ਗੈਰ ਬੁਣੇ ਫੈਬਰਿਕ ਨੁਕਸ ਖੋਜ ਤਕਨਾਲੋਜੀ

ਗੈਰ ਬੁਣੇ ਹੋਏ ਫੈਬਰਿਕ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਹੀ ਡਿਸਪੋਜ਼ੇਬਲ ਮੈਡੀਕਲ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਰਜੀਕਲ ਮਾਸਕ, ਨਰਸ ਟੋਪੀਆਂ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਸਰਜੀਕਲ ਕੈਪਾਂ ਲਈ ਕੱਚੇ ਮਾਲ ਵਜੋਂ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।ਡਿਸਪੋਸੇਬਲ ਮੈਡੀਕਲ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੈਰ-ਬੁਣੇ ਹੋਏ ਫੈਬਰਿਕ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਕਾਰਨ ਕਿ ਗੈਰ-ਬੁਣੇ ਹੋਏ ਫੈਬਰਿਕ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਅਤੇ ਆਵਾਜਾਈ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਪੂਰਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਸਟੈਟਿਕ ਸੋਜ਼ਸ਼ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ, ਉਹ ਅਕਸਰ ਹਵਾ ਵਿੱਚ ਛੋਟੀਆਂ ਅਸ਼ੁੱਧੀਆਂ ਨੂੰ ਸੋਖ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।ਇਸ ਲਈ, ਗੈਰ-ਬੁਣੇ ਕੱਪੜੇ ਦੇ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਵਸਤੂਆਂ ਮੌਜੂਦ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।ਇਸ ਲੇਖ ਵਿਚ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਗੈਰ-ਬੁਣੇ ਫੈਬਰਿਕ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਸਕ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਚੁਣੇ ਗਏ ਨੁਕਸ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਕਿ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਨੁਕਸ, ਜਿਵੇਂ ਕੀੜੇ ਅਤੇ ਵਾਲ, ਦਾ ਅਨੁਪਾਤ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ।ਇਸ ਨੁਕਸ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਗਲੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਘਟੀਆ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਨੁਕਸ ਵਾਲੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਵੀ ਸਖਤ ਮਨਾਹੀ ਹੈ।ਇਸ ਲਈ, ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਨੁਕਸ ਦੂਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ, ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਆਰਥਿਕ ਨੁਕਸਾਨ ਕਰੇਗਾ।

ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੁਕਸ ਖੋਜਣ ਲਈ ਆਯਾਤ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਨਿਰੀਖਣ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।ਹਾਲਾਂਕਿ ਨਤੀਜੇ ਚੰਗੇ ਹਨ, ਇਹ ਸਾਜ਼-ਸਾਮਾਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਵਿੱਚ ਮਹਿੰਗੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਅਤੇ ਵਰਕਸ਼ਾਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।ਚੀਨ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਛੋਟੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਜੇ ਵੀ ਨੁਕਸ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਲਈ ਰਵਾਇਤੀ ਮੈਨੂਅਲ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਇੰਸਪੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।ਇਹ ਵਿਧੀ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਧਾਰਨ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਲਈ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੀ ਲੰਮੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਘੱਟ ਖੋਜ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਬਰਬਾਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖਰਚ ਹੈ।ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਨੁਕਸ ਖੋਜਣ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਲਕ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਰਵਾਇਤੀ ਦਸਤੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਨਿਰੀਖਣ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਨਵੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਇੱਕ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਖੋਜ ਯੰਤਰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਜੋ ਗੈਰ-ਬੁਣੇ ਫੈਬਰਿਕ ਦੀ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਨੁਕਸ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ, ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਕਿਰਤ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸਾਧਨ ਹੈ।1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਤੋਂ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੇ ਗੈਰ-ਬੁਣੇ ਹੋਏ ਫੈਬਰਿਕਾਂ ਦੇ ਨੁਕਸ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ।ਕੁਝ ਅਧਿਐਨਾਂ ਨੇ ਨੁਕਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਅਤੇ ਨੁਕਸ ਖੋਜ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਕਸਟਚਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਜਿਆਂ ਨੇ ਨੁਕਸ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਨਾਰੇ ਖੋਜ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨੁਕਸ ਖੋਜ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਨੁਕਸ ਗ੍ਰੇਸਕੇਲ ਅੰਕੜਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵਾਜਬ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਅਜਿਹੇ ਅਧਿਐਨ ਵੀ ਹਨ ਜੋ ਸਪੈਕਟਰਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਫੈਬਰਿਕ ਦੀ ਉੱਚ ਟੈਕਸਟਚਰ ਆਵਰਤੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨੁਕਸ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿਧੀਆਂ।

ਉਪਰੋਕਤ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੇ ਨੁਕਸ ਖੋਜਣ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਪਰ ਅਜੇ ਵੀ ਕੁਝ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ: ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਅਸਲ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਨੁਕਸ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਜਾਣਕਾਰੀ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਨੁਕਸ ਖੋਜਣ ਵਾਲੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਪੁਰਾਣੇ ਗਿਆਨ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਾਰੇ ਨੁਕਸਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।ਦੂਜਾ, ਰਵਾਇਤੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿਧੀਆਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਹੌਲੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦੀਆਂ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ।1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਤੋਂ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਖੋਜ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੋਜ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੀਪੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਅਤੇ ਫੈਬਰਿਕ ਨੁਕਸ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਐਸਵੀਐਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ।ਇਹ ਵਿਧੀਆਂ ਉੱਚ ਖੋਜ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤਕ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਆਰਾ ਖੋਜਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੁਕਸ ਮੈਨੁਅਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਜੇਕਰ ਮੈਨੂਅਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜਾਂ ਕਾਫ਼ੀ ਪੱਖਪਾਤੀ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵੀ ਮਾੜੀ ਹੋਵੇਗੀ।

ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਦੇ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਥਿਊਰੀ ਦੇ ਗਰਮ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਜ਼ਿਆਦਾ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਫੈਬਰਿਕ ਨੁਕਸ ਖੋਜਣ ਲਈ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਹੱਥੀਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਅਧੂਰੀਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਟਾਲ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਉੱਚ ਖੋਜ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੈ।ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਲੇਖ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਬੁਣੇ ਫੈਬਰਿਕ ਨੁਕਸ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਖੋਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਨੁਕਸ ਦੀ ਖੋਜ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।