자동 결함 검출은 제품 품질을 보장하고 검사 시간을 감소시키기 위하여 제조에서 근본적입니다. 위협 기술은 정상적인 지구에서 불완전한 지역을 구별하기 위하여 이미지 가공에서 통용됩니다. 이 기술을 최적화해서 탐지 정확도 및 효율성을 개량합니다.

제조에 대한 위협 이해

임계 값 선택하여 회색눈 이미지를 변환하는 것은 임계값을 선택하여 이진 이미지로 변환하는 것입니다. 이 값의 픽셀은 결함 영역으로 분류되며, 아래는 정상으로 간주됩니다. Proper 임계 값 선택은 정확한 결함 식별에 중요합니다.

일반적인 위협 기술

몇몇 문턱 방법은 제조 신청에서 이용됩니다:

  • Global Thresholding: 전체 이미지의 단일 임계값을 사용합니다.
  • 적응형 위협: 지역 이미지 특성에 따라 더 작은 지역을 위한 문턱을 계산합니다.
  • Otsu's Method: 자동적으로 인터 클래스 가변을 극대화하여 최적의 임계값을 결정한다.

최적화된 Thresholding 매개 변수

효과적인 결함 검출은 적당한 문턱 방법 및 조정 모수를 선정하는 요구합니다. 요인은 최적화를 포함합니다 점화 조건, 표면 짜임새 및 결점 유형 포함합니다. 다른 문턱을 시험하고 결과를 뚫는 것은 가장 적당한 조정을 확인할 것을 돕습니다.

구현을위한 모범 사례

임계 기술을 최적화하려면:

  • 테스트에 대한 대표 샘플 이미지를 사용합니다.
  • 검출 결과를 기반으로 임계값을 조정합니다.
  • 향상된 정확도를 위한 다른 이미지 처리 방법과 결합합니다.
  • Automate 매개변수 tuning using machine 학습 알고리즘 when possible.