欠陥セグメンテーションモジュールの使用例¶

本節では、LANポートのデータセット（ダウンロード先）を提供し、欠陥セグメンテーションモジュールの使用方法を説明します。接触子の欠陥を学習し、予測、検証を行っていきます。初めてのモデルトレーニングと異なり、本節では欠陥ラベル付け、トレーニングセットの選択、モデル検証標準の調整などの方面で欠陥検出の実行をガイドしていきます。

プロジェクトを新規作成し、欠陥セグメンテーションモジュールを追加する

ホーム画面でのプロジェクトを新規作成をクリックし、ディレクトリを選択してプロジェクト名を入力し、新しいプロジェクトを作成します。右上のをクリックし、欠陥セグメンテーションモジュールを選択します。
LAN ポート接触子の画像データセットをインポートする

ダウンロードしたデータセットを解凍し、左上のインポートをクリックし、フォルダを選択して、ダウンロードした画像データセットをインポートします。データセットに、接触子の折れ、曲げなどの欠陥画像とOK画像があります。
関心領域(ROI)を選択する

をクリックし、背景の情報による干渉を減少するために、接触子を囲むように関心領域を設定します。
画像にラベルを付ける

ここで、接触子に欠陥なしの部品をOK、曲げ、折れの欠陥がある部品をNGとラベル付けします。

NG画像に対して、アノテーション画面左側のツールバーをマウスの左ボタンで長押しするか、右クリックでラベル付けツールを呼び出します。なるべく欠陥領域以外の部分を回避して欠陥形状のエッジにぴったり沿うようにラベル付けてください。間違った場合は消しゴムツールを使って修正してください。ラベル付けの品質はモデル精度を決めます。詳細はラベル付けの品質を確保するをご参照ください。

OK画像に対して、左側の画像リストで選択して右クリックで OKに設定をクリックします。
トレーニングセットと検証セットを分ける

トレーニングセットと検証セットは、いずれも全種類の欠陥画像を含まなければなりません。そのうえ、少なくとも1枚のOK画像を含まなければなりません。トレーニングセットまたは検証セットに、ある種類の欠陥画像が欠けたら、欠陥セグメンテーションモジュールではこの種類の欠陥を学習できず、取得したモデルはこの欠陥を検出できません。この場合、画像名を右クリックして移動してください。
モデルをトレーニングする

デフォルトのパラメータを使って、トレーニングをクリックしてモデルのトレーニングを開始します。
モデルを検証する

トレーニング後、検証をクリックして検証を行い、モデルの認識結果を確認することができます。欠陥の判定については、欠陥フィルタリングツールをご参照ください。
モデルをエクスポートする

モデルをエクスポートをクリックして保存パスを選択すると、モデルを指定したフォルダにエクスポートすることができます。また、必要に応じてモデルをデプロイすることもできます。