ယက်မဟုတ်သော အထည်များ ချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေခြင်းနည်းပညာ

ယက်မလုပ်သောအထည်များကို ခွဲစိတ်မျက်နှာဖုံးများ၊ သူနာပြုဦးထုပ်များနှင့် ခွဲစိတ်ထုပ်များကဲ့သို့သော တစ်ခါသုံးဆေးဘက်ဆိုင်ရာသုံးပစ္စည်းများအတွက် ကုန်ကြမ်းအဖြစ် အမြဲတွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုခဲ့သည်။တခါသုံးဆေးဘက်ဆိုင်ရာသုံးပစ္စည်းများ၏ အရည်အသွေးသည် ယက်မထုတ်ထည်များ၏ အရည်အသွေးပေါ်တွင် အဓိကမူတည်ပါသည်။ယက်မဟုတ်သောအထည်များ၏ ထုတ်လုပ်မှုနှင့် သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်သည် ပတ်ဝန်းကျင်၏ သန့်ရှင်းစင်ကြယ်မှုကို အာမခံချက်မပေးနိုင်သည့်အပြင် ၎င်းတို့ကိုယ်တိုင် အားကောင်းသော လျှပ်စစ်ဓာတ်စုပ်ယူနိုင်စွမ်းရှိသောကြောင့် ၎င်းတို့သည် လေထုအတွင်းရှိ သေးငယ်သော အညစ်အကြေးများကို စုပ်ယူလေ့ရှိသည်။ထို့ကြောင့် ယက်မဟုတ်သော အထည်အလိပ်များ ၏ နေရာအနည်းငယ်တွင် နိုင်ငံခြားအရာဝတ္ထုများ ရှိနေနိုင်သည်။ဤဆောင်းပါးတွင် လေ့လာထားသော ယက်မဟုတ်သောထည်ပစ္စည်းများကို မျက်နှာဖုံးများထုတ်လုပ်ရန်အတွက် တိုက်ရိုက်အသုံးပြုသည်၊ ရွေးချယ်ထားသော ချို့ယွင်းချက်နမူနာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီးနောက် အင်းဆက်နှင့် ဆံပင်ကဲ့သို့သော နိုင်ငံခြားအရာဝတ္ထုများ၏ ချို့ယွင်းချက်အချိုးအစားသည် အမြင့်ဆုံးဖြစ်ကြောင်း တွေ့ရှိရပါသည်။ဤချို့ယွင်းချက်တည်ရှိမှုသည် နောက်ဆက်တွဲထုတ်ကုန်များ၏ သာလွန်အရည်အသွေးကို တိုက်ရိုက်ဖြစ်ပေါ်စေပြီး ချို့ယွင်းနေသောထုတ်ကုန်များကိုလည်း ဈေးကွက်အတွင်းသို့ ဝင်ရောက်ခြင်းမပြုရန် တင်းကြပ်စွာတားမြစ်ထားသည်။ထို့ကြောင့် ထုတ်လုပ်သူများအနေဖြင့် အဆိုပါချို့ယွင်းချက်အချို့ကို ဖယ်ရှားရန် လိုအပ်ပြီး မဟုတ်ပါက စီးပွားရေးဆုံးရှုံးမှုကြီးကြီးမားမားဖြစ်စေမည်ဖြစ်သည်။

လက်ရှိတွင် စက်မှုလုပ်ငန်းကြီးများတွင် ကုမ္ပဏီအများစုသည် ချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေခြင်းအတွက် တင်သွင်းလာသော အမြင်အာရုံစစ်ဆေးရေးကိရိယာများကို အသုံးပြုကြသည်။ရလဒ်များ ကောင်းမွန်သော်လည်း ဤစက်ပစ္စည်းများသည် ကုန်ကျစရိတ်နှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုတွင် စျေးကြီးပြီး လုပ်ငန်းငယ်များနှင့် အလုပ်ရုံများတွင် အသုံးပြုရန် မသင့်လျော်ပါ။တရုတ်နိုင်ငံရှိ ကုမ္ပဏီငယ်အများစုသည် ချို့ယွင်းချက်စစ်ဆေးခြင်းအတွက် ရိုးရာလက်ဖြင့် အမြင်စစ်ဆေးခြင်းကို အသုံးပြုဆဲဖြစ်သည်။ဤနည်းလမ်းသည် အတော်လေးရိုးရှင်းသော်လည်း အချိန်ကြာကြာလုပ်သားလေ့ကျင့်မှု၊ ထောက်လှမ်းမှုထိရောက်မှုနှင့် တိကျမှုနည်းပါးပြီး လုပ်ငန်းစီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် သိသာထင်ရှားသောကုန်ကျစရိတ်ဖြစ်သည့် လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ်များစွာကို ဆုံးရှုံးစေပါသည်။မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း၊ ချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေခြင်းနယ်ပယ်သည် လျင်မြန်စွာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာပြီး လုပ်ငန်းပိုင်ရှင်များသည် သမားရိုးကျ လက်စွဲအမြင်စစ်ဆေးခြင်းနည်းလမ်းများကို အစားထိုးရန်အတွက် နည်းပညာအသစ်များကို တဖြည်းဖြည်း အသုံးပြုလာကြသည်။

စက်မှုလုပ်ငန်း ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု ခေတ်ရေစီးကြောင်း၏ ရှုထောင့်မှကြည့်လျှင် ယက်မဟုတ်သော အထည်များ ထုတ်လုပ်မှု လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ချို့ယွင်းချက်ပုံများကို အလိုအလျောက် ရယူနိုင်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည့် အလိုအလျောက် ထောက်လှမ်းနိုင်သည့် စက်ကို ဒီဇိုင်းဆွဲခြင်းသည် ထုတ်လုပ်မှု ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို မြှင့်တင်ရန်၊ ထုတ်ကုန်အရည်အသွေးကို သေချာစေရန်နှင့် အလုပ်သမား ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချရန် လိုအပ်သော နည်းလမ်းဖြစ်သည်။1980 ခုနှစ်များမှစ၍ ယက်မဟုတ်သောအထည်များ၏ ချို့ယွင်းချက်များကို သိရှိနိုင်စေရန်အတွက် အင်ဂျင်နီယာများစွာသည် ကွန်ပျူတာအမြင်ဆိုင်ရာ သက်ဆိုင်ရာအသိပညာကို အသုံးပြုရန် ကြိုးပမ်းခဲ့ကြသည်။အချို့သောလေ့လာမှုများသည် ချို့ယွင်းချက်များကို ပုံဖော်ရန်နှင့် ချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေတွေ့ရှိရန်အတွက် အသွင်အပြင်ပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုထားပြီး အချို့သည် ချွတ်ယွင်းချက်ပုံစံကို ဆုံးဖြတ်ရန်အတွက် edge detection အော်ပရေတာများကို အသုံးပြုကာ ချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေတွေ့ရှိရန်အတွက် ရောင်စဉ်စာရင်းအင်းအချက်အလက်ပေါ်အခြေခံ၍ ကျိုးကြောင်းဆီလျော်သောအတိုင်းအတာများကို သတ်မှတ်ပေးသည်၊ အထည်များ၏ မြင့်မားသော texture ကာလအလိုက် ချို့ယွင်းချက်များကို ရှာဖွေရန် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနည်းများ။

အထက်ဖော်ပြပါနည်းလမ်းများသည် ချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေခြင်းပြဿနာများအတွက် အချို့သောအသုံးချပရိုဂရမ်ရလဒ်များကို ရရှိထားပြီးဖြစ်သော်လည်း အချို့သောကန့်သတ်ချက်များရှိနေသေးသည်- ပထမဦးစွာ၊ အမှန်တကယ်ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်ရှိ ချို့ယွင်းချက်၏ပုံသဏ္ဍာန်နှင့်အရွယ်အစားသည် ကွဲပြားသည်။စက်သင်ယူမှုနှင့် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များအပေါ်အခြေခံ၍ ချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ချွတ်ယွင်းချက်အားလုံးအတွက် ထိရောက်မှုမဖြစ်နိုင်သောကြောင့် ကြိုတင်အသိပညာအပေါ်အခြေခံ၍ ကန့်သတ်ချက်များကို သတ်မှတ်ရန်လိုအပ်ပြီး ဤနည်းလမ်း၏ ကြံ့ခိုင်မှုမလုံလောက်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ဒုတိယအနေဖြင့်၊ သမားရိုးကျ ကွန်ပျူတာအမြင်နည်းစနစ်များသည် အများအားဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန် နှေးကွေးပြီး ထုတ်လုပ်မှု၏ အချိန်နှင့်တပြေးညီ လိုအပ်ချက်များကို ထိရောက်စွာ မဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်ပေ။1980 ခုနှစ်များမှစ၍ စက်သင်ယူမှု သုတေသနနယ်ပယ်သည် လျင်မြန်စွာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာပြီး သက်ဆိုင်ရာ အသိပညာများကို အသုံးချခြင်းဖြင့် လုပ်ငန်းများစွာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာစေရန် တွန်းအားပေးခဲ့သည်။သုတေသနအကြောင်းအရာများစွာသည် BP neural network နှင့် SVM ကဲ့သို့သော machine learning algorithms များကို အထည်ချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေခြင်းတွင် ထိရောက်စွာအသုံးချကြောင်း သုတေသနပြုထားသော အကြောင်းအရာများစွာက ပြသထားသည်။ဤနည်းလမ်းများသည် မြင့်မားသော ထောက်လှမ်းမှု တိကျမှုနှင့် ကြံ့ခိုင်မှု အတိုင်းအတာကို သေချာစေပြီး စက်သင်ယူမှု လေ့ကျင့်မှု လုပ်ငန်းစဉ်ကို ဂရုတစိုက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် မခက်ခဲပါ၊ ဤ အယ်လဂိုရီသမ် အမျိုးအစား၏ စွမ်းဆောင်ရည်သည် ချို့ယွင်းချက် လက်စွဲအင်္ဂါရပ်များ ရွေးချယ်မှုအပေါ် အဓိက မူတည်ပါသည်။လက်စွဲအင်္ဂါရပ်များ မပြည့်စုံပါက သို့မဟုတ် ခွဲခြားဆက်ဆံမှု မလုံလောက်ပါက၊ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်မှာလည်း ညံ့ဖျင်းမည်ဖြစ်သည်။

မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း ကွန်ပြူတာကွန်ပြူတာစွမ်းအင်များ စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်ကောင်းမွန်လာခြင်းနှင့် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုသီအိုရီ၏ အရှိန်အဟုန်ပြင်းပြင်းဖြင့် မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း လူများပိုမိုများပြားလာသော ချွတ်ယွင်းချက်ရှာဖွေခြင်းအတွက် နက်နဲသောသင်ယူမှုကို စတင်အသုံးပြုလာကြသည်။နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းသည် ကိုယ်တိုင်ရေးဆွဲထားသော အင်္ဂါရပ်များ၏ မပြည့်စုံမှုကို ထိရောက်စွာ ရှောင်ရှားနိုင်ပြီး မြင့်မားသော ထောက်လှမ်းမှု တိကျမှုရှိသည်။ဤထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုအပေါ် အခြေခံ၍ ဤဆောင်းပါးသည် ယက်မထည်မဟုတ်သော ချို့ယွင်းချက်ကို အလိုအလျောက် ထောက်လှမ်းခြင်းစနစ်အား ဒီဇိုင်းထုတ်ရန်အတွက် ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုဆိုင်ရာ အသိပညာကို အသုံးပြုကာ ချွတ်ယွင်းချက်များကို ထောက်လှမ်းရာတွင် တိကျမှုနှင့် ကြံ့ခိုင်မှုတို့ကို ထိထိရောက်ရောက် မြှင့်တင်ပေးသည်။