Schritt 3: Regions of Interest (ROIs)

Nachdem Ihre Ausrichtung funktioniert, ist es nun an der Zeit, der Kamera mitzuteilen, wo sie hinschauen soll. Dies tun Sie, indem Sie Regions of Interest (ROIs) zeichnen: Rechtecke auf dem Bild, die die Bereiche definieren, die die KI analysieren wird.

Gute Ausrichtung = kleinere ROIs = bessere Genauigkeit

Der Aligner verschiebt Ihre Inspektionsboxen dynamisch, um das Teil zu verfolgen, während es sich verschiebt und dreht. Das bedeutet, dass Sie Ihren ROIs keinen zusätzlichen Spielraum für Teilebewegungen hinzufügen müssen. Sie können sie eng um das Merkmal zeichnen, was der KI eine sauberere, fokussiertere Ansicht bietet und weniger Trainingsdaten erfordert. Wenn Ihre ROIs zu groß erscheinen oder Ihre KI Schwierigkeiten hat, überprüfen Sie zuerst Ihre Ausrichtungseinrichtung.

Wichtige Begriffe

• Inspection Type: Eine Kategorie mit einem gemeinsamen Datensatz und Satz von Klassen. Beispiel: "Schrauben" mit Klassen "vorhanden" und "fehlend"
• Region of Interest (ROI): Eine bestimmte Stelle am Teil. Beispiel: "Schraube_1", "Schraube_2", "Schraube_3", die alle den Inspection Type "Schrauben" verwenden

Sie können mehrere Inspection Types auf einem Bild haben. Zum Beispiel: "Schrauben" (10 ROIs) und "Stecker" (2 ROIs), jeweils mit eigenen Klassen und Trainingsdaten.

Warum die ROI-Größe wichtig ist

Dies ist die zweitgrößte Quelle für Frustration bei Kunden (nach der Ausrichtung). Lassen Sie uns erklären, warum.

Das 512x512-Pixel-Limit

Wichtig: ROIs größer als 512x512 Pixel verlieren Informationen

Jede ROI wird aus dem Gesamtbild ausgeschnitten und einzeln dem KI-Modell zugeführt. Die maximale Größe, die das KI-Modell akzeptiert, beträgt 512 x 512 Pixel. Wenn Ihre ROI größer ist, verkleinert die Kamera sie, damit sie passt, und Sie verlieren dauerhaft Details.

Stellen Sie sich vor, Sie nehmen ein hochauflösendes Foto und verkleinern es zu einem Thumbnail. Feine Details verschwinden.

Kleiner ist besser, und das ist der Grund

Stellen Sie sich vor, Sie suchen nach einer fehlenden Schraube. Sie könnten eine riesige ROI zeichnen, die die gesamte Platine abdeckt, oder eine kleine ROI, die nur den Schraubenbereich abdeckt.

Mit einer kleinen ROI:

• Die Schraube dominiert den Ausschnitt, sodass für die KI offensichtlich ist, wonach Sie suchen
• Sie benötigen weniger Trainingsbilder (das Signal-Rausch-Verhältnis ist hoch)
• Die Verarbeitung ist schneller
• Wenn die ROI unter 512x512 liegt, gehen keine Informationen verloren

Mit einer großen ROI:

• Die Schraube ist ein winziges Detail in einem Meer von Hintergrund
• Die KI benötigt mehr Daten, um zu lernen, was wichtig ist
• Wenn die ROI 512x512 überschreitet, wird der Ausschnitt verkleinert und die Schraube wird noch kleiner
• Die Verarbeitung dauert länger

Die Grid-Technik für die Inspektion des gesamten Bildes

Was, wenn Sie das gesamte Bild auf kleine Defekte (wie Kratzer über eine Oberfläche) inspizieren müssen? Verwenden Sie nicht eine einzige riesige ROI. Stattdessen kacheln Sie mehrere kleine ROIs in einem Rastermuster:

Jede kleine ROI bewahrt die volle Auflösung. Wenn eine einzelne ROI fehlschlägt, kann die gesamte Inspektion fehlschlagen. Sie erhalten das Beste aus beiden Welten: vollständige Abdeckung mit vollem Detail.

Einrichten Ihrer ROIs

Welche Version der Benutzeroberfläche haben Sie?

Die OV20i-Weboberfläche wurde in v2026.5 überarbeitet. Überprüfen Sie Ihre Softwareversion in der oberen rechten Ecke der Kamera-UI und wählen Sie den passenden Tab. Ihre Auswahl wird auf jeder Seite dieses Setup-Flows übernommen.

Ältere Versionen

Navigieren Sie zu Inspection Setup in Ihrem Recipe-Editor und zeichnen Sie dann Ihre Regionen auf das Teil.

1. Erstellen Sie einen Inspection Type. Benennen Sie "Inspection Type 1" in etwas Sinnvolles um, z. B. "Schrauben", "Oberflächenqualität" oder "Stecker_Pruefung". Dieser Name ist wichtig, da er in Ihren Ausgabedaten und Node-RED-Flows erscheint.

2. Zeichnen Sie Ihre ROIs.

Klicken Sie auf + Add Region of Interest (ROI). Ein gelbes Rechteck erscheint auf dem Bild. Ziehen Sie es in Position, ändern Sie seine Größe durch Ziehen der Ecken, machen Sie es gerade groß genug, um das Merkmal zu enthalten, und benennen Sie es von "New ROI" in etwas Beschreibendes um (z. B. "Schraube_Oben_Links").

3. Wiederholen Sie dies für jede Stelle. Wenn Sie 10 Schrauben inspizieren, erstellen Sie 10 ROIs, eine pro Schraubenposition. Sie alle teilen sich denselben Inspection Type und Datensatz.

Kopieren-Einfügen-Verknüpfung

Benennen Sie Ihre erste ROI "Stecker 1" und klicken Sie auf Kopieren. Es werden automatisch "Stecker 2", "Stecker 3" usw. mit automatisch hochgezählten Namen erstellt. Viel schneller, als jede einzeln neu zu erstellen.

4. Mit Live Preview überprüfen. Aktivieren Sie den Live Preview Mode und bestätigen Sie, dass alle ROIs korrekt auf dem Teil sitzen, sich mit der Ausrichtung bewegen, das zu inspizierende Merkmal vollständig enthalten und nicht größer sind, als sie sein müssen.

v2026.5 und neuer

Öffnen Sie im Recipe-Editor Step 3: Region of Interest (ROIs). Er ist in fünf Unter-Tabs unterteilt: About, Inspection Types, Classes, ROIs und Live Preview. Arbeiten Sie diese von links nach rechts durch.

About

Eine Auffrischung der Konzepte. Es erklärt, wie ein Inspection Type (der Behälter, der einen Datensatz, Klassen und ein Modell enthält), seine Classes und die ROIs, die diese teilen, zusammenpassen, und veranschaulicht die goldene Regel, dass engere Ausschnitte gewinnen.

Inspection Types

Ein Inspection Type bündelt die Klassen, den Datensatz und das Modell. Jede ihm zugewiesene ROI teilt alle drei. Klicken Sie auf Add Inspection Type, um einen zu erstellen, und verwenden Sie das Bearbeiten-Symbol, um ihn umzubenennen (zum Beispiel "Schrauben", "Oberflächenqualität" oder "Stecker_Pruefung"). Der Name erscheint in Ihren Ausgabedaten und Node-RED-Flows. Die Tabelle zeigt, wie viele ROIs jedem Typ zugewiesen sind.

Classes

Definieren Sie die Klassen, die Ihr Modell für jeden Inspection Type vorhersagen kann. Klicken Sie auf Add class und geben Sie jeder einen Namen und eine Farbe. Für eine einfache Pass/Fail-Prüfung ist das ein grünes Pass und ein rotes Fail; für die Sortierung könnte es Good / Scratched / Cracked sein. Dies sind die Labels, die Sie jeder ROI zuweisen, wenn Sie in Schritt 4 trainieren.

Klassen für einen Segmenter

Bei einem Segmenter ist jede Klasse ein Defekt oder Merkmal, das Sie finden und lokalisieren möchten, zum Beispiel Hole, Scratch oder Stain. Sie fügen sie auf die gleiche Weise hinzu und wählen für jede eine Farbe. Diese Farbe wird zum Pinsel, mit dem Sie beim Labeln in Schritt 4 malen.

ROIs

Hier zeichnen und ordnen Sie Regionen auf der Referenzaufnahme an:

• Add ROI platziert eine neue Region auf dem Bild. Ziehen Sie sie in Position und ändern Sie die Größe an den Ecken. Jede Zeile in der ROI-Tabelle hat eigene Steuerelemente für edit (umbenennen und einen Inspection Type zuweisen), delete und Sperren, und Delete all entfernt sie alle auf einmal.
• Add Grid füllt das Bild automatisch mit einem Raster aus gleich großen ROIs. Wählen Sie eine Kachelgröße (Small (128px), Medium (256px) oder Large (512px)), legen Sie einen Overlap-Prozentsatz fest, aktivieren Sie optional Replace existing ROIs und klicken Sie dann auf Generate. Dies ist der schnellste Weg, das oben beschriebene gekachelte Raster für die Inspektion ganzer Oberflächen zu erstellen.
• Klicken Sie auf Ignore Regions und malen Sie dann über die Bereiche, die die Inspektion vollständig überspringen soll.
• Das Transformation-Panel bietet präzise numerische Kontrolle über Höhe (H), Breite (W), Position (X/Y) und Winkel einer ausgewählten ROI, mit align- und distribute-Werkzeugen zum Aufräumen von ROI-Reihen. Die Schalter Bounding Boxes und ROI Labels oben zeigen oder verbergen die Overlays auf dem Bild.

Schnelles Kacheln mit Add Grid

Für die Inspektion ganzer Oberflächen erstellt Add Grid bei Large (512px) ein komplettes Raster aus ROIs mit maximaler Auflösung mit einem Klick – viel schneller als jede Kachel von Hand zu platzieren – und jede Kachel bleibt innerhalb des 512x512-Limits.

Live Preview

Schalten Sie Live Preview ein, um zu beobachten, wie Ihre ROIs das Teil im Live-Feed verfolgen. Bestätigen Sie, dass jede ROI auf dem richtigen Merkmal sitzt, sich mit der Ausrichtung bewegt, das zu inspizierende Objekt vollständig enthält und nicht größer ist, als sie sein muss.

Richtlinien zur ROI-Größenbestimmung

ROI-Zweck	Größenempfehlung
Einzelnes Merkmal (Schraube, Stecker, Etikett)	Gerade groß genug, um das Merkmal mit einem kleinen Rand zu enthalten
Oberfläche für Defekte	Raster aus kleinen Kacheln, jede unter 512x512 Pixel
Großes Merkmal, das Detail benötigt	Verwenden Sie stattdessen einen Segmenter anstelle eines Klassifizierers
Anwesenheits-/Abwesenheitsprüfung	Klein; das Merkmal ist entweder da oder nicht

Wann viele ROIs verwendet werden sollten

Scheuen Sie sich nicht, viele ROIs zu verwenden. Sie können Dutzende oder sogar Hunderte verwenden. Vorteile:

• Gemeinsame Trainingsdaten. Alle ROIs desselben Inspection Type teilen einen Datensatz. 10 Schrauben-ROIs bedeuten 10x mehr Trainingsdaten pro Aufnahme.
• Schnellere Verarbeitung. Viele kleine Ausschnitte werden schneller verarbeitet als ein großer.
• Bessere Genauigkeit. Jeder kleine Ausschnitt hat ein hohes Signal-Rausch-Verhältnis.
• Detailliertes Reporting. Sie sehen genau, welche ROI fehlgeschlagen ist.

Wann ROIs groß sein müssen

Wenn Sie wirklich eine große ROI benötigen, um kleine Defekte zu finden (wie winzige Kratzer auf einer großen Oberfläche), erwägen Sie die Verwendung eines Segmenters anstelle eines Klassifizierers. Segmenter sind für die Erkennung auf Pixelebene konzipiert und bewältigen große Bereiche besser.

Checkliste für Regions of Interest (ROIs)

Bevor Sie fortfahren, bestätigen Sie:

• Inspection Types mit aussagekräftigen Namen erstellt
• ROIs gezeichnet, gerade groß genug, um das Merkmal zu enthalten
• ROIs beschreibend benannt (z. B. "Schraube_Oben_Links")
• Alle ROIs bewegen sich in der Live Preview korrekt mit der Ausrichtung
• Keine ROI überschreitet 512x512 Pixel (auf Downscale-Warnungen achten)

Bereit, der KI etwas beizubringen? Gehen Sie zu Schritt 4: Trainieren Sie Ihre KI.