3.4 Ergebnisse

Abb. 84 Kandidatenauswahl - Ergebnisse

Auf dieser Seite wird das Ergebnis Ihrer Klassifizierung dargestellt. Eine gute Klassifizierung zeichnet sich durch einen klaren Unterschied im Prozentwert zwischen den abgelehnten und den akzeptierten Teilen aus (z. B. ein Ergebnis von 88.4% für gute Kandidaten und von 12.2% für schlechte Kandidaten). Der Prozentwert stellt die Wahrscheinlichkeit dar, dass ein erkanntes Teil mit dem Profil eines guten Kandidaten übereinstimmt.

Standardmässig ist der Schwellenwert auf 80% gesetzt, was bedeutet, dass die Teile mit einem Prozentwert unter 80% als schlechte Kandidaten (d. h. schlechte Ausrichtung) betrachtet und vom Algorithmus zurückgewiesen werden. Sie können den Prozent-Schwellenwert für Ihre spezielle Anwendung ändern, um zu vermeiden, dass schlecht ausgerichtete Teile als gute Kandidaten klassifiziert werden.

• Grüne Rechtecke: akzeptierte Kandidaten

• Rote Rechtecke: abgelehnte Kandidaten

Bemerkung

Bei der Anpassung des Schwellenwerts geht es oft darum, zwischen dem Risiko, gute Teile zurückzuweisen (false negatives) oder schlechte Teile zu akzeptieren (false positives) abzuwägen. Eine Erhöhung der Anzahl der klassifizierten Bilder kann die Robustheit des Algorithmus verbessern, wenn der Abstand zwischen guten und schlechten Kandidaten nicht signifikant ist.

Tipp

Sie können die Teile manuell auf dem Entnahmebereich verschieben und dann auf die Schaltfläche „EIN NEUES BILD AUFNEHMEN“ drücken, um ein neues Bild zu analysieren und zu prüfen, ob die Klassifizierung wie erwartet funktioniert.

Tipp

In der Ergebnistabelle können Sie die Teile nach dem Prozentwert in aufsteigender Reihenfolge sortieren. So können Sie schnell überprüfen, ob alle Teile oberhalb des Schwellenwerts die richtige Ausrichtung haben. Passen Sie den Schwellenwert nach Bedarf an, um sicherzustellen, dass nur gute Teile von grünen Rechtecken umgeben sind.