GSA Object Counter: Erkennung und Klassifizierung von Objekten
Software zur automatische Erkennung und Klassifizierung von zweidimensionalen Objekten. Für Objekterkennung verfügt das Tool über unterschiedliche Analysemethoden, wie etwa ein neuronales Netzwerk (künstliche Intelligenz, KI) oder die Farbanalyse.
Das Programm GSA Object Counter wurde für die automatische Erkennung und Klassifizierung von zweidimensionalen Objekten entwickelt. Für die Objekterkennung verfügt das Tool über zwei, voneinander unabhängige, Analysemethoden. Die erste Methode verwendet ein neuronales Netzwerk. Es wird also mittels einer künstlichen Intelligenz (KI) versucht, neue Objekte angelernten Objektgruppen zuzuordnen. Dieses Verfahren wurde im praktischen Versuch mit unterschiedlichen Objekten (Gegenstände, Zahlen) getestet und hat sehr gute Ergebnisse gebracht.
Das zweite Objekterkennungsverfahren basiert auf einer Farbanalyse. Auch dieses Verfahren hat sich in der Praxis bewährt (Erkennung unterschiedlicher PET-Flaschen). Das Verfahren mittels neuronalem Netzwerk ist geeignet für Objekte, die sich über ihre Objektform voneinander unterscheiden. Das Farbanalyseverfahren ist zu bevorzugen, wenn Objekte zwar die gleiche Form aufweisen, sich aber in ihrer Farbgebung voneinander unterscheiden.
Das zweite Objekterkennungsverfahren basiert auf einer Farbanalyse. Auch dieses Verfahren hat sich in der Praxis bewährt (Erkennung unterschiedlicher PET-Flaschen). Das Verfahren mittels neuronalem Netzwerk ist geeignet für Objekte, die sich über ihre Objektform voneinander unterscheiden. Das Farbanalyseverfahren ist zu bevorzugen, wenn Objekte zwar die gleiche Form aufweisen, sich aber in ihrer Farbgebung voneinander unterscheiden.
Color Analysis
Settings to perform object recognition based on colors.
Neural Network
Settings for AI training and neural network based analysis.
Misc Settings
Settings to perform recognition based on pixel sizes.
Device Settings
Video interface for image capture and object recognition
Timer-based image monitoring
Define when to start or stop the automated processing.
Monitoring of defined image areas
A sample to show how different parts of the image are selected.
AI in Action
Shows how images are recognised and put into it`s correct class.
Training Group Settings
Train a certain group with different images.
Configurable Result Output
Ability to save your work in any defined format you want.
Training Room
Train all the input data with your pre collected samples.