Paso 3: Regiones de Interés (ROIs)

Ahora que su alineación está funcionando, es momento de indicarle a la cámara dónde mirar. Esto se hace dibujando Regiones de Interés (ROIs): rectángulos en la imagen que definen las áreas que la AI analizará.

Buena alineación = ROIs más pequeñas = mejor precisión

El alineador mueve dinámicamente sus cajas de inspección para rastrear la pieza a medida que se desplaza y rota. Esto significa que no necesita agregar relleno adicional a sus ROIs para compensar el movimiento de la pieza. Puede dibujarlas ajustadas alrededor de la característica, lo que le da a la AI una vista más limpia y enfocada, y requiere menos datos de entrenamiento. Si sus ROIs parecen demasiado grandes o su AI está teniendo dificultades, regrese y revise primero su configuración de alineación.

Terminología clave

• Tipo de Inspección: Una categoría con un conjunto de datos y un conjunto de clases compartidos. Ejemplo: "Tornillos" con clases "presente" y "ausente"
• Región de Interés (ROI): Una ubicación específica en la pieza. Ejemplo: "Tornillo_1", "Tornillo_2", "Tornillo_3", todos compartiendo el tipo de inspección "Tornillos"

Puede tener múltiples tipos de inspección en una sola imagen. Por ejemplo: "Tornillos" (10 ROIs) y "Conectores" (2 ROIs), cada uno con sus propias clases y datos de entrenamiento.

Por qué importa el tamaño de la ROI

Esta es la segunda mayor fuente de frustración de los clientes (después de la alineación). Vamos a explicar por qué.

El límite de 512x512 píxeles

Crítico: las ROIs mayores a 512x512 píxeles pierden información

Cada ROI se recorta de la imagen completa y se alimenta al modelo de AI de forma individual. El tamaño máximo que acepta el modelo de AI es de 512 x 512 píxeles. Si su ROI es más grande que eso, la cámara la reduce de tamaño para ajustarla, y usted pierde detalle de forma permanente.

Piénselo como tomar una foto de alta resolución y reducirla a una miniatura. Los detalles finos desaparecen.

Más pequeño es mejor, y aquí está el porqué

Imagine que está buscando un tornillo faltante. Podría dibujar una ROI gigante que cubra toda la placa, o una ROI pequeña que solo cubra el área del tornillo.

Con una ROI pequeña:

• El tornillo domina el recorte, por lo que es obvio para la AI lo que está buscando
• Necesita menos imágenes de entrenamiento (la relación señal-ruido es alta)
• El procesamiento es más rápido
• Si la ROI es menor a 512x512, no se pierde información

Con una ROI grande:

• El tornillo es un pequeño detalle en un mar de fondo
• La AI necesita más datos para aprender qué es importante
• Si la ROI excede 512x512, el recorte se reduce de tamaño y el tornillo se vuelve aún más pequeño
• El procesamiento toma más tiempo

La técnica de cuadrícula para inspección de imagen completa

¿Qué pasa si necesita inspeccionar la imagen completa en busca de pequeños defectos (como rayones a lo largo de una superficie)? No use una ROI gigante. En su lugar, coloque en mosaico múltiples ROIs pequeñas en un patrón de cuadrícula:

Cada ROI pequeña preserva la resolución completa. Si cualquier ROI individual falla, toda la inspección puede fallar. Obtiene lo mejor de ambos mundos: cobertura completa con detalle completo.

Configurando sus ROIs

1. Crear un Tipo de Inspección

Navegue a Inspection Setup en su editor de recetas.

Renombre "Inspection Type 1" a algo significativo, como "Tornillos", "Calidad_Superficie" o "Verificacion_Conector". Este nombre es importante porque aparece en sus datos de salida y en los flujos de Node-RED.

2. Defina sus clases

Agregue las clases que este tipo de inspección necesita. Para un clasificador, esto podría ser:

• Aprobar / Fallar
• Presente / Ausente
• Bueno / Rayado / Agrietado

Manténgalo simple al principio. Siempre puede agregar clases más adelante.

3. Dibuje sus ROIs

Haga clic en + Add Region of Interest (ROI). Aparece un rectángulo amarillo en la imagen.

• Arrástrelo a la posición correcta
• Cambie su tamaño arrastrando las esquinas
• Hágalo lo suficientemente grande para contener la característica que está inspeccionando
• Renómbrelo de "New ROI" a algo descriptivo (por ejemplo, "Tornillo_Superior_Izquierdo")

4. Repita para cada ubicación

Si está inspeccionando 10 tornillos, cree 10 ROIs, una por cada ubicación de tornillo. Todas comparten el mismo Tipo de Inspección y conjunto de datos.

Atajo de copiar-pegar

Nombre su primera ROI como "Connector 1" y haga clic en copiar. Automáticamente crea "Connector 2", "Connector 3", etc. con nombres que se incrementan automáticamente. Mucho más rápido que crear cada una desde cero.

Mejor práctica: asigne a cada ROI un nombre único

Nombre cada ROI a medida que la agrega, y haga que cada nombre sea único, no solo descriptivo: "Tornillo_Superior_Izquierdo" y "Tornillo_Inferior_Derecho", nunca dos regiones llamadas "Tornillo". Los nombres únicos son la forma de distinguir las regiones en los resultados, los datos de salida guardados y los flujos de Node-RED, por lo que cuando una ROI falla, usted sabe exactamente qué ubicación revisar.

5. Verifique con Live Preview

Active Live Preview Mode y verifique que:

• Todas las ROIs estén posicionadas correctamente en la pieza
• Las ROIs se muevan con la alineación (si está usando el alineador)
• Cada ROI contenga completamente la característica que desea inspeccionar
• Ninguna ROI sea más grande de lo necesario

Pautas de dimensionamiento de ROI

Propósito de la ROI	Recomendación de tamaño
Característica única (tornillo, conector, etiqueta)	Lo suficientemente grande para contener la característica con un pequeño margen
Área de superficie para defectos	Cuadrícula de pequeños mosaicos, cada uno menor a 512x512 píxeles
Característica grande que necesita detalle	Use un segmentador en lugar de un clasificador
Verificación de presencia/ausencia	Pequeña; la característica está o no está

Cuándo usar muchas ROIs

No tenga miedo de usar muchas ROIs. Puede usar docenas o incluso cientos. Beneficios:

• Datos de entrenamiento compartidos. Todas las ROIs del mismo tipo de inspección comparten un conjunto de datos. 10 ROIs de tornillos significan 10x los datos de entrenamiento por captura.
• Procesamiento más rápido. Muchos recortes pequeños se procesan más rápido que uno grande.
• Mejor precisión. Cada recorte pequeño tiene una alta relación señal-ruido.
• Reportes granulares. Puede ver exactamente cuál ROI falló.

Cuándo las ROIs necesitan ser grandes

Si realmente necesita una ROI grande para encontrar pequeños defectos (como pequeños rayones a lo largo de una superficie grande), considere usar un segmentador en lugar de un clasificador. Los segmentadores están diseñados para detección a nivel de píxel y manejan mejor las áreas grandes.

Lista de verificación de Regiones de Interés (ROIs)

Antes de continuar, confirme:

• Tipos de inspección creados con nombres significativos
• Clases definidas para cada tipo de inspección
• ROIs dibujadas, lo suficientemente grandes para contener la característica
• ROIs nombradas descriptivamente (por ejemplo, "Tornillo_Superior_Izquierdo")
• Todas las ROIs se mueven correctamente con la alineación en Live Preview
• Ninguna ROI excede 512×512 píxeles (verifique las advertencias de reducción de escala)

¿Listo para enseñar a la AI? Continúe al Paso 4: Entrene su AI.