概要
マルチゲート画像解析（MGIA）は、機械学習を用いて良質なパターンと不良なパターンを認識し、良質なパターンをボイド数から除外し、異なる音響画像からの欠陥解析を、カスタマイズされた故障基準に基づいて1つの分かりやすい結果に統合する画像解析ツールです。
MGIAセグメンテーション
AI/MLモデルは、3種類のピクセルを区別することができます。
- 背景
- チップマーカー（緑）
- 真の欠陥（青）
このモデルは、サイズ、形状、配置が一定のキャリブレーション用ボイドが、欠陥と同じピクセル値を持つにもかかわらず、「背景」ピクセルとして扱われるように学習されています。