GSA Object Counter
nesnelerin tanınması ve sınıflandırılması
İki boyutlu nesnelerin otomatik olarak tanınması ve sınıflandırılması için yazılım. Ürün, nesne tanıma için birbirinden bağımsız iki analiz yönteminden oluşur. Yapay zeka (AI) ve Renk analizi kullanılır.
GSA Object Counter, iki boyutlu nesnelerin otomatik olarak tanınması ve sınıflandırılması için geliştirilmiş bir yazılımdır. Ürün, nesne tanıma için birbirinden bağımsız iki analiz yönteminden oluşur.
Birinci yöntem bir sinir ağı kullanır. Yapay zeka (AI), eğitilmiş nesne gruplarına yeni nesneler atamaya çalışmak için kullanılır. Bu prosedür farklı nesnelerle (nesneler, sayılar) pratik bir yaklaşımla test edilmiş ve çok iyi sonuçlar vermiştir.
İkinci nesne tanıma yöntemi renk tabanlı bir analiz yöntemidir. Bu yöntem de pratikte kendini kanıtlamıştır (farklı PET şişelerin tespiti). Bir sinir ağı kullanan yöntem, nesne şekli bakımından birbirinden farklı nesneler için uygundur. Nesneler aynı şekle sahip ancak renkleri farklıysa renk analizi yöntemi tercih edilmelidir.
Birinci yöntem bir sinir ağı kullanır. Yapay zeka (AI), eğitilmiş nesne gruplarına yeni nesneler atamaya çalışmak için kullanılır. Bu prosedür farklı nesnelerle (nesneler, sayılar) pratik bir yaklaşımla test edilmiş ve çok iyi sonuçlar vermiştir.
İkinci nesne tanıma yöntemi renk tabanlı bir analiz yöntemidir. Bu yöntem de pratikte kendini kanıtlamıştır (farklı PET şişelerin tespiti). Bir sinir ağı kullanan yöntem, nesne şekli bakımından birbirinden farklı nesneler için uygundur. Nesneler aynı şekle sahip ancak renkleri farklıysa renk analizi yöntemi tercih edilmelidir.
Renk Analizi
Renk analizi yöntemi için ayarlar. Renk grupları oluşturma kriterleri burada yapılandırılır. Bu renk grupları daha sonra renk analizi sürecinde nesne tanıma için kullanılır.
Sinir Ağı
Sinir ağı için yapılandırma penceresi. Ağın boyutu ve hata toleransı burada yapılandırılır. Nesne tanımayı destekleyen görüntü filtreleri de tanımlanabilir.
Genel Ayarlar
Nesne boyutu aracılığıyla nesne sınırlaması. Nesne başına minimum ve maksimum piksel sayısının sınırlandırılması, nesne ve çevresinin ayırt edilmesine yardımcı olur.
Temel ayarlar ve ortam
Analiz yöntemini ve görüntü yayınlama kriterlerini ayarlama. Burada mevcut iki analiz yöntemi arasından seçim yapabilirsiniz. Görüntü alımını tetiklemek için toleranslar burada yapılandırılabilir.
Zamanlayıcı tabanlı görüntü izleme
İzlemenin başlangıcı ve bitişi bir zamanlayıcı kullanılarak ayarlanabilir. Otomatik işlemenin ne zaman başlatılacağını veya durdurulacağını tanımlayın.
Tanımlanmış görüntü alanlarının izlenmesi
İzlenen görüntü alanı sınırlandırılabilir. Bu sayede nesne tanımadaki hatalar önlenebilir.
Yapay Zeka İş Başında
Analiz tamamlanmıştır. Tüm görüntüler doğru nesne sınıflarına ayrılmıştır. İlgili nesne grubuna uygunluk yüzde olarak çıktı olarak verilir.
Eğitim Grubu Ayarları
Bir nesne grubunun tüm eğitim görüntüleri kontrol amacıyla görüntülenir. Görüntüleri gruptan çıkarmak mümkündür.
Yapılandırılabilir Sonuç Çıkışı
Sonuç çıktısının şekli ve kapsamı tamamen ayarlanabilir. Bu şekilde, analiz sonuçları daha sonraki işlem adımları için yapılandırılabilir. Bu nedenle diğer programlara entegrasyon sağlanır.
Eğitim Odası
Renk analizi işlemi için eğitim görüntülerinin ilgili nesne gruplarına atanması. Bu manuel atama bir kez gereklidir. Eğitimden sonra nesne otomatik olarak tanınır.
