Saltar al contenido principal

Reentrenar el Modelo

Esta página explica cuándo y cómo reentrenar su modelo AI en el sistema OV80i, ya sea que esté usando 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 actualizado 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 superficiales 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 subgeneralización

Cómo Reentrenar (para Ambos Tipos de Modelo)

  1. Capture nuevas imágenes de muestra desde su configuración actual de producción

  2. Para Clasificación: Etiquete imágenes o ROI con nombres de clase

    Para Segmentación: Dibuje máscaras a nivel de píxel en defectos (o regiones buenas/malas)

  3. 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
  4. Ejecute el entrenamiento dentro de la interfaz de Recipe

  5. Revise los resultados del modelo y pruebe inspecciones en vivo

  6. Despliegue el nuevo modelo cuando la confianza y cobertura cumplan con las expectativas


Guía Rápida de Tipos de Modelo

Tipo de ModeloMejor ParaModos de EntrenamientoSalida
ClasificaciónDecisiones Buen/Malo o estados discretosRápido, PrecisoClase de imagen completa o ROI
SegmentaciónMapeo de defectos o regiones a nivel de píxelSolo PrecisoMáscara etiquetada (áreas resaltadas)

Casos de Uso de Ejemplo

EjemploTipo de Modelo
Detectar pernos faltantesClasificación
Revisar rayones o abolladurasSegmentación
Verificar presencia de grasaClasificación o Segmentación (depende de la precisión requerida)
Medir cobertura de espumaSegmentación

Mejores Prácticas para Reentrenar

  • ✅ Siempre use imágenes frescas de producción
  • ✅ Incluya una mezcla de casos aprobados/fallidos, 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 modo Preciso antes del despliegue
  • ❌ No entrene con imágenes borrosas, con poca luz o desalineadas

🔗 Véase También