用于自动图像分析的深度学习

图像分割用于分析用显微镜拍摄的图像。分割是指将图像划分为对后续分析和分类十分重要的特定区域。例如，这种区域可以是部件表面的缺陷或污染，也可以是不同材料层的检测。在随后的图像分析和识别区域分类过程中，区域本身和不同区域之间的边界都会被考虑在内。这样既能提供准确的结果，又能发现错误。

然而，传统的分割方法，如阈值法（灰度值分析）很快便会达到极限。

如果这些区域的颜色和亮度相似，便难以区分其灰度。为了识别图像中的物体和区域，用户还面临着图像中哪些特征是相关的问题，例如颜色、纹理或边缘。

同样重要的是，要知道如何结合特征来发现对象和类别。处理图像时添加的类别越多，任务就越复杂。寻找电器显示屏上的划痕也是一项挑战，很难通过基于规则的分析来解决，因为每道划痕的大小都不一样，有自己的形状，而且可能出现在整个表面上。采用深度学习技术进行图像处理是最合适的解决方案。