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DOCUMENTACIÓN CON IA

¿Qué desea saber?

Usando un Clasificador (Ejemplo de Un Solo ROI)

Este tutorial le guiará a través de la creación de su primer modelo de clasificación en el sistema de cámaras OV80i. Aprenderá a configurar un clasificador de una sola Región de Interés (ROI) 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 de aprobación/rechazo configurable.

Tiempo Estimado: 45-60 minutos

Nivel de Habilidad: Principiante

Prerrequisitos: Sistema de cámaras OV80i configurado y conectado

Paso 1: Crear una Nueva Receta de Clasificación​

1.1 Acceder a la Creación de Recetas​

  1. Navegue a la página de Todas las Recetas en su interfaz OV80i
  2. Haga clic en + Nueva Receta en la esquina superior derecha

1.2 Configurar Ajustes de la Receta​

El modal de Agregar Una Nueva Receta aparecerá:

  1. Ingrese el Nombre de la Receta: Use un nombre descriptivo como "Clasificación_Broca_v1"
    • Consejo de Nomenclatura: Incluya el tipo de objeto y la versión para facilitar la identificación
  2. Seleccione el Tipo de Receta: Elija "Clasificación" del menú desplegable
  3. Haga clic en OK para crear la receta

1.3 Activar la Receta​

  1. Localice su nueva receta en la lista de Todas las Recetas (se mostrará como "Inactiva")
  2. Haga clic en Activar en el lado derecho de la entrada de la receta
  3. Haga clic en Activar y ir al editor para confirmar y lanzar el editor de recetas

✅ Punto de Control: La receta ahora está "Activa" con el Editor de Recetas mostrado.

Paso 2: Configurar Ajustes de Imagen de la Cámara​

2.1 Abrir Configuración de Imagen​

  1. Haga clic en Configurar Imagen en la esquina inferior izquierda del Editor de Recetas

2.2 Ajustar Configuraciones 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 utilizando:
    • El control deslizante, O
    • Entrada de valor manual
  3. Pruebe diferentes posiciones de enfoque hasta que los bordes de la broca estén nítidos y claros

Consejos de Enfoque:

  • Use 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 Ajustes de Exposición​

Una exposición adecuada asegura una calidad de imagen consistente:

  1. Ajuste la Exposición utilizando el control deslizante o 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 oscurezcan características importantes

2.4 Configurar Iluminación LED​

La iluminación impacta significativamente la precisión de clasificación:

  1. Seleccione el Patrón de Luz LED basado en sus objetos:
    • Campo Brillante: Iluminación de propósito general
    • Campo Oscuro: Resalta bordes y defectos de superficie
    • Iluminación Lateral: Revela textura y variaciones de altura
  2. Para brocas, intente:
    • Campo brillante para clasificación de forma general
    • Iluminación lateral para enfatizar la geometría de las flautas

2.5 Ajustar Configuraciones de Gamma​

Gamma controla el contraste de la imagen:

  1. Ajuste Gamma para mejorar la visibilidad de las características
  2. Valores más bajos iluminan áreas oscuras
  3. Valores más 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 Guardar Configuraciones de Imagen 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 "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 Omitir Alineador (Para Este Tutorial)​

Dado que las brocas se colocarán de manera consistente:

  1. Seleccione Omitir Alineador
  2. Haga clic en Guardar para aplicar los cambios

Cuándo Usar el Alineador: Use el alineador cuando las piezas lleguen en posiciones u orientaciones variadas. 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 "Configuración de Inspección" en el menú de migas de pan

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 enmarcar la broca
  3. Asegúrese de que el ROI:
    • Contenga completamente la broca
    • Excluya el fondo innecesario
    • Sea lo suficientemente grande para su variante de broca más grande

4.3 Mejores Prácticas para ROI​

HacerNo Hacer
Incluir todas las características importantesHacer el ROI demasiado grande (incluye ruido)
Dejar un pequeño borde alrededor del objetoCortar partes del objeto
Centrar la posición esperada del objetoIncluir múltiples objetos en un solo ROI
Mantener un tamaño de ROI consistente en las imágenesCambiar el ROI entre capturas

4.4 Guardar Configuración de ROI​

  1. Verifique la posición del ROI con diferentes tamaños de brocas
  2. Haga clic en Guardar para aplicar la configuración del ROI

Punto de control: Su ROI debería enmarcar consistentemente las brocas independientemente de su tamaño específico.

Paso 5: Entrenar Modelo de Clasificación​

5.1 Navegar a Bloque de Clasificación​

  1. Haga clic en "Bloque de Clasificación" en el menú de migas de pan

5.2 Crear Clases de Clasificación​

Creará clases para diferentes tamaños de brocas:

Ejemplo de Clases:

  • 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 PrácticaPor Qué es Importante
Usar diferentes ejemplosMejora la generalización del modelo
Variar orientacionesManeja la variación de posición en el mundo real
Incluir casos límiteMejor detección de límites entre clases
Mantener iluminación consistenteReduce errores dependientes de la iluminación
Mínimo de 5 imágenesProporciona datos de entrenamiento suficientes

5.5 Revisar y Verificar 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 Iniciar Entrenamiento del Modelo​

  1. Haga clic en Entrenar Modelo de Clasificación
  2. Elija el modo de entrenamiento:
    • Rápido: Entrenamiento rápido para pruebas (2-5 minutos)
    • Preciso: Entrenamiento de calidad de producción (10-20 minutos)
  3. Seleccione el conteo de iteraciones:
    • Más iteraciones = Mejor precisión
    • Más iteraciones = Mayor tiempo de entrenamiento
  4. Haga clic en Iniciar Entrenamiento

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 de Entrenamiento:

  • Abortar Entrenamiento: Detener el entrenamiento si es necesario
  • Finalizar Entrenamiento Temprano: Detener cuando la precisión sea 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 debe alcanzar >85% de precisión en el entrenamiento.

Paso 6: Pruebe Su Clasificador​

6.1 Acceder a Vista Previa en Vivo​

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

6.2 Pruebas de Validación​

Pruebe cada clase sistemáticamente:

Tipo de PruebaResultado EsperadoAcción si Falla
Broca Pequeña ConocidaClasificada como "Pequeña" >80% de confianzaAgregar más imágenes de entrenamiento
Broca Mediana ConocidaClasificada como "Mediana" >80% de confianzaRevisar la precisión de etiquetado
Broca Grande ConocidaClasificada como "Grande" >80% de confianzaReentrenar con más ejemplos
ROI VacíoSin clasificación o baja confianzaAjustar los umbrales de confianza

6.3 Solucionar Problemas de Clasificación​

ProblemaCausas PosiblesSoluciones
Baja confianzaDatos de entrenamiento insuficientesAgregar más imágenes de entrenamiento
Clasificaciones incorrectasCalidad de imagen deficienteMejorar la iluminación/enfoque
Resultados inconsistentesEl ROI incluye ruido de fondoReducir el tamaño del ROI
Clases confundidasObjetos de apariencia similarAgregar más ejemplos diferenciadores

Paso 7: Configurar Lógica de Aprobación/Rechazo​

7.1 Navegar al Bloque de I/O​

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

  1. Haga clic en "Bloque de I/O" en el menú de migas de pan, O
  2. Seleccione "Configurar I/O" desde el Editor de Recetas

7.2 Localizar el Nodo de Lógica de Clasificación​

  1. Encuentre el "Nodo de Lógica del Bloque de Clasificación" (nodo púrpura)
  2. Si falta: Arrastre desde el menú de nodos a la izquierda

Colores de Nodo: Los nodos púrpuras representan Bloques de Lógica de Overview para operaciones de IA.

7.3 Configurar Lógica de Clasificación​

  1. Haga doble clic en el Nodo de Lógica de Clasificación
  2. Configure los ajustes:

Selección de ROI​

  • Seleccione su ROI del menú desplegable "Región de Inspección"

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 de "aprobado"
  • Ejemplo: Seleccione "Mediano" si solo los bits medianos deben aprobar

Lógica de Múltiples ROI (Avanzado)​

  • Agregue más ROIs si es necesario
  • Elija lógica: "Cualquiera" o "Todos" los criterios deben aprobar

7.4 Ejemplo de Configuraciones de Aprobación/Fallo​

Configuración 1: Aprobación Específica por Tamaño​

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

Configuración 2: Aprobación por Rango de Tamaño​

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

Configuración 3: Rechazar Bits Pequeños​

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

7.5 Configuración de Lógica de Despliegue​

  1. Haga clic en Listo en la esquina superior derecha
  2. Haga clic en Desplegar en la esquina superior derecha del editor de Node-RED
  3. Verifique el mensaje de éxito del despliegue

Paso 8: Pruebas Finales y Validación​

8.1 Pruebas de Extremo a Extremo​

Pruebe el flujo de trabajo completo de inspección:

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

8.2 Lista de Verificación de Validación de Producción​

Caso de PruebaResultado Esperado✓
Objeto de clase objetivoResultado aprobado☐
Objeto de clase no objetivoResultado fallido☐
ROI vacíoResultado fallido☐
Objeto parcialmente cubiertoNivel de confianza apropiado☐
Condiciones de iluminación deficientesRendimiento 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 la posición del ROI
  5. Reentrene con el modo "Preciso"

¡Felicidades!​

¡Ha creado con éxito su primer modelo de clasificación! Su sistema OV80i ahora puede:

  • Identificar automáticamente diferentes tamaños de brocas
  • Aplicar lógica de aprobación/fallo basada en los resultados de clasificación
  • Proporcionar puntuaciones de confianza para cada clasificación
  • Integrarse con flujos de trabajo de producción a través de controles de E/S

Próximos Pasos​

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

Técnicas de Clasificación Avanzadas​

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

Integración en Producción​

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

Optimización del Modelo​

  • Aprendizaje por transferencia para productos similares
  • Aprendizaje activo para mejora continua
  • Monitoreo del rendimiento y horarios de reentrenamiento

🔗 Vea También​

Guía de Solución de Problemas​

Problemas Comunes y Soluciones​

ProblemaSíntomaSolución
Baja precisiónClasificaciones frecuentemente incorrectasAgregue imágenes de entrenamiento más diversas
Rendimiento lentoTiempos de procesamiento largosReduzca el tamaño del ROI, optimice la iluminación
Resultados inconsistentesEl mismo objeto da resultados diferentesMejore la posición de la pieza, verifique el enfoque
Falsos positivosROI vacío muestra clasificaciónAumente el umbral de confianza
Fallos en el entrenamientoEl modelo no se entrena correctamenteVerifique la calidad de las imágenes, asegúrese de tener 5 o más imágenes por clase

Obtener Ayuda​

Si encuentra problemas no cubiertos en este tutorial:

  1. Revise las guías de solución de problemas en la documentación
  2. Revise los registros del sistema en busca de mensajes de error
  3. Contacte al soporte de Overview con:
    • Archivo de exportación de receta
    • Imágenes de muestra que muestren el problema
    • Detalles de la configuración del sistema

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