要开始使用，我们首先需要
将 weHub 与 AI Lab 账户关联。
请打开 weHub
设置界面，输入
您的 AI Lab 凭证。
完成后，
设备在 AI Lab 中的状态将从 “Not Connected”
变为 “Not Registered”。
在操作选项卡中将
设备连接至 AI Lab 账户后，
状态将更新为 “Registered”。
至此 AI Loop
连接成功建立，
可继续执行下一步：
在 AI Lab 创建数据集。
进入
AI Lab 首页
点击 “CREATE DATASET” 按钮，
首先需为数据集
命名并输入名称。
接下来可添加类别 –
数量不限，但至少需两个。
完成后进入数据集
页面复制数据集ID。
下一步
需在 wenglor uniVision 3 中
配置 Module Image AI：
首先打开相机设置，
确保触发模式设为 “On”
且触发源设为 “Software”。
然后从工具箱将 Module Image AI 添加
到项目树中。
连接输入图像，
并输入我们在
AI Lab 中创建的数据集ID。
勾选 “Upload to weHub” 复选框后，
我们可以定义更多设置，
例如要添加多少张
图像以及这些图像是否需要添加标签。
标签有助于我们在机器上直接
区分好图像和坏图像。
首先上传50张合格
图像并标记为 “OK”。
配置完成后返回相机设置，
在 “Acquisition Control”
中将触发模式切换回 “Off”，
确保后续50张图像
将按设定采集帧率自动上传至AI实验室。
返回AI实验室
即可观察到图像自动上传状态。
上传首批50张合格图像后，
uniVision 3的 Module Image AI
提示需重置计数器
才能继续上传。
操作前，
我们调整设置捕捉 “NOK” 图像，
并在标签栏输入该术语。
准备就绪后重置计数器，
随后系统将自动捕捉并上传
下一批50张图像至 weHub 平台。
当两类图像（合格与不合格）
全部上传后，
我们需分批进行标注。
为此，我们通过筛选选项选择
此前在 uniVision 3 中定义的标签。
首先筛选 “OK” 标签的图像，
选中所有符合条件的图像后，
为其赋予 “OK” 的真实标签。
随后对 “NOK” 图像
重复相同流程，
赋予对应的
真实标签。
当数据集所有图像完成标注后，
即可启动模型训练。
点击 “TRAIN MODEL” 按钮开始操作。
在模型配置页面，
可选择部署目标设备
（B60或MVC），
定义训练图像尺寸，
并设定图像比例
（矩形或正方形）。
确认配置无误后
点击 “TRAIN MODEL”
启动训练流程。
模型训练完成时，
模型页面状态栏将显示完成标记。
接下来
返回 uniVision 3 的 Module Image AI 界面，
打开AI模型对话框。
在此选择 “Load Primary Model”，
系统将自动从AI实验室下载
我们刚创建的模型至 uniVision 3。
对话框中会显示
模型简要预览及附加信息。
在软件中，
我们能即时
观察模型预测结果
随所选图像变化的情况。
感谢观看。