Skip to main content

AI-POWERED DOCS

What do you want to know?

Bước 3: Vùng Quan Tâm (ROIs)

Bây giờ căn chỉnh của bạn đã hoạt động, đã đến lúc cho camera biết nơi cần quan sát. Bạn thực hiện điều này bằng cách vẽ Vùng Quan Tâm (ROIs): các hình chữ nhật trên hình ảnh xác định khu vực mà AI sẽ phân tích.

Căn chỉnh tốt = ROI nhỏ hơn = độ chính xác cao hơn

Aligner di chuyển động các hộp kiểm tra của bạn để theo dõi bộ phận khi nó dịch chuyển và xoay. Điều này có nghĩa là bạn không cần thêm khoảng đệm cho ROI để bù trừ cho chuyển động của bộ phận. Bạn có thể vẽ chúng sát quanh đặc điểm, điều này mang lại cho AI một góc nhìn rõ ràng, tập trung hơn và yêu cầu ít dữ liệu huấn luyện hơn. Nếu ROI của bạn có vẻ quá lớn hoặc AI của bạn đang gặp khó khăn, hãy quay lại và kiểm tra thiết lập căn chỉnh của bạn trước.

Thuật ngữ chính​

  • Inspection Type: Một danh mục có chung tập dữ liệu và bộ phân loại. Ví dụ: "Screws" với các phân loại "present" và "absent"
  • Region of Interest (ROI): Một vị trí cụ thể trên bộ phận. Ví dụ: "Screw_1", "Screw_2", "Screw_3", tất cả đều chia sẻ Inspection Type "Screws"

Bạn có thể có nhiều Inspection Type trên một hình ảnh. Ví dụ: "Screws" (10 ROIs) và "Connectors" (2 ROIs), mỗi loại có các phân loại và dữ liệu huấn luyện riêng.

Tại sao kích thước ROI quan trọng​

Đây là nguồn gây thất vọng lớn thứ hai cho khách hàng (sau căn chỉnh). Hãy giải thích lý do.

Giới hạn 512x512 pixel​

Quan trọng: ROI lớn hơn 512x512 pixel sẽ mất thông tin

Mỗi ROI được cắt ra từ hình ảnh đầy đủ và được đưa vào model AI riêng lẻ. Kích thước tối đa mà model AI chấp nhận là 512 x 512 pixel. Nếu ROI của bạn lớn hơn, camera sẽ thu nhỏ nó để vừa, và bạn sẽ mất chi tiết vĩnh viễn.

Hãy nghĩ về nó như việc chụp một bức ảnh độ phân giải cao và thu nhỏ thành ảnh thumbnail. Các chi tiết tinh sẽ biến mất.

Nhỏ hơn thì tốt hơn, và đây là lý do​

Hãy tưởng tượng bạn đang tìm một con vít bị thiếu. Bạn có thể vẽ một ROI khổng lồ bao phủ toàn bộ bảng mạch, hoặc một ROI nhỏ chỉ bao phủ khu vực con vít.

Với ROI nhỏ:

  • Con vít chiếm phần lớn ảnh cắt, vì vậy AI dễ dàng nhận biết bạn đang tìm gì
  • Bạn cần ít hình ảnh huấn luyện hơn (tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu cao)
  • Xử lý nhanh hơn
  • Nếu ROI dưới 512x512, không có thông tin nào bị mất

Với ROI lớn:

  • Con vít chỉ là một chi tiết nhỏ giữa biển nền
  • AI cần nhiều dữ liệu hơn để học điều gì là quan trọng
  • Nếu ROI vượt quá 512x512, ảnh cắt sẽ bị thu nhỏ và con vít trở nên nhỏ hơn nữa
  • Xử lý mất nhiều thời gian hơn

Kỹ thuật lưới cho kiểm tra toàn ảnh​

Nếu bạn cần kiểm tra toàn bộ hình ảnh để tìm các khuyết tật nhỏ (như vết xước trên bề mặt) thì sao? Đừng sử dụng một ROI khổng lồ. Thay vào đó, xếp nhiều ROI nhỏ theo dạng lưới:

Mỗi ROI nhỏ giữ nguyên độ phân giải đầy đủ. Nếu bất kỳ ROI nào không đạt, toàn bộ kiểm tra có thể không đạt. Bạn có được điều tốt nhất của cả hai: phủ đầy đủ với chi tiết đầy đủ.

Thiết lập ROI của bạn​

Thiết lập kiểm tra, vẽ ROI trên bộ phận

1. Tạo Inspection Type​

Điều hướng đến Inspection Setup trong trình chỉnh sửa recipe của bạn.

Đổi tên "Inspection Type 1" thành cái gì đó có ý nghĩa, như "Screws", "Surface_Quality" hoặc "Connector_Check". Tên này quan trọng vì nó xuất hiện trong dữ liệu đầu ra và các flow Node-RED của bạn.

2. Vẽ ROI của bạn​

Các loại Region of Interest (ROI)

Nhấp + Add Region of Interest (ROI). Một hình chữ nhật màu vàng xuất hiện trên hình ảnh.

  • Kéo nó đến vị trí chính xác
  • Thay đổi kích thước bằng cách kéo các góc
  • Làm cho nó vừa đủ lớn để chứa đặc điểm bạn đang kiểm tra
  • Đổi tên từ "New ROI" thành tên mô tả (ví dụ: "Screw_Top_Left")

3. Lặp lại cho mỗi vị trí​

Nếu bạn đang kiểm tra 10 con vít, hãy tạo 10 ROI, mỗi vị trí vít một ROI. Tất cả chúng đều chia sẻ cùng một Inspection Type và tập dữ liệu.

Lối tắt sao chép-dán

Đặt tên ROI đầu tiên là "Connector 1" và nhấp sao chép. Nó tự động tạo "Connector 2", "Connector 3", v.v. với tên tự động tăng. Nhanh hơn nhiều so với việc tạo từng cái từ đầu.

4. Xác minh với Live Preview​

Bật Live Preview Mode và kiểm tra rằng:

  • Tất cả các ROI được định vị chính xác trên bộ phận
  • Các ROI di chuyển theo căn chỉnh (nếu bạn đang sử dụng aligner)
  • Mỗi ROI chứa đầy đủ đặc điểm bạn muốn kiểm tra
  • Không có ROI nào lớn hơn mức cần thiết

Hướng dẫn xác định kích thước ROI​

Mục đích ROIKhuyến nghị kích thước
Đặc điểm đơn (vít, connector, nhãn)Vừa đủ lớn để chứa đặc điểm với một biên nhỏ
Diện tích bề mặt cho khuyết tậtLưới các ô nhỏ, mỗi ô dưới 512x512 pixel
Đặc điểm lớn cần chi tiếtSử dụng segmenter thay vì classifier (chỉ OV20i/OV80i)
Kiểm tra hiện diện/vắng mặtNhỏ; đặc điểm có hoặc không có

Khi nào nên sử dụng nhiều ROI​

Đừng ngại sử dụng nhiều ROI. Bạn có thể sử dụng hàng chục hoặc thậm chí hàng trăm. Lợi ích:

  • Dữ liệu huấn luyện chia sẻ. Tất cả các ROI của cùng một Inspection Type chia sẻ một tập dữ liệu. 10 ROI vít có nghĩa là gấp 10 lần dữ liệu huấn luyện trên mỗi lần chụp.
  • Xử lý nhanh hơn. Nhiều ảnh cắt nhỏ xử lý nhanh hơn một ảnh lớn.
  • Độ chính xác cao hơn. Mỗi ảnh cắt nhỏ có tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu cao.
  • Báo cáo chi tiết. Bạn có thể thấy chính xác ROI nào không đạt.

Khi ROI cần phải lớn​

Nếu bạn thực sự cần một ROI lớn để tìm các khuyết tật nhỏ (như vết xước nhỏ trên bề mặt lớn), hãy xem xét sử dụng segmenter thay vì classifier. Segmenter được thiết kế để phát hiện ở mức pixel và xử lý các khu vực lớn tốt hơn. (OV10i chỉ hỗ trợ classifier. Segmentation yêu cầu OV20i hoặc OV80i.)

Danh sách kiểm tra Vùng Quan Tâm (ROIs)​

Trước khi tiếp tục, hãy xác nhận:

  • Các Inspection Type đã được tạo với tên có ý nghĩa
  • ROI đã được vẽ, vừa đủ lớn để chứa đặc điểm
  • ROI được đặt tên mô tả (ví dụ: "Screw_Top_Left")
  • Tất cả các ROI di chuyển chính xác theo căn chỉnh trong Live Preview
  • Không có ROI nào vượt quá 512×512 pixel (kiểm tra cảnh báo thu nhỏ)

Sẵn sàng dạy AI? Chuyển đến Bước 4: Huấn Luyện AI Của Bạn.