Servizi di segmentazione delle immagini e algoritmi di analisi delle particelle
Per le attività di estrazione di particelle, blob, regioni e contorni, fornisce la valutazione dei campioni e l'adattamento del progetto per la segmentazione della soglia, i domini connessi, la separazione dell'adesione, il clustering, l'elaborazione dello scheletro e dei confini. I risultati della segmentazione possono continuare a essere utilizzati per il conteggio, le dimensioni, la morfologia e le analisi statistiche.
Oggetti applicabili e attività di analisi
Ideale per attività di immagine in cui il target e lo sfondo presentano differenze sfruttabili in scala di grigi, colore, struttura o geometria, come polveri e particelle, aree microscopiche, fori e macchie, aree rivestite, fibre ed estrazione generale del primo piano.
- Genera maschere binarie o multi-regione, registrando soglie e parametri di preelaborazione.
- Estrai regioni, aree, posizioni, geometrie circoscritte e contorni connessi.
- Separazione di semi e spartiacque di oggetti adiacenti o coesi.
- Estrai scheletri, percorsi, campi di distanza e candidati al confine.
- Organizza i target candidati utilizzando il rilevamento dei blob o il clustering di densità.
- Conteggi dell'output, distribuzioni delle dimensioni e aree anomale secondo regole esplicite.
Quando l'attività prevede una categoria di difetto o un giudizio semantico, è possibile aggiungere regole o modelli di apprendimento basati sulla segmentazione universale e confermare dati di addestramento, etichette, autorizzazioni di peso e verifica del prodotto target.
Input, output e calibro statistico
| progetto | Contenuto principale | Servono regole fisse |
|---|---|---|
| immagine in ingresso | Immagini in scala di grigi, a colori o multicanale confermate | Profondità di bit, compressione, ridimensionamento dei pixel, ROI e preelaborazione |
| Risultati della segmentazione | Maschere binarie o di etichette, soglie, stati di qualità | Definizione del prospect, attribuzione dei confini e condizioni di indecidibilità |
| risultato dell'oggetto | Domini connessi, posizioni, aree, contorni e forme | Regole di connettività, area minima, elaborazione degli oggetti di confine |
| Separazione dell'adesione | Semi, regioni di istanza e stati distaccati | Regole di suddivisione eccessiva, suddivisione insufficiente e unione |
| Risultati statistici | Conteggio, distribuzione dimensionale, proporzione e registrazioni anomale | Denominatori statistici, unità, oggetti troncati e oggetti ripetuti |
Se sono richieste dimensioni fisiche, deve essere fornita la scala o la calibrazione; se è richiesta la determinazione della conformità, devono essere fornite le specifiche del prodotto, i contrassegni di riferimento e i campioni di confine. L'interfaccia risultante dovrebbe preservare la maschera o i profili rivedibili, le versioni dei parametri e i motivi degli errori.
Percorso tecnico e punti chiave per la selezione
| itinerario | condizioni adeguate | Principali limitazioni |
|---|---|---|
| Soglie globali e locali | La distribuzione in scala di grigi o il contrasto locale possono distinguere | Le modifiche all'illuminazione, allo sfondo e alla scala possono alterare i risultati |
| Domini connessi ed elaborazione morfologica | È disponibile una maschera binaria | Le categorie di oggetti e le regole di filtro devono essere definite separatamente |
| Campo di distanza e spartiacque | È disponibile un picco o un seme di distanza per l'oggetto | La qualità dei semi determina la sovrapartizione e la sottopartizione |
| Analisi dello scheletro e del percorso | È possibile estrarre strutture allungate o confini ordinati | Spaccature, rumore e rotture richiedono un trattamento specializzato |
| Rilevamento di spot e clustering di densità | Scala e densità definibili | Le modifiche ai parametri influenzeranno il numero di target e raggruppamenti |
| Segmentazione per regione, colore e energia | Sono disponibili segnali di primo piano, colori o energie dell'area | Sensibile all'inizializzazione, allo spazio colore e alle condizioni al contorno |
Il processo tipico è: ispezione della qualità dell'immagine → preelaborazione a colori o in scala di grigi → segmentazione dei candidati → elaborazione della morfologia e dell'adesione → screening degli oggetti → dimensioni e statistiche → risultati, maschere e output dello stato.
Requisiti per campioni e immagini
I dati rappresentativi dovrebbero coprire la dimensione del target, la densità, il colore o la scala di grigi, lo sfondo, l'illuminazione, la messa a fuoco, la contaminazione, le aderenze, le occlusioni e i bordi del campo e includere campioni normali, borderline e guasti.
L'immagine originale deve conservare la profondità di bit e le informazioni di acquisizione. Le attività di microscopia o ad alto ingrandimento dovrebbero tenere conto della scala dei pixel, della profondità di campo, degli effetti della diapositiva o del contenitore; le attività online dovrebbero tenere conto del motion blur, dell'attivazione, della velocità del nastro e dell'esposizione della fotocamera.
L'annotazione di riferimento dovrebbe spiegare la definizione dell'oggetto, le regole di delimitazione, come vengono contati gli oggetti incollati e se gli oggetti troncati sono inclusi nelle statistiche. Le differenze di etichettatura tra persone diverse o le diverse regole devono essere affrontate prima dell'accettazione.
Modalità di verifica e condizioni applicabili
Il progetto utilizza dati di annotazione convalidati per verificare separatamente la segmentazione dei pixel, la corrispondenza degli oggetti, il conteggio, le dimensioni, la separazione dell'adesione e la gestione degli errori. Le categorie di prodotti, i tipi di difetti e le determinazioni di conformità sono definiti individualmente in base alle regole del cliente.
La dimensione rilevabile, l'errore di conteggio, la segmentazione IoU, l'effetto di separazione dell'adesione e il ritmo di elaborazione vengono testati su imaging concordato, campioni reali e piattaforme target e vengono registrati in base ai calibri a livello di oggetto, pixel o immagine.
Implementazione e consegna del progetto
- Conferma oggetto statistico: Definisci primi piani, oggetti, dimensioni, colla, confini e regole indecidibili.
- Campione e linea di base etichettata: Dati rappresentativi fissi, annotazioni e indicatori di riferimento e percorsi tecnici di segmentazione confrontati.
- Adattamento software e interfaccia: Accesso completo alle immagini, ricetta dei parametri, output di maschere e oggetti, stato, registro ed esportazione.
- Accettazione dati indipendente: Coprire la densità, le dimensioni, lo sfondo e i cambiamenti anomali, registrare la segmentazione, il conteggio, il consumo di tempo e i risultati dei guasti.
I risultati finali possono includere programmi o librerie di algoritmi, configurazioni, descrizioni di interfacce, maschere revisionabili, rapporti di verifica e note di rilascio. L'ottica della fotocamera, la preparazione dei campioni, la produzione di annotazioni, la formazione sul modello di apprendimento e l'approvvigionamento di hardware vengono eseguiti nell'ambito confermato.
Metodo di accettazione
| Compiti di accettazione | Indicatori opzionali | Il calibro deve essere chiaro |
|---|---|---|
| segmentazione | IoU, Dadi, precisione dei pixel e richiamo | Categorie, aree da ignorare, tolleranze di confine e gerarchie statistiche |
| Oggetti e conteggio | Precisione dell'oggetto, richiamo, errore di conteggio | Abbina soglie, incolla, tronca e oggetti duplicati |
| Dimensioni e distribuzione | Errore dimensionale, differenze di distribuzione e frequenza di campionamento effettiva | Calibrazione, definizioni di oggetti, unità e metodi di riferimento |
| Gestione dei guasti | Campioni non mirati, di bassa qualità, eccessivamente densi, occlusi e fuori range | Stato di rifiuto, revisione manuale e se inserire statistiche |
| Prestazioni di corsa | Consumo di tempo per frame singolo e batch, memoria e velocità di aggiornamento dei risultati | Risoluzione, piattaforma, composizione dei compiti e concorrenza |
Gli indicatori vengono selezionati in base al rischio del prodotto e non richiedono che tutti i progetti applichino meccanicamente lo stesso insieme di valori. Le metriche a livello di oggetto, a livello di pixel e a livello di immagine non possono essere combinate.
Autorizzazione, manutenzione e modifiche
Le licenze di esecuzione possono essere concordate in base al dispositivo, allo scenario, alla famiglia di prodotti e alla versione di configurazione. La scena originale viene ottimizzata utilizzando campioni rappresentativi appena aggiunti per eseguire la regressione delle versioni vecchia e nuova e la versione aggiornata viene rilasciata dopo aver superato la verifica concordata.
La modifica dell'illuminazione, dell'ingrandimento, della fotocamera, dello sfondo, della categoria target, del calibro statistico o della famiglia di prodotti può influire sulla segmentazione e richiedere modifiche nella valutazione. La formazione iniziale del modello, l'annotazione in blocco e le nuove categorie di difetti sono elencate separatamente nel contratto.
Domande frequenti
È possibile contare con precisione le particelle quando sono attaccate insieme?
Dipende dal grado di adesione, dalla risoluzione dell'immagine e dai semi disponibili. Possono essere valutati metodi di spartiacque o di campo a distanza; gli oggetti gravemente occlusi e indistinguibili richiedono un'imaging migliore o ulteriori vincoli di separazione.
È possibile determinare la precisione fornendo solo poche immagini?
non può. Un piccolo numero di immagini campione può essere utilizzato per uno screening preliminare della fattibilità. L'accuratezza e gli errori di conteggio devono coprire le modifiche normali, i campioni limite e le condizioni di guasto e utilizzare statistiche di dati di annotazione indipendenti.
È necessario addestrare un modello di deep learning?
Non deve essere adottato in modo uniforme. Quando la scala di grigi, il colore e la forma sono stabili, è possibile valutare innanzitutto la segmentazione tradizionale; se la differenza tra l'obiettivo e lo sfondo è complessa o la semantica della categoria è importante, confermare i dati di addestramento, l'autorizzazione del peso e il percorso del modello di apprendimento.
L’output può essere utilizzato direttamente come giudizio di qualità?
È possibile accedere al giudizio di qualità solo dopo che le specifiche del prodotto, il calibro del giudizio, la calibrazione e gli indicatori di accettazione sono chiari. I risultati della segmentazione generica non costituiscono di per sé conclusioni positive o negative.
Invia campioni e condizioni dell'attrezzatura per chiarire l'ambito di sviluppo e consegna
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Descrivi l'oggetto dell'attività, l'immagine o il video originale, gli indicatori di destinazione, la piattaforma del dispositivo, l'interfaccia e la situazione campione.
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