Warnung

Sie lesen eine alte Version dieser Dokumentation. Wenn Sie aktuelle Informationen wünschen, schauen Sie bitte unter 5.1 .

3.3 Klassifizierung der Kandidaten

../../../../_images/candidate_selection_candidate_classification.png

Abb. 71 Kandidatenauswahl - Klassifizierung der Kandidaten

Wählen Sie das Profil eines guten Kandidaten

Bei der Klassifizierung der Kandidaten müssen Sie definieren, was ein guter Kandidat und was ein schlechter Kandidat ist. Ein guter Kandidat ist ein Kandidat, der für die Entnahme durch den Roboter geeignet ausgerichtet ist (Abb. 72) und schlechte Kandidaten sind alle anders ausgerichteten Kandidaten.

../../../../_images/good_candidate.png

Abb. 72 Guter Kandidat

../../../../_images/bad_candidate_1.png

Abb. 73 Schlechte Kandidaten

../../../../_images/bad_candidate_2.png

Wenn Sie die korrekte Ausrichtung Ihrer Teile für die Entnahme durch den Roboter definiert haben, können Sie alle Kandidaten, die diesem Profil entsprechen, auf die rechte Seite des Fensters verschieben, und alle nicht übereinstimmende Kandidaten auf die linke Seite platzieren.

Sie müssen mindestens 15 Kandidaten auf jeder Seite platzieren.

Bemerkung

Es ist eine gute Praxis, die rechte und linke Seite mit so vielen unterschiedlichen guten und schlechten Kandidaten wie möglich zu füllen, um die Robustheit des KI-Algorithmus zu erhöhen.

Tipp

Sie können die Klassifizierung eines Bildes vermeiden, indem Sie es nach unten ziehen. Zum Beispiel, wenn eine Seite der Datenbank bereits gefüllt ist und Sie nur die andere Seite fertig füllen möchten.

Tipp

Sie können die Tastaturpfeile Ihres Computers keyboard_arrows verwenden, anstatt mit der rechten Maustaste auf die Symbole icon_ok icon_nok icon_skip zu klicken.

Bemerkung

Wenn Sie nicht genug Bilder haben, um beide Seiten zu füllen, können Sie zum vorherigen Schritt zurückkehren und weitere Bilder aufnehmen.

../../../../_images/not_enough_parts.png

Abb. 74 Nicht genug Teile?

Klassifizierung anwenden

Klicken Sie auf die Schaltfläche KLASSIFIZIERUNG DER KANDIDATEN ANWENDEN, um das Klassifizierungsmodell anhand der angegebenen Kandidaten zu trainieren.

Indem Sie die Bilder auf der rechten oder linken Seite platziert haben, haben Sie jeden Kandidaten mit einem Label (gut oder schlecht) versehen. Wenn Sie die Klassifizierung anwenden, speisen diese Bilder mit ihrem Label ein neuronales Netzwerk, dank dem EYE+ die guten von den schlechten Kandidaten unterscheiden kann.