Việc phát hiện khuyết tật tự động là thiết yếu để đảm bảo chất lượng sản phẩm và giảm thời gian thanh tra.

Hiểu về việc sản xuất

Việc kẹp bao gồm chuyển đổi ảnh mức xám thành ảnh nhị phân bằng cách chọn giá trị ngưỡng. Điểm ảnh bên trên giá trị được phân loại là vùng khuyết tật, còn những ảnh bên dưới được xem là bình thường. Việc lựa chọn đúng là quan trọng để nhận diện lỗi chính xác.

Những kỹ thuật công nghệ thông thường

Một số phương pháp ngưỡng được dùng trong các ứng dụng sản xuất:

  • Đang dùng một ngưỡng duy nhất cho toàn bộ ảnh.
  • Mô phỏng thích nghi: tính toán các ngưỡng cho vùng nhỏ hơn dựa trên các tính năng ảnh cục bộ.
  • Phương pháp của Otsu:) Tự động xác định một ngưỡng tối ưu bằng cách tối đa hóa sự biến đổi giữa các hạng.

Tô sáng tham số gieo

Phát hiện khuyết tật hiệu quả đòi hỏi phải chọn phương pháp ngưỡng đúng và chỉnh sửa tham số. Các yếu tố ảnh hưởng tối ưu hóa bao gồm điều kiện ánh sáng, kết cấu bề mặt và loại khuyết tật. Kiểm tra các ngưỡng và đánh giá kết quả giúp xác định những thiết lập thích hợp nhất.

Những thực hành tốt nhất để làm vui lòng

Để tối ưu hóa kỹ thuật ngưỡng:

  • Dùng hình mẫu đại diện để thử ra.
  • Điều chỉnh ngưỡng lặp lại dựa trên kết quả phát hiện.
  • Kết hợp ngưỡng với các phương pháp xử lý ảnh khác để tăng độ chính xác.
  • Tự động chỉnh sửa tham số bằng cách sử dụng máy học thuật toán khi có thể.