3.4 結果

このページでは分類結果が表示されます。分類が成功している場合、適当品と不適当品のスコアに明確な差があります。たとえば、適当品の候補が 88.4%、不適当品が 12.2% のように表示されます。このスコアは、検出された部品が適当品の特徴にどれだけ一致しているかを示す確率です。

デフォルトではスコアのしきい値は 80% に設定されており、これを下回る部品は **不適当な候補**（つまり向き悪い）とみなされ、アルゴリズムによって除外されます。用途に応じてこのしきい値を調整することで、誤って不適当な向きの部品を適当な候補と判断するのを防げます。

注釈

しきい値の調整では、適当な部品を誤って除外するリスク（偽陰性）と、不適当な部品を誤って受け入れるリスク（偽陽性）のバランスが関係してきます。適当な候補と不適当な候補品のスコア差が小さい場合は、分類済み画像の数を増やすことでアルゴリズムの頑健性を高めることができます。

ヒント

ピッキングエリア上の部品を手動で動かし、新しい画像を取得する を押すことで、新たな画像を解析し、分類が正しく機能しているか確認できます。

ヒント

結果テーブルでは、スコアの昇順で部品を並べ替えることができます。これにより、しきい値以上の部品が正しい向きか素早く確認できます。必要に応じてしきい値を調整し、適当な部品のみが緑の枠で囲まれるようにしてください。