# ViDi EL 분류 도구

분류 도구를 사용하여 이미지의 분류를 정확하게 예측하는 딥 러닝 모델을 신속하게 트레이닝할 수 있습니다.

분류 도구를 사용하면 전체 이미지 또는 이미지의 고정 영역에서 관심 영역(ROI)을 지정하고 초기 트레이닝 이미지 집합에 레이블을 지정하여 도구를 트레이닝할 수 있습니다. 분류 도구를 트레이닝한 후에는 다른 이미지의 이 영역에 대한 클래스를 트레이닝 세트와 비교하여 산출할 수 있습니다. 분류 도구는 딥 러닝 기술을 활용하여 선택한 이미지 부품의 특성과 차이점을 구별하여 트레이닝 진행 상황과 클래스 예측의 정확성에 대한 실시간 피드백을 제공합니다.

분류 도구를 사용하려면

1. 검사 응용 프로그램 단계의ViDi EL 도구에서 분류 도구를 선택합니다.

2. 분류할 이미지의 부분에 영역 분류 상자를 배치합니다. 영역 분류 상자를 배치하려면 상자를 클릭하고 분류할 이미지 영역으로 끌어옵니다. 영역 분류 상자의 크기를 조정하려면 상자 모서리를 클릭하고 끌어옵니다. 영역 분류 상자를 회전하려면 상자의 회전 버튼을 클릭하고 끌어옵니다.

3. 방향 상자 아래 오른쪽 모서리의 확인을 클릭합니다.

   참고: 확인을 클릭하고 나면 이제는 관심 영역(ROI)의 크기를 조정할 수 없습니다.

4. 확인을 클릭하면 구성된 도구 목록에 분류 도구가 표시되고 분류 도구 속성 편집 창이 열립니다.

5. 첫 번째 이미지를 트레이닝하기 위해 분류하고자 하는 클래스 레이블을 클릭합니다. 클래스 레이블의 기본값은 NG 및 OK입니다. 이렇게 하면 이미지의 분류 영역 세그먼트가 레이블이 지정된 이미지 데이터베이스에 추가되고 도구는 도구에 제시된 새 이미지에 대해 (카메라를 트리거하거나 녹화/재생 영사 슬라이드를 순환함으로써) 클래스를 예측하기 시작합니다. 이미지가 도구 데이터베이스에 추가되면 클래스 레이블 필드의 오른쪽에 있는 레이블 지정 이미지 수가 1만큼 증가합니다.

6. 클래스 레이블을 편집하려면 클래스 레이블 필드의 오른쪽에 있는 편집을 클릭하고 해당 필드에 원하는 레이블을 입력합니다. ENTER를 눌러 클래스 레이블을 변경합니다. 새 클래스를 추가하려면 새 클래스 추가를 클릭합니다.

7. 레이블 지정 이미지가 많아지면 도구는 현재 처리되고 있는 레이블 미지정 이미지로부터 결과를 예측하고 이를 이미지 창에 표시하기 시작합니다. 예측 클래스는 각 클래스 옆에 노란색 원으로 표시되며 각 이미지에 대해 녹색 반원으로 표시된 신뢰도 점수가 표시됩니다.

8. 레이블 지정 이미지가 몇 개 만들어지면 클래스 편집을 클릭하여 각 이미지 레이블이 올바른지 확인합니다. 클래스 편집 패널의 도구 데이터베이스에 레이블 미지정 이미지를 추가할 수도 있습니다.

참고: 모델 상태는 도구의 레이블 지정 이미지 집합에 대해 유효성을 검증할 때 모델의 정확도를 측정합니다. 모델 상태는 각 클래스에 대표 이미지를 많이 추가하면 증가하는 경향이 있습니다. 개별 클래스에서 이미지마다 가변성이 큰 경우에는 도구가 정확한 결과를 예측한다고 해도 모델 상태가 낮게 유지될 수 있습니다. 따라서 모델 상태를 도구 유효성 검사를 위한 절대적인 기준으로 사용할 수는 없습니다.
참고: 신뢰 점수는 0 - 100점 사이의 값입니다(100점이 가장 높은 신뢰도). 이 점수는 ViDi EL 분류 도구의 예측이 정확하고 ViDi EL 분류 도구가 특정 이미지에 정확한 레이블을 지정할 신뢰도를 나타냅니다.