신경 네트워크 분석 접근 법 을 사용 하 는 일 실시 예 에서 , 이미지 분석 을 통해 모바일 디바이스 에 연관 된 균열 또는 다른 종류 의 결함 을 식별 하 기 위한 시스템 및 방법 이 제공 된다 . 도 16 에 도시 된 프로세스 ( 1600 ) 를 참조 하 면 , 테스트 되 도록 요구 되 는 모바일 디바이스 ( 800 ) ( 거울 과 같 은 반사 표면 에서 모바일 디바이스 의 이미지 를 캡 처하 기 위한 사용 자 프롬프트 들 및 안 내와 함께 , 도 14 및 도 15 에 도 도시 됨 ) 에 FSTA 가 설치 된다 ( 1610 ) . 준비 되 면 , 모바일 디바이스 ( 800 ) 의 사용 자 는 디바이스 결함 테스트 를 개시 한다 ( 1615 ) . 도 17 과 관련 하 여 논의 된 프로세스 를 통해 , 모바일 디바이스 ( 800 ) 의 디스플레이 이미지 가 캡 처 되 고 ( 1620 ) , 캡 처 된 이미지 는 이미지 를 세로 모드 로 회전 시키 고 및 / 또는 스큐 를 감소 시키 기 위해 미세 회전 시키 고 및 / 또는 이미지 를 요구 되 는 종횡비 로 자름 으로써 , 임의 적 으로 사전 처리 된다 ( 1625 ) . 다음 으로 , 캡 처 된 ( 및 임의 적 으로 사전 처리 된 ) 이미지 는 서버 [ 예컨대 , 서버 ( 860 ) ] 에 업로드 되 고 ( 1630 ) , 도 18 과 관련 하 여 더 논의 된 바 와 같이 , 업로드 된 이미지 는 임의 의 균열 들 또는 다른 유형 들 의 결함 이 존재 하 는지 를 결정 하 도록 처리 된다 ( 1635 ) . 대안 적 으로 또는 조합 하 여 , 스크린 균열 들 또는 결함 들 의 범위 및 특성 은 추가 분석 및 보고 를 위해 처리 단계 ( 1635 ) 에 의해 특징 화 된다 . 임의 의 잠재 적 결함 들 에 대한 분석 ( 1635 ) 이 완료 되 면 , 결과 정보 는 모바일 디바이스 ( 800 ) 가 적절 한 작업 조건 에 있 는지 의 평가 를 위한 것 과 같 은 임의 의 필요 한 목적 을 위한 임의 의 사용자 에 의 디스플레이 , 프리젠테이션 , 또는 저장 을 위해 포맷 된다 ( 1640 ) . 다음 으로 , 프로세스 는 종료 된다 ( 1645 ) .