Skip to main content

AI-POWERED DOCS

What do you want to know?

Bước 3: Regions of Interest (ROIs)

Bây giờ căn chỉnh của bạn đã hoạt động, đã đến lúc cho camera biết nơi 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.

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

Aligner sẽ 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 khoảng đệm cho các ROI để tính đến chuyển động của bộ phận. Bạn có thể vẽ chúng sát vào feature, giúp AI có cái nhìn rõ ràng, tập trung hơn và cần ít dữ liệu huấn luyện hơn. Nếu các ROI của bạn có vẻ quá lớn hoặc AI đang gặp khó khăn, hãy quay lại và kiểm tra thiết lập căn chỉnh trước.

Thuật ngữ chính​

  • Inspection Type: Một danh mục có chung tập dữ liệu và tập hợp các class. Ví dụ: "Screws" với các class "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 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 gốc lớn thứ hai gây thất vọng cho khách hàng (sau 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 cắt 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, camera sẽ thu nhỏ nó lại cho phù hợp, và bạn sẽ mất chi tiết vĩnh viễn.

Hãy hình dung như việc chụp một bức ảnh có độ phân giải cao rồi thu nhỏ thành 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 ốc bị thiếu. Bạn có thể vẽ một ROI khổng lồ bao phủ toàn bộ bảng mạch, hoặc một ROI nhỏ chỉ bao quanh vùng có con ốc.

Với ROI nhỏ:

  • Con ốc chiếm phần lớn vùng cắt, nên rõ ràng với AI về những gì bạn đang tìm
  • 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 ốc là một chi tiết nhỏ giữa biển nền
  • AI cần nhiều dữ liệu hơn để học điều gì là quan trọng
  • Nếu ROI vượt quá 512x512, vùng cắt bị thu nhỏ và con ốc trở nên còn nhỏ hơn
  • Xử lý mất nhiều thời gian hơn

Kỹ thuật lưới cho kiểm tra toàn hình ảnh​

Nếu bạn cần kiểm tra toàn bộ hình ảnh để phát hiện các khiếm khuyết 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 đơn lẻ nào thất bại, toàn bộ quá trình kiểm tra có thể thất bại. Bạn có được điều tốt nhất của cả hai: bao phủ toàn diện với chi tiết đầy đủ.

Thiết lập các ROI​

Bạn đang dùng phiên bản giao diện nào?

Giao diện web 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 được áp dụng xuyên suốt mọi trang trong luồng thiết lập này.

Điều hướng đến Inspection Setup trong trình chỉnh sửa recipe, sau đó vẽ các vùng của bạn trên bộ phận.

Thiết lập kiểm tra, vẽ ROIs trên bộ phận

1. Tạo một Inspection Type. Đổi tên "Inspection Type 1" thành một cái 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 luồng Node-RED của bạn.

2. Vẽ các ROI.

Các loại Region of Interest (ROI)

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 tên mô tả (ví dụ: "Screw_Top_Left").

3. Lặp lại cho mỗi vị trí. Nếu bạn đang kiểm tra 10 con ốc, hãy tạo 10 ROI, mỗi ROI cho một vị trí ốc. Tất cả chúng đều dùng chung Inspection Type và tập dữ liệu.

Phím tắt sao chép-dán

Đặt tên ROI đầu tiên là "Connector 1" và nhấp sao chép. Nó sẽ tự động tạo "Connector 2", "Connector 3", v.v. với các tên tự động tăng dần. Nhanh hơn nhiều so với việc tạo từng cái từ đầu.

Best practice: đặt tên duy nhất cho mỗi ROI

Đặt tên mỗi ROI khi bạn thêm nó, và đảm bảo mọi tên đều duy nhất, không chỉ mang tính mô tả: "Screw_Top_Left" và "Screw_Bottom_Right", không bao giờ có hai vùng cùng gọi là "Screw". Tên duy nhất là cách bạn phân biệt các vùng trong kết quả, dữ liệu đầu ra đã lưu và các luồng Node-RED, để khi một ROI thất bại bạn biết chính xác vị trí nào cần kiểm tra.

4. Xác minh bằng Live Preview. Bật Live Preview Mode và xác nhận rằng tất cả các ROI đều nằm đúng vị trí trên bộ phận, di chuyển theo căn chỉnh, chứa đầy đủ feature bạn muốn kiểm tra, và không lớn hơn mức cần thiết.

Hướng dẫn định kích thước ROI​

Mục đích ROIKhuyến nghị kích thước
Đặc điểm đơn lẻ (ốc vít, đầu nối, nhãn)Vừa đủ lớn để chứa đặc điểm với một khoảng lề nhỏ
Diện tích bề mặt để phát hiện lỗiLưới các ô nhỏ, mỗi ô dưới 512x512 pixel
Đặc điểm lớn cần chi tiếtSử dụng segmenter thay vì classifier
Kiểm tra có/không cóNhỏ; đặc điểm hoặc có 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 ROI. Lợi ích:

  • Dữ liệu huấn luyện chung. Tất cả ROI cùng một loại kiểm tra chia sẻ chung một dataset. 10 ROI ốc vít nghĩa là gấp 10 lần dữ liệu huấn luyện trên mỗi lần chụp.
  • Xử lý nhanh hơn. Nhiều ảnh cắt nhỏ xử lý nhanh hơn một ảnh cắt lớn.
  • Độ chính xác tốt hơn. Mỗi ảnh 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 ROI cần phải lớn​

Nếu bạn thực sự cần một ROI lớn để tìm các lỗi nhỏ (như những 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 mức pixel và xử lý các vùng lớn tốt hơn.

Danh sách kiểm tra Regions of Interest (ROI)​

Trước khi tiếp tục, hãy xác nhận:

  • Đã tạo các loại kiểm tra với tên có ý nghĩa
  • Đã vẽ các ROI, vừa đủ lớn để chứa đặc điểm
  • Các ROI được đặt tên mô tả rõ ràng (ví dụ: "Screw_Top_Left")
  • Tất cả ROI di chuyển chính xác cùng với việc căn chỉnh trong Live Preview
  • Không có ROI nào vượt quá 512x512 pixel (kiểm tra cảnh báo downscale)

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