# 변동 도구 매개변수

변동 매개변수를 이용하면, ViDi 도구가 인공적으로 트레이닝할 이미지를 생성하여, 변동량이 큰 응용 프로그램의 결과를 개선할 수 있습니다. 이러한 매개변수들은 모든 도구에 공통입니다.

변동 매개변수는 결합할 수도 있습니다. 이렇게 하면 매개변수를 별개로, 또 결합하여 이용함으로써 더욱 복잡한 이미지를 생성할 수 있습니다.

팁 : 트레이닝 집합에 런타임 중 나타날 수 있는 변동이 포함되어 있지 않다면, 변동 parameters.매개변수를 이용할 수 있습니다. 예를 들어, 부품이 +/-45도 회전할 것으로 예상되면, 회전 매개변수를 설정하고, 소프트웨어는 트레이닝 중 해당 각도만큼 이미지를 회전할 것입니다. 하지만 최선의 결과를 얻기 위해 Cognex가 권장하는 것은 실제 부품 변동의 샘플 이미지를 이용하는 것입니다. 부품이 회전하면, 음영이 달라지며, 이는 인위적으로 이미지를 돌린 회전에서는 도구에 캡처되지 않기 때문입니다.

매개변수 | 설명
--- | ---
회전 | 가능한 방향을 지정해, 회전 각도 변동을 유도할 구간 균일 분포를 정의합니다.([0°,0°]로 설정하면 회전 변동이 적용되지 않습니다). 예를 들어, [-10°, 10°] 또는 [170°, 190°]로 설정하면, -10 및 10도, 또는 170 및 190도 사이의 부품이 감지됩니다. 이러한 설정은 부품이 정규적인 방향으로 방향 설정되거나, 모양의 변화는 크지 않은 채 위아래가 바뀌지만, 중간 상태는 아닌 경우에 특히 유용합니다.
스케일 | 1 주변에서 정규 분포를 형성하여 스케일의 변동 요인을 추출합니다(0%로 설정하면, 적용되지 않습니다). 예를 들어, 스케일을 100%로 설정하면, 원래 이미지 크기의 반부터 두 배까지 이미지를 제공합니다.
원래 = | 가능한 변동 = |  |  |
가로 세로 비율 | 1 주변에서 정규 분포를 형성하여 가로 세로 비율의 변동 요인을 추출합니다(0%로 설정하면, 적용되지 않습니다).
기울이기 | 1 주변에서 정규 분포를 형성하여 기울이기의 변동 요인을 추출합니다(0%로 설정하면, 적용되지 않습니다).
반전 | 샘플링 중 수직, 수평, 혹은 양쪽 모두 이미지를 무작위로 반전할지 선택합니다. 이는 개체 또는 표면에 해당하는 대칭성이 있을 때 유용합니다. 이 설정은 트레이닝 데이터 양을 크게 늘리는 데 도움이 됩니다.
수평 |
수직 |
둘 모두 |
휘도 | 1 주변에서 정규 분포를 형성하여 휘도의 변동 요인을 추출합니다(0%로 설정하면, 적용되지 않습니다).
대비 | 1 주변에서 정규 분포를 형성하여 대비의 변동 요인을 추출합니다(0%로 설정하면, 적용되지 않습니다).
대비 반전 | 트레이닝 샘플에 대비 반전을 시뮬레이션하기 위해 무작위로 대비를 반전할지 여부를 선택합니다.