Toxunmamış parça qüsurlarının aşkarlanması texnologiyası

Toxunmamış parçalar həmişə istehsalda cərrahi maskalar, tibb bacısı papaqları və cərrahi papaqlar kimi birdəfəlik tibbi istehlak materialları üçün xammal kimi geniş istifadə edilmişdir.Birdəfəlik tibbi istehlak materiallarının keyfiyyəti əsasən toxunmamış parçaların keyfiyyətindən asılıdır.Qeyri-toxunmamış parçaların istehsalı və daşınması prosesi ətraf mühitin mütləq təmizliyinə zəmanət verə bilmədiyi və özləri də güclü elektrostatik adsorbsiya qabiliyyətinə malik olduqları üçün onlar tez-tez havadakı kiçik çirkləri adsorbsiya edirlər.Buna görə də, toxunmamış parçaların çox az hissəsində yad obyektlər ola bilər.Bu məqalədə öyrənilən toxunmamış parça materialı birbaşa maskaların istehsalı üçün istifadə olunur, Seçilmiş qüsur nümunələrini təhlil etdikdən sonra həşərat və saç kimi yad obyekt qüsurlarının nisbətinin ən yüksək olduğu aşkar edilmişdir.Bu qüsurun mövcudluğu birbaşa olaraq sonrakı məhsulların keyfiyyətsiz olmasına gətirib çıxarır və qüsurlu məhsulların da bazara daxil olması qəti qadağandır.Ona görə də istehsalçılar bu qüsurların bəzilərini aradan qaldırmalıdırlar, əks halda bu, böyük iqtisadi itkilərə səbəb olacaq.

Hazırda sənayenin əksər iri şirkətləri qüsurların aşkar edilməsi üçün xaricdən gətirilən vizual yoxlama avadanlıqlarından istifadə edirlər.Nəticələr yaxşı olsa da, bu avadanlıqlar adətən xərc və texniki xidmət baxımından baha başa gəlir və kiçik müəssisələr və emalatxanaların istifadəsi üçün uyğun deyil.Çindəki əksər kiçik şirkətlər hələ də qüsurları yoxlamaq üçün ənənəvi əl ilə vizual yoxlamadan istifadə edirlər.Bu üsul nisbətən sadədir, lakin daha uzun işçi təlimi, aşağı aşkarlama səmərəliliyi və dəqiqliyi tələb edir və çoxlu insan resurslarını israf edir ki, bu da müəssisənin idarə olunması üçün əhəmiyyətli xərcdir.Son illərdə qüsurların aşkarlanması sahəsi sürətlə inkişaf edib və biznes sahibləri ənənəvi əl ilə vizual yoxlama üsullarını əvəz etmək üçün tədricən yeni texnologiyalardan istifadə edirlər.

Sənayenin inkişaf tendensiyaları nöqteyi-nəzərindən, toxunmamış parçaların istehsal prosesində qüsur təsvirlərini avtomatik əldə edə və təhlil edə bilən avtomatik aşkarlama qurğusunun layihələndirilməsi istehsalın inkişafını təşviq etmək, məhsulun keyfiyyətini təmin etmək və əmək xərclərini azaltmaq üçün zəruri vasitədir.1980-ci illərdən bəri bir çox mühəndis toxunmamış parçaların qüsurlarını aşkar etmək üçün kompüter görmə ilə bağlı müvafiq biliklərdən istifadə etməyə çalışdı.Bəzi tədqiqatlar qüsurları xarakterizə etmək və qüsurların aşkarlanmasına nail olmaq üçün faktura analizi metodlarından istifadə etmiş, digərləri isə qüsurların aşkarlanmasına nail olmaq üçün ilk növbədə qüsur konturunu müəyyən etmək və qüsurun boz rəngli statistik məlumatları əsasında ağlabatan hədləri təyin etmək üçün kənar aşkarlama operatorlarından istifadə etmişlər. parçaların yüksək tekstura dövriliyinə əsaslanan qüsurları aşkar etmək üçün analiz üsulları.

Yuxarıda göstərilən üsullar qüsurların aşkarlanması problemlərində müəyyən tətbiq nəticələrinə nail olmuşdur, lakin hələ də müəyyən məhdudiyyətlər mövcuddur: birincisi, faktiki istehsal mühitində qüsurların forması və ölçüsü dəyişir.Maşın öyrənməsi və statistik məlumatlara əsaslanan qüsurların aşkarlanması alqoritmləri əvvəlki biliklərə əsaslanan hədlərin təyin edilməsini tələb edir, bu, bütün qüsurlar üçün effektiv ola bilməz və nəticədə bu metodun qeyri-kafi möhkəmliyi ilə nəticələnir.İkincisi, ənənəvi kompüter görmə üsulları adətən yavaş icra olunur və istehsalın real vaxt tələblərinə effektiv cavab verə bilmir.1980-ci illərdən bəri maşın öyrənmə tədqiqatları sahəsi sürətlə inkişaf etdi və müvafiq biliklərin tətbiqi bir çox sənayenin inkişafına təkan verdi.Bir çox tədqiqat mövzuları göstərdi ki, parça qüsurlarının aşkarlanmasında BP neyron şəbəkəsi və SVM kimi maşın öyrənmə alqoritmlərinin tətbiqi effektivdir.Bu üsullar yüksək aşkarlama dəqiqliyini və müəyyən dərəcədə möhkəmliyi təmin edir və maşın öyrənməsinin təlim prosesinin diqqətlə təhlili yolu ilə aşkar etmək çətin deyil, Bu tip alqoritmin performansı əsasən qüsurların əl xüsusiyyətlərinin seçilməsindən asılıdır.Əl xüsusiyyətləri tam və ya kifayət qədər diskriminativ deyilsə, modelin performansı da zəif olacaq.

Son illərdə kompüter hesablama gücünün davamlı təkmilləşdirilməsi və dərin öyrənmə nəzəriyyəsinin qaynar inkişafı ilə getdikcə daha çox insan parça qüsurlarının aşkarlanması üçün dərin öyrənmə tətbiq etməyə başladı.Dərin öyrənmə əl ilə hazırlanmış xüsusiyyətlərin natamamlığından effektiv şəkildə qaça bilər və yüksək aşkarlama dəqiqliyinə malikdir.Bu mülahizə əsasında, bu məqalə qüsurların aşkar edilməsi dəqiqliyini effektiv şəkildə yaxşılaşdıran və yaxşı möhkəmliyə malik olan toxunmamış parça qüsurlarının avtomatik aşkarlanması sisteminin layihələndirilməsi üçün kompüter görmə qabiliyyətindən və dərin öyrənmə ilə bağlı biliklərdən istifadə edir.