Bước 3: Vùng Kiểm Tra (ROIs)

Bây giờ khi việc căn chỉnh đã hoạt động, đã đến lúc cho camera biết nơi cần quan sát. Bạn làm điều này bằng cách vẽ các Vùng Kiểm Tra (Inspection Regions): 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 các hộp kiểm tra của bạn một cách linh động để theo dõi bộ phận khi nó dịch chuyển và xoay. Điều này có nghĩa là bạn không cần thêm khoảng đệm (padding) cho các ROI để bù trừ cho sự di chuyển của bộ phận. Bạn có thể vẽ chúng sát vào đặc trưng (feature), điều này cung cấp 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 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 dataset và tập hợp các class. Ví dụ: "Screws" với các class "present" và "absent"
• Inspection Region (ROI): Một vị trí cụ thể trên bộ phận. Ví dụ: "Screw_1", "Screw_2", "Screw_3", tất cả đều chia sẻ cùng 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 gây khó chịu lớn thứ hai cho khách hàng (sau vấn đề căn chỉnh). Hãy cùng 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 được 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 kích thước đó, camera sẽ thu nhỏ nó để vừa với giới hạn, và bạn sẽ vĩnh viễn mất đi chi tiết.

Hãy hình dung như việc chụp một bức ảnh có độ phân giải cao và thu nhỏ nó thành một 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 ốc 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 ốc.

Với một ROI nhỏ:

• Con ốc chiếm phần lớn trong vùng cắt, vì vậy AI dễ dàng nhận ra 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 một ROI lớn:

• Con ốc chỉ là một chi tiết nhỏ trong một vùng nền rộng lớn
• AI cần nhiều dữ liệu hơn để học được điều gì quan trọng
• Nếu ROI vượt quá 512x512, vùng cắt sẽ bị thu nhỏ và con ốc trở nên càng nhỏ hơn
• Xử lý mất nhiều thời gian hơn

Kỹ thuật lưới (grid) để kiểm tra toàn bộ hình ảnh

Nếu bạn cần kiểm tra toàn bộ hình ảnh để tìm các khuyết tật nhỏ (như các vết xước trên bề mặt) thì sao? Đừng sử dụng 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: độ bao phủ toàn diện với độ chi tiết đầy đủ.

Thiết lập ROI

1. Tạo Inspection Type

Điều hướng đến Inspection Setup trong trình chỉnh sửa recipe.

Đổi tên "Inspection Type 1" thành một tên có ý nghĩa, chẳng hạn như "Screws", "Surface_Quality", hoặc "Connector_Check". Tên này rất quan trọng vì nó sẽ xuất hiện trong dữ liệu đầu ra và các flow Node-RED của bạn.

2. Vẽ các ROI

Nhấp vào + Add Inspection Region. Một hình chữ nhật màu vàng sẽ xuất hiện trên hình ảnh.

• Kéo nó đến vị trí chính xác
• Thay đổi kích thước bằng cách kéo các góc
• Làm cho nó chỉ vừa đủ lớn để chứa đặc trưng bạn đang kiểm tra
• Đổi tên nó 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 đều chia sẻ cùng một Inspection Type và dataset.

Phím tắt sao chép-dán

Đặt tên ROI đầu tiên là "Connector 1" và nhấp vào 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 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 sử dụng aligner)
• Mỗi ROI chứa đầy đủ đặc trưng bạn muốn kiểm tra
• Không có ROI nào lớn hơn mức cần thiết

Hướng dẫn kích thước ROI

Mục đích ROI	Khuyến nghị kích thước
Đặc trưng đơn (ốc, connector, nhãn)	Chỉ đủ lớn để chứa đặc trưng với một lề nhỏ
Diện tích bề mặt để tìm khuyết tật	Lưới các ô nhỏ, mỗi ô dưới 512x512 pixel
Đặc trưng lớn cần chi tiết	Sử dụng segmenter thay vì classifier
Kiểm tra có mặt/vắng mặt	Nhỏ; đặc trưng hoặc có hoặc không

Khi nào nên 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 được chia sẻ. Tất cả các ROI của cùng một inspection type đều chia sẻ một dataset. 10 ROI ốc nghĩa là gấp 10 lần dữ liệu huấn luyện mỗi lần chụp.
• Xử lý nhanh hơn. Nhiều vùng cắt nhỏ xử lý nhanh hơn một vùng cắt 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 ROI cần phải lớn

Nếu bạn thực sự cần một ROI lớn để tìm các khuyết tật nhỏ (như các vết xước nhỏ trên 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 inspection region

Trước khi tiếp tục, hãy xác nhận:

• Các inspection type đã được tạo với tên có ý nghĩa
• Các ROI đã được vẽ, chỉ đủ lớn để chứa đặc trưng
• Các ROI được đặt tên mô tả (ví dụ: "Screw_Top_Left")
• Tất cả các ROI di chuyển chính xác theo căn chỉnh trong Live Preview
• Không có ROI nào vượt quá 512×512 pixel (kiểm tra cảnh báo thu nhỏ)

Sẵn sàng để huấn luyện AI? Chuyển sang Bước 4: Huấn Luyện AI của Bạn.