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Aus struktureller Sicht wird ein texturiertes Bild als zusammengesetzt aus Skelett- und Hintergrundprimitive betrachtet, die gemäß bestimmten Platzierungsregeln wiederholt auftreten. Die Identifizierung von Defekten in strukturierten Bildern ist ein wichtiges Thema in der Computer Vision. In diesem Papier wird ein Ansatz zur Defekterkennung entwickelt. Ein texturiertes Bild wird zunächst mithilfe von Histogrammanalyse geschwellenwertig bearbeitet. Anschließend wird es in eine spezielle Datenstruktur namens Skelettdarstellung umgewandelt. Basierend auf Standort- und Längenhistogrammen aus der Datenstruktur werden mehrere statistische Messungen definiert. Diese Messungen werden verwendet, um Defekte wie Fluktuation, durchschnittlichen Sprung und Endeinfluss im strukturierten Bild zu identifizieren und zu lokalisieren. Die experimentellen Ergebnisse zeigen eine zufriedenstellende Leistung dieses Ansatzes und sein potenzielles Nutzen in industriellen Umgebungen.
Chen et al. (Wed,) untersuchten diese Frage.