使用分类器

注意

在 此处 下载示例程序。

1. 在 所有程序 页面，点击右上角的 + New Recipe。

   

2. 添加新程序 弹窗将会出现。输入程序的名称（必填），确保名称能反映所涉及的具体应用，并从程序类型下拉菜单中选择分类。点击 OK 以创建新程序。

   

3. 新程序将列在所有程序页面（非激活状态）。在程序右侧选择 Actions > Activate。然后点击 Activate 以确认。

   

4. 点击 Edit 以开始创建您的第一个分类器模型。然后点击 Open Editor 以确认。

   

5. 点击页面左下角的 Configure Imaging 开始为此应用设置您的OV20i相机。

   

6. 在设置相机时，务必花时间正确配置所有相机设置。这包括将相机对焦于感兴趣区域，该区域包含您要分析的物体或特征。您可以使用滑动条调整焦距，也可以手动输入数值。

   另一个关键的相机设置是曝光，它控制进入相机的光线量。您可以使用滑动条调整曝光，也可以手动输入数值。

   优化光照条件对于获得准确可靠的结果也至关重要。您需要确保光照条件适合您要执行的分析类型。例如，如果您正在分析反射表面，可能需要调整光照以避免眩光或反射。这可以在LED光照模式下选择。除了这些相机设置外，您还可以配置内部设计的灯光，并获得不同的光照模式，以识别在不同反射条件下可能显现的缺陷。

   正确设置伽马值也很重要。伽马是衡量图像中明暗区域对比度的指标。正确调整伽马可以帮助您更清晰地查看图像中的细节，并更容易识别缺陷或感兴趣的特征。

   配置好所有这些设置后，只需点击 Save Imaging Settings 即可应用这些设置，并开始使用相机进行分析。

   

7. 接下来，导航到 Template Image and Alignment。

   导航提示

   点击面包屑菜单中的程序名称以返回程序编辑器，或使用下拉菜单选择 Template Image and Alignment。

   

8. 进入模板图像和对齐页面后，您可以捕捉模板图像并将页面对齐到所需状态。然而，由于当前任务不需要此步骤，请选择 Skip Aligner。完成必要的调整后，点击 Save 以应用更改并进入下一步。

   

9. 接下来，导航到 Inspection Setup。

10. 对于这个特定的情况，检测将集中在一种钻头上。然而，您可以根据具体应用选择不同的检测类型，并相应地调整区域。

    选择合适的检测类型（类别）后，您可以调整感兴趣区域（ROI），确保相机对准正确区域。可以通过拖动ROI框的角落来调整其大小和位置。确保ROI与您要分析的物体对齐至关重要，这样才能获得最准确的结果。

    调整好ROI后，只需点击 Save 以应用更改并继续检测过程。

    

11. 接下来，导航到 Classification Block。

12. 在分类块中，为每种类别至少拍摄5张不同的图像。在此案例中，拍摄不同尺寸的钻头图像。

    注意

    如果确保每张图像都不同（不要重复相同的图像），模型将更加准确。

13. 对第二个类别执行相同操作。

    

14. 对第三个类别执行相同操作。

    

15. 一旦所有类别在检测类型下标注完毕，务必仔细检查，确保所有标签都正确。验证无误后，点击 Train Classification Model。这将打开一个弹窗，您可以选择要训练的模型类型。

    快速选项非常适合试验和测试，例如测试概念验证。然而，对于生产环境，您应该选择精准选项。请记住，您选择展示给模型的迭代次数越多，模型的准确性就越高，但更多的迭代次数将需要更长时间来训练模型。

    在训练模型时，重要的是平衡准确性和可用的训练时间。一旦选择了合适的设置，点击 Start Training 按钮以启动训练过程。系统将开始训练模型，您可以监控进度，并根据需要进行调整。

    

16. 点击 Start Training 按钮后，将显示模型训练进度弹窗。在此，您可以查看当前的迭代次数和准确率。如果需要中止训练，可以点击 Abort Training 按钮。如果训练准确率已经足够，您可以通过点击 Finish Training Early 按钮来提前完成训练。

    注意

    如果训练准确率达到要求，训练将自动完成。

    训练完成后，您可以检查训练准确率并评估模型在验证数据上的表现。如果您对结果满意，可以保存模型并用于分析。如果不满意，可以返回调整设置并重新训练模型，直到对性能满意为止。

    

17. 训练完成后，点击 Live Preview 查看训练模型的实时预览。恭喜！您已经训练了第一个分类模型。

    

配置合格/不合格逻辑

在下面的步骤中，我们将指导您如何使用Node-RED逻辑配置分类程序的合格/不合格逻辑。

注意

在编辑IO块之前，确保所有AI块都已训练完毕（绿色）。

1. 通过面包屑菜单导航到IO块，或从程序编辑器页面选择 Configure I/O。

   

2. 在默认流程中找到分类块逻辑节点，或从左侧的节点菜单中将其添加到您的流程中。Node-RED中的所有紫色节点代表概览逻辑块，这些块是整体分类逻辑的重要组成部分。有关每个块的详细理解，请参考 IO块和Node-RED逻辑.

   

3. 双击节点进行编辑。在左侧的检测区域/ROI下拉菜单中，选择您希望包含在逻辑中的ROI。您还可以为检测设置一个置信度阈值。您可以使用置信度来调整灵敏度，但通常情况下不需要设置。

   

4. 选择模型应该识别的目标类别。例如，如果您希望模型对具有“合格”分类的物品进行通过检测，请选择相应的目标类别。

   

5. 如果模型需要额外的感兴趣区域（ROI），您可以将更多的ROI添加到逻辑中。此外，您可以选择是否所有或任意一个规则必须满足，才能使检测通过。默认情况下，所有规则必须通过。

   

6. 配置所有必要设置后，点击右上角的 Done，然后在Node-RED编辑器的右上角点击 Deploy 以保存并部署逻辑。通过在HMI页面使用示例数据进行测试，验证模型是否按预期运行。