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AI 驱动文档

您想了解什么？

第三步：感兴趣区域 (ROI)

现在对齐已经正常工作，是时候告诉相机在哪里查看了。您可以通过绘制感兴趣区域 (ROI) 来实现这一点：在图像上绘制矩形以定义 AI 将要分析的区域。

良好的对齐 = 更小的 ROI = 更高的准确度

对齐器会动态移动您的检测框，以跟踪零件的位移和旋转。这意味着您无需为 ROI 添加额外的填充来应对零件移动。您可以紧贴特征绘制，这样可以为 AI 提供更清晰、更聚焦的视图，并且所需的训练数据更少。如果您的 ROI 看起来过大，或者您的 AI 表现不佳，请先返回检查您的对齐设置。

关键术语​

  • 检测类型 (Inspection Type)： 共享数据集和一组类别的分类。例如："Screws"，包含 "present" 和 "absent" 两个类别
  • 感兴趣区域 (ROI)： 零件上的特定位置。例如："Screw_1"、"Screw_2"、"Screw_3"，它们都共享 "Screws" 检测类型

您可以在一张图像上设置多个检测类型。例如："Screws"（10 个 ROI）和 "Connectors"（2 个 ROI），每个类型都有自己的类别和训练数据。

为什么 ROI 大小很重要​

这是客户挫败感的第二大来源（仅次于对齐问题）。让我们解释一下原因。

512x512 像素限制​

重要提示：大于 512x512 像素的 ROI 会丢失信息

每个 ROI 都会从完整图像中裁剪出来，并单独输入到 AI 模型。AI 模型接受的最大尺寸为 512 x 512 像素。如果您的 ROI 大于该尺寸，相机将对其进行缩小以适应，您将永久丢失细节。

这就像把一张高分辨率照片缩小成缩略图，精细的细节会消失。

越小越好，原因如下​

假设您要查找缺失的螺丝。您可以绘制一个覆盖整个电路板的巨大 ROI，也可以绘制一个仅覆盖螺丝区域的小 ROI。

使用小 ROI：

  • 螺丝在裁剪图中占主导地位，因此 AI 显然知道您在寻找什么
  • 您需要的训练图像更少（信噪比高）
  • 处理速度更快
  • 如果 ROI 小于 512x512，则不会丢失信息

使用大 ROI：

  • 螺丝在大量背景中只是一个微小的细节
  • AI 需要更多数据才能学会哪些是重要的
  • 如果 ROI 超过 512x512，裁剪图会被缩小，螺丝会变得更小
  • 处理需要更长时间

全图像检测的网格技术​

如果您需要检测整个图像以发现小缺陷（例如表面上的划痕），怎么办？请不要使用一个巨大的 ROI。相反，请以网格模式平铺多个小 ROI：

每个小 ROI 都保留完整分辨率。如果任何一个 ROI 失败，整个检测就可以判定为失败。这样您可以兼得两者：完整覆盖与完整细节。

设置您的 ROI​

检测设置，在零件上绘制 ROI

1. 创建检测类型​

在程序编辑器中导航至 Inspection Setup。

将 "Inspection Type 1" 重命名为有意义的名称，例如 "Screws"、"Surface_Quality" 或 "Connector_Check"。此名称很重要，因为它会出现在您的输出数据和 Node-RED 流中。

2. 绘制 ROI​

感兴趣区域 (ROI) 类型

点击 + Add Region of Interest (ROI)。图像上将出现一个黄色矩形。

  • 拖动到正确位置
  • 通过拖动角点调整大小
  • 使其刚好足够大，能够包含您要检测的特征
  • 将其从"New ROI"重命名为具有描述性的名称（例如"Screw_Top_Left"）

3. 为每个位置重复操作​

如果您要检测 10 个螺丝，请创建 10 个 ROI，每个螺丝位置一个。它们共享相同的检测类型和数据集。

复制粘贴快捷方式

将第一个 ROI 命名为"Connector 1"并点击复制。它会自动创建"Connector 2"、"Connector 3"等，名称自动递增。比从头逐个创建快得多。

4. 使用实时预览验证​

切换到 Live Preview Mode（实时预览模式），并检查：

  • 所有 ROI 在工件上的位置是否正确
  • ROI 是否随对齐移动（如果您使用对齐器）
  • 每个 ROI 是否完全包含您要检测的特征
  • 没有任何 ROI 超过所需的大小

ROI 大小指南​

ROI 用途大小建议
单个特征（螺丝、连接器、标签）刚好足够大，能包含特征并留有少量边距
用于缺陷检测的表面区域由小块组成的网格，每块小于 512x512 像素
需要细节的大型特征使用分割器而非分类器
存在/缺失检查较小；特征要么存在，要么不存在

何时使用多个 ROI​

不要害怕使用大量 ROI。您可以使用数十个甚至数百个。优势：

  • 共享训练数据。 同一检测类型的所有 ROI 共享一个数据集。10 个螺丝 ROI 意味着每次捕获可获得 10 倍的训练数据。
  • 处理速度更快。 许多小裁剪图像比单个大图像处理得更快。
  • 更高的准确性。 每个小裁剪图像具有较高的信噪比。
  • 细粒度报告。 您可以准确地看到哪个 ROI 失败。

何时需要大型 ROI​

如果您确实需要一个大型 ROI 来发现小缺陷（例如大表面上的细微划痕），请考虑使用分割器而非分类器。分割器专为像素级检测而设计，能够更好地处理大面积区域。

感兴趣区域 (ROI) 清单​

在继续之前，请确认：

  • 已使用有意义的名称创建检测类型
  • 已绘制 ROI，刚好足够大以包含特征
  • ROI 已使用描述性名称（例如"Screw_Top_Left"）
  • 所有 ROI 在实时预览中随对齐正确移动
  • 没有 ROI 超过 512×512 像素（检查降采样警告）

准备好训练 AI 了吗？前往 第 4 步：训练您的 AI。