Phương pháp này dựa vào các thành phần trong giai đoạn kết nhóm đã được gán nhãn và ký hiệu trước. Việc kết hợp các thành phần được gán nhãn nhằm đưa ra vị trí bất thường vì chúng có giá trị trung bình của các lớp quá lớn, giá trị này cũng chính là các đặc tính chung cho các điểm dữ liệu có lỗi của một kết cấu. Sự kết hợp các thành phần đã được gán nhãn của ảnh nhị phân được thực hiện như sau
o Chúng ta xác định vùng lớn nhất được coi là hình nền và nó sẽ không được quan tâm.
o Chúng ta đánh dấu vùng P1 và P2 xem như là hai vùng lớn nhất. Hai vùng này được tạo ra một cách tự nhiên thậm chí
cả kết cấu ngẫu nhiên, trong gian đoạn tạo dữ liệu chuẩn, tỉ
số của hai vùng P1 và P2 này sẽ tiến gần đến 1
o Trong giai đoạn tìm lỗi nếu gạch tạo ra có lỗi bất thường lớn thì tỉ số này sẽ lớn hơn giá trị cho phép và vì thế ảnh cũng
được đánh giá là có lỗi
o Trong giai đoạn tìm lỗi chúng ta có thể sử dụng giá trị P1 của giai đoạn tạo dữ liệu chuẩn thay vì sử dụng P1 của chính ảnh kiểm tra
Điểm thuận lợi trong kỹ thuật này là ta có thể loại bỏ không cần giai đoạn tạo dữ liệu chuẩn
Điều bất lợi của phương pháp này là nó chỉ phù hợp cho các kết cấu ảnh đặc biệt, ở những nơi các lỗi lớn hơn đặc tính tổng quát của kết cấu sẽ không phát hiện được
Đặc biệt kỹ thuật này sử dụng giống như phương pháp ở
mục 4.6 với yêu cầu thời gian xử lý nhanh hơn các kỹ thuật khác. Vì thế nó cũng được chú ý và tìm các kết cấu ảnh phù hợp. Chú ý vị trí của các lỗi cũng tìm được bằng phương pháp này, bằng cách quay ngược lại thành phần nguyên thuỷ hay định ngưỡng cho ảnh sử dụng vùng có nhãn P1. Hơn thế nữa giai đoạn huấn luyện trong kỹ thuật này thật sự không cần thiết. Tuy nhiên nếu chúng ta thực hiện giai đoạn này thì cũng được xem xét rất cẩn thận
4.7.4 Khoanh vùng phần bị lỗi
Kết quả cuối cùng sau khi tìm được lỗi trên bề mặt, đôi khi ta chỉ cần xác định sản phẩm có lỗi hay không có lỗi là đủ, điều này sẽ giúp ta giảm thời gian xử lý và nó cũng rất phù hợp với công việc tìm lỗi cho các sản phẩm di chuyển trên băng tải
Tuy nhiên khi sản phẩm có lỗi nhất là lỗi về màu, thì vấn đề
kiểm tra và sửa chữa các thiết bị pha trộn màu của máy móc cũng rất cần thiết. Vì lẽ đó nếu ta thực hiện một hệ thống tìm lỗi hoàn chỉnh thì khi hệ thống báo có lỗi đến một mức độ nào đó không thể chấp nhận, ta phải khoanh vùng nơi bị lỗi để xác định chính xác màu bị lỗi để thay thế hay sửa chữa lại hệ thống
Để khoanh vùng các điểm bị lỗi trên một ảnh, có rất nhiều phương pháp thực hiện tuy nhiên trong đề tài này kỹ thuật được áp dụng dựa vào các pixel bị lỗi đã tìm, ta sử dụng một cửa sổ
vuông [nxn] đặt vào pixel bị lỗi đã được phát hiện trong từng phương pháp, sau đó biến đổi pixel này và các pixel xung quanh nó thành một màu khác mà ta cho đó là vùng bị lỗi. Nếu ta thực hiện cho toàn bộ các pixel lỗi trên một ảnh đã tìm thì các vùng bị
lỗi xem như được khoanh vùng