Para empezar, primero tenemos que conectar
weHub con una cuenta de AI Lab.
Para ello,
abre la configuración de weHub e introduce
tus credenciales de AI Lab.
Una vez hecho esto,
el estado de AI Lab del dispositivo cambia de “Not Connected”
a “Not Registered”.
Al conectar el dispositivo
a nuestra cuenta de AI Lab en la pestaña “Actions”,
el estado de AI Lab se actualiza a “Registered”.
Con eso,
la conexión del AI Loop se establece correctamente
y podemos continuar con el siguiente paso:
crear un conjunto de datos en AI Lab.
Para ello,
vaya a la página de inicio de AI Lab
y haga clic en el botón “CREATE DATASET”.
Primero, debemos darle un nombre al conjunto de datos,
así que introduciremos uno.
A continuación, podemos añadir clases,
tantas como queramos, pero se requieren al menos dos.
Una vez hecho esto, podemos entrar en el conjunto de datos
y copiar el ID del conjunto de datos.
En el siguiente paso,
configuramos el Module Image AI
en wenglor uniVision 3.
En primer lugar, abra la configuración de la cámara
y asegúrese de que el modo de activación
está establecido en “On” y la fuente de activación en “Software”.
A continuación, añada el Module Image AI
de la caja de herramientas al árbol del proyecto.
Vincule la imagen de entrada e introduzca
el ID del conjunto de datos
que acabamos de crear en AI Lab.
Al seleccionar la casilla “Upload to weHub”,
podemos definir otros ajustes,
por ejemplo, cuántas imágenes queremos añadir
y si estas imágenes deben tener etiquetas.
Las etiquetas nos ayudan a distinguir las imágenes buenas
de las malas directamente en la máquina.
Así que, primero, subimos 50 imágenes buenas
y les asignamos la etiqueta “OK”.
Una vez que todo está configurado,
volvemos a los ajustes de la cámara y, en “Acquisition Control”,
cambiamos el modo de disparo de nuevo a “Off”
para que las siguientes 50 imágenes se suban automáticamente
al AI Lab a la velocidad de fotogramas de adquisición que hemos establecido.
Cuando volvemos al AI Lab,
podemos ver que nuestras imágenes se están subiendo automáticamente.
Después de cargar nuestras primeras 50 imágenes buenas,
el Module Image AI de uniVision 3 nos informa
de que debemos restablecer el contador
antes de cargar más.
Antes de hacerlo,
ajustamos nuestra configuración para capturar imágenes “NOK”
y lo introducimos como etiqueta en el campo de etiquetas.
Una vez preparado, podemos restablecer el contador.
A partir de ese momento, las siguientes 50 imágenes se capturan
automáticamente y se cargan en weHub.
Una vez subidas
todas las imágenes de ambas clases (OK e NOK),
queremos etiquetarlas por lotes.
Para ello, utilizamos las opciones de filtro para seleccionar las etiquetas
que hemos definido previamente en uniVision 3.
En primer lugar, filtramos nuestras etiquetas “OK”.
Una vez filtradas las imágenes,
las seleccionamos todas y les asignamos la etiqueta de referencia “OK”.
A continuación, repetimos el mismo
proceso para las imágenes “NOK”,
asignándoles la etiqueta
de verdad fundamental correspondiente.
Una vez etiquetadas todas las imágenes de nuestro conjunto de datos,
podemos empezar a entrenar nuestro modelo.
Para ello, hacemos clic en el botón “TRAIN MODEL”.
En la página de configuración del modelo,
podemos elegir el dispositivo de destino para la implementación,
ya sea B60 o MVC.
También podemos definir el tamaño de la imagen para el entrenamiento
y seleccionar i las imágenes deben ser
rectangulares cuadradas.
Cuando esté satisfecho con la configuración,
haga clic en “TRAIN MODEL”
y comenzará el proceso de entrenamiento.
Cuando finalice el entrenamiento del modelo,
el estado de la página del modelo indicará que se ha completado.
A continuación, vuelva al
Module Image AI en uniVision 3
y abra el cuadro de diálogo del modelo de IA.
Aquí, seleccione “Load Primary Model”.
El modelo que acabamos de crear se descarga
automáticamente desde AI Lab a uniVision 3.
En la ventana de diálogo, se muestra
una breve vista previa del modelo y alguna información adicional.
En el software,
vemos inmediatamente cómo cambian
las predicciones del modelo en función
de la imagen que seleccionemos.
Gracias por vernos.