Pour commencer, nous devons dÆabord connecter
weHub à un compte AI Lab.
Pour ce faire,
ouvrez les paramètres weHub et entrez
vos identifiants AI Lab.
Une fois cela fait,
le statut AI Lab de l’appareil passe de « Not Connected »
à « Not Registered ».
En connectant l’appareil
à notre compte AI Lab sous l'onglet « Actions »,
le statut AI Lab passe à « Registered ».
La connexion de l’AI Loop
est alors établie et
nous pouvons passer à l’étape suivante :
créer un ensemble de données dans AI Lab.
Pour ce faire,
rendez-vous sur la page d’accueil d’AI Lab
et cliquez sur le bouton « CREATE DATASET ».
Nous devons d’abord donner un nom à l’ensemble de données,
nous en saisissons donc un.
Ensuite, nous pouvons ajouter des classes –
autant que nous le souhaitons, mais au moins deux sont requises.
Une fois cela fait, nous pouvons accéder au jeu
de données et copier son ID.
À l’étape suivante,
nous configurons le Module Image AI
dans wenglor uniVision 3.
Tout d’abord, ouvrez les paramètres de la caméra
et assurez-vous que le mode de déclenchement est réglé sur « On »
et que la source de déclenchement est réglée sur « Software ».
Ajoutez ensuite le Module Image AI
de la boîte à outils à l’arborescence du projet.
Liez l’image d’entrée et entrez
l’ID de l’ensemble de données
que nous venons de créer dans AI Lab.
En cochant la case « Upload to weHub »,
nous pouvons définir d’autres paramètres,
par exemple le nombre d’images que nous voulons ajouter
et si ces images doivent être accompagnées de balises.
Les balises nous aident à distinguer les bonnes images
des mauvaises directement sur la machine.
Nous téléchargeons donc d'abord 50 bonnes images
et leur attribuons la balise « OK ».
Une fois que tout est configuré,
retournez aux paramètres de la caméra et, sous « Acquisition Control »,
remettez le mode de déclenchement sur « Off »
afin que les 50 images suivantes soient automatiquement téléchargées
vers AI Lab à la fréquence d’acquisition que nous avons définie.
Lorsque nous retournons dans AI Lab,
nous pouvons voir que nos images sont téléchargées automatiquement.
Après avoir téléchargé nos 50 premières images correctes,
le Module Image AI dans uniVision 3 nous informe
que nous devons réinitialiser le compteur
avant d’en télécharger d’autres.
Avant de le faire,
nous ajustons notre configuration pour capturer les images « NOK »
et saisissons cette mention comme balise dans le champ prévu à cet effet.
Une fois que tout est prêt, nous pouvons réinitialiser le compteur.
À partir de là, les 50 images suivantes sont capturées
automatiquement et téléchargées vers weHub.
Une fois que toutes les images des deux classes
(OK et NOK) ont été téléchargées,
nous voulons les étiqueter par lots.
Pour ce faire, nous utilisons les options de filtrage pour sélectionner les balises
que nous avons précédemment définies dans uniVision 3.
Tout d“abord, nous filtrons nos balises « OK ».
Une fois les images filtrées,
nous les sélectionnons toutes et leur attribuons l’étiquette de vérité terrain « OK ».
Ensuite, nous répétons le même processus
pour les images « NOK »,
en leur attribuant
l’étiquette de vérité terrain correspondante.
Une fois toutes les images de notre ensemble de données étiquetées,
nous pouvons commencer à entraîner notre modèle.
Pour ce faire, cliquez sur le bouton « TRAIN MODEL ».
Sur la page de configuration du modèle,
nous pouvons choisir le dispositif cible pour le déploiement,
soit B60, soit MVC.
Nous pouvons également définir la taille de l’image pour l’entraînement
et choisir si les images doivent être
rectangulaires ou carrées.
Lorsque vous êtes satisfait de la configuration,
cliquez sur « TRAIN MODEL »
et le processus d’entraînement commence.
Lorsque l’entraînement du modèle est terminé,
le statut sur la page du modèle indique que l’opération est terminée.
Ensuite, retournez au
Module Image AI dans uniVision 3
et ouvrez la boîte de dialogue du modèle AI.
Ici, sélectionnez « Load Primary Model ».
Le modèle que nous venons de créer est automatiquement
téléchargé depuis AI Lab vers uniVision 3.
Dans la fenêtre de dialogue, un bref aperçu du modèle
et quelques informations supplémentaires s’affichent.
Dans le logiciel,
nous voyons immédiatement
comment les prédictions du modèle changent
en fonction de l’image que nous sélectionnons.
Merci d’avoir regardé.