Reentrenar el Modelo
Esta página explica cuándo y cómo reentrenar su modelo AI en el sistema OV20i, ya sea que esté utilizando Clasificación o Segmentación, para mantener las inspecciones precisas conforme cambian las piezas o las condiciones de producción.
El desempeño del AI depende de la relevancia de los datos de entrenamiento. Reentrene cuando las piezas, condiciones o requisitos de inspección evolucionen.
¿Cuándo Debe Reentrenar?
El reentrenamiento asegura que el modelo se mantenga alineado con la realidad de la producción. Aplique esta guía tanto para proyectos de Clasificación como de Segmentación.
Reentrene Si:
- Está inspeccionando un nuevo SKU o variante de pieza
- Sus requisitos de inspección han cambiado (por ejemplo, ahora detecta defectos en la superficie o grasa)
- Ha cambiado el fixture, robot o presentación de la pieza
- La iluminación ha cambiado significativamente (por ejemplo, reflejos, ángulo, intensidad)
- La precisión ha disminuido — más falsos positivos/negativos
- Necesita umbrales de confianza más estrictos o resultados más precisos
- El modelo muestra signos de sobreajuste o falta de generalización
Cómo Reentrenar (para Ambos Tipos de Modelo)
-
Capture nuevas imágenes de muestra de su configuración actual de producción
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Para Clasificación: Etiquete imágenes o ROI con nombres de clase
Para Segmentación: Dibuje máscaras a nivel de píxel sobre defectos (o regiones buenas/malas)
-
Elija el modo de entrenamiento apropiado:
- Clasificación:
- Rápido – Para pruebas o iteraciones rápidas
- Preciso – Para uso en producción
- Segmentación:
- Preciso – Solo un modo, optimizado para precisión
- Clasificación:
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Ejecute el entrenamiento dentro de la interfaz de Recipe
-
Revise los resultados del modelo y pruebe inspecciones en vivo
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Despliegue el nuevo modelo cuando la confianza y cobertura cumplan con las expectativas
Guía Rápida de Tipos de Modelo
| Tipo de Modelo | Ideal Para | Modos de Entrenamiento | Salida |
|---|---|---|---|
| Clasificación | Decisiones de Bueno/Malo o estados discretos | Rápido, Preciso | Clase de imagen completa o ROI |
| Segmentación | Mapeo de defectos o regiones a nivel de píxel | Solo Preciso | Máscara etiquetada (áreas resaltadas) |
Casos de Uso Ejemplares
| Ejemplo | Tipo de Modelo |
|---|---|
| Detectar pernos faltantes | Clasificación |
| Verificar rayones o abolladuras | Segmentación |
| Verificar presencia de grasa | Clasificación o Segmentación (depende de la precisión requerida) |
| Medir cobertura de espuma | Segmentación |
Mejores Prácticas para Reentrenar
- ✅ Use siempre imágenes frescas de producción
- ✅ Incluya una mezcla de casos aprobados y rechazados, especialmente casos límite
- ✅ Use al menos 30–50 imágenes por clase (Clasificación)
- ✅ Asegúrese que los límites de ROI o máscaras coincidan con la disposición de la pieza
- ✅ Use el modo Preciso antes del despliegue
- ❌ No entrene con imágenes borrosas, con poca iluminación o desalineadas