Тоқылмаған матаның ақауларын анықтау технологиясы

Тоқылмаған маталар әрқашан өндірісте хирургиялық маскалар, медбике қалпақтары және хирургиялық қалпақшалар сияқты бір реттік медициналық шығын материалдарының шикізаты ретінде кеңінен қолданылған.Бір рет қолданылатын медициналық шығын материалдарының сапасы негізінен тоқыма емес матаның сапасына байланысты.Тоқылмаған маталарды өндіру және тасымалдау процесі қоршаған ортаның абсолютті тазалығына кепілдік бере алмайтындықтан және олардың өздері күшті электростатикалық адсорбциялық қабілетке ие болғандықтан, олар ауадағы ұсақ қоспаларды жиі сіңіреді.Сондықтан мата емес маталардың өте аз жерлерінде бөгде заттар болуы мүмкін.Осы мақалада зерттелген тоқыма емес мата материалы маскаларды өндіру үшін тікелей пайдаланылады, Таңдалған ақау үлгілерін талдағаннан кейін, жәндіктер мен шаштар сияқты бөтен зат ақауларының үлесі ең жоғары екендігі анықталды.Бұл ақаудың болуы кейінгі өнімдердің сапасыздығына тікелей әкеледі, сонымен қатар ақаулы өнімдердің нарыққа шығуына қатаң тыйым салынады.Сондықтан өндірушілер бұл ақаулардың кейбірін жоюы керек, әйтпесе бұл үлкен экономикалық шығындарға әкеледі.

Қазіргі уақытта саладағы ірі компаниялардың көпшілігі ақауларды анықтау үшін импорттық визуалды бақылау құралдарын пайдаланады.Нәтижелері жақсы болғанымен, бұл жабдықтар әдетте құны мен техникалық қызмет көрсетуі жағынан қымбат және шағын кәсіпорындар мен шеберханалардың пайдалануына жарамайды.Қытайдағы көптеген шағын компаниялар әлі де ақауларды скрининг үшін дәстүрлі қолмен визуалды тексеруді пайдаланады.Бұл әдіс салыстырмалы түрде қарапайым, бірақ жұмысшының ұзақ оқуын, анықтаудың төмен тиімділігі мен дәлдігін талап етеді және көптеген адам ресурстарын ысырап етеді, бұл кәсіпорынды басқару үшін айтарлықтай шығын.Соңғы жылдары ақауларды анықтау саласы қарқынды дамып, бизнес иелері дәстүрлі қолмен визуалды тексеру әдістерін алмастыратын жаңа технологияларды біртіндеп қолдана бастады.

Өнеркәсіптің даму тенденциялары тұрғысынан алғанда, тоқыма емес маталарды өндіру процесінде ақаулардың кескіндерін автоматты түрде алуға және талдауға қабілетті автоматты анықтау құрылғысын жобалау өндірісті дамытуға, өнім сапасын қамтамасыз етуге және еңбек шығындарын азайтуға қажетті құрал болып табылады.1980 жылдардан бастап көптеген инженерлер тоқыма емес маталар ақауларын анықтау үшін компьютерлік көрудің тиісті білімін қолдануға тырысты.Кейбір зерттеулер ақауларды сипаттау және ақауды анықтауға қол жеткізу үшін текстураны талдау әдістерін пайдаланды, ал басқалары ақауларды анықтауға қол жеткізу үшін ақаулардың сұр реңкті статистикалық ақпаратына негізделген ақылға қонымды шектерді орнату және ақауларды анықтау үшін алдымен ақау контурын анықтау үшін жиекті анықтау операторларын пайдаланды. матаның жоғары текстуралық кезеңділігіне негізделген ақауларды анықтаудың талдау әдістері.

Жоғарыда аталған әдістер ақауларды анықтау мәселелерінде белгілі бір қолдану нәтижелеріне қол жеткізді, бірақ әлі де белгілі бір шектеулер бар: біріншіден, нақты өндірістік ортадағы ақаулардың пішіні мен өлшемі әр түрлі болады.Машиналық оқытуға және статистикалық ақпаратқа негізделген ақауларды анықтау алгоритмдері барлық ақаулар үшін тиімді бола алмайтын алдын ала білімдер негізінде шекті мәндерді орнатуды талап етеді, нәтижесінде бұл әдіс жеткіліксіз беріктікке әкеледі.Екіншіден, дәстүрлі компьютерлік көру әдістері әдетте баяу орындалады және өндірістің нақты уақыт талаптарын тиімді қанағаттандыра алмайды.1980 жылдардан бастап машиналық оқытуды зерттеу саласы қарқынды дамыды және тиісті білімді қолдану көптеген салалардың дамуына түрткі болды.Көптеген зерттеу тақырыптары мата ақауларын анықтауда BP нейрондық желісі және SVM сияқты машиналық оқыту алгоритмдерін қолдану тиімді екенін көрсетті.Бұл әдістер анықтаудың жоғары дәлдігін және белгілі бір беріктік дәрежесін қамтамасыз етеді және оны машиналық оқытудың оқу процесін мұқият талдау арқылы табу қиын емес, Алгоритмнің бұл түрінің өнімділігі негізінен қолмен жұмыс істейтін ақауларды таңдауға байланысты.Қолмен орындалатын мүмкіндіктер толық немесе кемсітушілік болмаса, модельдің өнімділігі де нашар болады.

Соңғы жылдары компьютерлік есептеу қуатының үздіксіз жетілдірілуімен және терең оқыту теориясының қызу дамуымен көбірек адамдар матаның ақауларын анықтау үшін терең оқытуды қолдана бастады.Терең оқыту қолмен жасалған мүмкіндіктердің толық еместігін тиімді болдырмайды және жоғары анықтау дәлдігіне ие.Осы пікірге сүйене отырып, бұл мақала ақауларды анықтау дәлдігін тиімді жақсартатын және жақсы беріктікке ие тоқыма емес матаның ақауларын автоматты түрде анықтау жүйесін жобалау үшін компьютерлік көруді және терең үйренуге қатысты білімді пайдаланады.