Los servicios de migración de datos para Imago tienen ciertos requisitos de imagen para la compatibilidad con los servicios de AutoCrop ML. Las capacidades de Imago AutoCrop pueden determinar con precisión los bordes de bandejas de testigos enteras e hileras de testigos individuales, proporcionando a los geólogos acceso instantáneo a imágenes de bandejas de testigos enteras y muestras de testigos con el fondo omitido.
Como parte de los términos de migración de datos de Imago, todos los resultados de AutoCrop se verificarán manualmente y, si es necesario, se puede aplicar un entrenamiento adicional de ML para adaptarlo a las imágenes. Sin embrago, si las imágenes migradas no siguen los estándares básicos de estructura y disposición que se muestran a continuación, Seequent no puede recortar las imágenes, ya sea que se realice o no el reentrenamiento
Antes de contratar servicios de migración de datos con AutoCrop, Seequent recomienda verificar la conformidad de una muestra representativa de imágenes.
Desalineación
AutoCrop solo es compatible con imágenes de bandejas de testigos en las que las casillas se apilan de forma contigua y alineadas verticalmente.
Alineación en ángulo
Las bandejas de testigos deben tener la misma alineación. Las bandejas de testigos deben correr horizontalmente a través de la imagen, paralelas al borde superior/inferior de la imagen.
Espacios entre casillas
En el caso de las imágenes que contienen varias bandejas de testigos, las casillas deben tener un espacio no mayor que el diámetro de una fila de testigos.
Bandejas de testigos incompletas
AutoCrop está diseñado para ignorar las bandejas de testigos incompletas. Se trata de una optimización para determinadas estaciones de procesamiento de imágenes en las que las bandejas de testigos adyacentes a veces entran en el marco de imagen. AutoCrop ignorará todas las imágenes migradas que contengan bandejas de testigos parcialmente oscurecidas.
Filas de testigos
AutoCrop puede identificar hasta 20 filas de bandejas de testigos por imagen. Sin embargo, la precisión de AutoCrop es mejor cuando las imágenes tienen menos de 10 filas.
