Uso de un clasificador (Ejemplo de ROI única)

Este tutorial le guía a través de la creación de su primer modelo de Clasificación en el sistema de cámaras OV10i. Aprenderá a configurar un clasificador de región de interés (ROI) única para identificar y categorizar automáticamente diferentes tipos de objetos: en este ejemplo, diferentes tamaños de brocas.

Lo que construirá: Un modelo de Clasificación funcional que puede identificar y clasificar automáticamente diferentes tamaños de brocas con lógica configurable de aprobado/rechazado.

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 All Recipes en su interfaz OV10i
2. Haga clic en + New Recipe en la esquina superior derecha

1.2 Configurar los ajustes de la receta

Aparecerá la ventana modal Add A New Recipe:

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 fácil identificación
2. Seleccione el tipo de receta: Elija "Classification" del 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 All Recipes (aparecerá como "Inactive")
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 abrir el editor de recetas

✅ Punto de control: La receta ahora está "Active" con el editor de recetas mostrado.

Paso 2: Configurar los ajustes de imagen de la cámara

2.1 Abrir la configuración de imagen

1. Haga clic en Configure Imaging en la parte inferior izquierda del editor de recetas

2.2 Ajustar la configuración de enfoque

El enfoque es crítico para una clasificación precisa:

1. Posicione sus brocas en el campo de visión de la cámara
2. Ajuste el enfoque usando:
   • El control deslizante, O
   • Entrada manual de valor
3. Pruebe diferentes posiciones de enfoque hasta que los bordes de las brocas estén nítidos y claros

Consejos de enfoque:

• Use la Vista Previa en Vivo para ver los cambios de enfoque en tiempo real
• Enfóquese en las características más importantes (estrías de la broca, geometría de la punta)
• Asegúrese de que toda la profundidad de sus objetos esté enfocada

2.3 Optimizar la configuración de exposición

Una exposición adecuada asegura una calidad de imagen consistente:

1. Ajuste la exposición usando el control deslizante o entrada manual
2. Apunte a una iluminación balanceada donde:
   • Los detalles del objeto sean claramente visibles
   • Ninguna área esté sobreexpuesta (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 el patrón de luz LED según sus objetos:
   • Bright Field: Iluminación de propósito general
   • Dark Field: Resalta bordes y defectos de superficie
   • Side Lighting: Revela textura y variaciones de altura
2. Para brocas, pruebe:
   • Bright field para Clasificación de forma general
   • Side lighting para enfatizar la geometría de las estrías

2.5 Ajustar la configuración de gamma

Gamma controla el contraste de la imagen:

1. Ajuste el Gamma para mejorar la visibilidad de las características
2. Valores más bajos aclaran las áreas oscuras
3. Valores más altos aumentan el contraste

2.6 Guardar Configuración 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 control: Su cámara ahora debería producir imágenes consistentes y bien iluminadas de sus brocas.

Paso 3: Configurar Imagen de Plantilla y Alineación

3.1 Navegar a Alineación

1. Haga clic en "Template Image and Alignment" en el menú de navegación, O
2. Use el menú desplegable para seleccionar "Template Image and Alignment"

3.2 Omitir Alineador (Para Este Tutorial)

Dado que las brocas se colocarán de manera consistente:

1. Seleccione Skip Aligner
2. Haga clic en Save para aplicar los cambios

Cuándo Usar el Alineador: Use el alineador cuando las piezas lleguen en posiciones u orientaciones variables. Para este tutorial, asumimos una colocación consistente de las piezas.

Paso 4: Configurar el ROI de Inspección

4.1 Navegar a Configuración de Inspección

1. Haga clic en "Inspection Setup" en el menú de navegación

4.2 Definir Región de Interés

El ROI define dónde ocurrirá la clasificación:

1. Coloque una broca en la vista de la cámara
2. Arrastre las esquinas del ROI para encuadrar la broca
3. Asegúrese de que el ROI:
   • Contenga completamente la broca
   • Excluya fondo innecesario
   • Sea lo suficientemente grande para su broca más grande

4.3 Mejores Prácticas para el ROI

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

4.4 Guardar Configuración del ROI

1. Verifique el posicionamiento del ROI con diferentes tamaños de brocas
2. Haga clic en Save para aplicar la configuración del ROI

Punto de control: Su ROI debería encuadrar las brocas de manera consistente independientemente de su tamaño específico.

Paso 5: Entrenar el Modelo de Clasificación

5.1 Navegar al Bloque de Clasificación

1. Haga clic en "Classification Block" en el menú de navegación

5.2 Crear Clases de Clasificación

Creará clases para diferentes tamaños de brocas:

Clases de Ejemplo:

• Brocas Pequeñas (1-3mm)
• Brocas Medianas (4-6mm)
• Brocas Grandes (7-10mm)

5.3 Capturar Imágenes de Entrenamiento

Para cada clase, capture al menos 5 imágenes diferentes:

Clase 1: Brocas Pequeñas

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

Clase 2: Brocas Medianas

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

Clase 3: Brocas Grandes

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

5.4 Mejores Prácticas para Imágenes de Entrenamiento

Mejor Práctica	Por Qué es Importante
Usar diferentes ejemplos	Mejora la generalización del modelo
Variar orientaciones	Maneja la variación de posicionamiento del mundo real
Incluir casos límite	Mejor detección de límites entre clases
Mantener iluminación consistente	Reduce errores dependientes de la iluminación
Mínimo 5+ imágenes	Proporciona suficientes datos de entrenamiento

5.5 Revisar y Verificar Etiquetas

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

5.6 Iniciar el 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 para producción (10-20 minutos)
3. Seleccione el número de iteraciones:
   • Más iteraciones = Mejor precisión
   • Más iteraciones = Mayor tiempo de entrenamiento
4. Haga clic en Start Training

5.7 Monitorear el Progreso del Entrenamiento

El modal de progreso del entrenamiento muestra:

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

Controles del entrenamiento:

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

Consejos de entrenamiento:

• El entrenamiento se detiene automáticamente cuando se alcanza la precisión objetivo
• Una precisión del 85% o más es típicamente buena para uso en producción
• Puede reentrenar con más imágenes si la precisión es baja

✅ Punto de control: Su modelo debería alcanzar una precisión de entrenamiento >85%.

Paso 6: Probar Su clasificador

6.1 Acceder a la Vista Previa en Vivo

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

6.2 Pruebas de Validación

Pruebe cada clase de manera sistemática:

Tipo de Prueba	Resultado Esperado	Acción si Falla
Broca Pequeña Conocida	Clasificada como "Small" con >80% de confianza	Agregar más imágenes de entrenamiento
Broca Mediana Conocida	Clasificada como "Medium" con >80% de confianza	Revisar la precisión del etiquetado
Broca Grande Conocida	Clasificada como "Large" con >80% de confianza	Reentrenar con más ejemplos
ROI Vacía	Sin clasificación o baja confianza	Ajustar los umbrales de confianza

6.3 Solución de Problemas de Clasificación

Problema	Posibles Causas	Soluciones
Baja confianza	Datos de entrenamiento insuficientes	Agregar más imágenes de entrenamiento
Clasificaciones incorrectas	Mala calidad de imagen	Mejorar la iluminación/enfoque
Resultados inconsistentes	La ROI incluye ruido de fondo	Reducir el tamaño de la ROI
Clases confundidas	Objetos de apariencia similar	Agregar más ejemplos distintivos

Paso 7: Configurar la lógica de aprobado/rechazado

7.1 Navegar al Bloque IO

Asegúrese de que todos los Bloques AI estén entrenados (estado verde) antes de continuar:

1. Haga clic en "IO Block" en el menú de navegación (breadcrumb), O
2. Seleccione "Configure I/O" desde el editor de recetas

7.2 Localizar el Nodo de Lógica de Clasificación

1. Encuentre el "Classification Block Logic Node" (nodo morado)
2. Si no aparece: Arrástrelo desde el menú de nodos a la izquierda

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

7.3 Configurar la Lógica de Clasificación

1. Haga doble clic en el Classification Logic Node
2. Configure los ajustes:

Selección de ROI

• Seleccione su ROI del menú desplegable "Region of Interest (ROI)"

Umbral de confianza

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

Selección de Clase Objetivo

• Elija la clase objetivo para resultados "aprobado"
• Ejemplo: Seleccione "Medium" si solo las brocas medianas deben aprobar

Lógica de Múltiples ROI (Avanzado)

• Agregue más ROIs si es necesario
• Elija la lógica: Las reglas "Any" o "All" deben aprobar

7.4 Ejemplos de Configuraciones de aprobado/rechazado

Configuración 1: Aprobado por Tamaño Específico

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

Configuración 2: Aprobado por Rango de Tamaño

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

Configuración 3: Rechazar Brocas Pequeñas

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

7.5 Desplegar Configuración de Lógica

1. Haga clic en Done en la esquina superior derecha
2. Haga clic en Deploy en la esquina superior derecha del editor de Node-RED
3. Verifique el mensaje de éxito de implementación

Paso 8: Pruebas Finales y Validación

8.1 Pruebas de Extremo a Extremo

Pruebe el flujo de trabajo de inspección completo:

1. Coloque los objetos de prueba en el área de inspección
2. Active la inspección (manual o automática)
3. Verifique los resultados:
   • Clasificación correcta mostrada
   • Indicación adecuada de aprobado/rechazado
   • Rendimiento de tiempo consistente

8.2 Lista de Verificación de Validación de producción

Caso de Prueba	Resultado Esperado	✓
Objeto de clase objetivo	Resultado aprobado	☐
Objeto de clase no objetivo	Resultado rechazado	☐
ROI vacío	Resultado rechazado	☐
Objeto parcialmente oscurecido	Nivel de confianza apropiado	☐
Condiciones de iluminación deficientes	Rendimiento consistente	☐

8.3 Optimización del Rendimiento

Si los resultados no son satisfactorios:

1. Agregue más imágenes de entrenamiento (especialmente casos límite)
2. Ajuste los umbrales de confianza
3. Mejore la consistencia de la iluminación
4. Refine el posicionamiento de la ROI
5. Reentrene con el modo "Accurate"

¡Felicitaciones!

¡Ha creado con éxito su primer modelo de Clasificación! Su sistema OV10i ahora puede:

• Identificar automáticamente diferentes tamaños de brocas
• Aplicar lógica de aprobado/rechazado basada en los resultados de Clasificación
• Proporcionar puntuaciones de confianza para cada Clasificación
• Integrarse con flujos de trabajo de producción mediante controles de I/O

Próximos Pasos

Ahora que ha dominado la Clasificación de un solo ROI, considere explorar:

Técnicas Avanzadas de Clasificación

• Clasificación con múltiples ROI para piezas complejas
• Clasificación jerárquica para categorización detallada
• Inspección combinada (Clasificación + detección de defectos)

Integración con producción

• Comunicación con PLC para clasificación automatizada
• Registro de datos para seguimiento de calidad
• Gestión de recetas para múltiples líneas de productos

Optimización del Modelos

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

🔗 Ver También

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

Guía de Solución de Problemas

Problemas Comunes y Soluciones

Problema	Síntoma	Solución
Precisión deficiente	Clasificaciones frecuentemente incorrectas	Agregue imágenes de entrenamiento más diversas
Rendimiento lento	Tiempos de procesamiento prolongados	Reduzca el tamaño de la ROI, optimice la iluminación
Resultados inconsistentes	El mismo objeto da resultados diferentes	Mejore el posicionamiento de la pieza, verifique el enfoque
Falsos positivos	ROI vacío muestra Clasificación	Aumente el umbral de confianza
Falla el entrenamiento	El Modelos no se entrena con éxito	Verifique la calidad de las imágenes, asegure 5+ 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 para ver mensajes de error
3. Contacte al soporte de Overview con:
   • Archivo de exportación de la receta
   • Imágenes de muestra que muestren el problema
   • Detalles de configuración del sistema

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¡Tutorial Completo! Ahora cuenta con un sistema de Clasificación funcional listo para uso en producción. Recuerde validar el rendimiento regularmente y reentrenar su Modelos según sea necesario para mantener la precisión a lo largo del tiempo.