બિન વણાયેલા ફેબ્રિક ખામી શોધ ટેકનોલોજી

સર્જીકલ માસ્ક, નર્સ ટોપી અને ઉત્પાદનમાં સર્જીકલ કેપ્સ જેવા નિકાલજોગ તબીબી ઉપભોક્તા માટે કાચા માલ તરીકે બિન-વણાયેલા કાપડનો હંમેશા વ્યાપકપણે ઉપયોગ થાય છે.નિકાલજોગ તબીબી ઉપભોજ્ય વસ્તુઓની ગુણવત્તા મુખ્યત્વે બિન-વણાયેલા કાપડની ગુણવત્તા પર આધારિત છે.એ હકીકતને કારણે કે બિન-વણાયેલા કાપડના ઉત્પાદન અને પરિવહન પ્રક્રિયા પર્યાવરણની સંપૂર્ણ શુદ્ધતાની ખાતરી આપી શકતી નથી, અને તેઓ પોતે મજબૂત ઇલેક્ટ્રોસ્ટેટિક શોષણ ક્ષમતા ધરાવે છે, તેઓ ઘણીવાર હવામાં નાની અશુદ્ધિઓને શોષી લે છે.તેથી, બિન-વણાયેલા કાપડના બહુ ઓછા વિસ્તારોમાં વિદેશી વસ્તુઓ અસ્તિત્વમાં હોઈ શકે છે.આ લેખમાં અભ્યાસ કરાયેલ બિન-વણાયેલા કાપડની સામગ્રીનો સીધો ઉપયોગ માસ્કના ઉત્પાદન માટે થાય છે, પસંદ કરેલા ખામીના નમૂનાઓનું વિશ્લેષણ કર્યા પછી, એવું જાણવા મળ્યું કે જંતુઓ અને વાળ જેવા વિદેશી પદાર્થોની ખામીઓનું પ્રમાણ સૌથી વધુ છે.આ ખામીનું અસ્તિત્વ સીધું જ અનુગામી ઉત્પાદનોની નબળી ગુણવત્તા તરફ દોરી જાય છે, અને ખામીયુક્ત ઉત્પાદનોને બજારમાં પ્રવેશવા માટે પણ સખત પ્રતિબંધિત છે.તેથી, ઉત્પાદકોએ આમાંની કેટલીક ખામીઓને દૂર કરવાની જરૂર છે, અન્યથા તે મોટા આર્થિક નુકસાનનું કારણ બનશે.

હાલમાં, ઉદ્યોગની મોટાભાગની મોટી કંપનીઓ ખામીની તપાસ માટે આયાતી વિઝ્યુઅલ ઇન્સ્પેક્શન સાધનોનો ઉપયોગ કરે છે.પરિણામો સારા હોવા છતાં, આ સાધનો સામાન્ય રીતે ખર્ચ અને જાળવણીમાં મોંઘા હોય છે, અને નાના સાહસો અને વર્કશોપનો ઉપયોગ કરવા માટે યોગ્ય નથી.ચીનમાં મોટાભાગની નાની કંપનીઓ હજુ પણ ખામીની તપાસ માટે પરંપરાગત મેન્યુઅલ વિઝ્યુઅલ ઇન્સ્પેક્શનનો ઉપયોગ કરે છે.આ પદ્ધતિ પ્રમાણમાં સરળ છે, પરંતુ તેના માટે લાંબા સમય સુધી કામદારોની તાલીમ, ઓછી શોધ કાર્યક્ષમતા અને ચોકસાઈની જરૂર પડે છે અને ઘણા બધા માનવ સંસાધનોનો બગાડ થાય છે, જે એન્ટરપ્રાઈઝ મેનેજમેન્ટ માટે નોંધપાત્ર ખર્ચ છે.તાજેતરના વર્ષોમાં, ખામી શોધવાનું ક્ષેત્ર ઝડપથી વિકસિત થયું છે, અને વ્યવસાયના માલિકો ધીમે ધીમે પરંપરાગત મેન્યુઅલ વિઝ્યુઅલ નિરીક્ષણ પદ્ધતિઓને બદલવા માટે નવી તકનીકોનો ઉપયોગ કરી રહ્યા છે.

ઉદ્યોગના વિકાસના વલણોના પરિપ્રેક્ષ્યમાં, બિન-વણાયેલા કાપડની ઉત્પાદન પ્રક્રિયામાં આપોઆપ ખામીની છબીઓ મેળવી શકે અને તેનું વિશ્લેષણ કરી શકે તેવા સ્વયંસંચાલિત શોધ ઉપકરણને ડિઝાઇન કરવું એ ઉત્પાદન વિકાસને પ્રોત્સાહન આપવા, ઉત્પાદનની ગુણવત્તાને સુનિશ્ચિત કરવા અને શ્રમ ખર્ચ ઘટાડવાનું આવશ્યક માધ્યમ છે.1980 ના દાયકાથી, ઘણા એન્જિનિયરોએ બિન-વણાયેલા કાપડની ખામી શોધવા માટે કમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિના સંબંધિત જ્ઞાનનો ઉપયોગ કરવાનો પ્રયાસ કર્યો છે.કેટલાક અભ્યાસોએ ખામીને દર્શાવવા અને ખામીની તપાસ હાંસલ કરવા માટે ટેક્સચર વિશ્લેષણ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કર્યો છે, જ્યારે અન્યોએ ખામીના સમોચ્ચને પ્રથમ નિર્ધારિત કરવા અને ખામીની તપાસ હાંસલ કરવા માટે ખામી ગ્રેસ્કેલ આંકડાકીય માહિતીના આધારે વાજબી થ્રેશોલ્ડ સેટ કરવા માટે ધાર શોધ ઓપરેટર્સનો ઉપયોગ કર્યો છે, એવા અભ્યાસો પણ છે જે વર્ણપટનો ઉપયોગ કરે છે. કાપડના ઉચ્ચ ટેક્સચરની સામયિકતાના આધારે ખામી શોધવા માટેની વિશ્લેષણ પદ્ધતિઓ.

ઉપરોક્ત પદ્ધતિઓએ ખામી શોધવાની સમસ્યાઓમાં ચોક્કસ એપ્લિકેશન પરિણામો પ્રાપ્ત કર્યા છે, પરંતુ હજી પણ કેટલીક મર્યાદાઓ છે: પ્રથમ, વાસ્તવિક ઉત્પાદન વાતાવરણમાં ખામીઓનો આકાર અને કદ બદલાય છે.મશીન લર્નિંગ અને આંકડાકીય માહિતી પર આધારિત ખામી શોધ એલ્ગોરિધમ્સને અગાઉના જ્ઞાનના આધારે થ્રેશોલ્ડ સેટ કરવાની જરૂર છે, જે તમામ ખામીઓ માટે અસરકારક હોઈ શકતી નથી, પરિણામે આ પદ્ધતિની અપૂરતી મજબૂતાઈ છે.બીજું, પરંપરાગત કમ્પ્યુટર વિઝન પદ્ધતિઓ સામાન્ય રીતે અમલમાં ધીમી હોય છે અને ઉત્પાદનની વાસ્તવિક સમયની જરૂરિયાતોને અસરકારક રીતે પૂરી કરી શકતી નથી.1980 ના દાયકાથી, મશીન લર્નિંગ સંશોધનનું ક્ષેત્ર ઝડપથી વિકસિત થયું છે, અને સંબંધિત જ્ઞાનના ઉપયોગથી ઘણા ઉદ્યોગોના વિકાસમાં વધારો થયો છે.ઘણા સંશોધન વિષયોએ દર્શાવ્યું છે કે ફેબ્રિક ડિફેક્ટ ડિટેક્શનમાં BP ન્યુરલ નેટવર્ક અને SVM જેવા મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ અસરકારક છે.આ પદ્ધતિઓ ઉચ્ચ તપાસ ચોકસાઈ અને ચોક્કસ અંશે મજબૂતાઈની ખાતરી આપે છે, અને મશીન લર્નિંગની તાલીમ પ્રક્રિયાના કાળજીપૂર્વક વિશ્લેષણ દ્વારા શોધવું મુશ્કેલ નથી, આ પ્રકારના અલ્ગોરિધમનું પ્રદર્શન મુખ્યત્વે ખામી મેન્યુઅલ સુવિધાઓની પસંદગી પર આધારિત છે.જો મેન્યુઅલ સુવિધાઓ સંપૂર્ણ અથવા ભેદભાવપૂર્ણ નથી, તો મોડેલનું પ્રદર્શન પણ નબળું હશે.

તાજેતરના વર્ષોમાં કોમ્પ્યુટર કમ્પ્યુટીંગ પાવરના સતત સુધારા અને ડીપ લર્નિંગ થિયરીના હોટ વિકાસ સાથે, વધુને વધુ લોકોએ ફેબ્રિક ડિફેક્ટ ડિટેક્શન માટે ડીપ લર્નિંગ લાગુ કરવાનું શરૂ કર્યું છે.ડીપ લર્નિંગ મેન્યુઅલી ડિઝાઈન કરાયેલી સુવિધાઓની અપૂર્ણતાને અસરકારક રીતે ટાળી શકે છે અને તેની શોધની ઉચ્ચ ચોકસાઈ છે.આ વિચારણાના આધારે, આ લેખ બિન-વણાયેલા ફેબ્રિક ખામી ઓટોમેટિક ડિટેક્શન સિસ્ટમને ડિઝાઇન કરવા માટે કમ્પ્યુટર વિઝન અને ઊંડા શિક્ષણ સંબંધિત જ્ઞાનનો ઉપયોગ કરે છે, જે ખામીને શોધવાની ચોકસાઈને અસરકારક રીતે સુધારે છે અને સારી મજબૂતાઈ ધરાવે છે.