ניט וואָווען שטאָף דעפעקט דיטעקשאַן טעכנאָלאָגיע

ניט-וואָווען פאַבריקס האָבן שטענדיק געווען וויידלי געניצט ווי רוי מאַטעריאַלס פֿאַר דיספּאָוזאַבאַל מעדיציניש קאָנסומאַבלעס אַזאַ ווי כירורגיש מאַסקס, ניאַניע האַץ און כירורגיש קאַפּס אין פּראָדוקציע.די קוואַליטעט פון דיספּאָוזאַבאַל מעדיציניש קאָנסומאַבלעס דער הויפּט דעפּענדס אויף די קוואַליטעט פון ניט-וואָווען פאַבריקס.רעכט צו דעם פאַקט אַז די פּראָדוקציע און טראַנספּערטיישאַן פּראָצעס פון ניט-וואָווען פאַבריקס קענען נישט גאַראַנטירן די אַבסאָלוט ריינקייַט פון די סוויווע, און זיי האָבן אַ שטאַרק ילעקטראָוסטאַטיק אַדסאָרפּטיאָן פיייקייט, זיי אָפט אַדסאָרב קליין ימפּיוראַטיז אין די לופט.דעריבער, פרעמד אַבדזשעקץ קען עקסיסטירן אין זייער ווייניק געביטן פון ניט-וואָווען פאַבריקס.די ניט-וואָווען שטאָף מאַטעריאַל געלערנט אין דעם אַרטיקל איז גלייך געניצט פֿאַר די פּראָדוקציע פון ​​מאַסקס, נאָך אַנאַלייזינג די אויסגעקליבן כיסאָרן סאַמפּאַלז, עס איז געפונען אַז די פּראָפּאָרציע פון ​​פרעמד כייפעץ חסרונות, אַזאַ ווי ינסעקץ און האָר, איז די העכסטן.די עקזיסטענץ פון דעם כיסאָרן גלייך פירט צו סאַבסטאַנדערד קוואַליטעט פון סאַבסאַקוואַנט פּראָדוקטן, און דעפעקטיווע פּראָדוקטן זענען אויך שטרענג פּראָוכיבאַטאַד צו אַרייַן די מאַרק.דעריבער, מאַניאַפאַקטשערערז דאַרפֿן צו באַזייַטיקן עטלעכע פון ​​די חסרונות, אַנדערש עס וועט פאַרשאַפן ריזיק עקאָנאָמיש לאָססעס.

דערווייַל, רובֿ גרויס קאָמפּאַניעס אין די אינדוסטריע נוצן ימפּאָרטיד וויזשאַוואַל דורכקוק עקוויפּמענט פֿאַר דיטעקשאַן פון חסרונות.כאָטש די רעזולטאַטן זענען גוט, די ויסריכט איז יוזשאַוואַלי טייַער אין פּרייַז און וישאַלט און זענען נישט פּאַסיק פֿאַר קליין ענטערפּריסעס און וואַרשטאַטן צו נוצן.רובֿ קליין קאָמפּאַניעס אין טשיינאַ נאָך נוצן טראדיציאנעלן מאַנואַל וויזשאַוואַל דורכקוק פֿאַר כיסאָרן זיפּונג.דער אופֿן איז לעפיערעך פּשוט, אָבער ריקווייערז מער אַרבעט טריינינג, נידעריק דיטעקשאַן עפעקטיווקייַט און אַקיעראַסי, און וויסט אַ פּלאַץ פון מענטש רעסורסן, וואָס איז אַ באַטייטיק קאָסט פֿאַר פאַרנעמונג פאַרוואַלטונג.אין די לעצטע יאָרן, די פעלד פון דעפעקט דיטעקשאַן האט דעוועלאָפּעד ראַפּאַדלי, און געשעפט אָונערז זענען ביסלעכווייַז ניצן נייַע טעקנאַלאַדזשיז צו פאַרבייַטן טראדיציאנעלן מאַנואַל וויזשאַוואַל דורכקוק מעטהאָדס.

פֿון דער פּערספּעקטיוו פון ינדאַסטרי אַנטוויקלונג טרענדס, דיזיינינג אַן אָטאַמאַטיק דיטעקשאַן מיטל וואָס קענען אויטאָמאַטיש באַקומען און אַנאַלייז כיסאָרן בילדער אין די פּראָדוקציע פּראָצעס פון ניט-וואָווען פאַבריקס איז אַ נייטיק מיטל צו העכערן פּראָדוקציע אַנטוויקלונג, ענשור פּראָדוקט קוואַליטעט און רעדוצירן אַרבעט קאָס.זינט די 1980 ס, פילע ענדזשאַנירז האָבן געפרוווט צו נוצן די באַטייַטיק וויסן פון קאָמפּיוטער זעאונג פֿאַר כיסאָרן דיטעקשאַן פון ניט-וואָווען פאַבריקס.עטלעכע שטודיום האָבן געוויינט געוועב אַנאַליסיס מעטהאָדס צו קעראַקטערייז חסרונות און דערגרייכן כיסאָרן דיטעקשאַן, בשעת אנדערע האָבן געוויינט ברעג דיטעקשאַן אָפּערייטערז צו ערשטער באַשליסן די כיסאָרן קאַנטור און שטעלן גלייַך שוועלן באזירט אויף כיסאָרן גרייסקאַלע סטאַטיסטיש אינפֿאָרמאַציע צו דערגרייכן כיסאָרן דיטעקשאַן, עס זענען אויך שטודיום וואָס נוצן ספּעקטראַל. אַנאַליסיס מעטהאָדס צו דעטעקט חסרונות באזירט אויף די הויך געוועב פּעריאָדיסיטי פון פאַבריקס.

די אויבן מעטהאָדס האָבן אַטשיווד זיכער אַפּלאַקיישאַן רעזולטאַטן אין כיסאָרן דיטעקשאַן פּראָבלעמס, אָבער עס זענען נאָך זיכער לימיטיישאַנז: ערשטער, די פאָרעם און גרייס פון חסרונות אין פאַקטיש פּראָדוקציע ינווייראַנמאַנץ בייַטן.דעפעקט דיטעקשאַן אַלגערידאַמז באזירט אויף מאַשין לערנען און סטאַטיסטיש אינפֿאָרמאַציע דאַרפן באַשטעטיקן שוועלן באזירט אויף פריערדיק וויסן, וואָס קענען נישט זיין עפעקטיוו פֿאַר אַלע חסרונות, ריזאַלטינג אין ניט גענוגיק ראָובאַסטנאַס פון דעם אופֿן.צווייטנס, טראַדיציאָנעל קאָמפּיוטער זעאונג מעטהאָדס זענען יוזשאַוואַלי פּאַמעלעך צו ויספירן און קענען נישט יפעקטיוולי טרעפן די פאַקטיש-צייט רעקווירעמענץ פון פּראָדוקציע.זינט די 1980 ס, די פעלד פון מאַשין לערנען פאָרשונג האט דעוועלאָפּעד ראַפּאַדלי, און די אַפּלאַקיישאַן פון באַטייַטיק וויסן האט געטריבן די אַנטוויקלונג פון פילע ינדאַסטריז.פילע פאָרשונג טעמעס האָבן געוויזן אַז די אַפּלאַקיישאַן פון מאַשין לערנען אַלגערידאַמז אַזאַ ווי BP נעוראַל נעץ און SVM אין שטאָף דעפעקט דיטעקשאַן איז עפעקטיוו.די מעטהאָדס ענשור הויך דיטעקשאַן אַקיעראַסי און אַ זיכער גראַד פון ראָובאַסטנאַס, און עס איז נישט שווער צו אַנטדעקן דורך אָפּגעהיט אַנאַליסיס פון די טריינינג פּראָצעס פון מאַשין לערנען.אויב די מאַנואַל פֿעיִקייטן זענען נישט גאַנץ אָדער דיסקרימינאַטיווע גענוג, די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל וועט אויך זיין נעבעך.

מיט די קעסיידערדיק פֿאַרבעסערונג פון קאָמפּיוטער קאַמפּיוטינג מאַכט און די הייס אַנטוויקלונג פון טיף לערנען טעאָריע אין די לעצטע יאָרן, מער און מער מענטשן האָבן אנגעהויבן צו צולייגן טיף לערנען צו דיטעקשאַן פון שטאָף כיסאָרן.טיף לערנען קענען יפעקטיוולי ויסמיידן די ינקאָמפּלעטענעסס פון מאַניואַלי דיזיינד פֿעיִקייטן און האט אַ הויך דיטעקשאַן אַקיעראַסי.באַזירט אויף דעם באַטראַכטונג, דער אַרטיקל ניצט קאָמפּיוטער זעאונג און טיף לערנען פֿאַרבונדענע וויסן צו פּלאַן אַ ניט-וואָווען שטאָף כיסאָרן אָטאַמאַטיק דיטעקשאַן סיסטעם, וואָס יפעקטיוולי ימפּרוווז די דיטעקשאַן אַקיעראַסי פון חסרונות און האט גוט ראָובאַסטנאַס.