ViDi Green Classify tool example on blood vial separations over green point cloud

Green Classify ツール



Green Classifyツールは、さまざまなタイプの製品や対象物を区別し、欠陥の種類を特定し、さらには画像を検査する分類ツールです。登録された一連のラベル画像から学ぶGreen Classifyは、色、質感、素材、包装、欠陥タイプなど、共通の特性に基づいて、製品を識別し、分類します。この画像解析ツールは、同じクラス内の自然偏差を把握し、異なるクラスから受け入れ可能なばらつきを確実に区別します。

Examples of different package types on a conveyor
Green-Classify Tool finding okay and defective examples with interference


Green Classify ツールは複雑な分類タスクを迅速に解決し、複雑で時間のかかるプログラミングをなくします。直感的な VisionPro インタフェースにより、工場の現場で直接ジョブを設定して展開することが簡単になります。


このパワフルな画像解析ソフトウェアは、同じクラス内の自然偏差を把握し、異なるクラスから受け入れ可能なばらつきを確実に区別します。何千もの学習画像が必要なディープラーニング採用ソフトウェアとは異なり、Green Classify ツールは数十から数百枚の画像をわずか数分で学習できます。学習モデルは、クラスを完全に分割するまで、工場で直接画像を追加してさらに最適化することができます。

ViDi Green-Classify Tool identifying a chip, scratch, and stain
Green tool software classifying up and down pecans and NG dented packaging
HDM can accurately classify parts even when differences are subtle and there is a lot of variation, and is very powerful at picking up subtle characteristics.

Choose the best tool mode depending on application needs

The Green Classify tool can be used on two different settings: focused mode or high detail mode. Focused mode is ideal for simpler applications where robust results are needed quickly. High detail mode is a powerhouse classifier for the most challenging and complex applications, which demand maximum accuracy. High detail mode also comes with a visual feedback feature to help further tune the neural network.

Users can change between modes without re-labeling images. Unlike most deep learning-based software, which require thousands of training images, the Green Classify tool trains on tens to hundreds of images in just minutes. Focus mode is good for simple applications that require a smaller set of images, a shorter training period, and run time. High detail mode is good for complex applications that require a relatively larger set of training images. Both modes can be further refined with additional images, directly on the factory floor, until it segments classes perfectly.





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