Học sâu để phân tích hình ảnh tự động

Phân đoạn hình ảnh được sử dụng để phân tích hình ảnh được chụp bằng kính hiển vi. Phân đoạn đề cập đến việc phân chia hình ảnh thành các khu vực cụ thể quan trọng cho việc phân tích và phân loại tiếp theo. Một khu vực như vậy có thể là khuyết tật hoặc nhiễm bẩn trên bề mặt của một linh kiện, cũng như việc phát hiện các lớp vật liệu khác nhau. Trong quá trình phân tích tiếp theo các hình ảnh và phân loại các khu vực được công nhận, bản thân các khu vực và ranh giới giữa các khu vực khác nhau được xem xét. Điều này cho phép phân phối kết quả chính xác và phát hiện lỗi.

Tuy nhiên, các phương pháp phân hình truyền thống, chẳng hạn như ngưỡng (phân tích giá trị xám), nhanh chóng đạt đến giới hạn của chúng.

Mức độ xám của các khu vực có thể khó phân biệt nếu chúng có màu sắc và độ sáng tương tự nhau. Người dùng cũng phải đối mặt với câu hỏi về các đặc điểm nào trong hình ảnh có liên quan, ví dụ: màu sắc, kết cấu hoặc cạnh, để xác định các đối tượng và khu vực trong hình ảnh.

Điều quan trọng là phải biết cách kết hợp các tính năng để khám phá các đối tượng và lớp học. Càng nhiều lớp được thêm vào khi xử lý một hình ảnh, nhiệm vụ càng trở nên phức tạp. Việc tìm kiếm các vết trầy xước trên màn hình cho các thiết bị điện cũng là một thách thức khó giải quyết với các phân tích dựa trên quy tắc - bởi vì mỗi vết trầy xước có kích thước khác nhau, có hình dạng riêng và có thể xảy ra trên toàn bộ bề mặt. Xử lý hình ảnh với học sâu là giải pháp phù hợp ở đây.