Ehunik gabeko ehunaren akatsak detektatzeko teknologia

Ehundu gabeko ehunak betidanik erabili izan dira lehengai gisa erabili eta botatzeko medikuntza-kontsumigarrietarako, hala nola, maskara kirurgikoak, erizainen txanoak eta kirurgia-txapelak ekoizpenean.Bota eta botatzeko medikuntzako kontsumigarrien kalitatea ehundu gabeko ehunen kalitatearen araberakoa da batez ere.Izan ere, ehundu gabeko ehunen ekoizpen- eta garraio-prozesuak ezin duelako ingurumenaren erabateko garbitasuna bermatu, eta eurek xurgatzeko gaitasun elektrostatiko handia dutenez, askotan ezpurutasun txikiak xurgatzen dituzte airean.Hori dela eta, objektu arrotzak egon daitezke ehundu gabeko ehunen eremu oso gutxitan.Artikulu honetan aztertutako ehun ez-ehunezko materiala zuzenean maskarak ekoizteko erabiltzen da. Hautatutako akatsen laginak aztertu ondoren, aurkitu zen objektu arrotzen akatsen proportzioa, intsektuak eta ilea, esaterako, handiena dela.Akats hori egoteak zuzenean ondorengo produktuen kalitate eskasa dakar, eta produktu akastunak ere erabat debekatuta daude merkatuan sartzea.Hori dela eta, fabrikatzaileek akats horietako batzuk kendu behar dituzte, bestela galera ekonomiko handiak eragingo ditu.

Gaur egun, industriako enpresa handi gehienek inportatutako ikus-ikuskapeneko ekipoak erabiltzen dituzte akatsak detektatzeko.Emaitzak onak izan arren, ekipamendu hauek kostu eta mantentze-lanetan garestiak izan ohi dira, eta ez dira egokiak enpresa eta tailer txikiek erabiltzeko.Txinako enpresa txiki gehienek oraindik ere eskuzko ikuskapen tradizionala erabiltzen dute akatsak aztertzeko.Metodo hau nahiko sinplea da, baina langileen prestakuntza luzeagoa eskatzen du, detekzio-eraginkortasun eta zehaztasun baxua eta giza baliabide asko xahutzen ditu, eta hori gastu garrantzitsua da enpresen kudeaketarako.Azken urteotan, akatsak detektatzeko eremua azkar garatu da, eta negozioen jabeek pixkanaka teknologia berriak erabiltzen ari dira eskuzko ikuskapen-metodo tradizionalak ordezkatzeko.

Industriaren garapen joeren ikuspegitik, ehundu gabeko ehunen ekoizpen-prozesuan akatsen irudiak automatikoki lortu eta azter ditzakeen detekzio automatikoko gailu bat diseinatzea beharrezko bitartekoa da ekoizpenaren garapena sustatzeko, produktuaren kalitatea bermatzeko eta lan kostuak murrizteko.1980ko hamarkadaz geroztik, ingeniari asko saiatu dira ordenagailu bidezko ikusmenaren ezagutza egokia erabiltzen ehundu gabeko ehunen akatsak detektatzeko.Zenbait ikerketak testura aztertzeko metodoak erabili dituzte akatsak karakterizatzeko eta akatsak detektatzeko, eta beste batzuek, berriz, ertzak detektatzeko operadoreak erabili dituzte akatsen sestra lehenik zehazteko eta akatsen eskalako informazio estatistikoan oinarritutako arrazoizko atalaseak ezartzeko, akatsak detektatzeko. ehunen testura aldizkakotasun handian oinarritutako akatsak detektatzeko analisi metodoak.

Goiko metodoek aplikazio-emaitza jakin batzuk lortu dituzte akatsak hautemateko arazoetan, baina oraindik ere muga batzuk daude: lehenik eta behin, benetako produkzio-inguruneetan akatsen forma eta tamaina aldatu egiten dira.Ikaskuntza automatikoan eta informazio estatistikoan oinarritutako akatsak detektatzeko algoritmoek aldez aurretiko ezagutzan oinarritutako atalaseak ezartzea eskatzen dute, akats guztietarako eraginkorrak izan ezin direnak, metodo honen sendotasun nahikoa ez izatearen ondorioz.Bigarrenik, ordenagailu bidezko ikusmen metodo tradizionalak exekutatzen motelak izan ohi dira eta ezin dituzte ekoizpenaren denbora errealeko eskakizunak eraginkortasunez bete.1980ko hamarkadaz geroztik, ikaskuntza automatikoaren ikerketaren eremua azkar garatu da, eta ezagutza garrantzitsuak aplikatzeak industria askoren garapena bultzatu du.Ikerketa-gai askok erakutsi dute BP neurona-sare eta SVM bezalako ikaskuntza automatikoko algoritmoen aplikazioa eraginkorra dela ehunaren akatsak detektatzeko.Metodo hauek detekzio-zehaztasun handia eta sendotasun-maila jakin bat bermatzen dute, eta ez da zaila ikaskuntza automatikoaren prestakuntza-prozesuaren azterketa zorrotzaren bidez aurkitzea.Eskuzko ezaugarriak nahikoa osoak edo diskriminatzaileak ez badira, ereduaren errendimendua ere eskasa izango da.

Ordenagailuen konputazioaren ahalmenaren etengabeko hobekuntzarekin eta azken urteotan ikaskuntza sakonaren teoriaren garapen beroarekin, gero eta jende gehiago hasi da ikaskuntza sakona aplikatzen ehunaren akatsak detektatzeko.Ikaskuntza sakonak eskuz diseinatutako eginbideen osatugabetasuna ekidin dezake eta detekzio-zehaztasun handia du.Gogoeta horretan oinarrituta, artikulu honek ordenagailu bidezko ikusmena eta ikaskuntza sakoneko ezagutzak erabiltzen ditu ehundu gabeko akatsak detektatzeko sistema automatiko bat diseinatzeko, akatsen detekzio-zehaztasuna eraginkortasunez hobetzen duena eta sendotasun ona duena.