AI 驱动文档

您想了解什么？

Haystack

固件 2026.11.9 或更高版本

Haystack 将某个工具执行过的所有检测汇集到一张地图上。每个点代表一次检测，相似的图像彼此靠近。与工具训练内容截然不同的部件会独立显示在外围，而工具无法确定的部件则位于各组之间。这是回答以下问题最快捷的方式：我的哪些生产图像真正能够改进该模型？

Haystack 适用于 AI Classification 和 AI Segmentation 工具，其他工具后续将陆续支持。它在 Setup 和 Production 中均可使用。

从左侧菜单打开：In Production > Haystack。

Haystack 登录页：将产线上的每一次检测汇集在一张地图上，右上角为程序和工具选择器

随机大量添加训练图像基本上是浪费时间，因为模型已经能处理其中大多数图像。真正能改进模型的是那些让模型感到困难的图像：位于两个类别分界线附近的图像，以及与已见过的任何内容都不相似的图像。Haystack 能告诉您这些图像在哪里。

打开 In Production > Haystack。
在右上角选择 Recipe，然后选择 Tool。或向下滚动至 Pick a tool to open its haystack，点击工具旁边的 Open。当前活动的程序将排在首位。
地图打开。如果该工具尚未训练，会显示 Train tool to start its map。如果已训练但尚未进行任何检测，则随着部件检测的进行，点将逐渐出现。

您也可以从工具本身进入：AI Segmentation 的 Learn 步骤中有 Open in Haystack，AI Classification 的训练步骤中会显示一个带 Expand 的小型 Haystack 面板。

如果相机上没有任何程序包含 AI Classification 或 AI Segmentation 工具，页面会列出您可以改为打开的程序。

点击页面标题旁的 Guide，查看简短说明，该说明会在您工作时持续显示在地图旁。地图下方的图例说明此工具的颜色、形状和阴影的含义。

相机还会标记出值得关注的点：

标记	含义
Anomalous	距离最近类别中心的距离超出了该类别训练样本的分布范围
Class disagreement	被预测为某一类别，但距离另一类别更近
Low confidence	预测置信度低于您通过 Low confidence below 设定的阈值
Outside training spread	在这些坐标轴上超出了其类别的训练样本范围
Blobs truncated	仅 AI Segmentation：此区域中的斑点数量超过了地图为每个区域保留的数量

对于 AI Segmentation，顶部的 View 开关可按 Regions 或 Blobs 显示地图。

所选点背后的图像将以缩略图形式显示在地图旁边。使用 排序方式 进行排序，并通过 在库中打开 或 在训练中打开 打开任一图像。

选择您想要的点，例如上一个班次中的所有 类别不一致。点击一个点，按住 Shift 并点击可添加更多，或按住 Shift 并拖动以框选一组。缩略图中的全选可选择所有显示的图像。
点击 将 n 添加到数据集。
对于 AI 分类，请选择 要分配的类别。对于 AI 分割，您可以 使用预测掩码预填充，并在标注时进行修正。
确认。图像将被复制到工具的数据集中。
重新训练：
- AI 分类： 点击 打开训练 并重新训练。重新训练需要 设置模式：在生产模式下，按钮显示为 切换到设置模式以重新训练。
- AI 分割： 点击 打开标签步骤，包含新的区域，然后训练。

在运行模式下也可以添加图像，因此您可以在产线运行时收集图像，稍后再重新训练。

根据图像而非部件进行标注

为每张图像分配您在相机图像中可以看到的类别。如果某个缺陷在图像中不可见，模型无法学习它，将其标记为缺陷只会让模型学到噪声。