Tạo Recipe Đầu Tiên Của Bạn (OV80i)

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 (ROIs), mô hình AI và quy tắc đầu ra) được đóng gói cùng nhau cho một tác 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 nguyên tắc thác nước

Mọi thứ trong phần này đều 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

Cài Đặt Hình Ảnh

Exposure, Gain, Ánh Sáng

2

Template & Aligner

Chụp, Căn Chỉnh

3

Vùng Quan Tâm (ROIs)

Vẽ ROIs

4

Huấn Luyện AI

Gán Nhãn, Huấn Luyện

5

Quy Tắc Đầu Ra

Pass/Fail, IO

6

Triển Khai!

Kích Hoạt, Xác Minh

Tạo recipe mới

1. Đi tới All Recipes ở thanh bên trái (đây cũng là trang chủ khi bạn mở camera)
2. Nhấp + New
3. Đặt tên cho nó (ví dụ: "Surface Defect Inspection")
4. Chọn loại recipe: Segmentation hoặc Classification (giải thích bên dưới)

What do you want this recipe to do?

Each OV80i 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 OV80i 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 so sánh song song? Xem Classifier vs. Segmenter. Muốn hướng dẫn sâu hơn về một trong hai loại model? Đọc Understanding Classifier để hiểu về verdicts và labels, hoặc Understanding Segmenter để hiểu về pixel-level masks, counts và measurements. 5. Nhấp Activate để vào trình chỉnh sửa recipe

Recipe đa model

OV80i hỗ trợ recipe đa model. Bạn có thể kết hợp classifier và segmenter trong một recipe duy nhất để kiểm tra toàn diện. Ví dụ, sử dụng một classifier để kiểm tra sự hiện diện của bộ phận và một segmenter để phát hiện khuyết tật bề mặt, tất cả trong một recipe.

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

Tính linh hoạt đa model

OV80i hỗ trợ recipe đa model, cho phép bạn kết hợp classifier và segmenter trong một recipe duy nhất để kiểm tra toàn diện. Ví dụ, sử dụng một classifier để xác minh sự hiện diện của bộ phận và một segmenter để phát hiện vết xước bề mặt, tất cả chạy trên cùng một lần chụp.

Bây giờ thực hiện theo sáu bước:

Bước 1: Image Settings

Hướng dẫn đầy đủ: Image Settings

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

Các cài đặt chính:

• Exposure: Thời gian cảm biến thu sáng. Cao hơn = sáng hơn nhưng nhiều motion blur hơn
• Gain: Tăng độ sáng kỹ thuật số. Cao hơn = sáng hơn nhưng nhiễu hơn
• Lens Correction: Khắc phục biến dạng barrel từ ống kính góc rộng. Bật ngay bây giờ nếu áp dụng. Đừng bỏ qua
• Ánh sáng bên ngoài: Xác minh ánh sáng của bạn đều và nhất quán trước khi tiếp tục

Kiểm tra trước khi tiếp tục: Nhấp 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 thấy khó khăn nhất, và là bước tạo ra 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, điều đó có nghĩa là 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 hỏng.

Phiên bản ngắn gọn:

1. Chụp ảnh template của một bộ phận tốt
2. Đặt 2-3 template regions nhỏ trên các đặc điểm không bao giờ thay đổi (cạnh sắc nét, góc, lỗ)
3. Đặt chúng cách xa nhau nhất có thể trên bộ phận
4. Dọn sạch 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 theo dõi nó

Sai lầm alignment số 1

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

Tự thử: 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 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 xem 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 khu vực 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 gây ra các vấn đề cho khách hàng. Đọc Tại Sao Kích Thước ROI Quan Trọng để hiểu lý do.

Phiên bản ngắn gọn:

1. Tạo một Inspection Type (ví dụ: "Surface Quality") với các class kỳ vọng của bạn (ví dụ: "good", "defective")
2. Vẽ các ROI hình chữ nhật trên mỗi vị trí bạn muốn kiểm tra
3. Làm cho chúng vừa đủ lớn để chứa đặc điểm cần kiểm tra, không lớn hơn
4. Đặt tên mô tả (ví dụ: "Surface_Center")

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 class. 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 làm cho nó thất bại
5. Thêm dữ liệu có mục tiêu vào nơi nó thất bại, huấn luyện lại

Bước 5: Quy Tắc Output (IO Block)

Hướng dẫn đầy đủ: Thiết Lập Outputs

Xác định điều gì sẽ xảy ra khi AI đưa ra quyết định của mình.

Basic Mode: Đặt quy tắc cho pass/fail. Thiết lập đơn giản nhất: tất cả ROIs phải pass để có kết quả global pass. Kết quả nhị phân duy nhất đó sẽ được gửi đến PLC, HMI hoặc output của bạn.

Advanced Mode (Node-RED): Cho bất kỳ điều gì vượt ra ngoài 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 (cần 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 đơn giản.

Bước 6: Triển Khai và Xác Minh

1. Kích hoạt recipe của bạn
2. Đặt trigger mode (manual, hardware sensor, PLC hoặc interval)
3. Chạy thử các bộ phận qua hệ thống
4. Xác minh output 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, đặt vị trí tốt, đã đặt tên
• Mô hình AI đã được huấn luyện và kiểm tra với Live Preview
• Quy tắc output đã được cấu hình: pass/fail khớp với kỳ vọng
• Recipe đã được kích hoạt và triển khai với trigger mode chính xác

Tiếp theo là gì?

• Cải Thiện Mô Hình Của Bạn: Cách giữ cho AI của bạn ngày càng tốt hơn 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