AI-POWERED DOCS
What do you want to know?
Classifier vs Segmenter
Để phát hiện lỗi ở cấp độ pixel hoặc kiểm tra nhiều tính năng đồng thời, hãy cân nhắc sử dụng OV20i hoặc OV80i, vốn hỗ trợ các model segmentation.
Trang này giải thích hai loại model AI có sẵn trong hệ thống OV10i và giúp bạn chọn phương pháp phù hợp cho nhu cầu kiểm tra của mình.
Để có giải thích trực quan với sơ đồ và sân chơi thực hành:
- Understanding Classifier — cách Types, Classes và ROIs lồng nhau; sân chơi classifier trực tiếp (OV10i)
- Understanding Segmenter — mặt nạ cấp pixel, bảng màu, đếm và đo lường; sân chơi segmenter kiểu vẽ (OV20i, vì OV10i chỉ hỗ trợ classifier)
OV10i không có khả năng segmentation.
Sử dụng Defect Creator Studio để tạo hình ảnh lỗi tổng hợp chân thực — mô tả lỗi bằng tiếng Anh đơn giản và nhận hình ảnh sẵn sàng huấn luyện trong vài giây.
Hai Loại Dự Án
OV10i cung cấp hai phương pháp model AI riêng biệt cho các yêu cầu kiểm tra khác nhau:
- Classification - Phương pháp "Mèo vs. Chó"
- Segmentation - Phương pháp "Where's Waldo?"
Model Classification
Classification là gì?
Tạo một Classification Recipe để huấn luyện model deep-learning phân loại hình ảnh thành các class khác nhau dựa trên đặc điểm trực quan của nó.
Phương pháp "Mèo vs. Chó": Classification phù hợp nhất cho các dự án mà hình ảnh có thể là một trong số các trạng thái rời rạc (ví dụ: tốt vs. xấu, nhưng với bất kỳ số lượng class nào).
Các Chế Độ Huấn Luyện Classification
Classification cung cấp hai phương pháp huấn luyện riêng biệt:
⚡ Fast Classifier
- Mục đích: Thiết lập và kiểm tra nhanh
- Trường Hợp Sử Dụng: Tạo nguyên mẫu nhanh và proof-of-concept
- Tốc Độ: Thời gian huấn luyện nhanh hơn
- Độ Chính Xác: Độ chính xác thấp hơn
- Sẵn Sàng Cho Sản Xuất: ❌ Không khuyến nghị cho sản xuất
Accurate/Production Classifier
- Mục đích: Kiểm tra sẵn sàng cho sản xuất
- Trường Hợp Sử Dụng: Triển khai cuối cùng và sản xuất
- Tốc Độ: Thời gian huấn luyện dài hơn
- Độ Chính Xác: Độ chính xác cao hơn
- Sẵn Sàng Cho Sản Xuất: ✅ Model huấn luyện chính cho kết quả tốt nhất
Ví Dụ Classification Trong Thực Tế Sản Xuất
Ví Dụ 1: Phát Hiện Đai Ốc Lỏng (Lắp Ráp OEM)
Nhiệm Vụ: Xác định các đai ốc lỏng trong các cụm lắp ráp cơ khí
Thiết Lập:
- ROI: Hình chữ nhật xung quanh khu vực đai ốc
- Classes:
- ✅ Good - Đai ốc được siết đúng cách (Pass 100%)
- ❌ Defect - Đai ốc lỏng (Fail 98%)
Kết Quả: Quyết định nhị phân - đai ốc đã được lắp đúng cách hay bị lỏng
Ví Dụ 2: Xác Minh Lắp Ráp Trục (Lắp Ráp OEM)
Nhiệm Vụ: Xác định các trục được lắp một phần
Thiết Lập:
- ROI: Hình chữ nhật bao phủ khu vực lắp đặt trục
- Classes:
- ✅ Good - Trục được lắp đầy đủ
- ❌ Defect - Trục được lắp một phần
- ❌ Defect - Trục bị tuột hoàn toàn
Kết Quả: Linh kiện được phân loại là được lắp đặt đúng cách hoặc bị lỗi
Ví Dụ 3: Kiểm Tra Chân Cong (Sản Xuất Nhà Cung Cấp T1)
Nhiệm Vụ: Kiểm tra các chân (Pin) bị cong
Thiết Lập:
- ROI: Hình chữ nhật bao phủ mảng chân tản nhiệt
- Classes:
- ✅ Good - Chân không bị hỏng (Thẳng)
- ❌ Defect - Chân bị cong/hỏng (Cong)
Kết Quả: Classifier phân biệt giữa chân tốt và chân xấu
Model Segmentation
Segmentation là gì?
Tạo một Segmentation Recipe để huấn luyện model deep-learning lấy một hình ảnh và phân đoạn các class ở cấp độ pixel dựa trên các lỗi được gán nhãn. Bằng cách hoạt động ở cấp độ pixel, công cụ này hữu ích cho các kiểm tra cần kiểm soát nhãn ở mức chi tiết hơn.
Phương pháp "Where's Waldo?": Segmentation phù hợp nhất cho các dự án mà lỗi có thể có nhiều hình dạng và kích thước khác nhau, nhưng xuất hiện ở nhiều vị trí khác nhau (ví dụ: tìm kiếm vết xước và vết lõm).
Chế Độ Huấn Luyện Segmentation
Chỉ Accurate/Production
- Mục đích: Phân tích cấp pixel sẵn sàng cho sản xuất
- Huấn Luyện: Chế độ độ chính xác cao duy nhất
- Tốc Độ: Thời gian huấn luyện dài hơn để phân loại pixel chính xác
- Độ Chính Xác: Độ chính xác cao cho việc lập bản đồ lỗi chi tiết
- Sẵn Sàng Cho Sản Xuất: ✅ Được tối ưu hóa cho môi trường sản xuất
Ví Dụ Segmentation Trong Thực Tế Sản Xuất
Ví Dụ 1: Phát Hiện Lỗi Bề Mặt (Lắp Ráp Nhà Cung Cấp T1)
Nhiệm Vụ: Xác định keo tràn
Thiết Lập:
- ROI: Hình chữ nhật xung quanh bề mặt van
- Pixel Classes:
- Keo (Pixel màu vàng)
Kết Quả: Các điểm nổi bật màu vàng cho thấy chính xác những gì model AI phát hiện là lỗi, với hình ảnh thô được hiển thị để tham khảo
Ví Dụ 2: Đo Kích Thước Khe Hở (Lắp Ráp Nhà Cung Cấp T1)
Nhiệm Vụ: Xác minh rằng khe hở của khu vực kiểm tra có kích thước phù hợp
Thiết Lập:
- ROI: Hình chữ nhật xung quanh khu vực khe hở
- Logic Đo Lường: Điều kiện Pass dựa trên giá trị diện tích pixel
- Classes:
- Pixel màu xanh dương dạy về khoảng cách
- ✅ Good - Diện tích <100 pixel (Pass)
- ❌ Defect - Diện tích > 100 pixel (Fail)
Kết Quả: Đo lường chính xác kích thước khe hở với số lượng pixel chính xác
Ví Dụ 3: Bắn Sơn
Nhiệm Vụ: Xác định không có hiện tượng bắn sơn
Thiết Lập:
- ROI: Hình chữ nhật xung quanh vùng quan tâm (ROI)
- Pixel Classes:
- Pixel màu vàng để dạy sơn trông như thế nào
Kết Quả: Phát hiện cấp pixel của hiện tượng bắn sơn
Khi Nào Nên Chọn Mỗi Model
Chọn Classification Khi:
Quyết Định Trạng Thái Rời Rạc:
- ✅ Bạn cần phân loại tốt/xấu đơn giản
- ✅ Toàn bộ ROI có thể được gán nhãn là một trong số các class
- ✅ Đánh giá tình trạng tổng thể là đủ
- ✅ Vị trí lỗi cố định được dự kiến
- ✅ Thời gian chu kỳ nhanh hơn có thể chấp nhận được trong quá trình kiểm tra
Tốt nhất cho: Quyết định Go/No-Go, sự hiện diện/vắng mặt của linh kiện, đánh giá chất lượng tổng thể
Chọn Segmentation Khi:
Phân Tích Vị Trí Biến Đổi:
- ✅ Lỗi có thể xuất hiện ở bất kỳ đâu trong khu vực kiểm tra
- ✅ Bạn cần đo kích thước hoặc diện tích của lỗi
- ✅ Nhiều loại lỗi có thể tồn tại trong một hình ảnh
- ✅ Lập bản đồ vị trí chính xác là bắt buộc
- ✅ Thời gian chu kỳ nhanh nhất là quan trọng cho sản xuất
Tốt nhất cho: Lỗi bề mặt, đo khe hở, xác minh phạm vi bao phủ, lỗi có vị trí biến đổi
So Sánh Hiệu Suất
Hiệu Suất Thời Gian Chu Kỳ
| Loại Model | Tốc Độ Kiểm Tra | Trường Hợp Sử Dụng Tốt Nhất |
|---|---|---|
| Segmentation | ⚡ Nhanh nhất | Dây chuyền sản xuất tốc độ cao |
| Classification (Accurate) | Chậm hơn | Kiểm tra chất lượng quan trọng |
| Classification (Fast) | Trung bình | Kiểm thử và tạo nguyên mẫu |
Các model Segmentation cung cấp thời gian chu kỳ kiểm tra nhanh nhất, lý tưởng cho các môi trường sản xuất công suất cao.
Tóm Tắt Chế Độ Huấn Luyện
Tùy Chọn Huấn Luyện Classification
- Fast Mode: Thiết lập nhanh để kiểm thử (không sẵn sàng cho sản xuất)
- Accurate Mode: Sẵn sàng cho sản xuất với độ chính xác cao hơn
Tùy Chọn Huấn Luyện Segmentation
- Chỉ Accurate Mode: Chế độ độ chính xác cao duy nhất được tối ưu hóa cho sản xuất