解析 (赤) ツール

解析 (赤) ツールは、操作モードがアンスーパーバイズドまたはスーパーバイズドのどちらであるかに応じて、2種類の検出、異常検出または欠陥の検出およびセグメンテーションを実行するために使用します。異なる操作モードが存在する理由は、2種類の検出に若干の違いがあるためです。

アンスーパーバイズドモード

アンスーパーバイズドモードでは、解析 (赤) ツールは良好なパーツの外観のみ (すべての許容されるバリエーションを含む) を学習の対象とするため、学習された、通常の外観から異常が検出されます。したがって、このツールでは対象となるオブジェクトの簡素な検査が試みられます。選択性と特異性の両方の点において異常を検出するツールの能力は、モデルのコンパクトさに大きく依存します。たとえば、1 つのパーツに異なるタイプや向きが存在する場合、そのコンパクトさの度合いは低くなり、異なるタイプや向きによって生じるパーツの曖昧さによってツールが特定の異常を検出できなくなる場合があります。

スーパーバイズドモード

スーパーバイズドモードでは、解析 (赤) ツールは欠陥の外観を学習します。そのため、検査済みパーツのモデルは (少なくとも明示的には) 形成されないため、画像取り込み中に部品の設定、タイプ、または条件にあまり依存しません。ただし、スーパーバイズドモードの解析 (赤) ツールは、異なる種類の欠陥の明示的なモデルを形成する必要があります。したがって、良好なサンプルと不良のサンプルの両方を学習する必要があります。特に、後者を表すコレクションが必要となります (これは取得が非常に困難な場合があります)。

また、スーパーバイズドモードでは、欠陥以外の違いを検索するために解析 (赤) ツールを使用することもできます。このツールは、画像に含まれているべき各領域を識別するために使用できます。スーパーバイズドモードの解析 (赤) ツールは、学習する画像の対象領域をラベル付けして、学習後に未学習画像における似たような種類の領域を検索し、マークするために使用できます。

2 つのモードは、パフォーマンスと要件において互いに補完し合うため、両方を組み合わせて使用できます。たとえば、最初にアンスーパーバイズドツールで目に見える異常をフィルタ処理した後で、スーパーバイズドツールを 1 回以上使用して、傷、低コントラストの汚れ、テクスチャの変化などの、見分けにくい特定の欠陥を検出できます。

課題	アンスーパーバイズドモード	スーパーバイズドモード
予期しない欠陥を検出する	可能性あり	可能性少
欠陥サンプルが必要	いいえ	はい
パーツの設定とバリエーションに対する感度	強い	弱い
傷、亀裂、割れ目などの線状の欠陥を検出する	困難	簡単
欠陥タイプの特異性を検出する	不可能	可能
測定可能な欠陥パラメータ (位置と明度の隣)	なし	サイズ、形状