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使用分类器（单 ROI 示例）

本教程将引导您在 OV20i 摄像头系统上创建第一个分类模型。您将学习如何设置单个感兴趣区域（ROI）分类器，以自动识别和分类不同类型的物体——本例中为不同尺寸的钻头。

您将构建的内容： 一个可正常工作的分类模型，能够自动识别和分类不同尺寸的钻头，并具有可配置的合格/不合格逻辑。

预计时间： 45-60 分钟

技能等级： 初学者

先决条件： 已设置并连接 OV20i 摄像头系统

步骤 1：创建新的分类配方​

1.1 访问配方创建​

  1. 导航至 OV20i 界面中的所有配方页面
  2. 点击右上角的 + New Recipe

1.2 配置配方设置​

将弹出 添加新配方 模态窗口：

  1. 输入配方名称： 使用描述性名称，如 "Drill_Bit_Classification_v1"
    • 命名提示： 包含对象类型和版本号，便于识别
  2. 选择配方类型： 从下拉菜单中选择 "Classification"
  3. 点击 OK 创建配方

1.3 激活配方​

  1. 在所有配方列表中找到新配方（状态显示为“Inactive”）
  2. 点击配方条目右侧的 Actions > Activate
  3. 点击 Activate 确认

✅ 检查点： 配方列表中您的配方应显示为“Active”。

步骤 2：访问配方编辑器​

2.1 进入编辑模式​

  1. 点击活动配方旁的 Edit
  2. 点击 Open Editor 确认并启动配方编辑器

您将看到包含多个配置部分的配方编辑器界面。

步骤 3：配置相机成像设置​

3.1 打开成像配置​

  1. 点击配方编辑器左下角的 Configure Imaging

3.2 调整焦点设置​

焦点对准确分类至关重要：

  1. 将钻头放置在相机视野内
  2. 使用以下方式调整焦点：
    • 滑块控制，或
    • 手动输入数值
  3. 测试不同焦点位置，直到钻头边缘清晰锐利

焦点提示：

  • 使用实时预览实时查看焦点变化
  • 聚焦于最重要的特征（钻头螺旋槽、尖端几何形状）
  • 确保物体的整个深度均处于焦点范围内

3.3 优化曝光设置​

适当曝光确保图像质量一致：

  1. 使用滑块或手动输入调整曝光
  2. 目标是实现均衡照明，确保：
    • 物体细节清晰可见
    • 无过曝区域（纯白）
    • 阴影不遮挡重要特征

3.4 配置 LED 照明​

照明对分类准确性影响显著：

  1. 根据物体选择 LED 灯光模式：
    • Bright Field（明场）： 通用照明
    • Dark Field（暗场）： 突出边缘和表面缺陷
    • Side Lighting（侧光）： 显示纹理和高度变化
  2. 针对钻头，建议：
    • 明场 用于一般形状分类
    • 侧光 强调螺旋槽几何形状

3.5 调整 Gamma 设置​

Gamma 控制图像对比度：

  1. 调整 Gamma 以增强特征可见性
  2. 较低数值 使暗部变亮
  3. 较高数值 增强对比度

3.6 保存成像设置​

  1. 在实时预览中检查所有设置
  2. 点击 Save Imaging Settings 应用配置

✅ 检查点： 您的相机应能生成一致且光线均匀的钻头图像。

步骤 4：配置模板图像和对齐​

4.1 进入对齐设置​

  1. 点击面包屑菜单中的“Template Image and Alignment”，或
  2. 使用下拉菜单选择“Template Image and Alignment”

4.2 本教程跳过对齐器​

由于钻头放置位置一致：

  1. 选择 Skip Aligner
  2. 点击 Save 应用更改

何时使用对齐器： 当零件位置或方向不一致时使用对齐器。本教程假设零件放置一致。

步骤 5：设置检测 ROI​

5.1 进入检测设置​

  1. 点击面包屑菜单中的“Inspection Setup”

5.2 定义感兴趣区域（ROI）​

ROI 定义了分类的检测区域：

  1. 将钻头放置在相机视野内
  2. 拖动 ROI 角点框选钻头
  3. 确保 ROI：
    • 完全包含钻头
    • 排除不必要背景
    • 足够大以覆盖最大尺寸钻头

5.3 ROI 最佳实践​

应做不应做
包含所有重要特征ROI 过大（包含噪声）
在物体周围留小边界截断物体部分
居中预期物体位置在一个 ROI 中包含多个物体
保持图像间 ROI 大小一致捕获时更改 ROI

5.4 保存 ROI 配置​

  1. 用不同尺寸钻头验证 ROI 位置
  2. 点击 Save 应用 ROI 设置

检查点： ROI 应能稳定框选不同尺寸的钻头。

步骤 6：训练分类模型​

6.1 进入分类模块​

  1. 点击面包屑菜单中的“Classification Block”

6.2 创建分类类别​

为不同钻头尺寸创建类别：

示例类别：

  • Small Bits（1-3mm）
  • Medium Bits（4-6mm）
  • Large Bits（7-10mm）

6.3 捕获训练图像​

每个类别至少采集 5 张不同图像：

类别 1：Small Bits​

  1. 将小钻头放入 ROI
  2. 点击捕获 拍摄训练图像
  3. 标记图像 为 "Small"
  4. 重复采集 4 张不同方向/位置的小钻头图像

类别 2：Medium Bits​

  1. 将中钻头放入 ROI
  2. 捕获并标记 为 "Medium"
  3. 重复采集 4 张不同中钻头图像

类别 3：Large Bits​

  1. 将大钻头放入 ROI
  2. 捕获并标记 为 "Large"
  3. 重复采集 4 张不同大钻头图像

6.4 训练图像最佳实践​

最佳实践重要原因
使用不同样本提高模型泛化能力
多角度变化适应实际定位变化
包含边界案例改善类别边界识别
保持光照一致减少光照依赖误差
至少 5 张图像提供充足训练数据

6.5 审核和验证标签​

  1. 仔细检查所有标记图像
  2. 确保类别分配正确
  3. 删除错误标记的样本

6.6 开始模型训练​

  1. 点击 Train Classification Model
  2. 选择训练模式：
    • Fast（快速）： 测试用，训练时间 2-5 分钟
    • Accurate（准确）： 生产级训练，10-20 分钟
  3. 选择迭代次数：
    • 迭代次数越多，准确率越高
    • 迭代次数越多，训练时间越长
  4. 点击 Start Training

6.7 监控训练进度​

训练进度窗口显示：

  • 当前迭代次数
  • 训练准确率百分比
  • 预计完成时间

训练控制：

  • Abort Training（中止训练）： 如有需要可停止训练
  • Finish Training Early（提前结束训练）： 达到满意准确率时停止

训练提示：

  • 达到目标准确率时训练自动停止
  • 85% 以上准确率通常适合生产使用
  • 准确率低时可添加更多图像重新训练

✅ 检查点： 模型应达到 >85% 的训练准确率。

步骤 7：测试分类器​

7.1 访问实时预览​

  1. 训练完成后点击 Live Preview
  2. 将不同钻头放入 ROI
  3. 观察分类结果：
    • 预测类别名称
    • 置信度百分比
    • 分类耗时

7.2 验证测试​

系统测试每个类别：

测试类型预期结果失败时操作
已知小钻头分类为 "Small"，置信度 >80%添加更多训练图像
已知中钻头分类为 "Medium"，置信度 >80%检查标签准确性
已知大钻头分类为 "Large"，置信度 >80%重新训练，增加样本
空 ROI无分类或置信度低调整置信度阈值

7.3 分类问题排查​

问题可能原因解决方案
置信度低训练数据不足添加更多训练图像
分类错误图像质量差改善照明/焦点
结果不稳定ROI 包含背景噪声缩小 ROI 范围
类别混淆物体外观相似添加更多区分样本

步骤 8：配置合格/不合格逻辑​

8.1 进入 IO 模块​

确保所有 AI 模块均已训练完成（绿色状态）后继续：

  1. 点击面包屑菜单中的 “IO Block”，或
  2. 在配方编辑器中选择 “Configure I/O”

8.2 找到分类逻辑节点​

  1. 找到“Classification Block Logic Node”（紫色节点）
  2. 若缺失： 从左侧节点菜单拖入

节点颜色说明： 紫色节点代表 Overview 逻辑块，用于 AI 操作。

8.3 配置分类逻辑​

  1. 双击分类逻辑节点
  2. 配置设置：

ROI 选择​

  • 从“Inspection Region”下拉菜单选择您的 ROI

置信度阈值​

  • 设置置信度阈值（通常 70-85%）
  • 阈值越高，分类越严格
  • 阈值越低，分类越宽松

目标类别选择​

  • 选择“通过”结果的目标类别
  • 示例： 若仅允许中钻头通过，选择 "Medium"

多 ROI 逻辑（高级）​

  • 可添加更多 ROI
  • 选择逻辑规则： “Any”（任一）或 “All”（全部）必须通过

8.4 合格/不合格配置示例​

配置 1：特定尺寸通过​

ROI: Drill_Bit_ROI
Target Class: Medium
Confidence: 80%
Logic: 仅允许中钻头通过

配置 2：尺寸范围通过​

ROI: Drill_Bit_ROI
Target Classes: Medium OR Large
Confidence: 75%
Logic: 中钻头或大钻头通过

配置 3：拒绝小钻头​

ROI: Drill_Bit_ROI
Target Class: NOT Small
Confidence: 85%
Logic: 分类为小钻头时判定不合格

8.5 部署逻辑配置​

  1. 点击右上角的 Done
  2. 点击 Node-RED 编辑器右上角的 Deploy
  3. 确认部署成功消息

步骤 9：最终测试与验证​

9.1 端到端测试​

测试完整检测流程：

  1. 将测试物体放入检测区域
  2. 触发检测（手动或自动）
  3. 验证结果：
    • 显示正确分类
    • 正确的合格/不合格指示
    • 稳定的响应时间

9.2 生产验证清单​

测试用例预期结果✓
目标类别物体合格结果☐
非目标类别物体不合格结果☐
空 ROI不合格结果☐
部分遮挡物体置信度合理☐
光照条件差性能稳定☐

9.3 性能优化​

若结果不理想：

  1. 添加更多训练图像（尤其边界案例）
  2. 调整置信度阈值
  3. 改善光照一致性
  4. 优化 ROI 位置
  5. 使用“Accurate”模式重新训练

恭喜！​

您已成功创建第一个分类模型！您的 OV20i 系统现在可以：

  • 自动识别 不同尺寸的钻头
  • 基于分类结果应用合格/不合格逻辑
  • 提供每次分类的置信度分数
  • 通过 I/O 控制集成生产流程

下一步​

掌握单 ROI 分类后，您可以探索：

高级分类技术​

  • 多 ROI 分类 处理复杂零件
  • 分层分类 实现细致分类
  • 组合检测（分类 + 缺陷检测）

生产集成​

  • PLC 通信 实现自动分拣
  • 数据记录 用于质量追踪
  • 配方管理 支持多产品线

模型优化​

  • 迁移学习 适用于相似产品
  • 主动学习 持续改进模型
  • 性能监控 与定期重训练计划

🔗 另请参阅​

故障排除指南​

常见问题及解决方案​

问题症状解决方案
准确率低分类频繁错误添加更多多样化训练图像
性能缓慢处理时间长缩小 ROI，优化照明
结果不一致同一物体结果不同改善零件定位，检查焦点
误报空 ROI 显示分类提高置信度阈值
训练失败模型无法成功训练检查图像质量，确保每类至少 5 张图像

寻求帮助​

如果遇到本教程未涵盖的问题：

  1. 查阅文档中的故障排除指南
  2. 查看系统日志中的错误信息
  3. 联系 Overview 支持，提供：
    • 配方导出文件
    • 显示问题的样本图像
    • 系统配置信息

教程完成！ 您现在拥有一个可用于生产的分类系统。请定期验证性能，并根据需要重新训练模型，以保持准确性。