Galeri görüntüleme sekmesi
Galeri görüntüleme sekmesi - Baskı ve denetim sürecine yapay zeka temelli yaklaşımın entegrasyonu
Bu bölümde, yapay zeka tabanlı hata sınıflandırmasının sürece nasıl entegre edildiği açıklanmaktadır.
Galeri sekmesindeki inceleme görünümünde, inceleme sırasında tespit edilen tüm şüpheli alanları görebilirsiniz. Sapmalar, ekranın sol tarafında toplanmaktadır (aşağıdaki şekilde (1) ile gösterilen kısım).
Sol üst köşede, hata sınıflarını içeren yeni filtre seçeneğini görebilirsiniz (aşağıdaki şekilde (2) ile gösterilen kısım).
Sol tarafta belirli bir sapmaya tıklarsanız, ekranın sağ tarafında yakınlaştırılmış ayrıntıları görürsünüz (aşağıdaki şekildeki (3)). Yakınlaştırılmış ayrıntıların altındaki metin, sapmanın grubu, boyutu ve diğer ayrıntıları hakkında bilgi verir (aşağıdaki şekildeki (4)).

| No | Açıklama |
|---|---|
| 1 |
Tüm sapmalar toplanmış |
| 2 |
Hata sınıfları içeren yeni filtre seçeneği |
| 3 |
1 seçili sapmanın yakınlaştırılmış ayrıntıları ekranın sol tarında görülüyor |
| 4 |
Seçilen sapmaya ait daha fazla ayrıntı, örneğin grup veya boyut |
Galeri - Genel bakışta ilgili olmayan hataların filtrelenmesi
Ön koşul: Filtre seçenekleri EyeC ProofRunner Sheetfed System Manual kapsamında tanımlanan ayarlara dayanır.
- Yalnızca belirli hata türlerine, örneğin noktasal hatalara odaklanmak istiyorsanız, “noktalar” gibi ilgili onay kutularını işaretleyin (önceki şekildeki (2) numaralı kısma bakın) ve “karakter” veya “çizgi” gibi alakasız olanların işaretini kaldırın.
→ Sadece nokta hataları genel bakışta görülür.
Galeri - Yanlış hata sınıflandırmalarının düzeltilmesi
Yapay zekanın öğrenme süreci devam eden bir süreç olduğundan, örneğin bir sapmanın yanlışlıkla toz olarak sınıflandırılmış olması durumunda, hataların sınıflandırmasını değiştirme imkânınız vardır.
- Sınıflandırma iletişim kutusunu açmak için, yeniden sınıflandırmak istediğiniz sapmaya sağ tıklayın.
- İletişim penceresinde, doğru sınıfın onay kutusunu işaretleyin; örneğin, malzeme.
→ Vereceğiniz izinle, geri bildiriminiz bir EyeC Servis teknisyeni tarafından toplanarak yapay zeka öğrenme sürecine dahil edilebilir.
