ଅଣ ବୁଣା କପଡା ତ୍ରୁଟି ଚିହ୍ନଟ ପ୍ରଯୁକ୍ତିବିଦ୍ୟା |

ଅଣ ବୁଣା କପଡା ସବୁବେଳେ ଏକ ବ୍ୟବହାର ଯୋଗ୍ୟ ଚିକିତ୍ସା ଉପଯୋଗୀ ସାମଗ୍ରୀ ପାଇଁ କଞ୍ଚାମାଲ ଭାବରେ ବ୍ୟବହୃତ ହୋଇଛି ଯେପରିକି ସର୍ଜିକାଲ୍ ମାସ୍କ, ନର୍ସ ଟୋପି ଏବଂ ଉତ୍ପାଦନରେ ସର୍ଜିକାଲ୍ କ୍ୟାପ୍ |ଡିସପୋଜେବଲ୍ ମେଡିକାଲ୍ ଉପଭୋକ୍ତାମାନଙ୍କର ଗୁଣବତ୍ତା ମୁଖ୍ୟତ non ବୁଣା ନଥିବା କପଡ଼ାର ଗୁଣ ଉପରେ ନିର୍ଭର କରେ |ଅଣ-ବୁଣା କପଡ଼ାର ଉତ୍ପାଦନ ଏବଂ ପରିବହନ ପ୍ରକ୍ରିୟା ପରିବେଶର ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ଶୁଦ୍ଧତାକୁ ଗ୍ୟାରେଣ୍ଟି ଦେଇ ପାରିବ ନାହିଁ, ଏବଂ ସେମାନଙ୍କର ନିଜେ ଦୃ strong ଇଲେକ୍ଟ୍ରୋଷ୍ଟାଟିକ୍ ଆଡସର୍ପସନ୍ କ୍ଷମତା ଥାଏ, ସେମାନେ ପ୍ରାୟତ air ବାୟୁରେ ଛୋଟ ଅପରିଷ୍କାର ପଦାର୍ଥକୁ ଆଡର୍ସ କରନ୍ତି |ତେଣୁ, ଅଣ-ବୁଣା କପଡ଼ାର ବହୁତ କମ୍ କ୍ଷେତ୍ରରେ ବିଦେଶୀ ବସ୍ତୁ ବିଦ୍ୟମାନ ଥାଇପାରେ |ଏହି ଆର୍ଟିକିଲରେ ଅଧ୍ୟୟନ କରାଯାଇଥିବା ଅଣ-ବୁଣା କପଡା ସାମଗ୍ରୀ ସିଧାସଳଖ ମାସ୍କ ଉତ୍ପାଦନ ପାଇଁ ବ୍ୟବହୃତ ହୁଏ, ମନୋନୀତ ତ୍ରୁଟି ନମୁନାକୁ ବିଶ୍ଳେଷଣ କରିବା ପରେ ଏହା ଦେଖାଗଲା ଯେ କୀଟନାଶକ ଏବଂ କେଶ ପରି ବିଦେଶୀ ବସ୍ତୁ ତ୍ରୁଟିର ଅନୁପାତ ସର୍ବାଧିକ |ଏହି ତ୍ରୁଟିର ଅସ୍ତିତ୍ directly ପରବର୍ତ୍ତୀ ଉତ୍ପାଦଗୁଡିକର ଅବ୍ୟବହୃତ ଗୁଣକୁ ସିଧାସଳଖ ଆଡକୁ ନେଇଥାଏ, ଏବଂ ତ୍ରୁଟିଯୁକ୍ତ ଉତ୍ପାଦଗୁଡିକ ମଧ୍ୟ ବଜାରକୁ ପ୍ରବେଶ କରିବାକୁ ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ଭାବରେ ନିଷେଧ |ତେଣୁ, ନିର୍ମାତାମାନେ ଏଥିରୁ କିଛି ତ୍ରୁଟି ହଟାଇବା ଆବଶ୍ୟକ କରନ୍ତି, ନଚେତ୍ ଏହା ବିପୁଳ ଅର୍ଥନ losses ତିକ କ୍ଷତି ଘଟାଇବ |

ବର୍ତ୍ତମାନ, ଶିଳ୍ପରେ ଅଧିକାଂଶ ବୃହତ କମ୍ପାନୀଗୁଡିକ ତ୍ରୁଟି ଚିହ୍ନଟ ପାଇଁ ଆମଦାନୀ ହୋଇଥିବା ଭିଜୁଆଲ୍ ଯାଞ୍ଚ ଉପକରଣ ବ୍ୟବହାର କରନ୍ତି |ଯଦିଓ ଫଳାଫଳ ଭଲ, ଏହି ଉପକରଣଗୁଡ଼ିକ ସାଧାରଣତ cost ମୂଲ୍ୟ ଏବଂ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣରେ ମହଙ୍ଗା ହୋଇଥାଏ, ଏବଂ ବ୍ୟବହାର କରିବାକୁ ଛୋଟ ଉଦ୍ୟୋଗ ଏବଂ କର୍ମଶାଳା ପାଇଁ ଉପଯୁକ୍ତ ନୁହେଁ |ଚାଇନାର ଅଧିକାଂଶ ଛୋଟ କମ୍ପାନୀ ତଥାପି ତ୍ରୁଟି ସ୍କ୍ରିନିଂ ପାଇଁ ପାରମ୍ପାରିକ ମାନୁଆଲ୍ ଭିଜୁଆଲ୍ ଯାଞ୍ଚ ବ୍ୟବହାର କରନ୍ତି |ଏହି ପଦ୍ଧତି ଅପେକ୍ଷାକୃତ ସରଳ, କିନ୍ତୁ ଅଧିକ ଶ୍ରମିକ ତାଲିମ, ନିମ୍ନ ଚିହ୍ନଟ ଦକ୍ଷତା ଏବଂ ସଠିକତା ଆବଶ୍ୟକ କରେ ଏବଂ ବହୁ ମାନବ ସମ୍ବଳ ନଷ୍ଟ କରେ, ଯାହା ଏଣ୍ଟରପ୍ରାଇଜ୍ ପରିଚାଳନା ପାଇଁ ଏକ ମହତ୍ exp ପୂର୍ଣ୍ଣ ଖର୍ଚ୍ଚ ଅଟେ |ସାମ୍ପ୍ରତିକ ବର୍ଷଗୁଡିକରେ, ତ୍ରୁଟି ଚିହ୍ନଟ କ୍ଷେତ୍ର ଦ୍ରୁତ ଗତିରେ ବିକଶିତ ହୋଇଛି ଏବଂ ବ୍ୟବସାୟ ମାଲିକମାନେ ପାରମ୍ପାରିକ ମାନୁଆଲ୍ ଭିଜୁଆଲ୍ ଯାଞ୍ଚ ପଦ୍ଧତିକୁ ବଦଳାଇବା ପାଇଁ ଧୀରେ ଧୀରେ ନୂତନ ଟେକ୍ନୋଲୋଜି ବ୍ୟବହାର କରୁଛନ୍ତି |

ଶିଳ୍ପ ବିକାଶ ଧାରା ଦୃଷ୍ଟିକୋଣରୁ, ଏକ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ଚିହ୍ନଟ ଉପକରଣର ପରିକଳ୍ପନା ଯାହାକି ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ଭାବରେ ବୁଣା ନଥିବା କପଡ଼ାର ଉତ୍ପାଦନ ପ୍ରକ୍ରିୟାରେ ତ୍ରୁଟିପୂର୍ଣ୍ଣ ଚିତ୍ରଗୁଡ଼ିକୁ ବିଶ୍ଳେଷଣ ଏବଂ ବିଶ୍ଳେଷଣ କରିପାରିବ, ଉତ୍ପାଦନ ବିକାଶକୁ ପ୍ରୋତ୍ସାହିତ କରିବା, ଉତ୍ପାଦର ଗୁଣବତ୍ତା ନିଶ୍ଚିତ କରିବା ଏବଂ ଶ୍ରମ ମୂଲ୍ୟ ହ୍ରାସ କରିବା ଏକ ଆବଶ୍ୟକୀୟ ମାଧ୍ୟମ |1980 ଦଶକରୁ, ଅନେକ ଇଞ୍ଜିନିୟର୍ ବୁଣା ହୋଇନଥିବା କପଡ଼ାର ତ୍ରୁଟି ଚିହ୍ନଟ ପାଇଁ କମ୍ପ୍ୟୁଟର ଦୃଷ୍ଟିକୋଣର ପ୍ରଯୁଜ୍ୟ ଜ୍ଞାନକୁ ବ୍ୟବହାର କରିବାକୁ ଚେଷ୍ଟା କରିଛନ୍ତି |କେତେକ ଅଧ୍ୟୟନ ତ୍ରୁଟିଗୁଡ଼ିକୁ ବର୍ଣ୍ଣିତ କରିବା ଏବଂ ତ୍ରୁଟି ଚିହ୍ନଟ ହାସଲ କରିବା ପାଇଁ ଟେକ୍ସଚର ଆନାଲିସିସ୍ ପଦ୍ଧତି ବ୍ୟବହାର କରିଛି, ଅନ୍ୟମାନେ ତ୍ରୁଟି ଚିହ୍ନଟ ହାସଲ କରିବା ପାଇଁ ପ୍ରଥମେ ତ୍ରୁଟିର ବିଷୟବସ୍ତୁ ନିର୍ଣ୍ଣୟ କରିବା ଏବଂ ତ୍ରୁଟି ଗ୍ରେସ୍କାଲ୍ ପରିସଂଖ୍ୟାନ ତଥ୍ୟ ଉପରେ ଆଧାର କରି ଯୁକ୍ତିଯୁକ୍ତ ସୀମା ନିର୍ଦ୍ଧାରଣ କରିବା ପାଇଁ ଧାର ଚିହ୍ନଟ ଅପରେଟର ବ୍ୟବହାର କରିଛନ୍ତି, ସେଠାରେ ମଧ୍ୟ ଅଧ୍ୟୟନ ଅଛି ଯାହା ସ୍ପେକ୍ଟ୍ରାଲ୍ ବ୍ୟବହାର କରେ | କପଡ଼ାର ଉଚ୍ଚ ଗଠନ ପର୍ଯ୍ୟାୟ ଉପରେ ଆଧାର କରି ତ୍ରୁଟି ଚିହ୍ନଟ କରିବାକୁ ବିଶ୍ଳେଷଣ ପଦ୍ଧତି |

ତ୍ରୁଟି ଚିହ୍ନଟ ସମସ୍ୟାରେ ଉପରୋକ୍ତ ପଦ୍ଧତିଗୁଡିକ କିଛି ପ୍ରୟୋଗ ଫଳାଫଳ ହାସଲ କରିଛି, କିନ୍ତୁ ତଥାପି କିଛି ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ସୀମା ଅଛି: ପ୍ରଥମତ actual, ପ୍ରକୃତ ଉତ୍ପାଦନ ପରିବେଶରେ ତ୍ରୁଟିର ଆକାର ଏବଂ ଆକାର ଭିନ୍ନ ଅଟେ |ମେସିନ୍ ଲର୍ନିଂ ଏବଂ ପରିସଂଖ୍ୟାନ ସୂଚନା ଉପରେ ଆଧାରିତ ତ୍ରୁଟି ଚିହ୍ନଟ ଆଲଗୋରିଦମଗୁଡିକ ପୂର୍ବ ଜ୍ଞାନ ଉପରେ ଆଧାର କରି ଥ୍ରେଶୋଲ୍ଡ ସେଟିଂ ଆବଶ୍ୟକ କରେ, ଯାହା ସମସ୍ତ ତ୍ରୁଟି ପାଇଁ ପ୍ରଭାବଶାଳୀ ହୋଇପାରିବ ନାହିଁ, ଫଳସ୍ୱରୂପ ଏହି ପଦ୍ଧତିର ପର୍ଯ୍ୟାପ୍ତ ଦୃ ust ତା |ଦ୍ୱିତୀୟତ Traditional, ପାରମ୍ପରିକ କମ୍ପ୍ୟୁଟର ଦର୍ଶନ ପଦ୍ଧତିଗୁଡ଼ିକ ସାଧାରଣତ exec ଏକଜେକ୍ୟୁଟ୍ କରିବାକୁ ଧୀର ଏବଂ ଉତ୍ପାଦନର ପ୍ରକୃତ-ସମୟ ଆବଶ୍ୟକତାକୁ ପ୍ରଭାବଶାଳୀ ଭାବରେ ପୂରଣ କରିପାରିବ ନାହିଁ |1980 ଦଶକରୁ, ମେସିନ୍ ଲର୍ନିଂ ଗବେଷଣା କ୍ଷେତ୍ର ଦ୍ରୁତ ଗତିରେ ବିକଶିତ ହୋଇଛି ଏବଂ ପ୍ରଯୁଜ୍ୟ ଜ୍ଞାନର ପ୍ରୟୋଗ ଅନେକ ଶିଳ୍ପର ବିକାଶକୁ ଆଗେଇ ନେଇଛି |ଅନେକ ଗବେଷଣା ପ୍ରସଙ୍ଗ ଦର୍ଶାଇଛି ଯେ କପଡା ତ୍ରୁଟି ଚିହ୍ନଟ କରିବାରେ ବିପି ନ୍ୟୁରାଲ୍ ନେଟୱାର୍କ ଏବଂ SVM ପରି ମେସିନ୍ ଲର୍ନିଙ୍ଗ ଆଲଗୋରିଦମର ପ୍ରୟୋଗ ଫଳପ୍ରଦ ଅଟେ |ଏହି ପଦ୍ଧତିଗୁଡିକ ଉଚ୍ଚ ଚିହ୍ନଟ ସଠିକତା ଏବଂ ଏକ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ସ୍ତରର ଦୃ ust ତାକୁ ସୁନିଶ୍ଚିତ କରେ, ଏବଂ ମେସିନ୍ ଶିଖିବାର ତାଲିମ ପ୍ରକ୍ରିୟାର ଯତ୍ନର ସହ ବିଶ୍ଳେଷଣ ମାଧ୍ୟମରେ ଆବିଷ୍କାର କରିବା କଷ୍ଟକର ନୁହେଁ, ଏହି ପ୍ରକାରର ଆଲଗୋରିଦମର କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତା ମୁଖ୍ୟତ def ତ୍ରୁଟି ମାନୁଆଲ ବ features ଶିଷ୍ଟ୍ୟ ଚୟନ ଉପରେ ନିର୍ଭର କରେ |ଯଦି ମାନୁଆଲ୍ ବ features ଶିଷ୍ଟ୍ୟଗୁଡିକ ସଂପୂର୍ଣ୍ଣ କିମ୍ବା ଭେଦଭାବପୂର୍ଣ୍ଣ ନୁହେଁ, ମଡେଲର କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତା ମଧ୍ୟ ଖରାପ ହେବ |

କମ୍ପ୍ୟୁଟର ଗଣନା ଶକ୍ତିର କ୍ରମାଗତ ଉନ୍ନତି ଏବଂ ନିକଟ ଅତୀତରେ ଗଭୀର ଶିକ୍ଷା ସିଦ୍ଧାନ୍ତର ଗରମ ବିକାଶ ସହିତ, ଅଧିକରୁ ଅଧିକ ଲୋକ କପଡା ତ୍ରୁଟି ଚିହ୍ନଟ ପାଇଁ ଗଭୀର ଶିକ୍ଷା ପ୍ରୟୋଗ କରିବା ଆରମ୍ଭ କଲେ |ଗଭୀର ଶିକ୍ଷଣ ହସ୍ତକୃତ ଭାବରେ ଡିଜାଇନ୍ ହୋଇଥିବା ବ features ଶିଷ୍ଟ୍ୟଗୁଡିକର ଅସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣତାକୁ ଏଡାଇ ଦେଇପାରେ ଏବଂ ଏହାର ଉଚ୍ଚ ଚିହ୍ନଟ ସଠିକତା ଅଛି |ଏହି ବିଚାରକୁ ଭିତ୍ତିକରି, ଏହି ଆର୍ଟିକିଲ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟର ଦୃଷ୍ଟିକୋଣ ଏବଂ ଗଭୀର ଶିକ୍ଷା ସମ୍ବନ୍ଧୀୟ ଜ୍ଞାନକୁ ଏକ ବୁଣା ହୋଇନଥିବା କପଡା ତ୍ରୁଟି ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ଚିହ୍ନଟ ପ୍ରଣାଳୀକୁ ଡିଜାଇନ୍ କରିବା ପାଇଁ ବ୍ୟବହାର କରେ, ଯାହା ତ୍ରୁଟିର ଚିହ୍ନଟ ସଠିକତାକୁ ଫଳପ୍ରଦ ଭାବରେ ଉନ୍ନତ କରିଥାଏ ଏବଂ ଭଲ ଦୃ ust ତା ରହିଥାଏ |