न विणलेले फॅब्रिक दोष शोधण्याचे तंत्रज्ञान

सर्जिकल मास्क, नर्स हॅट्स आणि उत्पादनात सर्जिकल कॅप्स यासारख्या डिस्पोजेबल वैद्यकीय उपभोग्य वस्तूंसाठी न विणलेल्या कापडांचा नेहमीच कच्चा माल म्हणून मोठ्या प्रमाणावर वापर केला जातो.डिस्पोजेबल वैद्यकीय उपभोग्य वस्तूंची गुणवत्ता प्रामुख्याने न विणलेल्या कापडांच्या गुणवत्तेवर अवलंबून असते.न विणलेल्या कापडांचे उत्पादन आणि वाहतूक प्रक्रिया पर्यावरणाच्या पूर्ण शुद्धतेची हमी देऊ शकत नाही आणि त्यांच्याकडे स्वतःच मजबूत इलेक्ट्रोस्टॅटिक शोषण क्षमता असल्यामुळे ते हवेतील लहान अशुद्धता शोषून घेतात.म्हणून, न विणलेल्या कापडांच्या फार कमी भागात परदेशी वस्तू असू शकतात.या लेखात अभ्यासलेल्या न विणलेल्या फॅब्रिक मटेरियलचा थेट मास्कच्या उत्पादनासाठी वापर केला जातो, निवडलेल्या दोषांच्या नमुन्यांचे विश्लेषण केल्यावर असे आढळून आले की कीटक आणि केसांसारख्या परदेशी वस्तूंच्या दोषांचे प्रमाण सर्वाधिक आहे.या दोषाचे अस्तित्व थेट त्यानंतरच्या उत्पादनांच्या दर्जेदार गुणवत्तेकडे नेत आहे आणि सदोष उत्पादनांना बाजारात प्रवेश करण्यास देखील सक्त मनाई आहे.त्यामुळे उत्पादकांनी यातील काही दोष दूर करणे आवश्यक आहे, अन्यथा त्यामुळे मोठे आर्थिक नुकसान होईल.

सध्या, उद्योगातील बहुतेक मोठ्या कंपन्या दोष शोधण्यासाठी आयातित व्हिज्युअल तपासणी उपकरणे वापरतात.जरी परिणाम चांगले असले तरी, ही उपकरणे सहसा खर्च आणि देखभालीसाठी महाग असतात आणि लहान उद्योग आणि कार्यशाळा वापरण्यासाठी योग्य नाहीत.चीनमधील बहुतेक छोट्या कंपन्या अजूनही दोष तपासणीसाठी पारंपारिक मॅन्युअल व्हिज्युअल तपासणी वापरतात.ही पद्धत तुलनेने सोपी आहे, परंतु त्यासाठी अधिक काळ कामगार प्रशिक्षण, कमी शोध कार्यक्षमता आणि अचूकता आवश्यक आहे आणि मोठ्या प्रमाणात मानवी संसाधने वाया जातात, जो एंटरप्राइझ व्यवस्थापनासाठी महत्त्वपूर्ण खर्च आहे.अलिकडच्या वर्षांत, दोष शोधण्याचे क्षेत्र वेगाने विकसित झाले आहे, आणि व्यवसाय मालक हळूहळू पारंपारिक मॅन्युअल व्हिज्युअल तपासणी पद्धती बदलण्यासाठी नवीन तंत्रज्ञान वापरत आहेत.

उद्योग विकासाच्या ट्रेंडच्या दृष्टीकोनातून, न विणलेल्या कापडांच्या उत्पादन प्रक्रियेतील दोष प्रतिमा आपोआप मिळवू आणि विश्‍लेषित करू शकणारे स्वयंचलित शोध उपकरण डिझाइन करणे हे उत्पादन विकासाला चालना देण्यासाठी, उत्पादनाची गुणवत्ता सुनिश्चित करण्यासाठी आणि श्रम खर्च कमी करण्यासाठी एक आवश्यक साधन आहे.1980 पासून, अनेक अभियंत्यांनी न विणलेल्या कपड्यांचे दोष शोधण्यासाठी संगणकाच्या दृष्टीचे संबंधित ज्ञान वापरण्याचा प्रयत्न केला आहे.काही अभ्यासांनी दोष ओळखण्यासाठी आणि दोष शोधण्यासाठी पोत विश्लेषण पद्धती वापरल्या आहेत, तर इतरांनी दोष शोधण्यासाठी प्रथम दोष समोच्च निर्धारित करण्यासाठी आणि दोष शोधण्यासाठी ग्रेस्केल सांख्यिकीय माहितीवर आधारित वाजवी थ्रेशोल्ड सेट करण्यासाठी एज डिटेक्शन ऑपरेटरचा वापर केला आहे, असे अभ्यास देखील आहेत जे स्पेक्ट्रल वापरतात. फॅब्रिक्सच्या उच्च पोत कालावधीच्या आधारावर दोष शोधण्यासाठी विश्लेषण पद्धती.

वरील पद्धतींनी दोष शोधण्याच्या समस्यांमध्ये काही विशिष्ट परिणाम साध्य केले आहेत, परंतु तरीही काही मर्यादा आहेत: प्रथम, वास्तविक उत्पादन वातावरणात दोषांचे आकार आणि आकार बदलतात.मशीन लर्निंग आणि सांख्यिकीय माहितीवर आधारित दोष शोध अल्गोरिदमसाठी पूर्व ज्ञानावर आधारित थ्रेशोल्ड सेट करणे आवश्यक आहे, जे सर्व दोषांसाठी प्रभावी असू शकत नाही, परिणामी या पद्धतीची अपुरी मजबुती आहे.दुसरे म्हणजे, पारंपारिक संगणक दृष्टी पद्धती सामान्यतः अंमलात आणण्यासाठी मंद असतात आणि उत्पादनाच्या वास्तविक-वेळेच्या आवश्यकता प्रभावीपणे पूर्ण करू शकत नाहीत.1980 पासून, मशीन लर्निंग संशोधनाचे क्षेत्र वेगाने विकसित झाले आहे आणि संबंधित ज्ञानाच्या वापरामुळे अनेक उद्योगांचा विकास झाला आहे.फॅब्रिक डिफेक्ट डिटेक्शनमध्ये बीपी न्यूरल नेटवर्क आणि एसव्हीएम सारख्या मशीन लर्निंग अल्गोरिदमचा वापर प्रभावी असल्याचे अनेक संशोधन विषयांवरून दिसून आले आहे.या पद्धती उच्च शोध अचूकता आणि काही प्रमाणात मजबूती सुनिश्चित करतात आणि मशीन लर्निंगच्या प्रशिक्षण प्रक्रियेच्या काळजीपूर्वक विश्लेषणाद्वारे शोधणे कठीण नाही, या प्रकारच्या अल्गोरिदमचे कार्यप्रदर्शन प्रामुख्याने दोष मॅन्युअल वैशिष्ट्यांच्या निवडीवर अवलंबून असते.मॅन्युअल वैशिष्ट्ये पूर्ण किंवा पुरेशी भेदभाव नसल्यास, मॉडेलची कार्यक्षमता देखील खराब असेल.

अलिकडच्या वर्षांत संगणकाच्या संगणकीय शक्तीच्या सतत सुधारणा आणि सखोल शिक्षण सिद्धांताच्या तीव्र विकासामुळे, अधिकाधिक लोक फॅब्रिक दोष शोधण्यासाठी सखोल शिक्षण लागू करू लागले आहेत.सखोल शिक्षण प्रभावीपणे मॅन्युअली डिझाइन केलेल्या वैशिष्ट्यांची अपूर्णता टाळू शकते आणि उच्च शोध अचूकता आहे.या विचाराच्या आधारे, हा लेख न विणलेल्या फॅब्रिक दोष स्वयंचलित शोध प्रणालीची रचना करण्यासाठी संगणक दृष्टी आणि सखोल शिक्षण संबंधित ज्ञानाचा वापर करतो, ज्यामुळे दोष शोधण्याची अचूकता प्रभावीपणे सुधारते आणि चांगली मजबुती असते.