AI 驱动文档
您想了解什么？
分类器与分割器
这是创建配方时最常见的问题。以下是一个清晰的框架。
分类器
分类器查看每个 ROI 裁剪并将其分配到一个 类别：通过、失败、存在、缺失、划伤、良好或您定义的其他类别。
可以把它想象成将卡片分成堆。 AI 查看整个裁剪并说“这属于通过堆”或“这属于失败堆”。
在以下情况下使用分类器：
- 您需要通过/失败或多类别决策
- 您的 ROI 足够小，可以清晰显示缺陷
- 标记速度很重要（分类器的标记速度更快）
- 您在检查某个特征的存在/缺失
- 示例：螺丝存在/缺失，连接器就位/未就位，标签正确/错误
分割器
分割器在 像素级别 检查每个 ROI 裁剪，并精确识别哪些像素属于缺陷。
可以把它想象成用标记笔高亮。 AI 精确圈出缺陷的位置，而不仅仅是判断是否存在缺陷。
在以下情况下使用分割器：
- 您需要像素级缺陷定位（划痕到底在哪里？）
- 您需要测量缺陷的大小或面积
- 您的 ROI 需要大，但您在寻找小缺陷
- 您需要在一个区域内计数多个缺陷
- 示例：表面划痕、污渍、裂缝、焊接质量、尺寸测量
比较
| 方面 | 分类器 | 分割器 |
|---|---|---|
| 它告诉您什么 | 类别（通过/失败等） | 缺陷的确切像素 |
| 标记工作量 | 低：每张图像选择一个类别 | 高：标记缺陷像素 |
| 所需数据 | 每个类别 3-5 张图像以开始 | 类似，但标记时间更长 |
| ROI 大小 | 最适合小 ROI | 更好地处理较大 ROI |
| 速度 | 快 | 优化时同样快速 |
| 最佳适用 | 存在/缺失、类别决策 | 划痕、污渍、测量、像素级检测 |
重叠区
确实存在重叠。许多检查可以使用这两种方法。如果您不确定：
- 从分类器开始。 它更简单且标记更快
- 如果您发现分类器不够精确（无法检测大区域内的小缺陷，或者需要测量），请切换到分割器
- 在 tools.overview.ai 向 AI 助手询问。描述您的应用程序，它将推荐最佳方法
需要训练图像？
使用 缺陷生成器工作室 生成适用于任一方法的逼真合成缺陷图像——用简单的英语描述缺陷，并在几秒钟内获取准备好训练的图像。
OV20i 与 OV80i
- OV20i： 每个配方选择一个，要么是分类器，要么是分割器
- OV80i： 多模型支持。在同一配方中结合两者以进行相同捕获