Bước 3: Inspection Regions (ROIs)

Bây giờ khi việc căn chỉnh của bạn đã hoạt động, đã đến lúc cho camera biết nơi cần kiểm tra. Bạn thực hiện điều này bằng cách vẽ các Inspection Regions: các hình chữ nhật trên hình ảnh xác định các vùng mà AI sẽ phân tích.

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

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

Thuật ngữ chính

• Inspection Type: Một danh mục có dataset và tập hợp các class chung. Ví dụ: "Screws" với các class "present" và "absent"
• Inspection Region (ROI): Một vị trí cụ thể trên bộ phận. Ví dụ: "Screw_1", "Screw_2", "Screw_3", tất cả đều chia sẻ cùng 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 class và dữ liệu huấn luyện riêng.

Tại sao kích thước ROI quan trọng

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

Giới hạn 512x512 pixel

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

Mỗi ROI được crop ra từ hình ảnh đầy đủ và đưa vào mô hình AI riêng lẻ. Kích thước tối đa mà mô hình AI chấp nhận là 512 x 512 pixel. Nếu ROI của bạn lớn hơn mức đó, camera sẽ giảm kích thước để phù hợp, và bạn sẽ mất chi tiết vĩnh viễn.

Hãy tưởng tượng như việc chụp một bức ảnh độ phân giải cao và thu nhỏ thành một thumbnail. Các chi tiết nhỏ sẽ biến mất.

Nhỏ hơn là 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, hoặc một ROI nhỏ chỉ bao phủ vùng có con vít.

Với một ROI nhỏ:

• Con vít chiếm phần lớn crop, vì vậy rõ ràng với AI những gì bạn đang tìm
• Bạn cần ít hình ảnh huấn luyện hơn (tỷ lệ signal-to-noise cao)
• Quá trình xử lý nhanh hơn
• Nếu ROI dưới 512x512, không có thông tin nào bị mất

Với một ROI lớn:

• Con vít chỉ là một chi tiết nhỏ trong biển nền
• AI cần nhiều dữ liệu hơn để học những gì quan trọng
• Nếu ROI vượt quá 512x512, crop sẽ bị giảm kích thước và con vít sẽ trở nên thậm chí nhỏ hơn
• Xử lý mất nhiều thời gian hơn

Kỹ thuật lưới cho inspection toàn bộ hình ảnh

Điều gì xảy ra nếu bạn cần inspection toàn bộ hình ảnh để tìm các lỗi nhỏ (như các vết xước trên bề mặt)? Đừng sử dụng một ROI khổng lồ. Thay vào đó, hãy xếp nhiều ROI nhỏ theo dạng lưới:

Mỗi ROI nhỏ giữ được độ phân giải đầy đủ. Nếu bất kỳ một ROI nào thất bại, toàn bộ inspection có thể thất bại. Bạn có được điều tốt nhất của cả hai thế giới: bao phủ đầy đủ với chi tiết đầy đủ.

Thiết lập các ROI của bạn

1. Tạo một Inspection Type

Điều hướng đến Inspection Setup trong recipe editor của bạn.

Đổi tên "Inspection Type 1" thành một tên 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 các ROI của bạn

Nhấp vào + Add Inspection Region. 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 feature mà bạn đang inspection
• Đổi tên từ "New ROI" thành một tên mô tả (ví dụ: "Screw_Top_Left")

3. Lặp lại cho từng vị trí

Nếu bạn đang inspection 10 con vít, hãy tạo 10 ROIs, mỗi ROI cho một vị trí vít. Tất cả chúng đều chia sẻ cùng một Inspection Type và dataset.

Phím tắt sao chép-dán

Đặt tên ROI đầu tiên của bạn là "Connector 1" và nhấp vào copy. 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 cùng với việc căn chỉnh (nếu bạn đang sử dụng aligner)
• Mỗi ROI chứa đầy đủ feature mà bạn muốn inspection
• Không có ROI nào lớn hơn mức cần thiết

Hướng dẫn kích thước ROI

Mục đích ROI	Khuyến nghị kích thước
Feature đơn lẻ (vít, connector, nhãn)	Vừa đủ lớn để chứa feature với một khoảng lề nhỏ
Diện tích bề mặt cho các lỗi	Lưới các ô nhỏ, mỗi ô dưới 512x512 pixel
Feature lớn cần chi tiết	Sử dụng segmenter thay vì classifier
Kiểm tra có/không	Nhỏ; feature hoặc có hoặc không có ở đó

Khi nào nên dùng 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 được chia sẻ. Tất cả các ROI cùng inspection type chia sẻ một dataset. 10 ROI vít có nghĩa là dữ liệu huấn luyện gấp 10 lần mỗi capture.
• Xử lý nhanh hơn. Nhiều crop nhỏ xử lý nhanh hơn một crop lớn.
• Độ chính xác cao hơn. Mỗi crop nhỏ có tỷ lệ signal-to-noise cao.
• Báo cáo chi tiết. Bạn có thể thấy chính xác ROI nào đã thất bại.

Khi nào ROI cần phải lớn

Nếu bạn thực sự cần một ROI lớn để tìm các lỗi nhỏ (như các 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 vùng lớn tốt hơn.

Danh sách kiểm tra inspection regions

Trước khi tiếp tục, hãy xác nhận:

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

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