AI 驅動文件
您想了解什麼？
Classifier 與 Segmenter
這是建立程式時最常見的問題。以下是一個清晰的判斷框架。
實戰演示 — 互動式深度解析
如需檢視帶有互動式模擬器、圖示以及每種模型型別的實操演練的視覺化講解，請參閱：
- Understanding Classifier — Types、Classes 和 ROI 的巢狀方式；以及實時的 classifier 演練場
- Understanding Segmenter — 畫素級遮罩、調色盤、計數與測量；以及繪圖風格的 segmenter 演練場
Classifier（分類器）
分類器檢視每個 ROI 裁剪區域並將其歸入某個類別：透過、失敗、存在、缺失、劃痕、良好，或您定義的任何類別。
可以將其想象為把卡片分到不同的堆中。 AI 檢視整個裁剪區域，然後判斷"這張放入透過堆"或"這張放入失敗堆"。
適用 classifier 的場景：
- 您需要做透過/失敗或多類別決策
- 您的 ROI 足夠小，能夠清晰顯示缺陷
- 標註速度很重要（分類器的標註速度要快得多）
- 您要檢查某個特徵的存在/缺失
- 示例：螺絲存在/缺失、聯結器已就位/未就位、標籤正確/錯誤
如需透過互動式演練場進行更深入的講解，請閱讀 Understanding Classifier。
Segmenter（分割器）
分割器在畫素級別檢查每個 ROI 裁剪區域，並精確識別哪些畫素屬於缺陷。
可以將其想象為用記號筆進行高亮標記。 AI 會精確地圈出缺陷所在的位置，而不僅僅是判斷缺陷是否存在。
適用 segmenter 的場景：
- 您需要畫素級的缺陷定位（劃痕到底在哪裡？）
- 您需要測量缺陷尺寸或面積
- 您的 ROI 需要較大，但您要查詢的是小缺陷
- 您需要在一個區域中對多個缺陷進行計數
- 示例：表面劃痕、汙漬、裂紋、焊接質量、尺寸測量
在與檢測時相同的尺度下訓練 segmenter
分割器只能學習其訓練時所見缺陷的尺寸與紋理。如果您用小的汙染物來訓練它，那麼產線上出現同類缺陷的大塊版本時，可能只有邊緣或零散的斑塊被高亮 — 缺陷的主體部分將不會被遮罩。解決方法是在訓練樣本中涵蓋您預期的全部缺陷尺寸範圍。沒有大缺陷樣本？可使用 Defect Creator Studio 來生成合成樣本。
如需透過互動式演練場進行更深入的講解，請閱讀 Understanding Segmenter。
對比
| 方面 | Classifier | Segmenter |
|---|---|---|
| 它告訴您什麼 | 類別（透過/失敗等） | 缺陷的精確畫素 |
| 標註工作量 | 低：每張影象選擇一個類別 | 高：繪製缺陷畫素 |
| 所需資料 | 起步階段每個類別 10-15 張影象 | 類似，但標註耗時更長 |
| ROI 尺寸 | 在小 ROI 下效果最佳 | 能更好地處理較大的 ROI |
| 速度 | 快 | 經過最佳化後同樣快 |
| 最適合 | 存在/缺失、類別決策 | 劃痕、汙漬、測量、畫素級檢測 |
重疊區域
確實存在重疊。許多檢測使用任一方法都可行。如果您不確定：
- 從分類器開始。 它設定更簡單，標註更快
- 如果您發現分類器精度不夠（無法檢測大面積中的小缺陷，或您需要測量），切換到分割器
- 在 tools.overview.ai 詢問 AI Assistant。描述您的應用，它將推薦最佳方案
需要訓練影象？
使用 Defect Creator Studio 為任一方法生成逼真的合成缺陷影象 —— 用簡單的英語描述缺陷，幾秒內即可獲得可用於訓練的影象。
OV20i 與 OV80i
- OV20i： 每個程式選擇一個，分類器或分割器
- OV80i： 支援多模型。在同一個程式中針對同一次捕獲組合使用兩者