Clasificador vs. Segmentador
Tiempo: 3 minutos (lectura)
Esta es la pregunta más frecuente al crear una receta. A continuación, un marco claro.
Clasificador
Un clasificador analiza cada recorte de ROI y lo asigna a una categoría: apto, no apto, presente, ausente, rayado, bueno, o las clases que defina.
Piénselo como clasificar tarjetas en pilas. La IA analiza el recorte completo y dice "esto va en la pila de aptos" o "esto va en la pila de no aptos."
Utilice un clasificador cuando:
- Necesita decisiones de tipo apto/no apto o de múltiples clases
- Sus ROI son lo suficientemente pequeños como para mostrar claramente el defecto
- La velocidad de etiquetado es importante (los clasificadores son mucho más rápidos de etiquetar)
- Está verificando la presencia/ausencia de una característica
- Ejemplos: tornillo presente/ausente, conector asentado/desasentado, etiqueta correcta/incorrecta
Segmentador
Un segmentador examina cada recorte de ROI a nivel de píxel e identifica exactamente qué píxeles pertenecen a un defecto.
Piénselo como resaltar con un marcador. La IA señala exactamente dónde se encuentra el defecto, no solo si existe uno.
Utilice un segmentador cuando:
- Necesita localización de defectos a nivel de píxel (¿dónde exactamente está el rayón?)
- Necesita medir el tamaño o el área del defecto
- Sus ROI deben ser grandes, pero está buscando defectos pequeños
- Necesita contar múltiples defectos en una región
- Ejemplos: rayones superficiales, manchas, grietas, calidad de soldadura, mediciones dimensionales
Comparación
| Aspecto | Clasificador | Segmentador |
|---|---|---|
| Qué le indica | Categoría (apto/no apto/etc.) | Píxeles exactos del defecto |
| Esfuerzo de etiquetado | Bajo: seleccionar una clase por imagen | Alto: etiquetar píxeles de defecto |
| Datos necesarios | 3-5 imágenes por clase para empezar | Similar, pero el etiquetado toma más tiempo |
| Tamaño de ROI | Funciona mejor con ROI pequeños | Maneja ROI grandes mejor |
| Velocidad | Rápido | Igual de rápido cuando está optimizado |
| Mejor para | Presencia/ausencia, decisiones de categoría | Rayones, manchas, mediciones, detección a nivel de píxel |
Los clasificadores son más fáciles de configurar, requieren menos imágenes de entrenamiento y funcionan bien para la mayoría de las inspecciones de apto/no apto. Cambie a un segmentador solo si necesita detalle a nivel de píxel, medición de defectos, o necesita detectar defectos pequeños dentro de una gran área de inspección.
Los segmentadores requieren anotación a nivel de píxel durante el etiquetado, lo que toma significativamente más tiempo que el etiquetado de clasificadores. Reserve tiempo adicional para la configuración inicial en comparación con los clasificadores. Si tiene muchas regiones para etiquetar, la inversión de tiempo se acumula rápidamente.
Tanto los clasificadores como los segmentadores procesan recortes de ROI a una resolución máxima de 512x512 píxeles. Cualquier ROI mayor que esto se reduce antes de que la IA lo procese, lo que significa que defectos pequeños pueden volverse invisibles. Mantenga sus ROI lo más pequeños posible para preservar el detalle, o use un segmentador si necesita cubrir una área más grande mientras sigue detectando defectos finos.
La zona de superposición
Existe una superposición real. Muchas inspecciones podrían funcionar con ambos enfoques. Si no está seguro:
- Comience con un clasificador. Es más fácil de configurar y más rápido de etiquetar
- Si descubre que el clasificador no es lo suficientemente preciso (no puede detectar defectos pequeños en áreas grandes, o necesita medición), cambie a un segmentador
- Consulte al Asistente de IA en tools.overview.ai. Describa su aplicación y le recomendará el mejor enfoque
OV20i vs OV80i
- OV20i: Elija uno por receta, ya sea un clasificador o un segmentador
- OV80i: Soporte multi-modelo. Combine ambos en una sola receta para la misma captura