DOCUMENTACIÓN CON IA
¿Qué desea saber?
Clasificador vs. Segmentador
Esta es la pregunta más común al crear una receta. Aquí tiene un marco claro.
Para explicaciones visuales con simuladores interactivos, diagramas y un entorno práctico para cada tipo de modelo, consulte:
- Entendiendo el Clasificador — cómo se anidan los Tipos, Clases y ROIs; un entorno interactivo del clasificador
- Entendiendo el Segmentador — máscaras a nivel de píxel, paletas, conteo y medición; un entorno interactivo estilo pintura del segmentador
Clasificador
Un clasificador examina cada recorte de ROI y lo asigna a una categoría: aprobado, rechazado, presente, ausente, rayado, bueno, o cualquier clase que usted defina.
Piénselo como clasificar tarjetas en pilas. La IA observa todo el recorte y dice "esto va en la pila de aprobados" o "esto va en la pila de rechazados."
Use un clasificador cuando:
- Necesite decisiones aprobado/rechazado o de múltiples clases
- Sus ROIs sean lo suficientemente pequeñas como para mostrar claramente el defecto
- La velocidad de etiquetado sea importante (los clasificadores son mucho más rápidos de etiquetar)
- Esté verificando la presencia/ausencia de una característica
- Ejemplos: tornillo presente/ausente, conector asentado/no asentado, etiqueta correcta/incorrecta
Para un recorrido más profundo con el entorno interactivo, lea Entendiendo el Clasificador.
Segmentador
Un segmentador examina cada recorte de ROI a nivel de píxel e identifica exactamente qué píxeles pertenecen a un defecto.
Piénselo como resaltar con un marcador. La IA circula exactamente dónde está el defecto, no solo si existe uno.
Use un segmentador cuando:
- Necesite localización de defectos a nivel de píxel (¿dónde exactamente está el rayón?)
- Necesite medir el tamaño o área del defecto
- Sus ROIs deban ser grandes pero esté buscando defectos pequeños
- Necesite contar múltiples defectos en una región
- Ejemplos: rayones superficiales, manchas, grietas, calidad de soldadura, mediciones dimensionales
Para un recorrido más profundo con el entorno interactivo, lea Entendiendo el Segmentador.
Comparación
| Aspecto | Clasificador | Segmentador |
|---|---|---|
| Qué le indica | Categoría (aprobado/rechazado/etc.) | Píxeles exactos del defecto |
| Esfuerzo de etiquetado | Bajo: seleccione una clase por imagen | Alto: pintar los píxeles del defecto |
| Datos necesarios | 10-15 imágenes por clase para comenzar | Similar, pero el etiquetado toma más tiempo |
| Tamaño de ROI | Funciona mejor con ROIs pequeñas | Maneja mejor ROIs más grandes |
| Velocidad | Rápido | Igualmente rápido cuando está optimizado |
| Ideal para | Presencia/ausencia, decisiones de categoría | Rayones, manchas, mediciones, detección a nivel de píxel |
La zona de superposición
Existe una superposición real. Muchas inspecciones podrían funcionar con cualquiera de los dos enfoques. Si no está seguro:
- Comience con un clasificador. Es más simple de configurar y más rápido de etiquetar
- Si descubre que el clasificador no es lo suficientemente preciso (no puede detectar defectos pequeños en áreas grandes, o necesita medición), cambie a un segmentador
- Pregunte al AI Assistant en tools.overview.ai. Describa su aplicación y le recomendará el mejor enfoque
Use el Defect Creator Studio para generar imágenes sintéticas fotorrealistas de defectos para cualquiera de los dos enfoques — describa el defecto en inglés sencillo y obtenga imágenes listas para entrenamiento en segundos.
OV20i vs OV80i
- OV20i: Elija uno por receta, ya sea un clasificador o un segmentador
- OV80i: Soporte multimodelo. Combine ambos en una sola receta para la misma captura