To'qilmagan mato nuqsonlarini aniqlash texnologiyasi

To'qilmagan matolar har doim ishlab chiqarishda jarrohlik niqoblari, hamshira bosh kiyimlari va jarrohlik qalpoqlari kabi bir martalik tibbiy sarf materiallari uchun xom ashyo sifatida keng qo'llanilgan.Bir martali ishlatiladigan tibbiy sarf materiallarining sifati asosan to'qilmagan matolarning sifatiga bog'liq.To'qimagan matolarni ishlab chiqarish va tashish jarayoni atrof-muhitning mutlaq tozaligini kafolatlay olmasligi va ularning o'zlari kuchli elektrostatik adsorbsiya qobiliyatiga ega bo'lganligi sababli, ular ko'pincha havodagi kichik aralashmalarni o'zlashtiradi.Shuning uchun, to'qilmagan matolarning juda kam joylarida begona narsalar mavjud bo'lishi mumkin.Ushbu maqolada o'rganilgan to'quv bo'lmagan mato materiali to'g'ridan-to'g'ri niqoblar ishlab chiqarish uchun ishlatiladi, Tanlangan nuqson namunalarini tahlil qilgandan so'ng, hasharotlar va sochlar kabi begona narsalarning nuqsonlari nisbati eng yuqori ekanligi aniqlandi.Ushbu nuqsonning mavjudligi bevosita keyingi mahsulotlarning sifatsizligiga olib keladi va nuqsonli mahsulotlar ham bozorga kirishi qat'iyan man etiladi.Shuning uchun ishlab chiqaruvchilar ushbu nuqsonlarning bir qismini olib tashlashlari kerak, aks holda bu katta iqtisodiy yo'qotishlarga olib keladi.

Hozirgi vaqtda sanoatning ko'pgina yirik kompaniyalari nuqsonlarni aniqlash uchun import qilingan vizual tekshirish uskunalaridan foydalanadilar.Natijalar yaxshi bo'lsa-da, bu uskunalar odatda xarajat va texnik xizmat ko'rsatishda qimmat bo'lib, kichik korxonalar va ustaxonalarda foydalanish uchun mos emas.Xitoydagi ko'pgina kichik kompaniyalar hali ham nuqsonlarni tekshirish uchun an'anaviy qo'lda vizual tekshirishdan foydalanadilar.Bu usul nisbatan sodda, lekin ishchilarni uzoqroq o'qitishni, past aniqlash samaradorligi va aniqligini talab qiladi va ko'plab inson resurslarini behuda sarflaydi, bu korxona boshqaruvi uchun katta xarajatdir.So'nggi yillarda nuqsonlarni aniqlash sohasi jadal rivojlandi va biznes egalari asta-sekin an'anaviy qo'lda vizual tekshirish usullarini almashtirish uchun yangi texnologiyalardan foydalanmoqda.

Sanoatning rivojlanish tendentsiyalari nuqtai nazaridan, to'qilmagan matolarni ishlab chiqarish jarayonida nuqsonli tasvirlarni avtomatik ravishda olish va tahlil qilish mumkin bo'lgan avtomatik aniqlash moslamasini loyihalash ishlab chiqarishni rivojlantirish, mahsulot sifatini ta'minlash va mehnat xarajatlarini kamaytirish uchun zarur vositadir.1980-yillardan beri ko'plab muhandislar to'qilmagan matolarning nuqsonlarini aniqlash uchun kompyuterni ko'rish bo'yicha tegishli bilimlardan foydalanishga harakat qilishdi.Ba'zi tadqiqotlar nuqsonlarni tavsiflash va nuqsonlarni aniqlashga erishish uchun tekstura tahlili usullaridan foydalangan bo'lsa, boshqalari nuqsonlarni aniqlash uchun birinchi navbatda nuqson konturini aniqlash va nuqsonlarni aniqlashga erishish uchun nuqsonli kulrang statistik ma'lumotlarga asoslangan oqilona chegaralarni belgilash uchun chekka aniqlash operatorlaridan foydalangan. matolarning yuqori tekstura davriyligi asosida nuqsonlarni aniqlash uchun tahlil usullari.

Yuqoridagi usullar nuqsonlarni aniqlash muammolarida ma'lum amaliy natijalarga erishdi, ammo hali ham ma'lum cheklovlar mavjud: birinchidan, haqiqiy ishlab chiqarish muhitida nuqsonlarning shakli va hajmi o'zgaradi.Mashinani o'rganish va statistik ma'lumotlarga asoslangan nuqsonlarni aniqlash algoritmlari oldingi bilimlarga asoslangan chegaralarni o'rnatishni talab qiladi, bu barcha nuqsonlar uchun samarali bo'lolmaydi, natijada bu usulning mustahkamligi etarli emas.Ikkinchidan, an'anaviy kompyuter ko'rish usullari odatda sekin bajariladi va ishlab chiqarishning real vaqt talablariga samarali javob bera olmaydi.1980-yillardan boshlab, mashinani o'rganish bo'yicha tadqiqotlar sohasi jadal rivojlandi va tegishli bilimlarni qo'llash ko'plab sohalarning rivojlanishiga turtki bo'ldi.Ko'pgina tadqiqot mavzulari mato nuqsonlarini aniqlashda BP neyron tarmog'i va SVM kabi mashinani o'rganish algoritmlarini qo'llash samarali ekanligini ko'rsatdi.Ushbu usullar yuqori aniqlik aniqligini va ma'lum darajadagi mustahkamlikni ta'minlaydi va mashinani o'rganishning o'quv jarayonini sinchkovlik bilan tahlil qilish orqali aniqlash qiyin emas, Ushbu turdagi algoritmning ishlashi asosan nuqsonlarni qo'lda tanlashga bog'liq.Qo'lda funktsiyalar to'liq yoki kamsituvchi bo'lmasa, modelning ishlashi ham yomon bo'ladi.

So'nggi yillarda kompyuterning hisoblash quvvatini doimiy ravishda takomillashtirish va chuqur o'rganish nazariyasining jadal rivojlanishi bilan tobora ko'proq odamlar mato nuqsonlarini aniqlashda chuqur o'rganishni qo'llashni boshladilar.Chuqur o'rganish qo'lda ishlab chiqilgan xususiyatlarning to'liqsizligidan samarali ravishda qochishi mumkin va yuqori aniqlik aniqligiga ega.Ushbu fikrga asoslanib, ushbu maqola nuqsonlarni aniqlashning aniqligini samarali ravishda yaxshilaydigan va yaxshi mustahkamlikka ega bo'lgan to'qilmagan mato nuqsonlarini avtomatik aniqlash tizimini loyihalash uchun kompyuterni ko'rish va chuqur o'rganish bilan bog'liq bilimlardan foydalanadi.