GSA Object Counter: Разпознаване и класификация на обекти
Софтуер за автоматично разпознаване и класифициране на двуизмерни обекти. Продуктът се състои от два метода за анализ на разпознаване на обекти, които са независими един от друг. Използват се изкуствен интелект (AI) и анализ на цветовете.
GSA Object Counter е софтуер, разработен за автоматично разпознаване и класифициране на двуизмерни обекти. Продуктът се състои от два метода за анализ на разпознаване на обекти, които са независими един от друг.
Метод номер едно използва невронна мрежа. Изкуственият интелект (ИИ) се използва, за да се опита да причисли нови обекти към обучените групи обекти. Тази процедура е тествана в практически подход с различни обекти (предмети, числа) и дава много добри резултати.
Вторият метод за разпознаване на обекти е метод за анализ, основан на цветовете. Също така този метод се е доказал в практиката (разпознаване на различни PET бутилки). Методът, използващ невронна мрежа, е подходящ за обекти, които се различават един от друг по отношение на формата си. Методът на цветовия анализ е за предпочитане, ако обектите имат еднаква форма, но се различават по своето оцветяване.
Метод номер едно използва невронна мрежа. Изкуственият интелект (ИИ) се използва, за да се опита да причисли нови обекти към обучените групи обекти. Тази процедура е тествана в практически подход с различни обекти (предмети, числа) и дава много добри резултати.
Вторият метод за разпознаване на обекти е метод за анализ, основан на цветовете. Също така този метод се е доказал в практиката (разпознаване на различни PET бутилки). Методът, използващ невронна мрежа, е подходящ за обекти, които се различават един от друг по отношение на формата си. Методът на цветовия анализ е за предпочитане, ако обектите имат еднаква форма, но се различават по своето оцветяване.
Анализ на цветовете
Настройки за метода за анализ на цветовете. Тук се конфигурират критериите за създаване на цветови групи. Тези цветови групи по-късно се използват за разпознаване на обекти в процеса на цветови анализ.
Невронна мрежа
Прозорец за конфигуриране на невронната мрежа. Тук се конфигурират размерите и устойчивостта на грешки на мрежата. Могат да се дефинират и филтри за изображения, които подпомагат разпознаването на обекти.
Общи настройки
Ограничаване на обекта чрез размера му. Ограничаването на минималния и максималния брой пиксели на обект помага за разграничаване на обекта от заобикалящата го среда.
Основни настройки и среда
Метод за анализ на настройките и критерии за освобождаване на изображения. Тук можете да изберете един от двата налични метода за анализ. Тук могат да се конфигурират допустимите отклонения за задействане на придобиването на изображението.
Мониторинг на изображения на базата на таймер
Началото и краят на наблюдението могат да бъдат зададени с помощта на таймер. Определете кога да започне или да спре автоматичната обработка.
Наблюдение на определени области на изображението
Областта на наблюдаваното изображение може да бъде ограничена. По този начин могат да се избегнат грешки при разпознаването на обекти.
AI в действие
Анализът е завършен. Всички изображения са сортирани в правилните класове обекти. Съответствието със съответната група обекти се извежда като процент.
Настройки на групата за обучение
За целите на контрола се показват всички учебни изображения на дадена група обекти. Възможно е да премахнете изображенията от групата.
Конфигурируем изход на резултата
Формата и обхватът на изходния резултат са напълно регулируеми. По този начин резултатите от анализа могат да бъдат конфигурирани за по-нататъшни стъпки на обработка. По този начин се дава възможност за интегриране в други програми.
Зала за обучение
Присвояване на обучаващите изображения към съответните групи обекти за процеса на цветови анализ. Това ръчно присвояване е необходимо веднъж. След обучението обектът се разпознава автоматично.