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3.3 Classification des candidats

../../../../_images/candidate_selection_candidate_classification.png — Fig. 93 Sélection des candidats - Classification des candidats

Choisissez le profil d’un bon candidat

Lors de la phase de classification des candidats, vous devez définir ce qu’est un bon et un mauvais candidat. Un bon candidat est un candidat qui est bien orienté pour être pris par le robot (Fig. 94) et les mauvais candidats sont toutes les pièces orientées différemment.

Fig. 94 Bon candidat

Fig. 95 Mauvais candidats

Une fois que vous avez défini la bonne orientation de votre pièce pour le prélèvement par le robot, vous pouvez glisser tous les candidats qui correspondent à ce profil sur le côté droit de la fenêtre et tous les candidats qui ne correspondent pas sur le côté gauche.

Vous devez placer au moins 15 candidats de chaque côté.

Remarque

Il est préférable de remplir les deux côtés avec autant de variation que possible, aussi bien de bons que de mauvais candidats, afin d’augmenter la robustesse de l’algorithme d’IA.

Remarque

Si vous n’avez pas assez d’images pour remplir entièrement les deux côtés, vous pouvez revenir à l’étape précédente et générer d’autres images.

Fig. 96 Pas assez de pièces ?

Conseil

Vous pouvez effacer la classification complète sans perdre les images acquises en cliquant sur RESET ALL. La classification de chaque partie sera réinitialisée.

Modes de classification

Vous disposez de deux modes pour classer les bonnes et les mauvaises pièces : le Mode Focus et le Mode Vue d’ensemble. Vous pouvez passer de l’un à l’autre en utilisant le bouton disponible en haut de la page.

../../../../_images/classification_mode_switch.png — Fig. 97 Commutateur de mode de classification

Mode Focus

Le mode focus est le mode activé par défaut lors de l’accès à la page de classification. Il permet de ne voir qu’une pièce à la fois afin d’en observer les détails.

../../../../_images/classification_focus_mode.png — Fig. 98 Classification - Mode Focus

Une fois que vous savez si la pièce est bonne ou mauvaise, vous pouvez la classer en utilisant les flèches du clavier de l’ordinateur keyboard_arrows ou en cliquant sur les boutons icon_ok icon_nok icon_skip .

Conseil

Vous pouvez éviter de classer une image en l’ignorant à l’aide du bouton icon_skip , par exemple si un côté de la base de données est déjà rempli et que vous voulez seulement finir de remplir l’autre côté.

Une barre de progression située sous l’image indique le nombre d’images ignorées.

Mode Vue d’ensemble

Le mode vue d’ensemble est une autre façon de classer les pièces en regardant l’image dans son ensemble et en sélectionnant les bonnes et les mauvaises pièces à l’aide de la souris.

../../../../_images/classification_overview_mode.png — Fig. 99 Classification - Mode Vue d’ensemble - Sélection des bons candidats

Lorsque ce mode est activé, l’une des catégories est sélectionnée (entourée d’une bordure colorée). Vous pouvez changer de catégorie en cliquant sur l’autre. Vous pouvez ensuite cliquer sur les candidats de l’image pour les classer dans la catégorie sélectionnée.

Conseil

Vous pouvez également supprimer le classement d’un candidat en cliquant à nouveau sur celui-ci dans l’image.

Vous pouvez utiliser les vignettes en-dessous de l’image pour passer d’une image à l’autre. Lorsque tous les candidats d’une image sont classés, une case cochée apparaît sur la vignette.

Remarque

Pour le mode focus, il n’est pas nécessaire de classer toutes les pièces. Une fois que vous avez 15 bons et 15 mauvais candidats, vous pouvez Appliquer la classification.

Important

Il n’est pas recommandé de placer manuellement les bonnes pièces d’un côté et les mauvaises de l’autre afin de les classer plus rapidement, car cela pourrait entraîner des orientations manquantes ou des effets d’éclairage susceptibles de provoquer des erreurs de classement lors de la production.

Appliquer la classification

Cliquez sur APPLIQUER LA CLASSIFICATION DES CANDIDATS pour entraîner le modèle de classification en fonction des candidats fournis.

En plaçant les candidats sur le côté droit ou gauche, vous avez associé chaque candidat à une catégorie (bon ou mauvais). Lorsque vous appliquez la classification, ces candidats et leur catégorie alimenteront un réseau neuronal qui permettra à EYE+ de distinguer les bons candidats des mauvais.