일반 이미지의 작은 세트는 이미지 입력, 정렬, 이미지 변형 및 후보 방법의 초기 검사를 지원할 수 있습니다. 실제 결함 탐지 성능이나 완전한 승인 범위에 대한 증거가 충분하지 않습니다. 실제 결함이 있는 샘플이 없으면 누락된 결함 결론을 확인되지 않은 것으로 표시합니다.
일반 샘플이 지원할 수 있는 것
형식, 선명도, 조명, 위치 변화 및 일반 질감을 확인하세요. 제공된 이미지에서 후보 방법 잘못된 경보도 관찰할 수 있습니다. 이러한 관찰 내용은 제공된 샘플에 적용됩니다. 이는 모든 적합 품목, 배치 또는 생산 기간에 대한 동작을 직접적으로 설정하지 않습니다.
추가 입력이 필요함
| 입력 | 목적 |
|---|---|
| 결함 클래스, 크기 및 결정 기준 | 감지해야 할 사항 정의 |
| 실제 불량 및 경계선 샘플 | 결함 범위 및 누락 확인 |
| 다양한 배치 및 일반 변형 | 적합 품목에 대한 허위 경보 확인 |
| 사용할 수 없는 이미지 및 정렬 실패 샘플 | 검토 필요 및 실패 상태 정의 |
| 독립적인 승인 데이터 및 조건 | 명시된 범위에 대한 승인 기록을 생성합니다. |
일반적인 교육만으로 결함 테스트가 필요하지 않습니까?
후보 이상 탐지 방법이 주로 정상 샘플을 대상으로 학습하는 경우에도 탐지 성능을 검증하려면 비즈니스 정의와 일치하는 실제 결함과 독립적인 데이터가 여전히 필요합니다. 합성 결함은 분석에 도움이 될 수 있습니다. 실제 결함이나 현장 조건을 모두 자동으로 대체하지는 않습니다.
불완전한 데이터로 시작하기
제품 유형, 이미징 조건 및 파일럿 목표를 먼저 제한하십시오. 샘플 간격 목록, 후보 경로 및 테스트 계획을 제공합니다. 확인된 내용과 확인되지 않은 범위를 별도로 기록합니다. 누락된 샘플이 공급된 후 합격 결론을 내립니다. 초기 시연은 완전한 검사 통과의 증거가 아닙니다.
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