3.4 Résultats

Fig. 84 Sélection des candidats - Résultats

Cette page présente les résultats de votre classification. Une classification réussie est indiquée par une nette différence de score entre les pièces acceptées et les pièces rejetées. Par exemple, les bons candidats peuvent avoir un score de 88,4 %, tandis que les mauvais candidats ont un score de 12,2 %. Ce score représente la probabilité qu’une pièce détectée corresponde au profil d’un bon candidat.

Par défaut, le seuil est fixé à 80 %, ce qui signifie que les pièces dont le score est inférieur à 80 % seront considérées comme mauvais candidats (c’est-à-dire mal orientés) et seront rejetées par l’algorithme. Vous pouvez ajuster ce seuil pour qu’il corresponde mieux à votre application et ainsi éviter de classer à tort des pièces mal orientées comme de bons candidats.

• Rectangles verts : candidats acceptés

• Rectangles rouges : candidats rejetés

Remarque

L’ajustement du seuil implique souvent de trouver un équilibre entre le risque de rejeter de bonnes pièces (faux négatifs) et d’accepter de mauvaises pièces (faux positifs). L’augmentation du nombre d’images classées peut améliorer la robustesse de l’algorithme si l’écart entre les bons et les mauvais candidats n’est pas important.

Conseil

Vous pouvez déplacer manuellement les pièces sur la zone de dégagement, puis appuyer sur le bouton Acquérir une nouvelle image pour analyser une nouvelle image et vérifier si la classification fonctionne bien.

Conseil

Dans le tableau des résultats, vous pouvez trier les pièces par ordre croissant de score et ainsi vérifier facilement que toutes les pièces ayant un score supérieur au seuil sont bien orientées dans le sens souhaité. Ajustez le seuil de manière à ce que seules les bonnes pièces soient entourées d’un rectangle vert.