Non-woven Stoffdefekterkennungstechnologie

Net-Ënner Stoffer goufen ëmmer wäit als Matière première benotzt fir disposéierbar medizinesch Verbrauchsmaterial wéi chirurgesch Masken, Infirmière Hüts, a chirurgesch Kappen an der Produktioun.D'Qualitéit vun disposéierbaren medizinesche Verbrauchsmaterial hänkt haaptsächlech vun der Qualitéit vun Net-Ënner Stoffer of.Wéinst der Tatsaach, datt d'Produktioun an Transport Prozess vun Net-Ënner Stoffer kann absolute Rengheet vun der Ëmwelt net garantéieren, a si selwer staark elektrostatic Adsorption Fähegkeet hunn, adsorbéiere se dacks kleng Gëftstoffer an der Loft.Dofir kënnen auslännesch Objeten a ganz wéinege Beräicher vun Net-Ënner Stoffer existéieren.D'Net-woven Stoffmaterial, dat an dësem Artikel studéiert gëtt, gëtt direkt fir d'Produktioun vu Masken benotzt, No der Analyse vun de gewielte Mängelproben, gouf festgestallt datt den Undeel vun auslänneschen Objetdefekter, wéi Insekten an Hoer, am héchsten ass.D'Existenz vun dësem Defekt féiert direkt zu enger substandard Qualitéit vun de spéider Produkter, an defekt Produkter sinn och streng verbueden de Maart z'erreechen.Dofir mussen d'Fabrikanten e puer vun dëse Mängel ewechhuelen, soss wäert et enorm wirtschaftlech Verloschter verursaachen.

Am Moment benotzen déi meescht grouss Firmen an der Industrie importéiert visuell Inspektiounsausrüstung fir Defekterkennung.Och wann d'Resultater gutt sinn, sinn dës Ausrüstung normalerweis deier a Käschten an Ënnerhalt, a si net gëeegent fir kleng Entreprisen an Atelieren ze benotzen.Déi meescht kleng Firmen a China benotzen nach ëmmer traditionell manuell visuell Inspektioun fir Defektscreening.Dës Method ass relativ einfach, awer erfuerdert méi laang Aarbechterausbildung, geréng Detektiounseffizienz a Genauegkeet, a verschwendt vill mënschlech Ressourcen, wat e wesentleche Käschte fir d'Firmamanagement ass.An de leschte Joeren huet d'Feld vun der Defekterkennung séier entwéckelt, a Geschäftsbesëtzer benotze graduell nei Technologien fir traditionell manuell visuell Inspektiounsmethoden ze ersetzen.

Aus der Perspektiv vun Industrieentwécklungstrends, Design vun engem automateschen Detektiounsapparat deen automatesch Defektbilder am Produktiounsprozess vun Net-Ënner Stoffer erhalen an analyséiere kann ass e noutwendege Mëttel fir d'Produktiounsentwécklung ze förderen, d'Produktqualitéit ze garantéieren an d'Aarbechtskäschte ze reduzéieren.Zënter den 1980er hunn vill Ingenieuren probéiert dat relevant Wëssen iwwer Computervisioun ze benotzen fir Defekterkennung vun Net-Ënner Stoffer.E puer Studien hunn Texturanalysemethoden benotzt fir Mängel ze charakteriséieren an Defekterkennung z'erreechen, anerer hunn Randerkennungsoperateure benotzt fir d'éischt d'Defektkontur ze bestëmmen an raisonnabel Schwellen op Basis vun Defektgrauskala statistesch Informatioun ze setzen fir Defekterkennung z'erreechen, Et ginn och Studien déi Spektral benotzen. Analysemethoden fir Mängel z'entdecken baséiert op der héijer Texturperiodizitéit vu Stoffer.

Déi uewe genannte Methoden hunn bestëmmte Applikatiounsresultater an Defekterkennungsproblemer erreecht, awer et ginn nach ëmmer gewësse Aschränkungen: éischtens, d'Form an d'Gréisst vun de Mängel an aktuellen Produktiounsëmfeld variéieren.Defekterkennungsalgorithmen baséiert op Maschinnléieren a statistesch Informatioun erfuerderen Schwellen op Basis vu Virwëssen ze setzen, wat net fir all Mängel effektiv kann sinn, wat zu net genuch Robustheet vun dëser Method resultéiert.Zweetens, Traditionell Computervisiounsmethoden sinn normalerweis lues auszeféieren a kënnen net effektiv den Echtzäitfuerderunge vun der Produktioun erfëllen.Zënter den 1980er huet d'Feld vun der Maschinnléierefuerschung séier entwéckelt, an d'Applikatioun vum relevante Wëssen huet d'Entwécklung vu ville Industrien gedriwwen.Vill Fuerschungsthemen hu gewisen datt d'Applikatioun vu Maschinnléieralgorithmen wéi BP neural Netzwierk a SVM bei der Stoffdefekterkennung effektiv ass.Dës Methode garantéieren eng héich Detektiounsgenauegkeet an e gewësse Grad vu Robustheet, an et ass net schwéier ze entdecken duerch virsiichteg Analyse vum Trainingsprozess vu Maschinnléieren, D'Performance vun dëser Zort Algorithmus hänkt haaptsächlech vun der Auswiel vu Defekt manuelle Funktiounen of.Wann d'manuell Funktiounen net komplett oder diskriminativ genuch sinn, wäert d'Leeschtung vum Modell och schlecht sinn.

Mat der kontinuéierlecher Verbesserung vun der Computerrechenkraaft an der waarmer Entwécklung vun der Deep Learning Theorie an de leschte Joeren, hunn ëmmer méi Leit ugefaang déif Léieren op Stoffdefekterkennung ze gëllen.Deep Learning kann effektiv d'Onvollstännegkeet vu manuell entworfene Funktiounen vermeiden an huet eng héich Detektiounsgenauegkeet.Baséierend op dëser Iwwerleeung benotzt dësen Artikel Computervisioun an Deep Learning Zesummenhang Wëssen fir en net gewéckelt Stoffdefekt automatesch Detektiounssystem ze designen, wat effektiv d'Detektiounsgenauegkeet vu Mängel verbessert an eng gutt Robustheet huet.