Algoritmo estadístico de histograma AOI

Algoritmo estadístico de histograma AOI

El algoritmo estadístico de histograma se refiere a un algoritmo de procesamiento y análisis en escala de grises que determina y detecta si el punto de prueba se encuentra dentro del rango estándar mediante el análisis estadístico de la distribución de brillo o la variación de brillo dentro del área ROI. Este algoritmo incluye el algoritmo de valor máximo (Max), el algoritmo de valor mínimo (Min), el algoritmo de Rango de luminancia (Range) y el algoritmo de valor promedio. Su indicador de algoritmo en el algoritmo de detección es "Histograma".
El algoritmo de valor máximo se refiere a un algoritmo estadístico en escala de grises que obtiene la luminancia promedio del N% de los puntos de luminancia con la luminancia máxima dentro de la región ROI. Si el área objetivo tiene 1000 puntos de luminancia, el 5% máximo de puntos de luminancia, es decir, 50 puntos de luminancia, y la luminancia promedio de estos 50 puntos es 200, entonces el valor de retorno del algoritmo de valor máximo es 200, y el valor máximo de la imagen es 200. Este algoritmo se utiliza principalmente para la detección de defectos como objetos extraños.
El algoritmo de valor mínimo se refiere a un algoritmo estadístico en escala de grises que obtiene la luminancia promedio del N% de los puntos de luminancia con la luminancia más baja dentro de la región ROI. Si el área objetivo tiene 1000 puntos de luminancia, el 5% mínimo de puntos de luminancia, es decir, 50 puntos de luminancia, y la luminancia promedio de estos 50 puntos es 20, entonces el valor de retorno del algoritmo de valor máximo es 20, y el valor máximo de la imagen es 20. Este algoritmo se aplica principalmente a la detección de defectos como objetos extraños.
El algoritmo de rango de luminancia se refiere a un algoritmo estadístico en escala de grises que calcula la diferencia de luminancia entre los valores máximo y mínimo dentro de la región ROI. Por ejemplo, si el valor máximo del área objetivo es 200 y el valor mínimo es 20, entonces el rango de luminancia es 180. Este algoritmo se aplica principalmente a la detección de defectos como piezas faltantes.
El algoritmo de valor promedio se refiere a un algoritmo estadístico en escala de grises para calcular el brillo promedio de todos los puntos de brillo dentro del área ROI. Este algoritmo se aplica principalmente en la detección de defectos como piezas faltantes.