ያልተሸፈነ የጨርቅ ጉድለትን የመለየት ቴክኖሎጂ

ያልተሸፈኑ ጨርቆች ሁልጊዜም በምርት ውስጥ እንደ የቀዶ ጥገና ጭምብሎች፣ የነርሶች ኮፍያዎች እና የቀዶ ጥገና ኮፍያዎች ላሉ ሊጣሉ ለሚችሉ የህክምና ፍጆታዎች እንደ ጥሬ እቃነት ያገለግላሉ።የሚጣሉ የሕክምና ፍጆታዎች ጥራት በዋነኝነት የተመካው ባልተሸፈኑ ጨርቆች ጥራት ላይ ነው።ያልተሸፈኑ ጨርቆችን የማምረት እና የማጓጓዝ ሂደት የአካባቢን ፍፁም ንፅህና ማረጋገጥ ስለማይችሉ እና እነሱ ራሳቸው ጠንካራ ኤሌክትሮስታቲክ የማስታወሻ ችሎታ ስላላቸው ብዙውን ጊዜ ትናንሽ ቆሻሻዎችን በአየር ውስጥ ያስደምማሉ።ስለዚህ, ባዕድ ነገሮች ባልተሸፈኑ ጨርቆች ውስጥ በጣም ጥቂት ቦታዎች ሊኖሩ ይችላሉ.በዚህ ጽሑፍ ውስጥ የተጠና ያልተሸፈነው የጨርቅ ቁሳቁስ ጭምብል ለማምረት በቀጥታ ጥቅም ላይ ይውላል, የተመረጡትን የተበላሹ ናሙናዎች ከመረመሩ በኋላ, እንደ ነፍሳት እና ፀጉር ያሉ የውጭ ነገር ጉድለቶች መጠን ከፍተኛ እንደሆነ ተረጋግጧል.የዚህ ጉድለት መኖር በቀጥታ ወደ ተከታይ ምርቶች ጥራት ዝቅተኛ ይመራል, እና ጉድለት ያለባቸው ምርቶች ወደ ገበያ እንዳይገቡ በጥብቅ የተከለከሉ ናቸው.ስለዚህ, አምራቾች ከእነዚህ ጉድለቶች ውስጥ አንዳንዶቹን ማስወገድ አለባቸው, አለበለዚያ ከፍተኛ ኢኮኖሚያዊ ኪሳራ ያስከትላሉ.

በአሁኑ ጊዜ በኢንዱስትሪው ውስጥ ያሉ አብዛኛዎቹ ትላልቅ ኩባንያዎች ጉድለትን ለመለየት ከውጭ የሚመጡ የእይታ ምርመራ መሳሪያዎችን ይጠቀማሉ።ምንም እንኳን ውጤቶቹ ጥሩ ቢሆኑም, እነዚህ መሳሪያዎች በዋጋ እና በጥገና ውድ ናቸው, እና ለአነስተኛ ኢንተርፕራይዞች እና ዎርክሾፖች ለመጠቀም ተስማሚ አይደሉም.በቻይና ውስጥ ያሉ አብዛኛዎቹ ትናንሽ ኩባንያዎች አሁንም ለጉድለት ማጣሪያ ባህላዊ በእጅ የእይታ ምርመራን ይጠቀማሉ።ይህ ዘዴ በአንፃራዊነት ቀላል ቢሆንም ረዘም ያለ የሰራተኛ ስልጠና፣ ዝቅተኛ የመለየት ቅልጥፍና እና ትክክለኛነትን የሚጠይቅ እና ብዙ የሰው ሃይል ያባክናል ይህም ለድርጅት አስተዳደር ከፍተኛ ወጪ ነው።በቅርብ ዓመታት ውስጥ ጉድለቶችን የመለየት መስክ በፍጥነት እያደገ ነው, እና የንግድ ባለቤቶች ቀስ በቀስ አዲስ ቴክኖሎጂዎችን በመጠቀም ባህላዊ የእጅ የእይታ ምርመራ ዘዴዎችን ይተኩ.

ከኢንዱስትሪ ልማት አዝማሚያዎች አንፃር ያልተሸመኑ ጨርቆችን በማምረት ሂደት ውስጥ የተበላሹ ምስሎችን በራስ-ሰር ማግኘት እና መተንተን የሚችል አውቶማቲክ ማወቂያ መሳሪያ መቅረጽ የምርት ልማትን ለማስተዋወቅ፣ የምርት ጥራትን ለማረጋገጥ እና የሰው ኃይል ወጪን ለመቀነስ አስፈላጊ ዘዴ ነው።ከ1980ዎቹ ጀምሮ ብዙ መሐንዲሶች ያልተሸመኑ ጨርቆችን ጉድለት ለመለየት ተገቢውን የኮምፒውተር እይታ እውቀት ለመጠቀም ሞክረዋል።አንዳንድ ጥናቶች ጉድለቶችን ለመለየት እና ጉድለትን ለመለየት የሸካራነት ትንተና ዘዴዎችን ተጠቅመዋል፣ሌሎች ደግሞ የጠርዝ ማወቂያ ኦፕሬተሮችን ተጠቅመው ጉድለት ያለበትን ኮንቱር በመጀመሪያ ለማወቅ እና ጉድለትን ለመለየት በስህተት ግራጫ ስታትስቲካዊ መረጃ ላይ ተመስርተው ምክንያታዊ ገደቦችን አስቀምጠዋል። በጨርቆች ከፍተኛ ሸካራነት ወቅታዊነት ላይ በመመርኮዝ ጉድለቶችን ለመለየት የትንተና ዘዴዎች።

ከላይ ያሉት ዘዴዎች ጉድለትን የመለየት ችግር ውስጥ የተወሰኑ የመተግበሪያ ውጤቶችን አግኝተዋል, ነገር ግን አሁንም የተወሰኑ ገደቦች አሉ: በመጀመሪያ, በእውነተኛ የምርት አካባቢዎች ውስጥ ያሉ ጉድለቶች ቅርፅ እና መጠን ይለያያሉ.በማሽን መማር እና በስታቲስቲክስ መረጃ ላይ የተመሰረቱ ጉድለቶችን የመለየት ስልተ ቀመሮች ቀደም ባሉት ዕውቀት ላይ ተመስርተው ደረጃዎችን ማቀናበር ይጠይቃሉ ፣ ይህም ለሁሉም ጉድለቶች ውጤታማ ሊሆን አይችልም ፣ በዚህም ምክንያት የዚህ ዘዴ በቂ ጥንካሬ የለውም።በሁለተኛ ደረጃ, ባህላዊ የኮምፒዩተር እይታ ዘዴዎች ብዙውን ጊዜ ለመፈፀም ቀርፋፋ ናቸው እና በእውነተኛ ጊዜ የምርት መስፈርቶችን በተሳካ ሁኔታ ማሟላት አይችሉም.ከ 1980 ዎቹ ጀምሮ የማሽን መማሪያ ምርምር መስክ በፍጥነት እያደገ ነው, እና ተዛማጅ እውቀቶችን ተግባራዊ ማድረግ የበርካታ ኢንዱስትሪዎች እድገትን አድርጓል.ብዙ የምርምር ርእሶች እንደሚያሳዩት የማሽን መማሪያ ስልተ ቀመሮችን እንደ ቢፒ ነርቭ ኔትወርክ እና SVM በጨርቃጨርቅ ጉድለት መለየት ውጤታማ ነው።እነዚህ ዘዴዎች ከፍተኛ የመለየት ትክክለኛነት እና የተወሰነ ጥንካሬን ያረጋግጣሉ, እና የማሽን መማሪያን የስልጠና ሂደት በጥንቃቄ በመተንተን ማግኘት አስቸጋሪ አይደለም, የዚህ ዓይነቱ ስልተ-ቀመር አፈፃፀም በዋናነት ጉድለት በእጅ ባህሪያት ምርጫ ላይ የተመሰረተ ነው.የመመሪያው ባህሪያት በቂ ካልሆኑ ወይም አድሎአዊ ካልሆኑ የአምሳያው አፈጻጸም ደካማ ይሆናል.

የኮምፒዩተር ኮምፒውቲንግ ሃይል ቀጣይነት ባለው መሻሻል እና ጥልቅ የመማር ንድፈ ሃሳብ ትኩስ እድገት ከቅርብ ዓመታት ወዲህ ቁጥራቸው እየጨመረ የመጣ ሰዎች የጨርቅ ጉድለትን ለመለየት ጥልቅ ትምህርትን ተግባራዊ ማድረግ ጀምረዋል።ጥልቅ ትምህርት በእጅ የተነደፉ ባህሪያትን አለመሟላት በብቃት ያስወግዳል እና ከፍተኛ የመለየት ትክክለኛነት አለው።በዚህ ታሳቢ መሰረት ይህ ጽሁፍ ከኮምፒዩተር እይታ እና ከጥልቅ ትምህርት ጋር የተያያዘ እውቀትን ተጠቅሞ ያልተሸፈነ የጨርቅ ጉድለት አውቶማቲክ የፍተሻ ዘዴን ለመንደፍ፣ ይህም ጉድለቶችን የመለየት ትክክለኛነትን በሚገባ የሚያሻሽል እና ጥሩ ጥንካሬ ያለው ነው።