Teknolojiya tespîtkirina kêmasiya qumaşê ya nehûlî

Di hilberandinê de qumaşên nehfûsî her gav wekî madeyên xav ji bo vexwarinên bijîjkî yên yekcar ên wekî masûlkeyên neştergerî, kelûpelên hemşîre, û kelûpelên bijîjkî têne bikar anîn.Qalîteya kelûmelên bijîjkî yên yekcar bi giranî bi qalîteya qumaşên ne-vekirî ve girêdayî ye.Ji ber vê yekê ku pêvajoya hilberandin û veguheztina qumaşên ne-vekirî nikare paqijiya bêkêmasî ya jîngehê garantî bike, û ew bi xwe xwedan şiyana adsorbasyona elektrostatîk a bihêz in, ew bi gelemperî nepakiyên piçûk di hewayê de vedigirin.Ji ber vê yekê, tiştên biyanî dibe ku di pir hindik deverên qumaşên ne-vekirî de hebin.Materyalên qumaşê yên nehûlî ku di vê gotarê de hatî lêkolîn kirin rasterast ji bo hilberîna maskeyan tê bikar anîn. Piştî analîzkirina nimûneyên kêmasiyên hilbijartî, hate dîtin ku rêjeya kêmasiyên tiştên biyanî, mîna kêzik û por, herî zêde ye.Hebûna vê kêmasiyê rasterast dibe sedema kalîteya nestandard a hilberên paşerojê, û hilberên xelet jî bi tundî ketina sûkê qedexe ye.Ji ber vê yekê, hilberîner hewce ne ku hin ji van kêmasiyan rakin, wekî din ew ê bibe sedema zirarên mezin ên aborî.

Heya nuha, pir pargîdaniyên mezin ên di pîşesaziyê de ji bo tespîtkirina kêmasiyan amûrên venêrana dîtbarî yên îthalkirî bikar tînin.Her çend encam baş in, ev amûr bi gelemperî di lêçûn û lênêrînê de biha ne, û ji bo karanîna pargîdaniyên piçûk û atolyeyan ne maqûl in.Piraniya pargîdaniyên piçûk ên li Chinaînê hîn jî ji bo vekolîna kêmasiyê vekolîna dîtbarî ya kevneşopî bikar tînin.Ev rêbaz bi rêkûpêk hêsan e, lê perwerdehiya xebatkarê dirêjtir, jêhatîbûn û rastbûna tespîtkirina kêm hewce dike, û gelek çavkaniyên mirovî xera dike, ku ji bo rêveberiya pargîdaniyê lêçûnek girîng e.Di salên dawî de, qada tespîtkirina kêmasiyan bi lez pêşketiye, û xwedan karsaziyê hêdî hêdî teknolojiyên nû bikar tînin da ku li şûna rêbazên kevneşopî yên vekolîna dîtbarî bi destan bixebitin.

Ji perspektîfa meylên pêşkeftina pîşesaziyê, sêwirana amûrek vedîtina otomatîkî ya ku dikare bixweber wêneyên kêmasiyê di pêvajoya hilberîna qumaşên ne-wendî de werbigire û analîz bike, amûrek pêdivî ye ku pêşvebirina pêşkeftina hilberînê, misogerkirina kalîteya hilberê, û kêmkirina lêçûnên kedê.Ji salên 1980-an vir ve, gelek endezyaran hewl dane ku zanîna têkildar a dîtina komputerê ji bo tespîtkirina kêmasiyên qumaşên ne-vekirî bikar bînin.Hin lêkolînan ji bo destnîşankirina kêmasiyan û bidestxistina kêmasiyan rêbazên analîza tevnvîsê bikar anîne, hinên din operatorên tespîtkirina qeraxê bikar anîne da ku pêşî xêzkirina kêmasiyê destnîşan bikin û li ser bingeha agahdariya statîstîkî ya kêmasiyê sînorên maqûl destnîşan bikin da ku bigihîjin tespîta kêmasiyê. rêbazên analîzê ji bo tesbîtkirina kêmasiyan li ser bingeha periyodîkiya bilind a tevna qumaşê.

Rêbazên jorîn di pirsgirêkên tespîtkirina kêmasiyê de hin encamên serîlêdanê bi dest xistine, lê hîn jî hin sînor hene: Ya yekem, şekl û mezinahiya kêmasiyan di hawîrdorên hilberîna rastîn de cûda dibe.Algorîtmayên tesbîtkirina kêmasiyan li ser bingeha fêrbûna makîneyê û agahdariya statîstîkî hewce dike ku li ser bingeha zanîna berê bendek were danîn, ku nekare ji bo hemî kêmasiyan bi bandor be, û di encamê de nehêza vê rêbazê têr dike.Ya duyemîn, Rêbazên dîtina komputerê yên kevneşopî bi gelemperî hêdî têne darve kirin û nekarin bi bandor hewcedariyên hilberînê yên rast-ê bicîh bînin.Ji salên 1980-an vir ve, qada lêkolîna fêrbûna makîneyê bi lez pêşketiye, û serîlêdana zanîna têkildar pêşkeftina gelek pîşesaziyan derxistiye holê.Gelek mijarên lêkolînê destnîşan kirin ku serîlêdana algorîtmayên fêrbûna makîneyê yên wekî tora neuralî ya BP û SVM di tespîtkirina kêmasiya cilê de bi bandor e.Van rêbazan rastbûna vedîtina bilind û astek pêbawer peyda dikin, û ne dijwar e ku meriv bi analîzkirina baldar a pêvajoya perwerdehiya fêrbûna makîneyê vedîtin, Performansa vê celebê algorîtmayê bi piranî bi hilbijartina taybetmendiyên desta yên kêmasiyê ve girêdayî ye.Ger taybetmendiyên destan bi têra xwe bêkêmasî an cihêkar nebin, dê performansa modelê jî nebaş be.

Digel pêşkeftina domdar a hêza hesabkeriya komputerê û geşepêdana germ a teoriya fêrbûna kûr di van salên dawî de, her ku diçe bêtir mirov dest bi karanîna fêrbûna kûr kirine ji bo tespîtkirina kêmasiyên tevneyê.Fêrbûna kûr dikare bi bandor ji bêkêmasîbûna taybetmendiyên bi destan hatine sêwirandin dûr bixe û xwedan rastbûnek bilind a tespîtkirinê ye.Li ser bingeha vê ramanê, ev gotar dîtina komputerê û zanîna têkildar a fêrbûna kûr bikar tîne da ku pergalek vedîtina otomatîkî ya kêmasiya qumaşê ya nehfkirî sêwirîne, ku bi bandor rastbûna tespîtkirina kêmasiyan çêtir dike û xwedan zexmiyek baş e.