異常検出ツールの学習

欠陥、破片、またはその他の欠陥のあるオブジェクトを認識するように異常検出ツールに学習させることができます。異常検出ツールに学習させるには、良好な画像には OK、異常がある画像には NG のラベルを付けます。

ユーザが画像にラベルを付けることで、NG 画像の異常を認識するように異常検出ツールに学習させることができます。ラベルを付けた画像が多いほど、予測の信頼性が高くなります。予測は信頼性インジケータに表示され、画像の境界線の色は予測ラベルの色に対応します。

最適な結果を得るには、次の基準を満たすようにします。

• さまざまな画像セットに OK と NG のラベルを付けます。

• 異常検出ツールが新しいラベルのないパーツを常に正しく予測していることを確認します。

• さまざまな異常シナリオにラベルを付けます。

2 または 3 の信頼性レベルで正しい予測を示した場合、異常検出ツールは十分に学習しています。

{{key:smartSensor.image.view}} をクリックすると、全画面と ROI ビューを切り替えることができます。

{{key:smartSensor.image.heatMap}} をクリックすると、ヒートマップをオンにすることができます。ヒートマップは、異常検出ツールが OK 画像と比較して逸脱を検出した場所をライブで示します。

異常検出ツールを未学習の状態にリセットするには、[異常検出ツールの学習解除] をクリックします。両方のラベルカウントがゼロにリセットされます。