第三步：感興趣區域 (ROI)

對齊功能已正常工作後，接下來需要告訴相機該看哪裡。您可以通過繪製感興趣區域 (ROI) 來實現這一點：在影象上繪製矩形框，以定義 AI 將分析的區域。

良好的對齊 = 更小的 ROI = 更高的精度

對齊器會動態移動您的檢測框，以跟蹤部件的位移和旋轉。這意味著您無需為部件移動而在 ROI 上新增額外的邊距。您可以緊貼特徵繪製 ROI，這樣 AI 就能獲得更清晰、更聚焦的檢視，所需的訓練資料也更少。如果您的 ROI 看起來過大或 AI 表現不佳，請先返回檢查您的對齊設定。

關鍵術語

• 檢測型別 (Inspection Type)： 共享資料集和類別集的一個類別。例如："Screws"（螺絲），其類別為"present"（存在）和"absent"（缺失）
• 感興趣區域 (ROI)： 部件上的特定位置。例如："Screw_1"、"Screw_2"、"Screw_3"，它們都共享"Screws"檢測型別

一張影象上可以有多個檢測型別。例如："Screws"（10 個 ROI）和"Connectors"（2 個 ROI），各自擁有獨立的類別和訓練資料。

為什麼 ROI 大小很重要

這是客戶遇到的第二大困擾來源（僅次於對齊）。下面解釋原因。

512x512 畫素限制

關鍵提示：大於 512x512 畫素的 ROI 會丟失資訊

每個 ROI 都會從完整影象中裁剪出來，並單獨輸入 AI 模型。AI 模型可接受的最大尺寸為 512 x 512 畫素。如果您的 ROI 超過該尺寸，相機會將其縮小以適配，您將永久丟失細節。

可以將其想象成把高解析度照片壓縮成縮圖，精細的細節就會消失。

越小越好，原因如下

假設您要檢測缺失的螺絲。您可以繪製一個覆蓋整塊板的巨大 ROI，也可以繪製一個僅覆蓋螺絲區域的小 ROI。

使用小 ROI 時：

• 螺絲在裁剪圖中佔據主導位置，AI 能清楚識別您要找的目標
• 所需訓練影象更少（訊雜比高）
• 處理速度更快
• 如果 ROI 小於 512x512，則不會丟失資訊

使用大 ROI 時：

• 螺絲在大量背景中只是一個微小細節
• AI 需要更多資料才能學到關鍵資訊
• 如果 ROI 超過 512x512，裁剪圖會被縮小，螺絲會變得更加微小
• 處理時間更長

全圖檢測的網格技術

如果您需要在整個影象中檢測小缺陷（例如表面上的劃痕），該怎麼辦？不要使用一個巨大的 ROI，而是以網格形式平鋪多個小 ROI：

每個小 ROI 都保留完整的解析度。如果任何單個 ROI 失敗，整個檢測就可以判定為失敗。這樣您可以兩全其美：實現全覆蓋的同時保留全部細節。

設定您的 ROI

1. 建立檢測型別

在程式編輯器中導航至 Inspection Setup（檢測設定）。

將"Inspection Type 1"重新命名為有意義的名稱，例如"Screws"、"Surface_Quality"或"Connector_Check"。該名稱很重要，因為它會出現在您的輸出資料和 Node-RED 流程中。

2. 定義類別

新增此檢測型別所需的類別。對於分類器，可能是：

• Pass / Fail
• Present / Absent
• Good / Scratched / Cracked

一開始保持簡單。您隨時可以稍後新增類別。

3. 繪製 ROI

點選 + 新增感興趣區域 (ROI)。影象上會出現一個黃色矩形。

• 拖動它到正確位置
• 通過拖動角落來調整大小
• 讓它剛好足夠大以包含您要檢測的特徵
• 將其從"New ROI"重新命名為具有描述性的名稱（例如"Screw_Top_Left"）

4. 對每個位置重複操作

如果您要檢測 10 個螺絲，請建立 10 個 ROI，每個螺絲位置一個。它們都共享相同的檢測型別和資料集。

複製貼上快捷方式

將第一個 ROI 命名為"Connector 1"並點選複製。它會自動建立"Connector 2"、"Connector 3"等帶有自動遞增名稱的 ROI。比從頭建立每個要快得多。

最佳實踐：為每個 ROI 提供唯一名稱

在新增每個 ROI 時為其命名，並使每個名稱都是唯一的，而不僅僅是描述性的："Screw_Top_Left"和"Screw_Bottom_Right"，絕不要讓兩個區域都叫"Screw"。唯一的名稱是您在結果、儲存的輸出資料和 Node-RED 流程中區分割槽域的方式，因此當某個 ROI 失敗時，您可以準確地知道要檢查哪個位置。

5. 使用實時預覽進行驗證

切換實時預覽模式並檢查：

• 所有 ROI 在零件上的位置都正確
• ROI 隨對齊移動（如果您使用對齊器）
• 每個 ROI 完全包含您要檢測的特徵
• 沒有 ROI 大於所需尺寸

ROI 尺寸指南

ROI 用途	尺寸建議
單個特徵（螺絲、聯結器、標籤）	剛好足夠大以包含該特徵並留有小邊距
用於檢測缺陷的表面區域	由小圖塊組成的網格，每個小於 512x512 畫素
需要細節的大型特徵	使用分割器而非分類器
存在/缺失檢查	小尺寸；該特徵要麼存在要麼不存在

何時使用多個 ROI

不要害怕使用大量 ROI。您可以使用幾十甚至幾百個。好處：

• 共享訓練資料。 同一檢測型別的所有 ROI 共享一個資料集。10 個螺絲 ROI 意味著每次捕獲可獲得 10 倍的訓練資料。
• 更快的處理速度。 許多小的裁剪影象比一個大的處理得更快。
• 更高的準確性。 每個小裁剪影象具有較高的訊雜比。
• 細粒度報告。 您可以準確看到哪個 ROI 失敗。

何時需要大型 ROI

如果您確實需要一個大型 ROI 來發現小缺陷（例如大表面上的細微劃痕），請考慮使用分割器而非分類器。分割器專為畫素級檢測設計，能更好地處理大區域。

感興趣區域 (ROI) 檢查清單

繼續之前，請確認：

• 已使用有意義的名稱建立檢測型別
• 已為每個檢測型別定義類別
• 已繪製 ROI，剛好足夠大以包含該特徵
• ROI 已使用描述性名稱命名（例如"Screw_Top_Left"）
• 在實時預覽中所有 ROI 都能正確地隨對齊移動
• 沒有 ROI 超過 512×512 畫素（檢查降取樣警告）

準備好訓練 AI 了嗎？轉到第 4 步：訓練您的 AI。