ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ​ການ​ກວດ​ສອບ​ຂໍ້​ບົກ​ຜ່ອງ​ຂອງ​ຜ້າ​ບໍ່​ທໍ​

ຜ້າບໍ່ແສ່ວໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງເປັນວັດຖຸດິບສໍາລັບການບໍລິໂພກທາງການແພດທີ່ຖິ້ມແລ້ວເຊັ່ນ: ຫນ້າກາກການຜ່າຕັດ, ຫມວກພະຍາບານ, ແລະຫມວກການຜ່າຕັດໃນການຜະລິດ.ຄຸນນະພາບຂອງເຄື່ອງບໍລິໂພກທາງການແພດທີ່ຖິ້ມແລ້ວສ່ວນຫຼາຍແມ່ນຂຶ້ນກັບຄຸນນະພາບຂອງຜ້າທີ່ບໍ່ແມ່ນທໍ.ເນື່ອງຈາກຄວາມຈິງທີ່ວ່າຂະບວນການຜະລິດແລະການຂົນສົ່ງຂອງຜ້າທີ່ບໍ່ແມ່ນແສ່ວບໍ່ສາມາດຮັບປະກັນຄວາມບໍລິສຸດຢ່າງແທ້ຈິງຂອງສະພາບແວດລ້ອມ, ແລະພວກເຂົາເອງມີຄວາມສາມາດດູດຊຶມ electrostatic ທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ພວກມັນມັກຈະດູດເອົາສິ່ງເສດເຫຼືອຂະຫນາດນ້ອຍໃນອາກາດ.ດັ່ງນັ້ນ, ວັດຖຸຕ່າງປະເທດອາດມີຢູ່ໃນພື້ນທີ່ຈໍານວນຫນ້ອຍຫຼາຍຂອງຜ້າທີ່ບໍ່ແມ່ນທໍ.ວັດສະດຸຜ້າທີ່ບໍ່ແມ່ນທໍທີ່ສຶກສາໃນບົດຄວາມນີ້ແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍກົງສໍາລັບການຜະລິດຫນ້າກາກ, ຫຼັງຈາກການວິເຄາະຕົວຢ່າງຂໍ້ບົກພ່ອງທີ່ເລືອກແລ້ວ, ພົບວ່າອັດຕາສ່ວນຂອງຂໍ້ບົກພ່ອງຂອງວັດຖຸຕ່າງປະເທດເຊັ່ນ: ແມງໄມ້ແລະຜົມແມ່ນສູງທີ່ສຸດ.ການມີຢູ່ຂອງຂໍ້ບົກພ່ອງນີ້ໂດຍກົງເຮັດໃຫ້ຄຸນນະພາບຕໍ່າກວ່າມາດຕະຖານຂອງຜະລິດຕະພັນຕໍ່ມາ, ແລະຜະລິດຕະພັນທີ່ມີຂໍ້ບົກພ່ອງຍັງຖືກຫ້າມຢ່າງເຂັ້ມງວດຈາກການເຂົ້າສູ່ຕະຫຼາດ.ດັ່ງນັ້ນ, ຜູ້ຜະລິດຈໍາເປັນຕ້ອງເອົາບາງຂໍ້ບົກພ່ອງເຫຼົ່ານີ້, ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນມັນຈະເຮັດໃຫ້ເກີດການສູນເສຍທາງດ້ານເສດຖະກິດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ໃນປັດຈຸບັນ, ບໍລິສັດຂະຫນາດໃຫຍ່ສ່ວນໃຫຍ່ໃນອຸດສາຫະກໍານໍາໃຊ້ອຸປະກອນການກວດກາສາຍຕາທີ່ນໍາເຂົ້າເພື່ອກວດຫາຂໍ້ບົກພ່ອງ.ເຖິງແມ່ນວ່າຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນດີ, ອຸປະກອນເຫຼົ່ານີ້ມັກຈະມີລາຄາແພງໃນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແລະການບໍາລຸງຮັກສາ, ແລະບໍ່ເຫມາະສົມສໍາລັບວິສາຫະກິດຂະຫນາດນ້ອຍແລະກອງປະຊຸມເພື່ອນໍາໃຊ້.ບໍລິສັດຂະຫນາດນ້ອຍສ່ວນໃຫຍ່ໃນປະເທດຈີນຍັງໃຊ້ການກວດກາສາຍຕາແບບດັ້ງເດີມສໍາລັບການກວດສອບຂໍ້ບົກພ່ອງ.ວິທີການນີ້ແມ່ນຂ້ອນຂ້າງງ່າຍດາຍ, ແຕ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຝຶກອົບຮົມພະນັກງານທີ່ຍາວກວ່າ, ປະສິດທິພາບການຊອກຄົ້ນຫາຕ່ໍາແລະຄວາມຖືກຕ້ອງ, ແລະເສຍຊັບພະຍາກອນມະນຸດຫຼາຍ, ເຊິ່ງເປັນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງວິສາຫະກິດ.ໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້, ພາກສະຫນາມຂອງການກວດຫາຂໍ້ບົກພ່ອງໄດ້ພັດທະນາຢ່າງໄວວາ, ແລະເຈົ້າຂອງທຸລະກິດຄ່ອຍໆໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີໃຫມ່ເພື່ອທົດແທນວິທີການກວດກາສາຍຕາແບບດັ້ງເດີມ.

ຈາກທັດສະນະຂອງແນວໂນ້ມການພັດທະນາອຸດສາຫະກໍາ, ການອອກແບບອຸປະກອນກວດຫາອັດຕະໂນມັດທີ່ສາມາດອັດຕະໂນມັດແລະການວິເຄາະຮູບພາບທີ່ຜິດປົກກະຕິໃນຂະບວນການຜະລິດຂອງຜ້າທີ່ບໍ່ແມ່ນແສ່ວແມ່ນວິທີການທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອສົ່ງເສີມການພັດທະນາການຜະລິດ, ຮັບປະກັນຄຸນນະພາບຂອງຜະລິດຕະພັນ, ແລະຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແຮງງານ.ນັບຕັ້ງແຕ່ຊຸມປີ 1980, ວິສະວະກອນຈໍານວນຫຼາຍໄດ້ພະຍາຍາມໃຊ້ຄວາມຮູ້ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຂອງວິໄສທັດຄອມພິວເຕີສໍາລັບການກວດພົບຂໍ້ບົກພ່ອງຂອງຜ້າທີ່ບໍ່ແມ່ນແສ່ວ.ການສຶກສາຈໍານວນຫນຶ່ງໄດ້ນໍາໃຊ້ວິທີການວິເຄາະໂຄງສ້າງເພື່ອລັກສະນະຂໍ້ບົກພ່ອງແລະບັນລຸການກວດພົບຂໍ້ບົກພ່ອງ, ໃນຂະນະທີ່ຄົນອື່ນໄດ້ນໍາໃຊ້ຕົວປະຕິບັດການກວດພົບແຂບເພື່ອທໍາອິດກໍານົດ contour ຂໍ້ບົກພ່ອງແລະກໍານົດຂອບເຂດທີ່ສົມເຫດສົມຜົນໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນສະຖິຕິ greyscale ຂໍ້ບົກພ່ອງເພື່ອບັນລຸການກວດພົບຂໍ້ບົກພ່ອງ, ຍັງມີການສຶກສາທີ່ໃຊ້ spectral. ວິ​ທີ​ການ​ວິ​ເຄາະ​ເພື່ອ​ກວດ​ສອບ​ຂໍ້​ບົກ​ຜ່ອງ​ໂດຍ​ອີງ​ໃສ່​ໄລ​ຍະ​ເວ​ລາ​ໂຄງ​ສ້າງ​ສູງ​ຂອງ​ຜ້າ​.

ວິທີການຂ້າງເທິງນີ້ບັນລຸຜົນຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ແນ່ນອນໃນບັນຫາການກວດພົບຂໍ້ບົກພ່ອງ, ແຕ່ຍັງມີຂໍ້ຈໍາກັດບາງຢ່າງ: ທໍາອິດ, ຮູບຮ່າງແລະຂະຫນາດຂອງຂໍ້ບົກພ່ອງໃນສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດຕົວຈິງແຕກຕ່າງກັນ.ຂັ້ນຕອນການກວດຫາຂໍ້ບົກພ່ອງໂດຍອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະຂໍ້ມູນສະຖິຕິຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການກໍານົດຂອບເຂດໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຮູ້ກ່ອນ, ເຊິ່ງບໍ່ສາມາດມີຜົນບັງຄັບໃຊ້ສໍາລັບທຸກຂໍ້ບົກພ່ອງ, ສົ່ງຜົນໃຫ້ວິທີການນີ້ບໍ່ພຽງພໍ.ອັນທີສອງ, ວິທີການເບິ່ງຄອມພິວເຕີແບບດັ້ງເດີມມັກຈະປະຕິບັດຊ້າແລະບໍ່ສາມາດຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການຂອງການຜະລິດໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ.ນັບຕັ້ງແຕ່ຊຸມປີ 1980, ພາກສະຫນາມຂອງການຄົ້ນຄວ້າການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໄດ້ພັດທະນາຢ່າງໄວວາ, ແລະການນໍາໃຊ້ຄວາມຮູ້ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໄດ້ຊຸກຍູ້ການພັດທະນາຂອງອຸດສາຫະກໍາຫຼາຍຢ່າງ.ຫົວຂໍ້ຄົ້ນຄ້ວາຈໍານວນຫຼາຍໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການນໍາໃຊ້ວິທີການຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຊັ່ນ: ເຄືອຂ່າຍ neural BP ແລະ SVM ໃນການກວດສອບຂໍ້ບົກພ່ອງຂອງ fabric ແມ່ນມີປະສິດທິພາບ.ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ຮັບປະກັນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການກວດສອບສູງແລະລະດັບຄວາມຫມັ້ນຄົງທີ່ແນ່ນອນ, ແລະມັນບໍ່ຍາກທີ່ຈະຄົ້ນພົບໂດຍຜ່ານການວິເຄາະລະມັດລະວັງຂອງຂະບວນການຝຶກອົບຮົມການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ການປະຕິບັດຂອງປະເພດຂອງ algorithm ນີ້ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຂຶ້ນກັບການເລືອກຄຸນສົມບັດຄູ່ມືຂໍ້ບົກພ່ອງ.ຖ້າລັກສະນະຄູ່ມືບໍ່ຄົບຖ້ວນສົມບູນຫຼືຈໍາແນກພຽງພໍ, ການປະຕິບັດຂອງຕົວແບບກໍ່ຍັງບໍ່ດີ.

ດ້ວຍການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂອງພະລັງງານຄອມພິວເຕີແລະການພັດທະນາຂອງທິດສະດີການຮຽນຮູ້ເລິກໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້, ປະຊາຊົນນັບມື້ນັບຫຼາຍໄດ້ເລີ່ມນໍາໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເລິກເຂົ້າໃນການຊອກຄົ້ນຫາຂໍ້ບົກພ່ອງ.ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງສາມາດຫຼີກລ່ຽງຄວາມບໍ່ສົມບູນຂອງຄຸນສົມບັດທີ່ອອກແບບເອງໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ ແລະ ມີຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການກວດສອບສູງ.ໂດຍອີງໃສ່ການພິຈາລະນານີ້, ບົດຄວາມນີ້ໄດ້ນໍາໃຊ້ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີແລະການຮຽນຮູ້ເລິກກ່ຽວກັບຄວາມຮູ້ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໃນການອອກແບບລະບົບກວດຈັບຂໍ້ບົກພ່ອງຂອງ fabric ທີ່ບໍ່ແມ່ນແສ່ວ, ເຊິ່ງປະສິດທິຜົນປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການກວດສອບຂໍ້ບົກພ່ອງແລະມີຄວາມທົນທານທີ່ດີ.