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Usando un Clasificador (Ejemplo de ROI Único)

Usando el Clasificador (Ejemplo de ROI Único)

Este tutorial le guía en la creación de su primer modelo de clasificación en el sistema de cámara OV80i. Aprenderá a configurar un clasificador con una sola Región de Interés (ROI) para identificar y categorizar automáticamente diferentes tipos de objetos; en este ejemplo, diferentes tamaños de brocas.

Lo que Construirá: Un modelo de clasificación funcional que puede identificar y clasificar automáticamente diferentes tamaños de brocas con lógica configurable de aprobado/rechazado.

Tiempo Estimado: 45-60 minutos

Nivel: Principiante

Prerrequisitos: Sistema de cámara OV80i configurado y conectado

Descargar Receta de Ejemplo​

Antes de comenzar, descargue la receta de ejemplo para seguir el tutorial:

Receta de Ejemplo: Contacte a support@overview.ai para obtener recetas de ejemplo

Esta receta de ejemplo contiene configuraciones predefinidas que puede usar como referencia durante este tutorial.

Paso 1: Crear una Nueva Receta de Clasificación​

1.1 Acceder a la Creación de Recetas​

  1. Navegue a la página All Recipes en la interfaz de OV80i
  2. Haga clic en + New Recipe en la esquina superior derecha

1.2 Configurar Ajustes de la Receta​

Aparecerá el modal Add A New Recipe:

  1. Ingrese el Nombre de la Receta: Use un nombre descriptivo como "Drill_Bit_Classification_v1"
    • Consejo para nombrar: Incluya el tipo de objeto y la versión para fácil identificación
  2. Seleccione el Tipo de Receta: Elija "Classification" en el menú desplegable
  3. Haga clic en OK para crear la receta

1.3 Activar la Receta​

  1. Ubique su nueva receta en la lista All Recipes (aparecerá como "Inactive")
  2. Haga clic en Actions > Activate al lado derecho de la entrada de la receta
  3. Haga clic en Activate para confirmar

✅ Punto de Control: Su receta ahora debe aparecer como "Active" en la lista de recetas.

Paso 2: Acceder al Editor de Recetas​

2.1 Entrar en Modo Edición​

  1. Haga clic en Edit junto a su receta activa
  2. Haga clic en Open Editor para confirmar y abrir el editor de recetas

Ahora verá la interfaz del Editor de Recetas con múltiples secciones de configuración.

Paso 3: Configurar Ajustes de Imagen de la Cámara​

3.1 Abrir Configuración de Imagen​

  1. Haga clic en Configure Imaging en la parte inferior izquierda del Editor de Recetas

3.2 Ajustar Configuración de Enfoque​

El enfoque es crítico para una clasificación precisa:

  1. Coloque las brocas dentro del campo de visión de la cámara
  2. Ajuste el enfoque usando:
    • El control deslizante, O
    • Entrada manual de valor
  3. Pruebe diferentes posiciones de enfoque hasta que los bordes de las brocas estén nítidos y claros

Consejos de Enfoque:

  • Use la vista previa en vivo para ver los cambios de enfoque en tiempo real
  • Enfoque en las características más importantes (flautas de la broca, geometría de la punta)
  • Asegúrese que toda la profundidad de los objetos esté enfocada

3.3 Optimizar Ajustes de Exposición​

Una exposición adecuada asegura calidad de imagen consistente:

  1. Ajuste la exposición con el control deslizante o entrada manual
  2. Busque iluminación balanceada donde:
    • Los detalles del objeto sean claramente visibles
    • No haya áreas sobreexpuestas (blanco puro)
    • Las sombras no oculten características importantes

3.4 Configurar Iluminación LED​

La iluminación impacta significativamente la precisión de clasificación:

  1. Seleccione el patrón de luz LED según sus objetos:
    • Bright Field: Iluminación general
    • Dark Field: Resalta bordes y defectos superficiales
    • Side Lighting: Revela textura y variaciones de altura
  2. Para brocas, pruebe:
    • Bright Field para clasificación general de forma
    • Side Lighting para enfatizar la geometría de las flautas

3.5 Ajustar Configuración de Gamma​

Gamma controla el contraste de la imagen:

  1. Ajuste Gamma para mejorar la visibilidad de características
  2. Valores bajos aclaran áreas oscuras
  3. Valores altos aumentan el contraste

3.6 Guardar Ajustes de Imagen​

  1. Revise todos los ajustes en la vista previa en vivo
  2. Haga clic en Save Imaging Settings para aplicar la configuración

✅ Punto de Control: Su cámara ahora debe producir imágenes consistentes y bien iluminadas de las brocas.

Paso 4: Configurar Imagen de Plantilla y Alineación​

4.1 Navegar a Alineación​

  1. Haga clic en "Template Image and Alignment" en el menú breadcrumb, O
  2. Use el menú desplegable para seleccionar "Template Image and Alignment"

4.2 Omitir Alineador (Para Este Tutorial)​

Como las brocas se colocarán de forma consistente:

  1. Seleccione Skip Aligner
  2. Haga clic en Save para aplicar cambios

Cuándo Usar el Alineador: Use el alineador cuando las piezas lleguen en posiciones u orientaciones variables. Para este tutorial, asumimos colocación consistente.

Paso 5: Configurar ROI de Inspección​

5.1 Navegar a Configuración de Inspección​

  1. Haga clic en "Inspection Setup" en el menú breadcrumb

5.2 Definir Región de Interés​

La ROI define dónde ocurrirá la clasificación:

  1. Coloque una broca en la vista de la cámara
  2. Arrastre las esquinas del ROI para enmarcar la broca
  3. Asegúrese que el ROI:
    • Contenga completamente la broca
    • Excluya fondo innecesario
    • Sea lo suficientemente grande para la broca más grande

5.3 Mejores Prácticas para ROI​

HacerNo Hacer
Incluir todas las características importantesHacer el ROI demasiado grande (incluye ruido)
Dejar un pequeño borde alrededor del objetoCortar partes del objeto
Centrar la posición esperada del objetoIncluir múltiples objetos en un solo ROI
Mantener tamaño de ROI consistente entre imágenesCambiar ROI entre capturas

5.4 Guardar Configuración de ROI​

  1. Verifique la posición del ROI con diferentes tamaños de brocas
  2. Haga clic en Save para aplicar la configuración del ROI

Punto de Control: Su ROI debe enmarcar consistentemente las brocas independientemente de su tamaño específico.

Paso 6: Entrenar Modelo de Clasificación​

6.1 Navegar al Bloque de Clasificación​

  1. Haga clic en "Classification Block" en el menú breadcrumb

6.2 Crear Clases de Clasificación​

Creará clases para diferentes tamaños de brocas:

Ejemplo de Clases:

  • Brocas Pequeñas (1-3mm)
  • Brocas Medianas (4-6mm)
  • Brocas Grandes (7-10mm)

6.3 Capturar Imágenes de Entrenamiento​

Para cada clase, capture al menos 5 imágenes diferentes:

Clase 1: Brocas Pequeñas​

  1. Coloque una broca pequeña en el ROI
  2. Haga clic en capturar para tomar imagen de entrenamiento
  3. Etiquete la imagen como "Small"
  4. Repita con 4 brocas pequeñas más (diferentes orientaciones/posiciones)

Clase 2: Brocas Medianas​

  1. Coloque una broca mediana en el ROI
  2. Capture y etiquete como "Medium"
  3. Repita 4 veces más con diferentes brocas medianas

Clase 3: Brocas Grandes​

  1. Coloque una broca grande en el ROI
  2. Capture y etiquete como "Large"
  3. Repita 4 veces más con diferentes brocas grandes

6.4 Mejores Prácticas para Imágenes de Entrenamiento​

Mejor PrácticaPor qué es Importante
Usar ejemplos variadosMejora la generalización del modelo
Variar orientacionesManeja variaciones reales de posición
Incluir casos límiteMejor detección de límites entre clases
Mantener iluminación consistenteReduce errores dependientes de luz
Mínimo 5 imágenesProporciona datos suficientes para entrenamiento

6.5 Revisar y Verificar Etiquetas​

  1. Revise todas las imágenes etiquetadas
  2. Asegúrese de asignaciones correctas de clase
  3. Elimine ejemplos mal etiquetados

6.6 Iniciar Entrenamiento del Modelo​

  1. Haga clic en Train Classification Model
  2. Elija modo de entrenamiento:
    • Fast: Entrenamiento rápido para pruebas (2-5 minutos)
    • Accurate: Entrenamiento de calidad producción (10-20 minutos)
  3. Seleccione número de iteraciones:
    • Más iteraciones = Mejor precisión
    • Más iteraciones = Más tiempo de entrenamiento
  4. Haga clic en Start Training

6.7 Monitorear Progreso de Entrenamiento​

El modal de progreso muestra:

  • Número de iteración actual
  • Porcentaje de precisión de entrenamiento
  • Tiempo estimado de finalización

Controles de Entrenamiento:

  • Abortar Entrenamiento: Detener si es necesario
  • Terminar Entrenamiento Temprano: Detener cuando la precisión sea suficiente

Consejos de Entrenamiento:

  • El entrenamiento se detiene automáticamente al alcanzar la precisión objetivo
  • 85%+ de precisión es típicamente adecuado para producción
  • Puede reentrenar con más imágenes si la precisión es baja

✅ Punto de Control: Su modelo debe alcanzar >85% de precisión en entrenamiento.

Paso 7: Probar su Clasificador​

7.1 Acceder a Vista Previa en Vivo​

  1. Haga clic en Live Preview después de completar el entrenamiento
  2. Coloque diferentes brocas en el ROI
  3. Observe resultados de clasificación:
    • Nombre de clase predicha
    • Porcentaje de confianza
    • Tiempo de clasificación

7.2 Pruebas de Validación​

Pruebe cada clase sistemáticamente:

Tipo de PruebaResultado EsperadoAcción si Falla
Broca Pequeña ConocidaClasificada como "Small" >80% confianzaAñadir más imágenes de entrenamiento
Broca Mediana ConocidaClasificada como "Medium" >80% confianzaRevisar precisión de etiquetas
Broca Grande ConocidaClasificada como "Large" >80% confianzaReentrenar con más ejemplos
ROI VacíoSin clasificación o baja confianzaAjustar umbrales de confianza

7.3 Solución de Problemas en Clasificación​

ProblemaCausas PosiblesSoluciones
Baja confianzaDatos de entrenamiento insuficientesAñadir más imágenes de entrenamiento
Clasificaciones incorrectasMala calidad de imagenMejorar iluminación/enfoque
Resultados inconsistentesROI incluye ruido de fondoReducir tamaño del ROI
Confusión entre clasesObjetos similaresAñadir más ejemplos diferenciadores

Paso 8: Configurar Lógica de Aprobado/Rechazado​

8.1 Navegar al Bloque IO​

Asegúrese que todos los bloques AI estén entrenados (estado verde) antes de continuar:

  1. Haga clic en "IO Block" en el menú breadcrumb, O
  2. Seleccione "Configure I/O" desde el Editor de Recetas

8.2 Ubicar Nodo de Lógica de Clasificación​

  1. Encuentre el "Classification Block Logic Node" (nodo morado)
  2. Si falta: Arrástrelo desde el menú de nodos a la izquierda

Colores de Nodo: Los nodos morados representan Overview Logic Blocks para operaciones AI.

8.3 Configurar Lógica de Clasificación​

  1. Doble clic en el Nodo de Lógica de Clasificación
  2. Configure los ajustes:

Selección de ROI​

  • Seleccione su ROI en el menú desplegable "Inspection Region"

Umbral de Confianza​

  • Establezca el umbral de confianza (típicamente 70-85%)
  • Umbral alto = Clasificación más estricta
  • Umbral bajo = Clasificación más permisiva

Selección de Clase Objetivo​

  • Elija la clase objetivo para resultados de "aprobado"
  • Ejemplo: Seleccione "Medium" si solo las brocas medianas deben pasar

Lógica para Múltiples ROI (Avanzado)​

  • Agregue más ROIs si es necesario
  • Elija lógica: "Any" o "All" deben pasar

8.4 Ejemplos de Configuraciones de Aprobado/Rechazado​

Configuración 1: Aprobación Específica por Tamaño​

ROI: Drill_Bit_ROI
Target Class: Medium
Confidence: 80%
Logic: Pass only medium drill bits

Configuración 2: Aprobación por Rango de Tamaños​

ROI: Drill_Bit_ROI
Target Classes: Medium OR Large
Confidence: 75%
Logic: Pass medium or large bits

Configuración 3: Rechazar Brocas Pequeñas​

ROI: Drill_Bit_ROI
Target Class: NOT Small
Confidence: 85%
Logic: Fail if classified as small

8.5 Desplegar Configuración de Lógica​

  1. Haga clic en Done en la esquina superior derecha
  2. Haga clic en Deploy en la esquina superior derecha del editor Node-RED
  3. Verifique mensaje de éxito en despliegue

✅ Paso 9: Pruebas Finales y Validación​

9.1 Prueba de Flujo Completo​

Pruebe el flujo completo de inspección:

  1. Coloque objetos de prueba en el área de inspección
  2. Active la inspección (manual o automática)
  3. Verifique resultados:
    • Clasificación correcta mostrada
    • Indicador adecuado de aprobado/rechazado
    • Rendimiento de tiempo consistente

9.2 Lista de Verificación para Validación en Producción​

Caso de PruebaResultado Esperado✓
Objeto de clase objetivoResultado aprobado☐
Objeto de clase no objetivoResultado rechazado☐
ROI vacíoResultado rechazado☐
Objeto parcialmente ocultoNivel de confianza apropiado☐
Condiciones de iluminación pobreRendimiento consistente☐

9.3 Optimización de Rendimiento​

Si los resultados no son satisfactorios:

  1. Agregue más imágenes de entrenamiento (especialmente casos límite)
  2. Ajuste umbrales de confianza
  3. Mejore la consistencia de iluminación
  4. Refine la posición del ROI
  5. Reentrene en modo "Accurate"

¡Felicidades!​

¡Ha creado exitosamente su primer modelo de clasificación! Su sistema OV80i ahora puede:

  • Identificar automáticamente diferentes tamaños de brocas
  • Aplicar lógica de aprobado/rechazado basada en resultados de clasificación
  • Proporcionar puntajes de confianza para cada clasificación
  • Integrarse con flujos de producción mediante controles I/O

Próximos Pasos​

Ahora que domina la clasificación con ROI único, considere explorar:

Técnicas Avanzadas de Clasificación​

  • Clasificación Multi-ROI para piezas complejas
  • Clasificación jerárquica para categorización detallada
  • Inspección combinada (clasificación + detección de defectos)

Integración en Producción​

  • Comunicación PLC para clasificación automática
  • Registro de datos para seguimiento de calidad
  • Gestión de recetas para múltiples líneas de producto

Optimización del Modelo​

  • Transfer learning para productos similares
  • Active learning para mejora continua
  • Monitoreo de rendimiento y planes de reentrenamiento

Tutoriales Relacionados​

  • Tutorial: Configuración de Clasificación Multi-ROI
  • Tutorial: Combinando Clasificación con Detección de Defectos
  • Tutorial: Integración en Producción y Comunicación PLC
  • Cómo Hacer: Optimización del Rendimiento de Clasificación
  • Referencia: Guía de Overview Logic Blocks en Node-RED

Guía de Solución de Problemas​

Problemas Comunes y Soluciones​

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