د غیر اوبدل شوي پارچه عیب کشف ټیکنالوژي

غیر اوبدل شوي پارچه تل په پراخه کچه د ضایع کیدو وړ طبي مصرفي توکو لپاره د خامو موادو په توګه کارول کیږي لکه جراحي ماسکونه ، د نرس ​​خولۍ او په تولید کې جراحي کیپ.د ضایع کیدو وړ طبي مصرفي توکو کیفیت په عمده ډول د غیر اوبدل شوي فابریکو کیفیت پورې اړه لري.د دې حقیقت له امله چې د غیر اوبدل شوي فابریکو تولید او ترانسپورت پروسه نشي کولی د چاپیریال بشپړ پاکوالي تضمین کړي ، او دوی پخپله قوي الکتروسټټیک جذب وړتیا لري ، دوی ډیری وختونه په هوا کې کوچني ناپاکۍ جذبوي.له همدې امله، بهرني توکي ممکن د غیر اوبدل شوي فابریکو په ډیرو لږو برخو کې شتون ولري.په دې مقاله کې مطالعه شوي غیر اوبدل شوي پارچه مواد په مستقیم ډول د ماسک تولید لپاره کارول کیږي، د ټاکل شوي نیمګړتیاو نمونو تحلیل کولو وروسته، دا معلومه شوه چې د بهرنیو څیزونو نیمګړتیاو تناسب، لکه حشرات او ویښتان، ترټولو لوړ دي.د دې نیمګړتیا شتون په مستقیم ډول د راتلونکو محصولاتو د خراب کیفیت لامل کیږي، او د عیب لرونکي محصولات بازار ته د ننوتلو څخه هم په کلکه منع دي.له همدې امله، تولید کونکي باید د دې نیمګړتیاو څخه ځینې لرې کړي، که نه نو دا به د لوی اقتصادي زیان لامل شي.

اوس مهال، په صنعت کې ډیری لوی شرکتونه د عیب موندلو لپاره وارد شوي بصري تفتیش تجهیزات کاروي.که څه هم پایلې ښې دي، دا تجهیزات معمولا د لګښت او ساتنې په برخه کې ګران دي، او د کوچنیو شرکتونو او ورکشاپونو کارولو لپاره مناسب ندي.په چین کې ډیری کوچني شرکتونه لاهم د عیب سکرینینګ لپاره دودیز لارښود لید معاینه کاروي.دا طریقه نسبتا ساده ده، مګر د کارمندانو اوږدې روزنې ته اړتیا لري، د کم کشف موثریت او دقت ته اړتیا لري، او ډیری بشري سرچینې ضایع کوي، چې د تصدۍ مدیریت لپاره د پام وړ لګښت دی.په دې وروستیو کلونو کې، د عیب کشف کولو ساحه په چټکۍ سره وده کړې، او د سوداګرۍ مالکین په تدریجي ډول د دودیز لاسي بصري تفتیش میتودونو ځای په ځای کولو لپاره نوي ټیکنالوژي کاروي.

د صنعت پراختیا رجحاناتو له لید څخه ، د اتوماتیک کشف وسیلې ډیزاین کول چې کولی شي په اوتومات ډول د غیر اوبدل شوي فابریکو تولید پروسې کې د عیب عکسونه ترلاسه او تحلیل کړي د تولید پراختیا ته وده ورکولو ، د محصول کیفیت تضمین کولو او د کار لګښتونو کمولو لپاره اړین وسیله ده.د 1980 لسیزې راهیسې، ډیری انجینرانو هڅه کړې چې د غیر اوبدل شوي فابریکو د عیب موندلو لپاره د کمپیوټر لید اړونده پوهه وکاروي.ځینې ​​​​مطالعاتو د جوړښت تحلیل میتودونه کارولي ترڅو د نیمګړتیاو مشخص کولو او د عیب کشف ترلاسه کړي، پداسې حال کې چې نورو د څنډه کشف آپریټرونو څخه کار اخیستی ترڅو لومړی د نیمګړتیا کنټور وټاکي او د عیب کشف ترلاسه کولو لپاره د عیب د ګردي احصایوي معلوماتو پراساس مناسب حدونه تنظیم کړي، داسې مطالعات هم شتون لري چې سپیکٹرل کاروي. د تحلیل میتودونه چې د فابریکو د لوړ جوړښت دورې پراساس نیمګړتیاوې کشف کړي.

پورتنیو میتودونو د عیبونو موندلو ستونزو کې د غوښتنلیک ځینې پایلې ترلاسه کړې ، مګر لاهم ځینې محدودیتونه شتون لري: لومړی ، په ریښتیني تولید چاپیریال کې د نیمګړتیاو شکل او اندازه توپیر لري.د ماشین زده کړې او احصایوي معلوماتو پراساس د نیمګړتیا کشف الګوریتمونه د مخکینۍ پوهې پراساس د حد ټاکلو ته اړتیا لري، کوم چې د ټولو نیمګړتیاوو لپاره اغیزمن نه وي، د دې میتود ناکافي پیاوړتیا په پایله کې.دوهم، د کمپیوټر لید دودیز میتودونه معمولا د اجرا کولو لپاره ورو وي او نشي کولی په مؤثره توګه د تولید ریښتیني وخت اړتیاوې پوره کړي.د 1980 لسیزې راهیسې، د ماشین زده کړې څیړنې ساحه په چټکۍ سره وده کړې، او د اړونده پوهې کارول د ډیری صنعتونو پراختیا هڅولې ده.ډیری څیړنیزو موضوعاتو ښودلې چې د ماشین زده کړې الګوریتمونو کارول لکه د BP عصبي شبکه او SVM د ټوکر عیب کشف کې اغیزمن دي.دا میتودونه د لوړ کشف دقت او د یوې ټاکلې درجې قوي کیدو تضمین کوي ​​، او د ماشین زده کړې روزنې پروسې د محتاط تحلیل له لارې کشف کول ستونزمن ندي ، د دې ډول الګوریتم فعالیت په عمده ډول د نیمګړتیا لارښود ځانګړتیاو په انتخاب پورې اړه لري.که چیرې لارښود ځانګړتیاوې بشپړې نه وي یا کافي تبعیض وي، د ماډل فعالیت به هم خراب وي.

د کمپیوټر کمپیوټري ځواک د دوامداره پرمختګ او په وروستیو کلونو کې د ژورې زده کړې تیورۍ ګرم پرمختګ سره، ډیرو خلکو د جامو نیمګړتیاو موندلو لپاره د ژورې زده کړې پلي کول پیل کړي.ژوره زده کړه کولی شي په مؤثره توګه د لاسي ډیزاین شوي ځانګړتیاو نیمګړتیا څخه مخنیوی وکړي او د لوړ کشف دقت لري.د دې نظر پراساس، دا مقاله د کمپیوټر لید او ژورې زده کړې پورې اړوند پوهه کاروي ترڅو د غیر اوبدل شوي فیبرک نیمګړتیا اتوماتیک کشف سیسټم ډیزاین کړي، کوم چې په مؤثره توګه د نیمګړتیاوو د کشف دقت ته وده ورکوي او ښه پیاوړتیا لري.