𝗟𝗼𝗴𝗴𝗶𝗻𝗴 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗮 𝗟𝗲𝗻𝘀: 𝗨𝘀𝗶𝗻𝗴 𝗔𝗜 𝘁𝗼 𝗗𝗼𝗰𝘂𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗚𝗹𝗮𝘇𝗲 𝗧𝗲𝘀𝘁𝘀 𝗮𝗻𝗱 𝗥𝗲𝘀𝘂𝗹𝘁𝘀
Ceramistas de pequenos lotes costumam perder dados de esmaltes. Fotos ficam isoladas, sem receitas ou registros de queima. Essa desconexão torna difícil repetir sucessos ou corrigir defeitos. Isso desperdiça tempo e materiais. Você pode resolver isso combinando a captura visual com a marcação por IA. Isso transforma cada placa de teste em um registro pesquisável.
Trate cada teste de esmalte como um objeto de dados. Agrupe a imagem, o ID da receita, as notas de aplicação e os detalhes da queima. Inclua também medições objetivas. Quando você vincula esses campos em um caderno pesquisável, a IA encontra grupos específicos para você. Você pode solicitar instantaneamente todos os esmaltes brilhantes ou estáveis. Isso elimina a necessidade de depender da memória ou de planilhas bagunçadas.
O Obsidian funciona bem para isso. É um caderno digital gratuito. Ele permite criar uma nota para cada teste. Você pode incorporar fotos e anexar tags. Sua visualização de gráfico (graph view) mostra conexões entre receitas, registros de queima e imagens. Isso transforma seu arquivo visual em uma base de conhecimento inteligente.
Você fotografa um novo teste de shino em um cartão cinza fosco. Você o marca com termos específicos e registra o ID da receita e a textura. Duas semanas depois, você pede ao seu caderno para mostrar todos os testes de shino com alto brilho e sem craquelamento. As notas corretas aparecem imediatamente.
Siga estes passos para começar:
Padronize sua captura. Use um fundo não reflexivo, iluminação consistente e um ângulo de câmera fixo para cada placa. Salve a imagem com o ID do teste no nome do arquivo.
Crie uma nota de teste. No Obsidian, faça uma nota com o ID do teste. Incorpore a foto e adicione detalhes como ID da receita, brilho, textura, registro de queima e notas de aplicação. Adicione pelo menos cinco tags descritivas.
Vincule e indexe. Conecte a nota de teste à sua nota de receita mestre. Use a ferramenta de busca para realizar consultas. Isso garante que lotes futuros utilizem dados visuais verificados.
Ao padronizar as fotos e vincular os dados em um caderno pesquisável, você muda seu fluxo de trabalho. Você passa do achismo para um processo repetível. Isso leva a um refinamento de receitas mais rápido e a menos lotes ruins. Você constrói uma biblioteca visual que cresce com você.
Fonte: https://dev.to/ken_deng_ai/logging-with-a-lens-using-ai-to-document-glaze-tests-and-results-1bnh
Comunidade de aprendizado opcional: https://t.me/GyaanSetuAi