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KI-GESTÜTZTE DOKUMENTATION

Was möchten Sie wissen?

Classifier nicht aktiv

Diese Seite hilft bei der Diagnose und Behebung von Problemen, bei denen das Klassifikationsmodell des OV20i während der Inspektion nicht aktiviert wird oder keine Ergebnisse liefert.

tipp

Im Klassifikationsmodus wird das Bild nach Empfang eines Triggers (über Hardware oder kontinuierlichen Modus) automatisch aufgenommen, und das Ergebnis wird auf der HMI angezeigt – sofern der Classifier korrekt arbeitet.

Häufige Symptome​

  • Bild wird aufgenommen, aber kein Klassifikationsergebnis erscheint auf der HMI
  • Classifier-Tab zeigt „Not Trained" oder „Needs Training"
  • UI bleibt bei „Training…" hängen oder der Classifier wird nie fertig
  • Ergebnisbereich auf der HMI bleibt leer oder zeigt „No classification"
  • Es erscheinen nur Bilder, aber keine Labels, Farben oder Klassen-Scores

Schrittweise Fehlerbehebung​

1. Aktives Rezept prüfen​

  • Navigieren Sie zu All Recipes
  • Stellen Sie sicher, dass Ihr Klassifikationsrezept als 🟢 Active markiert ist
  • Es kann immer nur ein Rezept gleichzeitig aktiv sein

2. Classifier-Konfiguration überprüfen​

  • Öffnen Sie den Recipe Editor → Regions of Interest (ROIs)
  • Bestätigen Sie, dass:
    • Mindestens eine ROI definiert ist
    • Die ROI einen Classifier-Block enthält
    • Keine Fehler oder Warnungen in der ROI-Konfiguration angezeigt werden

3. Trainingsdaten prüfen​

  • Wechseln Sie zum Classifier-Tab der ROI
  • Bestätigen Sie:
    • Bilder wurden hochgeladen und für mindestens zwei Klassen gelabelt
    • Der Train-Button wurde geklickt und der Vorgang abgeschlossen
    • Status zeigt „Trained", nicht „Needs Training" oder „Not Ready"
  • Bei Training im Fast Mode kann die Genauigkeit gering sein; für den Produktionseinsatz im Accurate Mode neu trainieren

4. Manuelle Testaufnahme durchführen​

  1. Verwenden Sie den kontinuierlichen Modus oder senden Sie einen Hardware-Trigger
  2. Bestätigen Sie:
    • Das Bild wird aufgenommen
    • Das Classifier-Ergebnis erscheint (pass/fail, good/bad, Klassenname)

Wenn nach der Aufnahme keine Ausgabe erfolgt → das Modell ist möglicherweise nicht trainiert oder konnte nicht geladen werden.

5. Kamera neu starten​

Wenn alles korrekt konfiguriert zu sein scheint, der Classifier aber dennoch nicht reagiert:

  1. Schalten Sie die Kamera über den Schalter aus und wieder ein oder trennen Sie die Stromversorgung und schließen Sie sie wieder an
  2. Warten Sie 20–30 Sekunden, bis der Bootvorgang abgeschlossen ist
  3. Öffnen Sie die HMI und testen Sie mit einem neuen Trigger

Ein Neustart der Kamera lädt das Modell und die Classifier-Runtime komplett neu.

6. Logs überprüfen​

  • Besuchen Sie logs.overview.ai
  • Laden Sie das Log-Bundle für die interne Analyse hoch
  • Damit lässt sich der Startstatus des Classifiers und das Laufzeitverhalten überprüfen

Referenz zur Classifier-Architektur​

Klassifikationsmodelle: „Cats vs. Dogs"-Ansatz​

  • Am besten geeignet, wenn jede ROI/jedes Bild eine einzelne, diskrete Klasse aufweist
  • Fast Mode für Tests, Accurate Mode für die Produktion verwenden
  • Typische Anwendungsfälle:
    • Erkennung loser Schrauben
    • Wellenausrichtung
    • Vorhandensein von Schmierfett
    • Zustand von Kühlerlamellen
tipp

Verwenden Sie die Klassifikation, wenn Sie die Frage beantworten: „Welcher dieser Optionen entspricht das Bild?"

Segmentierungsmodelle: „Wo ist Walter?"-Ansatz​

  • Verwenden Sie diese, wenn:
    • Defekte in Größe und Form variieren
    • Sie die exakten Defektbereiche lokalisieren müssen
    • Geschwindigkeit entscheidend ist (kürzere Zykluszeit)
  • Typische Anwendungsfälle:
    • Oberflächenkratzer
    • Schaumabdeckung
    • Spalterkennung
tipp

Verwenden Sie die Segmentierung, wenn Sie die Frage beantworten: „Wo befindet sich das Problem?"

Abschließende Checkliste​

ElementErforderlich für den Classifier-Betrieb
Aktives Rezept ausgewählt✅
Mindestens eine ROI definiert✅
ROI enthält Classifier-Block✅
Status des trainierten Modells: „Trained"✅
Aufnahme-Trigger funktionieren✅

🔗 Siehe auch​