Teknologi deteksi cacat kain non woven

Kain sing ora ditenun mesthi digunakake minangka bahan mentah kanggo bahan medis sing bisa digunakake kayata topeng bedah, topi perawat, lan tutup bedah ing produksi.Kualitas bahan medis sing bisa digunakake utamane gumantung saka kualitas kain non-anyaman.Amarga kasunyatan manawa proses produksi lan transportasi saka kain non-dirajut ora bisa njamin kemurnian lingkungan sing mutlak, lan dheweke duwe kemampuan adsorpsi elektrostatik sing kuwat, asring nyerep impurities cilik ing udara.Mulane, obyek manca bisa uga ana ing sawetara area kain non-anyaman.Bahan kain non-anyaman sing diteliti ing artikel iki langsung digunakake kanggo produksi topeng, Sawise nganalisa sampel cacat sing dipilih, ditemokake yen proporsi cacat obyek manca, kayata serangga lan rambut, paling dhuwur.Anane cacat iki langsung ndadékaké kanggo kualitas substandard saka produk sakteruse, lan produk risak uga strictly dilarang kanggo ngetik pasar.Mulane, pabrikan kudu mbusak sawetara cacat kasebut, yen ora bakal nyebabake kerugian ekonomi sing gedhe.

Saiki, umume perusahaan gedhe ing industri nggunakake peralatan inspeksi visual sing diimpor kanggo deteksi cacat.Senajan asil apik, peralatan iki biasane larang regane lan pangopènan, lan ora cocok kanggo Enterprises cilik lan workshop digunakake.Umume perusahaan cilik ing China isih nggunakake inspeksi visual manual tradisional kanggo screening cacat.Cara iki relatif prasaja, nanging mbutuhake latihan buruh sing luwih dawa, efisiensi lan akurasi deteksi sing kurang, lan mbuwang akeh sumber daya manungsa, sing dadi biaya sing signifikan kanggo manajemen perusahaan.Ing taun-taun pungkasan, bidang deteksi cacat wis berkembang kanthi cepet, lan pamilik bisnis mboko sithik nggunakake teknologi anyar kanggo ngganti metode inspeksi visual manual tradisional.

Saka perspektif tren pangembangan industri, ngrancang piranti deteksi otomatis sing bisa kanthi otomatis entuk lan nganalisa gambar cacat ing proses produksi kain non-anyaman minangka sarana sing perlu kanggo ningkatake pangembangan produksi, njamin kualitas produk, lan nyuda biaya tenaga kerja.Wiwit taun 1980-an, akeh insinyur sing nyoba nggunakake kawruh sing relevan babagan visi komputer kanggo deteksi cacat kain non-anyaman.Sawetara panliten nggunakake metode analisis tekstur kanggo menehi ciri cacat lan entuk deteksi cacat, dene liyane nggunakake operator deteksi pinggiran kanggo nemtokake kontur cacat lan nyetel ambang sing cukup adhedhasar informasi statistik skala abu-abu cacat kanggo entuk deteksi cacat, Ana uga pasinaon sing nggunakake spektral. cara analisis kanggo ndeteksi cacat adhedhasar periodicity tektur dhuwur saka kain.

Cara ing ndhuwur wis entuk asil aplikasi tartamtu ing masalah deteksi cacat, nanging isih ana watesan tartamtu: sepisanan, wangun lan ukuran cacat ing lingkungan produksi nyata beda-beda.Algoritma deteksi cacat adhedhasar sinau mesin lan informasi statistik mbutuhake ambang setelan adhedhasar kawruh sadurunge, sing ora bisa efektif kanggo kabeh cacat, nyebabake kekuwatan metode iki ora cukup.Kapindho, metode visi komputer tradisional biasane alon-alon dieksekusi lan ora bisa nyukupi syarat produksi kanthi nyata.Wiwit taun 1980-an, bidang riset machine learning wis berkembang kanthi cepet, lan aplikasi kawruh sing relevan wis mimpin pangembangan akeh industri.Akeh topik riset nuduhake yen aplikasi algoritma pembelajaran mesin kayata jaringan saraf BP lan SVM ing deteksi cacat kain efektif.Cara kasebut njamin akurasi deteksi sing dhuwur lan tingkat ketahanan tartamtu, lan ora angel ditemokake liwat analisis sing ati-ati babagan proses latihan mesin, Kinerja algoritma jinis iki utamane gumantung saka pilihan fitur manual sing cacat.Yen fitur manual ora lengkap utawa cukup diskriminatif, kinerja model uga bakal kurang.

Kanthi dandan terus-terusan saka daya komputerisasi komputer lan pangembangan panas teori learning jero ing taun anyar, liyane lan liyane wong wis wiwit aplikasi deep learning kanggo deteksi cacat kain.Sinau jero bisa kanthi efektif ngindhari ketidaklengkapan fitur sing dirancang kanthi manual lan nduweni akurasi deteksi sing dhuwur.Adhedhasar pertimbangan kasebut, artikel iki nggunakake visi komputer lan kawruh sing gegandhengan karo sinau sing jero kanggo ngrancang sistem deteksi otomatis cacat kain non-anyaman, sing kanthi efektif ningkatake akurasi deteksi cacat lan nduweni kekuatan sing apik.