解析 (赤) ツール – アンスーパーバイズドモード

解析 (赤) ツールがアンスーパーバイズドモードのときは、良好な部品がどのような外観を持っているかをネットワークに学習させることに焦点が当てられます。したがって、学習中は主に、部品の良好/合格画像 (すべての許容されるバリエーションを含む) を提示することに集中します。ただし、テストおよび検証フェーズでは、ラベル付けされた不合格画像を含めることも重要です。そうすると、学習後にツールが欠陥をどの程度正確に検出しているかを判断できます。

次に、ランタイム中に部品が提示され、以前に学習されたものから逸脱していることが検出された場合は、部品が不良であると考えられることが示されます。

アンスーパーバイズドモードでは、ツールの学習プロセスは次のようになります。

1. 部品の合格画像と、許容されるバリエーションをすべて含む画像を収集します。

2. 学習セット内の各画像をクリックするか、またはビューブラウザの [N ビューのアクション] メニューの [ビューのラベル付け] オプションを使用して、画像を良好としてラベル付けします。1 回クリックすると、"良好" な画像 (右上に緑のストライプで表示) としてラベル付けされます。

   注 :  2 回クリックすると、"不良" 画像 (右上に赤いストライプで表示) としてラベル付けされます。ただし、このラベルは検証セットだけに適用される必要があります。

   "良好" ラベル	"不良" ラベル

3. ツールに学習させます。

4. 不良としてラベル付けした既知の欠陥を含む画像を提示してツールの精度を判断することで、ツールを検証します。

   "良好" なマーキング	"不良" マーキング