Teknologji për zbulimin e defekteve të pëlhurave jo të endura

Pëlhurat jo të endura janë përdorur gjithmonë gjerësisht si lëndë e parë për materiale harxhuese mjekësore të disponueshme si maska ​​​​kirurgjikale, kapele për infermiere dhe kapele kirurgjikale në prodhim.Cilësia e materialeve harxhuese mjekësore të disponueshme varet kryesisht nga cilësia e pëlhurave jo të endura.Për shkak të faktit se procesi i prodhimit dhe transportit të pëlhurave jo të endura nuk mund të garantojë pastërtinë absolute të mjedisit, dhe ato vetë kanë aftësi të fortë përthithëse elektrostatike, ato shpesh thithin papastërti të vogla në ajër.Prandaj, objektet e huaja mund të ekzistojnë në shumë pak zona të pëlhurave jo të endura.Materiali i pëlhurës jo të endura të studiuar në këtë artikull përdoret drejtpërdrejt për prodhimin e maskave. Pas analizimit të mostrave të përzgjedhura të defektit, u konstatua se përqindja e defekteve të objekteve të huaja, si insektet dhe flokët, është më e larta.Ekzistenca e këtij defekti çon drejtpërsëdrejti në cilësinë nën standard të produkteve të mëvonshme, dhe produktet me defekt janë gjithashtu rreptësisht të ndaluar të hyjnë në treg.Prandaj, prodhuesit duhet të heqin disa nga këto defekte, përndryshe do të shkaktojë humbje të mëdha ekonomike.

Aktualisht, shumica e kompanive të mëdha në industri përdorin pajisje të importuara të inspektimit vizual për zbulimin e defekteve.Megjithëse rezultatet janë të mira, këto pajisje zakonisht janë të shtrenjta në kosto dhe mirëmbajtje dhe nuk janë të përshtatshme për përdorim nga ndërmarrjet e vogla dhe punishtet.Shumica e kompanive të vogla në Kinë ende përdorin inspektimin vizual tradicional manual për shqyrtimin e defekteve.Kjo metodë është relativisht e thjeshtë, por kërkon trajnim më të gjatë të punëtorëve, efikasitet dhe saktësi të ulët të zbulimit dhe harxhon shumë burime njerëzore, që është një shpenzim i konsiderueshëm për menaxhimin e ndërmarrjes.Vitet e fundit, fusha e zbulimit të defekteve është zhvilluar me shpejtësi dhe pronarët e bizneseve po përdorin gradualisht teknologji të reja për të zëvendësuar metodat tradicionale të inspektimit vizual manual.

Nga këndvështrimi i tendencave të zhvillimit të industrisë, dizajnimi i një pajisjeje zbulimi automatik që mund të marrë dhe analizojë automatikisht imazhet e defekteve në procesin e prodhimit të pëlhurave jo të endura është një mjet i domosdoshëm për të nxitur zhvillimin e prodhimit, për të siguruar cilësinë e produktit dhe për të zvogëluar kostot e punës.Që nga vitet 1980, shumë inxhinierë janë përpjekur të përdorin njohuritë përkatëse të vizionit kompjuterik për zbulimin e defekteve të pëlhurave jo të endura.Disa studime kanë përdorur metoda të analizës së teksturës për të karakterizuar defektet dhe për të arritur zbulimin e defekteve, ndërsa të tjera kanë përdorur operatorët e zbulimit të skajeve për të përcaktuar fillimisht konturin e defektit dhe për të vendosur pragje të arsyeshme bazuar në informacionin statistikor të defektit në shkallë gri për të arritur zbulimin e defektit. Ka gjithashtu studime që përdorin spektral metodat e analizës për zbulimin e defekteve bazuar në periodicitetin e lartë të teksturës së pëlhurave.

Metodat e mësipërme kanë arritur rezultate të caktuara të aplikimit në problemet e zbulimit të defekteve, por ka ende disa kufizime: së pari, forma dhe madhësia e defekteve në mjediset aktuale të prodhimit ndryshojnë.Algoritmet e zbulimit të defekteve të bazuara në mësimin e makinerive dhe informacionin statistikor kërkojnë vendosjen e pragjeve bazuar në njohuritë e mëparshme, të cilat nuk mund të jenë efektive për të gjitha defektet, duke rezultuar në qëndrueshmëri të pamjaftueshme të kësaj metode.Së dyti, metodat tradicionale të vizionit kompjuterik zakonisht janë të ngadalta për t'u ekzekutuar dhe nuk mund të përmbushin në mënyrë efektive kërkesat në kohë reale të prodhimit.Që nga vitet 1980, fusha e kërkimit të mësimit të makinerive është zhvilluar me shpejtësi dhe aplikimi i njohurive përkatëse ka nxitur zhvillimin e shumë industrive.Shumë tema kërkimore kanë treguar se aplikimi i algoritmeve të mësimit të makinerive si rrjeti nervor BP dhe SVM në zbulimin e defekteve të rrobave është efektiv.Këto metoda sigurojnë saktësi të lartë zbulimi dhe një shkallë të caktuar qëndrueshmërie, dhe nuk është e vështirë të zbulohet përmes analizës së kujdesshme të procesit të trajnimit të mësimit të makinerive, performanca e këtij lloji algoritmi varet kryesisht nga përzgjedhja e veçorive manuale të defektit.Nëse veçoritë manuale nuk janë mjaft të plota ose diskriminuese, performanca e modelit do të jetë gjithashtu e dobët.

Me përmirësimin e vazhdueshëm të fuqisë kompjuterike kompjuterike dhe zhvillimin e nxehtë të teorisë së të mësuarit të thellë në vitet e fundit, gjithnjë e më shumë njerëz kanë filluar të aplikojnë mësimin e thellë për zbulimin e defekteve të rrobave.Mësimi i thellë mund të shmangë në mënyrë efektive paplotësinë e veçorive të dizajnuara me dorë dhe ka një saktësi të lartë zbulimi.Bazuar në këtë konsideratë, ky artikull përdor njohuritë e lidhura me vizionin kompjuterik dhe të mësuarit e thellë për të hartuar një sistem zbulimi automatik të defekteve të pëlhurave jo të endura, i cili në mënyrë efektive përmirëson saktësinë e zbulimit të defekteve dhe ka qëndrueshmëri të mirë.