DOCUMENTACIÓN CON IA
¿Qué desea saber?
Herramientas de Inspección: Cuál Usar
OV Spark Pro incluye siete herramientas. La parte difícil no es configurarlas, es elegir la correcta, así que empiece por lo que intenta verificar en lugar de los nombres de las herramientas.
¿Qué necesitas verificar?
Elige la descripción más cercana. La mayoría de las recetas combinan varias herramientas, así que puedes regresar y agregar otra una vez que la primera esté funcionando.
Configure una
Elegir la herramienta es la mitad del trabajo. Cada herramienta a continuación incluye una demostración en vivo del único ajuste que decide su veredicto, junto con los pasos que la cámara le guía, los valores predeterminados reales y los errores que más tiempo cuestan.
Localiza la pieza para que todas las demás herramientas inspeccionen el mismo punto. A menos que una base de sujeción mantenga la pieza idéntica en cada ciclo, esta es la herramienta 1 y todo lo demás la referencia.
Lo que realmente haces
- Agrégalo primero. El orden en la lista de herramientas es el orden en que se ejecutan, y el alineador debe ejecutarse antes que cualquier cosa que le siga.
- Configurar. Presiona Mi pieza está en posición, vamos a capturar para congelar una pieza buena, luego agrega de 1 a 3 regiones de plantilla sobre características que siempre estén presentes, lo más separadas que puedas.
- Vista Previa en Vivo. Mueve piezas reales por el cuadro y ajusta el umbral de confianza para que las piezas buenas queden claramente por encima de él.
- Apunta tus otras herramientas hacia él. Cada herramienta tiene su propio paso de Alineador donde eliges este alineador, y sus regiones entonces siguen a la pieza.
Entrenamiento (opcional)
Configuraciones que importan
| Configuración | Rango | Predeterminado | Qué controla |
|---|---|---|---|
| Rango de rotación | 0 a 180 grados | 15 grados | Qué tanta rotación se busca. Un rango estrecho también sirve como rechazo por orientación. |
| Sensibilidad | 0 a 2 | 1.0 | Qué tan agresivamente se detectan los bordes. Súbelo solo hasta que los resaltados se mantengan en verde. |
| Umbral de confianza | 0 a 1 | 0.5, recomendado 0.6 a 0.9 | Qué tan seguro debe estar el alineador antes de dar la pieza por encontrada. |
Cómo aprueba o falla
- El alineador no emite veredicto sobre la pieza. Solo decide si la pieza fue encontrado.
- Si no se encuentra, cada herramienta que la referencia omitido, y el Paso 4 Veredicto decide si eso cuenta como falla.
Lo que reporta
Si la pieza fue encontrada, su confianza, posición central, rotación y tiempo de procesamiento.
A qué poner atención
- Nunca ancles a una etiqueta, calcomanía o defecto. El alineador seguirá la etiqueta en lugar de la pieza, y arrastrará con ella cada región de inspección.
- Separa tus anclas. Dos anclas muy cercanas entre sí dan casi nulo soporte de rotación, y es el error de configuración más común.
- Valídalo antes de construir cualquier cosa encima. Corregir el alineador después implica rehacer cada herramienta que lo referencia.
Esta es la versión corta. La página Alineación tiene el recorrido completo de cuatro pasos y un laboratorio con pieza de referencia que muestra por qué la dispersión importa.
La alineación tiene su propio recorrido en la página Alineación, ya que casi todas las recetas comienzan con ella.
El mismo catálogo, en la cámara
Encontrará el mismo conjunto bajo Add tool en el editor de recetas:
Tiene un asistente de AI integrado en la parte inferior: Not sure which one? Describe the check in your own words, con sugerencias como "Is the connector fully seated?" y "The part lands at a different angle every time." Si prefiere describir el problema en lugar de elegir de una lista, utilícelo.
El conjunto completo
| Herramienta | Categoría | Entrenamiento | Qué hace |
|---|---|---|---|
| AI Classification | AI | En el dispositivo | Clasifica una región en una de sus clases entrenadas |
| AI Count | AI | En el dispositivo | Detecta y cuenta objetos, los juzga contra una cantidad esperada |
| AI Segmentation | AI | En el dispositivo | Delinea características píxel por píxel, juzga por área y conteo de blobs |
| AI OCR | AI | Ninguno, ajuste opcional | Lee texto impreso o grabado y verifica lo que dice |
| Barcode Read | Clásica | Ninguno | Lee un código 1D o 2D y verifica lo que dice |
| Coincidencia de color | Clásica | Ninguno | Verifica que una región tenga el color correcto e informa qué tan desviado está |
| Alineación | Alineación | Ninguno | Localiza la pieza para que todas las demás herramientas inspeccionen el mismo punto |
Alineación, AI OCR, Barcode Read y Coincidencia de color funcionan en cuanto dibuja una región y define sus reglas. Solo Classification, Count y Segmentation aprenden de sus ejemplos. Si una de las herramientas sin entrenamiento resuelve su problema, será más rápida de desplegar y más fácil de mantener.
Cuánto puede contener cada herramienta
| Herramienta | Límite |
|---|---|
| AI Classification | 64 regiones, 16 clases |
| AI Segmentation | 64 regiones, 64 clases |
| AI Count | 256 piezas marcadas en la imagen maestra |
| AI OCR | 16 campos, 8 patrones |
| Coincidencia de color | 10 muestras de referencia |
El editor le impide agregar más allá de un límite. Si una receta necesita más, divida el trabajo entre dos herramientas del mismo tipo.
Importe imágenes que ya tiene
No tiene que capturar cada imagen de plantilla o de entrenamiento en vivo. Siempre que una herramienta solicite una imagen, también puede elegir una de la Biblioteca de la cámara o cargar una desde su computadora.
Busque Usar imagen existente junto al botón de captura, dondequiera que una herramienta le pida capturar: la plantilla del alineador, la referencia y las capturas de entrenamiento en los pasos Configuración y de etiquetado de cada herramienta, la imagen maestra de AI Count y las muestras de Coincidencia de color. Los pasos que necesitan una imagen toman una; los pasos que construyen un conjunto de entrenamiento toman varias a la vez.
Esto abre el selector:
| Pestaña | Cómo funciona |
|---|---|
| Desde la biblioteca | Filtre por Capture ID, Trigger ID, hora de captura, receta o veredicto, marque las capturas que desee y presione Importar |
| Cargar desde la computadora | Arrastre archivos JPEG o PNG a la página, o haga clic para seleccionarlos, luego presione Importar |
| Desde el conjunto de datos | Se muestra cuando una herramienta ya tiene un conjunto de entrenamiento, para que pueda reutilizar una de sus imágenes como referencia |
Las imágenes importadas llevan una insignia Importada, y cada archivo informa si se incorporó o por qué no lo hizo.
Una imagen cargada debe tener la resolución propia de la cámara, 2592×1944 en OV Spark Pro, como JPEG o PNG de 8 bits. Se rechaza si tiene un tamaño diferente, es de 16 bits, tiene un canal de transparencia, lleva rotación EXIF o supera los 32 MiB. La cámara nunca reescala una carga, porque las regiones y las plantillas se almacenan en píxeles del sensor. La fuente segura es una imagen que tomó esta cámara, exportada desde su Biblioteca.
La cámara elimina las capturas no fijadas más antiguas a medida que se llena el almacenamiento, y una captura cuya imagen se ha perdido no puede ser importada. Cuando una pieza muestre un defecto en el que querrá entrenar, fíjela en la Biblioteca.
La alineación es lo primero
Si sus piezas no están sujetas en un dispositivo, la Alineación es casi siempre la primera herramienta en la receta. Enseña a la cámara un patrón de referencia, encuentra ese patrón en cada cuadro e informa dónde está realmente la pieza.
Las demás herramientas luego hacen referencia al alineador, de modo que sus regiones siguen a la pieza en lugar de quedar fijadas al cuadro. Sin esto, una pieza que llega 5 mm a la izquierda arrastra consigo cada región, y las piezas buenas comienzan a fallar sin razón visible.
Las herramientas AI con más profundidad
Clasificación AI
Úsela cuando la respuesta es una categoría. Presente o ausente, instalado o faltante, roto o intacto, bueno o malo, qué variante, qué grado de defecto.
Dibuje una o más regiones, etiquete un puñado de imágenes de ejemplo por clase y entrene en el dispositivo en segundos. En tiempo de ejecución, cada región se clasifica y se evalúa contra las reglas de veredicto que haya establecido.
Funciona mejor cuando la diferencia es visual y puede mostrar ejemplos de cada resultado.
El etiquetado es todo el trabajo aquí: cada región recibe una clase en cada imagen capturada. Pruébelo:
Toca un tornillo para alternar entre las tres clases. La tabla de salida a la derecha se actualiza en vivo y el veredicto global refleja la regla que escribas en el Bloque IO.
Toca un chip para resaltar solo esa clase.
AI Count
Úselo cuando la respuesta es un número. Pastillas en un blíster, pines en un conector, artículos en una bandeja.
Etiquete los objetos en algunas imágenes capturadas y entrene un pequeño detector en el dispositivo. En ejecución, la herramienta cuenta cada coincidencia dentro de la región y aprueba o rechaza según el rango de conteo que establezca.
Necesita una imagen maestra capturada antes de poder etiquetar.
AI Segmentation
Úselo cuando la respuesta es cuánto. Extensión de contaminación, cobertura de recubrimiento, tamaño del defecto.
Pinte una máscara de píxeles sobre cada clase de interés en un puñado de imágenes, luego entrene en el dispositivo. En ejecución, la herramienta mide el área y el conteo de blobs de cada clase dentro de la región y aprueba o rechaza según el mínimo y máximo que establezca por clase.
El entrenamiento puede comenzar en cuanto se pinta una máscara en una imagen, y un modelo entrenado con solo unas pocas imágenes ya es útil. Más ejemplos variados siguen dando un mejor modelo.
Esta es la que más trabajo requiere para configurar, así que recúrrala cuando un simple aprobado o rechazado genuinamente no sea suficiente. El trabajo está en pintar:
Elige una clase a la derecha y luego arrastra para pintar. La cobertura de píxeles se actualiza conforme pintas, y el veredicto aplica una regla de ejemplo RECHAZADO cuando total > 2%. Presiona Pintado automático para ver un etiquetado canónico.
AI OCR
Úselo cuando necesite leer texto. Códigos de lote, fechas de caducidad, números de serie.
Dibuje un campo por cada línea de texto, declare lo que ese campo puede contener y, opcionalmente, fije su formato o una regla de calendario, para que una fecha caducada falle en lugar de simplemente ser leída. Funciona de inmediato sin entrenamiento.
Las herramientas clásicas
Barcode Read
Lee un código de barras 1D (Code 128, EAN-13) o un código 2D (Data Matrix, QR) y reporta el texto decodificado. Aprobar significa que se leyó un código y, si establece un patrón esperado, que el texto coincide.
En todas partes en esta página el consejo es recortar ajustadamente. Los códigos de barras son la excepción. Los códigos necesitan espacio en blanco a su alrededor para decodificarse, así que dibuje la región alrededor del área donde aparece el código, no ajustada al código mismo.
La diferencia no es marginal: una caja ajustada midió 21 decodificaciones exitosas de 300, mientras que el mismo código con el doble de margen leyó 158 de 300. Incluya también el código completo, ya que medio código se lee como nada.
Si el código es demasiado pequeño en el cuadro, acerque la cámara. Agrandar la región no ayudará, y una región que cubra la mayor parte del cuadro puede tardar más de un segundo en buscar.
Color Match
Dibuje una región sobre el color a verificar y establezca una referencia a partir de muestras o manualmente. Cada inspección reporta el color promedio de la región, su distancia ΔE2000 desde la referencia, y una puntuación de coincidencia derivada de ella:
score = 100 - 4 x deltaE
La herramienta aprueba cuando la puntuación está en o por encima de su umbral, el cual tiene un valor predeterminado de 70. Bájelo si las piezas buenas fallan, súbalo si las piezas malas pasan.
Sin entrenamiento. Se ejecuta tan pronto como se establecen la región y la referencia.
ΔE aquí es relativo a esta cámara bajo esta luz. Compare las piezas entre sí, nunca con una lectura de laboratorio. Establezca primero un balance de blancos manual en configuración de imagen, porque el balance de blancos automático se readapta cuando el color de la pieza cambia, que es precisamente lo que está intentando medir.
Elegir entre decisiones difíciles
| Si está indeciso entre | Elija | Porque |
|---|---|---|
| Clasificación y Segmentación | Clasificación | Si una respuesta de aprobado o rechazado es suficiente, se entrena más rápido y se ejecuta de forma más ligera |
| Clasificación y Conteo | Conteo | Si el número en sí es la especificación, no solo la presencia |
| Conteo y Segmentación | Segmentación | Si los objetos se fusionan y no se pueden separar |
| OCR y Lectura de código | Lectura de código | Si la marca es un código. Es más rápido y confiable que leer texto |
| Coincidencia de color y Clasificación | Coincidencia de color | Si la verificación es genuinamente sobre el tono. No requiere entrenamiento |