Per iniziare, dobbiamo prima collegare
weHub a un account AI Lab.
Per farlo,
apri le impostazioni di weHub e inserisci
le tue credenziali AI Lab.
Una volta fatto ciò,
lo stato AI Lab del dispositivo passerà
da “Not Connected” a “Not Registered”.
Collegando il dispositivo
al nostro account AI Lab nella scheda “Azioni”,
lo stato AI Lab si aggiorna a “Registered”.
A questo punto,
la connessione dell'AI Loop è stata stabilita con successo
e possiamo procedere con il passaggio successivo:
creare un set di dati nell’AI Lab.
Per farlo,
vai alla pagina iniziale dell’AI Lab
e clicca sul pulsante “CREATE DATESET”.
Per prima cosa, dobbiamo dare un nome al set di dati,
quindi ne inseriamo uno.
Successivamente, possiamo aggiungere classi,
quante ne desideriamo, ma almeno due sono obbligatorie.
Una volta fatto ciò, possiamo accedere al set di dati
e copiare l’ID del set di dati.
Nel passaggio successivo,
configuriamo il Module Image AI
in wenglor uniVision 3.
Innanzitutto, apriamo le impostazioni della telecamera
e ci assicuriamo che la modalità di attivazione sia impostata su “On”
e che la sorgente di attivazione sia impostata su “Software”.
Quindi, aggiungere il Module Image AI
dalla casella degli strumenti all’albero del progetto.
Collegare l’immagine di input e inserire
l’ID del set di dati
appena creato in AI Lab.
Selezionando la casella di controllo “Upload to weHub”,
è possibile definire ulteriori impostazioni,
ad esempio il numero di immagini che si desidera aggiungere
e se queste immagini devono avere dei tag.
I tag aiutano a distinguere le immagini buone
da quelle cattive direttamente sulla macchina.
Quindi, per prima cosa, carichiamo 50 immagini buone
e assegniamo loro il tag “OK”.
Una volta configurato tutto,
torniamo alle impostazioni della telecamera e, in “Acquisition Control”,
riportiamo la modalità di trigger su “Off”
in modo che le prossime 50 immagini vengano caricate automaticamente
nell’AI Lab alla frequenza di acquisizione che abbiamo impostato.
Quando torniamo all’AI Lab,
possiamo vedere che le nostre immagini vengono caricate automaticamente.
Dopo aver caricato le nostre prime 50 immagini buone,
il Module Image AI in uniVision 3 ci informa
che dobbiamo azzerare il contatore
prima di caricarne altre.
Prima di farlo,
modifichiamo la nostra configurazione per acquisire immagini “NOK”
e inseriamo questo come tag nel campo tag.
Una volta preparato, possiamo azzerare il contatore.
Da quel momento in poi, le successive 50 immagini vengono acquisite
automaticamente e caricate su weHub.
Dopo che tutte le immagini di entrambe le classi
– OK e NOK – sono state caricate,
vogliamo etichettarle in batch.
Per farlo, utilizziamo le opzioni di filtro per selezionare i tag
che abbiamo definito in precedenza in uniVision 3.
Per prima cosa, filtriamo i nostri tag “OK”.
Una volta filtrate le immagini,
le selezioniamo tutte e assegniamo loro l’etichetta di verità di base “OK”.
Quindi, ripetiamo lo stesso processo
per le immagini “NOK”,
assegnando loro l’etichetta di verità
di base corrispondente.
Una volta etichettate tutte le immagini nel nostro set di dati,
possiamo iniziare ad addestrare il nostro modello.
Per farlo, clicchiamo sul pulsante “TRAIN MODEL”.
Nella pagina di configurazione del modello,
possiamo scegliere il dispositivo di destinazione per l’implementazione,
B60 o MVC.
Possiamo anche definire la dimensione dell’immagine per l’addestramento
e selezionare se le immagini devono essere
rettangolari o quadrate.
Quando siamo soddisfatti della configurazione,
clicchiamo su “TRAIN MODEL”
e il processo di addestramento ha inizio.
Al termine dell’addestramento del modello,
lo stato nella pagina del modello indicherà il completamento.
Successivamente, tornare al
Module Image AI in uniVision 3
e aprire la finestra di dialogo del modello AI.
Qui, selezionare “Load Primary Model”.
Il modello appena creato viene scaricato
automaticamente dall’AI Lab in uniVision 3.
Nella finestra di dialogo viene visualizzata
una breve anteprima del modello e alcune informazioni aggiuntive.
Nel software,
vediamo immediatamente come cambiano
le previsioni del modello
a seconda dell’immagine selezionata.
Grazie per averci seguito.