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AI 驱动文档

您想了解什么?

创建您的第一个配方 (OV80i)

在这里,您的相机将成为 AI 检查员。配方是一个完整的包(图像设置、对齐、检查区域、AI 模型和输出规则),为特定的检查任务打包在一起。

您可以在相机上拥有任意数量的配方。每个配方都可以保存、备份、转移到其他相机,并进行版本控制。

开始之前:记住瀑布原则

本节中的所有内容都遵循 瀑布原则. 您将按顺序完成六个步骤。请勿跳过。 在进入下一个步骤之前,请验证每个步骤是否有效。

1

图像设置

曝光、增益、照明

2

模板与对齐器

捕获、对齐

3

检查区域

绘制 ROI

4

AI 训练

标记、训练

5

输出规则

通过/不通过,I/O

6

部署!

激活、验证

创建新配方

  1. 在左侧边栏中转到 所有配方(这也是打开相机时的登录页面)
  2. 点击 + 新建
  3. 给它命名(例如,“表面缺陷检测”)
  4. 选择配方类型:
    • 分类: 用于合格/不合格、存在/不存在或多类别决策
    • 分割: 用于像素级缺陷检测(划痕、污渍、测量)
  5. 点击 激活 进入配方编辑器

激活并进入配方编辑器

多模型配方

OV80i 支持多模型配方。您可以在一个配方中结合分类器和分割器以进行全面检测。例如,使用分类器检查零件存在性,使用分割器检测表面缺陷,所有操作都在一个配方中完成。

不确定选择哪个?请参见 分类器与分割器 或在 tools.overview.ai 询问 AI 助手。

启用开发模式开始

开发模式允许您测试配方而不影响生产输出。它在大约 30 秒内训练一个快速模型,以便您可以在每个阶段验证准确性。只有在确认检测正常工作后,才切换到生产模式。

多模型灵活性

OV80i 支持多模型配方,允许您在一个配方中结合分类器和分割器以进行全面检测。例如,使用分类器验证零件存在性,使用分割器检测表面划痕,所有操作在同一次捕获中运行。

现在请按照六个步骤进行操作:

第一步:图像设置

完整指南:图像设置

配置成像屏幕

确保您的相机图像干净且一致。调整曝光、增益、白平衡,并且,关键是,如果您使用广角镜头,请 启用镜头畸变校正

关键设置:

  • 曝光: 传感器捕获光线的时间。更高 = 更亮,但运动模糊更多
  • 增益: 数字亮度增强。更高 = 更亮,但噪声更多
  • 镜头校正: 修复广角镜头的桶形畸变。如果适用,请立即启用此项。 不要跳过
  • 外部照明: 在继续之前,确保您的照明均匀且一致

在继续之前验证: 点击实时预览。图像应清晰、光线良好,并且每次拍摄都一致。

第二步:模板图像与对齐

完整指南:对齐说明

模板对齐设置

这是大多数客户觉得具有挑战性的步骤,也是影响最大的步骤。对齐器是您整个检测的基础。它动态移动您的检测框,以跟踪零件在输送带上的移动和旋转。良好的对齐使您能够绘制更小的 ROI,这意味着更少的训练数据和更准确的 AI。对齐器 → ROI → 分类器/分割器:如果第一个环节薄弱,所有后续环节都会失败。

简短版本:

  1. 捕获一个良好零件的模板图像
  2. 在永不改变的特征上放置 2-3 个小模板区域(强边缘、角落、孔)
  3. 尽可能将它们放置得远离零件
  4. 使用忽略工具清理嘈杂的边缘
  5. 保存,然后使用实时预览进行测试。移动零件并验证对齐是否跟踪
第 1 个对齐错误

切勿将对齐器锚定到缺陷、标签、贴纸或任何可以独立于零件移动的东西上。仅对永久、刚性特征(机械边缘、钻孔、PCB 轮廓)进行对齐。如果您对齐到条形码贴纸,而有人将其放置歪斜,相机将所有检测框移动到错误的位置。

自己尝试: 使用下面的模拟器查看零件在输送带上移动时会发生什么。关闭对齐器,然后移动滑块以观察检测框失去跟踪。

相机设置

状态: 跟踪锁定 / 通过

模拟真实环境

移动生产线上的零件。

ROI

阅读 对齐说明 以获取完整的操作指南。 这是本文件中最重要的页面。

第 3 步:检查区域 (ROIs)

完整指南:检查区域

现在绘制 AI 实际检查的区域。这些是您的兴趣区域 (ROIs)。

关键规则:保持 ROIs 尽可能小。 这是客户问题的第二大来源。阅读 为什么 ROI 大小很重要 以了解原因。

简短版本:

  1. 创建一个检查类型(例如,“表面质量”),并定义您的预期类别(例如,“合格”,“缺陷”)
  2. 在每个您想要检查的位置绘制矩形 ROIs
  3. 使其刚好足够大以包含特征,不要更大
  4. 以描述性名称命名它们(例如,“Surface_Center”)

第 4 步:训练您的 AI 模型

完整指南:训练您的 AI

分类器标记界面:为每个 ROI 选择类别

标记一些图像并训练您的第一个模型。

简短版本:

  1. 每个类别开始时使用 3-5 张图像。 不要过量收集
  2. 在训练之前 仔细检查每个标签(一个错误的标签可能会毁掉您的模型)
  3. 首先在 开发模式 下训练(约 30 秒)以检查信号
  4. 使用实时预览进行测试。尝试破坏它
  5. 在失败的地方添加针对性数据,重新训练
  6. 当开发模式运行良好时,切换到 生产模式(5-10 分钟)

第 5 步:输出规则 (IO 块)

完整指南:设置输出

合格/不合格逻辑配置

定义 AI 做出决策时会发生什么。

基本模式: 设置合格/不合格的规则。最简单的设置:所有 ROIs 必须合格才能获得全局合格。该单一的二进制结果将发送到您的 PLC、HMI 或输出。

高级模式 (Node-RED): 对于简单合格/不合格之外的任何内容:自定义仪表板、时间序列逻辑、数据路由到 MES 系统、条形码扫描仪集成(需要外部读取器)等。使用 tools.overview.ai 从简单的英文描述生成 Node-RED 流。

第 6 步:部署并验证

激活您的生产配方

  1. 激活您的配方
  2. 设置触发模式(手动、硬件传感器、PLC 或间隔)
  3. 通过系统运行测试部件
  4. 验证合格/不合格输出是否符合您的预期
  5. 检查边缘案例,即最难分类的部件

恭喜!您现在拥有一个运行中的 AI 检查。

配方检查清单

在继续之前,请确认:

  • 新配方已创建并命名
  • 图像设置已配置:清晰、光线良好、一致
  • 对齐已设置并可靠跟踪
  • 检查区域已绘制:小巧、位置良好、命名
  • AI 模型已在开发模式下训练和测试
  • 输出规则已配置:合格/不合格符合预期
  • 配方已激活并以正确的触发模式部署

接下来是什么?