图像识别和图像检查

图像识别是一种 "从图像中提取信息 "的技术。字符识别、人脸识别...
如果这个概念被扩展，它还包括从图像中的尺寸和面积测量。
它是通过设定从图像中提取信息的位置、方式和内容来实现的。
在基于图像识别的图像检查中，对检索到的信息进行评估，以做出好的或坏的决定。
这种方法在技术上要求很高，在学术上也非常有意义。
然而，工业产品的图像检测不一定需要如此先进的技术。
故事很简单、
工业产品有一个绝对的 "正面"--"其他好产品"。
如果图像与这个'正面'完全相同，那么它就必须被判断为'正面'。
没有更可靠的方法。
唯一的问题是如何吸收'正面'所具有的波动性。
只有当变化太大，无法定义一个明确的'阳性'时，才应该进行'识别'，如果'信息'正确，应该就可以了。
毕竟，世界上的图像检查设备想得太多了。
为什么有必要在图像检查中进行'识别'，你知道会发生什么，如果机器人是智能的，比如说？我认为'识别'的设置是导致图像检查如此困难的根源。
我相信会有反驳的声音，但最后。
图像检查决不能溢出缺陷产品，即使它们是万分之一。
无论什么样的缺陷进来，100%的缺陷都必须被拒绝。
要求零假阳性。
最大的优势是，'阳性'可以直接定义。
'识别'和'检查'有不同的要求。
只要牢记这一点，就会改变你对'图像'的思考方式。