Q1. mean_imageフィルターの基本原理は何でしょうか？
A: 近傍画素の平均値を算出し、各画素に反映することで画像全体を平滑化し、ランダムなノイズを効果的に低減いたします。

Q2. 平滑化処理が後続工程に与える影響はどのようなものでしょうか？
A: ノイズが低減された画像は、エッジ抽出や二値化処理において誤検出を抑え、検査全体の精度向上に寄与いたします。

Q3. 適切なカーネルサイズの選定が重要な理由は何でしょうか？
A: 対象画像の特性に合わせたカーネルサイズを選定することで、必要な画像情報を保持しながら不必要なノイズを効果的に除去できます。

Q4. mean_imageフィルターはどの工程に組み込むのが適しているのでしょうか？
A: 主に前処理として使用され、後続のエッジ検出や特徴抽出の精度向上に大きく寄与いたします。

Q5. 平滑化処理の結果、検査精度はどのように改善されるのでしょうか？
A: 均一な画素分布により、後続処理のばらつきが減少し、安定した判定が実現されるため、検査精度が向上いたします。

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