GSA Object Counter
распознавание и классификация объектов
Программное обеспечение для автоматического распознавания и классификации двумерных объектов. Продукт состоит из двух независимых друг от друга методов анализа для распознавания объектов. Используется искусственный интеллект (ИИ) и цветовой анализ.
GSA Object Counter - это программное обеспечение, разработанное для автоматического распознавания и классификации двумерных объектов. Продукт состоит из двух независимых друг от друга методов анализа для распознавания объектов.
Метод номер один использует нейронную сеть. Искусственный интеллект (ИИ) используется для того, чтобы попытаться отнести новые объекты к обученным группам объектов. Эта процедура была опробована на практике с различными объектами (предметы, числа) и дала очень хорошие результаты.
Второй метод распознавания объектов - это метод анализа на основе цвета. Этот метод также хорошо зарекомендовал себя на практике (обнаружение различных ПЭТ-бутылок). Метод, использующий нейронную сеть, подходит для объектов, отличающихся друг от друга по форме. Метод цветового анализа предпочтителен, если объекты имеют одинаковую форму, но отличаются по цвету.
Метод номер один использует нейронную сеть. Искусственный интеллект (ИИ) используется для того, чтобы попытаться отнести новые объекты к обученным группам объектов. Эта процедура была опробована на практике с различными объектами (предметы, числа) и дала очень хорошие результаты.
Второй метод распознавания объектов - это метод анализа на основе цвета. Этот метод также хорошо зарекомендовал себя на практике (обнаружение различных ПЭТ-бутылок). Метод, использующий нейронную сеть, подходит для объектов, отличающихся друг от друга по форме. Метод цветового анализа предпочтителен, если объекты имеют одинаковую форму, но отличаются по цвету.
Анализ цвета
Настройки метода анализа цвета. Здесь настраиваются критерии для создания цветовых групп. Эти цветовые группы впоследствии используются для распознавания объектов в процессе анализа цвета.
Нейронная сеть
Окно конфигурации нейронной сети. Здесь настраивается размерность и отказоустойчивость сети. Также можно задать фильтры изображений, поддерживающие распознавание объектов.
Общие настройки
Ограничение объектов по их размеру. Ограничение минимального и максимального количества пикселей на объект помогает отличить объект от его окружения.
Основные настройки и среда
Установка метода анализа и критериев выделения изображения. Здесь вы можете выбрать один из двух доступных методов анализа. Здесь же можно настроить допуски для запуска получения изображения.
Контроль изображения по таймеру
Начало и конец мониторинга можно задать с помощью таймера. Определите, когда начать или остановить автоматическую обработку.
Мониторинг определенных областей изображения
Область контролируемого изображения может быть ограничена. Таким образом, можно избежать ошибок при распознавании объектов.
ИИ в действии
Анализ завершен. Все изображения были отсортированы в правильные классы объектов. Соответствие соответствующей группе объектов выводится в процентах.
Настройки группы обучения
Для контроля отображаются все учебные изображения группы объектов. Можно удалить изображения из группы.
Настраиваемый вывод результатов
Форма и объем вывода результатов полностью настраиваются. Таким образом, результаты анализа могут быть настроены для дальнейших этапов обработки. Таким образом, обеспечивается интеграция в другие программы.
Учебный класс
Назначение учебных изображений соответствующим группам объектов для процесса цветового анализа. Такое назначение вручную необходимо выполнить один раз. После обучения объект распознается автоматически.
