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KI-GESTÜTZTE DOKUMENTATION

Was möchten Sie wissen?

Verwendung eines Classifiers (Single-ROI-Beispiel)

Dieses Tutorial führt Sie durch die Erstellung Ihres ersten Klassifizierungsmodells auf dem OV80i Kamerasystem. Sie lernen, einen Single-ROI-Classifier einzurichten, um verschiedene Objekttypen automatisch zu identifizieren und zu kategorisieren – in diesem Beispiel verschiedene Bohrergrößen.

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

Geschätzte Dauer: 45–60 Minuten

Schwierigkeitsgrad: Anfänger

Voraussetzungen: OV80i Kamerasystem eingerichtet und verbunden

Schritt 1: Ein neues Klassifizierungs-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-Namen eingeben: Verwenden Sie einen aussagekräftigen Namen wie "Drill_Bit_Classification_v1"
    • Tipp zur Benennung: Geben Sie den Objekttyp und die Version für eine einfache Identifizierung an
  2. Recipe-Typ auswählen: Wählen Sie "Classification" aus dem Dropdown-Menü
  3. Klicken Sie auf OK, um das Recipe zu erstellen

1.3 Das Recipe aktivieren​

  1. Suchen Sie Ihr neues Recipe in der All Recipes-Liste (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 nun "Active" und der Recipe-Editor wird angezeigt.

Schritt 2: Kameraeinstellungen für die Bildaufnahme konfigurieren​

2.1 Imaging-Konfiguration öffnen​

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

2.2 Fokuseinstellungen anpassen​

Der Fokus ist entscheidend für eine genaue Klassifizierung:

  1. Positionieren Sie Ihre Bohrer im Sichtfeld der Kamera
  2. Passen Sie den Fokus an, entweder mit:
    • dem Schieberegler ODER
    • manueller Werteingabe
  3. Testen Sie verschiedene Fokuspositionen, bis die Kanten der Bohrer scharf und klar sind

Fokus-Tipps:

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

2.3 Belichtungseinstellungen optimieren​

Eine korrekte Belichtung gewährleistet eine konsistente Bildqualität:

  1. Passen Sie die Belichtung mit dem Schieberegler oder manueller Eingabe an
  2. Streben Sie eine ausgewogene Beleuchtung an, bei der:
    • Objektdetails klar sichtbar sind
    • Keine Bereiche überbelichtet sind (reines Weiß)
    • Schatten keine wichtigen Merkmale verdecken

2.4 LED-Beleuchtung konfigurieren​

Die Beleuchtung beeinflusst die Klassifizierungsgenauigkeit erheblich:

  1. Wählen Sie ein LED-Lichtmuster basierend auf Ihren Objekten:
    • Bright Field: Allgemeine Beleuchtung
    • Dark Field: Hebt Kanten und Oberflächenfehler hervor
    • Side Lighting: Zeigt Textur- und Höhenunterschiede
  2. Für Bohrer empfehlen sich:
    • Bright Field für die allgemeine Formklassifizierung
    • Side Lighting zur Hervorhebung der Nutengeometrie

2.5 Gamma-Einstellungen anpassen​

Gamma steuert den Bildkontrast:

  1. Passen Sie Gamma an, 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 liefern.

Schritt 3: Template Image und Alignment konfigurieren​

3.1 Zu 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 Bohrer konsistent platziert werden:

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

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

Schritt 4: Inspection ROI einrichten​

4.1 Zu Inspection Setup navigieren​

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

4.2 Region of Interest definieren​

Die ROI definiert, wo die Klassifizierung erfolgt:

  1. Positionieren Sie einen Bohrer im Kamerasichtfeld
  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 ROI Best Practices​

TunVermeiden
Alle wichtigen Merkmale einbeziehenROI zu groß machen (enthält Rauschen)
Kleinen Rand um das Objekt lassenTeile des Objekts abschneiden
Erwartete Objektposition zentrierenMehrere Objekte in einer ROI einbeziehen
Konsistente ROI-Größe über alle Bilder beibehaltenROI 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 anzuwenden

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:

  • Small Bits (1-3 mm)
  • Medium Bits (4-6 mm)
  • Large Bits (7-10 mm)

5.3 Trainingsbilder aufnehmen​

Nehmen Sie für jede Klasse mindestens 5 verschiedene Bilder auf:

Klasse 1: Small Bits​

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

Klasse 2: Medium Bits​

  1. Platzieren Sie einen mittleren Bohrer in der ROI
  2. Aufnehmen und beschriften als "Medium"
  3. Wiederholen Sie dies 4 weitere Male mit verschiedenen mittleren Bohrern

Klasse 3: Large Bits​

  1. Platzieren Sie einen großen Bohrer in der ROI
  2. Aufnehmen und beschriften als "Large"
  3. Wiederholen Sie dies 4 weitere Male mit verschiedenen großen Bohrern

5.4 Best Practices für Trainingsbilder​

Best PracticeWarum wichtig
Verschiedene Beispiele verwendenVerbessert die Generalisierung des Modells
Ausrichtungen variierenBewältigt reale Positionsvariationen
Grenzfälle einbeziehenBessere Grenzerkennung zwischen Klassen
Konsistente Beleuchtung beibehaltenReduziert beleuchtungsabhängige Fehler
Mindestens 5 BilderLiefert ausreichende Trainingsdaten

5.5 Labels überprüfen und verifizieren​

  1. Alle gelabelten Bilder gründlich prüfen
  2. Korrekte Klassenzuweisungen sicherstellen
  3. Falsch gelabelte Beispiele entfernen

5.6 Modelltraining starten​

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

5.7 Trainingsfortschritt überwachen​

Das Trainingsfortschritts-Modal zeigt:

  • Aktuelle Iterationsnummer
  • Trainingsgenauigkeit in Prozent
  • Geschätzte Fertigstellungszeit

Trainingssteuerung:

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

Trainingstipps:

  • Das Training stoppt automatisch, wenn die Zielgenauigkeit erreicht ist
  • 85%+ Genauigkeit ist typischerweise gut für den Produktionseinsatz
  • Bei niedriger Genauigkeit können Sie mit mehr Bildern erneut trainieren

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

Schritt 6: Klassifikator testen​

6.1 Live Preview aufrufen​

  1. Nach Abschluss des Trainings auf Live Preview klicken
  2. Verschiedene Bohrer in den ROI legen
  3. Klassifikationsergebnisse beobachten:
    • Vorhergesagter Klassenname
    • Konfidenzwert in Prozent
    • Klassifikationszeit

6.2 Validierungstests​

Jede Klasse systematisch testen:

TesttypErwartetes ErgebnisMaßnahme bei Fehlschlag
Bekannter kleiner BohrerKlassifiziert als "Small" mit >80% KonfidenzMehr Trainingsbilder hinzufügen
Bekannter mittlerer BohrerKlassifiziert als "Medium" mit >80% KonfidenzLabeling-Genauigkeit überprüfen
Bekannter großer BohrerKlassifiziert als "Large" mit >80% KonfidenzMit mehr Beispielen erneut trainieren
Leerer ROIKeine Klassifikation oder niedrige KonfidenzKonfidenzschwellen anpassen

6.3 Fehlerbehebung bei Klassifikationsproblemen​

ProblemMögliche UrsachenLösungen
Niedrige KonfidenzUnzureichende TrainingsdatenMehr Trainingsbilder hinzufügen
Falsche KlassifikationenSchlechte BildqualitätBeleuchtung/Fokus verbessern
Inkonsistente ErgebnisseROI enthält HintergrundrauschenROI-Größe reduzieren
Verwechselte KlassenÄhnlich aussehende ObjekteMehr unterscheidende Beispiele hinzufügen

Schritt 7: Pass/Fail-Logik konfigurieren​

7.1 Zum IO-Block navigieren​

Stellen Sie vor dem Fortfahren sicher, dass alle AI-Blöcke trainiert sind (grüner Status):

  1. Im Breadcrumb-Menü auf "IO Block" klicken, ODER
  2. "Configure I/O" im Recipe Editor auswählen

7.2 Classification Logic Node finden​

  1. Den "Classification Block Logic Node" suchen (violetter Knoten)
  2. Falls nicht vorhanden: Aus dem Knotenmenü auf der linken Seite ziehen

Knotenfarben: Violette Knoten repräsentieren Overview Logic Blocks für AI-Operationen.

7.3 Klassifikationslogik konfigurieren​

  1. Doppelklick auf den Classification Logic Node
  2. Einstellungen konfigurieren:

ROI-Auswahl​

  • Ihren ROI im Dropdown "Inspection Region" auswählen

Konfidenzschwelle​

  • Konfidenzschwelle festlegen (typischerweise 70-85%)
  • Höhere Schwelle = Strengere Klassifikation
  • Niedrigere Schwelle = Tolerantere Klassifikation

Auswahl der Zielklasse​

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

Logik für mehrere ROIs (Erweitert)​

  • Weitere ROIs hinzufügen bei Bedarf
  • Logik wählen: "Any" oder "All" Regeln müssen erfüllt sein

7.4 Beispiele für Pass/Fail-Konfigurationen​

Konfiguration 1: Größenspezifisches Pass​

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

Konfiguration 2: Größenbereich-Pass​

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 Logik-Konfiguration bereitstellen​

  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. Bestätigen Sie die Erfolgsmeldung des Deployments

Schritt 8: Abschließendes Testen und Validierung​

8.1 End-to-End-Test​

Testen Sie den vollständigen Inspektionsworkflow:

  1. Testobjekte platzieren im Inspektionsbereich
  2. Inspektion auslösen (manuell oder automatisch)
  3. Ergebnisse überprüfen:
    • Korrekte Klassifikation wird angezeigt
    • Korrekte Pass/Fail-Anzeige
    • Konsistente Zeitperformance

8.2 Checkliste zur Produktionsvalidierung​

TestfallErwartetes Ergebnis✓
Objekt der ZielklassePass-Ergebnis☐
Objekt nicht der ZielklasseFail-Ergebnis☐
Leerer ROIFail-Ergebnis☐
Teilweise verdecktes ObjektAngemessenes Konfidenzniveau☐
Schlechte LichtverhältnisseKonsistente Performance☐

8.3 Performance-Optimierung​

Wenn die Ergebnisse nicht zufriedenstellend sind:

  1. Weitere Trainingsbilder hinzufügen (insbesondere Grenzfälle)
  2. Konfidenzschwellen anpassen
  3. Beleuchtungskonsistenz verbessern
  4. ROI-Positionierung verfeinern
  5. Neu trainieren im "Accurate"-Modus

Herzlichen Glückwunsch!​

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

  • Automatisch erkennen, welche Bohrergrößen vorliegen
  • Pass/Fail-Logik anwenden basierend auf den Klassifikationsergebnissen
  • Konfidenzwerte bereitstellen für jede Klassifikation
  • In Produktionsworkflows integrieren über I/O-Steuerungen

Nächste Schritte​

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

Fortgeschrittene Klassifikationstechniken​

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

Produktionsintegration​

  • PLC-Kommunikation für automatisierte Sortierung
  • Datenprotokollierung zur Qualitätsverfolgung
  • Rezeptverwaltung für mehrere Produktlinien

Modelloptimierung​

  • Transfer Learning für ähnliche Produkte
  • Active Learning für kontinuierliche Verbesserung
  • Performance-Überwachung und Trainingspläne

🔗 Siehe auch​

Troubleshooting-Leitfaden​

Häufige Probleme und Lösungen​

ProblemSymptomLösung
Geringe GenauigkeitKlassifizierungen häufig falschMehr vielfältige Trainingsbilder hinzufügen
Langsame LeistungLange VerarbeitungszeitenROI-Größe reduzieren, Beleuchtung optimieren
Inkonsistente ErgebnisseGleiches Objekt liefert unterschiedliche ErgebnisseTeilepositionierung verbessern, Fokus prüfen
Falsch-PositiveLeere ROI zeigt KlassifizierungKonfidenzschwelle erhöhen
Training schlägt fehlModell lässt sich nicht erfolgreich trainierenBildqualität 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 Fehlerbehebungsanleitungen in der Dokumentation
  2. Überprüfen Sie die Systemprotokolle auf Fehlermeldungen
  3. Kontaktieren Sie den Overview Support mit:
    • Rezept-Exportdatei
    • Beispielbildern, die das Problem zeigen
    • Details zur Systemkonfiguration

Tutorial abgeschlossen! Sie verfügen nun über ein funktionsfähiges 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.