Bước 3: Regions of Interest (ROIs)

Bây giờ căn chỉnh của bạn đã hoạt động, đã đến lúc cho camera biết nơi cần xem. 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 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 vào ROI của mình để dự phòng cho chuyển động của bộ phận. Bạn có thể vẽ chúng sát quanh đặc điểm, điều này mang lại cho AI một góc nhìn rõ ràng, tập trung hơn và yêu cầu ít dữ liệu huấn luyện hơn. Nếu ROI của bạn có vẻ quá lớn hoặc AI của bạn đang gặp khó khăn, hãy quay lại và kiểm tra thiết lập căn chỉnh trước.

Thuật ngữ chính

• Inspection Type: Một danh mục có dataset dùng chung và bộ 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 ROI) và "Connectors" (2 ROI), mỗi loại có các class và dữ liệu huấn luyện riêng.

Tại sao kích thước ROI quan trọng

Đây là nguồn gốc thứ hai gây bực bội cho khách hàng (sau căn chỉnh). Hãy giải thích tại sao.

Giới hạn 512x512 pixel

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

Mỗi ROI được cắt ra khỏi 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 sẽ thu nhỏ nó để vừa, và bạn sẽ vĩnh viễn mất chi tiết.

Hãy nghĩ về điều đó như chụp một bức ảnh độ phân giải cao và thu nhỏ thành ảnh thu nhỏ. Các chi tiết tinh tế 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 bo mạch, hoặc một ROI nhỏ chỉ bao phủ khu vực con 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 biết điều gì là 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 ảnh

Điều gì xảy ra nếu bạn cần kiểm tra toàn bộ hình ảnh để tìm các lỗi nhỏ (như vết xước trên bề mặt)? 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 một ROI nào bị fail, toàn bộ kiểm tra có thể bị fail. Bạn có được điều tốt nhất từ cả hai: phủ toàn bộ với chi tiết đầy đủ.

Thiết lập ROI của bạn

1. Tạo một Inspection Type

Điều hướng đến Inspection Setup trong recipe editor của bạn.

Đổi tên "Inspection Type 1" thành 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

Nhấp vào + Add Region of Interest (ROI). 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 đặc điểm bạn đang kiểm tra
• Đổi tên từ "New ROI" thành 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 ROI, mỗi vị trí vít một ROI. Tất cả chúng đều dùng chung Inspection Type và dataset.

Phím tắt copy-paste

Đặt tên ROI đầu tiên là "Connector 1" và nhấp copy. Nó tự động tạo "Connector 2", "Connector 3", v.v. với tên tự động tăng dần. 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 đặt đúng vị trí trên bộ phận
• Các ROI di chuyển theo căn chỉnh (nếu bạn đang dùng aligner)
• Mỗi ROI hoàn toàn chứa đặc điểm bạn muốn kiểm tra
• Không có ROI nào lớn hơn mức cần thiết

Hướng dẫn xác định kích thước ROI

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

Khi nào nên sử dụng nhiều ROI

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

• Dữ liệu huấn luyện dùng chung. Tất cả các ROI cùng một inspection type dùng chung một dataset. 10 ROI vít có nghĩa là gấp 10 lần dữ liệu huấn luyện trên mỗi lần chụp.
• Xử lý nhanh hơn. Nhiều vùng cắt nhỏ xử lý nhanh hơn một vùng lớn.
• Độ chính xác tốt 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 đã fail.

Khi nào ROI cần phải lớn

Nếu bạn thực sự cần một ROI lớn để tìm các lỗi nhỏ (như 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 Regions of Interest (ROIs)

Trước khi tiếp tục, hãy xác nhận:

• Đã tạo các inspection type với tên có ý nghĩa
• Đã vẽ ROI, vừa đủ lớn để chứa đặc điểm
• ROI được đặt tên có tính mô tả (ví dụ: "Screw_Top_Left")
• Tất cả các 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.