Feature Size

Tous les outils ViDi analysent les images en fonction du paramètre Feature Size que vous avez réglé. La Feature Size, en pixels, renseigne l’outil sur la taille attendue des caractéristiques « significatives » ou « distinctives » présentes sur les images fournies. La meilleure méthode pour sélectionner une Feature Size est d’examiner les images fournies comme si vous étiez un inspecteur humain. Notez les critères d’évaluation que vous utiliseriez pour définir si une image est bonne (« good ») ou mauvaise (« bad »), pour identifier un défaut ou un problème, ou pour déterminer où se trouvait quelque chose et ce dont il s’agit.

Par exemple, si vous essayez de classer des photos d’avions en fonction du nombre de moteurs, la Feature Size sera basée sur la taille approximative d’un moteur d’avion.

Pendant les phases de training et d’exécution, l’outil recueille des échantillons d’image qui correspondent aux pixels d’une sous-région rectangulaire de l’image, ainsi que des informations contextuelles autour de cette région.

1	Région d’échantillonnage
2	Région contextuelle
3	Feature Size

La Feature Size doit être déterminée de façon subjective, bien que plusieurs lignes directrices précises doivent être suivies :

• Pour l’outil d’analyse Rouge (en mode Non supervisé ou mode Supervisé), la Feature Size doit correspondre à la taille d’un défaut typique. Pour les défauts de forme allongée, tels que les marques, les taches, les éraflures et les déchirures, la Feature Size doit être à peu près égale à la largeur du défaut.

  1	Défaut
  2	Feature Size

• Pour l’outil de localisation Bleu, la Feature Size doit correspondre à peu près à la taille de l’objet que vous identifiez. Si vous étiquetez des caractéristiques de tailles différentes, choisissez une taille accommodante.
• Pour l’outil de lecture Bleu, la Feature Size doit correspondre à peu près au cadre englobant un caractère « A » ou « E » typiques.
• Pour l’outil de classification Vert, la Feature Size est subjective. La Feature Size doit être judicieusement choisie pour vous permettre de classer efficacement les images.