অ বোনা ফ্যাব্রিক ত্রুটি সনাক্তকরণ প্রযুক্তি

অ বোনা কাপড় সর্বদা ব্যাপকভাবে ব্যবহার করা হয়েছে নিষ্পত্তিযোগ্য চিকিৎসা ভোগ্য সামগ্রী যেমন সার্জিক্যাল মাস্ক, নার্স হ্যাট এবং উৎপাদনে অস্ত্রোপচারের ক্যাপগুলির কাঁচামাল হিসাবে।ডিসপোজেবল মেডিক্যাল ভোগ্যপণ্যের গুণমান মূলত অ বোনা কাপড়ের মানের উপর নির্ভর করে।এই কারণে যে অ বোনা কাপড়ের উত্পাদন এবং পরিবহন প্রক্রিয়া পরিবেশের নিখুঁত বিশুদ্ধতার গ্যারান্টি দিতে পারে না এবং তাদের নিজেরাই শক্তিশালী ইলেক্ট্রোস্ট্যাটিক শোষণ ক্ষমতা রয়েছে, তারা প্রায়শই বাতাসে ছোট অমেধ্য শোষণ করে।অতএব, অ বোনা কাপড়ের খুব কম এলাকায় বিদেশী বস্তু থাকতে পারে।এই নিবন্ধে অ বোনা ফ্যাব্রিক উপাদানগুলি সরাসরি মুখোশ তৈরির জন্য ব্যবহৃত হয়, নির্বাচিত ত্রুটির নমুনাগুলি বিশ্লেষণ করার পরে, এটি পাওয়া গেছে যে পোকামাকড় এবং চুলের মতো বিদেশী বস্তুর ত্রুটিগুলির অনুপাত সবচেয়ে বেশি।এই ত্রুটির অস্তিত্ব সরাসরি পরবর্তী পণ্যগুলির নিম্নমানের দিকে পরিচালিত করে এবং ত্রুটিযুক্ত পণ্যগুলিকে বাজারে প্রবেশ করাও কঠোরভাবে নিষিদ্ধ।অতএব, নির্মাতাদের এই ত্রুটিগুলির কিছু দূর করতে হবে, অন্যথায় এটি বিশাল অর্থনৈতিক ক্ষতির কারণ হবে।

বর্তমানে, শিল্পের বেশিরভাগ বড় কোম্পানি ত্রুটি সনাক্তকরণের জন্য আমদানি করা ভিজ্যুয়াল পরিদর্শন সরঞ্জাম ব্যবহার করে।যদিও ফলাফলগুলি ভাল, এই সরঞ্জামগুলি সাধারণত ব্যয় এবং রক্ষণাবেক্ষণে ব্যয়বহুল এবং ছোট উদ্যোগ এবং কর্মশালার ব্যবহারের জন্য উপযুক্ত নয়।চীনের বেশিরভাগ ছোট কোম্পানি এখনও ত্রুটি স্ক্রীনিংয়ের জন্য ঐতিহ্যগত ম্যানুয়াল ভিজ্যুয়াল পরিদর্শন ব্যবহার করে।এই পদ্ধতিটি তুলনামূলকভাবে সহজ, তবে এর জন্য দীর্ঘ কর্মী প্রশিক্ষণ, কম সনাক্তকরণ দক্ষতা এবং নির্ভুলতা প্রয়োজন এবং প্রচুর মানব সম্পদ নষ্ট করে, যা এন্টারপ্রাইজ পরিচালনার জন্য একটি উল্লেখযোগ্য ব্যয়।সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, ত্রুটি সনাক্তকরণের ক্ষেত্রটি দ্রুত বিকশিত হয়েছে, এবং ব্যবসার মালিকরা ধীরে ধীরে ঐতিহ্যগত ম্যানুয়াল ভিজ্যুয়াল পরিদর্শন পদ্ধতিগুলি প্রতিস্থাপন করতে নতুন প্রযুক্তি ব্যবহার করছেন।

শিল্প বিকাশের প্রবণতার দৃষ্টিকোণ থেকে, একটি স্বয়ংক্রিয় সনাক্তকরণ ডিভাইস ডিজাইন করা যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে অ-বোনা কাপড়ের উত্পাদন প্রক্রিয়াতে ত্রুটির চিত্রগুলি প্রাপ্ত এবং বিশ্লেষণ করতে পারে উত্পাদন বিকাশের প্রচার, পণ্যের গুণমান নিশ্চিত করতে এবং শ্রম ব্যয় হ্রাস করার একটি প্রয়োজনীয় উপায়।1980 এর দশক থেকে, অনেক প্রকৌশলী অ বোনা কাপড়ের ত্রুটি সনাক্তকরণের জন্য কম্পিউটার দৃষ্টি সম্পর্কিত প্রাসঙ্গিক জ্ঞান ব্যবহার করার চেষ্টা করেছেন।কিছু অধ্যয়ন ত্রুটিগুলি চিহ্নিত করতে এবং ত্রুটি সনাক্তকরণ অর্জনের জন্য টেক্সচার বিশ্লেষণ পদ্ধতি ব্যবহার করেছে, অন্যরা ত্রুটি সনাক্তকরণ অর্জনের জন্য প্রথমে ত্রুটির কনট্যুর নির্ধারণ করতে এবং ত্রুটি গ্রেস্কেল পরিসংখ্যানগত তথ্যের উপর ভিত্তি করে যুক্তিসঙ্গত থ্রেশহোল্ড সেট করতে প্রান্ত সনাক্তকরণ অপারেটর ব্যবহার করেছে, এমন অধ্যয়নও রয়েছে যা বর্ণালী ব্যবহার করে কাপড়ের উচ্চ টেক্সচার পর্যায়ক্রমিকতার উপর ভিত্তি করে ত্রুটিগুলি সনাক্ত করার জন্য বিশ্লেষণ পদ্ধতি।

উপরের পদ্ধতিগুলি ত্রুটি সনাক্তকরণের সমস্যায় কিছু প্রয়োগের ফলাফল অর্জন করেছে, তবে এখনও কিছু নির্দিষ্ট সীমাবদ্ধতা রয়েছে: প্রথমত, প্রকৃত উত্পাদন পরিবেশে ত্রুটিগুলির আকার এবং আকার পরিবর্তিত হয়।মেশিন লার্নিং এবং পরিসংখ্যানগত তথ্যের উপর ভিত্তি করে ত্রুটি সনাক্তকরণ অ্যালগরিদমগুলির জন্য পূর্ব জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে থ্রেশহোল্ড সেট করা প্রয়োজন, যা সমস্ত ত্রুটির জন্য কার্যকর হতে পারে না, ফলে এই পদ্ধতির অপর্যাপ্ত মজবুততা।দ্বিতীয়ত, ঐতিহ্যগত কম্পিউটার ভিশন পদ্ধতিগুলি সাধারণত চালানোর জন্য ধীর এবং কার্যকরভাবে উত্পাদনের রিয়েল-টাইম প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করতে পারে না।1980 এর দশক থেকে, মেশিন লার্নিং গবেষণার ক্ষেত্রটি দ্রুত বিকশিত হয়েছে এবং প্রাসঙ্গিক জ্ঞানের প্রয়োগ অনেক শিল্পের বিকাশকে চালিত করেছে।অনেক গবেষণার বিষয় দেখিয়েছে যে ফ্যাব্রিক ডিফেক্ট সনাক্তকরণে বিপি নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং এসভিএম-এর মতো মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের প্রয়োগ কার্যকর।এই পদ্ধতিগুলি উচ্চ সনাক্তকরণের নির্ভুলতা এবং একটি নির্দিষ্ট মাত্রার দৃঢ়তা নিশ্চিত করে, এবং মেশিন লার্নিংয়ের প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার যত্নশীল বিশ্লেষণের মাধ্যমে এটি আবিষ্কার করা কঠিন নয়, এই ধরনের অ্যালগরিদমের কার্যকারিতা প্রধানত ত্রুটি ম্যানুয়াল বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের উপর নির্ভর করে।ম্যানুয়াল বৈশিষ্ট্যগুলি সম্পূর্ণ না হলে বা যথেষ্ট বৈষম্যমূলক না হলে, মডেলটির কার্যকারিতাও খারাপ হবে।

সাম্প্রতিক বছরগুলিতে কম্পিউটার কম্পিউটিং শক্তির ক্রমাগত উন্নতি এবং গভীর শিক্ষার তত্ত্বের গরম বিকাশের সাথে, আরও বেশি সংখ্যক মানুষ ফ্যাব্রিক ত্রুটি সনাক্তকরণে গভীর শিক্ষা প্রয়োগ করতে শুরু করেছে।গভীর শিক্ষা কার্যকরভাবে ম্যানুয়ালি ডিজাইন করা বৈশিষ্ট্যগুলির অসম্পূর্ণতা এড়াতে পারে এবং একটি উচ্চ সনাক্তকরণ নির্ভুলতা রয়েছে।এই বিবেচনার উপর ভিত্তি করে, এই নিবন্ধটি একটি নন-ওভেন ফ্যাব্রিক ডিফেক্ট স্বয়ংক্রিয় সনাক্তকরণ সিস্টেম ডিজাইন করতে কম্পিউটার দৃষ্টি এবং গভীর শিক্ষা সংক্রান্ত জ্ঞান ব্যবহার করে, যা কার্যকরভাবে ত্রুটি সনাক্তকরণের সঠিকতা উন্নত করে এবং ভাল দৃঢ়তা রয়েছে।