KI-GESTÜTZTE DOKUMENTATION
Was möchten Sie wissen?
Schritt 3: Regions of Interest (ROIs)
Nachdem Ihre Ausrichtung funktioniert, ist es an der Zeit, der Kamera mitzuteilen, wo sie suchen soll. Dazu zeichnen Sie Regions of Interest (ROIs): Rechtecke auf dem Bild, die die Bereiche definieren, die die KI analysieren soll.
Der Aligner verschiebt Ihre Inspektionsboxen dynamisch, um dem Teil zu folgen, während es sich verschiebt und dreht. Das bedeutet, Sie müssen keinen zusätzlichen Puffer zu Ihren ROIs hinzufügen, um Teilebewegungen zu berücksichtigen. Sie können sie eng um das Merkmal herum 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 Alignment-Einrichtung.
Wichtige Terminologie
- Inspection Type: Eine Kategorie mit einem gemeinsamen Datensatz und einer Reihe von Klassen. Beispiel: „Screws" mit den Klassen „present" und „absent"
- Region of Interest (ROI): Eine bestimmte Position auf dem Teil. Beispiel: „Screw_1", „Screw_2", „Screw_3", die alle denselben Inspection Type „Screws" teilen
Sie können mehrere Inspection Types auf einem Bild haben. Zum Beispiel: „Screws" (10 ROIs) und „Connectors" (2 ROIs), jeweils mit eigenen Klassen und Trainingsdaten.
Warum die ROI-Größe wichtig ist
Dies ist die zweitgrößte Quelle für Kundenfrustration (nach der Ausrichtung). Lassen Sie uns erklären, warum.
Die Grenze von 512x512 Pixel
Jede ROI wird aus dem vollständigen Bild 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, um sie anzupassen, und Sie verlieren dauerhaft Details.
Stellen Sie sich vor, Sie nehmen ein hochauflösendes Foto und verkleinern es zu einem Miniaturbild. Feine Details verschwinden.
Kleiner ist besser – und hier 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 klar ist, wonach sie sucht
- 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 aus 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 ist, wenn Sie das gesamte Bild auf kleine Defekte hin untersuchen müssen (wie Kratzer auf einer Oberfläche)? Verwenden Sie nicht eine riesige ROI. Stattdessen kacheln Sie mehrere kleine ROIs in einem Rastermuster:
Jede kleine ROI behält 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
Die OV20i-Weboberfläche wurde in v2026.5 neu gestaltet. 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 Einrichtungsablaufs übernommen.
- Ältere Versionen
- v2026.5 und neuer
Navigieren Sie im Recipe-Editor zu Inspection Setup und zeichnen Sie dann Ihre Regionen auf dem Teil.

1. Erstellen Sie einen Inspection Type. Benennen Sie „Inspection Type 1" in etwas Aussagekräftiges um, z. B. „Screws", „Surface_Quality" oder „Connector_Check". 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. „Screw_Top_Left").
3. Wiederholen Sie dies für jede Position. Wenn Sie 10 Schrauben inspizieren, erstellen Sie 10 ROIs, eine pro Schraubenposition. Sie teilen alle denselben Inspection Type und Datensatz.
Benennen Sie Ihre erste ROI „Connector 1" und klicken Sie auf Kopieren. Es werden automatisch „Connector 2", „Connector 3" usw. mit automatisch hochgezählten Namen erstellt. Viel schneller, als jede einzelne von Grund auf zu erstellen.
Benennen Sie jede ROI, während Sie sie hinzufügen, und machen Sie jeden Namen eindeutig, nicht nur beschreibend: „Screw_Top_Left" und „Screw_Bottom_Right", niemals zwei Regionen, die beide „Screw" heißen. Eindeutige Namen sind, wie Sie Regionen in den Ergebnissen, den gespeicherten Ausgabedaten und Node-RED-Flows unterscheiden – wenn eine ROI fehlschlägt, wissen Sie also genau, welche Position zu prüfen ist.
4. Überprüfen Sie mit Live Preview. Schalten Sie den Live Preview Mode ein 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 nötig.
Öffnen Sie im Recipe-Editor Step 3: Region of Interest (ROIs). Er ist in fünf Unterregisterkarten unterteilt: About, Inspection Types, Classes, ROIs und Live Preview. Arbeiten Sie sie von links nach rechts durch.
About
Eine Auffrischung der Konzepte. Sie erklärt, wie ein Inspection Type (der Container für ein Dataset, Klassen und Modell), seine Classes und die ROIs, die diese gemeinsam nutzen, zusammenpassen, und veranschaulicht die goldene Regel, dass engere Zuschnitte gewinnen.

Inspection Types
Ein Inspection Type bündelt die Klassen, das Dataset und das Modell. Jede ihm zugewiesene ROI nutzt alle drei gemeinsam. Klicken Sie auf Add Inspection Type, um einen zu erstellen, und verwenden Sie das Bearbeitungssymbol, um ihn umzubenennen (z. B. „Screws", „Surface_Quality" oder „Connector_Check"). 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 in Schritt 4 beim Training auf jede ROI anwenden.

Bei einem Segmenter ist jede Klasse ein Defekt oder Merkmal, das Sie finden und lokalisieren möchten, z. B. Hole, Scratch oder Stain. Sie fügen sie auf dieselbe Weise hinzu und wählen für jede eine Farbe. Diese Farbe wird zum Pinsel, mit dem Sie in Schritt 4 beim Labeling 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 passen Sie ihre Größe an den Ecken an. Jede Zeile in der ROI-Tabelle verfügt über eigene Bearbeitungs- (umbenennen und einen Inspection Type zuweisen), Lösch- und Sperr-Steuerelemente, und Delete all löscht 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 eine vollflächige Inspektion aufzubauen.
- Klicken Sie auf Ignore Regions und übermalen Sie dann 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, um Reihen von ROIs aufzuräumen. Die Umschalter Bounding Boxes und ROI Labels oben zeigen oder verbergen die Overlays auf dem Bild.


Für eine vollflächige Inspektion stempelt Add Grid bei Large (512px) mit einem Klick ein komplettes Raster aus ROIs mit maximaler Auflösung – weit schneller als jede Kachel von Hand zu platzieren, und jede Kachel bleibt innerhalb des 512x512-Limits.
Wenn Sie ROIs hinzufügen, geben Sie jeder in der ROI-Tabelle einen eindeutigen, aussagekräftigen Namen (verwenden Sie das Bearbeitungssymbol), z. B. „Screw_Top_Left" und „Screw_Bottom_Right", niemals zwei Regionen, die beide „Screw" heißen. Eindeutige Namen sind der Weg, um Regionen in den Ergebnissen, den gespeicherten Ausgabedaten und Node-RED Flows zu unterscheiden – wenn also eine ROI fehlschlägt, wissen Sie genau, welche Stelle zu prüfen ist.
Live Preview
Aktivieren Sie Live Preview, um zu beobachten, wie Ihre ROIs das Teil im Live-Feed verfolgen. Vergewissern Sie sich, dass jede ROI auf dem richtigen Merkmal sitzt, sich mit der Ausrichtung mitbewegt, das zu prüfende Objekt vollständig umschließt und nicht größer ist als nötig.
Richtlinien zur ROI-Dimensionierung
| ROI-Zweck | Größenempfehlung |
|---|---|
| Einzelnes Merkmal (Schraube, Steckverbinder, Etikett) | Gerade groß genug, um das Merkmal mit einem kleinen Rand zu umfassen |
| Oberfläche für Fehlerprüfung | Raster aus kleinen Kacheln, jede unter 512x512 Pixel |
| Großes Merkmal, das Detailtiefe erfordert | Verwenden Sie einen Segmenter anstelle eines Classifiers |
| Vorhandenseinsprüfung (Presence/Absence) | Klein; das Merkmal ist entweder vorhanden oder nicht |
Wann viele ROIs verwendet werden sollten
Scheuen Sie sich nicht, viele ROIs zu verwenden. Sie können Dutzende oder sogar Hunderte einsetzen. Vorteile:
- Gemeinsame Trainingsdaten. Alle ROIs desselben Inspektionstyps teilen sich einen Datensatz. 10 Schrauben-ROIs bedeuten 10-fache Trainingsdaten pro Aufnahme.
- Schnellere Verarbeitung. Viele kleine Ausschnitte werden schneller verarbeitet als ein großer.
- Höhere Genauigkeit. Jeder kleine Ausschnitt hat ein hohes Signal-Rausch-Verhältnis.
- Detailliertes Reporting. Sie können genau erkennen, welche ROI fehlgeschlagen ist.
Wann ROIs groß sein müssen
Wenn Sie wirklich eine große ROI benötigen, um kleine Defekte zu finden (z. B. winzige Kratzer auf einer großen Oberfläche), sollten Sie stattdessen einen Segmenter anstelle eines Classifiers verwenden. Segmenter sind für die pixelgenaue Erkennung ausgelegt und bewältigen große Bereiche besser.
Checkliste für Regions of Interest (ROIs)
Bevor Sie fortfahren, bestätigen Sie:
- Inspektionstypen mit aussagekräftigen Namen erstellt
- ROIs gezeichnet, gerade groß genug, um das Merkmal zu umfassen
- ROIs beschreibend benannt (z. B. "Screw_Top_Left")
- Alle ROIs bewegen sich in der Live Preview korrekt mit der Ausrichtung
- Keine ROI überschreitet 512x512 Pixel (achten Sie auf Downscale-Warnungen)
Bereit, die AI zu trainieren? Weiter zu Schritt 4: Trainieren Sie Ihre AI.