זיהוי פגם אוטומטי חיוני בייצור כדי להבטיח איכות המוצר ולהפחית זמן בדיקה.טכניקות דחיית השימוש משמשים בדרך כלל בעיבוד תמונה כדי להבחין אזורים פגומים מאזורים רגילים.

הבנה של Thresholding in Manufacturing

משיכת Threshold כרוכה להמיר תמונה אפורה לתוך תמונה בינארית על ידי בחירת ערך סף. פיקסלים מעל ערך זה מסווגים כאזורים פגומים, בעוד אלה להלן נחשבים נורמלי.

טכניקות להורדת Threshold

מספר שיטות סף משמשים ביישומים לייצור:

  • (ב) ,0) , עול מלכות: "הבא" (ב"ב) "ה', "ה'" (בראשית כ"ד)" (בראשית כ"ד)
  • (ב) ⁇ :0) , דחיית ריצוף: 1 ⁇ 1 קלקולטים לאזורים קטנים יותר המבוססים על מאפיינים מקומיים.
  • (ב) שיטת ה-FLT:0)Otsu: FLT:1evolveally קובעת סף אופטימלי על ידי מיקסום של השחלות בין-מעמד.

אופטימיזציה ל- Threshold Parameters

גילוי פגם יעיל דורש בחירת שיטת סף נכונה ו הפרמטרים כוונון.גורמים המשפיעים על אופטימיזציה כוללים תנאי תאורה, מרקמים משטח וסוגי פגם.בדיקה של סףים שונים והערכה של תוצאות מסייע לזהות את ההגדרות המתאימות ביותר.

הפרקטיקה הטובה ביותר ליישום

כדי לייעל את טכניקות סף:

  • השתמש בתמונות מדגם מייצגות לבדיקה.
  • התאמת סף מבוסס על תוצאות זיהוי.
  • שילוב של סף עם שיטות עיבוד תמונות אחרות עבור דיוק משופר.
  • פרמטר אוטומטי כוונון באמצעות אלגוריתמי למידת מכונה במידת האפשר.