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AI 驱动文档

您想了解什么？

使用分类器（单 ROI 示例）

本教程将带您在 OV10i 相机系统上创建第一个分类模型。您将学习如何设置一个单 ROI（Region of Interest）的分类器，以自动识别并对不同类型的对象进行分类——在本示例中为钻头的不同尺寸。

您将构建的内容： 一个可运行的分类模型，能够在可配置的通过/不通过逻辑下自动识别并排序不同尺寸的钻头。

预计用时： 45–60 分钟

难度等级： 初学者

前提条件： OV10i 摄像头系统已设置并连接

步骤 1：创建一个新的分类配方​

1.1 进入配方创建​

  1. Navigate to All Recipes page in your OV10i interface
    在 OV10i 界面中打开「所有配方」页面
  2. Click + New Recipe in the top-right corner
    点击 + New Recipe（右上角）

1.2 配置配方设置​

The Add A New Recipe modal will appear:

  1. Enter Recipe Name: Use a descriptive name like "Drill_Bit_Classification_v1"
    输入配方名称： 使用描述性名称，如“Drill_Bit_Classification_v1”
    • Naming Tip: Include the object type and version for easy identification
      • 命名提示： 为便于识别，请包含对象类型和版本号
  2. Select Recipe Type: Choose "Classification" from the dropdown menu
    选择配方类型： 从下拉菜单中选择 "Classification"
  3. Click OK to create the recipe
    点击 OK 以创建配方

1.3 激活并打开配方编辑器​

  1. Locate your new recipe in the All Recipes list (it will show as "Inactive")
    在「所有配方」列表中定位到新建的配方（它将显示为「未激活」）
  2. Click Activate on the right side of the recipe entry
    点击配方条目右侧的「启用」
  3. Click Activate and go to editor to confirm and launch the recipe editor
    点击“启用并进入编辑器”以确认并启动配方编辑器

✅ Checkpoint: Recipe is now "Active" with the Recipe Editor displayed.
✅ 检查点： 配方现已处于“已激活”状态，且显示了配方编辑器。

步骤 2：配置相机成像设置​

2.1 打开成像配置​

  1. Click Configure Imaging in the lower left-hand side of the Recipe Editor
    点击配方编辑器左下角的 Configure Imaging

2.2 调整对焦设置​

对焦对于准确分类至关重要：

  1. Position your drill bits in the camera's field of view
    将钻头放置在相机视野内
  2. Adjust Focus using either:
    • The slider control, OR
    • Manual value entry
      调整对焦 使用以下任一方式：
    • 滑块控件，或
    • 手动输入数值
  3. Test different focus positions until drill bit edges are sharp and clear
    测试不同的对焦位置，直到钻头边缘清晰锐利

对焦提示：

  • Use the live preview to see focus changes in real-time
    • 使用实时预览实时观察对焦变化
  • Focus on the most important features (drill bit flutes, tip geometry)
    • 将对焦聚焦在最重要的特征上（钻头螺槽、端部几何）
  • Ensure the entire depth of your objects is in focus
    • 确保对象的整个深度范围都在焦平面

2.3 优化曝光设置​

合适的曝光可确保一致的图像质量：

  1. Adjust Exposure using the slider or manual entry
    调整曝光 使用滑块或手动输入
  2. Aim for balanced lighting where:
    • Object details are clearly visible
      对象细节清晰可见
    • No areas are overexposed (pure white)
      无区域过曝（纯白）
    • Shadows don't obscure important features
      阴影不遮挡重要特征

2.4 配置 LED 照明​

照明对分类准确性具有显著影响：

  1. Select LED Light Pattern based on your objects:
    • Bright Field：通用照明
    • Dark Field：突出边缘和表面缺陷
    • Side Lighting：显示纹理和高度变化
  2. 对于钻头，请尝试以下选项：
    • Bright field 用于一般形状分类
    • Side lighting 用于强调螺槽几何

2.5 调整伽玛设置​

Gamma controls image contrast:

  1. 调整伽玛以提升特征可见性
  2. 较低的数值可使暗区变亮
  3. 较高的数值会增强对比度

2.6 保存成像设置​

  1. 在实时预览中查看所有设置
  2. 点击 Save Imaging Settings 以应用配置

✅ 检查点： 相机现在应能生成一致、光线充足的钻头图像。

第 3 步：配置模板图像与对齐​

3.1 导航至 Alignment​

  1. 点击“模板图像与对齐” 在面包屑导航中，或
  2. 使用下拉菜单选择“模板图像与对齐”

3.2 跳过对齐器（本教程使用）​

由于钻头将被一致放置：

  1. 选择 Skip Aligner
  2. 点击 Save 以应用更改

何时使用对齐器： 当零件到达的位置或方向不同寻常时，请使用对齐器。对于本教程，我们假设零件放置一致。

第 4 步：设置 Inspection ROI​

4.1 导航至 Inspection Setup​

  1. 点击 "Inspection Setup" 在面包屑导航中

4.2 定义 Region of Interest​

ROI 定义了分类将发生的位置：

  1. 在摄像头视图中放置钻头
  2. 拖动 ROI 的角点以框选钻头
  3. 确保 ROI：
    • 完全包含钻头
    • 排除不必要的背景
    • 对于最大的钻头尺寸变体也要足够大

4.3 ROI 最佳实践​

做不做
包含所有重要特征将 ROI 设得过大（包含噪声）
在对象周围留出小边框将对象的部分剪切掉
将期望对象居中同一个 ROI 中包含多个对象
在不同图像中保持一致的 ROI 大小拍摄时改变 ROI

4.4 保存 ROI 配置​

  1. 在不同钻头尺寸下验证 ROI 位置
  2. 点击 Save 以应用 ROI 设置

检查点： 无论钻头的具体尺寸如何，ROI 应能始终框选钻头。

第 5 步：训练 Classification Model​

5.1 导航到 Classification Block​

  1. 点击 "Classification Block" 在面包屑导航中

5.2 创建 Classification Classes​

您将为不同钻头尺寸创建分类类：

示例分类：

  • Small Bits (1-3mm)
  • Medium Bits (4-6mm)
  • Large Bits (7-10mm)

5.3 捕捉 Training Images​

每个类别至少捕捉 5 张不同图像：

Class 1: Small Bits​

  1. 将小钻头放置在 ROI 中
  2. 点击 capture 以获取训练图像
  3. 将图像标注为“Small”
  4. 对另外 4 个不同方向/位置的小钻头重复一次

Class 2: Medium Bits​

  1. 在 ROI 内放置中等尺寸钻头
  2. 捕获并标注为“Medium”
  3. 另外 4 次，使用不同的中等尺寸钻头

Class 3: Large Bits​

  1. 在 ROI 内放置大钻头
  2. 捕获并标注为“Large”
  3. 另外 4 次，使用不同的大钻头

5.4 训练图像最佳实践​

最佳实践重要原因
使用不同示例提高模型泛化能力
改变方向处理现实世界的定位变化
包含边缘情况改善类别之间的边界检测
保持一致的照明降低受照明影响的错误
至少 5 张图片提供足够的训练数据

5.5 标签审核与验证​

  1. 仔细核对所有带标签的图像
  2. 确保正确的类别分配
  3. 删除任何标注错误的样本

5.6 开始模型训练​

  1. 点击 Train Classification Model
  2. 选择训练模式：
    • Fast: 快速训练以进行测试（2-5 分钟）
    • Accurate: 生产级训练（10-20 分钟）
  3. 选择迭代次数：
    • More iterations = Better accuracy → 更多迭代 = 更高的准确度
    • More iterations = Longer training time → 更多迭代 = 更长的训练时间
  4. 点击 Start Training

5.7 监控训练进度​

训练进度对话框显示：

  • 当前迭代次数
  • 训练准确度百分比
  • 预计完成时间

训练控制：

  • Abort Training: 如有需要可中止训练
  • Finish Training Early: 当准确度达到足够时停止

训练提示：

  • 训练在达到目标准确度时自动停止
  • 85%+ 的准确度通常适用于生产环境
  • 如果准确度较低，可以使用更多图像重新训练

✅ Checkpoint: 您的模型应达到 >85% 的训练准确度。

Step 6: 测试您的分类器​

6.1 访问实时预览​

  1. 点击 Live Preview 训练完成后
  2. 在 ROI 中放置不同的钻头
  3. 观察分类结果：
    • 预测的类别名称
    • 置信度百分比
    • 分类耗时

6.2 验证测试​

逐类系统性测试：

Test TypeExpected ResultAction if Failed
Known Small Bit被分类为 "Small" >80% 置信度添加更多训练图像
Known Medium Bit被分类为 "Medium" >80% 置信度审核标注准确性
Known Large Bit被分类为 "Large" >80% 置信度使用更多示例重新训练
Empty ROI无分类或置信度较低调整置信阈值

6.3 分类问题排除​

ProblemPossible CausesSolutions
Low confidence训练数据不足添加更多训练图像
Wrong classifications图像质量差提高照明/对焦
Inconsistent resultsROI 包含背景噪声减小 ROI 的尺寸
Classes confused外观相似的对象添加更多具辨识性的示例

Step 7: 配置通过/失败逻辑​

7.1 导航到 IO Block​

在继续之前，请确保所有 AI 块已训练完毕（绿色状态）：

  1. 点击 "IO Block" 在面包屑菜单中，或
  2. 从 Recipe Editor 选择 "Configure I/O"

7.2 查找 Classification Logic Node​

  1. 找到 "Classification Block Logic Node"（紫色节点）
  2. **如果缺失：**从左侧的节点菜单拖拽

节点颜色： 紫色节点表示用于 AI 操作的 Overview Logic Blocks。

7.3 配置 Classification Logic​

  1. 双击 Classification Logic Node
  2. 配置设置：

ROI 选择​

  • 从 "Inspection Region" 下拉菜单中选择您的 ROI

置信度阈值​

  • 设置置信度阈值（通常为 70-85%）
  • 更高阈值 = 更严格的分类
  • 较低阈值 = 更宽松的分类

目标类别选择​

  • 为“通过”结果选择目标类别
  • 示例：如果只有 Medium 位应通过，请选择“Medium”

多 ROI 逻辑（高级）​

  • 如有需要，请添加更多 ROI
  • 选择逻辑：Any 或 All 规则必须通过

7.4 示例通过/失败配置​

配置 1：尺寸特定通过​

ROI: Drill_Bit_ROI
Target Class: Medium
Confidence: 80%
Logic: Pass only medium drill bits

配置 2：尺寸范围通过​

ROI: Drill_Bit_ROI
Target Classes: Medium OR Large
Confidence: 75%
Logic: Pass medium or large bits

配置 3：拒绝小件​

ROI: Drill_Bit_ROI
Target Class: NOT Small
Confidence: 85%
Logic: Fail if classified as small

7.5 部署逻辑配置​

  1. 在右上角点击 Done
  2. 在 Node-RED 编辑器右上角点击 Deploy
  3. 验证部署成功消息

第 8 步：最终测试与验证​

8.1 端到端测试​

测试完整的检测工作流程：

  1. 在检测区放置测试对象
  2. 触发检测（手动或自动）
  3. 验证结果：
    • 显示正确的分类结果
    • 正确的通过/失败指示
    • 一致的时序性能

8.2 生产验证清单​

测试用例预期结果✓
目标类别对象通过结果☐
非目标类别对象失败结果☐
空 ROI失败结果☐
部分遮挡对象适当的置信度水平☐
照明条件差稳定的性能☐

8.3 性能优化​

如果结果不令人满意：

  1. 添加更多训练图像（特别是边缘情况）
  2. 调整置信度阈值
  3. 提高照明一致性
  4. 优化 ROI 定位
  5. 在 "Accurate" 模式下重新训练

恭喜！​

您已成功创建了第一 个分类模型！您的 OV10i 系统现在可以：

  • 自动识别不同钻头尺寸
  • 基于分类结果应用通过/失败逻辑
  • 为每个分类提供置信分数
  • 通过 I/O 控件与生产工作流集成

下一步​

现在您已经掌握了单 ROI 分类，可以考虑探索：

高级分类技术​

  • Multi-ROI classification，用于复杂部件
  • Hierarchical classification，用于详细分类
  • Combination inspection（classification + defect detection）

生产集成​

  • PLC communication，用于自动分拣
  • Data logging，用于质量跟踪
  • Recipe management，用于多条产品线

模型优化​

  • Transfer learning，用于相似产品
  • Active learning，用于持续改进
  • Performance monitoring 与 retraining schedules

🔗 相关链接​

故障排除指南​

常见问题与解决方案​

问题症状解决方案
精度差分类结果经常错误增加更多多样化的训练图像
性能慢处理时间较长降低 ROI 大小，优化照明
结果不一致同一对象给出不同结果改进部件定位，检查对焦
误报空 ROI 显示分类提高置信度阈值
训练失败模型无法成功训练检查图像质量，确保每个类别 5 张以上图像

获取帮助​

如果在本教程中未覆盖的问题，请：

  1. 在文档中查看故障排除指南
  2. 检查系统日志以获取错误消息
  3. 联系 Overview 支持，并提供：
    • 配方导出文件
    • 展示问题的示例图像
    • 系统配置详情

教程完成！ 现在您拥有一个可投入生产使用的分类系统。请定期验证性能，并在需要时重新训练您的模型，以维持长期的准确性。