تقسیم بندی تصویر یک گام مهم در فرآیندهای کنترل کیفیت خودکار است، شامل تقسیم یک تصویر به مناطق معنی دار برای شناسایی نقص ها یا ویژگی ها است. تعیین ارزش های آستانه مناسب برای تقسیم بندی دقیق ضروری است.

درک Thresholding در بخش تصویر

Thresholding یک تصویر در مقیاس خاکستری را به یک تصویر باینری با انتخاب یک مقدار برشی تبدیل می کند. Pixels بالاتر از آستانه به عنوان یک کلاس طبقه بندی می شود، در حالی که کسانی که زیر طبقه بندی شده اند به عنوان یک دیگر، این روش شناسایی اشیاء یا نقص را ساده می کند.

روش های تعیین ارزش های Threshold

چندین تکنیک را می توان برای انتخاب مقادیر آستانه مطلوب استفاده کرد، از جمله:

  • [[۱] [۱۰] روش [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱]] به طور خودکار آستانه را با حداکثر کردن تفاوت بین کلاس ها پیدا می کند.
  • حاشیه سازی تطبیقی: آستانه Calculates برای مناطق کوچک، مفید برای روشنایی ناهموار.
  • انتخاب انسان: Involves آستانه تنظیم بر اساس بازرسی بصری و تجربه.

عوامل موثر در نفوذ انتخاب Threshold

آستانه بهینه بستگی به عوامل مانند کنتراست تصویر، شرایط نور و نقص های خاص تشخیص داده شده دارد. تست آستانه های مختلف و تجزیه و تحلیل نتایج کمک می کند تا موثرترین ارزش را انتخاب کنند.

بهترین روش برای انتخاب Threshold

برای اطمینان از تقسیم بندی قابل اعتماد:

  • از مجموعه ای از تصاویر برای تست استفاده کنید.
  • روش های مختلفی را برای تأیید اثربخشی آستانه ترکیب کنید.
  • آستانه های تنظیم شده بر اساس بازخورد زمان واقعی در طول پردازش.