Một tập hợp nhỏ các hình ảnh bình thường có thể bao gồm việc chấp nhận kiểm tra lỗi không

Một tập hợp nhỏ các hình ảnh bình thường có thể hỗ trợ kiểm tra ban đầu về đầu vào hình ảnh, căn chỉnh, biến thể hình ảnh và các phương pháp ứng cử viên. Không có đủ bằng chứng về hiệu suất phát hiện lỗi thực tế hoặc phạm vi chấp nhận hoàn chỉnh. Nếu không có mẫu bị lỗi thực sự, hãy đánh dấu các kết luận về lỗi bị bỏ sót là chưa được xác minh.

Những mẫu bình thường có thể hỗ trợ

Kiểm tra định dạng, độ sắc nét, ánh sáng, sự thay đổi vị trí và kết cấu bình thường. Cảnh báo sai về phương pháp ứng viên cũng có thể được quan sát trên các hình ảnh được cung cấp. Những quan sát đó áp dụng cho các mẫu được cung cấp. Họ không trực tiếp thiết lập hành vi cho từng hạng mục, lô hàng hoặc giai đoạn sản xuất phù hợp.

Cần thêm đầu vào

Việc đào tạo chỉ thông thường có loại bỏ nhu cầu kiểm tra lỗi không

Ngay cả khi phương pháp phát hiện bất thường ứng viên chủ yếu huấn luyện trên các mẫu thông thường, các lỗi thực sự phù hợp với định nghĩa kinh doanh và dữ liệu độc lập vẫn cần thiết để xác minh hiệu suất phát hiện. Khiếm khuyết tổng hợp có thể hỗ trợ phân tích. Chúng không tự động thay thế tất cả các khiếm khuyết thực tế hoặc các điều kiện hiện trường.

Bắt đầu với dữ liệu không đầy đủ

Trước tiên, hãy giới hạn loại sản phẩm, điều kiện chụp ảnh và mục tiêu thí điểm. Cung cấp danh sách khoảng trống mẫu, lộ trình ứng viên và kế hoạch kiểm tra. Ghi lại nội dung đã kiểm tra riêng biệt với phạm vi chưa được xác minh. Đưa ra kết luận chấp nhận sau khi cung cấp các mẫu còn thiếu. Sự chứng minh ban đầu không phải là bằng chứng của việc vượt qua kiểm tra hoàn chỉnh.

Các dịch vụ liên quan: thuật toán tầm nhìn và kỹ thuật mô hình Và yêu cầu dự án.