நெய்யப்படாத துணி குறைபாடு கண்டறிதல் தொழில்நுட்பம்

அறுவைசிகிச்சை முகமூடிகள், செவிலியர் தொப்பிகள் மற்றும் உற்பத்தியில் அறுவை சிகிச்சை தொப்பிகள் போன்ற செலவழிப்பு மருத்துவ நுகர்பொருட்களுக்கான மூலப்பொருளாக நெய்யப்படாத துணிகள் எப்போதும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.செலவழிக்கக்கூடிய மருத்துவ நுகர்பொருட்களின் தரம் முக்கியமாக நெய்யப்படாத துணிகளின் தரத்தைப் பொறுத்தது.நெய்யப்படாத துணிகளின் உற்பத்தி மற்றும் போக்குவரத்து செயல்முறை சுற்றுச்சூழலின் முழுமையான தூய்மைக்கு உத்தரவாதம் அளிக்க முடியாது என்பதாலும், அவை வலுவான மின்னியல் உறிஞ்சுதல் திறனைக் கொண்டிருப்பதாலும், அவை பெரும்பாலும் காற்றில் சிறிய அசுத்தங்களை உறிஞ்சுகின்றன.எனவே, நெய்யப்படாத துணிகளின் மிகக் குறைந்த பகுதிகளில் வெளிநாட்டுப் பொருட்கள் இருக்கலாம்.இந்த கட்டுரையில் ஆய்வு செய்யப்பட்ட நெய்யப்படாத துணி பொருள் முகமூடிகளின் உற்பத்திக்கு நேரடியாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட குறைபாடு மாதிரிகளை பகுப்பாய்வு செய்த பிறகு, பூச்சிகள் மற்றும் முடி போன்ற வெளிநாட்டு பொருள் குறைபாடுகளின் விகிதம் மிக அதிகமாக இருப்பது கண்டறியப்பட்டது.இந்த குறைபாட்டின் இருப்பு நேரடியாக அடுத்தடுத்த தயாரிப்புகளின் தரமற்ற தரத்திற்கு வழிவகுக்கிறது, மேலும் குறைபாடுள்ள தயாரிப்புகளும் சந்தையில் நுழைவது கண்டிப்பாக தடைசெய்யப்பட்டுள்ளது.எனவே, உற்பத்தியாளர்கள் இந்த குறைபாடுகளில் சிலவற்றை நீக்க வேண்டும், இல்லையெனில் அது பெரும் பொருளாதார இழப்பை ஏற்படுத்தும்.

தற்போது, ​​தொழில்துறையில் உள்ள பெரும்பாலான பெரிய நிறுவனங்கள் குறைபாடுகளைக் கண்டறிய இறக்குமதி செய்யப்பட்ட காட்சி ஆய்வு கருவிகளைப் பயன்படுத்துகின்றன.முடிவுகள் நன்றாக இருந்தாலும், இந்த உபகரணங்கள் பொதுவாக செலவு மற்றும் பராமரிப்பில் விலை உயர்ந்தவை, மேலும் சிறு நிறுவனங்கள் மற்றும் பட்டறைகள் பயன்படுத்த ஏற்றது அல்ல.சீனாவில் உள்ள பெரும்பாலான சிறிய நிறுவனங்கள், குறைபாடுகளைத் திரையிடுவதற்கு பாரம்பரிய கையேடு காட்சி ஆய்வைப் பயன்படுத்துகின்றன.இந்த முறை ஒப்பீட்டளவில் எளிமையானது, ஆனால் நீண்ட தொழிலாளர் பயிற்சி, குறைந்த கண்டறிதல் திறன் மற்றும் துல்லியம் தேவைப்படுகிறது, மேலும் ஏராளமான மனித வளங்களை வீணாக்குகிறது, இது நிறுவன நிர்வாகத்திற்கு குறிப்பிடத்தக்க செலவாகும்.சமீபத்திய ஆண்டுகளில், குறைபாடு கண்டறிதல் துறை வேகமாக வளர்ந்துள்ளது, மேலும் வணிக உரிமையாளர்கள் பாரம்பரிய கையேடு காட்சி ஆய்வு முறைகளை மாற்றுவதற்கு படிப்படியாக புதிய தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகின்றனர்.

தொழில்துறை வளர்ச்சிப் போக்குகளின் கண்ணோட்டத்தில், நெய்யப்படாத துணிகளின் உற்பத்தி செயல்பாட்டில் குறைபாடுள்ள படங்களை தானாகப் பெற்று பகுப்பாய்வு செய்யக்கூடிய தானியங்கு கண்டறிதல் சாதனத்தை வடிவமைப்பது, உற்பத்தி மேம்பாட்டை மேம்படுத்துவதற்கும், தயாரிப்பு தரத்தை உறுதி செய்வதற்கும், தொழிலாளர் செலவுகளைக் குறைப்பதற்கும் அவசியமான வழிமுறையாகும்.1980 களில் இருந்து, பல பொறியியலாளர்கள் நெய்யப்படாத துணிகளின் குறைபாடுகளைக் கண்டறிவதற்கு கணினி பார்வை பற்றிய தொடர்புடைய அறிவைப் பயன்படுத்த முயன்றனர்.சில ஆய்வுகள் குறைபாடுகளை வகைப்படுத்த மற்றும் குறைபாடு கண்டறிதலை அடைய அமைப்பு பகுப்பாய்வு முறைகளைப் பயன்படுத்துகின்றன, மற்றவை குறைபாடுகளைக் கண்டறிவதற்கு விளிம்பு கண்டறிதல் ஆபரேட்டர்களைப் பயன்படுத்துகின்றன மற்றும் குறைபாடுகளைக் கண்டறிவதற்காக குறைபாடுள்ள கிரேஸ்கேல் புள்ளிவிவரத் தகவலின் அடிப்படையில் நியாயமான வரம்புகளை அமைக்கின்றன. துணிகளின் உயர் அமைப்பு காலத்தின் அடிப்படையில் குறைபாடுகளைக் கண்டறிவதற்கான பகுப்பாய்வு முறைகள்.

மேலே உள்ள முறைகள் சில பயன்பாட்டு முடிவுகளை குறைபாடு கண்டறிதல் சிக்கல்களில் அடைந்துள்ளன, ஆனால் இன்னும் சில வரம்புகள் உள்ளன: முதலாவதாக, உண்மையான உற்பத்தி சூழல்களில் குறைபாடுகளின் வடிவம் மற்றும் அளவு மாறுபடும்.இயந்திர கற்றல் மற்றும் புள்ளியியல் தகவல்களின் அடிப்படையிலான குறைபாடு கண்டறிதல் வழிமுறைகளுக்கு முன் அறிவின் அடிப்படையில் வரம்புகளை அமைக்க வேண்டும், இது அனைத்து குறைபாடுகளுக்கும் பயனுள்ளதாக இருக்காது, இதன் விளைவாக இந்த முறையின் போதுமான வலிமை இல்லை.இரண்டாவதாக, பாரம்பரிய கணினி பார்வை முறைகள் பொதுவாக மெதுவாக செயல்படும் மற்றும் உற்பத்தியின் நிகழ்நேர தேவைகளை திறம்பட பூர்த்தி செய்ய முடியாது.1980 களில் இருந்து, இயந்திர கற்றல் ஆராய்ச்சித் துறை வேகமாக வளர்ச்சியடைந்துள்ளது, மேலும் தொடர்புடைய அறிவின் பயன்பாடு பல தொழில்களின் வளர்ச்சிக்கு உந்தியது.துணி குறைபாடு கண்டறிதலில் BP நரம்பியல் நெட்வொர்க் மற்றும் SVM போன்ற இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளின் பயன்பாடு பயனுள்ளதாக இருப்பதை பல ஆராய்ச்சி தலைப்புகள் காட்டுகின்றன.இந்த முறைகள் உயர் கண்டறிதல் துல்லியம் மற்றும் ஒரு குறிப்பிட்ட அளவிலான வலிமையை உறுதி செய்கின்றன, மேலும் இயந்திர கற்றலின் பயிற்சி செயல்முறையை கவனமாக பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் கண்டறிவது கடினம் அல்ல, இந்த வகை அல்காரிதத்தின் செயல்திறன் முக்கியமாக குறைபாடுள்ள கையேடு அம்சங்களின் தேர்வைப் பொறுத்தது.கையேடு அம்சங்கள் முழுமையாக இல்லாவிட்டால் அல்லது போதுமான அளவு பாரபட்சமாக இருந்தால், மாடலின் செயல்திறன் மோசமாக இருக்கும்.

கணினி கம்ப்யூட்டிங் சக்தியின் தொடர்ச்சியான முன்னேற்றம் மற்றும் சமீபத்திய ஆண்டுகளில் ஆழ்ந்த கற்றல் கோட்பாட்டின் சூடான வளர்ச்சியுடன், அதிகமான மக்கள் துணி குறைபாடுகளைக் கண்டறிவதில் ஆழமான கற்றலைப் பயன்படுத்தத் தொடங்கியுள்ளனர்.ஆழ்ந்த கற்றல் கைமுறையாக வடிவமைக்கப்பட்ட அம்சங்களின் முழுமையின்மையை திறம்பட தவிர்க்கலாம் மற்றும் உயர் கண்டறிதல் துல்லியம் கொண்டது.இந்தக் கருத்தின் அடிப்படையில், இந்தக் கட்டுரை கணினி பார்வை மற்றும் ஆழமான கற்றல் தொடர்பான அறிவைப் பயன்படுத்தி, நெய்யப்படாத துணி குறைபாடு தானியங்கு கண்டறிதல் அமைப்பை வடிவமைக்கிறது, இது குறைபாடுகளைக் கண்டறிதல் துல்லியத்தை திறம்பட மேம்படுத்துகிறது மற்றும் நல்ல வலிமையைக் கொண்டுள்ளது.