Küçük bir normal görüntü seti, görüntü girişi, hizalama, görüntüleme varyasyonu ve aday yöntemlerin ilk kontrollerini destekleyebilir. Gerçek kusur tespit performansının veya tam kabul kapsamının yeterli kanıtı değildir. Gerçek kusurlu numuneler olmadan gözden kaçan kusur sonuçlarını doğrulanmamış olarak işaretleyin.

Normal örneklerin destekleyebildiği şeyler

Formatları, keskinliği, aydınlatmayı, konum değişimini ve normal dokuları kontrol edin. Sağlanan görüntülerde aday yöntem yanlış alarmları da gözlemlenebilir. Bu gözlemler sağlanan numuneler için geçerlidir. Her uygun ürün, parti veya üretim periyodu için doğrudan davranış oluşturmazlar.

Ek girdiler gerekli

Giriş Amaç
Kusur sınıfları, boyutları ve karar kriterleri Neyin tespit edilmesi gerektiğini tanımlayın
Gerçek kusurlu ve sınırda örnekler Kusur kapsamını ve gözden kaçırılanları kontrol edin
Farklı partiler ve normal varyasyon Uyumlu öğelerdeki yanlış alarmları kontrol edin
Kullanılamayan görüntüler ve hizalama hatası örnekleri İnceleme gerekliliğini ve hata durumlarını tanımlayın
Bağımsız kabul verileri ve koşulları Belirtilen kapsam için kabul kayıtlarını üretin

Yalnızca normal eğitim, kusur testi ihtiyacını ortadan kaldırır mı?

Bir aday anormallik tespit yöntemi esas olarak normal numuneler üzerinde eğitilse bile, tespit performansını doğrulamak için iş tanımlarıyla eşleşen gerçek kusurlara ve bağımsız verilere ihtiyaç duyulur. Sentetik kusurlar analize yardımcı olabilir. Otomatik olarak tüm gerçek kusurların veya saha koşullarının yerini almazlar.

Eksik verilerle başlama

Öncelikle ürün türlerini, görüntüleme koşullarını ve pilot hedefleri sınırlayın. Bir örnek boşluk listesi, aday rotası ve test planı sunun. Kontrol edilen içeriği doğrulanmamış kapsamdan ayrı olarak kaydedin. Eksik numuneler temin edildikten sonra kabul sonuçlarının oluşturulması. İlk gösterim, tam bir denetim geçişinin kanıtı değildir.

İlgili hizmetler: görme algoritmaları ve model mühendisliği Ve proje soruları.