色柄センサーとは部品や材料の色柄(色彩・模様・質感・光沢・透明度等の視覚的な特徴)を高精度に判別するセンサーです
1. 表示内容
| カテゴリ | |
|---|---|
| 番号 | 名前 |
| 1 | XX |
| ： | ： |
| M | YY |
| 判定基準 | ||||
|---|---|---|---|---|
| 特徴量[1] | ・・ | 特徴量[N] | ||
| 平均 | 分散 | ・・ | 平均 | 分散 |
| 0.000 | 0.000 | ・・ | 0.000 | 0.000 |
| ： | ： | ： | ： | ： |
| 0.000 | 0.000 | ・・ | 0.000 | 0.000 |
| サンプル | |||
|---|---|---|---|
| 特徴量[1] | ・・ | 特徴量[N] | サンプルがカテゴリに所属する確率 |
| 0.000 | ・・ | 0.000 | |
| 特徴量がカテゴリに所属する確率 | |||
| 0.000% | ・・ | 0.000% | 0.000% |
| ： | ： | ： | ： |
| 0.000% | ・・ | 0.000% | 0.000% |
2. 表示項目の説明
| 番号 | 表示項目 | 説明 |
|---|---|---|
| 10 | カテゴリ | 個々のカテゴリの通し番号と名前を表示します。 |
| 20 | 判定基準 | 「基準サンプル」に対して「教示」を行うことで得られた「判定基準データ」に含まれる、個々の特徴量の平均値・分散値を、個々のカテゴリ（10）ごとに表示します。 |
| 30 | サンプル | |
| 31 | 特徴量 | 「検証対象サンプル」に対して「検査」を行って得られた「サンプルデータ」に含まれる、個々の特徴量の値を表示します。 |
| 32 | 特徴量がカテゴリに所属する確率 | 特徴量（31）が、判定基準の平均値・分散値（20）で決まるガウス分布に従っていると考えられる確率を求め、カテゴリ（10）ごとに表示します。 |
| 33 | サンプルカテゴリに所属する確率 | 特徴量（31）が、カテゴリ（10）に属する確率（32）をすべて掛け合わせ、合計が100％になるように正規化して表示します。 |
