이미지 구분은 자동화된 품질 관리 프로세스의 중요한 단계입니다. 그것은 결함 또는 기능을 식별하는 의미있는 영역으로 이미지를 분할하는 것을 포함합니다. 적절한 임계값을 결정하는 것은 정확한 세그먼트에 필수적입니다.

Image Segmentation에 대한 위협 이해

스로치팅은 컷오프 값을 선택하여 그레이 스케일 이미지를 변환합니다. 위 픽셀은 1 개의 클래스로 분류되며, 그 아래는 다른 것으로 분류됩니다. 이 방법은 객체 또는 결함의 식별을 단순화합니다.

정의하는 방법 Threshold Values

몇몇 기술은 최선 임계값을 선정하기 위하여 사용될 수 있습니다:

  • Otsu's Method: 자동적으로 클래스 사이의 차이를 극대화함으로써 임계값을 찾습니다.
  • 적응형 스레딩: 작은 지역을위한 계산 문턱, 심지어 조명에 유용합니다.
  • 수상 선택: 시각 검사 및 경험에 따라 설정 임계값을 포함한다.

Factors Influencing Threshold 선택의 선택

최적의 임계 값은 이미지 대비, 조명 조건 및 특정 결함과 같은 요인에 따라 달라집니다. 다른 임계 값과 분석 결과를 테스트하면 가장 효과적인 가치를 선택하는 데 도움이됩니다.

위협의 가장 좋은 연습

믿을 수 있는 세그먼트를 지키기 위하여:

  • 테스트에 대한 이미지의 대표 세트를 사용합니다.
  • 임계값을 검증하는 여러 가지 방법을 결합합니다.
  • 처리 중에 실시간 피드백을 기반으로 하는 임계값을 조정합니다.