WEBVTT - generated by wenglor-media

1
00:00:02.560 --> 00:00:04.400
Um zu beginnen, müssen wir zunächst

2
00:00:04.400 --> 00:00:06.720
weHub mit einem AI Lab-Konto verbinden.

3
00:00:09.400 --> 00:00:10.200
Öffnen Sie dazu die weHub-Einstellungen

4
00:00:10.200 --> 00:00:12.800
und geben Sie Ihre

5
00:00:12.800 --> 00:00:14.800
AI Lab Anmeldedaten ein.

6
00:00:22.480 --> 00:00:23.520
Sobald dies erledigt ist,

7
00:00:23.520 --> 00:00:27.360
ändert sich der AI Lab-Status des Geräts
von „Not Connected“

8
00:00:27.360 --> 00:00:29.360
zu „Not Registered“.

9
00:00:34.360 --> 00:00:35.560
Wenn Sie das Gerät

10
00:00:35.560 --> 00:00:38.360
unter der Registerkarte „Actions“ mit unserem
AI Lab Konto verbinden,

11
00:00:38.400 --> 00:00:41.280
wird der AI Lab Status auf „Registered“
aktualisiert.

12
00:00:41.280 --> 00:00:42.000
Damit ist die Verbindung

13
00:00:42.000 --> 00:00:45.240
des AI Loop erfolgreich hergestellt

14
00:00:45.240 --> 00:00:47.280
und wir können mit dem nächsten Schritt fortfahren:

15
00:00:47.280 --> 00:00:49.720
dem Erstellen eines Datensatzes im AI Lab.

16
00:00:51.200 --> 00:00:51.880
Gehen Sie dazu

17
00:00:51.880 --> 00:00:54.000
auf die Startseite des AI Lab

18
00:00:54.000 --> 00:00:56.040
und klicken Sie auf die Schaltfläche „CREATE
DATASET“.

19
00:00:56.160 --> 00:00:58.480
Zunächst müssen wir dem Datensatz einen Namen
geben,

20
00:00:58.480 --> 00:01:00.000
also geben wir einen ein.

21
00:01:00.000 --> 00:01:01.000
Als Nächstes können wir Klassen hinzufügen
–

22
00:01:01.000 --> 00:01:04.000
so viele wir möchten, mindestens jedoch zwei.

23
00:01:11.000 --> 00:01:14.000
Sobald dies erledigt ist, können wir den Datensatz
aufrufen

24
00:01:14.000 --> 00:01:16.000
und die Datensatz-ID kopieren.

25
00:01:19.000 --> 00:01:20.000
Im nächsten Schritt

26
00:01:20.000 --> 00:01:23.000
richten wir die Module Image AI in

27
00:01:23.000 --> 00:01:24.000
wenglor uniVision 3 ein.

28
00:01:24.000 --> 00:01:26.000
Öffnen Sie zunächst die Kameraeinstellungen

29
00:01:26.000 --> 00:01:29.000
und stellen Sie sicher, dass der Auslösemodus
auf „On“

30
00:01:29.000 --> 00:01:31.000
und die Auslösequelle auf „Software“ eingestellt
ist.

31
00:01:32.000 --> 00:01:34.000
Fügen Sie dann das Module Image AI

32
00:01:34.000 --> 00:01:36.000
aus der Toolbox zum Projektbaum hinzu.

33
00:01:37.000 --> 00:01:38.000
Verknüpfen Sie das Eingabebild und geben Sie

34
00:01:38.000 --> 00:01:40.000
die Datensatz-ID aus dem Datensatz ein,

35
00:01:40.000 --> 00:01:42.000
den wir gerade im AI Lab erstellt haben.

36
00:01:43.000 --> 00:01:46.000
Wenn wir das Kontrollkästchen „Upload to
weHub“ aktivieren,

37
00:01:46.000 --> 00:01:48.000
können wir weitere Einstellungen festlegen,

38
00:01:48.000 --> 00:01:51.000
z. B. wie viele Bilder wir hinzufügen möchten

39
00:01:51.000 --> 00:01:54.000
und ob diese Bilder Tags haben sollen.

40
00:01:54.000 --> 00:01:56.000
Tags helfen uns, gute Bilder

41
00:01:56.000 --> 00:01:58.000
direkt an der Maschine von schlechten zu unterscheiden.

42
00:01:59.000 --> 00:02:01.000
Zunächst laden wir also 50 gute Bilder hoch

43
00:02:01.000 --> 00:02:03.000
und weisen ihnen das Tag „OK“ zu.

44
00:02:03.000 --> 00:02:05.000
Sobald alles konfiguriert ist,

45
00:02:05.000 --> 00:02:08.000
kehren wir zu den Kameraeinstellungen zurück
und

46
00:02:09.000 --> 00:02:11.000
schalten unter „Acquisition Control“ den
Auslösemodus wieder auf „Off“,

47
00:02:11.000 --> 00:02:14.000
damit die nächsten 50 Bilder automatisch

48
00:02:14.000 --> 00:02:18.000
mit der von uns festgelegten Bildrate an das
AI Lab hochgeladen werden.

49
00:02:20.000 --> 00:02:22.000
Wenn wir zum AI Lab zurückkehren,

50
00:02:22.000 --> 00:02:27.000
sehen wir, dass unsere Bilder automatisch hochgeladen
werden.

51
00:02:30.000 --> 00:02:32.000
Nach dem Hochladen unserer ersten 50 guten
Bilder

52
00:02:32.000 --> 00:02:36.000
informiert uns das Module Image AI in uniVision 3,

53
00:02:36.000 --> 00:02:38.000
dass wir den Zähler zurücksetzen müssen,

54
00:02:38.000 --> 00:02:40.000
bevor wir weitere Bilder hochladen können.

55
00:02:41.000 --> 00:02:42.000
Bevor wir dies tun, passen wir unsere

56
00:02:42.000 --> 00:02:45.000
Einstellungen so an, dass „NOK“-Bilder
erfasst werden,

57
00:02:45.000 --> 00:02:48.000
und geben dies als Tag in das Tag-Feld ein.

58
00:02:49.000 --> 00:02:51.000
Sobald dies vorbereitet ist, können wir den
Zähler zurücksetzen.

59
00:02:53.000 --> 00:02:55.000
Von da an werden die nächsten 50 Bilder

60
00:02:55.000 --> 00:02:58.000
automatisch erfasst und auf weHub hochgeladen.

61
00:02:59.000 --> 00:03:01.000
Nachdem alle Bilder aus beiden Klassen –

62
00:03:01.000 --> 00:03:04.000
OK und NOK – hochgeladen wurden,

63
00:03:04.000 --> 00:03:06.000
möchten wir sie in Stapeln kennzeichnen.

64
00:03:06.000 --> 00:03:09.000
Dazu verwenden wir die Filteroptionen, um die
Tags auszuwählen,

65
00:03:09.000 --> 00:03:12.000
die wir zuvor in uniVision 3 definiert haben.

66
00:03:12.000 --> 00:03:15.000
Zuerst filtern wir nach unseren „OK”-Tags.

67
00:03:15.000 --> 00:03:17.000
Sobald die Bilder gefiltert sind,

68
00:03:17.000 --> 00:03:21.000
wählen wir sie alle aus und weisen ihnen das
Grundwahrheit-Label „OK” zu.

69
00:03:24.000 --> 00:03:26.000
Dann wiederholen wir den gleichen

70
00:03:26.000 --> 00:03:28.000
Vorgang für die „NOK“-Bilder und

71
00:03:28.000 --> 00:03:29.000
weisen ihnen das entsprechende

72
00:03:29.000 --> 00:03:32.000
Grundwahrheit-Label zu.

73
00:03:39.000 --> 00:03:40.000
Sobald alle Bilder in unserem Datensatz gekennzeichnet
sind,

74
00:03:40.000 --> 00:03:43.000
können wir mit dem Training unseres Modells
beginnen.

75
00:03:43.000 --> 00:03:46.000
Klicken Sie dazu auf die Schaltfläche „TRAIN
MODEL“.

76
00:03:46.000 --> 00:03:48.000
Auf der Seite zur Modellkonfiguration

77
00:03:48.000 --> 00:03:50.000
können wir das Zielgerät für die Bereitstellung
auswählen,

78
00:03:50.000 --> 00:03:53.000
entweder B60 oder MVC.

79
00:03:53.000 --> 00:03:56.000
Wir können auch die Bildgröße für das Training
festlegen und auswählen,

80
00:03:56.000 --> 00:03:58.000
ob die Bilder rechteckig

81
00:03:58.000 --> 00:04:00.000
oder quadratisch sein sollen.

82
00:04:07.000 --> 00:04:09.000
Wenn Sie mit der Konfiguration zufrieden sind,

83
00:04:09.000 --> 00:04:10.000
klicken Sie auf „TRAIN MODEL“

84
00:04:11.000 --> 00:04:13.000
und der Trainingsprozess beginnt.

85
00:04:15.000 --> 00:04:17.000
Wenn das Modelltraining abgeschlossen ist,

86
00:04:17.000 --> 00:04:20.000
zeigt der Status auf der Modellseite die Fertigstellung
an.

87
00:04:20.000 --> 00:04:22.000
Kehren Sie anschließend zu

88
00:04:22.000 --> 00:04:25.000
„Module Image AI“ in uniVision 3 zurück

89
00:04:25.000 --> 00:04:27.000
und öffnen Sie das AI-Modell-Dialogfeld.

90
00:04:27.000 --> 00:04:30.000
Wählen Sie hier „Load Primary Model“.

91
00:04:30.000 --> 00:04:33.000
Das soeben erstellte Modell wird automatisch

92
00:04:33.000 --> 00:04:35.000
aus dem AI Lab in uniVision 3 heruntergeladen.

93
00:04:36.000 --> 00:04:39.000
Im Dialogfeld werden eine kurze Vorschau des
Modells

94
00:04:39.000 --> 00:04:41.000
und einige zusätzliche Informationen angezeigt.

95
00:04:44.000 --> 00:04:45.000
In der Software

96
00:04:45.000 --> 00:04:46.000
sehen wir sofort,

97
00:04:46.000 --> 00:04:48.000
wie sich die Vorhersagen des Modells

98
00:04:48.000 --> 00:04:50.000
je nach ausgewähltem Bild ändern.

99
00:04:52.000 --> 00:04:53.000
Vielen Dank fürs Zuschauen.