Tecniche per l'analisi di qualità di immagini industriali

4 Introduzione La tesi “Tecniche per l’analisi di qualità di immagini industriali” qui presentata è il frutto della collaborazione tra il Dipartimento d’Informatica dell’Università degli Studi di Catania ed il gruppo Imaging della AST (Advanced System Technology) della ST Microelectronics di Catania. Verranno esposte alcune delle tecniche per l’analisi di qualità di immagini industriali, e lo studio che ha portato allo sviluppo di un tool per il rilevamento di difetti legati a presenza di polvere depositata sui sensori CMOS tramite l’analisi delle immagini del dispositivo stesso. Il detection di difetti nelle immagini è un’importante area di automazione; le immagini acquisite possono, infatti risultare, affette da difetti e rumore provocato da molte cause:
insufficiente risoluzione del dispositivo di acquisizione;
formato immagine non ottimale;
problemi ottici;
disturbi di natura termica;
danni al sensore che le rileva;
sporco e umidità. In questo lavoro di tesi si è sviluppata una soluzione automatica che può rimpiazzare soddisfacentemente l’ispezione visiva umana. Da [2] infatti ricaviamo: “Gli umani sono in grado di trovare difetti osservando senza una conoscenza a priori del pattern dell’oggetto privo di difetti. I difetti sono visti come disomogeneità nei campi della regolarità e dell’orientazione. Il giudizio umano è, come sempre, influenzato dalle aspettative e dalla conoscenza a priori ovvero, in casi “ovvii” molti osservatori sono d’accordo che il difetto sia lì, anche quando non ne possano identificare la struttura. Questo compito di monitoraggio è naturalmente tedioso, soggettivo e dispensivo ma è basato su una lunga esperienza e può utilizzare il vasto giudizio e le capacità cognitive del cervello umano.