شرح تفصيلي لخوارزمية AOI - خوارزمية نمذجة الإحصائيات للصورة
خوارزمية نمذجة الإحصائيات للصورة هي خوارزمية كشف مخصصة لـ ALeader ويتم تطبيقها في جميع مجالات الكشف تقريبًا. تعمل النمذجة الإحصائية لـ AOI على تعزيز قدرة النظام على التعرف على الصور الجيدة والسيئة من خلال تعلم سلسلة من القوالب الجيدة، ومراقبة التغييرات في الصور، والجمع بين التحيزات المرئية التي تظهر في جميع الصور الجيدة لتحديد ميزات تغييرات شكل المكونات وأنماط التغيير المحتملة في المستقبل. علامة الخوارزمية الخاصة بها في خوارزمية الكشف هي "أخرى". في عملية تعلم القالب الجيد، يتم حل المشكلات الثلاث التالية بشكل أساسي:
كيف يجب أن يكون شكل المكون أ؟
أي، حجم وشكل ولون ونمط سطح المكونات، إلخ.
ما التغييرات التي ستحدث للمكون ب؟
أي، قواعد التباين للأبعاد الطبيعية والأشكال والألوان وأنماط السطح للمكونات.
إلى أي مدى سيتغير شكل المكون ج؟
أي، إلى أي مدى تكون التغييرات في الحجم والشكل واللون ونمط السطح، وما إلى ذلك، للمكونات معقولة.
أخيرًا، ما يتم الحصول عليه هو نموذج قياسي للاختبار يدمج العناصر المذكورة أعلاه ويقع بين الجيد والسيئ.
