检查标记

工具经过训练后，就可以处理数据库中的图像以及新采集的图像，并将标记放置在它找到的特征上。标记是 VisionPro Deep Learning 生成的输出，用于以图形方式显示神经网络模型的解释，同时生成统计结果。标记是工具基于在训练之前完成的标注而放置在工具识别图像的字符、特征和/或区域上的图形元素。对于红色分析工具，标记由异常分数和热力图（也称为偏差图）及框出缺陷和/或异常的多边形区域组成。

 

可以使用 Alt + 左箭头键和 Alt + 右箭头键，或者从图像的右键菜单中切换标签和标记的显示。

 

您还可以通过在叠加复选框中启用“标记”来显示叠加。

 

标记和结果

在无监督模式中，图像周围的边框表示图像的分类，如下所示：

  • 绿色 = 良好
  • 红色 = 不良
  • 灰色 = 无法辨别

当存在灰色边框时，分数将介于良好和不良得分阈值之间。此外，每个图像收到的分数将显示在图像的左下角。

 

当图像包含可能的错误时，将在图像上绘制错误的热力图，如右下图所示。

注意:右上角的小条带是您分配给视图的标签。
注意:有关其他信息，请参阅 解释结果。

 

重叠复选框

当您按 Alt + 左/右箭头（处理图像时的键盘快捷键）或选中重叠复选框上的每个复选框（标签和标记），上述 2 个表将前后或并排显示，并带有标签和标记的重叠图形

 

区域列表

区域列表是在图像显示区域底部出现的表，显示每个缺陷区域的信息。它由 2 个表组成，每个表都包含标注缺陷区域（您为训练标注的缺陷区域）和标记缺陷区域（作为处理结果的预测缺陷区域）的信息。表中的每一行表示每个缺陷区域的信息。

对于每个表，可以单击一行以突出显示表和图像显示区域中的信息。

 

列 说明

得分

缺陷区域中每个像素的缺陷概率中的最高缺陷概率，作为处理的结果。对于标签表，这表示已标注为缺陷区域的区域的最高缺陷概率。对于标记表，这表示已预测为缺陷区域的区域的最高缺陷概率。

位置

缺陷区域中心的 x、y 坐标。
面积 直方图中的像素数。

覆盖率

标注缺陷区域和预测（标记）缺陷区域之间的重叠率。