Tạo Recipe Đầu Tiên Của Bạn (OV20i)

Đây là nơi camera của bạn trở thành một AI inspector. Một recipe là một gói hoàn chỉnh (cài đặt hình ảnh, căn chỉnh, các vùng quan tâm (ROI), mô hình AI, và các quy tắc đầu ra) được đóng gói cùng nhau cho một nhiệm vụ kiểm tra cụ thể.

Bạn có thể có bao nhiêu recipe tùy thích trên một camera. Mỗi recipe có thể được lưu, sao lưu, chuyển sang các camera khác và quản lý phiên bản.

Trước khi bắt đầu: hãy nhớ mô hình thác nước

Mọi thứ trong phần này tuân theo Nguyên Tắc Thác Nước. Bạn sẽ trải qua sáu bước theo thứ tự. Đừng bỏ qua bước nào. Hãy xác minh từng bước hoạt động trước khi chuyển sang bước tiếp theo.

1

Image Settings

Exposure, Gain, LEDs

2

Template & Aligner

Capture, Align

3

Regions of Interest (ROIs)

Draw ROIs

4

AI Training

Label, Train

5

Output Rules

Pass/Fail, IO

6

Deploy!

Activate, Verify

Tạo recipe mới

1. Vào All Recipes ở thanh bên trái (đây cũng là trang chính khi bạn mở camera)
2. Nhấp vào + New
3. Đặt tên cho nó (ví dụ: "Screw Presence Check")
4. Chọn loại recipe: Segmentation hoặc Classification (giải thích bên dưới)

What do you want this recipe to do?

Each OV20i recipe uses one model type. Pick based on the question you need answered. You can change this later.

Recommended

Surface check, pass / fail per panel

Classification

Decide whether each part, or each region of interest, belongs to a category.

Defect detectionPass / failAssembly verificationPresence / absenceSortingCosmetic checks

Best for: verdicts and known categories, where the answer is one label per region.

Defect localization, pixel-level masks

Segmentation

Find and outline features, defects, or regions at the pixel level.

CountingContaminant detectionMeasurementPositionDefect localizationCoverage

Best for: locating, measuring, or counting features whose shape and position matter.

Classification, in 60 seconds

Read Understanding Classifier →

A classifier looks at each region you draw and assigns one label from a list you define. The model returns one verdict per ROI: this region is a "pass", or "missing", or "scratched". Most OV20i recipes start here.

Example, missing fastener

Four ROIs over four screw locations. Two classes: present and missing. The model returns one label per ROI.

Example, surface pass / fail

One ROI over the panel surface. Two classes: clean and blemished. The model returns one label for the panel.

Muốn xem so sánh trực tiếp? Xem Classifier vs. Segmenter. Muốn tìm hiểu sâu hơn về một trong hai loại mô hình? Đọc Understanding Classifier để biết về verdicts và labels, hoặc Understanding Segmenter để biết về pixel-level masks, đếm và đo lường.

5. Nhấp vào Activate để vào trình chỉnh sửa recipe

Đây là giao diện của Recipe Editor. Ba phần chính (Imaging Setup, AI Blocks, IO Block) tương ứng trực tiếp với các bước waterfall:

Loại recipe

Chọn classifier HOẶC segmenter cho mỗi recipe (không phải cả hai). OV10i chỉ hỗ trợ classifier. Segmentation yêu cầu OV20i.

Không chắc nên chọn cái nào? Xem Classifier vs. Segmenter hoặc hỏi AI Assistant tại tools.overview.ai.

Một loại mô hình cho mỗi recipe trên OV20i

OV20i hỗ trợ cả classifier và segmenter, nhưng mỗi recipe sử dụng một loại cho mỗi lần kiểm tra. Hãy chọn dựa trên nhu cầu kiểm tra của bạn. Nếu bạn cần cả phát hiện ở mức pixel và phân loại trong cùng một lần chụp, hãy cân nhắc OV80i hỗ trợ recipe đa mô hình.

Bây giờ hãy thực hiện theo sáu bước sau:

Bước 1: Image Settings

Hướng dẫn đầy đủ: Image Settings

Hãy đảm bảo hình ảnh từ camera của bạn rõ ràng và nhất quán. Điều chỉnh exposure, gain, white balance và quan trọng là bật lens distortion correction nếu bạn đang sử dụng ống kính góc rộng.

Các cài đặt chính:

• Exposure: Khoảng thời gian cảm biến thu sáng. Cao hơn = sáng hơn nhưng nhiều motion blur hơn
• Gain: Tăng cường độ sáng kỹ thuật số. Cao hơn = sáng hơn nhưng nhiễu hơn
• Lens Correction: Khắc phục méo hình barrel từ ống kính góc rộng. Bật ngay bây giờ nếu phù hợp. Đừng bỏ qua
• Cài đặt LED (OV20i): Điều chỉnh cường độ và pattern để giảm chói

Kiểm tra trước khi tiếp tục: Nhấp vào Live Preview. Hình ảnh phải sắc nét, đủ sáng và nhất quán giữa các lần chụp.

Bước 2: Template Image & Alignment

Hướng dẫn đầy đủ: Alignment Explained

Đây là bước mà hầu hết khách hàng cảm thấy thử thách nhất, và cũng là bước tạo nên sự khác biệt lớn nhất. Aligner là nền tảng của toàn bộ quá trình kiểm tra. Nó di chuyển động các hộp kiểm tra để theo dõi bộ phận khi nó dịch chuyển và xoay trên băng tải. Alignment tốt cho phép bạn vẽ các ROI nhỏ hơn, có nghĩa là cần ít dữ liệu huấn luyện hơn và AI chính xác hơn. Aligner → ROIs → Classifier/Segmenter: nếu mắt xích đầu tiên yếu, mọi thứ phía sau đều bị phá vỡ.

Phiên bản tóm tắt:

1. Chụp một template image của một bộ phận tốt
2. Đặt 2-3 vùng template nhỏ trên các đặc điểm không bao giờ thay đổi (cạnh sắc nét, góc, lỗ)
3. Đặt chúng càng xa nhau càng tốt trên bộ phận
4. Dọn dẹp các cạnh nhiễu bằng công cụ Ignore
5. Lưu, sau đó kiểm tra với Live Preview. Di chuyển bộ phận xung quanh và xác minh alignment có theo dõi nó hay không

Lỗi alignment phổ biến nhất

Đừng bao giờ neo aligner vào các khuyết tật, nhãn, sticker hoặc bất cứ thứ gì có thể di chuyển độc lập với bộ phận. Chỉ căn chỉnh vào các đặc điểm cố định, cứng (cạnh gia công, lỗ khoan, đường viền PCB). Nếu bạn căn chỉnh vào một sticker mã vạch và ai đó dán nó lệch, camera sẽ di chuyển tất cả các hộp kiểm tra đến sai vị trí.

Tự thử nghiệm: Sử dụng trình mô phỏng bên dưới để xem điều gì xảy ra khi một bộ phận dịch chuyển trên băng tải. Tắt aligner, sau đó di chuyển các thanh trượt để xem các hộp kiểm tra mất khả năng theo dõi.

Camera Settings

Aligner Enabled (Track Part)

Status: Tracking Locked / Pass

---

Simulate Real World

Move the part coming down the line.

X Offset 0px

Y Offset 0px

Rotation 0°

Legend

Inspection Region

Alignment locked

Alignment lost

ROI

Đọc Alignment Explained để có hướng dẫn đầy đủ. Đây là trang quan trọng nhất trong tài liệu này.

Bước 3: Regions of Interest (ROIs)

Hướng dẫn đầy đủ: Regions of Interest (ROIs)

Bây giờ hãy vẽ các vùng mà AI sẽ thực sự kiểm tra. Đây là các Regions of Interest (ROIs) của bạn.

Quy tắc quan trọng: Giữ ROIs càng nhỏ càng tốt. Đây là nguồn gốc lớn thứ hai của các vấn đề khách hàng gặp phải. Đọc Tại Sao Kích Thước ROI Quan Trọng để hiểu lý do.

Phiên bản ngắn gọn:

1. Tạo một Inspection Type (ví dụ: "Screws") với các lớp dự kiến của bạn (ví dụ: "present", "absent")
2. Vẽ ROIs hình chữ nhật tại mỗi vị trí bạn muốn kiểm tra
3. Làm cho chúng vừa đủ lớn để chứa đặc điểm, không lớn hơn
4. Đặt tên mô tả (ví dụ: "Screw_Top_Left")

Bước 4: Huấn Luyện Mô Hình AI Của Bạn

Hướng dẫn đầy đủ: Huấn Luyện AI Của Bạn

Gán nhãn một vài hình ảnh và huấn luyện mô hình đầu tiên của bạn.

Phiên bản ngắn gọn:

1. Bắt đầu với 10-15 hình ảnh mỗi lớp. Đừng thu thập quá nhiều
2. Kiểm tra kỹ từng nhãn trước khi huấn luyện (một nhãn sai có thể phá hỏng mô hình của bạn)
3. Huấn luyện (~30 giây) để kiểm tra tín hiệu
4. Kiểm tra với Live Preview. Cố gắng phá vỡ nó
5. Thêm dữ liệu có mục tiêu vào nơi nó thất bại, huấn luyện lại

Bước 5: Quy Tắc Đầu Ra (IO Block)

Hướng dẫn đầy đủ: Thiết Lập Đầu Ra

Định nghĩa điều gì sẽ xảy ra khi AI đưa ra quyết định.

Basic Mode: Đặt các quy tắc cho pass/fail. Thiết lập đơn giản nhất: tất cả ROIs phải pass để có một pass tổng thể. Kết quả nhị phân duy nhất đó được gửi đến PLC, HMI, hoặc đầu ra của bạn.

Advanced Mode (Node-RED): Cho bất cứ điều gì vượt quá pass/fail đơn giản: dashboard tùy chỉnh, logic chuỗi thời gian, định tuyến dữ liệu đến hệ thống MES, tích hợp máy quét mã vạch (yêu cầu đầu đọc bên ngoài), và nhiều hơn nữa. Sử dụng tools.overview.ai để tạo các flow Node-RED từ mô tả bằng tiếng Anh thông thường.

Bước 6: Triển Khai và Xác Minh

1. Kích hoạt recipe của bạn
2. Đặt chế độ trigger (thủ công, cảm biến phần cứng, PLC, hoặc theo khoảng thời gian)
3. Chạy các bộ phận thử nghiệm qua hệ thống
4. Xác minh đầu ra pass/fail khớp với kỳ vọng của bạn
5. Kiểm tra các trường hợp biên, các bộ phận khó phân loại nhất

Chúc mừng! Bạn hiện đã có một hệ thống kiểm tra AI đang hoạt động.

Danh sách kiểm tra recipe

Trước khi tiếp tục, hãy xác nhận:

• Recipe mới đã được tạo và đặt tên
• Cài đặt hình ảnh đã được cấu hình: sắc nét, đủ ánh sáng, nhất quán
• Alignment đã được thiết lập và theo dõi đáng tin cậy
• Regions of Interest (ROIs) đã được vẽ: nhỏ, định vị tốt, đã đặt tên
• Mô hình AI đã được huấn luyện và kiểm tra với Live Preview
• Quy tắc đầu ra đã được cấu hình: pass/fail khớp với kỳ vọng
• Recipe đã được kích hoạt và triển khai với chế độ trigger chính xác

Tiếp theo là gì?

• Cải Thiện Mô Hình Của Bạn: Làm thế nào để AI của bạn liên tục được cải thiện theo thời gian
• Khắc Phục Sự Cố & FAQ: Các vấn đề thường gặp và cách khắc phục nhanh
• Classifier vs. Segmenter: Hướng dẫn chi tiết về khi nào nên sử dụng loại nào