AI 驅動文件

您想了解什麼？

Haystack

韌體 2026.11.9 或更高版本

Haystack 將某個工具執行過的所有檢測彙集到一張地圖上。每個點代表一次檢測，相似的影象彼此靠近。與工具訓練內容截然不同的部件會獨立顯示在外圍，而工具無法確定的部件則位於各組之間。這是回答以下問題最快捷的方式：我的哪些生產影象真正能夠改進該模型？

Haystack 適用於 AI Classification 和 AI Segmentation 工具，其他工具後續將陸續支援。它在 Setup 和 Production 中均可使用。

從左側選單開啟：In Production > Haystack。

Haystack 登入頁：將產線上的每一次檢測彙集在一張地圖上，右上角為程式和工具選擇器

隨機大量新增訓練影象基本上是浪費時間，因為模型已經能處理其中大多數影象。真正能改進模型的是那些讓模型感到困難的影象：位於兩個類別分界線附近的影象，以及與已見過的任何內容都不相似的影象。Haystack 能告訴您這些影象在哪裡。

開啟 In Production > Haystack。
在右上角選擇 Recipe，然後選擇 Tool。或向下滾動至 Pick a tool to open its haystack，點選工具旁邊的 Open。當前活動的程式將排在首位。
地圖開啟。如果該工具尚未訓練，會顯示 Train tool to start its map。如果已訓練但尚未進行任何檢測，則隨著部件檢測的進行，點將逐漸出現。

您也可以從工具本身進入：AI Segmentation 的 Learn 步驟中有 Open in Haystack，AI Classification 的訓練步驟中會顯示一個帶 Expand 的小型 Haystack 面板。

如果相機上沒有任何程式包含 AI Classification 或 AI Segmentation 工具，頁面會列出您可以改為開啟的程式。

點選頁面標題旁的 Guide，檢視簡短說明，該說明會在您工作時持續顯示在地圖旁。地圖下方的圖例說明此工具的顏色、形狀和陰影的含義。

相機還會標記出值得關注的點：

標記	含義
Anomalous	距離最近類別中心的距離超出了該類別訓練樣本的分佈範圍
Class disagreement	被預測為某一類別，但距離另一類別更近
Low confidence	預測置信度低於您通過 Low confidence below 設定的閾值
Outside training spread	在這些座標軸上超出了其類別的訓練樣本範圍
Blobs truncated	僅 AI Segmentation：此區域中的斑點數量超過了地圖為每個區域保留的數量

對於 AI Segmentation，頂部的 View 開關可按 Regions 或 Blobs 顯示地圖。

所選點背後的影象將以縮圖形式顯示在地圖旁邊。使用 排序方式 進行排序，並通過 在庫中開啟 或 在訓練中開啟 開啟任一影象。

選擇您想要的點，例如上一個班次中的所有 類別不一致。點選一個點，按住 Shift 並點選可新增更多，或按住 Shift 並拖動以框選一組。縮圖中的全選可選擇所有顯示的影象。
點選 將 n 新增到資料集。
對於 AI 分類，請選擇 要分配的類別。對於 AI 分割，您可以 使用預測掩碼預填充，並在標註時進行修正。
確認。影象將被複制到工具的資料集中。
重新訓練：
- AI 分類： 點選 開啟訓練 並重新訓練。重新訓練需要 設定模式：在生產模式下，按鈕顯示為 切換到設定模式以重新訓練。
- AI 分割： 點選 開啟標籤步驟，包含新的區域，然後訓練。

在執行模式下也可以新增影象，因此您可以在產線執行時收集影象，稍後再重新訓練。

根據影象而非部件進行標註

為每張影象分配您在相機影象中可以看到的類別。如果某個缺陷在影象中不可見，模型無法學習它，將其標記為缺陷只會讓模型學到噪聲。