Ոչ հյուսված գործվածքների թերությունների հայտնաբերման տեխնոլոգիա

Ոչ հյուսված գործվածքները միշտ լայնորեն օգտագործվել են որպես հումք միանգամյա օգտագործման բժշկական սպառման համար, ինչպիսիք են վիրաբուժական դիմակները, բուժքույրերի գլխարկները և վիրաբուժական գլխարկները արտադրության մեջ:Մեկանգամյա օգտագործման բժշկական ծախսվող նյութերի որակը հիմնականում կախված է ոչ հյուսված գործվածքների որակից։Շնորհիվ այն բանի, որ ոչ հյուսված գործվածքների արտադրության և տեղափոխման գործընթացը չի կարող երաշխավորել շրջակա միջավայրի բացարձակ մաքրությունը, և նրանք իրենք ունեն ուժեղ էլեկտրաստատիկ կլանման ունակություն, նրանք հաճախ կլանում են օդում փոքր կեղտեր:Հետևաբար, օտար առարկաները կարող են գոյություն ունենալ ոչ հյուսված գործվածքների շատ քիչ տարածքներում:Այս հոդվածում ուսումնասիրված ոչ հյուսված գործվածքների նյութը ուղղակիորեն օգտագործվում է դիմակների արտադրության համար: Ընտրված թերությունների նմուշները վերլուծելուց հետո պարզվեց, որ օտար առարկաների թերությունների, ինչպիսիք են միջատները և մազերը, ամենաբարձրն է:Այս թերության առկայությունն ուղղակիորեն հանգեցնում է հետագա արտադրանքի ոչ ստանդարտ որակի, ինչպես նաև խստիվ արգելվում է թերի արտադրանքի մուտքը շուկա։Հետեւաբար, արտադրողները պետք է հեռացնեն այդ թերություններից մի քանիսը, հակառակ դեպքում դա հսկայական տնտեսական կորուստներ կբերի:

Ներկայումս արդյունաբերության խոշոր ընկերությունների մեծ մասը օգտագործում է ներկրված տեսողական ստուգման սարքավորումներ՝ թերությունները հայտնաբերելու համար:Թեև արդյունքները լավն են, այդ սարքավորումները սովորաբար թանկ են ծախսերի և պահպանման առումով և հարմար չեն փոքր ձեռնարկությունների և արտադրամասերի օգտագործման համար:Չինաստանի փոքր ընկերությունների մեծ մասը դեռ օգտագործում է ավանդական ձեռքով տեսողական ստուգում թերությունների ցուցադրման համար:Այս մեթոդը համեմատաբար պարզ է, բայց պահանջում է աշխատողների ավելի երկար ուսուցում, ցածր հայտնաբերման արդյունավետություն և ճշգրտություն և վատնում է շատ մարդկային ռեսուրսներ, ինչը զգալի ծախս է ձեռնարկության կառավարման համար:Վերջին տարիներին թերությունների հայտնաբերման ոլորտը արագ զարգացել է, և բիզնեսի սեփականատերերը աստիճանաբար օգտագործում են նոր տեխնոլոգիաներ՝ փոխարինելու ավանդական ձեռքով տեսողական ստուգման մեթոդները:

Արդյունաբերության զարգացման միտումների տեսանկյունից ավտոմատ հայտնաբերման սարքի նախագծումը, որը կարող է ավտոմատ կերպով ստանալ և վերլուծել ոչ հյուսված գործվածքների արտադրության գործընթացում արատների պատկերները, անհրաժեշտ միջոց է արտադրության զարգացումը խթանելու, արտադրանքի որակն ապահովելու և աշխատուժի ծախսերը նվազեցնելու համար:1980-ականներից շատ ինժեներներ փորձել են օգտագործել համակարգչային տեսողության համապատասխան գիտելիքները ոչ հյուսված գործվածքների թերությունների հայտնաբերման համար:Որոշ ուսումնասիրություններ օգտագործել են հյուսվածքի վերլուծության մեթոդներ՝ թերությունները բնութագրելու և թերության հայտնաբերման հասնելու համար, իսկ մյուսները օգտագործել են եզրերի հայտնաբերման օպերատորներ՝ նախ որոշելու թերության ուրվագիծը և սահմանել ողջամիտ շեմեր՝ հիմնվելով թերության մոխրագույն մասշտաբի վիճակագրական տեղեկատվության վրա՝ թերությունների հայտնաբերման հասնելու համար: Կան նաև ուսումնասիրություններ, որոնք օգտագործում են սպեկտրալ գործվածքների բարձր հյուսվածքային պարբերականության վրա հիմնված թերությունները հայտնաբերելու վերլուծության մեթոդներ:

Վերոնշյալ մեթոդները հասել են որոշակի կիրառական արդյունքների թերությունների հայտնաբերման խնդիրներում, սակայն դեռևս կան որոշակի սահմանափակումներ. նախ՝ իրական արտադրական միջավայրերում թերությունների ձևն ու չափը տարբեր են:Թերությունների հայտնաբերման ալգորիթմները, որոնք հիմնված են մեքենայական ուսուցման և վիճակագրական տեղեկատվության վրա, պահանջում են սահմանել շեմեր՝ հիմնված նախնական գիտելիքների վրա, ինչը չի կարող արդյունավետ լինել բոլոր թերությունների դեպքում, ինչը հանգեցնում է այս մեթոդի անբավարար կայունությանը:Երկրորդ, համակարգչային տեսողության ավանդական մեթոդները սովորաբար դանդաղ են իրականացվում և չեն կարող արդյունավետորեն բավարարել արտադրության իրական ժամանակի պահանջները:1980-ականներից ի վեր մեքենայական ուսուցման հետազոտությունների ոլորտը արագ զարգացել է, և համապատասխան գիտելիքների կիրառումը խթանել է բազմաթիվ ոլորտների զարգացումը:Շատ հետազոտական ​​թեմաներ ցույց են տվել, որ մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների կիրառումը, ինչպիսիք են BP նեյրոնային ցանցը և SVM-ը, գործվածքների թերությունների հայտնաբերման գործում արդյունավետ է:Այս մեթոդները ապահովում են հայտնաբերման բարձր ճշգրտություն և որոշակի աստիճանի ամրություն, և դժվար չէ բացահայտել մեքենայական ուսուցման վերապատրաստման գործընթացի մանրակրկիտ վերլուծության միջոցով: Այս տեսակի ալգորիթմի կատարումը հիմնականում կախված է թերության մեխանիկական հատկանիշների ընտրությունից:Եթե ​​ձեռնարկի առանձնահատկությունները լիարժեք կամ բավականաչափ խտրական չեն, մոդելի կատարումը նույնպես վատ կլինի:

Համակարգչային հաշվողական հզորության շարունակական բարելավմամբ և խորը ուսուցման տեսության թեժ զարգացմամբ վերջին տարիներին ավելի ու ավելի շատ մարդիկ սկսել են կիրառել խորը ուսուցում գործվածքների թերությունների հայտնաբերման համար:Խորը ուսուցումը կարող է արդյունավետորեն խուսափել ձեռքով նախագծված գործառույթների անավարտությունից և ունի հայտնաբերման բարձր ճշգրտություն:Ելնելով այս նկատառումից՝ այս հոդվածը օգտագործում է համակարգչային տեսլականը և խորը ուսուցման հետ կապված գիտելիքները՝ ոչ հյուսված գործվածքների թերությունների ավտոմատ հայտնաբերման համակարգ նախագծելու համար, որն արդյունավետորեն բարելավում է թերությունների հայտնաբերման ճշգրտությունը և ունի լավ ամրություն: