La segmentation des images est une étape cruciale des processus automatisés de contrôle de la qualité. Elle consiste à diviser une image en régions significatives pour identifier les défauts ou les caractéristiques.

Comprendre la limitation de la segmentation des images

Thresholding convertit une image à échelle grise en image binaire en sélectionnant une valeur seuil. Les pixels au-dessus du seuil sont classés comme une classe, tandis que ceux ci-dessous sont classés comme une autre. Cette méthode simplifie l'identification des objets ou des défauts.

Méthodes de détermination des valeurs seuils

Plusieurs techniques peuvent être utilisées pour sélectionner des valeurs seuils optimales, notamment :

  • Méthode d'Otsu :[ Détermine automatiquement le seuil en maximisant la variance entre les classes.
  • Thresholding adaptive:[ Calcule les seuils pour les petites régions, utiles pour l'éclairage inégal.
  • Sélection manuelle:[ Il s'agit de fixer des seuils basés sur l'inspection visuelle et l'expérience.

Facteurs influant sur le choix des seuils

Le seuil optimal dépend de facteurs tels que le contraste d'image, les conditions d'éclairage et les défauts spécifiques détectés. L'essai de différents seuils et l'analyse des résultats aident à choisir la valeur la plus efficace.

Meilleures pratiques pour la sélection des seuils

Pour assurer une segmentation fiable:

  • Utilisez un ensemble représentatif d'images pour tester.
  • Combiner plusieurs méthodes pour vérifier l'efficacité du seuil.
  • Ajuster les seuils en fonction des retours en temps réel au cours du traitement.