Başlamak için önce
weHub'ı bir AI Lab hesabına bağlamamız gerekiyor.
Bunu yapmak için
weHub ayarlarını açın ve
AI Lab kimlik bilgilerinizi girin.
Bu işlem tamamlandığında,
cihazın AI Lab durumu “Not Connected” den
“Not Registered” e değişir.
Cihazı eylemler sekmesi altındaki
AI Lab hesabımıza bağlayarak,
AI Lab durumu “Registered” olarak güncellenir.
Bununla birlikte,
AI Loop bağlantısı başarıyla kurulur
ve bir sonraki adıma geçebiliriz:
AI Lab'da bir veri kümesi oluşturmak.
Bunu yapmak için,
AI Lab açılış sayfasına gidin
ve “CREATE DATASET” düğmesini tıklayın.
İlk olarak, veri kümesine bir ad vermemiz gerekiyor,
bu yüzden bir ad giriyoruz.
Ardından,
istediğimiz kadar sınıf ekleyebiliriz, ancak en az iki sınıf gereklidir.
Bu işlem tamamlandıktan sonra, veri kümesine
girip veri kümesi kimliğini kopyalayabiliriz.
Bir sonraki adımda,
wenglor uniVision 3'te
Module Image AI'yı kuruyoruz.
Öncelikle, kamera ayarlarını açın
ve tetikleme modunun “On”
ve tetikleme kaynağının “Software” olarak ayarlandığından emin olun.
Ardından, araç kutusundan
Module Image AI'yı proje ağacına ekleyin.
Giriş görüntüsünü bağlayın ve
AI Lab'da az önce oluşturduğumuz veri
kümesinden veri kümesi kimliğini girin.
“Upload to weHub” onay kutusunu seçtiğinizde,
eklemek istediğiniz görüntü sayısını
ve bu görüntülere etiket eklemek isteyip
istemediğinizi gibi diğer ayarları da tanımlayabilirsiniz.
Etiketler, makine üzerinde iyi görüntüleri kötü
görüntülerden ayırt etmemize yardımcı olur.
Bu nedenle, önce 50 iyi görüntüyü yükler
ve bunlara “OK” etiketini atarız.
Her şey yapılandırıldıktan sonra,
kamera ayarlarına geri dönün ve “Acquisition Control” altında
tetikleme modunu tekrar “Off” olarak ayarlayın,
böylece sonraki 50 görüntü,
ayarladığımız yakalama kare hızında AI Lab'a otomatik olarak yüklenecektir.
AI Lab'a geri döndüğümüzde,
görüntülerimizin otomatik olarak yüklendiğini görebiliriz.
İlk 50 iyi görüntümüzü yükledikten sonra,
uniVision 3'teki Module Image AI,
daha fazla yükleme yapmadan önce sayacı
sıfırlamamız gerektiğini bildirir.
Bunu yapmadan önce,
“NOK” görüntülerini yakalamak için ayarlarımızı yapar
ve bunu etiket alanına etiket olarak gireriz.
Hazırlıklar tamamlandığında, sayacı sıfırlayabiliriz.
Bundan sonra, sonraki 50 görüntü
otomatik olarak yakalanır ve weHub'a yüklenir.
Her iki sınıftan (OK ve NOK)
tüm görüntüler yüklendikten sonra,
bunları gruplar halinde etiketlemek istiyoruz.
Bunu yapmak için, filtre seçeneklerini kullanarak
uniVision 3'te önceden tanımladığımız etiketleri seçiyoruz.
İlk olarak, “OK” etiketlerimizi filtreliyoruz.
Görüntüler filtrelendikten sonra,
hepsini seçip “OK” temel gerçek etiketini atıyoruz.
Ardından, aynı işlemi “NOK”
görüntüler için de tekrarlar ve
onlara karşılık gelen
gerçek etiketini atarız.
Veri kümesindeki tüm görüntüler etiketlendikten sonra,
modelimizi eğitmeye başlayabiliriz.
Bunu yapmak için, “TRAIN MODEL” düğmesine tıklayın.
Model yapılandırma sayfasında,
dağıtım için hedef cihazı
(B60 veya MVC) seçebiliriz.
Ayrıca, eğitim için görüntü boyutunu tanımlayabilir
ve görüntülerin dikdörtgen
mi yoksa kare mi olacağını seçebiliriz.
Yapılandırmadan memnun olduğunuzda,
“TRAIN MODEL” düğmesine tıklayın
ve eğitim süreci başlasın.
Model eğitimi bittiğinde,
model sayfasındaki durum tamamlandığını gösterecektir.
Ardından, uniVision 3'teki
Module Image AI'ya geri dönün
ve AI modeli iletişim kutusunu açın.
Burada, “Load Primary Model” yi seçin.
Az önce oluşturduğumuz model,
AI Lab'den uniVision 3'e otomatik olarak indirilir.
İletişim penceresinde, modelin kısa bir önizlemesi
ve bazı ek bilgiler görüntülenir.
Yazılımda,
seçtiğimiz görüntüye bağlı
olarak modelin tahminlerinin nasıl
değiştiğini hemen görebiliriz.
İzlediğiniz için teşekkür ederiz.