Usando un Clasificador (Ejemplo de ROI único)

Este tutorial te guía para crear tu primer modelo de clasificación en el sistema de cámaras OV10i. Aprenderás a configurar un clasificador de una única 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 y rechazo configurable.

Tiempo estimado: 45-60 minutos

Nivel de habilidad: Principiante

Prerrequisitos: Sistema de cámaras OV10i configurado y conectado

Paso 1: Crear una Nueva Receta de Clasificación

1.1 Acceder a la Creación de Recetas

1. Navegue a la página Todas las Recetas en su interfaz OV10i
2. Haga clic en + New Recipe en la esquina superior derecha

1.2 Configurar los Ajustes de 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 nomenclatura: Incluya el tipo de objeto y la versión para facilitar la identificación
2. Seleccione el Tipo de Receta: Elija "Classification" desde el menú desplegable
3. Haga clic en OK para crear la receta

1.3 Activar y Abrir el Editor de Recetas

1. Localice su nueva receta en la lista Todas las Recetas (aparecerá como "Inactivo")
2. Haga clic en Activate en el lado derecho de la entrada de la receta
3. Haga clic en Activate and go to editor para confirmar y lanzar el editor de recetas

✅ Checkpoint: La receta está ahora "Active" con el Editor de Recetas mostrado.

Paso 2: Configurar la Imagen de la Cámara

2.1 Abrir la Configuración de Imagen

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

2.2 Ajustar Configuración de Enfoque

El enfoque es crítico para una clasificación precisa:

1. Coloque sus brocas en el campo de visión de la cámara
2. Ajuste el Enfoque usando cualquiera de las siguientes opciones:
   • El control deslizante, O
   • Entrada manual de valores
3. Pruebe distintas 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
• Enfoque en las características más importantes (flautas de la broca, geometría de la punta)
• Asegúrese de que toda la profundidad de sus objetos esté en enfoque

2.3 Optimizar los Ajustes de Exposición

Una exposición adecuada garantiza una calidad de imagen consistente:

1. Ajuste la Exposición usando el control deslizante o la entrada manual
2. Apunte a una iluminación equilibrada donde:
   • Los detalles del objeto sean claramente visibles
   • No haya áreas sobreexpuestas (blanco puro)
   • Las sombras no oculten características importantes

2.4 Configurar la Iluminación LED

La iluminación impacta significativamente la precisión de la clasificación:

1. Seleccione Patrón de Iluminación LED basado en sus objetos:
   • Bright Field: Iluminación de uso general
   • Dark Field: Resalta bordes y defectos de la superficie
   • Side Lighting: Revela textura y variaciones de altura
2. Para brocas, pruebe:
   • Bright field para clasificación de la forma general
   • Side lighting para enfatizar la geometría de las flautas

2.5 Ajustar Configuraciones de Gamma

Gamma controla el contraste de la imagen:

1. Ajustar Gamma para mejorar la visibilidad de las características
2. Los valores bajos iluminan las áreas oscuras
3. Los valores altos aumentan el contraste

2.6 Guardar Configuraciones de Imagen

1. Revise todas las configuraciones en la vista previa en vivo
2. Haga clic en Save Imaging Settings para aplicar la configuración

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

Paso 3: Configurar la Imagen de Plantilla y Alineación

3.1 Navegar a Alineación

1. Haga clic en "Imagen de Plantilla y Alineación" en el menú de migas de pan, O
2. Utilice el menú desplegable para seleccionar "Imagen de Plantilla y Alineación"

3.2 Saltar 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 Alineador: Use el Alineador cuando las piezas lleguen en diferentes posiciones u orientaciones. Para este tutorial, asumimos una colocación consistente de las piezas.

Paso 4: Configurar ROI de Inspección

4.1 Navegar a Configuración de Inspección

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

4.2 Definir ROI (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 completamente la broca
   • Excluya el fondo innecesario
   • Sea lo suficientemente grande para su variante de broca más grande

4.3 Mejores Prácticas de ROI

Hacer	No Hacer
Incluir todas las características importantes	Hacer que la ROI sea demasiado grande (incluye ruido)
Dejar un borde pequeño alrededor del objeto	Cortar partes del objeto
Centrar la posición del objeto esperado	Incluir múltiples objetos en una ROI
Mantener un tamaño de ROI consistente entre imágenes	Cambiar la ROI entre capturas

4.4 Guardar Configuración de ROI

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

Punto de verificación: La ROI debe enmarcar consistentemente las brocas independientemente de su tamaño específico.

Paso 5: Entrenar el Modelo de Clasificación

5.1 Navegar al Bloque de Clasificación

5.2 Crear Clases de Clasificación

Se crearán clases para diferentes tamaños de broca:

Clases de ejemplo:

• Small Bits (1-3mm)
• Medium Bits (4-6mm)
• Large Bits (7-10mm)

5.3 Capturar Imágenes de Entrenamiento

Para cada clase, capture al menos 5 imágenes diferentes:

Clase 1: Small Bits

1. Coloque una broca pequeña en la ROI
2. Haga clic en Capturar para tomar una imagen de entrenamiento
3. Etiquete la imagen como "Small"
4. Repita con 4 brocas pequeñas más (diferentes orientaciones/posiciones)

Clase 2: Medium Bits

1. Coloque una broca mediana en la ROI
2. Capture y etiquete como "Medium"
3. Repita 4 veces más con diferentes brocas medianas

Clase 3: Large Bits

1. Coloque una broca grande en la ROI
2. Capture y etiquete como "Large"
3. Repita 4 veces más con diferentes brocas grandes

5.4 Mejores Prácticas de Imágenes de Entrenamiento

Mejor Práctica	Por qué es importante
Utilice diferentes ejemplos	Mejora la generalización del modelo
Varíe orientaciones	Maneja variaciones de posicionamiento en el mundo real
Incluya casos límite	Mejora la detección de límites entre clases
Mantenga iluminación constante	Reduce errores dependientes de la iluminación
Mínimo de 5 imágenes	Proporciona datos de entrenamiento suficientes

5.5 Revisión y Verificación de Etiquetas

1. Verifique todas las imágenes etiquetadas
2. Asegúrese de que las asignaciones de clase sean correctas
3. Elimine cualquier ejemplo etiquetado incorrectamente

5.6 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. Seleccione la cantidad de iteraciones:
   • More iterations = Better accuracy
   • More iterations = Longer training time
4. Haga clic en Start Training

5.7 Monitoreo del Progreso de Entrenamiento

El modal de progreso de entrenamiento muestra:

• Número de iteración actual
• Porcentaje de precisión de entrenamiento
• Tiempo estimado de finalización

Controles de entrenamiento:

• Abort Training: Detenga el entrenamiento si es necesario
• Finish Training Early: Detenga el entrenamiento cuando la precisión sea suficiente

Consejos de Entrenamiento:

• El entrenamiento se detiene automáticamente cuando se alcanza la precisión objetivo
• La 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 debe alcanzar >85% de precisión de entrenamiento.

Paso 6: Prueba de su Clasificador

6.1 Acceder a la Vista Previa en Vivo

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

6.2 Pruebas de Validación

Pruebe cada clase de forma sistemática:

Tipo de Prueba	Resultado Esperado	Acción si falla
Known Small Bit	Clasificado como "Small" >80% de confianza	Agregar más imágenes de entrenamiento
Known Medium Bit	Clasificado como "Medium" >80% de confianza	Revisar la precisión del etiquetado
Known Large Bit	Clasificado como "Large" >80% de confianza	Volver a entrenar con más ejemplos
Empty ROI	Sin clasificación o baja confianza	Ajustar los umbrales de confianza

6.3 Solución de Problemas de Clasificación

Problema	Causas posibles	Soluciones
Low confidence	Datos de entrenamiento insuficientes	Agregar más imágenes de entrenamiento
Wrong classifications	Mala calidad de imagen	Mejorar la iluminación/enfoque
Inconsistent results	ROI incluye ruido de fondo	Reducir el tamaño de la ROI
Classes confused	Objetos con apariencia similar	Agregar más ejemplos distinguibles

Paso 7: Configurar la Lógica de Pass/Fail

7.1 Ir a IO Block

Asegúrese de que todos los bloques de IA estén entrenados (estado verde) antes de continuar:

1. Haga clic en "IO Block" en el menú de migas de pan, O
2. Seleccione "Configure I/O" desde el Recipe Editor

7.2 Localizar el Nodo de Lógica de Clasificación

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

Colores de nodos: Los nodos morados representan Overview Logic Blocks para operaciones de IA.

7.3 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 de "Inspection Region"

Umbral de Confianza

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

Selección de Clase Objetivo

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

Lógica de Múltiples ROIs (Avanzado)

• Añada más ROIs si es necesario
• Elegir la lógica: Las reglas "Any" o "All" deben pasar

7.4 Configuraciones de Ejemplo de Pass/Fail

Configuración 1: Size-Specific Pass

ROI: Drill_Bit_ROI
Target Class: Medium
Confidence: 80%
Logic: Pass only medium drill bits

Configuración 2: Size Range Pass

ROI: Drill_Bit_ROI
Target Classes: Medium OR Large
Confidence: 75%
Logic: Pass medium or large bits

Configuración 3: Reject Small Bits

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

7.5 Despliegue de la Configuración de Lógica

1. Haz clic en Done en la esquina superior derecha
2. Haz clic en Deploy en la esquina superior derecha del editor de Node-RED
3. Verificar el mensaje de éxito del despliegue

Paso 8: Pruebas y Validación Final

8.1 Pruebas de extremo a extremo

Pruebe el flujo de inspección completo:

1. Coloque objetos de prueba en el área de inspección
2. Inicie la inspección (manual o automática)
3. Verifique los resultados:
   • Clasificación correcta mostrada
   • Indicador correcto de Pass/Fail
   • Rendimiento de tiempo consistente

8.2 Lista de Verificación de Validación de Producción

Caso de Prueba	Resultado Esperado	✓
Objeto de clase objetivo	Pass result	☐
Objeto de clase no objetivo	Fail result	☐
ROI vacío	Fail result	☐
Objeto parcialmente obstruido	Appropriate confidence level	☐
Malas condiciones de iluminación	Consistent performance	☐
Fallo del entrenamiento	El modelo no se entrenará con éxito	☐

8.3 Optimización de Rendimiento

Si los resultados no son satisfactorios:

1. Agregar más imágenes de entrenamiento (casos límite)
2. Ajustar umbrales de confianza
3. Mejorar la consistencia de la iluminación
4. Refinar la posición de ROI
5. Reentrenar con el modo "Accurate"

¡Felicidades!

¡Has creado con éxito tu primer modelo de clasificación! Tu sistema OV10i ahora puede:

• Identificar automáticamente diferentes tamaños de brocas
• Aplicar lógica de pass/fail basada en resultados de clasificación
• Proporcionar puntuaciones de confianza para cada clasificación
• Integrar con flujos de producción a través de controles de I/O

Próximos Pasos

Ahora que has dominado la clasificación de un solo ROI, considera explorar:

Técnicas Avanzadas de Clasificación

• 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 seguimiento de la calidad
• Gestión de recetas para múltiples líneas de productos

Optimización del Modelo

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

🔗 Ver También

• Node-RED Basics
• Overview Node-RED Custom Blocks

Guía de Solución de Problemas

Problemas y Soluciones

Problema	Síntoma	Solución
Poca precisión	Las clasificaciones suelen ser incorrectas	Añadir más imágenes de entrenamiento diversas
Rendimiento lento	Tiempos de procesamiento largos	Reducir el tamaño de ROI, optimizar la iluminación
Resultados inconsistentes	El mismo objeto da resultados diferentes	Mejorar el posicionamiento de la pieza, verificar el enfoque
Falsos positivos	ROI vacío muestra clasificación	Aumentar el umbral de confianza
Fallo del entrenamiento	El modelo no se entrenará con éxito	Verifique la calidad de la imagen, asegure 5 o más imágenes por clase

Obtener ayuda

Si encuentra problemas no cubiertos en este tutorial:

1. Consulte las guías de solución de problemas en la documentación
2. Revise los registros del sistema en busca de mensajes de error
3. Póngase en contacto con el soporte de Overview con:
   • archivo de exportación de recetas
   • imágenes de muestra que muestran el problema
   • detalles de la configuración del sistema

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¡Tutorial completado! Ahora dispone de un sistema de clasificación funcional listo para uso en producción. Recuerde validar regularmente el rendimiento y reentrenar su modelo según sea necesario para mantener la precisión a lo largo del tiempo.