社内ＳＥの日常、インターフェース２０２６年１月号の続きを読む

私のパソコンでanomalibが動作するようになったので、サンプルで掲載されているグラインダーディスクの画像を学習させてみようと思います。
当たり前ですけど、すんなりとは動作しませんでした。

ソフトウエア環境が違うので、紹介されているsegmentation.yamlが動作しないので、自分なりに書き換えて動作させることが出来ました。
これで、実際に製品の画像を利用し、学習モデルが作れるようになりました。

検査に必要なプログラム、チャッピーを利用して作ることが出来ました。
チャッピーが作るプログラムを基本にして、正常に動作しない部分を修正する方法で、画像検査で必要な最低限の機能を作ったのです。

自主的な勉強で、ここまで出来たら上出来でしょう。
色々なエラーメッセージと出会うことがありましたが、エラーメッセージに書いてある文章は信用しないのがコツだと感じています。

anomalibで使う画像は、ｊｐｇに統一することさえ知っていれば、不思議なトラブルには遭遇しません。
あと、mask_dirを指定するとき、画像の枚数は指示された数しか使えないこと、NumPy booleanで始まるエラーメッセージでは理解出来ませんでした。

#社内ＳＥ #日常 #インターフェース #２０２６年１月号 #続き #パソコン #anomalib #動作 #サンプル #掲載 #グラインダーディスク #画像 #学習 #すんなりとは動作しません #ソフトウエア環境が違う #segmentation .yaml #動作しない #自分なりに書き換えて動作 #実際に製品の画像を利用 #学習モデルが作れる #検査に必要なプログラム #チャッピーを利用して作る #チャッピーが作るプログラムを基本 #正常に動作しない部分を修正する方法 #画像検査で必要な最低限の機能を作った #自主的な勉強 #ここまで出来たら上出来 #エラーメッセージ #出会う #エラーメッセージに書いてある文章は信用しないのがコツ #ｊｐｇに統一 #不思議なトラブルには遭遇しません #mask_dirを指定 #画像の枚数は指示された数しか使えない #NumPy #boolean #エラーメッセージでは理解出来ません