നോൺ-നെയ്‌ഡ് ഫാബ്രിക് ഡിഫെക്റ്റ് കണ്ടെത്തൽ സാങ്കേതികവിദ്യ

സർജിക്കൽ മാസ്‌കുകൾ, നഴ്‌സ് തൊപ്പികൾ, സർജിക്കൽ തൊപ്പികൾ എന്നിവ പോലുള്ള ഡിസ്പോസിബിൾ മെഡിക്കൽ ഉപഭോഗവസ്തുക്കളുടെ അസംസ്കൃത വസ്തുക്കളായി നെയ്തെടുക്കാത്ത തുണിത്തരങ്ങൾ എല്ലായ്പ്പോഴും വ്യാപകമായി ഉപയോഗിച്ചുവരുന്നു.ഡിസ്പോസിബിൾ മെഡിക്കൽ ഉപഭോഗവസ്തുക്കളുടെ ഗുണനിലവാരം പ്രധാനമായും നോൺ-നെയ്ത തുണിത്തരങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.നോൺ-നെയ്ത തുണിത്തരങ്ങളുടെ ഉൽപാദനവും ഗതാഗത പ്രക്രിയയും പരിസ്ഥിതിയുടെ സമ്പൂർണ്ണ പരിശുദ്ധി ഉറപ്പുനൽകാൻ കഴിയില്ല എന്ന വസ്തുത കാരണം, അവയ്ക്ക് ശക്തമായ ഇലക്ട്രോസ്റ്റാറ്റിക് അഡോർപ്ഷൻ കഴിവുണ്ട്, അവ പലപ്പോഴും വായുവിലെ ചെറിയ മാലിന്യങ്ങളെ ആഗിരണം ചെയ്യുന്നു.അതിനാൽ, നോൺ-നെയ്ത തുണിത്തരങ്ങളുടെ വളരെ കുറച്ച് മേഖലകളിൽ വിദേശ വസ്തുക്കൾ നിലനിൽക്കാം.ഈ ലേഖനത്തിൽ പഠിച്ച നോൺ-നെയ്‌ഡ് ഫാബ്രിക് മെറ്റീരിയൽ മാസ്‌കുകളുടെ നിർമ്മാണത്തിനായി നേരിട്ട് ഉപയോഗിക്കുന്നു, തിരഞ്ഞെടുത്ത വൈകല്യ സാമ്പിളുകൾ വിശകലനം ചെയ്ത ശേഷം, പ്രാണികളും മുടിയും പോലുള്ള വിദേശ വസ്തുക്കളുടെ വൈകല്യങ്ങളുടെ അനുപാതം ഏറ്റവും ഉയർന്നതാണെന്ന് കണ്ടെത്തി.ഈ വൈകല്യത്തിന്റെ അസ്തിത്വം തുടർന്നുള്ള ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ നിലവാരമില്ലാത്ത ഗുണനിലവാരത്തിലേക്ക് നേരിട്ട് നയിക്കുന്നു, കൂടാതെ വികലമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങളും വിപണിയിൽ പ്രവേശിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് കർശനമായി നിരോധിച്ചിരിക്കുന്നു.അതിനാൽ, നിർമ്മാതാക്കൾ ഈ വൈകല്യങ്ങളിൽ ചിലത് നീക്കം ചെയ്യണം, അല്ലാത്തപക്ഷം അത് വലിയ സാമ്പത്തിക നഷ്ടം ഉണ്ടാക്കും.

നിലവിൽ, വ്യവസായത്തിലെ മിക്ക വലിയ കമ്പനികളും വൈകല്യങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഇറക്കുമതി ചെയ്ത വിഷ്വൽ ഇൻസ്പെക്ഷൻ ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.ഫലങ്ങൾ നല്ലതാണെങ്കിലും, ഈ ഉപകരണങ്ങൾ സാധാരണയായി ചെലവിലും പരിപാലനത്തിലും ചെലവേറിയതാണ്, മാത്രമല്ല ചെറുകിട സംരംഭങ്ങൾക്കും വർക്ക് ഷോപ്പുകൾക്കും ഉപയോഗിക്കാൻ അനുയോജ്യമല്ല.ചൈനയിലെ മിക്ക ചെറുകിട കമ്പനികളും വൈകല്യങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനായി പരമ്പരാഗത മാനുവൽ വിഷ്വൽ പരിശോധന ഇപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്നു.ഈ രീതി താരതമ്യേന ലളിതമാണ്, എന്നാൽ ദൈർഘ്യമേറിയ തൊഴിലാളി പരിശീലനം, കുറഞ്ഞ കണ്ടെത്തൽ കാര്യക്ഷമതയും കൃത്യതയും ആവശ്യമാണ്, കൂടാതെ ധാരാളം മനുഷ്യവിഭവശേഷി പാഴാക്കുന്നു, ഇത് എന്റർപ്രൈസ് മാനേജ്മെന്റിന് ഒരു പ്രധാന ചെലവാണ്.സമീപ വർഷങ്ങളിൽ, വൈകല്യങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള മേഖല അതിവേഗം വികസിച്ചു, കൂടാതെ പരമ്പരാഗത മാനുവൽ വിഷ്വൽ ഇൻസ്പെക്ഷൻ രീതികൾ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിന് ബിസിനസ്സ് ഉടമകൾ ക്രമേണ പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

വ്യവസായ വികസന പ്രവണതകളുടെ വീക്ഷണകോണിൽ, നോൺ-നെയ്‌ഡ് തുണിത്തരങ്ങളുടെ നിർമ്മാണ പ്രക്രിയയിലെ വൈകല്യ ചിത്രങ്ങൾ സ്വയമേവ നേടാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും കഴിയുന്ന ഒരു ഓട്ടോമാറ്റിക് ഡിറ്റക്ഷൻ ഉപകരണം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നത് ഉൽ‌പാദന വികസനം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിനും ഉൽപ്പന്ന ഗുണനിലവാരം ഉറപ്പാക്കുന്നതിനും തൊഴിൽ ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിനും ആവശ്യമായ ഒരു മാർഗമാണ്.1980-കൾ മുതൽ, പല എഞ്ചിനീയർമാരും നോൺ-നെയ്‌ഡ് തുണിത്തരങ്ങളുടെ തകരാറുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രസക്തമായ അറിവ് ഉപയോഗിക്കാൻ ശ്രമിച്ചു.ചില പഠനങ്ങൾ വൈകല്യങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും വൈകല്യം കണ്ടെത്തുന്നതിനും ടെക്‌സ്‌ചർ വിശകലന രീതികൾ ഉപയോഗിച്ചു, മറ്റുചിലർ എഡ്ജ് ഡിറ്റക്ഷൻ ഓപ്പറേറ്റർമാരെ ഉപയോഗിച്ച് വൈകല്യത്തിന്റെ രൂപരേഖ നിർണ്ണയിക്കുകയും വൈകല്യം കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഗ്രേസ്‌കെയിൽ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ന്യായമായ പരിധി നിശ്ചയിക്കുകയും ചെയ്തു, സ്പെക്ട്രൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന പഠനങ്ങളും ഉണ്ട്. തുണിത്തരങ്ങളുടെ ഉയർന്ന ടെക്സ്ചർ ആവർത്തനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വൈകല്യങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള വിശകലന രീതികൾ.

മേൽപ്പറഞ്ഞ രീതികൾ വൈകല്യങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിൽ ചില പ്രയോഗ ഫലങ്ങൾ കൈവരിച്ചു, പക്ഷേ ഇപ്പോഴും ചില പരിമിതികളുണ്ട്: ഒന്നാമതായി, യഥാർത്ഥ ഉൽപ്പാദന പരിതസ്ഥിതികളിലെ വൈകല്യങ്ങളുടെ ആകൃതിയും വലുപ്പവും വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു.മെഷീൻ ലേണിംഗും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിവരങ്ങളും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഡിഫെക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് മുൻകൂർ അറിവ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പരിധികൾ ക്രമീകരിക്കേണ്ടതുണ്ട്, ഇത് എല്ലാ വൈകല്യങ്ങൾക്കും ഫലപ്രദമാകില്ല, ഇത് ഈ രീതിയുടെ അപര്യാപ്തതയ്ക്ക് കാരണമാകുന്നു.രണ്ടാമതായി, പരമ്പരാഗത കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ രീതികൾ സാധാരണഗതിയിൽ സാവധാനത്തിലാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്, ഉൽപ്പാദനത്തിന്റെ തത്സമയ ആവശ്യകതകൾ ഫലപ്രദമായി നിറവേറ്റാൻ കഴിയില്ല.1980-കൾ മുതൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഗവേഷണ മേഖല അതിവേഗം വികസിച്ചു, പ്രസക്തമായ അറിവിന്റെ പ്രയോഗം നിരവധി വ്യവസായങ്ങളുടെ വികസനത്തിന് കാരണമായി.ബിപി ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക്, എസ്‌വിഎം തുടങ്ങിയ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെ പ്രയോഗം ഫാബ്രിക് ഡിഫെക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ ഫലപ്രദമാണെന്ന് പല ഗവേഷണ വിഷയങ്ങളും തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്.ഈ രീതികൾ ഉയർന്ന കണ്ടെത്തൽ കൃത്യതയും ഒരു നിശ്ചിത അളവിലുള്ള ദൃഢതയും ഉറപ്പാക്കുന്നു, കൂടാതെ മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ പരിശീലന പ്രക്രിയയുടെ സൂക്ഷ്മമായ വിശകലനത്തിലൂടെ കണ്ടെത്തുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള കാര്യമല്ല, ഇത്തരത്തിലുള്ള അൽഗോരിതം പ്രകടനം പ്രധാനമായും വൈകല്യമുള്ള മാനുവൽ സവിശേഷതകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.മാനുവൽ ഫീച്ചറുകൾ പൂർണ്ണമോ വിവേചനപരമോ അല്ലെങ്കിൽ, മോഡലിന്റെ പ്രകടനവും മോശമായിരിക്കും.

കമ്പ്യൂട്ടർ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പവറിന്റെ തുടർച്ചയായ മെച്ചപ്പെടുത്തലും ആഴത്തിലുള്ള പഠന സിദ്ധാന്തത്തിന്റെ ചൂടേറിയ വികാസവും അടുത്ത കാലത്തായി, കൂടുതൽ കൂടുതൽ ആളുകൾ ഫാബ്രിക് വൈകല്യങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ആഴത്തിലുള്ള പഠനം പ്രയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങി.ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന് സ്വമേധയാ രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌ത സവിശേഷതകളുടെ അപൂർണ്ണത ഫലപ്രദമായി ഒഴിവാക്കാനും ഉയർന്ന കണ്ടെത്തൽ കൃത്യതയുമുണ്ട്.ഈ പരിഗണനയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ, ഈ ലേഖനം ഒരു നോൺ-നെയ്‌ഡ് ഫാബ്രിക് ഡിഫെക്റ്റ് ഓട്ടോമാറ്റിക് ഡിറ്റക്ഷൻ സിസ്റ്റം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിന് കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയും ആഴത്തിലുള്ള പഠനവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട അറിവും ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് വൈകല്യങ്ങളുടെ കണ്ടെത്തൽ കൃത്യതയെ ഫലപ്രദമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും നല്ല കരുത്തുറ്റതാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.