Téknologi deteksi cacad lawon non-anyaman

lawon non-anyaman sok geus loba dipaké salaku bahan baku pikeun consumables médis disposable kayaning masker bedah, topi perawat, sarta caps bedah dina produksi.Kualitas consumables médis disposable utamana gumantung kana kualitas lawon non-anyaman.Alatan kanyataan yén prosés produksi jeung transportasi tina fabrics non-anyaman teu bisa ngajamin purity mutlak lingkungan, sarta maranéhna sorangan miboga kamampuh adsorption éléktrostatik kuat, aranjeunna mindeng adsorb pangotor leutik dina hawa.Ku alatan éta, objék asing bisa aya dina saeutik pisan wewengkon fabrics non-anyaman.Bahan lawon non-anyaman anu diulik dina tulisan ieu langsung dianggo pikeun produksi masker, Saatos nganalisa sampel cacad anu dipilih, éta kapanggih yén proporsi cacad objék asing, sapertos serangga sareng rambut, paling luhur.Ayana cacad ieu langsung ngabalukarkeun kualitas substandard produk saterusna, sarta produk cacad ogé dilarang pisan asup ka pasar.Ku alatan éta, pabrik kudu miceun sababaraha defects ieu, disebutkeun eta bakal ngabalukarkeun karugian ékonomi badag.

Ayeuna, kalolobaan perusahaan ageung di industri nganggo alat pamariksaan visual anu diimpor pikeun deteksi cacad.Sanaos hasilna saé, alat-alat ieu biasana mahal dina biaya sareng pangropéa, sareng henteu cocog pikeun dianggo ku usaha leutik sareng bengkel.Kaseueuran perusahaan leutik di Cina masih ngagunakeun pamariksaan visual manual tradisional pikeun saringan cacad.Metoda ieu kawilang basajan, tapi merlukeun latihan worker leuwih lila, efisiensi deteksi low jeung akurasi, sarta wastes loba SDM, nu mangrupakeun expense signifikan pikeun manajemén perusahaan.Dina taun-taun ayeuna, bidang deteksi cacad parantos gancang berkembang, sareng pamilik usaha laun-laun ngagunakeun téknologi anyar pikeun ngagentos metode pamariksaan visual manual tradisional.

Tina sudut pandang tren pangembangan industri, ngarancang alat deteksi otomatis anu otomatis tiasa nampi sareng nganalisis gambar cacad dina prosés produksi lawon non-anyaman mangrupikeun cara anu dipikabutuh pikeun ngamajukeun pangwangunan produksi, mastikeun kualitas produk, sareng ngirangan biaya tenaga kerja.Kusabab 1980s, loba insinyur geus nyoba ngagunakeun pangaweruh relevan visi komputer pikeun deteksi cacad lawon non-anyaman.Sababaraha studi geus ngagunakeun métode analisis tékstur ka characterize defects sarta ngahontal deteksi cacad, sedengkeun nu sejenna geus dipaké operator deteksi tepi ka mimiti nangtukeun kontur cacad tur nyetel thresholds lumrah dumasar kana informasi statistik grayscale cacad pikeun ngahontal deteksi cacad, Aya ogé studi anu ngagunakeun spéktral. métode analisis pikeun ngadeteksi defects dumasar kana periodicity tékstur tinggi fabrics.

Metodeu di luhur geus ngahontal hasil aplikasi tangtu dina masalah deteksi cacad, tapi masih aya watesan nu tangtu: firstly, bentuk jeung ukuran defects di lingkungan produksi sabenerna rupa-rupa.Algoritma deteksi cacad dumasar kana mesin learning jeung inpo statistik merlukeun setting thresholds dumasar kana pangaweruh saméméhna, nu teu bisa éféktif pikeun sakabéh cacad, hasilna teu cukup kuatna tina metoda ieu.Bréh, métode visi komputer Tradisional biasana slow pikeun ngaéksekusi sarta teu bisa éféktif minuhan sarat real-time produksi.Kusabab 1980s, widang panalungtikan mesin learning geus dimekarkeun gancang, sarta aplikasi pangaweruh relevan geus disetir ngembangkeun loba industri.Seueur jejer panalungtikan nunjukkeun yén aplikasi algoritma pembelajaran mesin sapertos jaringan saraf BP sareng SVM dina deteksi cacad lawon efektif.Métode ieu ngajamin akurasi deteksi anu luhur sareng tingkat kateguhan anu tangtu, sareng henteu sesah mendakan ngaliwatan analisa ati-ati prosés pelatihan mesin diajar, Kinerja algoritma jinis ieu gumantung kana pilihan fitur manual anu cacad.Upami fitur manual henteu lengkep atanapi cukup diskriminatif, kinerja modél ogé bakal goréng.

Kalayan paningkatan kontinyu tina kakuatan komputasi komputer sareng pamekaran panas téori pembelajaran jero dina taun-taun ayeuna, beuki seueur jalma anu mimiti nerapkeun diajar jero pikeun deteksi cacad lawon.Pangajaran jero tiasa sacara efektif ngahindarkeun henteu lengkep fitur anu dirarancang sacara manual sareng gaduh akurasi deteksi anu luhur.Dumasar kana pertimbangan ieu, tulisan ieu ngagunakeun visi komputer sareng pangaweruh anu aya hubunganana sareng diajar pikeun ngarancang sistem deteksi otomatis cacat lawon non-anyaman, anu sacara efektif ningkatkeun akurasi deteksi cacad sareng gaduh kakuatan anu saé.