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Usando un Clasificador (Ejemplo de Single-ROI)

Este tutorial le guiará a través de la creación de su primer modelo de clasificación en el sistema de cámara OV80i. Aprenderá a configurar un clasificador de una sola ROI para identificar y clasificar automáticamente diferentes tipos de objetos; en este ejemplo, diferentes tamaños de brocas.

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

Tiempo estimado: 45-60 minutos

Nivel de habilidad: Principiante

Requisitos previos: Sistema de cámara OV80i configurado y conectado

Paso 1: Crear una Nueva Receta de Clasificación​

1.1 Acceso a la Creación de Recetas​

  1. Navegue a la página Todas las Recetas en la interfaz de su OV80i
  2. Haga clic en + New Recipe en la esquina superior derecha

1.2 Configurar la Receta​

El modal Add A New Recipe aparecerá:

  1. Ingrese el nombre de la Receta: Use un nombre descriptivo como "Drill_Bit_Classification_v1"
    • Consejo de nombrado: Incluir el tipo de objeto y la versión para una identificación fácil
  2. Seleccionar Tipo de Receta: Elija "Classification" del menú desplegable
  3. Haga clic en OK para crear la receta

1.3 Activar la Receta​

  1. Localice su nueva receta en la lista de Todas las Recetas (aparecerá como "Inactive")
  2. Haga clic en Actions > Activate en el lado derecho de la entrada de la Receta
  3. Haga clic en Activate para confirmar

✅ Checkpoint: Su receta debería aparecer ahora como "Activa" en la lista de recetas.

Paso 2: Acceder al Editor de Recetas​

2.1 Entrar en el Modo de Edición​

  1. Haga clic en Edit junto a su receta activa
  2. Haga clic en Open Editor para confirmar y lanzar el editor de recetas

Ahora verá la interfaz del Editor de Recetas con varias secciones de configuración.

Paso 3: Configurar la Configuración de Imagen de la Cámara​

3.1 Abrir Configuración de Imagen​

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

3.2 Ajustar Configuración de Enfoque​

El Enfoque es crítico para una clasificación precisa:

  1. Coloque las brocas dentro del campo de visión de la cámara
  2. Ajustar Enfoque usando cualquiera de:
    • 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 los cambios de enfoque en tiempo real
  • Concéntrese en las características más importantes (flautas de la broca, geometría de la punta)
  • Asegúrese de que toda la profundidad de sus objetos esté en foco

3.3 Optimizar la Configuración de Exposición​

Una exposición adecuada garantiza una calidad de imagen constante:

  1. Ajustar 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 sobreexpuestas (blanco puro)
    • Las sombras no oculten características importantes

3.4 Configurar la Iluminación LED​

La iluminación afecta significativamente la precisión de clasificación:

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

3.5 Ajustar Configuraciones de Gamma​

El 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

3.6 Guardar Configuraciones de Imagen​

  1. Revisar todos los ajustes en la vista previa en vivo
  2. Haga clic en Save Imaging Settings para aplicar la configuración

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

Step 4: Configure Template Image and Alignment​

4.1 Navegar a Template Image and Alignment​

  1. Haga clic en "Template Image and Alignment" en el menú de migas, O
  2. Utilice el menú desplegable para seleccionar "Template Image and Alignment"

4.2 Omita el Alineador (Para Este Tutorial)​

Dado que las brocas se colocarán de forma consistente:

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

Cuándo usar el Alineador: Use el alineador cuando las piezas lleguen en posiciones u orientaciones variables. Para este tutorial, asumimos una colocación de piezas consistente.

Step 5: Set Up Inspection ROI​

5.1 Navegar a Configuración de Inspección​

  1. Haga clic en "Inspection Setup" en el menú de migas

5.2 Definir Región de Interés​

La ROI define dónde ocurrirá la clasificación:

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

5.3 ROI Best Practices​

Qué hacerQué no hacer
Incluir todas las características importantesHacer que la ROI sea demasiado grande (incluye ruido)
Dejar un borde pequeño alrededor del objetoCortar partes del objeto
Centrarse en la posición esperada del objetoIncluir múltiples objetos en una ROI
Mantener un tamaño de ROI consistente entre imágenesCambiar la ROI entre capturas

5.4 Guardar Configuración de ROI​

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

✅ Punto de Verificación: La ROI debería enmarcar de forma consistente las brocas, independientemente de su tamaño específico.

Step 6: Train Classification Model​

6.1 Navegar al Bloque de Clasificación​

6.2 Crear Clases de Clasificación​

Crearás clases para diferentes tamaños de brocas:

Ejemplos de Clases:

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

6.3 Capturar Imágenes de Entrenamiento​

Para cada clase, capture al menos 5 imágenes diferentes:

Clase 1: Brocas pequeñas​

  1. Coloque una broca pequeña en la ROI
  2. Haga clic en Capture para tomar la imagen de entrenamiento
  3. Etiquetar la imagen como "Small"
  4. Repetir con 4 brocas pequeñas más (distintas orientaciones/posiciones)

Clase 2: Brocas medianas​

  1. Coloque una broca media en la ROI
  2. Capturar y etiquetar como "Medium"
  3. Repetir 4 veces más con diferentes brocas medianas

Clase 3: Brocas grandes​

  1. Coloque una broca grande en la ROI
  2. Capturar y etiquetar como "Large"
  3. Repetir 4 veces más con diferentes brocas grandes

6.4 Mejores Prácticas de Imágenes de Entrenamiento​

Mejores PrácticasPor qué es importante
Usar diferentes ejemplosMejora la generalización del modelo
Variar orientacionesManeja variaciones de posicionamiento en el mundo real
Incluir casos límiteMejor detección de límites entre clases
Mantener una iluminación constanteReduce errores dependientes de la iluminación
5 o más imágenesProporciona datos de entrenamiento suficientes

6.5 Revisión y Verificación de Etiquetas​

  1. Verifique todas las imágenes etiquetadas
  2. Asegúrese de asignar las clases correctas
  3. Elimine cualquier ejemplo etiquetado incorrectamente

6.6 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. Selección de recuento de iteraciones:
    • Más iteraciones = Mejor precisión
    • Más iteraciones = Mayor tiempo de entrenamiento
  4. Haga clic en Start Training

6.7 Monitorizar el Progreso del Entrenamiento​

El modal de progreso de entrenamiento muestra:

  • Número de iteración actual
  • Precisión de entrenamiento (%)
  • Tiempo estimado de finalización

Controles de Entrenamiento:

  • Detener Entrenamiento: Detener el entrenamiento si es necesario
  • Finalizar Entrenamiento Temprano: Detener cuando la precisión sea suficiente

Consejos de Entrenamiento:

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

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

Step 7: Test Your Classifier​

7.1 Acceder a Live Preview​

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

7.2 Pruebas de Validación​

Pruebe cada clase de forma sistemática:

Tipo de PruebaResultado EsperadoAcción si Falla
Known Small BitClasificada como "Small" >80% confianzaAñadir más imágenes de entrenamiento
Known Medium BitClasificada como "Medium" >80% confianzaRevisar la precisión de etiquetado
Known Large BitClasificada como "Large" >80% confianzaReentrenar con más ejemplos
Empty ROINo hay clasificación o confianza bajaAjustar umbrales de confianza

7.3 Solución de Problemas de Clasificación​

ProblemaCausas PosiblesSoluciones
Baja confianzaDatos de entrenamiento insuficientesAgregar más imágenes de entrenamiento
Clasificaciones incorrectasCalidad de imagen deficienteMejorar iluminación/foco
Resultados inconsistentesLa ROI incluye ruido de fondoReducir el tamaño de la ROI
Clases confundidasObjetos de aspecto similarAñadir más ejemplos distintivos

Step 8: Configurar la Lógica de Paso/Fracaso​

8.1 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 (breadcrumb), O
  2. Seleccione "Configure I/O" desde el Editor de Recetas

8.2 Localizar el Nodo de Lógica de Clasificación​

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

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

8.3 Configurar la Lógica de Clasificación​

  1. Haga doble clic en el Classification Logic Node
  2. Configurar ajustes:

Selección de ROI​

  • Seleccione su ROI desde el desplegable "Inspection Region"

Umbral de Confianza​

  • Establezca el umbral de confianza (típicamente 70-85%)
  • Umbral más alto = Clasificación más estricta
  • Umbral más bajo = Clasificación más permisiva

Selección de Clase Objetivo​

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

Lógica de múltiples ROI (Avanzado)​

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

8.4 Configuraciones de ejemplo de Pass/Fail​

Configuración 1: Aprobación por tamaño​

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 bits pequeños​

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

8.5 Despliegue de la Configuración 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 9: Pruebas y Validación Final​

9.1 Prueba de extremo a extremo​

Pruebe el flujo de inspección completo:

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

9.2 Lista de verificación de validación de producción​

Caso de pruebaResultado esperado✓
Objeto de clase objetivoPaso resultante☐
Objeto de clase no objetivoFallo resultante☐
ROI vacíoFallo resultante☐
Objeto parcialmente obstruidoNivel de confianza apropiado☐
Condiciones de iluminación deficientesRendimiento consistente☐

9.3 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 el posicionamiento de ROI
  5. Volver a entrenar con el modo "Accurate"

¡Felicidades!​

¡Ha creado con éxito su primer modelo de clasificación! Su sistema OV80i 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 flujos de producción mediante controles de E/S

Próximos pasos​

now that you've mastered single-ROI classification, consider exploring:

Técnicas de Clasificación Avanzadas​

  • 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 automatizada
  • Registro de datos para el seguimiento de la calidad
  • Gestión de recetas para múltiples líneas de producto

Optimización de Modelos​

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

🔗 Ver También​

Guía de Solución de Problemas​

Problemas Comunes y Soluciones​

ProblemaSíntomaSolución
Precisión deficienteLas clasificaciones suelen ser incorrectasAñada más imágenes de entrenamiento diversas
Rendimiento lentoTiempos de procesamiento largosReducir el tamaño de ROI, optimizar la iluminación
Resultados inconsistentesEl mismo objeto produce diferentes resultadosMejorar el posicionamiento de la pieza, verificar el enfoque
Falsos positivosLa ROI vacía muestra la clasificaciónAumentar el umbral de confianza
Falla durante el entrenamientoEl modelo no se entrena correctamenteVerifique la calidad de las imágenes y asegúrese de tener 5 o más imágenes por clase

Cómo obtener ayuda​

Si encuentra problemas que no se cubren en este tutorial:

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

¡Tutorial completo! Ahora dispone de 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.