Um zu beginnen, müssen wir zunächst
weHub mit einem AI Lab-Konto verbinden.
Öffnen Sie dazu die weHub-Einstellungen
und geben Sie Ihre
AI Lab Anmeldedaten ein.
Sobald dies erledigt ist,
ändert sich der AI Lab-Status des Geräts von „Not Connected“
zu „Not Registered“.
Wenn Sie das Gerät
unter der Registerkarte „Actions“ mit unserem AI Lab Konto verbinden,
wird der AI Lab Status auf „Registered“ aktualisiert.
Damit ist die Verbindung
des AI Loop erfolgreich hergestellt
und wir können mit dem nächsten Schritt fortfahren:
dem Erstellen eines Datensatzes im AI Lab.
Gehen Sie dazu
auf die Startseite des AI Lab
und klicken Sie auf die Schaltfläche „CREATE DATASET“.
Zunächst müssen wir dem Datensatz einen Namen geben,
also geben wir einen ein.
Als Nächstes können wir Klassen hinzufügen –
so viele wir möchten, mindestens jedoch zwei.
Sobald dies erledigt ist, können wir den Datensatz aufrufen
und die Datensatz-ID kopieren.
Im nächsten Schritt
richten wir die Module Image AI in
wenglor uniVision 3 ein.
Öffnen Sie zunächst die Kameraeinstellungen
und stellen Sie sicher, dass der Auslösemodus auf „On“
und die Auslösequelle auf „Software“ eingestellt ist.
Fügen Sie dann das Module Image AI
aus der Toolbox zum Projektbaum hinzu.
Verknüpfen Sie das Eingabebild und geben Sie
die Datensatz-ID aus dem Datensatz ein,
den wir gerade im AI Lab erstellt haben.
Wenn wir das Kontrollkästchen „Upload to weHub“ aktivieren,
können wir weitere Einstellungen festlegen,
z. B. wie viele Bilder wir hinzufügen möchten
und ob diese Bilder Tags haben sollen.
Tags helfen uns, gute Bilder
direkt an der Maschine von schlechten zu unterscheiden.
Zunächst laden wir also 50 gute Bilder hoch
und weisen ihnen das Tag „OK“ zu.
Sobald alles konfiguriert ist,
kehren wir zu den Kameraeinstellungen zurück und
schalten unter „Acquisition Control“ den Auslösemodus wieder auf „Off“,
damit die nächsten 50 Bilder automatisch
mit der von uns festgelegten Bildrate an das AI Lab hochgeladen werden.
Wenn wir zum AI Lab zurückkehren,
sehen wir, dass unsere Bilder automatisch hochgeladen werden.
Nach dem Hochladen unserer ersten 50 guten Bilder
informiert uns das Module Image AI in uniVision 3,
dass wir den Zähler zurücksetzen müssen,
bevor wir weitere Bilder hochladen können.
Bevor wir dies tun, passen wir unsere
Einstellungen so an, dass „NOK“-Bilder erfasst werden,
und geben dies als Tag in das Tag-Feld ein.
Sobald dies vorbereitet ist, können wir den Zähler zurücksetzen.
Von da an werden die nächsten 50 Bilder
automatisch erfasst und auf weHub hochgeladen.
Nachdem alle Bilder aus beiden Klassen –
OK und NOK – hochgeladen wurden,
möchten wir sie in Stapeln kennzeichnen.
Dazu verwenden wir die Filteroptionen, um die Tags auszuwählen,
die wir zuvor in uniVision 3 definiert haben.
Zuerst filtern wir nach unseren „OK”-Tags.
Sobald die Bilder gefiltert sind,
wählen wir sie alle aus und weisen ihnen das Grundwahrheit-Label „OK” zu.
Dann wiederholen wir den gleichen
Vorgang für die „NOK“-Bilder und
weisen ihnen das entsprechende
Grundwahrheit-Label zu.
Sobald alle Bilder in unserem Datensatz gekennzeichnet sind,
können wir mit dem Training unseres Modells beginnen.
Klicken Sie dazu auf die Schaltfläche „TRAIN MODEL“.
Auf der Seite zur Modellkonfiguration
können wir das Zielgerät für die Bereitstellung auswählen,
entweder B60 oder MVC.
Wir können auch die Bildgröße für das Training festlegen und auswählen,
ob die Bilder rechteckig
oder quadratisch sein sollen.
Wenn Sie mit der Konfiguration zufrieden sind,
klicken Sie auf „TRAIN MODEL“
und der Trainingsprozess beginnt.
Wenn das Modelltraining abgeschlossen ist,
zeigt der Status auf der Modellseite die Fertigstellung an.
Kehren Sie anschließend zu
„Module Image AI“ in uniVision 3 zurück
und öffnen Sie das AI-Modell-Dialogfeld.
Wählen Sie hier „Load Primary Model“.
Das soeben erstellte Modell wird automatisch
aus dem AI Lab in uniVision 3 heruntergeladen.
Im Dialogfeld werden eine kurze Vorschau des Modells
und einige zusätzliche Informationen angezeigt.
In der Software
sehen wir sofort,
wie sich die Vorhersagen des Modells
je nach ausgewähltem Bild ändern.
Vielen Dank fürs Zuschauen.