教師なしセグメンテーションモジュールの概要

現在ご覧いただいているのは最新版の内容です(V2.5.3)。異なるバージョンを参照する場合は、画面右上のボタンから切り替えが可能です。

■ ご利用中のバージョンが分からない場合はお気軽にサポート窓口までご連絡ください。

「教師なしセグメンテーション」アルゴリズムは、設定したしきい値によって画像は OK/NG/Unknown(未知)かを判断し、欠陥があればヒートマップでその欠陥の領域を大まかに表示します。

  • 「欠陥度」の値が設定した OK 結果のしきい値より低い場合に OK 画像と判断します。

  • 「欠陥度」の値が設定した NG 結果のしきい値より高い場合に NG 画像と判断します。

  • 「欠陥度」が設定した OK 結果のしきい値より高く、NG 結果のしきい値より低い場合、Unknown 画像と判断します。

使用シーン

工業品質検査:対象物の欠陥の形状や位置、サイズが確認できず、OK 画像同士の差が小さいシーン。

uncertain defects

実行手順

introduction application flow

Mech-Mindは、お客様のプライバシーを重視しています

このサイトでは最高の体験を提供するために Cookie を使用しています。サイトの閲覧を続ける場合、Cookie の使用に同意したことになります。「拒否する」を選択すると、このサイトを訪れた際に追跡や記憶が行われないように単独の Cookie が使用されます。