KI-GESTÜTZTE DOKUMENTATION
Was möchten Sie wissen?
Erstellen Sie Ihr erstes Rezept (OV80i)
Hier wird Ihre Kamera zum KI-Inspektor. Ein Rezept ist ein vollständiges Paket (Bildeinstellungen, Ausrichtung, Regions of Interest (ROIs), KI-Modell und Ausgaberegeln), das für eine bestimmte Inspektionsaufgabe zusammengefasst ist.
Sie können beliebig viele Rezepte auf einer Kamera haben. Jedes kann gespeichert, gesichert, auf andere Kameras übertragen und versioniert werden.
Bevor Sie beginnen: Denken Sie an das Wasserfall-Prinzip
Alles in diesem Abschnitt folgt dem Wasserfall-Prinzip. Sie durchlaufen sechs Schritte in der vorgegebenen Reihenfolge. Überspringen Sie keinen Schritt. Überprüfen Sie, ob jeder Schritt funktioniert, bevor Sie zum nächsten übergehen.
Bildeinstellungen
Belichtung, Gain, Beleuchtung
Template & Aligner
Erfassen, Ausrichten
Regions of Interest (ROIs)
ROIs zeichnen
KI-Training
Labeln, Trainieren
Ausgaberegeln
Pass/Fail, IO
Deploy!
Aktivieren, Verifizieren
Neues Rezept erstellen
- Gehen Sie zu All Recipes in der linken Seitenleiste (dies ist auch die Startseite, wenn Sie die Kamera öffnen)
- Klicken Sie auf + New
- Vergeben Sie einen Namen (z. B. "Surface Defect Inspection")
- Wählen Sie den Rezepttyp: Segmentation oder Classification (unten erklärt)
Was soll dieses Rezept tun?
Jedes OV80i-Rezept verwendet einen Modelltyp. Wählen Sie anhand der Frage, die Sie beantworten möchten. Sie können dies später ändern.
Entscheiden Sie, ob jedes Teil oder jeder Bereich von Interesse zu einer Kategorie gehört.
Am besten für: Urteile und bekannte Kategorien, bei denen die Antwort ein Label pro Region ist.
Finden und umreißen Sie Merkmale, Defekte oder Bereiche auf Pixelebene.
Am besten für: das Lokalisieren, Messen oder Zählen von Merkmalen, deren Form und Position wichtig sind.
Klassifizierung, in 60 Sekunden
„Klassifizierer verstehen" lesen →Ein Klassifizierer betrachtet jede von Ihnen gezeichnete Region und weist ihr ein Label aus einer von Ihnen definierten Liste zu. Das Modell liefert ein Urteil pro ROI: Diese Region ist „gut", „fehlend" oder „verkratzt". Die meisten OV80i-Rezepte beginnen hier.
Beispiel, fehlendes Befestigungselement
Vier ROIs über vier Schraubenpositionen. Zwei Klassen: vorhanden und fehlend. Das Modell liefert ein Label pro ROI.
Beispiel, Oberfläche Gut / Schlecht
Ein ROI über der Paneloberfläche. Zwei Klassen: sauber und fehlerhaft. Das Modell liefert ein Label für das Panel.
Möchten Sie eine direkte Gegenüberstellung? Siehe Classifier vs. Segmenter. Möchten Sie eine ausführlichere Erläuterung der beiden Modelltypen? Lesen Sie Understanding Classifier für Verdicts und Labels oder Understanding Segmenter für pixelgenaue Masken, Zählungen und Messungen. 5. Klicken Sie auf Activate, um den Rezept-Editor zu öffnen
Der OV80i unterstützt Multi-Model-Rezepte. Sie können Classifier und Segmenter in einem einzigen Rezept kombinieren, um eine umfassende Inspektion zu ermöglichen. Verwenden Sie beispielsweise einen Classifier, um das Vorhandensein eines Teils zu prüfen, und einen Segmenter, um Oberflächenfehler zu erkennen – alles in einem Rezept.
Nicht sicher, welches Sie wählen sollen? Siehe Classifier vs. Segmenter oder fragen Sie den AI Assistant unter tools.overview.ai.
Der OV80i unterstützt Multi-Model-Rezepte, sodass Sie Classifier und Segmenter in einem einzigen Rezept für eine umfassende Inspektion kombinieren können. Verwenden Sie beispielsweise einen Classifier, um das Vorhandensein eines Teils zu verifizieren, und einen Segmenter, um Oberflächenkratzer zu erkennen – beide laufen auf derselben Aufnahme.
Befolgen Sie nun die sechs Schritte:
Schritt 1: Image Settings
Vollständige Anleitung: Image Settings
Sorgen Sie dafür, dass Ihr Kamerabild sauber und konsistent aussieht. Passen Sie Belichtung, Gain, Weißabgleich und – ganz entscheidend – aktivieren Sie die Objektivverzeichnungskorrektur, wenn Sie ein Weitwinkelobjektiv verwenden.
Wichtige Einstellungen:
- Exposure: Wie lange der Sensor Licht aufnimmt. Höher = heller, aber mehr Bewegungsunschärfe
- Gain: Digitale Helligkeitsverstärkung. Höher = heller, aber rauschanfälliger
- Lens Correction: Korrigiert die tonnenförmige Verzeichnung von Weitwinkelobjektiven. Aktivieren Sie diese Funktion jetzt, falls zutreffend. Überspringen Sie sie nicht
- Externe Beleuchtung: Stellen Sie sicher, dass Ihre Beleuchtung gleichmäßig und konsistent ist, bevor Sie fortfahren
Vor dem Weitermachen prüfen: Klicken Sie auf Live Preview. Das Bild sollte scharf, gut ausgeleuchtet und von Aufnahme zu Aufnahme konsistent sein.
Schritt 2: Template Image & Alignment
Vollständige Anleitung: Alignment Explained
Dies ist der Schritt, den die meisten Kunden als anspruchsvoll empfinden – und derjenige, der den größten Unterschied macht. Der Aligner ist die Grundlage Ihrer gesamten Inspektion. Er verschiebt Ihre Inspektionsboxen dynamisch, um das Teil zu verfolgen, während es sich auf dem Förderband verschiebt und dreht. Eine gute Ausrichtung ermöglicht es Ihnen, kleinere ROIs zu zeichnen, was weniger Trainingsdaten und eine genauere KI bedeutet. Aligner → ROIs → Classifier/Segmenter: Wenn das erste Glied schwach ist, bricht alles Nachgelagerte zusammen.
Die Kurzfassung:
- Erfassen Sie ein Template Image eines Gutteils
- Platzieren Sie 2–3 kleine Template-Regionen auf Merkmalen, die sich nie ändern (starke Kanten, Ecken, Bohrungen)
- Platzieren Sie sie so weit wie möglich auseinander auf dem Teil
- Bereinigen Sie verrauschte Kanten mit dem Ignore-Tool
- Speichern Sie und testen Sie dann mit Live Preview. Bewegen Sie das Teil und prüfen Sie, ob die Ausrichtung mitverfolgt
Verankern Sie den Aligner niemals an Fehlern, Etiketten, Aufklebern oder anderen Elementen, die sich unabhängig vom Teil bewegen können. Richten Sie nur an permanenten, starren Merkmalen aus (bearbeitete Kanten, gebohrte Löcher, PCB-Konturen). Wenn Sie an einem Barcode-Aufkleber ausrichten und jemand diesen schief anbringt, verschiebt die Kamera alle Ihre Inspektionsboxen an die falsche Position.
Probieren Sie es selbst aus: Verwenden Sie den unten stehenden Simulator, um zu sehen, was passiert, wenn ein Teil auf dem Förderband verrutscht. Schalten Sie den Aligner aus und bewegen Sie dann die Schieberegler, um zu beobachten, wie die Inspektionsboxen die Verfolgung verlieren.
Camera Settings
Simulate Real World
Move the part coming down the line.
Legend
Lesen Sie Alignment Explained für die vollständige Anleitung. Dies ist die wichtigste Seite in dieser Dokumentation.
Schritt 3: Regions of Interest (ROIs)
Vollständige Anleitung: Regions of Interest (ROIs)
Zeichnen Sie nun die Bereiche ein, in denen die KI tatsächlich inspizieren soll. Dies sind Ihre Regions of Interest (ROIs).
Die entscheidende Regel: Halten Sie ROIs so klein wie möglich. Dies ist die zweithäufigste Ursache für Kundenprobleme. Lesen Sie Warum die ROI-Größe wichtig ist, um zu verstehen, warum.
Die Kurzfassung:
- Erstellen Sie einen Inspection Type (z. B. „Oberflächenqualität") mit den erwarteten Klassen (z. B. „good", „defective")
- Zeichnen Sie rechteckige ROIs an jeder Stelle, die Sie inspizieren möchten
- Machen Sie sie gerade groß genug, um das Merkmal zu enthalten, nicht größer
- Benennen Sie sie aussagekräftig (z. B. „Surface_Center")
Schritt 4: Trainieren Sie Ihr KI-Modell
Vollständige Anleitung: Training Ihrer KI
Labeln Sie einige Bilder und trainieren Sie Ihr erstes Modell.
Die Kurzfassung:
- Beginnen Sie mit 10-15 Bildern pro Klasse. Sammeln Sie nicht zu viele
- Überprüfen Sie jedes Label doppelt vor dem Training (ein falsches Label kann Ihr Modell ruinieren)
- Trainieren Sie (~30 Sekunden), um das Signal zu prüfen
- Testen Sie mit Live Preview. Versuchen Sie, es zu brechen
- Fügen Sie gezielt Daten hinzu, wo es fehlschlägt, und trainieren Sie erneut
Schritt 5: Output-Regeln (IO Block)
Vollständige Anleitung: Outputs einrichten
Definieren Sie, was passiert, wenn die KI ihre Entscheidung trifft.
Basic Mode: Legen Sie Regeln für Pass/Fail fest. Die einfachste Konfiguration: Alle ROIs müssen bestehen für ein globales Pass. Dieses einzelne binäre Ergebnis wird an Ihre PLC, HMI oder einen Ausgang gesendet.
Advanced Mode (Node-RED): Für alles, was über einfaches Pass/Fail hinausgeht: benutzerdefinierte Dashboards, Zeitreihenlogik, Datenweiterleitung an MES-Systeme, Barcode-Scanner-Integration (externer Reader erforderlich) und mehr. Verwenden Sie tools.overview.ai, um Node-RED-Flows aus einfachen englischen Beschreibungen zu generieren.
Schritt 6: Deployment und Verifizierung
- Aktivieren Sie Ihr Rezept
- Legen Sie Ihren Trigger-Modus fest (manuell, Hardwaresensor, PLC oder Intervall)
- Führen Sie Testteile durch das System
- Überprüfen Sie, ob die Pass/Fail-Ausgabe Ihren Erwartungen entspricht
- Prüfen Sie Grenzfälle – die Teile, die am schwierigsten zu klassifizieren sind
Glückwunsch! Sie haben jetzt eine laufende KI-Inspektion.
Rezept-Checkliste
Bevor Sie fortfahren, bestätigen Sie:
- Neues Rezept erstellt und benannt
- Bildeinstellungen konfiguriert: scharf, gut beleuchtet, konsistent
- Alignment eingerichtet und zuverlässig nachverfolgend
- Regions of Interest (ROIs) gezeichnet: klein, gut positioniert, benannt
- KI-Modell trainiert und mit Live Preview getestet
- Output-Regeln konfiguriert: Pass/Fail entspricht den Erwartungen
- Rezept aktiviert und mit korrektem Trigger-Modus bereitgestellt
Wie geht es weiter?
- Verbessern Ihres Modells: Wie Sie Ihre KI im Laufe der Zeit weiter verbessern
- Troubleshooting & FAQ: Häufige Probleme und schnelle Lösungen
- Classifier vs. Segmenter: Detaillierte Anleitung, wann welcher zu verwenden ist