Tecnulugia di rilevazione di difetti di tissuti non tessuti

I tessuti non tessuti sò sempre stati largamente usati cum'è materie prime per consumabili medichi dispunibuli cum'è maschere chirurgiche, cappelli d'infermiera è cappelli chirurgici in produzzione.A qualità di i consumabili medichi dispunibuli dipende principalmente da a qualità di i tessuti non-tessuti.A causa di u fattu chì u prucessu di pruduzzione è di trasportu di tessuti non-tessuti ùn pò micca guarantiscia a purità assoluta di l'ambiente, è elli stessi anu una forte capacità di adsorption elettrostatica, spessu adsorben picculi impurità in l'aria.Dunque, l'uggetti stranieri ponu esse in pochi spazii di tessuti non-tessuti.U materiale di tela non-tessutu studiatu in questu articulu hè direttamente utilizatu per a produzzione di maschere, Dopu l'analisi di i campioni di difetti selezziunati, hè statu truvatu chì a proporzione di difetti di l'ughjettu straneru, cum'è insetti è capelli, hè u più altu.L'esistenza di stu difettu porta direttamente à a qualità substandard di i prudutti successivi, è i prudutti difetti sò ancu strettamente pruibiti di entre in u mercatu.Per quessa, i pruduttori anu bisognu di caccià alcuni di sti difetti, altrimenti pruvucarà enormi perdite ecunomiche.

Attualmente, a maiò parte di e grande cumpagnie in l'industria utilizanu equipaghji di ispezione visuale impurtati per a rilevazione di difetti.Ancu s'è i risultati sò boni, sti equipaghji sò generalmente caru in costu è mantenimentu, è ùn sò micca adattati per i picculi imprese è attellu à aduprà.A maiò parte di e piccule imprese in Cina utilizanu sempre l'ispezione visuale manuale tradiziunale per a screening di difetti.Stu metudu hè relativamente simplice, ma esige una furmazione più longa di u travagliu, una bassa efficienza di rilevazione è precisione, è perdi assai risorse umane, chì hè una spesa significativa per a gestione di l'impresa.Nta l'ultimi anni, u campu di a rilevazione di difetti s'hè sviluppatu rapidamente, è i pruprietarii di l'imprese utilizanu gradualmente e tecnulugia novi per rimpiazzà i metudi tradiziunali di ispezione visuale manuale.

Da a perspettiva di e tendenze di u sviluppu di l'industria, cuncepimentu di un dispositivu di rilevazione automatica chì pò automaticamente ottene è analizà l'imaghjini di difetti in u prucessu di produzzione di tessuti non-tessuti hè un mezzu necessariu per prumove u sviluppu di a produzzione, assicurà a qualità di u produttu è riduce i costi di u travagliu.Dapoi l'anni 1980, assai ingegneri anu pruvatu à utilizà a cunniscenza pertinente di a visione di l'urdinatore per a rilevazione di difetti di tessuti non-tessuti.Certi studii anu utilizatu metudi di analisi di texture per caratterizà i difetti è ottene a rilevazione di difetti, mentre chì altri anu utilizatu operatori di rilevazione di bordu per determinà prima u contornu di difetti è stabiliscenu soglie ragiunate basate nantu à l'infurmazioni statistiche di difetti in scala di grigi per ottene a rilevazione di difetti. metudi d'analisi per detectà i difetti basati nantu à l'alta periodicità di struttura di i tessuti.

I metudi di sopra anu ottenutu certi risultati di l'applicazione in i prublemi di rilevazione di difetti, ma ci sò ancu certe limitazioni: prima, a forma è a dimensione di i difetti in l'ambienti di produzzione attuale varianu.L'algoritmi di rilevazione di difetti basati nantu à l'apprendimentu automaticu è l'infurmazioni statistiche necessitanu di stabilisce soglie basate nantu à a cunniscenza previa, chì ùn ponu esse efficaci per tutti i difetti, risultatu in una robustezza insufficiente di stu metudu.In siconda, i metudi tradiziunali di visione di l'urdinatore sò generalmente lenti à eseguisce è ùn ponu micca risponde in modu efficace à i requisiti di produzzione in tempu reale.Dapoi l'anni 1980, u campu di a ricerca di l'apprendimentu automaticu hà sviluppatu rapidamente, è l'applicazione di cunniscenze pertinenti hà guidatu u sviluppu di parechje industrii.Parechji temi di ricerca anu dimustratu chì l'applicazione di l'algoritmi d'apprendimentu di machine cum'è a rete neurale BP è SVM in a rilevazione di difetti di tissuti hè efficace.Sti metudi assicurendu una alta precisione di rilevazione è un certu gradu di robustezza, è ùn hè micca difficiule di scopre à traversu un'analisi attenta di u prucessu di furmazione di l'apprendimentu di machine, U rendiment di stu tipu d'algoritmu dipende principalmente da a selezzione di e caratteristiche manuali di difetti.Sì i funziunalità manuale ùn sò micca cumpletu o abbastanza discriminatori, u rendiment di u mudellu serà ancu poviru.

Cù u migliuramentu cuntinuu di a putenza di l'informatica di l'informatica è u sviluppu caldu di a teoria di l'apprendimentu prufonda in l'ultimi anni, più è più persone anu cuminciatu à applicà l'apprendimentu prufondu à a rilevazione di difetti di tissuti.L'apprendimentu prufondu pò evità efficacemente l'incompletezza di e funzioni cuncepite manualmente è hà una alta precisione di rilevazione.Basatu annantu à sta cunsiderazione, stu articulu usa a visione di l'informatica è a cunniscenza di l'apprendimentu prufondu per cuncepisce un sistema di rilevazione automatica di difetti di tissuti micca tessuti, chì migliurà in modu efficace a precisione di rilevazione di difetti è hà una bona robustezza.