你如何做出确定的决定？

我们经常被问到这样的问题。

答案如下。

第一步。提前了解几个好的产品。

上下限是通过对每个像素拥有的亮度（密度）的统计处理（平均值±3σ）确定的。

-3σ堆积是下限图像，+3σ堆积是上限图像。

在这个范围内的候选人是可以的，而在这个范围外的候选人是NG候选人。

第二步。重新评估NG候选人的亮度和面积。

根据实际的NG标准，确定对NG候选人是否真正NG或OK的限制

Step3.检查被检查的对象。

如果 "确定 "似乎是NG，请返回步骤1或2。

以上。

补充信息、

从OK出发的方法。

以这种方式，不存在NG泄露的风险。

另一方面，来自NG的方法

如果NG在泄漏后学习，确实很危险，不是吗？

因此

我们使用一个简单的概念，而不是深度学习，来进行视觉检查。