AI-POWERED DOCS
What do you want to know?
Bước 3: Vùng Quan Tâm (ROIs)
Bây giờ căn chỉnh đã hoạt động, đã đến lúc cho camera biết nơi cần xem. Bạn thực hiện điều này bằng cách vẽ các Vùng Quan Tâm (ROIs): các hình chữ nhật trên hình ảnh xác định các khu vực mà AI sẽ phân tích.
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 vào ROI để bù cho chuyển động của bộ phận. Bạn có thể vẽ chúng sát quanh tính năng, điều này cho AI một góc nhìn rõ ràng hơn, tập trung hơn và yêu cầu ít dữ liệu huấn luyện hơn. Nếu ROI của bạn có vẻ quá lớn hoặc AI đang gặp khó khăn, hãy quay lại và kiểm tra thiết lập căn chỉnh trước.
Thuật ngữ chính
- Inspection Type: Một danh mục với tập dữ liệu chung và bộ classes. Ví dụ: "Screws" với các classes "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 cùng chia sẻ inspection type "Screws"
Bạn có thể có nhiều inspection types trên một hình ảnh. Ví dụ: "Screws" (10 ROIs) và "Connectors" (2 ROIs), mỗi loại có classes và dữ liệu huấn luyện riêng.
Tại sao kích thước ROI quan trọng
Đây là nguồn thất vọng lớn thứ hai của khách hàng (sau căn chỉnh). Hãy giải thích lý do.
Giới hạn 512x512 pixel
Mỗi ROI được cắt ra từ hình ảnh đầy đủ và được đưa vào AI model riêng lẻ. Kích thước tối đa mà AI model chấp nhận là 512 x 512 pixel. Nếu ROI của bạn lớn hơn mức đó, camera sẽ thu nhỏ nó để vừa với kích thước, và bạn sẽ vĩnh viễn mất chi tiết.
Hãy nghĩ về điều đó giống như việc chụp một bức ảnh độ phân giải cao và thu nhỏ nó thành hình thu nhỏ. Các chi tiết nhỏ sẽ biến mất.
Nhỏ hơn là tốt hơn, và đây là lý do
Hãy tưởng tượng bạn đang tìm kiếm một con vít bị thiếu. Bạn có thể vẽ một ROI khổng lồ bao phủ toàn bộ bo mạch, hoặc một ROI nhỏ chỉ bao phủ khu vực con vít.
Với ROI nhỏ:
- Con vít chiếm ưu thế trong vùng cắt, vì vậy AI dễ dàng nhận ra bạn đang tìm kiếm 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 là một chi tiết nhỏ trong một biển nền
- AI cần nhiều dữ liệu hơn để học những gì quan trọng
- Nếu ROI vượt quá 512x512, vùng 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 lỗi nhỏ (như vết xước trên bề mặt)? 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 một ROI nào không đạt, toàn bộ kiểm tra có thể không đạt. Bạn có được điều tốt nhất của cả hai thế giới: bao phủ đầy đủ với chi tiết đầy đủ.
Thiết lập ROI của bạn
1. Tạo một Inspection Type
Điều hướng đến Inspection Setup trong trình chỉnh sửa recipe của bạn.
Đổi tên "Inspection Type 1" thành một 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
Nhấp vào + Add Region of Interest (ROI). Một hình chữ nhật màu vàng sẽ 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 tính năng bạn đang kiểm tra
- Đổi tên từ "New ROI" thành một cái gì đó 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 cái cho mỗi vị trí con vít. Tất cả đều chia sẻ cùng một Inspection Type và tập dữ liệu.
Đặt tên ROI đầu tiên của bạn là "Connector 1" và nhấp vào copy. Nó sẽ 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.
Đặt tên cho mỗi ROI khi bạn thêm nó, và làm cho mỗi tên là duy nhất, không chỉ mô tả: "Screw_Top_Left" và "Screw_Bottom_Right", không bao giờ có hai vùng đều được gọi là "Screw". Tên duy nhất là cách bạn phân biệt các vùng trong kết quả, dữ liệu đầu ra đã lưu và các flow Node-RED, vì vậy khi một ROI không đạt, bạn biết chính xác vị trí nào cần kiểm tra.
4. Xác minh với Live Preview
Bật Live Preview Mode và kiểm tra rằng:
- Tất cả ROI được đặt đúng vị trí trên bộ phận
- ROI di chuyển theo căn chỉnh (nếu bạn đang sử dụng aligner)
- Mỗi ROI chứa đầy đủ tính năng bạn muốn kiểm tra
- Không có ROI nào lớn hơn mức cần thiết
Hướng dẫn xác định kích thước ROI
| Mục đích ROI | Khuyến nghị kích thước |
|---|---|
| Tính năng đơn (vít, connector, nhãn) | Vừa đủ lớn để chứa tính năng với một khoảng đệm nhỏ |
| Diện tích bề mặt để tìm lỗi | Lưới các ô nhỏ, mỗi ô dưới 512x512 pixel |
| Tính năng lớn cần chi tiết | Sử dụng segmenter thay vì classifier (chỉ OV20i/OV80i) |
| Kiểm tra có/không | Nhỏ; tính năng hoặc có ở đó hoặc không |
Khi nào 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 chung. Tất cả ROI cùng 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 vùng cắt nhỏ xử lý nhanh hơn một vùng lớn.
- Độ chính xác cao hơn. Mỗi vùng 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 lỗi nhỏ (như vết xước nhỏ trên một bề mặt lớn), hãy cân nhắc sử dụng segmenter thay vì classifier. Segmenter được thiết kế để phát hiện ở cấp độ pixel và xử lý các khu vực lớn tốt hơn. (OV10i chỉ hỗ trợ classifier. Phân đoạn yêu cầu OV20i hoặc OV80i.)
Danh sách kiểm tra Vùng Quan Tâm (ROIs)
Trước khi tiếp tục, hãy xác nhận:
- Inspection types được tạo với tên có ý nghĩa
- ROI được vẽ, vừa đủ lớn để chứa tính năng
- ROI được đặt tên mô tả (ví dụ: "Screw_Top_Left")
- Tất cả ROI di chuyển chính xác với 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 sang Bước 4: Huấn Luyện AI của Bạn.