गैर बुनेको कपडा दोष पत्ता लगाउने प्रविधि

सर्जिकल मास्क, नर्स टोपी र उत्पादनमा सर्जिकल टोपीहरू जस्ता डिस्पोजेबल मेडिकल उपभोग्य वस्तुहरूको लागि गैर बुनेका कपडाहरू सधैं व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ।डिस्पोजेबल मेडिकल उपभोग्य वस्तुहरूको गुणस्तर मुख्यतया गैर-बुना कपडाहरूको गुणस्तरमा निर्भर गर्दछ।गैर-बुनेका कपडाहरूको उत्पादन र ढुवानी प्रक्रियाले वातावरणको पूर्ण शुद्धताको ग्यारेन्टी गर्न सक्दैन, र तिनीहरू आफैंमा बलियो इलेक्ट्रोस्टेटिक शोषण क्षमता भएको कारणले गर्दा तिनीहरूले हावामा स-साना अशुद्धताहरू सोस्छन्।त्यसकारण, गैर-बुना कपडाहरूको धेरै थोरै क्षेत्रमा विदेशी वस्तुहरू अवस्थित हुन सक्छन्।यस लेखमा अध्ययन गरिएको गैर बुनेको कपडा सामग्री सीधै मास्क उत्पादनको लागि प्रयोग गरिन्छ, चयन गरिएको दोष नमूनाहरू विश्लेषण गरेपछि, कीरा र कपाल जस्ता विदेशी वस्तुको दोषहरूको अनुपात सबैभन्दा बढी रहेको पाइयो।यस दोषको अस्तित्वले सीधै पछिल्ला उत्पादनहरूको गुणस्तर घटाउँछ, र दोषपूर्ण उत्पादनहरूलाई बजारमा प्रवेश गर्न पनि कडा रूपमा निषेध गरिएको छ।तसर्थ, निर्माताहरूले यी केही दोषहरू हटाउन आवश्यक छ, अन्यथा यसले ठूलो आर्थिक घाटा निम्त्याउनेछ।

हाल, उद्योगमा धेरै ठूला कम्पनीहरूले दोष पत्ता लगाउन आयातित दृश्य निरीक्षण उपकरणहरू प्रयोग गर्छन्।यद्यपि परिणामहरू राम्रो छन्, यी उपकरणहरू सामान्यतया लागत र मर्मतसम्भारमा महँगो हुन्छन्, र साना उद्यमहरू र कार्यशालाहरू प्रयोग गर्नका लागि उपयुक्त हुँदैनन्।चीनका अधिकांश साना कम्पनीहरूले अझै पनि दोष स्क्रिनिङको लागि परम्परागत म्यानुअल भिजुअल निरीक्षण प्रयोग गर्छन्।यो विधि अपेक्षाकृत सरल छ, तर लामो कार्यकर्ता प्रशिक्षण, कम पत्ता लगाउने दक्षता र शुद्धता चाहिन्छ, र धेरै मानव संसाधनहरू बर्बाद गर्दछ, जुन उद्यम व्यवस्थापनको लागि महत्त्वपूर्ण खर्च हो।हालका वर्षहरूमा, दोष पत्ता लगाउने क्षेत्र द्रुत रूपमा विकसित भएको छ, र व्यवसाय मालिकहरूले परम्परागत म्यानुअल दृश्य निरीक्षण विधिहरू प्रतिस्थापन गर्न बिस्तारै नयाँ प्रविधिहरू प्रयोग गर्दैछन्।

उद्योग विकास प्रवृतिको परिप्रेक्ष्यमा, एक स्वचालित पत्ता लगाउने उपकरण डिजाइन गर्ने जुन स्वचालित रूपमा गैर-बुना कपडाहरूको उत्पादन प्रक्रियामा दोष छविहरू प्राप्त गर्न र विश्लेषण गर्न उत्पादन विकासलाई बढावा दिन, उत्पादनको गुणस्तर सुनिश्चित गर्न र श्रम लागत घटाउन आवश्यक माध्यम हो।1980 को दशकदेखि, धेरै इन्जिनियरहरूले गैर-बुना कपडाहरूको दोष पत्ता लगाउन कम्प्युटर दृष्टिको सान्दर्भिक ज्ञान प्रयोग गर्ने प्रयास गरेका छन्।केही अध्ययनहरूले दोषहरू चित्रण गर्न र दोष पत्ता लगाउनको लागि बनावट विश्लेषण विधिहरू प्रयोग गरेका छन्, जबकि अरूले किनारा पत्ता लगाउने अपरेटरहरू प्रयोग गरेका छन् पहिले दोष समोच्च निर्धारण गर्न र दोष पत्ता लगाउनको लागि दोष ग्रेस्केल तथ्याङ्कीय जानकारीमा आधारित उचित थ्रेसहोल्डहरू सेट गर्न, त्यहाँ पनि अध्ययनहरू छन् जुन स्पेक्ट्रल प्रयोग गर्दछ। कपडाहरूको उच्च बनावट आवधिकतामा आधारित दोषहरू पत्ता लगाउन विश्लेषण विधिहरू।

माथिका विधिहरूले दोष पत्ता लगाउने समस्याहरूमा निश्चित अनुप्रयोग परिणामहरू हासिल गरेका छन्, तर त्यहाँ अझै पनि केही सीमितताहरू छन्: पहिलो, वास्तविक उत्पादन वातावरणमा दोषहरूको आकार र आकार भिन्न हुन्छ।मेसिन लर्निङ र सांख्यिकीय जानकारीमा आधारित दोष पत्ता लगाउने एल्गोरिदमहरू पूर्व ज्ञानमा आधारित थ्रेसहोल्डहरू सेट गर्न आवश्यक छ, जुन सबै दोषहरूको लागि प्रभावकारी हुन सक्दैन, परिणामस्वरूप यस विधिको अपर्याप्त बलियोता।दोस्रो, परम्परागत कम्प्युटर दृष्टि विधिहरू सामान्यतया कार्यान्वयन गर्न ढिलो हुन्छन् र प्रभावकारी रूपमा उत्पादनको वास्तविक-समय आवश्यकताहरू पूरा गर्न सक्दैनन्।सन् १९८० को दशकदेखि, मेसिन लर्निङ अनुसन्धानको क्षेत्र द्रुत रूपमा विकसित भएको छ, र सान्दर्भिक ज्ञानको प्रयोगले धेरै उद्योगहरूको विकासलाई प्रेरित गरेको छ।धेरै अनुसन्धान विषयहरूले देखाएका छन् कि मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू जस्तै BP न्यूरल नेटवर्क र SVM फेब्रिक दोष पत्ता लगाउन प्रभावकारी छ।यी विधिहरूले उच्च पत्ता लगाउने शुद्धता र एक निश्चित डिग्री बलियोता सुनिश्चित गर्दछ, र मेसिन लर्निङको प्रशिक्षण प्रक्रियाको सावधानीपूर्वक विश्लेषण मार्फत यो पत्ता लगाउन गाह्रो छैन, यस प्रकारको एल्गोरिदमको प्रदर्शन मुख्यतया त्रुटि म्यानुअल सुविधाहरूको चयनमा निर्भर गर्दछ।यदि म्यानुअल सुविधाहरू पूर्ण वा भेदभावपूर्ण छैनन् भने, मोडेलको प्रदर्शन पनि खराब हुनेछ।

कम्प्युटर कम्प्युटिङ पावरको निरन्तर सुधार र हालका वर्षहरूमा गहिरो शिक्षा सिद्धान्तको तातो विकासको साथ, अधिक र अधिक मानिसहरूले कपडा दोष पत्ता लगाउन गहिरो शिक्षा लागू गर्न थालेका छन्।गहिरो शिक्षाले प्रभावकारी रूपमा म्यानुअल रूपमा डिजाइन गरिएका सुविधाहरूको अपूर्णताबाट बच्न सक्छ र उच्च पत्ता लगाउने शुद्धता छ।यस विचारमा आधारित, यस लेखले गैर-बुना कपडा दोष स्वचालित पत्ता लगाउने प्रणाली डिजाइन गर्न कम्प्युटर दृष्टि र गहिरो शिक्षा सम्बन्धित ज्ञान प्रयोग गर्दछ, जसले प्रभावकारी रूपमा त्रुटिहरूको पहिचान शुद्धतामा सुधार गर्दछ र राम्रो बलियोता छ।