Haystack

Firmware 2026.11.9 oder höher

Haystack zeigt jede Prüfung, die ein Tool durchgeführt hat, auf einer einzigen Karte. Jeder Punkt steht für eine Prüfung, und ähnliche Bilder liegen nah beieinander. Teile, die anders sind als alles, worauf das Tool trainiert wurde, stechen einzeln hervor, und Teile, bei denen sich das Tool unsicher war, liegen zwischen den Gruppen. Das ist der schnellste Weg, um die Frage zu beantworten: Welche meiner Produktionsbilder würden dieses Modell tatsächlich verbessern?

Haystack funktioniert für AI Classification- und AI Segmentation-Tools, weitere Tools folgen. Es funktioniert sowohl im Einrichtungsmodus als auch im Produktionsmodus.

Öffnen Sie es über das linke Menü: In Production > Haystack.

Warum Haystack nutzen

Viele zusätzliche Trainingsbilder zufällig hinzuzufügen, ist meist Zeitverschwendung, weil das Modell die meisten davon ohnehin schon beherrscht. Was ein Modell verbessert, sind die Bilder, die ihm schwerfallen: jene nahe der Grenze zwischen zwei Klassen und jene, die anders sind als alles Bekannte. Haystack zeigt Ihnen, wo sie sich befinden.

• Das Unerwartete erkennen. Neue Defektarten, Materialänderungen und bisher unbekannte Fehler heben sich vom Erwarteten des Tools ab
• Modell mit Produktionsdaten verbessern. Prüfen Sie die Grenzfälle, fügen Sie sie dem Trainingsdatensatz hinzu und trainieren Sie neu
• Grauzone auf einen Blick sehen. Jedes Prüfbild wird zu einem Punkt. Ähnliche Bilder gruppieren sich, Ausreißer heben sich ab
• Sehen, was jedes Neutraining verändert hat. Vergleichen Sie Modellversionen und sehen Sie, wie jede mit der Produktion umgegangen ist

Karte eines Tools öffnen

1. Öffnen Sie In Production > Haystack.
2. Wählen Sie oben rechts das Rezept und dann das Tool. Oder scrollen Sie zu Pick a tool to open its haystack und klicken Sie neben dem Tool auf Open. Das aktive Rezept wird zuerst aufgeführt.
3. Die Karte wird geöffnet. Ist das Tool noch nicht trainiert, erscheint Train tool to start its map. Ist es trainiert, hat aber noch nichts geprüft, erscheinen Punkte, sobald es Teile prüft.

Sie erreichen die Karte auch direkt aus den Tools: Der Learn-Schritt von AI Segmentation enthält Open in Haystack, und der Anlern-Schritt von AI Classification zeigt ein kleines Haystack-Panel mit Expand.

Enthält kein Rezept auf der Kamera ein AI Classification- oder AI Segmentation-Tool, listet die Seite die Rezepte auf, die Sie stattdessen öffnen könnten.

Karte lesen

Klicken Sie neben dem Seitentitel auf Guide für eine kurze Erklärung, die während der Arbeit neben der Karte geöffnet bleibt. Die Legende unter der Karte erläutert, was die Farben, Formen und Schattierungen dieses Tools bedeuten.

Auf der Karte	Bedeutung
Production ROI	Eine Prüfung auf der Linie. Klicken Sie darauf, um das zugehörige Bild zu sehen
Training sample	Ein Bild, auf dem das Tool trainiert wurde: was es erwartet
Training spread	Wie weit die Trainingsbilder jeder Klasse gestreut sind
Reference region	Die Toleranz, gegen die dieses Tool prüft

Die Kamera markiert außerdem Punkte, die einen Blick wert sind:

Markierung	Bedeutung
Anomalous	Weiter vom nächsten Klassenzentrum entfernt, als die Trainingsbilder dieser Klasse streuen
Class disagreement	Als eine Klasse vorhergesagt, liegt aber am nächsten zu einer anderen Klasse
Low confidence	Vorhersage-Konfidenz unterhalb des mit Low confidence below festgelegten Schwellenwerts
Outside training spread	Außerhalb des Bereichs der Trainingsbilder seiner Klasse auf diesen Achsen
Blobs truncated	Nur AI Segmentation: mehr Blobs in dieser Region, als die Karte pro Region behält

Für AI Segmentation zeigt der View-Schalter oben die Karte nach Regions oder nach Blobs.

Eingrenzen

• Model version zeigt eine Version des Modells oder All versions. Die auf der Linie laufende Version ist mit Running gekennzeichnet. Vergleichen Sie Versionen, um zu sehen, was ein Neutraining verändert hat
• Captured between beschränkt die Karte auf einen Zeitraum, z. B. eine Schicht
• Filters legt Mindest- und Höchstwerte für beliebige Werte fest
• Color by, Shape und Size bestimmen, was das Aussehen jedes Punktes zeigt
• Fit to view (Shift+F) zoomt zurück auf die gesamte Karte. Ziehen zum Verschieben, Scrollen zum Zoomen

Die Bilder hinter den ausgewählten Punkten erscheinen als Miniaturansichten neben der Karte. Sortieren Sie sie mit Sort by und öffnen Sie eines mit Open in Library oder Open in Teach.

Bilder zum Trainingsdatensatz hinzufügen

1. Wählen Sie die gewünschten Punkte aus, zum Beispiel alle Class disagreement der letzten Schicht. Klicken Sie auf einen Punkt, Shift+Klick für weitere, oder ziehen Sie mit gedrückter Shift-Taste einen Rahmen um eine Gruppe. Select all in den Miniaturansichten wählt alle angezeigten Bilder aus.
2. Klicken Sie auf Add n to dataset.
3. Für AI Classification wählen Sie die Class to assign. Für AI Segmentation können Sie Pre-fill with the predicted mask aktivieren und die Maske beim Labeling korrigieren.
4. Bestätigen Sie. Die Bilder werden in den Datensatz des Tools kopiert.
5. Neu trainieren:
   • AI Classification: Klicken Sie auf Open Teach und trainieren Sie neu. Neutrainieren erfordert den Einrichtungsmodus: im Produktionsmodus heißt die Schaltfläche Switch to Setup to retrain.
   • AI Segmentation: Klicken Sie auf Open Label step, beziehen Sie die neuen Regionen ein und trainieren Sie dann.

Das Hinzufügen von Bildern funktioniert auch im Produktionsmodus, sodass Sie sie während des Linienbetriebs sammeln und später neu trainieren können.

Nach dem Bild labeln, nicht nach dem Teil

Weisen Sie jedem Bild die Klasse zu, die Sie im Kamerabild erkennen können. Ist ein Defekt im Bild nicht sichtbar, kann das Modell ihn nicht lernen, und ihn als Defekt zu labeln bringt dem Modell nur Rauschen bei.

Gut zu wissen

• Haystack benötigt ein trainiertes AI Classification- oder AI Segmentation-Tool. Andere Tool-Typen zeigen This tool type does not have a haystack yet.
• Es benötigt Berechtigung zum Bearbeiten von Rezepten. Siehe Users and Permissions
• Tastenkürzel finden Sie unter Help > Keyboard shortcuts > Haystack

Nächste Schritte

• Library: jede Aufnahme, mit Filtern
• Inspection tools: AI Classification und AI Segmentation