# 红色分析工具

| 红色分析工具用于执行两种的缺陷检测，异常检测或缺陷检测和分割，具体取决于操作模式是无监督还是监督。不同操作模式的原因是两种类型的缺陷检测之间可能存在的细微差别。

#### 无监督模式

在无监督模式中，将让红色分析工具学习良好零件 - 并且只学习良好零件（包括任何可接受的变化） - 以便基于已学习的正常外观发现异常。因此，该工具试图了解要检查的对象的严格描述。该工具在选择性和特异性方面发现异常的能力在很大程度上取决于模型的严密性。例如，如果零件的图片为不同类型和不同方向，则严密性会降低，零件类型和方向之间的模糊可能会导致工具无法发现某些异常。

#### 监督模式

在监督模式中，红色分析工具仅学习缺陷外观。因此，它不形成（至少明确地）被检查零件的模型，因此对图像采集期间的零件配置、类型或条件的依赖性较低。但是，监督模式下的红色分析工具需要形成不同类型缺陷的显式模型。因此，它需要良好和不良的样品来训练。具体而言，它需要后者的代表性集合（通常很难获得）。

此外，在监督模式下，可以使用红色分析工具搜索缺陷以外的差异。该工具可用于识别图像中有意存在的不同区域。监督模式的红色分析工具可用于标注训练图像上的目标区域，以便在训练后在未训练的图像上找到并标注相似类型的区域。

这两种模式在性能和要求方面是互补的，可以组合使用：无监督工具用于首先筛选视觉异常，一个或多个后续监督工具用于发现视觉上难以辨别的特定缺陷，如划痕、低对比度污渍或纹理变化。

挑战 | 无监督模式 | 监督模式
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寻找未预见的缺陷 | 可能 | 不可能
需要缺陷样本 | 否 | 是
对零件配置和变化的敏感性 | 强 | 弱
检测线状缺陷，如划痕、裂缝或龟裂 | 困难 | 简单
检测缺陷类特异性 | 否 | 可能
可测量的缺陷参数（紧接位置和强度） | 无 | 尺寸、形状