Verwendung eines Classifiers (Beispiel mit einer einzelnen ROI)

Dieses Tutorial führt Sie durch die Erstellung Ihres ersten Klassifikationsmodells auf dem OV80i-Kamerasystem. Sie lernen, wie Sie einen Single-ROI-Classifier einrichten, um verschiedene Objekttypen automatisch zu identifizieren und zu kategorisieren – in diesem Beispiel unterschiedliche Größen von Bohrern.

Was Sie erstellen: Ein funktionierendes Klassifikationsmodell, das verschiedene Bohrergrößen automatisch identifizieren und mit konfigurierbarer Pass/Fail-Logik sortieren kann.

Geschätzte Dauer: 45–60 Minuten

Schwierigkeitsgrad: Anfänger

Voraussetzungen: OV80i-Kamerasystem eingerichtet und angeschlossen

Schritt 1: Ein neues Klassifikations-Recipe erstellen

1.1 Recipe-Erstellung aufrufen

1. Navigieren Sie zur Seite All Recipes in Ihrer OV80i-Oberfläche
2. Klicken Sie auf + New Recipe in der oberen rechten Ecke

1.2 Recipe-Einstellungen konfigurieren

Das Modal Add A New Recipe wird angezeigt:

1. Recipe-Name eingeben: Verwenden Sie einen aussagekräftigen Namen wie „Drill_Bit_Classification_v1"
   • Benennungstipp: Fügen Sie den Objekttyp und die Version zur einfachen Identifizierung hinzu
2. Recipe-Typ auswählen: Wählen Sie "Classification" aus dem Dropdown-Menü
3. Klicken Sie auf OK, um das Recipe zu erstellen

1.3 Recipe aktivieren

1. Suchen Sie Ihr neues Recipe in der Liste All Recipes (es wird als "Inactive" angezeigt)
2. Klicken Sie auf Activate auf der rechten Seite des Recipe-Eintrags
3. Klicken Sie auf Activate and go to editor, um zu bestätigen und den Recipe-Editor zu starten

✅ Checkpoint: Das Recipe ist jetzt "Active" und der Recipe-Editor wird angezeigt.

Schritt 2: Kamera-Bildaufnahmeeinstellungen konfigurieren

2.1 Bildkonfiguration öffnen

1. Klicken Sie auf Configure Imaging unten links im Recipe-Editor

2.2 Fokuseinstellungen anpassen

Der Fokus ist entscheidend für eine genaue Klassifikation:

1. Positionieren Sie Ihre Bohrer im Sichtfeld der Kamera
2. Fokussieren Sie das Objektiv — drehen Sie den Fokusring am C-Mount-Objektiv, bis die Bohrerkanten scharf und klar sind
3. Überprüfen Sie die Schärfe, indem Sie Enable Focus View aktivieren, wodurch Kanten hervorgehoben und ein Fokus-Score angezeigt wird, und arretieren Sie dann den Fokusring

Fokus-Tipps:

• Verwenden Sie die Live-Vorschau, um Fokusänderungen in Echtzeit zu sehen
• Fokussieren Sie auf die wichtigsten Merkmale (Bohrerspiralen, Spitzengeometrie)
• Stellen Sie sicher, dass die gesamte Tiefe Ihrer Objekte im Fokus liegt

2.3 Belichtungseinstellungen optimieren

Die richtige Belichtung sorgt für eine gleichbleibende Bildqualität:

1. Belichtung anpassen mithilfe des Schiebereglers oder manueller Eingabe
2. Ausgewogene Beleuchtung anstreben, bei der:
   • Objektdetails deutlich sichtbar sind
   • Keine Bereiche überbelichtet sind (reines Weiß)
   • Schatten wichtige Merkmale nicht verdecken

2.4 LED-Beleuchtung konfigurieren

Die Beleuchtung hat erheblichen Einfluss auf die Klassifikationsgenauigkeit:

1. LED-Lichtmuster auswählen basierend auf Ihren Objekten:
   • Bright Field: Allzweckbeleuchtung
   • Dark Field: Hebt Kanten und Oberflächenfehler hervor
   • Side Lighting: Zeigt Textur und Höhenunterschiede
2. Für Bohrer probieren Sie:
   • Bright Field für allgemeine Formklassifikation
   • Side Lighting, um die Spiralgeometrie hervorzuheben

2.5 Gamma-Einstellungen anpassen

Gamma steuert den Bildkontrast:

1. Gamma anpassen, um die Sichtbarkeit von Merkmalen zu verbessern
2. Niedrigere Werte hellen dunkle Bereiche auf
3. Höhere Werte erhöhen den Kontrast

2.6 Imaging-Einstellungen speichern

1. Überprüfen Sie alle Einstellungen in der Live-Vorschau
2. Klicken Sie auf Save Imaging Settings, um die Konfiguration anzuwenden

✅ Checkpoint: Ihre Kamera sollte nun konsistente, gut ausgeleuchtete Bilder Ihrer Bohrer erzeugen.

Schritt 3: Template Image und Alignment konfigurieren

3.1 Zum Alignment navigieren

1. Klicken Sie auf "Template Image and Alignment" im Breadcrumb-Menü, ODER
2. Verwenden Sie das Dropdown-Menü, um "Template Image and Alignment" auszuwählen

3.2 Aligner überspringen (Für dieses Tutorial)

Da die Bohrer konsistent platziert werden:

1. Wählen Sie Skip Aligner
2. Klicken Sie auf Save, um die Änderungen zu übernehmen

Wann der Aligner zu verwenden ist: Verwenden Sie den Aligner, wenn Teile in unterschiedlichen Positionen oder Ausrichtungen eintreffen. Für dieses Tutorial gehen wir von einer konsistenten Teileplatzierung aus.

Schritt 4: Inspektions-ROI einrichten

4.1 Zur Inspection Setup navigieren

1. Klicken Sie auf "Inspection Setup" im Breadcrumb-Menü

4.2 Region of Interest definieren

Die ROI definiert, wo die Klassifizierung stattfindet:

1. Positionieren Sie einen Bohrer im Kamerabild
2. Ziehen Sie die ROI-Ecken, um den Bohrer einzurahmen
3. Stellen Sie sicher, dass die ROI:
   • Den Bohrer vollständig enthält
   • Unnötigen Hintergrund ausschließt
   • Groß genug für Ihre größte Bohrervariante ist

4.3 Best Practices für die ROI

Empfohlen	Zu vermeiden
Alle wichtigen Merkmale einbeziehen	ROI zu groß machen (enthält Rauschen)
Kleinen Rand um das Objekt lassen	Teile des Objekts abschneiden
Erwartete Objektposition zentrieren	Mehrere Objekte in einer ROI einbeziehen
Konsistente ROI-Größe über alle Bilder beibehalten	ROI zwischen Aufnahmen ändern

4.4 ROI-Konfiguration speichern

1. Überprüfen Sie die ROI-Positionierung mit verschiedenen Bohrergrößen
2. Klicken Sie auf Save, um die ROI-Einstellungen zu übernehmen

Checkpoint: Ihre ROI sollte Bohrer unabhängig von ihrer spezifischen Größe konsistent einrahmen.

Schritt 5: Klassifizierungsmodell trainieren

5.1 Zum Classification Block navigieren

1. Klicken Sie auf "Classification Block" im Breadcrumb-Menü

5.2 Klassifizierungsklassen erstellen

Sie erstellen Klassen für verschiedene Bohrergrößen:

Beispielklassen:

• Kleine Bohrer (1-3 mm)
• Mittlere Bohrer (4-6 mm)
• Große Bohrer (7-10 mm)

5.3 Trainingsbilder aufnehmen

Nehmen Sie für jede Klasse mindestens 5 verschiedene Bilder auf:

Klasse 1: Kleine Bohrer

1. Platzieren Sie einen kleinen Bohrer in der ROI
2. Klicken Sie auf Aufnahme, um ein Trainingsbild aufzunehmen
3. Beschriften Sie das Bild als "Small"
4. Wiederholen Sie den Vorgang mit 4 weiteren kleinen Bohrern (unterschiedliche Ausrichtungen/Positionen)

Klasse 2: Mittlere Bohrer

1. Platzieren Sie einen mittleren Bohrer in der ROI
2. Nehmen Sie das Bild auf und beschriften Sie es als "Medium"
3. Wiederholen Sie den Vorgang 4-mal mit verschiedenen mittleren Bohrern

Klasse 3: Große Bohrer

1. Platzieren Sie einen großen Bohrer in der ROI
2. Nehmen Sie das Bild auf und beschriften Sie es als "Large"
3. Wiederholen Sie den Vorgang 4-mal mit verschiedenen großen Bohrern

5.4 Best Practices für Trainingsbilder

Best Practice	Warum wichtig
Verschiedene Beispiele verwenden	Verbessert die Generalisierung des Modells
Ausrichtungen variieren	Bewältigt reale Positionierungsvariationen
Grenzfälle einbeziehen	Bessere Abgrenzung zwischen Klassen
Konsistente Beleuchtung beibehalten	Reduziert beleuchtungsabhängige Fehler
Mindestens 5 Bilder	Bietet ausreichend Trainingsdaten

5.5 Labels überprüfen und verifizieren

1. Alle beschrifteten Bilder doppelt prüfen
2. Korrekte Klassenzuordnungen sicherstellen
3. Falsch beschriftete Beispiele entfernen

5.6 Modelltraining starten

1. Klicken Sie auf Train Classification Model
2. Trainingsmodus wählen:
   • Fast: Schnelles Training zum Testen (2-5 Minuten)
   • Accurate: Training in Produktionsqualität (10-20 Minuten)
3. Iterationsanzahl auswählen:
   • Mehr Iterationen = Bessere Genauigkeit
   • Mehr Iterationen = Längere Trainingszeit
4. Klicken Sie auf Start Training

5.7 Trainingsfortschritt überwachen

Das Modal für den Trainingsfortschritt zeigt:

• Aktuelle Iterationsnummer
• Trainingsgenauigkeit in Prozent
• Geschätzte Fertigstellungszeit

Trainingssteuerung:

• Abort Training: Training bei Bedarf abbrechen
• Finish Training Early: Stoppen, wenn die Genauigkeit ausreicht

Trainingstipps:

• Das Training stoppt automatisch, sobald die Zielgenauigkeit erreicht ist
• 85 % oder mehr Genauigkeit ist in der Regel gut für den Produktionseinsatz
• Sie können bei niedriger Genauigkeit mit mehr Bildern neu trainieren

✅ Checkpoint: Ihr Modell sollte eine Trainingsgenauigkeit von >85 % erreichen.

Schritt 6: Ihren Classifier testen

6.1 Zugriff auf Live Preview

1. Klicken Sie nach Abschluss des Trainings auf Live Preview
2. Platzieren Sie verschiedene Bohrer im ROI
3. Beobachten Sie die Klassifizierungsergebnisse:
   • Name der vorhergesagten Klasse
   • Konfidenzprozentsatz
   • Klassifizierungszeitpunkt

6.2 Validierungstest

Testen Sie jede Klasse systematisch:

Testtyp	Erwartetes Ergebnis	Maßnahme bei Fehlschlag
Bekannter kleiner Bohrer	Klassifiziert als "Small" mit >80 % Konfidenz	Weitere Trainingsbilder hinzufügen
Bekannter mittlerer Bohrer	Klassifiziert als "Medium" mit >80 % Konfidenz	Beschriftungsgenauigkeit überprüfen
Bekannter großer Bohrer	Klassifiziert als "Large" mit >80 % Konfidenz	Mit mehr Beispielen neu trainieren
Leeres ROI	Keine Klassifizierung oder niedrige Konfidenz	Konfidenzschwellen anpassen

6.3 Fehlerbehebung bei Klassifizierungsproblemen

Problem	Mögliche Ursachen	Lösungen
Niedrige Konfidenz	Unzureichende Trainingsdaten	Weitere Trainingsbilder hinzufügen
Falsche Klassifizierungen	Schlechte Bildqualität	Beleuchtung/Fokus verbessern
Inkonsistente Ergebnisse	ROI enthält Hintergrundrauschen	ROI-Größe reduzieren
Verwechselte Klassen	Ähnlich aussehende Objekte	Mehr unterscheidende Beispiele hinzufügen

Schritt 7: Pass/Fail-Logik konfigurieren

7.1 Zum IO Block navigieren

Stellen Sie sicher, dass alle AI-Blöcke trainiert sind (grüner Status), bevor Sie fortfahren:

1. Klicken Sie im Breadcrumb-Menü auf "IO Block", ODER
2. Wählen Sie "Configure I/O" im Recipe Editor

7.2 Classification Logic Node finden

1. Suchen Sie den "Classification Block Logic Node" (violetter Node)
2. Falls nicht vorhanden: Aus dem Nodes-Menü links hineinziehen

Node-Farben: Violette Nodes stehen für Overview Logic Blocks für AI-Operationen.

7.3 Classification Logic konfigurieren

1. Doppelklicken Sie auf den Classification Logic Node
2. Einstellungen konfigurieren:

ROI-Auswahl

• Wählen Sie Ihr ROI aus dem Dropdown "Inspection Region"

Konfidenzschwelle

• Konfidenzschwelle festlegen (typischerweise 70-85 %)
• Höhere Schwelle = Strengere Klassifizierung
• Niedrigere Schwelle = Permissivere Klassifizierung

Auswahl der Zielklasse

• Wählen Sie die Zielklasse für "Pass"-Ergebnisse
• Beispiel: Wählen Sie "Medium", wenn nur mittlere Bohrer bestehen sollen

Logik für mehrere ROIs (Erweitert)

• Weitere ROIs hinzufügen, falls erforderlich
• Logik auswählen: "Any" oder "All" Regeln müssen erfüllt sein

7.4 Beispielkonfigurationen für Pass/Fail

Konfiguration 1: Größenspezifisches Pass

ROI: Drill_Bit_ROI
Target Class: Medium
Confidence: 80%
Logic: Pass only medium drill bits

Konfiguration 2: Pass für Größenbereich

ROI: Drill_Bit_ROI
Target Classes: Medium OR Large
Confidence: 75%
Logic: Pass medium or large bits

Konfiguration 3: Kleine Bohrer ablehnen

ROI: Drill_Bit_ROI
Target Class: NOT Small
Confidence: 85%
Logic: Fail if classified as small

7.5 Bereitstellung der Logikkonfiguration

1. Klicken Sie auf Done in der oberen rechten Ecke
2. Klicken Sie auf Deploy in der oberen rechten Ecke des Node-RED-Editors
3. Überprüfen Sie die Erfolgsmeldung der Bereitstellung

Schritt 8: Abschließende Tests und Validierung

8.1 End-to-End-Test

Testen Sie den kompletten Inspektions-Workflow:

1. Platzieren Sie Testobjekte im Inspektionsbereich
2. Lösen Sie die Inspektion aus (manuell oder automatisch)
3. Überprüfen Sie die Ergebnisse:
   • Korrekte Klassifizierung wird angezeigt
   • Ordnungsgemäße Pass/Fail-Anzeige
   • Konsistente Timing-Leistung

8.2 Checkliste zur Produktionsvalidierung

Testfall	Erwartetes Ergebnis	✓
Objekt der Zielklasse	Pass-Ergebnis	☐
Objekt außerhalb der Zielklasse	Fail-Ergebnis	☐
Leere ROI	Fail-Ergebnis	☐
Teilweise verdecktes Objekt	Angemessener Konfidenzwert	☐
Schlechte Lichtverhältnisse	Konsistente Leistung	☐

8.3 Leistungsoptimierung

Falls die Ergebnisse nicht zufriedenstellend sind:

1. Fügen Sie weitere Trainingsbilder hinzu (insbesondere Grenzfälle)
2. Passen Sie die Konfidenzschwellen an
3. Verbessern Sie die Konsistenz der Beleuchtung
4. Verfeinern Sie die ROI-Positionierung
5. Neutraining im "Accurate"-Modus

Herzlichen Glückwunsch!

Sie haben erfolgreich Ihr erstes Klassifikationsmodell erstellt! Ihr OV80i-System kann nun:

• Automatisch verschiedene Bohrergrößen identifizieren
• Pass/Fail-Logik basierend auf Klassifikationsergebnissen anwenden
• Konfidenzwerte für jede Klassifikation bereitstellen
• In Produktions-Workflows integrieren über I/O-Steuerungen

Nächste Schritte

Nachdem Sie die Single-ROI-Klassifikation gemeistert haben, können Sie Folgendes erkunden:

Fortgeschrittene Klassifikationstechniken

• Multi-ROI-Klassifikation für komplexe Teile
• Hierarchische Klassifikation für detaillierte Kategorisierung
• Kombinierte Inspektion (Klassifikation + Fehlererkennung)

Produktionsintegration

• PLC-Kommunikation für automatisiertes Sortieren
• Datenprotokollierung zur Qualitätsverfolgung
• Rezeptverwaltung für mehrere Produktlinien

Modelloptimierung

• Transfer Learning für ähnliche Produkte
• Active Learning für kontinuierliche Verbesserung
• Leistungsüberwachung und Neutrainingspläne

🔗 Siehe auch

• Node-RED Grundlagen
• Overview Node-RED Custom Blocks

Leitfaden zur Fehlerbehebung

Häufige Probleme und Lösungen

Problem	Symptom	Lösung
Geringe Genauigkeit	Klassifizierungen häufig falsch	Vielfältigere Trainingsbilder hinzufügen
Langsame Leistung	Lange Verarbeitungszeiten	ROI-Größe reduzieren, Beleuchtung optimieren
Inkonsistente Ergebnisse	Gleiches Objekt liefert unterschiedliche Ergebnisse	Teilepositionierung verbessern, Fokus prüfen
False Positives	Leere ROI zeigt Klassifizierung an	Konfidenzschwelle erhöhen
Training schlägt fehl	Modell lässt sich nicht erfolgreich trainieren	Bildqualität prüfen, mindestens 5 Bilder pro Klasse sicherstellen

Hilfe erhalten

Wenn Sie auf Probleme stoßen, die in diesem Tutorial nicht behandelt werden:

1. Konsultieren Sie die Leitfäden zur Fehlerbehebung in der Dokumentation
2. Prüfen Sie die Systemprotokolle auf Fehlermeldungen
3. Kontaktieren Sie den Overview-Support mit:
   • Recipe-Exportdatei
   • Beispielbildern, die das Problem zeigen
   • Details zur Systemkonfiguration

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Tutorial abgeschlossen! Sie verfügen nun über ein funktionierendes Klassifizierungssystem, das für den Produktionseinsatz bereit ist. Denken Sie daran, die Leistung regelmäßig zu validieren und Ihr Modell bei Bedarf neu zu trainieren, um die Genauigkeit langfristig aufrechtzuerhalten.