정밀한 바운딩 박스로 눈에 보이는 결함이나 부품 누락 영역을 표시하세요. 공유 클래스와 속성으로 검사 결과를 구분합니다.
폴리곤이나 마스크로 불규칙한 손상을 표시하세요. 미세하거나 일부만 보이는 결함도 원래 재질의 질감과 대조해 경계를 검토합니다.
생산 이미지에 라벨을 붙여 모델에 중요한 객체, 영역, 상태를 알려 주는 작업입니다. Unitlab은 학습 및 평가 데이터셋을 위한 결함 위치 표시, 표면 분할, 이미지 수준의 상태 라벨을 지원합니다.
네. 검사 결과를 나타내는 이미지 속성을 정의하고 눈에 보이는 결함이 있는 곳에 도형을 추가하세요. 결함이 없는 예제의 규칙을 명확히 하면 검토자가 같은 기준을 적용할 수 있습니다.
눈에 보이는 긁힘, 균열, 찌그러짐, 부품 누락, 조립 문제, 포장 손상에 대한 클래스를 정의할 수 있습니다. 라벨링 체계는 실제 검사 목적과 이미지에서 관찰할 수 있는 내용을 반영해야 합니다.
결함 위치가 필요하면 박스를 사용하세요. 정확한 손상 영역이 필요하면 폴리곤이나 마스크를 사용합니다. 의도한 모델 출력과 결함 형태에 따라 적합한 라벨 유형을 선택합니다.
이 페이지는 개별 검사 이미지의 결함과 상태에 집중합니다. 공정 영상 데이터셋은 프레임에 따라 부품, 기계 상태, 조립 단계가 어떻게 변하는지 라벨링합니다.
작업 전에 공유 클래스, 구조화된 속성, 명확한 라벨링 지침을 정의하세요. 대표 예제와 맥락을 고려한 검토로 산업 비전 검사 데이터셋의 의견 차이를 해결합니다.
네. 이미지 어노테이션을 검토 및 재작업 단계로 보내세요. 검토자는 원본 데이터를 확인하고 라벨을 수정하며 추가 작업이 필요한 항목을 돌려보낼 수 있습니다.
네. 작업에 맥락이 필요하면 관련 검사 이미지, 공정 영상, 지원되는 센서 기록, 메모를 하나의 항목으로 묶으세요. 호환되는 뷰어에서 각 파일을 검토하고 검사 결과에 공유된 정의를 사용합니다.
라벨 유형에 적합한 지원 형식으로 검토된 이미지 어노테이션을 내보내세요. 데이터셋 버전으로 준비된 예제 중 어떤 항목이 학습 또는 평가 릴리스에 포함되는지 확인할 수 있습니다.
