Image preProcessing Methodology Application usable for Neural Network dataset input

Abstract

An application for image preprocessing methodologies in machine vision is being developed by this project. The main areas of focus are fault localization, OCR recognition, and picture preprocessing for OK/NOK quality classification. Analysis of image preprocessing problems, comprehension of machine vision parameters, application design, image preprocessing implementation, neural network testing, technique analysis and optimization, and project success evaluation are some of the aspects involved. This effort improves the application's capacity to achieve quality recognition and detection objectives.

V rámci tohoto projektu je vyvíjena aplikace pro metodiky předzpracování obrazu ve strojovém vidění. Hlavními oblastmi zájmu jsou lokalizace chyb, rozpoznávání OCR a předzpracování obrazu pro klasifikaci kvality OK/NOK. Analýza problémů předzpracování obrazu, pochopení parametrů strojového vidění, návrh aplikace, implementace předzpracování obrazu, testování neuronových sítí, analýza a optimalizace techniky a vyhodnocení úspěšnosti projektu jsou některé z aspektů, které se na projektu podílejí. Toto úsilí zlepšuje schopnost aplikace dosáhnout cílů kvalitního rozpoznávání a detekce.