Skip to main content

AI-POWERED DOCS

What do you want to know?

Bước 3: Regions of Interest (ROIs)

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

Alignment tốt = ROI nhỏ hơn = độ chính xác tốt hơn

Aligner di chuyển động các hộp inspection của bạn để theo dõi bộ phận khi nó dịch chuyển và xoay. Điều này có nghĩa là bạn không cần thêm padding cho các ROI để tính đến chuyển động của bộ phận. Bạn có thể vẽ chúng vừa khít quanh feature, điều này cho AI một góc nhìn rõ ràng, tập trung hơn và yêu cầu ít dữ liệu huấn luyện hơn. Nếu các ROI 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 dataset chung và một 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 dùng chung Inspection Type "Screws"

Bạn có thể có nhiều Inspection Type trên một hình ảnh. Ví dụ: "Screws" (10 ROI) và "Connectors" (2 ROI), mỗi loại có classes và dữ liệu huấn luyện riêng.

Tại sao kích thước ROI lại quan trọng​

Đây là nguồn gây thất vọng lớn thứ hai cho khách hàng (sau alignment). Hãy giải thích lý do.

Giới hạn 512x512 pixel​

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

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

Hãy nghĩ nó giống như việc chụp một bức ảnh độ phân giải cao rồi thu nhỏ thành ảnh thumbnail. Các chi tiết nhỏ 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 bao phủ toàn bộ bo mạch, hoặc một ROI nhỏ chỉ bao phủ khu vực con vít.

Với ROI nhỏ:

  • Con vít chiếm phần lớn vùng crop, nên rõ ràng đối với AI về thứ bạn đang tìm
  • Bạn cần ít hình ảnh huấn luyện hơn (tỷ lệ signal-to-noise cao)
  • Xử lý nhanh hơn
  • Nếu ROI dưới 512x512, không thông tin nào bị mất

Với ROI lớn:

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

Kỹ thuật lưới cho inspection toàn ảnh​

Nếu bạn cần inspection toàn bộ hình ảnh để tìm các lỗi nhỏ (như vết xước trên bề mặt) thì sao? Đừng dùng một ROI khổng lồ. Thay vào đó, hãy xếp nhiều ROI nhỏ theo dạng lưới:

Mỗi ROI nhỏ giữ nguyên độ phân giải đầy đủ. Nếu bất kỳ ROI nào fail, toàn bộ inspection có thể fail. Bạn có được lợi ích của cả hai: phủ toàn diện với chi tiết đầy đủ.

Thiết lập các ROI của bạn​

Bạn đang dùng phiên bản giao diện nào?

Giao diện web của OV20i đã được thiết kế lại trong v2026.5. Kiểm tra phiên bản phần mềm của bạn ở góc trên bên phải của giao diện camera và chọn tab phù hợp. Lựa chọn của bạn sẽ áp dụng trên mọi trang trong luồng thiết lập này.

Điều hướng đến Inspection Setup trong recipe editor, sau đó vẽ các regions trên bộ phận.

Inspection setup, drawing ROIs on the part

1. Tạo một Inspection Type. 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 output và các Node-RED flow của bạn.

2. Vẽ các ROI của bạn.

Region of Interest (ROI) types

Nhấp vào + Add Region of Interest (ROI). Một hình chữ nhật màu vàng xuất hiện trên hình ảnh. Kéo nó vào vị trí, thay đổi kích thước bằng cách kéo các góc, làm cho nó vừa đủ lớn để chứa feature, và 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 inspection 10 con vít, hãy tạo 10 ROI, mỗi ROI cho một vị trí vít. Tất cả chúng đều dùng chung Inspection Type và dataset.

Phím tắt copy-paste

Đặt tên ROI đầu tiên của bạn là "Connector 1" và nhấp copy. Nó tự động tạo "Connector 2", "Connector 3", v.v. với các 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 xác nhận rằng tất cả các ROI nằm đúng vị trí trên bộ phận, di chuyển theo alignment, chứa đầy đủ feature bạn muốn inspection, và không lớn hơn mức cần thiết.

Hướng dẫn về kích thước ROI​

Mục đích ROIKhuyến nghị kích thước
Feature đơn (vít, connector, nhãn)Vừa đủ lớn để chứa feature với một lề nhỏ
Khu vực bề mặt để tìm lỗiLưới các tile nhỏ, mỗi cái dưới 512x512 pixel
Feature lớn cần chi tiếtSử dụng segmenter thay vì classifier
Kiểm tra hiện diện/vắng mặtNhỏ; feature 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 các ROI cùng Inspection Type dùng chung một dataset. 10 ROI vít có nghĩa là gấp 10 lần dữ liệu huấn luyện cho mỗi capture.
  • Xử lý nhanh hơn. Nhiều vùng crop nhỏ xử lý nhanh hơn một vùng lớn.
  • Độ chính xác tốt hơn. Mỗi vùng crop nhỏ có tỷ lệ signal-to-noise cao.
  • Báo cáo chi tiết. Bạn có thể thấy chính xác ROI nào bị fail.

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 khu vực lớn tốt hơn.

Checklist Regions of Interest (ROIs)​

Trước khi tiếp tục, hãy xác nhận:

  • Inspection types đã được tạo với các tên có ý nghĩa
  • Các ROI đã được vẽ, vừa đủ lớn để chứa feature
  • Các ROI được đặt tên mô tả (ví dụ: "Screw_Top_Left")
  • Tất cả các ROI di chuyển đúng theo alignment trong Live Preview
  • Không ROI nào vượt quá 512x512 pixel (kiểm tra cảnh báo downscale)

Sẵn sàng để dạy AI? Chuyển sang Bước 4: Train Your AI.