GSA Object Counter
riconoscimento e classificazione degli oggetti
Software per il riconoscimento e la classificazione automatica di oggetti bidimensionali. Il prodotto consiste in due metodi di analisi per il riconoscimento degli oggetti, indipendenti l'uno dall'altro. Viene utilizzata l'intelligenza artificiale (AI) e l'analisi del colore.
GSA Object Counter è un software sviluppato per il riconoscimento e la classificazione automatica di oggetti bidimensionali. Il prodotto consiste in due metodi di analisi per il riconoscimento degli oggetti, indipendenti l'uno dall'altro.
Il primo metodo utilizza una rete neurale. L'intelligenza artificiale (AI) viene utilizzata per cercare di assegnare i nuovi oggetti ai gruppi di oggetti addestrati. Questa procedura è stata testata in un approccio pratico con diversi oggetti (oggetti, numeri) e ha prodotto ottimi risultati.
Il secondo metodo di riconoscimento degli oggetti è un metodo di analisi basato sul colore. Anche questo metodo si è dimostrato valido nella pratica (rilevamento di diverse bottiglie in PET). Il metodo, che utilizza una rete neurale, è adatto per oggetti che differiscono tra loro in termini di forma. Il metodo di analisi del colore è da preferire se gli oggetti hanno la stessa forma ma differiscono per la loro colorazione.
Il primo metodo utilizza una rete neurale. L'intelligenza artificiale (AI) viene utilizzata per cercare di assegnare i nuovi oggetti ai gruppi di oggetti addestrati. Questa procedura è stata testata in un approccio pratico con diversi oggetti (oggetti, numeri) e ha prodotto ottimi risultati.
Il secondo metodo di riconoscimento degli oggetti è un metodo di analisi basato sul colore. Anche questo metodo si è dimostrato valido nella pratica (rilevamento di diverse bottiglie in PET). Il metodo, che utilizza una rete neurale, è adatto per oggetti che differiscono tra loro in termini di forma. Il metodo di analisi del colore è da preferire se gli oggetti hanno la stessa forma ma differiscono per la loro colorazione.
Analisi del colore
Impostazioni per il metodo di analisi del colore. Qui vengono configurati i criteri per la creazione dei gruppi di colori. Questi gruppi di colori vengono successivamente utilizzati per il riconoscimento degli oggetti nel processo di analisi del colore.
Rete neurale
Finestra di configurazione della rete neurale. Qui si configurano la dimensione e la tolleranza agli errori della rete. È possibile definire anche i filtri immagine che supportano il riconoscimento degli oggetti.
Impostazioni generali
Limitazione degli oggetti tramite le loro dimensioni. La limitazione del numero minimo e massimo di pixel per oggetto aiuta a distinguere l'oggetto da ciò che lo circonda.
Impostazioni di base e ambiente
Impostazione del metodo di analisi e dei criteri di rilascio delle immagini. Qui è possibile scegliere tra i due metodi di analisi disponibili. È possibile configurare le tolleranze per l'attivazione dell'acquisizione delle immagini.
Monitoraggio delle immagini basato su timer
L'inizio e la fine del monitoraggio possono essere impostati con un timer. Definire quando avviare o interrompere l'elaborazione automatica.
Monitoraggio di aree di immagine definite
L'area dell'immagine monitorata può essere limitata. In questo modo è possibile evitare errori nel riconoscimento degli oggetti.
L'intelligenza artificiale in azione
L'analisi è completa. Tutte le immagini sono state classificate nelle classi di oggetti corrette. La corrispondenza con il rispettivo gruppo di oggetti è indicata in percentuale.
Impostazioni del gruppo di formazione
Tutte le immagini di allenamento di un gruppo di oggetti vengono visualizzate a scopo di controllo. È possibile rimuovere le immagini dal gruppo.
Uscita di risultato configurabile
La forma e la portata dell'output dei risultati sono completamente regolabili. In questo modo, i risultati dell'analisi possono essere configurati per ulteriori fasi di elaborazione. È quindi possibile l'integrazione in altri programmi.
Sala formazione
Assegnazione delle immagini di training ai gruppi di oggetti corrispondenti per il processo di analisi del colore. Questa assegnazione manuale è necessaria una sola volta. Dopo l'addestramento, l'oggetto viene riconosciuto automaticamente.
