红色分析高细节

红色分析架构概述

红色分析 工具用于检查图像、查找缺陷像素，并将缺陷图像与正常图像区分开来，反之亦然。红色分析工具有两种类型的架构：聚焦（聚焦监督，聚焦无监督）和高细节。

 

• 红色分析聚焦监督用于分割特定区域，如缺陷或其他感兴趣区域。无论是铸造金属上的气孔还是输送带上有瘀伤的蔬菜，监督模式下的红色分析工具可以都通过学习缺陷或目标区域的不同外观来识别所有这些问题。要训练红色监督工具，您只需提供要查找的缺陷区域类型的图像。

• 红色分析聚焦无监督 用于检测异常和美学缺陷无论是装饰表面上的划痕、不完整或不正确的组件，甚至是织物的编织问题，红色分析工具都可以通过学习对象的正常外观（包括其重要但可容忍的变化）来识别所有问题。要训练红色非监督工具，您只需提供良好对象的图像。

• 红色分析高细节红色分析工具高细节模式在分割性能方面是红色分析聚焦 – 监督的增强版本，但在训练和处理速度方面会有所下降。与红色分析聚焦 – 监督相比，它在分割任务方面的更高性能来自其独特的训练架构。

 

关于 红色分析高细节

使用红色分析高细节，红色分析工具也学习缺陷的外观，但使用的架构与聚焦 - 监督模式不同。与绿色分类高细节模式类似，红色分析高细节模式在训练和处理时从每个视图的整个区域采样，这意味着它不使用特征采样器进行训练和处理。

和绿色分类高细节一样，这种差异在训练的性能或速度之间提供了权衡，您可以自行选择。因此，如果您需要更好、更详细的结果，并且可以忍受训练/处理速度慢一点，则可以选择红色分析高细节 - 监督。它形成了不同类型缺陷的显式模型，因此仍然需要良好和不良的样本进行训练。

整体上，红色分析高细节与红色分析聚焦监督完成相同的任务，但提供结果的方式存在一些差异。这意味着红色分析高细节也像红色分析聚焦监督一样专注于向网络教授缺陷是什么样子。

 

架构：红色分析高细节与红色分析聚焦监督

高细节模式使用与聚焦模式不同的架构。由于架构差异，它在工具参数窗格中没有采样参数，因为它从整个视图中采样。因此，与聚焦模式相比，高细节模式需要更多的训练/处理时间，但您可以获得像素级别的更准确或更详细的结果。在高细节模式下标注图像和创建模型的方式与聚焦模式基本相同，但工具参数有所不同。与红色分析聚焦监督一样，红色分析高细节仅支持二分类（良好/不良）。这意味着不支持多个类。

在红色分析高细节下将图像标注为良好（也就是不包含任何缺陷区域的图像）时，一旦该图像被添加到训练集中，工具也将使用该图像进行训练。具体而言，该工具将尝试训练网络，以便标注为良好的图像不会生成任何缺陷响应。将已标注的无缺陷良好图像添加到您的训练图像集，可以帮助您在分类良好图像和不良图像时验证工具的性能。

 

	聚焦 - 监督	高细节（监督）
训练 /处理时间	短	长
结果	精确	更精确
图像数据集组成	训练集、测试集	训练集、验证集、测试集

 

支持的特征和架构

特征\架构	红色分析聚焦监督, 红色分析聚焦无监督	红色分析高细节
损失检查器	不支持	支持
验证集	不用于训练	用于训练
VisionPro Deep Learning 工具参数	更少的参数	更多控制参数*， 无采样参数

* 更多的训练和扰动参数，用于详细的训练控制和粒度调整

 

红色分析高细节的训练工作流

在红色分析工具处于红色分析高细节模式时，工具的训练工作流为：

 

1. 启动 VisionPro Deep Learning。
2. 创建新工作区或将现有工作区导入 VisionPro Deep Learning。
3. 收集图像并将其加载到 VisionPro Deep Learning。
4. 定义 ROI（感兴趣区域）以构建视图。
   1. 如果蓝色定位工具中的某个姿势被用来改变视图的方向，并且该视图被用作红色分析工具的输入，请转到红色分析工具并处理图像（按下剪刀图标），然后重新打开红色分析工具。有关更多详细信息，请参阅蓝色定位工具后的 ROI 选项。

   2. 如有必要，调整关注区域 (ROI)。在显示区域中，右键单击并从菜单中选择编辑 ROI。

      

   3. 调整 ROI 后，按应用按钮，调整后的 ROI 将应用于所有图像。
   4. 按工具栏上的关闭按钮以继续。
5. 如果图像中存在无关信息，请添加适当的遮蔽以排除图像的这些区域。在显示区域内，右键单击并从菜单中选择编辑遮蔽。

   1. 从“遮蔽”工具栏中，选择并编辑相应的遮蔽。

      

   2. 添加必要的遮蔽后，按应用按钮，遮蔽将应用于当前图像。

      如果在添加必要的遮蔽后单击全部应用，并在随后出现的应用遮蔽对话框中单击是按钮，将在所有图像上应用相同的遮蔽。如果在对话框上单击否，将不会应用遮蔽，并返回到编辑遮蔽窗口。

      
      
      

   3. 按工具栏上的关闭按钮以继续。

6. 浏览所有图像并标注图像中的缺陷。确保已标注所有图像。有关标注的详细信息，请参阅创建标签（标注）。

7. 将整个图像分割成训练图像和测试图像。利用图像集将它们适当地分为训练组和测试组。将图像添加到训练集。
   1. 在视图浏览器中选择图像，然后在右键单击的弹出菜单中单击将视图添加到训练集。要在视图浏览器中选择多个图像，请使用 Shift + 鼠标左键。
   2. 或者，使用显示筛选条件仅显示训练所需的图像，并通过单击...视图的操作→将视图添加到训练集将它们添加到训练集。
8. 在训练之前，您需要在工具参数中设置参数。可以配置训练和扰动参数或仅使用这些参数的默认值。有关支持参数的详细信息，请参阅配置工具参数。
   1. 红色分析高细节模式没有采样参数，因为它不使用基于特征的采样器，而是从每个视图的整个像素中采样。
   2. 如果您想对训练或处理进行更精细的控制，请打开帮助菜单上的专家模式以初始化工具参数中的其他参数。
   3. 如果您想为带验证的训练更改从训练集中转移到验证集的数据量的比例，请更改验证集比率。有关带验证训练的详细信息，请参阅准备验证集。
9. 按大脑图标训练工具。
   1. 您可以通过使用损失检查器 来检查训练状态。有关更多详细信息，请参阅验证集和验证损失。
   2. 如果您在训练时按停止 图标停止训练，可以通过保存目前训练的当前工具来停止训练。您可以稍后加载此工具并使用它处理图像，但您无法从上次停止训练的位置继续训练。
10. 训练后，审核结果。打开数据库概述面板并查看分数/ROC 图、混淆矩阵及其 F1 分数，并在计数下拉列表中的类别之间进行切换。查看精度、召回、F-得分（区域面积指标）以了解像素级别的结果。有关解释结果的详细信息，请参阅解释结果。
11. 查看结果后，浏览所有图像，看看工具如何正确或错误地标记图像中的缺陷。
    1. 如果工具已正确标记特征，请右键单击图像，然后选择接受视图。
    2. 如果工具错误地标记了缺陷，或者未能识别当前缺陷：
       1. 再次右键单击图像，然后选择清除标记和标签。
       2. 手动标注缺陷图像。
    3. 如果想通过影响处理来调整结果，可以操纵处理参数，然后单击放大镜 图标进行重新处理，以获取更改的结果。例如，要更改由 T1 和 T2 确定的决策边界，可以操纵阈值参数。
    4. 如果您遇到 (a.) 中的情况，则工具已可以使用。如果您遇到 (b.) 中的情况，则需要重新训练该工具并重复步骤 8 ~ 11。

 

每个步骤的详细信息在训练红色分析高细节的每个子小节中说明。