ನಾನ್ ನೇಯ್ದ ಬಟ್ಟೆಯ ದೋಷ ಪತ್ತೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ

ನಾನ್ ನೇಯ್ದ ಬಟ್ಟೆಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಮುಖವಾಡಗಳು, ನರ್ಸ್ ಟೋಪಿಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ಕ್ಯಾಪ್ಗಳಂತಹ ಬಿಸಾಡಬಹುದಾದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಉಪಭೋಗ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುಗಳಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಬಿಸಾಡಬಹುದಾದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಉಪಭೋಗ್ಯ ವಸ್ತುಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ನಾನ್-ನೇಯ್ದ ಬಟ್ಟೆಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.ನಾನ್-ನೇಯ್ದ ಬಟ್ಟೆಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಸಾಗಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪರಿಸರದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಶುದ್ಧತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬ ಅಂಶದಿಂದಾಗಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳು ಸ್ವತಃ ಬಲವಾದ ಸ್ಥಾಯೀವಿದ್ಯುತ್ತಿನ ಹೀರಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಅವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗಾಳಿಯಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ ಕಲ್ಮಶಗಳನ್ನು ಹೀರಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.ಆದ್ದರಿಂದ, ನಾನ್-ನೇಯ್ದ ಬಟ್ಟೆಗಳ ಕೆಲವೇ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ವಿದೇಶಿ ವಸ್ತುಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರಬಹುದು.ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾದ ನಾನ್-ನೇಯ್ದ ಬಟ್ಟೆಯ ವಸ್ತುವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಮುಖವಾಡಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆಯ್ದ ದೋಷದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದ ನಂತರ, ಕೀಟಗಳು ಮತ್ತು ಕೂದಲಿನಂತಹ ವಿದೇಶಿ ವಸ್ತು ದೋಷಗಳ ಪ್ರಮಾಣವು ಅತ್ಯಧಿಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ.ಈ ದೋಷದ ಅಸ್ತಿತ್ವವು ನಂತರದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ನೇರವಾಗಿ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದೋಷಯುಕ್ತ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ನಿಷೇಧಿಸಲಾಗಿದೆ.ಆದ್ದರಿಂದ, ತಯಾರಕರು ಈ ಕೆಲವು ದೋಷಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅದು ದೊಡ್ಡ ಆರ್ಥಿಕ ನಷ್ಟವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಸ್ತುತ, ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ದೊಡ್ಡ ಕಂಪನಿಗಳು ದೋಷ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಆಮದು ಮಾಡಿದ ದೃಶ್ಯ ತಪಾಸಣೆ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿದ್ದರೂ, ಈ ಉಪಕರಣಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ಉದ್ಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಗಾರಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲು ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ.ಚೀನಾದಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಣ್ಣ ಕಂಪನಿಗಳು ದೋಷ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ದೃಶ್ಯ ತಪಾಸಣೆಯನ್ನು ಇನ್ನೂ ಬಳಸುತ್ತವೆ.ಈ ವಿಧಾನವು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸರಳವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಕೆಲಸಗಾರ ತರಬೇತಿ, ಕಡಿಮೆ ಪತ್ತೆ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾಕಷ್ಟು ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ವ್ಯರ್ಥ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ವೆಚ್ಚವಾಗಿದೆ.ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ದೋಷ ಪತ್ತೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರವು ವೇಗವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕೈಯಿಂದ ದೃಶ್ಯ ತಪಾಸಣೆ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸಲು ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾಲೀಕರು ಕ್ರಮೇಣ ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.

ಉದ್ಯಮದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ನಾನ್-ನೇಯ್ದ ಬಟ್ಟೆಗಳ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ದೋಷದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪತ್ತೆ ಸಾಧನವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ಉತ್ಪಾದನಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು, ಉತ್ಪನ್ನದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಮಿಕ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.1980 ರ ದಶಕದಿಂದಲೂ, ಅನೇಕ ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ನಾನ್-ನೇಯ್ದ ಬಟ್ಟೆಗಳ ದೋಷ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ಸಂಬಂಧಿತ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ್ದಾರೆ.ಕೆಲವು ಅಧ್ಯಯನಗಳು ದೋಷಗಳನ್ನು ನಿರೂಪಿಸಲು ಮತ್ತು ದೋಷ ಪತ್ತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದರೆ, ಇತರರು ದೋಷದ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಯನ್ನು ಮೊದಲು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಮತ್ತು ದೋಷ ಪತ್ತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ದೋಷದ ಗ್ರೇಸ್ಕೇಲ್ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಮಂಜಸವಾದ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಅಂಚು ಪತ್ತೆ ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದಾರೆ, ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಅಧ್ಯಯನಗಳೂ ಇವೆ. ಬಟ್ಟೆಗಳ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿನ್ಯಾಸದ ಆವರ್ತಕತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ವಿಧಾನಗಳು.

ಮೇಲಿನ ವಿಧಾನಗಳು ದೋಷ ಪತ್ತೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಿವೆ, ಆದರೆ ಇನ್ನೂ ಕೆಲವು ಮಿತಿಗಳಿವೆ: ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ನಿಜವಾದ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿನ ದೋಷಗಳ ಆಕಾರ ಮತ್ತು ಗಾತ್ರವು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ.ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ದೋಷ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಪೂರ್ವ ಜ್ಞಾನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಎಲ್ಲಾ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಈ ವಿಧಾನದ ಸಾಕಷ್ಟು ದೃಢತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ನಿಧಾನವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಯ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪೂರೈಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.1980 ರ ದಶಕದಿಂದ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರವು ವೇಗವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಜ್ಞಾನದ ಅನ್ವಯವು ಅನೇಕ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಚಾಲನೆ ನೀಡಿದೆ.ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕ್ ಡಿಫೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್‌ನಲ್ಲಿ BP ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಮತ್ತು SVM ನಂತಹ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಎಂದು ಅನೇಕ ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಷಯಗಳು ತೋರಿಸಿವೆ.ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪತ್ತೆ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಟ್ಟದ ದೃಢತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಕಷ್ಟವೇನಲ್ಲ, ಈ ರೀತಿಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ದೋಷಯುಕ್ತ ಕೈಪಿಡಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಪೂರ್ಣವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಸಾಕಷ್ಟು ತಾರತಮ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಕಳಪೆಯಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯ ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಬಿಸಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯೊಂದಿಗೆ, ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಜನರು ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕ್ ದೋಷ ಪತ್ತೆಗೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ್ದಾರೆ.ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಅಪೂರ್ಣತೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪತ್ತೆ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.ಈ ಪರಿಗಣನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಈ ಲೇಖನವು ನಾನ್-ನೇಯ್ದ ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕ್ ದೋಷದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದು ದೋಷಗಳ ಪತ್ತೆ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ದೃಢತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.