Usando un Clasificador (Ejemplo de Single-ROI)

Este tutorial le guiará para crear su primer modelo de clasificación en el sistema de cámaras OV20i. Aprenderá a configurar un clasificador de una sola ROI (Región de Interés, ROI) para identificar y clasificar automáticamente diferentes tipos de objetos; en este ejemplo, diferentes tamaños de brocas.

Qué construirás: Un modelo de clasificación funcional que pueda identificar y clasificar automáticamente diferentes tamaños de brocas con una lógica de aprobación y rechazo configurable.

Tiempo estimado: 45-60 minutos

Nivel de habilidad: Principiante

Requisitos previos: Sistema de cámaras OV20i configurado y conectado

Paso 1: Crear una Nueva Receta de Clasificación

1.1 Acceder a la Creación de Recetas

1. Vaya a la página Todas las Recetas en su interfaz OV20i
2. Haga clic en + New Recipe en la esquina superior derecha

1.2 Configurar la Receta

El modal Add A New Recipe aparecerá:

1. Introduzca el nombre de la Receta: Use un nombre descriptivo como "Drill_Bit_Classification_v1"
   • Consejo de nomenclatura: Incluya el tipo de objeto y la versión para facilitar la identificación
2. Seleccionar Tipo de Receta: Elija "Clasificación" del menú desplegable
3. Haga clic en OK para crear la receta

1.3 Activar y Abrir el Editor de Receta

1. Localice su nueva receta en la lista Todas las Recetas (se mostrará como "Inactive")
2. Haga clic en Activate en el lado derecho de la entrada de la receta
3. Haga clic en Activate and go to editor para confirmar y lanzar el editor de la receta

✅ Punto de control: La receta está ahora "Activo" con el Editor de Recetas mostrado.

Paso 2: Configurar la Imagen de la Cámara

2.1 Abrir la Configuración de Imagen

1. Haga clic en Configure Imaging en la esquina inferior izquierda del Editor de Recetas

2.2 Ajustar Configuración de Enfoque

El enfoque es crítico para una clasificación precisa:

1. Coloque sus brocas en el campo de visión de la cámara
2. Ajuste el Enfoque usando cualquiera de las siguientes opciones:
   • El control deslizante, O
   • Entrada manual de valores
3. Pruebe diferentes posiciones de enfoque hasta que los bordes de las brocas estén nítidos y claros

Consejos de Enfoque:

• Utilice la vista previa en vivo para ver cambios de enfoque en tiempo real
• Enfoque en las características más importantes (ranuras de la broca, geometría de la punta)
• Asegúrese de que toda la profundidad de sus objetos esté en foco

2.3 Optimizar la Configuración de Exposición

Una exposición adecuada garantiza una calidad de imagen constante:

1. Ajuste la Exposición usando el control deslizante o la entrada manual
2. Busque una iluminación equilibrada donde:
   • Los detalles del objeto sean claramente visibles
   • No haya áreas sobreeexpuestas (blanco puro)
   • Las sombras no oculten características importantes

2.4 Configurar la Iluminación LED

La iluminación impacta significativamente la precisión de la clasificación:

1. Seleccionar el Patrón de Luz LED según sus objetos:
   • Bright Field: Iluminación de uso general
   • Dark Field: Resalta bordes y defectos de la superficie
   • Side Lighting: Revela textura y variaciones de altura
2. Para brocas, pruebe lo siguiente:
   • Bright field para la clasificación de la forma general
   • Side lighting para enfatizar la geometría de las ranuras

2.5 Ajustar la Configuración Gamma

Gamma controla el contraste de la imagen:

1. Ajustar Gamma para mejorar la visibilidad de las características
2. Valores bajos iluminan las áreas oscuras
3. Valores altos aumentan el contraste

2.6 Guardar Configuraciones de Imagen

1. Revise todas las configuraciones en la vista previa en vivo
2. Haga clic en Save Imaging Settings para aplicar la configuración

✅ Checkpoint: Su cámara debería ahora producir imágenes consistentes y bien iluminadas de sus brocas de taladro.

Step 3: Configure Template Image and Alignment

3.1 Ir a Alineación

1. Haga clic en "Imagen de Plantilla y Alineación" en el menú de migas de pan, O
2. Utilice el menú desplegable para seleccionar "Imagen de Plantilla y Alineación"

3.2 Omitir Alineador (Para este Tutorial)

Ya que las brocas se colocarán de forma constante:

1. Seleccionar Skip Aligner
2. Haga clic en Save para aplicar los cambios

Cuándo usar Alineador: Utilice el alineador cuando las piezas lleguen en posiciones u orientaciones diferentes. Para este tutorial, asumimos una colocación de piezas constante.

Step 4: Set Up Inspection ROI

4.1 Navegar a Configuración de Inspección

1. Haga clic en "Configuración de Inspección" en el menú de migas de pan

4.2 Definir ROI

El ROI define dónde ocurrirá la clasificación:

1. Coloque una broca en la vista de la cámara
2. Arrastre las esquinas del ROI para enmarcar la broca
3. Asegúrese de que el ROI:
   • Contenga completamente la broca
   • Excluya fondo innecesario
   • Sea lo suficientemente grande para la variante de broca más grande

4.3 Mejores Prácticas de ROI

Hacer	No Hacer
Incluir todas las características importantes	Hacer que ROI sea demasiado grande (incluye ruido)
Dejar un borde pequeño alrededor del objeto	Cortar partes del objeto
Centrarse en la posición esperada del objeto	Incluir múltiples objetos en un solo ROI
Mantener un tamaño de ROI consistente entre imágenes	Cambiar ROI entre capturas

4.4 Guardar Configuración de ROI

1. Verifique la posición del ROI con diferentes tamaños de broca
2. Haga clic en Save para aplicar la configuración de ROI

Checkpoint: Su ROI debe enmarcar consistentemente las brocas independientemente de su tamaño específico.

Step 5: Train Classification Model

5.1 Navegar al Bloque de Clasificación

1. Haga clic en "Classification Block" en el menú de migas de pan

5.2 Crear Clases de Clasificación

Crearás clases para diferentes tamaños de broca:

Ejemplos de Clases:

• Brocas pequeñas (1-3 mm)
• Brocas medianas (4-6 mm)
• Brocas grandes (7-10 mm)

5.3 Capturar Imágenes de Entrenamiento

Para cada clase, capture al menos 5 imágenes diferentes:

Clase 1: Brocas Pequeñas

1. Coloque una broca pequeña en el ROI
2. Haga clic en Capturar para tomar la imagen de entrenamiento
3. Etiquete la imagen como "Pequeña"
4. Repita con 4 brocas pequeñas adicionales (diferentes orientaciones/posiciones)

Clase 2: Brocas Medianas

1. Coloque una broca mediana en el ROI
2. Capturar y etiquetar como "Mediana"
3. Repita 4 veces más con diferentes brocas medianas

Clase 3: Brocas Grandes

1. Coloque una broca grande en el ROI
2. Capturar y etiquetar como "Grande"
3. Repita 4 veces más con diferentes brocas grandes

5.4 Mejores Prácticas de Imágenes de Entrenamiento

Mejores Prácticas	Por qué es Importante
Usar diferentes ejemplos	Mejora la generalización del modelo
Variar orientaciones	Maneja la variación de posicionamiento en el mundo real
Incluir casos límite	Mejora la detección de límites entre clases
Mantener iluminación constante	Reduce errores dependientes de la iluminación
5+ imágenes como mínimo	Proporciona datos de entrenamiento suficientes

5.5 Revisión y Verificación de Etiquetas

1. Verifique todas las imágenes etiquetadas
2. Asegúrese de que las clases asignadas sean correctas
3. Elimine cualquier ejemplo etiquetado de forma incorrecta

5.6 Inicio del Entrenamiento del Modelo

1. Haga clic en Train Classification Model
2. Elija el modo de entrenamiento:
   • Fast: Entrenamiento rápido para pruebas (2-5 minutos)
   • Accurate: Entrenamiento de calidad de producción (10-20 minutos)
3. Seleccione la cantidad de iteraciones:
   • Más iteraciones = Mayor precisión
   • Más iteraciones = Mayor tiempo de entrenamiento
4. Haga clic en Start Training

5.7 Monitoreo del Progreso del Entrenamiento

El modal de progreso del entrenamiento muestra:

• Número de iteración actual
• Porcentaje de precisión de entrenamiento
• Tiempo estimado de finalización

Controles de Entrenamiento:

• Abort Training: Detenga el entrenamiento si es necesario
• Finish Training Early: Deténgalo cuando la precisión sea suficiente

Consejos de Entrenamiento:

• El entrenamiento se detiene automáticamente cuando se alcanza la precisión objetivo
• Una precisión de >85% suele ser adecuada para uso en producción
• Puede volver a entrenar con más imágenes si la precisión es baja

✅ Checkpoint: Su modelo debe alcanzar >85% de precisión de entrenamiento.

Paso 6: Prueba de tu Clasificador

6.1 Acceso a la Vista previa en vivo

1. Haga clic en Live Preview después de que finalice el entrenamiento
2. Coloque diferentes brocas en el ROI
3. Observe los resultados de clasificación:
   • Nombre de clase predicho
   • Porcentaje de confianza
   • Tiempo de clasificación

6.2 Pruebas de validación

Pruebe cada clase de forma sistemática:

Tipo de Prueba	Resultado Esperado	Acción si Falla
Known Small Bit	Clasificada como "Small" >80% de confianza	Agregar más imágenes de entrenamiento
Known Medium Bit	Clasificada como "Medium" >80% de confianza	Revisar la precisión del etiquetado
Known Large Bit	Clasificada como "Large" >80% de confianza	Volver a entrenar con más ejemplos
Empty ROI	Sin clasificación o baja confianza	Ajustar los umbrales de confianza

6.3 Solución de Problemas de Clasificación

Problema	Posibles Causas	Soluciones
Baja confianza	Datos de entrenamiento insuficientes	Agregar más imágenes de entrenamiento
Clasificaciones incorrectas	Mala calidad de imagen	Mejorar iluminación/foco
Resultados inconsistentes	El ROI incluye ruido de fondo	Reducir el tamaño del ROI
Clases confundidas	Objetos de apariencia similar	Agregar más ejemplos distintivos

Paso 7: Configurar la Lógica de Aprobación/Rechazo

7.1 Navegar al IO Block

Asegúrese de que todos los bloques AI estén entrenados (estado verde) antes de continuar:

1. Haga clic en "IO Block" en el menú de migas, O
2. Seleccionar "Configure I/O" desde el Recipe Editor

7.2 Localizar el Nodo de Lógica de Clasificación

1. Encontrar el "Classification Block Logic Node" (nodo púrpura)
2. Si falta: Arrastre desde el menú de nodos a la izquierda

Colores de nodos: Los nodos morados representan Overview Logic Blocks para operaciones de AI.

7.3 Configurar la Lógica de Clasificación

1. Haga doble clic en el Nodo de Lógica de Clasificación
2. Configurar ajustes:

Selección de ROI

• Seleccione su ROI del desplegable "Inspection Region"

Umbral de Confianza

• Establecer el umbral de confianza (típicamente entre 70% y 85%)
• Umbral más alto = Clasificación más estricta
• Umbral más bajo = Clasificación más permisiva

Selección de la Clase Objetivo

• Elegir la clase objetivo para resultados de "pass"
• Ejemplo: Seleccione "Medium" si solo las piezas de tamaño medio deben pasar

Lógica de ROI Múltiple (Avanzado)

• Agregar más ROI si es necesario
• Elegir la lógica: las reglas de "Any" o "All" deben pasar

7.4 Configuraciones de Pass/Fail de Ejemplo

Configuración 1: Aprobación por Tamaño Específico

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

Configuración 2: Aprobación por Rango de Tamaño

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

Configuración 3: Rechazo de Piezas Pequeñas

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

7.5 Despliegue de la Configuración de Lógica

1. Haga clic en Done en la esquina superior derecha
2. Haga clic en Deploy en la esquina superior derecha del editor de Node-RED
3. Verifique el mensaje de éxito del despliegue

Paso 8: Pruebas y Validación Final

8.1 Pruebas de extremo a extremo

Pruebe el flujo de inspección completo:

1. Coloque objetos de prueba en el área de inspección
2. Inicie la inspección (manual o automático)
3. Verifique los resultados:
   • Clasificación correcta mostrada
   • Indicación adecuada de pass/fail
   • Desempeño de temporización consistente

8.2 Lista de Verificación de Validación de Producción

Caso de prueba	Resultado esperado	✓
Objeto de clase objetivo	Resultado de aprobación	☐
Objeto de clase no objetivo	Resultado de rechazo	☐
ROI vacío	Resultado de rechazo	☐
Objeto parcialmente oculto	Nivel de confianza apropiado	☐
Condiciones de iluminación deficientes	Rendimiento consistente	☐

8.3 Optimización de Rendimiento

Si los resultados no son satisfactorios:

1. Agregar más imágenes de entrenamiento (especialmente casos límite)
2. Ajustar umbrales de confianza
3. Mejorar la consistencia de la iluminación
4. Refinar la posición de ROI
5. Reentrenar con el modo "Accurate"

¡Felicidades!

¡Ha creado con éxito su primer modelo de clasificación! Su sistema OV20i ahora puede:

• Identificar automáticamente diferentes tamaños de broca
• Aplicar la lógica de pass/fail basada en los resultados de clasificación
• Proporcionar puntuaciones de confianza para cada clasificación
• Integrar con los flujos de trabajo de producción a través de controles I/O

Próximos Pasos

Ahora que ha dominado la clasificación de ROI único, considere explorar:

Técnicas Avanzadas de Clasificación

• Clasificación multi-ROI para piezas complejas
• Clasificación jerárquica para una categorización detallada
• Inspección combinada (clasificación + detección de defectos)

Integración de Producción

• Comunicación PLC para clasificación automática
• Registro de datos para el seguimiento de la calidad
• Gestión de recetas para múltiples líneas de productos

Optimización de Modelos

• Transfer learning para productos similares
• Active learning para mejora continua
• Monitoreo de rendimiento y programas de reentrenamiento

🔗 Véase También

• Node-RED Basics
• Overview Node-red Custom Blocks

Guía de Solución de Problemas

Problemas Comunes y Soluciones

Incidencia	Síntoma	Solución
Baja precisión	Las clasificaciones frecuentemente incorrectas	Añadir más imágenes de entrenamiento variadas
Rendimiento lento	Tiempos de procesamiento largos	Reducir el tamaño de ROI, optimizar la iluminación
Resultados inconsistentes	El mismo objeto produce resultados diferentes	Mejorar el posicionamiento de la pieza, verificar el enfoque
Falsos positivos	ROI vacío muestra la clasificación	Aumentar el umbral de confianza
Fallo en el entrenamiento	El modelo no se entrena correctamente	Verificar la calidad de las imágenes y asegurarse de tener 5 o más imágenes por clase

Cómo obtener ayuda

Si encuentra problemas no cubiertos en este tutorial:

1. Consultar las guías de solución de problemas en la documentación
2. Revisar los registros del sistema para mensajes de error
3. Contactar Overview support con:
   • Archivo de exportación de recetas
   • Imágenes de muestra que muestren el problema
   • Detalles de la configuración del sistema

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¡Tutorial Completado! Ahora tiene un sistema de clasificación operativo, listo para uso en producción. Recuerde validar regularmente el rendimiento y volver a entrenar su modelo según sea necesario para mantener la precisión a lo largo del tiempo.