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どうやってOK判定しているの?

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よくそういう質問をされます。

 

回答としては、下記となります。

Step1. 事前に複数の良品を覚える。

一画素ごとの持つ輝度(濃さ)を統計処理(平均±3σ)して、上限下限が決まる。

-3σの積み上げが下限画像で、+3σの積み上げが上限画像

この範囲内に入っているものがOKで、範囲外にあるものがNG候補

Step2. NG候補の輝度と面積を再評価

現物のNG基準に基づいて、NG候補を本当にNGとするのかOKとするのか限度を決定

Step3. 検査対象物を検査

OKがNGとなるようであれば、Step1又は2に戻る

以上です。

 

補足すると、

OKからのアプローチ

この方法で、NGが流出するリスクはありません。

 

一方で、NGからのアプローチ

NGが流出した後学習していたら、さすがに危険ですよね?

 

という訳で

ディープラーニングというほどでもなく、シンプルな考え方で外観検査を行っております。

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