GSA Object Counter
recunoașterea și clasificarea obiectelor
Software pentru recunoașterea și clasificarea automată a obiectelor bidimensionale. Produsul constă în două metode de analiză pentru recunoașterea obiectelor, care sunt independente una de cealaltă. Se utilizează inteligența artificială (AI) și analiza culorilor.
GSA Object Counter este un software dezvoltat pentru recunoașterea și clasificarea automată a obiectelor bidimensionale. Produsul constă în două metode de analiză pentru recunoașterea obiectelor, care sunt independente una de cealaltă.
Metoda numărul unu utilizează o rețea neuronală. Inteligența artificială (AI) este utilizată pentru a încerca să atribuie obiecte noi grupurilor de obiecte instruite. Această procedură a fost testată într-o abordare practică cu diferite obiecte (obiecte, numere) și a produs rezultate foarte bune.
A doua metodă de recunoaștere a obiectelor este o metodă de analiză bazată pe culori. De asemenea, această metodă s-a dovedit în practică (detectarea diferitelor sticle PET). Metoda, care utilizează o rețea neuronală, este potrivită pentru obiecte care diferă între ele în ceea ce privește forma obiectului. Metoda de analiză a culorilor este de preferat în cazul în care obiectele au aceeași formă, dar diferă în ceea ce privește coloritul lor.
Metoda numărul unu utilizează o rețea neuronală. Inteligența artificială (AI) este utilizată pentru a încerca să atribuie obiecte noi grupurilor de obiecte instruite. Această procedură a fost testată într-o abordare practică cu diferite obiecte (obiecte, numere) și a produs rezultate foarte bune.
A doua metodă de recunoaștere a obiectelor este o metodă de analiză bazată pe culori. De asemenea, această metodă s-a dovedit în practică (detectarea diferitelor sticle PET). Metoda, care utilizează o rețea neuronală, este potrivită pentru obiecte care diferă între ele în ceea ce privește forma obiectului. Metoda de analiză a culorilor este de preferat în cazul în care obiectele au aceeași formă, dar diferă în ceea ce privește coloritul lor.
Analiza culorilor
Setări pentru metoda de analiză a culorilor. Aici sunt configurate criteriile pentru crearea grupurilor de culori. Aceste grupuri de culori sunt utilizate ulterior pentru recunoașterea obiectelor în procesul de analiză a culorilor.
Rețea neuronală
Fereastra de configurare a rețelei neuronale. Dimensiunea și toleranța la erori a rețelei sunt configurate aici. De asemenea, pot fi definite filtrele de imagine care susțin recunoașterea obiectelor.
Setări generale
Limitarea obiectului prin dimensiunea obiectului. Limitarea numărului minim și maxim de pixeli per obiect ajută la distingerea între obiect și împrejurimi.
Setări de bază și mediu
Setarea metodei de analiză și a criteriilor de eliberare a imaginii. Aici puteți alege între cele două metode de analiză disponibile. Aici pot fi configurate toleranțele pentru declanșarea achiziției de imagini.
Monitorizarea imaginilor pe bază de temporizator
Începutul și sfârșitul monitorizării pot fi setate cu ajutorul unui cronometru. Definiți când să începeți sau să opriți prelucrarea automată.
Monitorizarea zonelor de imagine definite
Zona monitorizată a imaginii poate fi limitată. În acest fel, pot fi evitate erorile în recunoașterea obiectelor.
IA în acțiune
Analiza este completă. Toate imaginile au fost sortate în clasele corecte de obiecte. Corespondența cu respectivul grup de obiecte este exprimată ca procent.
Setări ale grupului de formare
Toate imaginile de antrenament ale unui grup de obiecte sunt afișate în scopuri de control. Este posibil să eliminați imaginile din grup.
Rezultat de ieșire configurabil
Forma și domeniul de aplicare ale rezultatelor sunt complet ajustabile. În acest fel, rezultatele analizei pot fi configurate pentru etapele ulterioare de prelucrare. Prin urmare, este posibilă integrarea în alte programe.
Sala de instruire
Alocarea imaginilor de antrenament la grupurile de obiecte corespunzătoare pentru procesul de analiză a culorilor. Această atribuire manuală este necesară o singură dată. După formare, obiectul este recunoscut automat.
