Teknologi pengesanan kecacatan fabrik bukan tenunan

Kain bukan tenunan sentiasa digunakan secara meluas sebagai bahan mentah untuk bahan perubatan pakai buang seperti topeng pembedahan, topi jururawat dan topi pembedahan dalam pengeluaran.Kualiti bahan habis pakai perubatan pakai buang terutamanya bergantung pada kualiti fabrik bukan tenunan.Disebabkan fakta bahawa proses pengeluaran dan pengangkutan fabrik bukan tenunan tidak dapat menjamin kesucian mutlak alam sekitar, dan mereka sendiri mempunyai keupayaan penjerapan elektrostatik yang kuat, mereka sering menyerap kekotoran kecil di udara.Oleh itu, objek asing mungkin wujud dalam sangat sedikit kawasan fabrik bukan tenunan.Bahan kain bukan tenunan yang dikaji dalam artikel ini digunakan secara langsung untuk pengeluaran topeng, Selepas menganalisis sampel kecacatan yang dipilih, didapati bahawa bahagian kecacatan objek asing, seperti serangga dan rambut, adalah yang paling tinggi.Kewujudan kecacatan ini secara langsung membawa kepada kualiti substandard produk seterusnya, dan produk yang rosak juga dilarang sama sekali memasuki pasaran.Oleh itu, pengeluar perlu menghapuskan beberapa kecacatan ini, jika tidak, ia akan menyebabkan kerugian ekonomi yang besar.

Pada masa ini, kebanyakan syarikat besar dalam industri menggunakan peralatan pemeriksaan visual yang diimport untuk pengesanan kecacatan.Walaupun hasilnya baik, peralatan ini biasanya mahal dari segi kos dan penyelenggaraan, dan tidak sesuai untuk digunakan oleh perusahaan kecil dan bengkel.Kebanyakan syarikat kecil di China masih menggunakan pemeriksaan visual manual tradisional untuk pemeriksaan kecacatan.Kaedah ini agak mudah, tetapi memerlukan latihan pekerja yang lebih lama, kecekapan dan ketepatan pengesanan yang rendah, dan membazirkan banyak sumber manusia, yang merupakan perbelanjaan yang besar untuk pengurusan perusahaan.Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, bidang pengesanan kecacatan telah berkembang pesat, dan pemilik perniagaan secara beransur-ansur menggunakan teknologi baharu untuk menggantikan kaedah pemeriksaan visual manual tradisional.

Dari perspektif trend pembangunan industri, mereka bentuk peranti pengesanan automatik yang boleh mendapatkan dan menganalisis imej kecacatan secara automatik dalam proses pengeluaran fabrik bukan tenunan adalah cara yang diperlukan untuk menggalakkan pembangunan pengeluaran, memastikan kualiti produk dan mengurangkan kos buruh.Sejak 1980-an, ramai jurutera telah cuba menggunakan pengetahuan berkaitan penglihatan komputer untuk pengesanan kecacatan fabrik bukan tenunan.Sesetengah kajian telah menggunakan kaedah analisis tekstur untuk mencirikan kecacatan dan mencapai pengesanan kecacatan, manakala yang lain telah menggunakan operator pengesanan tepi untuk terlebih dahulu menentukan kontur kecacatan dan menetapkan ambang yang munasabah berdasarkan maklumat statistik skala kelabu kecacatan untuk mencapai pengesanan kecacatan, Terdapat juga kajian yang menggunakan spektrum kaedah analisis untuk mengesan kecacatan berdasarkan periodicity tekstur fabrik yang tinggi.

Kaedah di atas telah mencapai keputusan aplikasi tertentu dalam masalah pengesanan kecacatan, tetapi masih terdapat batasan tertentu: pertama, bentuk dan saiz kecacatan dalam persekitaran pengeluaran sebenar berbeza-beza.Algoritma pengesanan kecacatan berdasarkan pembelajaran mesin dan maklumat statistik memerlukan penetapan ambang berdasarkan pengetahuan terdahulu, yang tidak boleh berkesan untuk semua kecacatan, mengakibatkan keteguhan kaedah ini tidak mencukupi.Kedua, kaedah penglihatan komputer tradisional biasanya lambat dilaksanakan dan tidak dapat memenuhi keperluan masa nyata pengeluaran dengan berkesan.Sejak 1980-an, bidang penyelidikan pembelajaran mesin telah berkembang pesat, dan penerapan pengetahuan yang berkaitan telah memacu pembangunan banyak industri.Banyak topik penyelidikan telah menunjukkan bahawa aplikasi algoritma pembelajaran mesin seperti rangkaian saraf BP dan SVM dalam pengesanan kecacatan fabrik adalah berkesan.Kaedah ini memastikan ketepatan pengesanan yang tinggi dan tahap keteguhan tertentu, dan tidak sukar untuk ditemui melalui analisis teliti proses latihan pembelajaran mesin, Prestasi jenis algoritma ini bergantung terutamanya pada pemilihan ciri manual kecacatan.Jika ciri manual tidak lengkap atau cukup diskriminasi, prestasi model juga akan menjadi lemah.

Dengan peningkatan berterusan kuasa pengkomputeran komputer dan perkembangan hangat teori pembelajaran mendalam dalam beberapa tahun kebelakangan ini, semakin ramai orang telah mula menggunakan pembelajaran mendalam untuk pengesanan kecacatan fabrik.Pembelajaran mendalam boleh mengelakkan ketidaklengkapan ciri yang direka secara manual dengan berkesan dan mempunyai ketepatan pengesanan yang tinggi.Berdasarkan pertimbangan ini, artikel ini menggunakan penglihatan komputer dan pengetahuan berkaitan pembelajaran mendalam untuk mereka bentuk sistem pengesanan automatik kecacatan fabrik bukan tenunan, yang secara berkesan meningkatkan ketepatan pengesanan kecacatan dan mempunyai keteguhan yang baik.