特徴のサイズ

すべての ViDi ツールは、指定する特徴のサイズに基づいて画像を解析します。ピクセル単位で表された特徴のサイズは、ツールにとって、入力画像における「重要な」特徴または「特殊な」特徴の予想されるサイズに関するヒントとなります。特徴のサイズを選択する最良の方法は、人間の検査員のように入力画像を検査する方法です。特徴とは、画像を「良好」または「不良」に定義したり、欠陥や問題を識別したり、何かがどこにあったのか、それは何だったのかを特定したりするために使用する画像の特徴です。

たとえば、エンジンの数に基づいて飛行機の写真を分類しようとする場合、特徴のサイズは、飛行機のエンジンの大まかなサイズになります。

学習およびランタイムの両方で、ツールは、正方形の画像のサブ領域内のピクセルやその領域の周囲のコンテキスト情報を使用して、画像からサンプルを収集します。

1	サンプリング領域
2	コンテキスト領域
3	特徴のサイズ

次のいくつかのガイドラインに従う必要がありますが、特徴のサイズの指定は主観的な判断です。

• 解析 (赤) ツールの場合、アンスーパーバイズドモードまたはスーパーバイズドモードのいずれの場合も、特徴のサイズは典型的な欠陥の大まかなサイズになります。縞、染み、スクラッチ、裂け目などの伸長した欠陥の場合、特徴のサイズは欠陥の大まかな幅になります。

  1	欠陥
  2	特徴のサイズ

• 位置決め (青) ツールの場合、特徴のサイズは、識別しているオブジェクトの大まかなサイズになります。異なるサイズの特徴にラベル付けする場合は、妥協点となる特徴のサイズを選択してください。
• 読み取り (青) ツールの場合、特徴のサイズは、典型的な「A」や「E」の文字の境界ボックスの大まかなサイズになります。
• 分類 (緑) ツールの場合、特徴のサイズは主観的です。特徴のサイズは、人間のオブザーバが画像の分類に使用する画像の特徴のサイズになります。