การ แบ่ง แยก รูป ภาพ เป็น ขั้น ตอน สําคัญ ใน กระบวนการ ควบคุม คุณภาพ อัตโนมัติ.

การ ควบคุม ความ เข้าใจ

การหาจุดบนเส้นตาราง: การเปลี่ยนภาพระดับสีเทาเป็นภาพไบนารี โดยการเลือกค่าภาพแบบตัดออก พิกเซลที่อยู่ด้านบนสุดจะถูกจําแนกเป็นหนึ่งคลาส ในขณะที่ภาพด้านล่างนี้ถูกจัดเป็นอีกภาพหนึ่ง โดยวิธีการนี้จะทําให้การระบุวัตถุหรือข้อบกพร่องง่ายขึ้น

วิธี การ ต่าง ๆ ที่ จะ ระบุ ค่า นิยม ที่ ยึด ถือ ไว้

เทคนิค หลาย อย่าง สามารถ ใช้ เพื่อ เลือก วิธี การ เอื้อม แขน หรือ ขา กรรไกร ที่ เหมาะ ที่ สุด รวม ถึง:

  • [FLT: 0] วิธีของ Otsu: หาขีดจํากัดโดยอัตโนมัติ โดยเพิ่มความแปรผันระหว่างชั้นเรียน
  • [FLT: 0] Adappive Treshologing: คํานวณขีดจํากัดของภูมิภาคขนาดเล็ก มีประโยชน์สําหรับการส่องแสงไม่สม่ําเสมอ
  • [FLT: 0] การคัดเลือกแบบแมนตาล็อก : Involves การตั้งค่าการวางแผงตามการตรวจสอบและประสบการณ์

ปัจจัย ต่าง ๆ

การ ทดสอบ ธรณี และ การ วิเคราะห์ ผล ต่าง ๆ ช่วย ใน การ เลือก คุณค่า ที่ ได้ ผล ที่ สุด.

การ ฝึก อบรม ที่ ดี ที่ สุด สําหรับ การ เลือก แบบ เกลียว

เพื่อยืนยันการแบ่งส่วนที่เชื่อถือได้

  • ใช้ชุดภาพสําหรับทดสอบตัวแสดงภาพ
  • รวมวิธีการหลาย ๆ วิธี เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพการเข้าสู่ระบบ
  • ปรับขีดจํากัดตามผลตอบรับในเรียลไทม์ระหว่างการประมวลผล