Schritt 3: Regions of Interest (ROIs)

Nachdem Ihre Ausrichtung funktioniert, ist es an der Zeit, der Kamera mitzuteilen, wo sie hinschauen soll. Dies geschieht durch das Zeichnen von Regions of Interest (ROIs): 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 dem Teil zu folgen, wenn es sich verschiebt oder dreht. Das bedeutet, Sie müssen keinen zusätzlichen Rand zu Ihren ROIs hinzufügen, um Bewegungen des Teils auszugleichen. 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 zunächst Ihre Ausrichtungseinrichtung.

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): Ein spezifischer Ort auf dem Teil. Beispiel: "Screw_1", "Screw_2", "Screw_3", die alle den 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 von Kundenfrustration (nach der Ausrichtung). Lassen Sie uns erklären, warum.

Die Grenze von 512x512 Pixeln

Kritisch: ROIs größer als 512x512 Pixel verlieren Informationen

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 einzupassen, und Sie verlieren dauerhaft Details.

Stellen Sie sich das so vor, als würden Sie ein hochauflösendes Foto in ein Miniaturbild verkleinern. 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 der KI klar 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 Rastertechnik für die Inspektion des gesamten Bildes

Was ist, wenn Sie das gesamte Bild auf kleine Defekte (wie Kratzer auf einer Oberfläche) untersuchen müssen? 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 voller Detailgenauigkeit.

Einrichten Ihrer ROIs

Welche Version der Benutzeroberfläche haben Sie?

Die Weboberfläche des OV20i 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 bleibt auf jeder Seite dieses Einrichtungsablaufs erhalten.

Ältere Versionen

Navigieren Sie in Ihrem 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 an die gewünschte 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 denselben Datensatz.

Kopieren-Einfügen-Verknüpfung

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 einzeln von Grund auf zu erstellen.

Best Practice: Geben Sie jeder ROI einen eindeutigen Namen

Benennen Sie jede ROI beim 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 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 Position zu überprüfen ist.

4. Überprüfen mit Live Preview. 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 nötig.

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 sie von links nach rechts durch.

About

Eine Auffrischung der Konzepte. Es erklärt, wie ein Inspection Type (der Container, der ein Dataset, 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, das Dataset und das Modell. Jede ihm zugewiesene ROI teilt alle drei. Klicken Sie auf Add Inspection Type, um einen zu erstellen, und verwenden Sie das Bearbeitungssymbol, um ihn umzubenennen (zum Beispiel "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 Trainieren auf jede ROI anwenden.

Klassen für einen Segmenter

Für einen Segmenter ist jede Klasse ein Defekt oder Merkmal, das Sie finden und lokalisieren möchten, zum Beispiel 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 malen, wenn Sie in Schritt 4 labeln.

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 hat ihre eigenen Steuerelemente für edit (umbenennen und einem Inspection Type zuweisen), delete und Sperren, und Delete all löscht sie alle auf einmal.
• Add Grid füllt das Bild automatisch mit einem Raster gleich großer 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 Kachelraster für die Inspektion der gesamten Oberfläche zu erstellen.
• 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-Tools zum Ausrichten von ROI-Reihen. Die Umschalter Bounding Boxes und ROI Labels oben zeigen die Overlays auf dem Bild an oder blenden sie aus.

Schnelles Kacheln mit Add Grid

Für die Inspektion der gesamten Oberfläche stempelt Add Grid bei Large (512px) ein komplettes Raster maximaler Auflösungs-ROIs mit einem Klick, deutlich schneller als jede Kachel manuell zu platzieren, und jede Kachel bleibt innerhalb der 512x512-Grenze.

Best Practice: Geben Sie jeder ROI einen eindeutigen Namen

Wenn Sie ROIs hinzufügen, geben Sie jeder in der ROI-Tabelle einen eindeutigen, aussagekräftigen Namen (verwenden Sie das edit-Symbol), zum Beispiel "Screw_Top_Left" und "Screw_Bottom_Right", niemals zwei Regionen, die beide "Screw" heißen. Eindeutige Namen sind der Weg, wie Sie Regionen in den Ergebnissen, den gespeicherten Ausgabedaten und Node-RED-Flows unterscheiden. Wenn also eine ROI fehlschlägt, wissen Sie genau, welche Stelle Sie prüfen müssen.

Live Preview

Aktivieren Sie Live Preview, um zu beobachten, wie Ihre ROIs das Bauteil im Live-Feed verfolgen. Prüfen Sie, ob jede ROI auf dem richtigen Merkmal liegt, sich mit der Ausrichtung bewegt, das zu inspizierende Objekt vollständig umschließt und nicht größer ist als nötig.

Richtlinien zur ROI-Größe

ROI-Zweck	Größenempfehlung
Einzelnes Merkmal (Schraube, Stecker, Etikett)	Gerade groß genug, um das Merkmal mit einem kleinen Rand zu erfassen
Fläche zur Fehlererkennung	Raster aus kleinen Kacheln, jede unter 512x512 Pixel
Großes Merkmal, das Detail erfordert	Verwenden Sie stattdessen einen Segmenter anstelle eines Classifiers
Vorhandensein/Abwesenheit prüfen	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 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.
• Bessere Genauigkeit. Jeder kleine Ausschnitt hat ein hohes Signal-Rausch-Verhältnis.
• Granulare Berichterstattung. Sie können genau sehen, welche ROI fehlgeschlagen ist.

Wann ROIs groß sein müssen

Wenn Sie tatsächlich 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 Erkennung auf Pixelebene konzipiert 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 erfassen
• 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 (auf Downscale-Warnungen achten)

Bereit, die KI zu trainieren? Weiter zu Schritt 4: KI trainieren.