By means of Gabor filter bank, esta

By means of Gabor filter bank, establishing
partial image is computed. The algorithm for selection
of partial images having defective region is based on
different values achieved for variance. Naturally, the
image lying within the limit of our variance includes
defective region. In Fig. 1, right hand shows the
feature plans and left hand indicates related zoned
selected images. The resulted feature plan is
established by means of simple addition.
The average of results achieved from this
algorithm is shown in table 1. In this table, SNS is the
percent for correct detection of defective regions and
SPC is the same percent for non-defective regions.
The images on which experiments were conducted are
divided two groups. Group 1 includes images on
which the defects really exist. In group 2 there are
images on which we made the defects manually.
Results of both groups are offered. In showing the
results, partial images are considered non-normalized
and variances are normalized between 0and 1 by
dividing them in to their maximum value. The
threshold is considered 0.02 and the method used for
combination of partial images is simple addition

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โดยกาบอร์กรองธนาคาร กำหนดภาพบางส่วนที่คำนวณ อัลกอริทึมสำหรับเลือกภาพบางส่วน มีภูมิภาคมีข้อบกพร่องอยู่ค่าต่าง ๆ ที่ได้รับสำหรับผลต่าง ธรรมชาติ การมีรูปภาพอยู่ภายในขีดจำกัดของผลต่างของเราภูมิภาคที่มีข้อบกพร่อง ใน Fig. 1 ขวามือแสดงการคุณลักษณะแผนและซ้ายมือบ่งชี้ที่เกี่ยวข้องรับรูปที่เลือกไว้ มีแผนส่งผลให้เกิดลักษณะการทำงานก่อตั้งขึ้น โดยเรื่องนี้ค่าเฉลี่ยของผลสำเร็จจากนี้อัลกอริทึมจะแสดงในตาราง 1 ในตารางนี้ SNS เป็นการร้อยละภูมิภาคบกพร่องตรวจถูกต้อง และSPC เป็นเปอร์เซ็นต์เดียวกันในภูมิภาคไม่มีตำหนิภาพที่ได้ดำเนินการทดลองมีแบ่งออกเป็น 2 กลุ่ม กลุ่ม 1 รวมภาพบนซึ่งข้อบกพร่องมีอยู่จริง ๆ ในกลุ่ม 2 มีภาพที่เราทำข้อบกพร่องด้วยตนเองมีเสนอผลลัพธ์ของทั้งสอง ในการแสดงผล ภาพบางส่วนจะถือว่าไม่ได้ตามปกติและผลต่างกำลังตามปกติระหว่าง 0and 1 โดยหารในค่าสูงสุดของพวกเขา ที่ขีดจำกัดถือเป็น 0.02 และวิธีการที่ใช้สำหรับรวมภาพบางส่วนเป็นอย่างนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โดยวิธีการของบอธนาคารกรองการสร้าง
ภาพบางส่วนคือการคำนวณ อัลกอริทึมสำหรับการเลือก
ของภาพบางส่วนที่มีข้อบกพร่องภูมิภาคจะขึ้นอยู่กับ
ค่าที่แตกต่างประสบความสำเร็จสำหรับความแปรปรวน ธรรมชาติ
ภาพนอนอยู่ภายในขีด จำกัด ของความแปรปรวนของเรารวมถึง
พื้นที่ที่มีข้อบกพร่อง ในรูป 1 ขวามือแสดงให้เห็น
แผนการบาร์และมือซ้ายบ่งชี้ที่เกี่ยวข้องส่วน
ภาพที่เลือก แผนคุณลักษณะได้จะถูก
จัดตั้งขึ้นโดยวิธีการง่ายนอกจาก.
ค่าเฉลี่ยของผลที่เกิดจาก
อัลกอริทึมที่แสดงในตารางที่ 1 ในตารางนี้ SNS เป็น
ร้อยละสำหรับการตรวจสอบที่ถูกต้องของภูมิภาคที่มีข้อบกพร่องและ
SPC เป็นร้อยละเดียวกันสำหรับไม่เสีย ภูมิภาค.
ภาพที่ได้ทำการทดลองจะถูก
แบ่งออกเป็นสองกลุ่ม กลุ่มที่ 1 รวมถึงภาพบน
ซึ่งข้อบกพร่องจริงๆอยู่ ในกลุ่มที่ 2 มี
ภาพที่เราทำข้อบกพร่องด้วยตนเอง.
ผลของทั้งสองกลุ่มมีการเสนอ ในการแสดง
ผลภาพบางส่วนได้รับการพิจารณาที่ไม่ปกติ
และความแปรปรวนจะปกติระหว่าง 0and 1 โดย
แบ่งพวกเขาในค่าสูงสุดของพวกเขา
เกณฑ์ถือว่าเป็น 0.02 และวิธีการที่ใช้ในการ
รวมกันของภาพบางส่วนคือการเพิ่มง่าย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โดยวิธีการของธนาคารกรอง กาบอร์ จัดตั้ง
ภาพบางส่วนจะคำนวณ . ขั้นตอนวิธีสำหรับการเลือกของภาพมีพื้นที่บางส่วน

บกพร่องจะขึ้นอยู่กับค่าความแปรปรวนแตกต่างกันสำหรับ . ธรรมชาติ , นอนอยู่ภายในขีด จำกัด ของภาพ

ภาคของเรารวมถึงความบกพร่อง ในรูปที่ 1 แสดงลักษณะ มือขวาและมือซ้ายชี้แผน

ส่วนเกี่ยวข้องกับภาพที่เลือกผลการศึกษาคุณลักษณะแผน
ก่อตั้งขึ้นโดยนอกจากง่าย โดยผลลัพธ์ที่ได้จาก

วิธีนี้แสดงดังตารางที่ 1 ตารางนี้ SNS เป็น
เปอร์เซ็นต์ตรวจหาภูมิภาคที่บกพร่องและ
SPC ที่ถูกต้องเป็นเปอร์เซ็นต์เดียวกันไม่เสียพื้นที่
ภาพซึ่งการทดลองจะ
แบ่งออกเป็นสองกลุ่ม กลุ่มที่ 1 ประกอบด้วยภาพบน
ซึ่งข้อบกพร่องอยู่จริง ในกลุ่มที่ 2 มีภาพที่เราทำ

บกพร่องด้วยตนเอง ผลของทั้งสองกลุ่มจะเสนอ ในการแสดงผลภาพบางส่วน
, ถือว่าเป็นมาตรฐาน และความแปรปรวนเป็นปกติไม่

ระหว่าง 0and 1 โดยแบ่งพวกเขาในมูลค่าสูงสุดของพวกเขา
เกณฑ์ถือว่า 0.02 และวิธีการรวมกันของภาพบางส่วน
เป็นนอกจากง่าย