បច្ចេកវិទ្យារកឃើញពិការភាពក្រណាត់មិនមែនត្បាញ

ក្រណាត់ដែលមិនមែនជាត្បាញតែងតែត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយជាវត្ថុធាតុដើមសម្រាប់សម្ភារៈបរិក្ខាពេទ្យដែលអាចចោលបានដូចជា របាំងវះកាត់ មួកគិលានុបដ្ឋាយិកា និងមួកវះកាត់ក្នុងការផលិត។គុណភាពនៃសម្ភារៈបរិក្ខាពេទ្យដែលអាចចោលបាន ភាគច្រើនអាស្រ័យទៅលើគុណភាពនៃក្រណាត់មិនមែនត្បាញ។ដោយសារតែដំណើរការផលិត និងដឹកជញ្ជូននៃក្រណាត់មិនមែនត្បាញមិនអាចធានាបាននូវភាពបរិសុទ្ធពេញលេញនៃបរិស្ថាន ហើយពួកគេផ្ទាល់មានសមត្ថភាពស្រូបយកអេឡិចត្រូស្ទិចខ្លាំង ពួកគេតែងតែស្រូបយកភាពមិនបរិសុទ្ធតូចៗនៅក្នុងខ្យល់។ដូច្នេះវត្ថុបរទេសអាចមាននៅក្នុងតំបន់តិចតួចបំផុតនៃក្រណាត់មិនមែនត្បាញ។សម្ភារៈក្រណាត់មិនមែនត្បាញដែលបានសិក្សានៅក្នុងអត្ថបទនេះ គឺត្រូវបានប្រើប្រាស់ដោយផ្ទាល់សម្រាប់ការផលិតរបាំងមុខ បន្ទាប់ពីការវិភាគគំរូពិការភាពដែលបានជ្រើសរើស បានរកឃើញថាសមាមាត្រនៃពិការភាពវត្ថុបរទេសដូចជាសត្វល្អិត និងសក់គឺខ្ពស់បំផុត។អត្ថិភាពនៃពិការភាពនេះដោយផ្ទាល់នាំទៅរកគុណភាពមិនស្តង់ដារនៃផលិតផលជាបន្តបន្ទាប់ ហើយផលិតផលដែលមានបញ្ហាក៏ត្រូវបានហាមឃាត់យ៉ាងតឹងរ៉ឹងមិនឱ្យចូលក្នុងទីផ្សារផងដែរ។ដូច្នេះហើយ ក្រុមហ៊ុនផលិតចាំបាច់ត្រូវដកចេញនូវពិការភាពទាំងនេះខ្លះ បើមិនដូច្នេះទេ វានឹងធ្វើឱ្យខាតបង់សេដ្ឋកិច្ចយ៉ាងធំធេង។

នាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ ក្រុមហ៊ុនធំៗភាគច្រើននៅក្នុងឧស្សាហកម្មនេះប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ត្រួតពិនិត្យដែលមើលឃើញដែលបាននាំចូលសម្រាប់ការរកឃើញពិការភាព។ទោះបីជាលទ្ធផលល្អក៏ដោយ ឧបករណ៍ទាំងនេះជាធម្មតាមានតម្លៃថ្លៃក្នុងការចំណាយ និងការថែទាំ ហើយវាមិនស័ក្តិសមសម្រាប់សហគ្រាសធុនតូច និងសិក្ខាសាលាដើម្បីប្រើប្រាស់នោះទេ។ក្រុមហ៊ុនតូចៗភាគច្រើននៅក្នុងប្រទេសចិននៅតែប្រើការត្រួតពិនិត្យមើលឃើញដោយដៃបែបប្រពៃណីសម្រាប់ការពិនិត្យពិការភាព។វិធីសាស្រ្តនេះគឺសាមញ្ញណាស់ ប៉ុន្តែតម្រូវឱ្យមានការបណ្តុះបណ្តាលកម្មករយូរជាងនេះ ប្រសិទ្ធភាពនៃការរកឃើញទាប និងភាពត្រឹមត្រូវ ហើយខ្ជះខ្ជាយធនធានមនុស្សយ៉ាងច្រើន ដែលជាការចំណាយដ៏សំខាន់សម្រាប់ការគ្រប់គ្រងសហគ្រាស។ក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានឆ្នាំចុងក្រោយនេះ វិស័យរកឃើញពិការភាពបានអភិវឌ្ឍយ៉ាងឆាប់រហ័ស ហើយម្ចាស់អាជីវកម្មកំពុងប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាថ្មីបន្តិចម្តងៗ ដើម្បីជំនួសវិធីសាស្ត្រត្រួតពិនិត្យការមើលឃើញដោយដៃតាមបែបប្រពៃណី។

តាមទស្សនៈនៃនិន្នាការនៃការអភិវឌ្ឍន៍ឧស្សាហកម្ម ការរចនាឧបករណ៍រាវរកដោយស្វ័យប្រវត្តិដែលអាចទទួលបាន និងវិភាគរូបភាពពិការភាពដោយស្វ័យប្រវត្តិក្នុងដំណើរការផលិតក្រណាត់មិនមែនត្បាញ គឺជាមធ្យោបាយចាំបាច់ដើម្បីលើកកម្ពស់ការអភិវឌ្ឍន៍ផលិតកម្ម ធានាគុណភាពផលិតផល និងកាត់បន្ថយថ្លៃដើមពលកម្ម។ចាប់តាំងពីទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 1980 វិស្វករជាច្រើនបានព្យាយាមប្រើប្រាស់ចំណេះដឹងពាក់ព័ន្ធនៃចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រសម្រាប់ការរកឃើញពិការភាពនៃក្រណាត់មិនមែនត្បាញ។ការសិក្សាខ្លះបានប្រើវិធីសាស្ត្រវិភាគវាយនភាពដើម្បីកំណត់លក្ខណៈនៃពិការភាព និងសម្រេចបានការរកឃើញពិការភាព ខណៈពេលដែលអ្នកផ្សេងទៀតបានប្រើឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាគែមដើម្បីកំណត់វណ្ឌវង្កនៃពិការភាពជាមុន ហើយកំណត់កម្រិតដែលសមហេតុផលដោយផ្អែកលើព័ត៌មានស្ថិតិនៃមាត្រដ្ឋានប្រផេះពិការភាព ដើម្បីសម្រេចបានការរកឃើញពិការភាព ក៏មានការសិក្សាដែលប្រើវិសាលគមផងដែរ។ វិធីសាស្រ្តវិភាគដើម្បីរកមើលពិការភាពដោយផ្អែកលើរយៈពេលវាយនភាពខ្ពស់នៃក្រណាត់។

វិធីសាស្រ្តខាងលើបានសម្រេចលទ្ធផលកម្មវិធីជាក់លាក់ក្នុងបញ្ហារកឃើញពិការភាព ប៉ុន្តែនៅតែមានដែនកំណត់មួយចំនួន៖ ដំបូងឡើយ រូបរាង និងទំហំនៃពិការភាពនៅក្នុងបរិយាកាសផលិតកម្មជាក់ស្តែងប្រែប្រួល។ក្បួនដោះស្រាយការរកឃើញពិការភាពដោយផ្អែកលើការរៀនម៉ាស៊ីន និងព័ត៌មានស្ថិតិតម្រូវឱ្យកំណត់កម្រិតដោយផ្អែកលើចំណេះដឹងពីមុន ដែលមិនអាចមានប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់រាល់ពិការភាព ដែលបណ្តាលឱ្យមានភាពរឹងមាំមិនគ្រប់គ្រាន់នៃវិធីសាស្ត្រនេះ។ទីពីរ វិធីសាស្ត្រមើលឃើញតាមកុំព្យូទ័រតាមបែបប្រពៃណី ជាធម្មតាមានភាពយឺតយ៉ាវក្នុងការអនុវត្ត ហើយមិនអាចបំពេញតាមតម្រូវការជាក់ស្តែងនៃផលិតកម្មបានទេ។ចាប់តាំងពីទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 1980 មក វិស័យស្រាវជ្រាវការរៀនម៉ាស៊ីនបានអភិវឌ្ឍយ៉ាងឆាប់រហ័ស ហើយការអនុវត្តចំណេះដឹងពាក់ព័ន្ធបានជំរុញឱ្យមានការអភិវឌ្ឍន៍នៃឧស្សាហកម្មជាច្រើន។ប្រធានបទស្រាវជ្រាវជាច្រើនបានបង្ហាញថាការអនុវត្តក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនដូចជាបណ្តាញសរសៃប្រសាទ BP និង SVM ក្នុងការរកឃើញពិការភាពក្រណាត់គឺមានប្រសិទ្ធភាព។វិធីសាស្រ្តទាំងនេះធានាបាននូវភាពត្រឹមត្រូវនៃការរកឃើញខ្ពស់ និងកម្រិតជាក់លាក់នៃភាពរឹងមាំ ហើយវាមិនមែនជាការលំបាកក្នុងការស្វែងរកតាមរយៈការវិភាគដោយប្រុងប្រយ័ត្ននៃដំណើរការបណ្តុះបណ្តាលនៃការរៀនម៉ាស៊ីននោះទេ ប៉ុន្តែការអនុវត្តនៃប្រភេទនៃក្បួនដោះស្រាយនេះភាគច្រើនអាស្រ័យទៅលើការជ្រើសរើសមុខងារសៀវភៅដៃដែលមានពិការភាព។ប្រសិនបើលក្ខណៈពិសេសដោយដៃមិនពេញលេញ ឬមានការរើសអើងគ្រប់គ្រាន់នោះ ដំណើរការនៃម៉ូដែលក៏នឹងអន់ផងដែរ។

ជាមួយនឹងភាពប្រសើរឡើងជាបន្តបន្ទាប់នៃថាមពលកុំព្យូទ័រ និងការអភិវឌ្ឍន៍ដ៏ក្តៅគគុកនៃទ្រឹស្ដីសិក្សាជ្រៅក្នុងប៉ុន្មានឆ្នាំថ្មីៗនេះ មនុស្សកាន់តែច្រើនបានចាប់ផ្តើមអនុវត្តការរៀនស៊ីជម្រៅចំពោះការរកឃើញពិការភាព។ការរៀនស៊ីជម្រៅអាចជៀសវាងភាពមិនពេញលេញនៃមុខងារដែលបានរចនាដោយដៃប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងមានភាពត្រឹមត្រូវនៃការរកឃើញខ្ពស់។ផ្អែកលើការពិចារណានេះ អត្ថបទនេះប្រើប្រាស់ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ និងចំណេះដឹងទាក់ទងនឹងការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅ ដើម្បីរចនាប្រព័ន្ធរកឃើញពិការភាពដោយស្វ័យប្រវត្តិនៃក្រណាត់មិនមែនត្បាញ ដែលធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវភាពត្រឹមត្រូវនៃការរកឃើញនៃពិការភាព និងមានភាពរឹងមាំល្អ។