概述
PatInspect 还计算阀值图像
– 阀值图像为每个像素设置一个阀值
• PatInspect使用该阀值图像通过给发生变化的地方分配一个较高的值而给没有变化的地方分配较低的值来去除不代表缺陷的差别
•在PatInspect运行时，它会从模板图像中减去运行期间图像中的像素并且将结果与阀值图像相比较。
• 因此，阀值越高，没有传递缺陷的运行期间图像中的差别越大。
计算阀值
• 使用coeffs计算一个像素的阀值T：
T = coeffs.x( ) * StdDev + coeffs.y( )
|| ||
比例 位移
系数的默认值是（1.0、0.0）
StdDev 是灰度值对为训练提供的所有图像中单个像素的标准差
• 使用默认值的例子：
– 如果对于所有训练图像的具体像素的标准差是2.4，那么对于该像素的阀值也是2.4：
1.0 × 2.4 + 0.0 = 2.4
– 这意味着对于某仿射转换的运行期间区域中的该像素的灰度值可以与对应的训练图案图像中该像素的灰度值相关多达2.4灰度级，并且不会计为一个缺陷
• 四种标准化类型：
– 尾部匹配
• 适合含有改变柱状图形状但不会改变其范围的较大缺陷的图像
– 平均和标准差
• 适合含有“中等尺寸”缺陷的图像
– 柱状图均衡
• 适合总体缺陷面积小的地方或者在一般缺陷幅度小的时候
• 非常适合灯光或者赏光差别会导致非线性灰度差别的应用场合
– 识别转换
• 在图像中没有变化
最后
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