నాన్-నేసిన ఫాబ్రిక్ డిఫెక్ట్ డిటెక్షన్ టెక్నాలజీ

నాన్-నేసిన బట్టలు ఎల్లప్పుడూ ఉత్పత్తిలో సర్జికల్ మాస్క్‌లు, నర్సు టోపీలు మరియు సర్జికల్ క్యాప్స్ వంటి పునర్వినియోగపరచలేని వైద్య వినియోగ వస్తువులకు ముడి పదార్థాలుగా విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి.పునర్వినియోగపరచలేని వైద్య వినియోగ వస్తువుల నాణ్యత ప్రధానంగా నాన్-నేసిన బట్టల నాణ్యతపై ఆధారపడి ఉంటుంది.నాన్-నేసిన బట్టల ఉత్పత్తి మరియు రవాణా ప్రక్రియ పర్యావరణం యొక్క సంపూర్ణ స్వచ్ఛతకు హామీ ఇవ్వలేనందున మరియు అవి బలమైన ఎలక్ట్రోస్టాటిక్ శోషణ సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి, అవి తరచుగా గాలిలో చిన్న మలినాలను శోషిస్తాయి.అందువల్ల, నాన్-నేసిన బట్టల యొక్క చాలా తక్కువ ప్రాంతాలలో విదేశీ వస్తువులు ఉండవచ్చు.ఈ వ్యాసంలో అధ్యయనం చేయబడిన నాన్-నేసిన ఫాబ్రిక్ పదార్థం నేరుగా ముసుగుల ఉత్పత్తికి ఉపయోగించబడుతుంది, ఎంచుకున్న లోపం నమూనాలను విశ్లేషించిన తరువాత, కీటకాలు మరియు జుట్టు వంటి విదేశీ వస్తువుల లోపాల నిష్పత్తి అత్యధికంగా ఉందని కనుగొనబడింది.ఈ లోపం యొక్క ఉనికి నేరుగా తదుపరి ఉత్పత్తుల యొక్క నాణ్యత లేని నాణ్యతకు దారి తీస్తుంది మరియు లోపభూయిష్ట ఉత్పత్తులు కూడా మార్కెట్లోకి ప్రవేశించకుండా ఖచ్చితంగా నిషేధించబడ్డాయి.అందువల్ల, తయారీదారులు ఈ లోపాలను కొన్నింటిని తొలగించాలి, లేకుంటే అది భారీ ఆర్థిక నష్టాలను కలిగిస్తుంది.

ప్రస్తుతం, పరిశ్రమలోని చాలా పెద్ద కంపెనీలు లోపాలను గుర్తించేందుకు దిగుమతి చేసుకున్న దృశ్య తనిఖీ పరికరాలను ఉపయోగిస్తున్నాయి.ఫలితాలు మంచివి అయినప్పటికీ, ఈ పరికరాలు సాధారణంగా ఖర్చు మరియు నిర్వహణలో ఖరీదైనవి మరియు చిన్న సంస్థలు మరియు వర్క్‌షాప్‌లు ఉపయోగించడానికి తగినవి కావు.చైనాలోని చాలా చిన్న కంపెనీలు ఇప్పటికీ డిఫెక్ట్ స్క్రీనింగ్ కోసం సాంప్రదాయ మాన్యువల్ విజువల్ ఇన్‌స్పెక్షన్‌ని ఉపయోగిస్తున్నాయి.ఈ పద్ధతి సాపేక్షంగా సరళమైనది, కానీ ఎక్కువ కాలం వర్కర్ శిక్షణ, తక్కువ గుర్తింపు సామర్థ్యం మరియు ఖచ్చితత్వం అవసరం మరియు చాలా మానవ వనరులను వృధా చేస్తుంది, ఇది సంస్థ నిర్వహణకు గణనీయమైన వ్యయం.ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, లోపాలను గుర్తించే రంగం వేగంగా అభివృద్ధి చెందింది మరియు సాంప్రదాయ మాన్యువల్ దృశ్య తనిఖీ పద్ధతులను భర్తీ చేయడానికి వ్యాపార యజమానులు క్రమంగా కొత్త సాంకేతికతలను ఉపయోగిస్తున్నారు.

పరిశ్రమ అభివృద్ధి ధోరణుల దృక్కోణం నుండి, నాన్-నేసిన బట్టల ఉత్పత్తి ప్రక్రియలో లోపాలను స్వయంచాలకంగా పొందగల మరియు విశ్లేషించగల ఆటోమేటిక్ డిటెక్షన్ పరికరాన్ని రూపొందించడం అనేది ఉత్పత్తి అభివృద్ధిని ప్రోత్సహించడానికి, ఉత్పత్తి నాణ్యతను నిర్ధారించడానికి మరియు కార్మిక వ్యయాలను తగ్గించడానికి అవసరమైన సాధనం.1980ల నుండి, చాలా మంది ఇంజనీర్లు నాన్-నేసిన బట్టల లోపాలను గుర్తించడానికి కంప్యూటర్ దృష్టికి సంబంధించిన సంబంధిత పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగించేందుకు ప్రయత్నించారు.కొన్ని అధ్యయనాలు లోపాలను వర్ణించడానికి మరియు లోపాన్ని గుర్తించడానికి ఆకృతి విశ్లేషణ పద్ధతులను ఉపయోగించాయి, అయితే ఇతరులు లోపాన్ని గుర్తించడానికి మొదట లోపం ఆకృతిని గుర్తించడానికి మరియు లోపం గుర్తింపును సాధించడానికి గ్రేస్కేల్ గణాంక సమాచారం ఆధారంగా సహేతుకమైన పరిమితులను సెట్ చేయడానికి అంచు గుర్తింపు ఆపరేటర్‌లను ఉపయోగించారు, స్పెక్ట్రల్‌ను ఉపయోగించే అధ్యయనాలు కూడా ఉన్నాయి. ఫ్యాబ్రిక్స్ యొక్క అధిక ఆకృతి ఆవర్తన ఆధారంగా లోపాలను గుర్తించే విశ్లేషణ పద్ధతులు.

పై పద్ధతులు లోపాలను గుర్తించడంలో నిర్దిష్ట అప్లికేషన్ ఫలితాలను సాధించాయి, అయితే ఇంకా కొన్ని పరిమితులు ఉన్నాయి: మొదటిగా, వాస్తవ ఉత్పత్తి పరిసరాలలో లోపాల ఆకారం మరియు పరిమాణం మారుతూ ఉంటాయి.మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు గణాంక సమాచారం ఆధారంగా లోపాలను గుర్తించే అల్గారిథమ్‌లకు ముందస్తు జ్ఞానం ఆధారంగా థ్రెషోల్డ్‌లను సెట్ చేయడం అవసరం, ఇది అన్ని లోపాల కోసం ప్రభావవంతంగా ఉండదు, ఫలితంగా ఈ పద్ధతి యొక్క తగినంత పటిష్టత లేదు.రెండవది, సాంప్రదాయ కంప్యూటర్ విజన్ పద్ధతులు సాధారణంగా అమలు చేయడంలో నెమ్మదిగా ఉంటాయి మరియు ఉత్పత్తి యొక్క నిజ-సమయ అవసరాలను సమర్థవంతంగా తీర్చలేవు.1980ల నుండి, మెషిన్ లెర్నింగ్ రీసెర్చ్ రంగం వేగంగా అభివృద్ధి చెందింది మరియు సంబంధిత పరిజ్ఞానం యొక్క అప్లికేషన్ అనేక పరిశ్రమల అభివృద్ధికి దారితీసింది.ఫాబ్రిక్ డిఫెక్ట్ డిటెక్షన్‌లో BP న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ మరియు SVM వంటి మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌ల అప్లికేషన్ ప్రభావవంతంగా ఉంటుందని అనేక పరిశోధన అంశాలు చూపించాయి.ఈ పద్ధతులు అధిక గుర్తింపు ఖచ్చితత్వాన్ని మరియు నిర్దిష్ట స్థాయి పటిష్టతను నిర్ధారిస్తాయి మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క శిక్షణ ప్రక్రియను జాగ్రత్తగా విశ్లేషించడం ద్వారా కనుగొనడం కష్టం కాదు, ఈ రకమైన అల్గోరిథం యొక్క పనితీరు ప్రధానంగా లోపం మాన్యువల్ లక్షణాల ఎంపికపై ఆధారపడి ఉంటుంది.మాన్యువల్ ఫీచర్‌లు పూర్తిగా లేకుంటే లేదా తగినంత వివక్షత లేని పక్షంలో, మోడల్ పనితీరు కూడా పేలవంగా ఉంటుంది.

కంప్యూటర్ కంప్యూటింగ్ శక్తి యొక్క నిరంతర మెరుగుదల మరియు ఇటీవలి సంవత్సరాలలో లోతైన అభ్యాస సిద్ధాంతం యొక్క హాట్ డెవలప్‌మెంట్‌తో, ఎక్కువ మంది వ్యక్తులు ఫాబ్రిక్ లోపాన్ని గుర్తించడానికి లోతైన అభ్యాసాన్ని వర్తింపజేయడం ప్రారంభించారు.డీప్ లెర్నింగ్ మాన్యువల్‌గా రూపొందించబడిన లక్షణాల అసంపూర్ణతను సమర్థవంతంగా నివారించగలదు మరియు అధిక గుర్తింపు ఖచ్చితత్వాన్ని కలిగి ఉంటుంది.ఈ పరిశీలన ఆధారంగా, ఈ కథనం నాన్-నేసిన ఫాబ్రిక్ డిఫెక్ట్ ఆటోమేటిక్ డిటెక్షన్ సిస్టమ్‌ను రూపొందించడానికి కంప్యూటర్ దృష్టి మరియు లోతైన అభ్యాస సంబంధిత పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగిస్తుంది, ఇది లోపాలను గుర్తించే ఖచ్చితత్వాన్ని సమర్థవంతంగా మెరుగుపరుస్తుంది మరియు మంచి పటిష్టతను కలిగి ఉంటుంది.