHA-256 (nur, wenn das Rezept eines hat).
• Inspection Blocks — ein Unterabschnitt pro Block, überschrieben mit <name> (<block type>), mit UUID, Status und Enabled-Flag des Blocks, gefolgt von einem typspezifischen Bereich — Classification Labels, Segmentation Classes, OCR Parameters, Unsupervised Parameters, Alignment Parameters oder einer Zählung der Messregionen.
• Node-RED Flow — Basic-Mode-Flag, Knotenanzahl und eine Tabelle der Nodes (ID, Type, Name).
• Test Set — Name, Beschreibung, Autor, Bildanzahl, Bilder mit Ground Truth und Suchbereiche.

Changelog

Wenn eine Version veröffentlicht wird, wird ihr Parameter-Snapshot mit dem der vorherigen Version verglichen, um das Changelog zu erzeugen. Der Vergleich ist strukturell — Feld für Feld über das oben beschriebene Schema hinweg, wobei Listen (Blocks, Labels, Klassen, Node-RED-Nodes) über eine stabile Identität statt über die Position abgeglichen werden, sodass eine Umsortierung nie als Änderung erscheint. Recipe und Test Set werden unabhängig voneinander verglichen, und das Changelog wird bei Bedarf aus den eingecheckten Snapshots abgeleitet, sodass es für jedes beliebige Versionspaar verfügbar ist.

Änderungen werden in dieselben Abschnitte wie der Snapshot gruppiert, und ein Abschnitt erscheint nur, wenn sich darin etwas geändert hat. Eine Version ohne Unterschiede wird entsprechend gekennzeichnet, und die erste Version zeigt eine vollständige initiale Ausgabe anstelle eines Diffs.