Bước 3: Regions of Interest (ROIs)

Bây giờ alignment của bạn đã hoạt động, đã đến lúc cho camera biết vị trí cần quan sát. Bạn thực hiện điều này bằng cách vẽ Regions of Interest (ROIs): các hình chữ nhật trên hình ảnh xác định các khu vực mà AI sẽ phân tích.

Alignment tốt = ROIs 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 padding cho ROIs để dự phòng cho chuyển động của bộ phận. Bạn có thể vẽ chúng bám sát quanh tính năng, điều này cung cấp cho AI một góc nhìn rõ ràng và tập trung hơn, đồng thời yêu cầu ít dữ liệu huấn luyện hơn. Nếu ROIs của bạn có vẻ quá lớn hoặc AI của bạn đang gặp khó khăn, hãy quay lại và kiểm tra thiết lập alignment trước.

Thuật ngữ chính

• Inspection Type: Một danh mục có chung dataset 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 đều chung 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 gây bực bội lớn thứ hai của khách hàng (sau alignment). Hãy giải thích lý do.

Giới hạn 512x512 pixel

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

Mỗi ROI được cắt ra khỏi hình ảnh đầy đủ và 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 cho vừa, và bạn sẽ vĩnh viễn mất chi tiết.

Hãy nghĩ về điều đó giống như chụp một bức ảnh độ phân giải cao và thu nhỏ thành 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 phủ toàn bộ bo mạch, hoặc một ROI nhỏ chỉ bao quanh khu vực vít.

Với ROI nhỏ:

• Con vít chiếm phần lớn vùng 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 là một chi tiết nhỏ trong biển nền
• AI cần nhiều dữ liệu hơn để học điều gì quan trọng
• Nếu ROI vượt quá 512x512, vùng cắt sẽ bị thu nhỏ và con vít trở nên thậm chí còn nhỏ hơn
• Xử lý mất nhiều thời gian hơn

Kỹ thuật lưới cho kiểm tra toàn hình ảnh

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

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

Thiết lập ROIs 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 ROIs của bạn

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

• Kéo đến đúng vị trí
• Thay đổi kích thước bằng cách kéo các góc
• Làm cho nó chỉ vừa đủ lớn để chứa tính năng bạn đang kiểm tra
• Đổi tên từ "New ROI" thành một cái 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 ROIs, mỗi vị trí vít một cái. Tất cả đều chung Inspection Type và dataset.

Phím tắt copy-paste

Đặt tên ROI đầu tiên là "Connector 1" và nhấp 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.

4. Xác minh bằng Live Preview

Bật Live Preview Mode và kiểm tra rằng:

• Tất cả ROIs được đặt đúng vị trí trên bộ phận
• ROIs di chuyển theo alignment (nếu bạn đang sử dụng aligner)
• Mỗi ROI chứa đầy đủ tính năng bạn muốn kiểm tra
• Không có ROIs nào lớn hơn mức cần thiết

Hướng dẫn về 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 chút khoảng trống nhỏ
Diện tích bề mặt cho khuyết tật	Lưới các ô nhỏ, mỗi ô dưới 512x512 pixel
Tính năng lớn cần chi tiết	Sử dụng segmenter thay vì classifier
Kiểm tra hiện diện/vắng mặt	Nhỏ; tính năng hoặc có hoặc không có ở đó

Khi nào nên sử dụng nhiều ROIs

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

• Dữ liệu huấn luyện chung. Tất cả ROIs cùng inspection type chia sẻ một dataset. 10 ROIs vít có nghĩa là dữ liệu huấn luyện gấp 10 lần 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 bị lỗi.

Khi ROIs cần phải lớn

Nếu bạn thực sự cần một ROI lớn để tìm các khuyết tật nhỏ (như các vết xước nhỏ trên một bề mặt lớn), hãy cân nhắc sử dụng segmenter thay vì classifier. Segmenters được thiết kế để phát hiện ở cấp độ pixel và xử lý các diện tích lớn tốt hơn.

Danh sách kiểm tra Regions of Interest (ROIs)

Trước khi tiếp tục, hãy xác nhận:

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

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