--- title: "Tulip und Landing AI Integration " slug: "tulip-and-landing-ai-integration" updated: 2025-05-27T15:05:55Z published: 2025-05-27T15:05:55Z canonical: "support.tulip.co/tulip-and-landing-ai-integration" --- > ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://support.tulip.co/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Tulip und Landing AI Integration ## Erstellen und Bereitstellen von Landing AI's Vision-Modellen in Tulip Availability The Third Party Vision Integration will be available in Tulip Instances upon request. Die Snapshot-Funktion von Vision kann mit den Third Party Integration Services von Tulip verwendet werden, um schnell ein Klassifizierungs-Vision-Modell zu erstellen und einzusetzen. Wenn Sie diese Funktion mit Landing AI verwenden, können Sie Bilder senden, um Ihr Modell zu testen, und das Modell wird verschiedene Arten von Objekten klassifizieren und das Vertrauen in diese Klassifizierung lernen. In diesem Artikel erfahren Sie: - Wie Sie Ihre Landing AI Anmeldedaten eingeben - Wie Sie ein Klassifizierungsmodell erstellen - Wie man ein Klassifizierungsmodell einsetzt ### Voraussetzungen Sie haben die erforderlichen Bilder gesammelt und diese Bilder für Ihren Datensatz klassifiziert (Sie benötigen mindestens 10 Bilder pro Klasse). Für Beispiele siehe:* [https://library.tulip.co/apps/vision-data-collection*](https://library.tulip.co/apps/vision-data-collection) [https://support.tulip.co/docs/collecting-data-for-visual-inspection-with-vision](https://support.tulip.co/docs/collecting-data-for-visual-inspection-with-vision) ## Anwendungsfall: Klassifizierung von Radio PCB als "anomal" vs. "normal" Dies kann zur Klassifizierung mehrerer Zustände verwendet werden, aber in diesem Fall verwenden wir der Einfachheit halber zwei. ![Landing AI](https://cdn.document360.io/7c6ff534-cad3-4fc8-9583-912c4016362f/Images/Documentation/Screenshot%202025-04-10%20at%2010.07.38%20AM.png) ### Geben Sie Ihre Landing AI-Anmeldedaten ein 1. Wählen Sie unter der Registerkarte Shopfloor die Option Vision. 2. Wählen Sie auf der linken Seite Modelle aus und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Anbieter verwalten oben rechts auf der Seite.![Landing AI](https://cdn.document360.io/7c6ff534-cad3-4fc8-9583-912c4016362f/Images/Documentation/Screenshot%202025-04-10%20at%2010.07.54%20AM.png) 3. Geben Sie Ihren Landing AI API-Schlüssel ein.![Landing AI](https://cdn.document360.io/7c6ff534-cad3-4fc8-9583-912c4016362f/Images/Documentation/Screenshot%202025-04-10%20at%2010.08.00%20AM.png) ### Erstellen Sie ein Klassifizierungsmodell Sobald Ihr Datensatz fertig, gesammelt und klassifiziert ist, klicken Sie auf Modell erstellen. Lesen Sie [diesen Artikel](https://support.tulip.co/docs/collecting-data-for-visual-inspection-with-vision), um zu erfahren, wie Sie Ihre Daten sammeln. ![Landing AI](https://cdn.document360.io/7c6ff534-cad3-4fc8-9583-912c4016362f/Images/Documentation/Screenshot%202025-04-10%20at%2010.08.07%20AM.png) Geben Sie den **Namen**, die **Beschreibung** des Modells und den **Bildverarbeitungsanbieter** (Landing AI) ein. Geben Sie dann die folgenden Felder ein:* **Modelltyp** - nur Klassifizierung (Unterscheidung zwischen bekannten Entitäten)* **Tulip-Tabelle** - Ihre Tulip-Datenquelle* **Bild** - das/die Bild(er), das/die klassifiziert werden soll(en)* **Beschriftung** - die Bezeichnung (die zur Klasse wird) für jedes Bild * **Abfrage** - eine Abfrage, um die Anzahl der Bilder zu begrenzen, die Sie senden möchten ![Landing AI](https://cdn.document360.io/7c6ff534-cad3-4fc8-9583-912c4016362f/Images/Documentation/Screenshot%202025-04-10%20at%2010.08.15%20AM.png) Klicken Sie auf **Modell erstellen**. ### Bereitstellen eines Klassifizierungsmodells Es gibt vier Status für Klassifizierungsmodelle:* **Hochladen** - Es werden gerade Bilder zu Landing AI hochgeladen* **Trainiert** - Bereit zur Verwendung* **Veröffentlicht** - In einer App verwendet* **Fehlgeschlagen** - Das Modell hatte Probleme und kann nicht verwendet werden![Landing AI](https://cdn.document360.io/7c6ff534-cad3-4fc8-9583-912c4016362f/Images/Documentation/Screenshot%202025-04-10%20at%2010.08.22%20AM.png) ### Auslösen Tulip erstellt automatisch einen Konnektor für jedes Modell, so dass Sie es sofort einsetzen können, sobald das Modell trainiert ist. Wählen Sie den **Vision AI** Trigger, dann **Run Vision Model Inference** und wählen Sie das von Ihnen erstellte Modell. Sie müssen das Bild angeben, gegen das Sie das Modell laufen lassen, und eine Variable zum Speichern des Ergebnisses (d. h. die Klasse und die Konfidenz für diese Klasse). ![Landing AI](https://cdn.document360.io/7c6ff534-cad3-4fc8-9583-912c4016362f/Images/Documentation/Screenshot%202025-04-10%20at%2010.08.28%20AM.png) Das Ergebnis wird mit einem "Label" und einem "Score" zurückgegeben. #### Grenzwerte - 100 Vision-Modelle - 20MB Bildgröße - 10K Bilder in einem Modell - 25 Anfragen pro Sekunde #### Klassifizierung - 2 Klassen erforderlich - mindestens 10 Bilder pro Klasse