هل يمكن لمجموعة صغيرة من الصور العادية أن تغطي قبول فحص العيوب

يمكن لمجموعة صغيرة من الصور العادية أن تدعم عمليات الفحص الأولية لإدخال الصور والمحاذاة وتنوع التصوير والأساليب المرشحة. لا يوجد دليل كافٍ على أداء الكشف عن العيوب الحقيقية أو تغطية القبول الكاملة. بدون عينات معيبة حقيقية، ضع علامة على استنتاجات العيوب المفقودة على أنها لم يتم التحقق منها.

ما هي العينات العادية التي يمكن أن تدعمها

تحقق من التنسيقات والحدة والإضاءة وتنوع الموقع والأنسجة العادية. يمكن أيضًا ملاحظة الإنذارات الكاذبة الخاصة بطريقة المرشح على الصور المرفقة. تنطبق هذه الملاحظات على العينات الموردة. وهي لا تحدد السلوك بشكل مباشر لكل صنف أو دفعة أو فترة إنتاج مطابقة.

المدخلات الإضافية اللازمة

هل التدريب العادي فقط يلغي الحاجة إلى اختبار العيوب؟

حتى عندما يتم تدريب طريقة الكشف عن الشذوذ المرشحة بشكل أساسي على عينات عادية، فإن العيوب الحقيقية التي تتوافق مع تعريفات الأعمال والبيانات المستقلة لا تزال ضرورية للتحقق من أداء الكشف. العيوب الاصطناعية يمكن أن تساعد في التحليل. فهي لا تحل محل جميع العيوب الحقيقية أو الظروف الميدانية تلقائيًا.

البدء ببيانات غير كاملة

حدد أنواع المنتجات وظروف التصوير والأهداف التجريبية أولاً. قم بتقديم قائمة عينة الفجوات ومسار المرشح وخطة الاختبار. سجل المحتوى الذي تم فحصه بشكل منفصل عن النطاق الذي لم يتم التحقق منه. وضع استنتاجات القبول بعد توفير العينات المفقودة. العرض التوضيحي الأولي ليس دليلاً على تصريح التفتيش الكامل.

الخدمات ذات الصلة: خوارزميات الرؤية وهندسة النماذج و استفسارات المشروع.