Сбор данных для визуального контроля с помощью системы Vision

Создайте набор данных дефектных деталей для приложения визуального контроля качества.

Современные приложения для визуального контроля могут использовать возможности машинного обучения для автоматизации процесса и замены человека-инспектора. Стоимость работы таких приложений постоянно снижается, а их точность в некоторых случаях может превосходить человеческий уровень.

Однако все приложения машинного обучения опираются на обучающие данные. Точно так же, как требуется обучить человека выявлять дефекты, необходимо обучить и искусственную модель обнаружения. Для этого мы собираем набор (так называемый датасет) изображений правильно изготовленных и дефектных деталей. Для этого мы создали простое приложение, которое вы можете получить из библиотеки приложений Tulip.

Необходимые условия

Для начала работы с приложением для сбора данных нам понадобятся:

• Камера, подключенная к машине Tulip Player.
• Камера должна быть настроена в Tulip Vision
• Загрузите приложение "Сбор данных" из библиотеки приложений Tulip.
• Назначьте приложение на ту же машину, к которой подключена камера
• Измените назначение камеры в приложении, чтобы оно соответствовало подключенной камере
• Дополнительно настройте регионы в представлении камеры, чтобы ограничить область сбора данных.

О настройке камер Vision вы можете узнать из статьи Начало работы с Vision.

О том, как работают триггеры моментальных снимков, которые мы используем в этом приложении, читайте в статье Использование функции моментальных снимков.

Рекомендации по освещению

В целом, чтобы создать последовательный и надежный способ сбора данных, пользователи должны следовать следующим советам: * Настройка освещения должна быть последовательной. * Ограничьте любые тени/блики в поле зрения камеры. * Установите высокое разрешение, если оно поддерживается (вы можете сделать это, изменив свойства камеры на странице цеха). * Положение объекта, который вы захватываете, должно быть одинаковым/очень похожим.

Как создать набор данных

После запуска приложения на машине Player открывается вид с камеры. У вас также есть две кнопки для аннотирования вида как " Прошел " или " Не прошел". Нажмите на кнопки, чтобы отметить текущий вид как хороший или плохой, и наблюдайте, как таблица заполняется образцами. Соберите не менее 10 изображений из каждого класса: Pass и Fail.

Чтобы проверить свою работу, перейдите в таблицу сбора данных и посмотрите свои образцы и аннотации.

Заключение

Начните собирать визуальный набор данных о дефектах деталей в вашем производственном процессе, чтобы подготовиться к автоматическому визуальному контролю с помощью машинного обучения. С помощью приложения для сбора данных вы создадите набор данных в таблице Tulip Table, который затем можно экспортировать (нажмите на значок многоточия на таблице, чтобы загрузить Image Dataset) для использования в службе обучения моделей. Просто запустите приложение на машине Player с подключенной камерой и аннотируйте изображения.

Ознакомьтесь с этим библиотечным приложением, Vision Data Collection, в качестве примера!

Дополнительная информация

• Начало работы с Vision
• Использование моментальных снимков Vision
• Использование виджета камеры Vision
• Использование снимков Vision с внешней службой OCR
• Использование Azure CustomVision.ai с Tulip для визуального контроля

Вы нашли то, что искали?

Вы также можете зайти на community.tulip.co, чтобы задать свой вопрос или узнать, сталкивались ли другие с подобным вопросом!