Skip to main content

AI-POWERED DOCS

What do you want to know?

Classifier và Segmenter

Lưu Ý Về OV10i

OV10i chỉ hỗ trợ các mô hình classification. Các tính năng segmentation được đề cập trên trang này có sẵn trên các camera OV20i và OV80i.

Để phát hiện lỗi ở cấp độ pixel hoặc kiểm tra nhiều đặc điểm cùng một lúc, hãy cân nhắc OV20i hoặc OV80i, vốn hỗ trợ các mô hình segmentation.

Trang này giải thích hai loại mô hình AI có sẵn trong hệ thống OV10i và giúp bạn chọn phương pháp phù hợp cho nhu cầu kiểm tra của mình.

note

OV10i không có khả năng segmentation.

Cần hình ảnh để huấn luyện?

Sử dụng Defect Creator Studio để tạo ra các hình ảnh lỗi tổng hợp chân thực như ảnh thật — mô tả lỗi bằng tiếng Anh đơn giản và nhận được hình ảnh sẵn sàng cho việc huấn luyện trong vài giây.

Hai Loại Dự Án​

OV10i cung cấp hai phương pháp mô hình AI riêng biệt cho các yêu cầu kiểm tra khác nhau:

  • Classification - Phương pháp "Mèo vs. Chó"
  • Segmentation - Phương pháp "Tìm Waldo ở Đâu?"

Classification Segmentation

Mô Hình Classification​

Classification Là Gì?​

Tạo một Classification Recipe để huấn luyện mô hình deep-learning nhằm phân loại hình ảnh thành các lớp 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 thuộc về một số trạng thái rời rạc (ví dụ: tốt vs. xấu, nhưng với bất kỳ số lượng lớp nào).

Các Chế Độ Huấn Luyện Classification​

Classification cung cấp hai phương pháp huấn luyện riêng biệt:

⚡ Fast Classifier

  • Mục Đích: Thiết lập và thử nghiệm nhanh
  • Trường Hợp Sử Dụng: Tạo prototype nhanh và proof-of-concept
  • Tốc Độ: Thời gian huấn luyện nhanh hơn
  • Độ Chính Xác: Độ chính xác thấp hơn
  • Sẵn Sàng Cho Production: ❌ Không được khuyến nghị cho production

Accurate/Production Classifier

  • Mục Đích: Kiểm tra sẵn sàng cho production
  • Trường Hợp Sử Dụng: Triển khai cuối cùng và sản xuất
  • Tốc Độ: Thời gian huấn luyện lâu hơn
  • Độ Chính Xác: Độ chính xác cao hơn
  • Sẵn Sàng Cho Production: ✅ Mô hình huấn luyện chính để đạt kết quả tốt nhất

Ví Dụ Classification Từ Production​

Ví Dụ 1: Phát Hiện Đai Ốc Lỏng (Lắp Ráp OEM)​

Nhiệm Vụ: Xác định đai ốc lỏng trong các cụm lắp ráp cơ khí

Thiết Lập:

  • ROI: Hình chữ nhật quanh khu vực đai ốc
  • Lớp:
  • ✅ Good - Đai ốc được siết đúng cách (Pass 100%)
  • ❌ Defect - Đai ốc lỏng (Fail 98%)

Loose bolt

Kết Quả: Quyết định nhị phân - đai ốc được lắp đúng vị trí hoặc lỏng

Ví Dụ 2: Xác Minh Vị Trí Lắp Trục (Lắp Ráp OEM)​

Nhiệm Vụ: Xác định các trục được lắp chưa hoàn toàn

Thiết Lập:

  • ROI: Hình chữ nhật bao phủ khu vực lắp trục
  • Lớp:
  • ✅ Good - Trục được lắp hoàn toàn
  • ❌ Defect - Trục được lắp một phần
  • ❌ Defect - Trục bị bung ra hoàn toàn

Shaft Seating

Kết Quả: Linh kiện được phân loại là lắp đặt đúng cách hoặc bị lỗi

Ví Dụ 3: Kiểm Tra Chân Cắm Bị Cong (Nhà Cung Cấp T1 Chế Tạo)​

Nhiệm Vụ: Kiểm tra chân cắm bị cong

Thiết Lập:

  • ROI: Hình chữ nhật bao phủ mảng chân tản nhiệt
  • Lớp:
  • ✅ Good - Chân cắm không bị hư hỏng (Thẳng)
  • ❌ Defect - Chân cắm bị cong/hư hỏng (Cong)

Bent pin

Kết Quả: Classifier phân biệt được chân cắm tốt và xấu

Mô Hình Segmentation​

Segmentation Là Gì?​

Tạo một Segmentation Recipe để huấn luyện mô hình deep-learning lấy một hình ảnh và phân đoạn các lớp ở cấp độ pixel dựa trên các lỗi đã được gán nhãn. Bằng cách hoạt động ở cấp độ pixel, công cụ này hữu ích cho các kiểm tra cần kiểm soát nhãn với độ chi tiết cao hơn.

Phương Pháp "Tìm Waldo ở Đâu?": 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 trầy xước và vết lõm).

Chế Độ Huấn Luyện Segmentation​

Chỉ Accurate/Production

  • Mục Đích: Phân tích ở cấp độ pixel sẵn sàng cho production
  • Huấn Luyện: Chế độ độ chính xác cao duy nhất
  • Tốc Độ: Thời gian huấn luyện lâu 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 Production: ✅ Được tối ưu hóa cho môi trường sản xuất

Ví Dụ Segmentation Từ Production​

Ví Dụ 1: Phát Hiện Lỗi Bề Mặt (Lắp Ráp Nhà Cung Cấp T1)​

Nhiệm Vụ: Xác định keo bị tràn

Thiết Lập:

  • ROI: Hình chữ nhật quanh bề mặt van
  • Lớp Pixel:
  • Keo (pixel màu vàng)

Surface Defects

Kết Quả: Các vùng nổi bật màu vàng cho thấy chính xác những gì mô hình 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 khe hở của kiểm tra có đúng kích thước hay không

Thiết Lập:

  • ROI: Hình chữ nhật quanh khu vực khe hở
  • Logic Đo Lường: Điều kiện Pass dựa trên giá trị diện tích pixel
  • Lớp:
  • Pixel màu xanh dạy cho mô hình biết khoảng cách trông như thế nào
  • ✅ Good - Diện tích <100 pixel (Pass)
  • ❌ Defect - Diện tích > 100 pixel (Fail)

Gap Measurements

Kết Quả: Đo lường chính xác kích thước khe hở với số lượng pixel chính xác

Ví Dụ 3: Vết Sơn Bắn​

Nhiệm Vụ: Xác định không có vết sơn bắn

Thiết Lập:

  • ROI: Hình chữ nhật quanh khu vực kiểm tra
  • Lớp Pixel:
  • Pixel màu vàng để dạy cho mô hình biết sơn trông như thế nào

Paint Splatter

Kết Quả: Phát hiện vết sơn bắn ở cấp độ pixel

Khi Nào Chọn Mỗi Mô Hình​

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 nhiều lớp
  • ✅ Đánh giá tình trạng tổng thể là đủ
  • ✅ Vị trí lỗi cố định được dự kiến
  • ✅ Thời gian chu kỳ nhanh hơn được chấp nhận trong quá trình kiểm tra

Phù hợp nhất cho: Quyết định Go/No-Go, linh kiện có/không có, đánh giá chất lượng tổng thể

Chọn Segmentation Khi:​

Phân Tích Vị Trí Thay Đổi:

  • ✅ Lỗi có thể xuất hiện ở bất cứ 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 được yêu cầu
  • ✅ Thời gian chu kỳ nhanh nhất rất quan trọng cho production

Phù hợp nhất cho: Lỗi bề mặt, đo khe hở, xác minh độ phủ, khuyết tật có vị trí thay đổi

So Sánh Hiệu Suất​

Hiệu Suất Thời Gian Chu Kỳ​

Loại Mô HìnhTốc Độ Kiểm TraTrường Hợp Sử Dụng Phù Hợp Nhất
Segmentation⚡ Nhanh nhấtDây chuyền sản xuất tốc độ cao
Classification (Accurate)Chậm hơnKiểm tra quan trọng về chất lượng
Classification (Fast)Trung bìnhThử nghiệm và tạo prototype
note

Các mô hình Segmentation cung cấp thời gian chu kỳ kiểm tra nhanh nhất, khiến chúng trở nên lý tưởng cho môi trường sản xuất thông lượng cao.

Tóm Tắt Chế Độ Huấn Luyện​

Tùy Chọn Huấn Luyện Classification​

  • Fast Mode: Thiết lập nhanh để thử nghiệm (không sẵn sàng cho production)
  • Accurate Mode: Sẵn sàng cho production 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 production

🔗 Xem Thêm​