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.

1

Bildeinstellungen

Belichtung, Gain, Beleuchtung

2

Template & Aligner

Erfassen, Ausrichten

3

Regions of Interest (ROIs)

ROIs zeichnen

4

KI-Training

Labeln, Trainieren

5

Ausgaberegeln

Pass/Fail, IO

6

Deploy!

Aktivieren, Verifizieren

Neues Rezept erstellen

1. Gehen Sie zu All Recipes in der linken Seitenleiste (dies ist auch die Startseite, wenn Sie die Kamera öffnen)
2. Klicken Sie auf + New
3. Vergeben Sie einen Namen (z. B. "Surface Defect Inspection")
4. Wählen Sie den Rezepttyp: Segmentation oder Classification (unten erklärt)

What do you want this recipe to do?

Each OV80i recipe uses one model type. Pick based on the question you need answered. You can change this later.

Recommended

Surface check, pass / fail per panel

Classification

Decide whether each part, or each region of interest, belongs to a category.

Defect detectionPass / failAssembly verificationPresence / absenceSortingCosmetic checks

Best for: verdicts and known categories, where the answer is one label per region.

Defect localization, pixel-level masks

Segmentation

Find and outline features, defects, or regions at the pixel level.

CountingContaminant detectionMeasurementPositionDefect localizationCoverage

Best for: locating, measuring, or counting features whose shape and position matter.

Classification, in 60 seconds

Read Understanding Classifier →

A classifier looks at each region you draw and assigns one label from a list you define. The model returns one verdict per ROI: this region is a "pass", or "missing", or "scratched". Most OV80i recipes start here.

Example, missing fastener

Four ROIs over four screw locations. Two classes: present and missing. The model returns one label per ROI.

Example, surface pass / fail

One ROI over the panel surface. Two classes: clean and blemished. The model returns one label for the 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

Multi-Model-Rezepte

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.

Multi-Model-Flexibilität

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:

1. Erfassen Sie ein Template Image eines Gutteils
2. Platzieren Sie 2–3 kleine Template-Regionen auf Merkmalen, die sich nie ändern (starke Kanten, Ecken, Bohrungen)
3. Platzieren Sie sie so weit wie möglich auseinander auf dem Teil
4. Bereinigen Sie verrauschte Kanten mit dem Ignore-Tool
5. Speichern Sie und testen Sie dann mit Live Preview. Bewegen Sie das Teil und prüfen Sie, ob die Ausrichtung mitverfolgt

Der häufigste Alignment-Fehler

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

Aligner Enabled (Track Part)

Status: Tracking Locked / Pass

---

Simulate Real World

Move the part coming down the line.

X Offset 0px

Y Offset 0px

Rotation 0°

Legend

Region of Interest (ROI)

Alignment locked

Alignment lost

ROI

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:

1. Erstellen Sie einen Inspection Type (z. B. „Oberflächenqualität") mit den erwarteten Klassen (z. B. „good", „defective")
2. Zeichnen Sie rechteckige ROIs an jeder Stelle, die Sie inspizieren möchten
3. Machen Sie sie gerade groß genug, um das Merkmal zu enthalten, nicht größer
4. 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:

1. Beginnen Sie mit 10-15 Bildern pro Klasse. Sammeln Sie nicht zu viele
2. Überprüfen Sie jedes Label doppelt vor dem Training (ein falsches Label kann Ihr Modell ruinieren)
3. Trainieren Sie (~30 Sekunden), um das Signal zu prüfen
4. Testen Sie mit Live Preview. Versuchen Sie, es zu brechen
5. 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

1. Aktivieren Sie Ihr Rezept
2. Legen Sie Ihren Trigger-Modus fest (manuell, Hardwaresensor, PLC oder Intervall)
3. Führen Sie Testteile durch das System
4. Überprüfen Sie, ob die Pass/Fail-Ausgabe Ihren Erwartungen entspricht
5. 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