GSA Object Counter
розпізнавання та класифікація об'єктів
Програмне забезпечення для автоматичного розпізнавання та класифікації двовимірних об'єктів. Продукт складається з двох незалежних один від одного методів аналізу для розпізнавання об'єктів. Використовується штучний інтелект (ШІ) і колірний аналіз.
GSA Object Counter - це програмне забезпечення, розроблене для автоматичного розпізнавання та класифікації двовимірних об'єктів. Продукт складається з двох методів аналізу для розпізнавання об'єктів, які не залежать один від одного.
Метод номер один використовує нейронну мережу. Штучний інтелект (ШІ) використовується для того, щоб спробувати віднести нові об'єкти до навчених груп об'єктів. Ця процедура була протестована на практиці з різними об'єктами (предметами, числами) і дала дуже хороші результати.
Другий метод розпізнавання об'єктів - це метод аналізу на основі кольору. Цей метод також добре зарекомендував себе на практиці (виявлення різних ПЕТ-пляшок). Метод, що використовує нейронну мережу, підходить для об'єктів, які відрізняються один від одного за формою. Метод аналізу за кольором краще використовувати, якщо об'єкти мають однакову форму, але відрізняються за кольором.
Метод номер один використовує нейронну мережу. Штучний інтелект (ШІ) використовується для того, щоб спробувати віднести нові об'єкти до навчених груп об'єктів. Ця процедура була протестована на практиці з різними об'єктами (предметами, числами) і дала дуже хороші результати.
Другий метод розпізнавання об'єктів - це метод аналізу на основі кольору. Цей метод також добре зарекомендував себе на практиці (виявлення різних ПЕТ-пляшок). Метод, що використовує нейронну мережу, підходить для об'єктів, які відрізняються один від одного за формою. Метод аналізу за кольором краще використовувати, якщо об'єкти мають однакову форму, але відрізняються за кольором.
Аналіз кольору
Налаштування методу аналізу кольору. Тут налаштовуються критерії для створення колірних груп. Ці групи кольорів пізніше використовуються для розпізнавання об'єктів у процесі колірного аналізу.
Нейронна мережа
Вікно конфігурації нейронної мережі. Тут налаштовується розмірність і відмовостійкість мережі. Також можна визначити фільтри зображень, які підтримують розпізнавання об'єктів.
Загальні налаштування
Обмеження об'єкта за допомогою розміру об'єкта. Обмеження мінімальної та максимальної кількості пікселів на об'єкт допомагає відрізнити об'єкт від його оточення.
Базові налаштування та середовище
Налаштування методу аналізу та критеріїв випуску зображень. Тут ви можете вибрати один з двох доступних методів аналізу. Тут можна налаштувати допуски для запуску отримання зображення.
Моніторинг зображень за таймером
Початок і кінець моніторингу можна встановити за допомогою таймера. Визначте, коли починати або зупиняти автоматизовану обробку.
Моніторинг визначених областей зображення
Ділянка зображення, що контролюється, може бути обмежена. Таким чином можна уникнути помилок у розпізнаванні об'єктів.
ШІ в дії
Аналіз завершено. Всі зображення відсортовано до відповідних класів об'єктів. Відповідність відповідній групі об'єктів виводиться у відсотках.
Налаштування навчальної групи
Всі навчальні зображення групи об'єктів відображаються для контролю. Зображення з групи можна видалити.
Конфігурований вихідний результат
Форма і обсяг виведення результатів повністю налаштовуються. Таким чином, результати аналізу можна налаштувати для подальшої обробки. Таким чином, забезпечується інтеграція в інші програми.
Тренінговий зал
Віднесення навчальних зображень до відповідних груп об'єктів для процесу аналізу кольору. Таке ручне призначення необхідно виконати один раз. Після навчання об'єкт розпізнається автоматично.
