Narzędzie ViDi EL Segment to zaawansowane rozwiązanie oparte na technologii Edge Learning, służące do identyfikacji i izolowania konkretnych obszarów lub obiektów w polu widzenia kamery. W przeciwieństwie do klasycznych narzędzi do zliczania pikseli, ViDi EL Segment potrafi inteligentnie odróżnić pożądany obiekt od złożonego, niejednolitego tła, tworząc precyzyjną maskę (segmentację).
asyBuilder: Oferuje szybki workflow, w którym użytkownik definiuje obszary za pomocą prostych pędzli. System automatycznie konfiguruje parametry detekcji, co pozwala na uruchomienie aplikacji w kilka minut.
Spreadsheet: Daje dostęp do surowych danych wynikowych. Pozwala na wyciągnięcie informacji o liczbie znalezionych fragmentów, ich sumarycznym polu powierzchni oraz poziomie pewności dla każdego z nich. Jest to niezbędne przy zaawansowanej segregacji produktów lub precyzyjnym pomiarze wypełnienia.
Konfiguracja funkcji ViDiELSegment w arkuszu In-Sight pozwala na uzyskanie najwyższej precyzji dzięki następującym krokom:
Definicja Regionu i Maskowania: Określ obszar poszukiwań. Dzięki Spreadsheet możesz dynamicznie zmieniać wielkość regionu lub nakładać stałe maski na elementy maszyny, które zawsze znajdują się w kadrze.
Definiowanie Klas (Classes): Możesz stworzyć klasę dla obiektu, który chcesz znaleźć (np. „Produkt”) oraz klasę dla tła („Background”). Narzędzie pozwala na definiowanie wielu klas obiektów jednocześnie.
Proces Etykietowania (Labeling): Za pomocą narzędzia pędzla (Brush) zamalowujesz na obrazach treningowych fragmenty należące do poszczególnych klas.
Wskazówka: Nie musisz zamalowywać całego obiektu na wszystkich zdjęciach – wystarczy wskazać reprezentatywne fragmenty, aby AI zrozumiało charakterystykę klasy.
Ustawienie Rozmiaru Cechy (Feature Size): Kluczowy parametr w Spreadsheet. Decyduje on o tym, jak drobne szczegóły będą brane pod uwagę. Mniejszy rozmiar pozwala na bardzo precyzyjne krawędzie, ale wydłuża czas przetwarzania.
Analiza Wyników (Results): Funkcja zwraca w arkuszu:
Area: Całkowita liczba pikseli przypisanych do danej klasy.
Count: Liczba oddzielnych „wysp” (obiektów) wykrytych w regionie.
Confidence: Wynik pewności dla wykonanej segmentacji.
Proces konfiguracji został opisany w oparciu od dokumentację firmy Cognex załączoną do oprogramowania InSight Vision Suite.