Neteksita ŝtofo-detekta teknologio

Ne-teksitaj ŝtofoj ĉiam estis vaste uzataj kiel krudmaterialoj por foruzeblaj medicinaj konsumaĵoj kiel ekzemple kirurgiaj maskoj, flegistinaj ĉapeloj kaj kirurgiaj ĉapoj en produktado.La kvalito de forĵeteblaj medicinaj konsumaĵoj plejparte dependas de la kvalito de ne-teksitaj ŝtofoj.Pro la fakto, ke la procezo de produktado kaj transportado de neteksitaj ŝtofoj ne povas garantii absolutan purecon de la medio, kaj ili mem havas fortan elektrostatikan adsorban kapablon, ili ofte adsorbas malgrandajn malpuraĵojn en la aero.Tial fremdaj objektoj povas ekzisti en tre malmultaj lokoj de neteksitaj ŝtofoj.La ne-teksita ŝtofa materialo studita en ĉi tiu artikolo estas rekte uzata por la produktado de maskoj, Post analizo de la elektitaj difektaj specimenoj, oni trovis, ke la proporcio de fremdaj objektoj difektoj, kiel insektoj kaj haroj, estas la plej alta.La ekzisto de ĉi tiu difekto rekte kondukas al subnorma kvalito de postaj produktoj, kaj misaj produktoj ankaŭ estas strikte malpermesitaj eniri la merkaton.Tial fabrikantoj devas forigi iujn ĉi tiujn difektojn, alie ĝi kaŭzos grandegajn ekonomiajn perdojn.

Nuntempe, plej multaj grandaj kompanioj en la industrio uzas importitan vidan inspektan ekipaĵon por detektado de difektoj.Kvankam la rezultoj estas bonaj, ĉi tiuj ekipaĵoj estas kutime multekostaj en kosto kaj prizorgado, kaj ne taŭgas por malgrandaj entreprenoj kaj laborejoj por uzi.La plej multaj malgrandaj kompanioj en Ĉinio ankoraŭ uzas tradician manan vidan inspektadon por difekta ekzamenado.Ĉi tiu metodo estas relative simpla, sed postulas pli longan laboran trejnadon, malaltan detektan efikecon kaj precizecon, kaj malŝparas multajn homajn rimedojn, kio estas grava elspezo por entreprena administrado.En la lastaj jaroj, la kampo de detekto de difektoj rapide disvolviĝis, kaj entreprenistoj iom post iom uzas novajn teknologiojn por anstataŭigi tradiciajn manajn vidajn inspektajn metodojn.

El la perspektivo de industriaj evoluaj tendencoj, desegni aŭtomatan detektan aparaton, kiu povas aŭtomate akiri kaj analizi difektajn bildojn en la produktadprocezo de neteksitaj ŝtofoj, estas necesa rimedo por antaŭenigi produktadon, certigi produktan kvaliton kaj redukti laborkostojn.Ekde la 1980-aj jaroj, multaj inĝenieroj provis uzi la signifan scion pri komputila vizio por difektodetekto de ne-teksitaj ŝtofoj.Kelkaj studoj uzis teksturajn analizmetodojn por karakterizi difektojn kaj atingi difektan detekton, dum aliaj uzis randajn detektajn funkciigistojn por unue determini la difektan konturon kaj fiksi raciajn sojlojn bazitajn sur difektaj grizskalaj statistikaj informoj por atingi difektan detekton, Estas ankaŭ studoj kiuj uzas spektrajn. analizaj metodoj por detekti difektojn bazitajn sur la alta tekstura periodeco de ŝtofoj.

La ĉi-supraj metodoj atingis certajn aplikajn rezultojn en problemoj pri detektado de difektoj, sed ankoraŭ ekzistas iuj limigoj: unue, la formo kaj grandeco de difektoj en realaj produktadmedioj varias.Algoritmoj de detektado de difektoj bazitaj sur maŝinlernado kaj statistikaj informoj postulas fiksajn sojlojn bazitajn sur antaŭa scio, kiuj ne povas esti efikaj por ĉiuj difektoj, rezultigante nesufiĉan fortikecon de ĉi tiu metodo.Due, Tradiciaj komputilvidaj metodoj estas kutime malrapide efektivigeblaj kaj ne povas efike plenumi la realtempajn postulojn de produktado.Ekde la 1980-aj jaroj, la kampo de maŝinlernada esploro rapide disvolviĝis, kaj la aplikado de koncernaj scioj pelis la disvolviĝon de multaj industrioj.Multaj esplortemoj montris ke la apliko de maŝinlernado-algoritmoj kiel ekzemple BP-neŭrala reto kaj SVM en ŝtofa difekto-detekto estas efika.Ĉi tiuj metodoj certigas altan detektan precizecon kaj certan gradon de fortikeco, kaj ne malfacilas malkovri per zorgema analizo de la trejna procezo de maŝina lernado, La agado de ĉi tiu tipo de algoritmo plejparte dependas de la elekto de difektaj manlibroj.Se la manlibroj ne estas sufiĉe kompletaj aŭ diskriminaciaj, la agado de la modelo ankaŭ estos malbona.

Kun la kontinua plibonigo de komputila komputika potenco kaj la varma evoluo de profunda lernado-teorio en la lastaj jaroj, pli kaj pli da homoj komencis apliki profundan lernadon al teksa difekto-detekto.Profunda lernado povas efike eviti la nekompletecon de mane desegnitaj funkcioj kaj havas altan detektan precizecon.Surbaze de ĉi tiu konsidero, ĉi tiu artikolo uzas komputilan vizion kaj profundan lernadon rilatan scion por desegni neteksitan difekton de aŭtomata detektsistemo, kiu efike plibonigas la detektan precizecon de difektoj kaj havas bonan fortikecon.