Токулган эмес кездемелердин кемчиликтерин аныктоо технологиясы

Токулган эмес кездемелер ар дайым өндүрүштө хирургиялык маскалар, медайымдардын баш кийимдери жана хирургиялык капкактар ​​сыяктуу бир жолу колдонулуучу медициналык керектелүүчү материалдар үчүн чийки зат катары кеңири колдонулуп келген.Бир жолу колдонулуучу медициналык керектелүүчү буюмдардын сапаты негизинен токулган эмес кездемелердин сапатына көз каранды.Токулбаган кездемелерди өндүрүү жана ташуу процесси айлана-чөйрөнүн абсолюттук тазалыгына кепилдик бере албагандыктан жана алар өздөрү күчтүү электростатикалык адсорбцияга ээ болгондуктан, алар көбүнчө абадагы майда ыпластарды адсорбциялайт.Ошондуктан, бөтөн объекттер токулган эмес кездемелердин өтө аз жерлеринде болушу мүмкүн.Бул макалада изилденген токулган эмес кездемеден жасалган материал түздөн-түз маскаларды өндүрүү үчүн колдонулат, Тандалган кемчилик үлгүлөрүн талдоодон кийин, курт-кумурскалар жана чачтар сыяктуу бөтөн объектилердин кемчиликтеринин үлүшү эң жогору экени аныкталган.Бул кемчиликтин болушу түздөн-түз кийинки продукциянын сапатсыздыгына алып келет, ошондой эле жараксыз продукцияны рынокко киргизүүгө катуу тыюу салынат.Ошондуктан өндүрүүчүлөр бул кемчиликтердин айрымдарын жоюшу керек, антпесе чоң экономикалык жоготууларды алып келет.

Азыркы учурда тармактагы ири ишканалардын көбү кемчиликти аныктоо үчүн импорттук визуалдык текшерүү жабдууларын колдонушат.Натый-жалары жакшы болсо да, бул жабдуулар адатта баасы жана техникалык жактан тейлее жагынан кымбат болуп, чакан ишканаларга жана цехтерге колдонууга ылайыктуу эмес.Кытайдагы көпчүлүк чакан компаниялар дагы эле кемчиликти текшерүү үчүн салттуу кол менен визуалдык текшерүүнү колдонушат.Бул ыкма салыштырмалуу жөнөкөй, бирок жумушчунун көбүрөөк окуусун, аныктоонун төмөн натыйжалуулугун жана тактыгын талап кылат жана көп адам ресурстарын коротот, бул ишкананы башкаруу үчүн олуттуу чыгым.Акыркы жылдары, кемчиликтерди аныктоо чөйрөсү тездик менен өнүгүп, бизнес ээлери бара-бара салттуу кол визуалдык текшерүү ыкмаларын алмаштыруу үчүн жаңы технологияларды колдонуп жатышат.

Өнөр жайды өнүктүрүү тенденцияларынын көз карашынан алганда, токулган эмес кездемелерди өндүрүү процессинде кемчиликтердин сүрөттөрүн автоматтык түрдө алуу жана талдоо мүмкүнчүлүгүн ала турган автоматтык аныктоочу түзүлүштү долбоорлоо өндүрүштү өнүктүрүүгө, продукциянын сапатын камсыздоого жана эмгек чыгымдарын төмөндөтүүгө зарыл каражат болуп саналат.1980-жылдардан бери көптөгөн инженерлер токулган эмес кездемелердеги кемчиликтерди аныктоо үчүн компьютердик көрүүнүн тиешелүү билимдерин колдонууга аракет кылышкан.Кээ бир изилдөөлөр кемчиликтерди мүнөздөө жана кемчиликтерди аныктоого жетишүү үчүн текстураны талдоо ыкмаларын колдонушкан, ал эми башкалары адегенде дефекттин контурун аныктоо жана кемчиликти аныктоого жетишүү үчүн дефекттин боз шкаласынын статистикалык маалыматынын негизинде акылга сыярлык босоголорду коюу үчүн кыр аныктоо операторлорун колдонушкан. кездемелердин жогорку текстура мезгилдүүлүгүнүн негизинде кемчиликтерди аныктоо үчүн талдоо ыкмалары.

Жогорудагы ыкмалар кемчиликтерди аныктоо көйгөйлөрүндө белгилүү бир колдонуу натыйжаларына жетишти, бирок дагы эле белгилүү бир чектөөлөр бар: биринчиден, чыныгы өндүрүш чөйрөлөрүндө кемчиликтердин формасы жана өлчөмү ар түрдүү.Машинаны үйрөнүүгө жана статистикалык маалыматка негизделген мүчүлүштүктөрдү аныктоо алгоритмдери алдын ала билимдердин негизинде босоголорду коюуну талап кылат, ал бардык кемчиликтер үчүн эффективдүү боло албайт, натыйжада бул ыкманын туруктуулугу жетишсиз.Экинчиден, салттуу компьютердик көрүү ыкмалары, адатта, жай аткарылат жана өндүрүштүн реалдуу убакыт талаптарын натыйжалуу канааттандыра албайт.1980-жылдан бери машина үйрөнүү изилдөө тармагы тездик менен өнүгүп, тиешелүү билимдерди колдонуу көптөгөн тармактардын өнүгүшүнө түрткү болду.Көптөгөн изилдөө темалары кездемедеги кемчиликтерди аныктоодо BP нейрон тармагы жана SVM сыяктуу машина үйрөнүү алгоритмдерин колдонуу натыйжалуу экенин көрсөттү.Бул ыкмалар аныктоонун жогорку тактыгын жана белгилүү бир деңгээлде бышыктыгын камсыз кылат жана аны машиналык үйрөнүүнүн окуу процессин кылдат талдоо аркылуу табуу кыйын эмес, алгоритмдин бул түрүнүн иштеши негизинен кемчиликти кол менен тандоодон көз каранды.Кол менен иштөө функциялары толук эмес же жетиштүү дискриминацияланбаса, моделдин иштеши да начар болот.

Акыркы жылдарда компьютердик эсептөө күчүн тынымсыз өркүндөтүү жана терең үйрөнүү теориясынын кызуу өнүгүшү менен барган сайын көбүрөөк адамдар кездемедеги кемчиликтерди аныктоодо терең үйрөнүүнү колдоно башташты.Терең үйрөнүү кол менен иштелип чыккан функциялардын толук эместигинен натыйжалуу кача алат жана аныктоонун жогорку тактыгына ээ.Ушул ойдун негизинде, бул макалада компьютердик көрүү жана терең үйрөнүү менен байланышкан билимдер токулган эмес кездемедеги кемчиликтерди автоматтык түрдө аныктоо системасын иштеп чыгуу үчүн колдонулат, бул кемчиликтерди аныктоонун тактыгын эффективдүү жакшыртат жана жакшы бышык.