Reentrenar el Modelo
Esta página explica cuándo y cómo reentrenar su modelo de IA en el sistema OV20i, ya sea que esté usando Clasificación o Segmentación, para mantener las inspecciones precisas a medida que cambian las piezas o las condiciones de producción.
El rendimiento de la IA depende de la relevancia de los datos de entrenamiento. Reentrene cuando las piezas, las condiciones o los requisitos de inspección evolucionen.
¿Cuándo debe reentrenar?
El reentrenamiento garantiza que el modelo se mantenga al día con la realidad de la producción. Aplique estas pautas tanto a proyectos de Clasificación como de Segmentación.
Reentrene Si:
- Está inspeccionando un nuevo SKU o variante de pieza
- Sus requisitos de inspección han cambiado (p. ej., ahora detectando defectos superficiales o grasa)
- Ha cambiado el fixture, el robot o la presentación de la pieza
- La iluminación ha cambiado significativamente (p. ej., reflejos, ángulo, intensidad)
- La precisión ha caído — más falsos positivos/negativos
- Necesita umbrales de confianza más ajustados o resultados más precisos
- El modelo muestra signos de sobreajuste o subgeneralización
Cómo reentrenar (para ambos tipos de modelo)
-
Capturar nuevas imágenes de muestra desde su configuración de producción actual
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Para Clasificación: Etiquete las imágenes o ROI con nombres de clase
Para Segmentación: Dibuje máscaras a nivel de píxel en defectos (o regiones buenas/malas)
-
Elija el modo de entrenamiento apropiado:
- Clasificación:
- Rápido – Para pruebas rápidas o iteración
- Preciso – Para uso en producción
- Segmentación:
- Preciso – Solo un modo, optimizado para la precisión
- Clasificación:
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Ejecute el entrenamiento dentro de la interfaz de Recipe
-
Revise las salidas del modelo y pruebe inspecciones en vivo
-
Despliegue el nuevo modelo cuando la confianza y la cobertura cumplan con las expectativas
Guía rápida del tipo de modelo
| Tipo de Modelo | Mejor para | Modos de Entrenamiento | Salida |
|---|---|---|---|
| Clasificación | Bueno/Malo o decisiones de estado discretas | Rápido, Preciso | Clase de toda la imagen o ROI |
| Segmentación | Defecto a nivel de píxel o mapeo de regiones | Solo Preciso | Máscara etiquetada (áreas destacadas) |
Casos de Uso de Ejemplo
| Ejemplo | Tipo de Modelo |
|---|---|
| Detectar pernos faltantes | Clasificación |
| Verificar arañazos o abolladuras | Segmentación |
| Verificar presencia de grasa | Clasificación o Segmentación (depende de la precisión requerida) |
| Medición de la cobertura de espuma | Segmentación |
Mejores Prácticas para Reentrenar
- ✅ Siempre use imágenes de producción recientes
- ✅ Incluya una mezcla de casos de éxito/fracaso, especialmente casos límite
- ✅ Use al menos 30–50 imágenes por clase (Clasificación)
- ✅ Asegúrese de que los límites de ROI o máscaras coincidan con el diseño de la pieza
- ✅ Use el modo Preciso antes del despliegue
- ❌ No entrene con imágenes borrosas, con poca iluminación o desalineadas