Teilezählung: KI-Ablauf mit Zählbelegen

Prüfaufgabe

Mit Graubild, Segmentierung, Eignungsfilter und exakter Zählregel beginnen. Im hypothetischen 3-Teile-Tablett bleibt Soll 3 beim Abstimmen erhalten. KI darf Segmentierung oder Flächenfilter vorschlagen, aber ohne separat geprüfte Erkennung keine Region zu mehreren physischen Teilen erklären. Einzelregionen der Summe prüfen.

Voraussetzungen und Kontrollmuster

Sollanzahl und Definition eines physischen Teils festlegen. Korrekt gefüllte, unterfüllte und sich berührende Muster mit unabhängig gezählten Antworten vorbereiten. Die Basis zählt getrennte zusammenhängende Regionen, keine verborgenen Objekte. Eine Region kann mehrere anliegende Teile enthalten; ein glänzendes Teil kann mehrere Regionen erzeugen. Diese Grenzen vor der Zählschwelle in der Musterdefinition festhalten.

Kameraroute auswählen

Eine Flächenkamera einsetzen, wenn das gesamte Tablett in ein getriggertes Bild passt. Monochrom für Silhouettenkontrast, Farbe nur bei echter Farbanforderung. Bewegung bei Zuführung verlangt bestätigte Global-Shutter-Zeitsteuerung oder eine ruhende Aufnahme. Zeilenaufnahme braucht Bewegungsrekonstruktion und verbessert ein stationäres Tablett nicht automatisch.

Kontrollierten Versuch durchführen

Vor KI-Vorschlägen die kleinste beobachtbare Basis aufbauen. Originalbild, Prüfregion, Sollantwort und Laufzeitidentität fixieren; Zwischenergebnisse statt nur der Endanzeige prüfen. Der aktuelle Deyi Vision Ansatz vergleicht Ablaufkandidaten auf versionierten Entwicklungsdaten. Ein KI-Vorschlag bleibt ein prüfbarer Vorschlag, keine vom Bediener genehmigte Toleranz und keine validierte physische Messung.

1. Rohbilder und unabhängig gezählte Antworten sichern.
2. Geeignete Regionen der Basismaske prüfen.
3. Einen Segmentierungsparameter im Kandidaten ändern.
4. Exakte Zahlen vergleichen und Berührungsfälle zur Prüfung erhalten.

Belege protokollieren

Soll, Vorhersage und Differenz für jedes beantwortete Bild protokollieren. Exakte Treffer von absolutem Zählfehler trennen. Unbeantwortete und Prüffälle sichtbar halten; Ausschluss ändert die Ergebnisaussage.

Vergleich je Tablett: physische Antwort, Basiszahl, Kandidatenzahl und Beitragsregionen erhalten. Fehler ist Vorhersage minus unabhängige Menge, Betrag ist richtungslos; Vorzeichen ebenfalls sichern, da Über- und Unterzählung andere Ursachen haben. Besserer mittlerer Betrag kann einen Fehlfüllungsdurchschlupf einführen. Ereignis ausdrücklich nennen statt aggregieren. Überlappung und unbeantwortete Muster mit Gültigkeit und Abdeckung zeigen. Grenzen der getrennten Regionsannahme offenlegen.

Fehlerfälle eingrenzen

Zwei fehlende Teile und zwei Artefakte ergeben dieselbe Summe. Einzelregionen belegen. Modellvorschläge brauchen genehmigte Abhängigkeiten und reale Musterprüfung; ein Modellname beweist keine Zählfähigkeit.

Unabhängig validieren

Unveränderte Basis und einen Kandidaten auf denselben Entwicklungsmustern vergleichen. Fehler und unklare Ergebnisse im Nenner behalten. Schwierige Bilder in eine begrenzte Prüfsammlung aufnehmen; vorhergesagte Etiketten bleiben bis zur menschlichen Prüfung unbestätigt. Benötigt ein Modell einen lokalen Dienst oder genehmigte Bildübertragung, muss eine fehlende Fähigkeit die Ausführung stoppen statt verdeckt das Backend zu wechseln.

Auf zurückgehaltenen Tabletts jede Region und Unterfüllung prüfen. Richtige Summe entschuldigt keine falschen Einzelerkennungen.

Neues Erkennungsverfahren von Parameteredit trennen. Ausführbaren Knoten, feste Modelldateien, Vorverarbeitung und Ausgabekonvention bestätigen. Box oder Maske braucht physische Teiledefinition vor Zählen. Vorhersagelabel bleiben unbestätigt; Auslassung, Doppelung und Überlappung im Original prüfen. Gleiche unabhängige Mengen wie Basis nutzen, Fehler erhalten. Keine Abnahme vom alten Graph auf Modell oder Kandidatenidentität auf Paket übertragen. Erst mit Einzelregionen und Folgen Route fixieren. Unangetastete Tabletts bleiben für Abnahme nötig, besonders für problematische Präsentation.

Technische Übergabe fortsetzen

Graph, Parameter, Abhängigkeiten und Entwicklungsvergleich sichern. Unabhängige Abnahmeantworten der KI-Abstimmung nicht zugänglich machen. Ein Prüfexport liefert Belege zur Durchsicht, aber kein vollständiges ausführbares Freigabepaket und keinen Genehmigungsnachweis. Browserausführung, Cloud-Modellqualität und Aktivierung eines ausführbaren Pakets benötigen jeweils eigene verifizierte Fähigkeiten.

Originalbild und Ergebnisprotokoll gemeinsam sichern.