DOCUMENTACIÓN CON IA
¿Qué desea saber?
Reentrenar el Modelo
Esta página explica cuándo y cómo reentrenar su modelo de AI en el sistema OV10i, ya sea que utilice Clasificación o Segmentación, para mantener inspecciones precisas a medida que cambian las piezas o las condiciones de producción.
Vea este tema en acción: OV Auto-Defect Creator Studio
El rendimiento de la AI depende de la relevancia de los datos de entrenamiento. Reentrene cuando las piezas, condiciones o requisitos de inspección evolucionen.
¿Cuándo Debe Reentrenar?
El reentrenamiento garantiza que el modelo se mantenga al día con las realidades de la producción. Aplique esta guía 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 (por ejemplo, ahora detecta defectos superficiales o grasa)
- Ha cambiado el fixture, robot o la presentación de la pieza
- La iluminación ha cambiado significativamente (por ejemplo, reflejos, ángulo, intensidad)
- La precisión ha disminuido — más falsos positivos/negativos
- Necesita umbrales de confianza más estrictos o resultados más precisos
- El modelo muestra signos de sobreajuste o falta de generalización
Cómo Reentrenar (para Ambos Tipos de Modelos)
-
Capture nuevas imágenes de muestra desde su configuración de producción actual
-
Para Clasificación: Etiquete imágenes o ROIs con nombres de clase
Para Segmentación: Dibuje máscaras a nivel de píxel sobre los 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 – Único modo, optimizado para precisión
- Clasificación:
-
Ejecute el entrenamiento dentro de la interfaz de Recetas
-
Revise los resultados del modelo y pruebe inspecciones en vivo
-
Despliegue el nuevo modelo cuando la confianza y la cobertura cumplan con las expectativas
Guía Rápida de Tipos de Modelos
| Tipo de Modelo | Mejor Para | Modos de Entrenamiento | Salida |
|---|---|---|---|
| Clasificación | Decisiones de bueno/malo o estados discretos | Rápido, Preciso | Clase de imagen completa o ROI |
| Segmentación | Mapeo de defectos o regiones a nivel de píxel | Solo Preciso | Máscara etiquetada (áreas resaltadas) |
Casos de Uso de Ejemplo
| Ejemplo | Tipo de Modelo |
|---|---|
| Detectar pernos faltantes | Clasificación |
| Verificar rayones o abolladuras | Segmentación |
| Verificar la presencia de grasa | Clasificación o Segmentación (depende de la precisión requerida) |
| Medir la cobertura de espuma | Segmentación |
Mejores Prácticas para Reentrenar
- ✅ Use siempre imágenes frescas de producción
- ✅ Incluya una mezcla de casos aprobado/rechazado, especialmente casos límite
- ✅ Use al menos 30–50 imágenes por clase (Clasificación)
- ✅ Asegúrese de que los límites de los ROI o las máscaras coincidan con el diseño de la pieza
- ✅ Use el modo Preciso antes del despliegue
- ❌ No entrene con imágenes borrosas, con poca luz o desalineadas