AI-POWERED DOCS
What do you want to know?
Thư Viện & Quản Lý Hình Ảnh
Trang này giải thích hệ thống Thư Viện (Library) của OV10i, nơi lưu trữ và quản lý tất cả hình ảnh được chụp trên thẻ SD của camera cho mục đích huấn luyện mô hình và phân tích.
Thư Viện Là Gì?
Thư Viện chứa tất cả các hình ảnh được lưu trữ trên thẻ SD của camera. Những hình ảnh này được sử dụng cho mục đích huấn luyện mô hình, bao gồm cả các trường hợp thành công và không thành công, và cung cấp phương tiện để dạy camera nhận diện và phân biệt giữa các vật thể, cảnh quan và môi trường đa dạng. Bằng cách cho camera tiếp xúc với nhiều loại hình ảnh khác nhau, nó có thể học cách nhận diện và phân loại các vật thể với độ chính xác và hiệu quả cao hơn.
Metadata & Ngữ Cảnh Của Hình Ảnh
Mỗi hình ảnh trong Thư Viện đều lưu giữ metadata liên quan (ngày giờ hình ảnh được chụp, cài đặt camera được sử dụng và tọa độ GPS của vị trí chụp ảnh). Metadata này cung cấp thông tin có giá trị, có thể được sử dụng để hiểu ngữ cảnh của hình ảnh và hỗ trợ tinh chỉnh khả năng nhận diện của camera.
Metadata Có Sẵn:
- Ngày và giờ - khi hình ảnh được chụp
- Cài đặt camera - cấu hình được sử dụng trong quá trình chụp
- Tọa độ GPS - vị trí nơi hình ảnh được chụp
- Kết quả kiểm tra - kết quả pass/fail
- Labels - dữ liệu phân loại
Xem Chi Tiết Hình Ảnh
Cuộn xuống ở phía bên phải để xem metadata và kết quả của hình ảnh. Bạn cũng có thể Download hình ảnh, Download (with labels), Copy Link, hoặc thêm/chỉnh sửa Capture Notes.
Biểu tượng màu tím sẽ được hiển thị ở góc dưới bên phải của hình thu nhỏ nếu hình ảnh được sử dụng làm một phần của tập huấn luyện (training set) cho một Recipe.
Nếu bạn không có đủ hình ảnh lỗi, hãy sử dụng Defect Creator Studio để tạo ra các hình ảnh lỗi tổng hợp có độ chân thực cao từ một hình ảnh sản phẩm đạt chuẩn duy nhất.
Tùy Chọn Tìm Kiếm & Lọc
Sử dụng các tùy chọn tìm kiếm và lọc ở đầu trang để tìm và lọc hình ảnh theo:
Danh Mục Lọc:
- Capture # - số thứ tự chụp cụ thể
- Trigger ID - định danh sự kiện kích hoạt
- Khoảng ngày và giờ (Captured Between) - lọc theo thời gian
- Notes - ghi chú chụp ảnh
- Recipe - hình ảnh từ các recipe cụ thể
- Result (Pass/Fail) - lọc theo kết quả
- Inspection Type - kết quả classification hoặc segmentation
- Inspection Region - các vùng ROI cụ thể
Sử dụng các preset để nhanh chóng lọc hình ảnh được chụp trong 5 phút; 30 phút; 1 giờ, 12 giờ; hoặc 1 ngày trước đó.
Quy Trình Tìm Kiếm:
- Chọn tiêu chí lọc mong muốn
- Đặt khoảng ngày/giờ nếu cần
- Nhấp vào Search để xem các hình ảnh phù hợp
- Sử dụng tùy chọn Sort By để thay đổi thứ tự hiển thị (mới nhất trước theo mặc định)
Tính năng này cho phép bạn dễ dàng xác định bất kỳ vấn đề nào có thể đã xảy ra trong quá trình kiểm tra và giúp tinh giản quy trình tổng thể.
Điều Hướng Trang
Sử dụng các công cụ điều hướng để chọn trang muốn xem, số lượng hình thu nhỏ hiển thị trên mỗi trang, hoặc nhập số trang vào trường Go to và nhấn enter.
Tùy Chọn Điều Hướng:
- Điều khiển chọn trang
- Cài đặt số hình thu nhỏ trên mỗi trang
- Nhập trực tiếp số trang
- Chức năng chuyển đến trang cụ thể
Thao Tác Hàng Loạt: Download, Xóa, và Thêm vào Trainset
Sau khi bạn đã sắp xếp tất cả các hình ảnh, bạn có thể xem chúng trên màn hình với các hình thu nhỏ tương ứng. Mỗi hình ảnh được gán nhãn với kết quả dự đoán liên quan, dựa trên hình ảnh đã chụp. Điều này sẽ giúp bạn nhanh chóng xác định các hình ảnh liên quan đến dự án của mình.
Chọn & Quản Lý:
- Chọn Hàng Loạt: Chọn nhiều hình ảnh cùng một lúc bằng tính năng chọn hàng loạt
- Nhận Diện Nhanh: Hình ảnh được gán nhãn với kết quả dự đoán để dễ dàng đánh giá mức độ liên quan
- Quy Trình Hiệu Quả: Tiết kiệm thời gian bằng cách chọn nhiều hình ảnh đồng thời
Thao Tác Có Sẵn:
- Add to Trainset: Thêm các hình ảnh đã chọn vào trainset của recipe đang hoạt động để huấn luyện lại mô hình
- Download: Tải hình ảnh riêng lẻ hoặc hàng loạt
- Download With Labels: Xuất hình ảnh kèm dữ liệu classification/annotation
- Delete: Xóa các hình ảnh không mong muốn khỏi thư viện
Lợi Ích: Sau khi xác định các hình ảnh liên quan, bạn có thể chọn nhiều hình ảnh cùng một lúc bằng cách sử dụng tính năng chọn hàng loạt. Điều này sẽ tiết kiệm thời gian và công sức của bạn trong việc chọn từng hình ảnh riêng lẻ. Sau khi đã chọn hình ảnh, bạn có thể thêm chúng vào trainset của recipe đang hoạt động. Điều này đặc biệt hữu ích trong machine learning, vì nó cho phép bạn cải thiện độ chính xác của mô hình bằng cách huấn luyện lại với dữ liệu mới. Ngoài việc thêm hình ảnh vào trainset, bạn cũng có thể tải chúng xuống hàng loạt bằng cách nhấp vào nút download. Điều này sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian nếu bạn cần sử dụng hình ảnh cho bất kỳ mục đích nào khác, chẳng hạn như tạo bài thuyết trình hoặc báo cáo.
Nhìn chung, khả năng kiểm tra trực quan và chọn hình ảnh hàng loạt là một tính năng mạnh mẽ có thể cải thiện đáng kể quy trình làm việc và nâng cao độ chính xác của các mô hình của bạn.