Colección de conjuntos de imágenes

Al comenzar el proceso de recopilación de imágenes para su proyecto ViDi, le conviene registrar las imágenes por línea, por fecha, por producto, etc.

El factor más importante para la programación de ViDi será crear un conjunto de imágenes basado en lo que se espere que encuentre el software durante la fase de implementación. Sus imágenes deben contener toda la información necesaria para que ViDi tome la decisión correcta. Busque escenarios en los que sus inspectores manuales puedan recoger las piezas y, luego, inclinarlas y girarlas manualmente para examinarlas en busca de defectos. Esto indicará que probablemente necesite digitalización o iluminación en ángulo para capturar dichos defectos.

Otro escenario posible sería el de un inspector humano que viera polvo o aceite en una pieza, la recogiera y limpiara manualmente. Si ese polvo/aceite podría confundirse con un defecto, tendrá que enseñar a ViDi para prepararla para el polvo/aceite.

Este conjunto de imágenes deberá incluir la gama completa de posibles variaciones que puede capturar la cámara. El objetivo de esto es generalizar el conjunto de datos de forma adecuada.

La generalización hace referencia al concepto de aprendizaje profundo de determinar cómo eficaces serán las herramientas cuando se empleen en imágenes recién adquiridas que no se usaron durante el entrenamiento. Una herramienta bien generalizada funcionará bien con datos nuevos. En este escenario, el modelo formado por la red neuronal debería encajar en el conjunto de entrenamiento inicial y dar cuenta de los nuevos datos que encuentre en las imágenes no vistas.