অ বোনা কাপড়ের ত্রুটি সনাক্তকরণ প্রযুক্তি

অ বোনা কাপড় সর্বদাই উৎপাদনে ব্যবহৃত অস্ত্রোপচারের মুখোশ, নার্স টুপি এবং অস্ত্রোপচারের ক্যাপের মতো নিষ্পত্তিযোগ্য চিকিৎসা সামগ্রীর কাঁচামাল হিসেবে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়ে আসছে। নিষ্পত্তিযোগ্য চিকিৎসা সামগ্রীর মান মূলত অ বোনা কাপড়ের মানের উপর নির্ভর করে। অ বোনা কাপড়ের উৎপাদন এবং পরিবহন প্রক্রিয়া পরিবেশের সম্পূর্ণ বিশুদ্ধতার নিশ্চয়তা দিতে পারে না এবং তাদের নিজস্ব শক্তিশালী ইলেক্ট্রোস্ট্যাটিক শোষণ ক্ষমতা থাকার কারণে, তারা প্রায়শই বাতাসে ক্ষুদ্র অমেধ্য শোষণ করে। অতএব, অ বোনা কাপড়ের খুব কম ক্ষেত্রেই বিদেশী বস্তু থাকতে পারে। এই নিবন্ধে অধ্যয়ন করা অ বোনা কাপড়ের উপাদান সরাসরি মুখোশ তৈরির জন্য ব্যবহৃত হয়। নির্বাচিত ত্রুটির নমুনা বিশ্লেষণ করার পর, দেখা গেছে যে পোকামাকড় এবং চুলের মতো বিদেশী বস্তুর ত্রুটির অনুপাত সবচেয়ে বেশি। এই ত্রুটির অস্তিত্ব সরাসরি পরবর্তী পণ্যগুলির নিম্নমানের দিকে পরিচালিত করে এবং ত্রুটিপূর্ণ পণ্যগুলিকে বাজারে প্রবেশ করাও কঠোরভাবে নিষিদ্ধ। অতএব, নির্মাতাদের এই ত্রুটিগুলির কিছু অপসারণ করতে হবে, অন্যথায় এটি বিশাল অর্থনৈতিক ক্ষতির কারণ হবে।

বর্তমানে, শিল্পের বেশিরভাগ বড় কোম্পানি ত্রুটি সনাক্তকরণের জন্য আমদানি করা ভিজ্যুয়াল পরিদর্শন সরঞ্জাম ব্যবহার করে। যদিও ফলাফল ভালো, এই সরঞ্জামগুলি সাধারণত খরচ এবং রক্ষণাবেক্ষণের দিক থেকে ব্যয়বহুল এবং ছোট উদ্যোগ এবং কর্মশালার জন্য উপযুক্ত নয়। চীনের বেশিরভাগ ছোট কোম্পানি এখনও ত্রুটি সনাক্তকরণের জন্য ঐতিহ্যবাহী ম্যানুয়াল ভিজ্যুয়াল পরিদর্শন ব্যবহার করে। এই পদ্ধতিটি তুলনামূলকভাবে সহজ, তবে দীর্ঘ কর্মী প্রশিক্ষণ, কম সনাক্তকরণ দক্ষতা এবং নির্ভুলতা প্রয়োজন এবং প্রচুর মানব সম্পদ অপচয় করে, যা এন্টারপ্রাইজ পরিচালনার জন্য একটি উল্লেখযোগ্য ব্যয়। সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, ত্রুটি সনাক্তকরণের ক্ষেত্রটি দ্রুত বিকশিত হয়েছে এবং ব্যবসার মালিকরা ধীরে ধীরে ঐতিহ্যবাহী ম্যানুয়াল ভিজ্যুয়াল পরিদর্শন পদ্ধতিগুলি প্রতিস্থাপন করার জন্য নতুন প্রযুক্তি ব্যবহার করছেন।

শিল্প উন্নয়নের প্রবণতার দৃষ্টিকোণ থেকে, একটি স্বয়ংক্রিয় সনাক্তকরণ ডিভাইস ডিজাইন করা যা অ-বোনা কাপড়ের উৎপাদন প্রক্রিয়ায় স্বয়ংক্রিয়ভাবে ত্রুটির চিত্রগুলি গ্রহণ এবং বিশ্লেষণ করতে পারে তা উৎপাদন উন্নয়নকে উৎসাহিত করার, পণ্যের গুণমান নিশ্চিত করার এবং শ্রম খরচ কমানোর জন্য একটি প্রয়োজনীয় উপায়। 1980 সাল থেকে, অনেক প্রকৌশলী অ-বোনা কাপড়ের ত্রুটি সনাক্তকরণের জন্য কম্পিউটার দৃষ্টিভঙ্গির প্রাসঙ্গিক জ্ঞান ব্যবহার করার চেষ্টা করেছেন। কিছু গবেষণায় ত্রুটি চিহ্নিত করার এবং ত্রুটি সনাক্তকরণ অর্জনের জন্য টেক্সচার বিশ্লেষণ পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে, অন্যরা ত্রুটি সনাক্তকরণ অর্জনের জন্য ত্রুটি কনট্যুর নির্ধারণ এবং ত্রুটি গ্রেস্কেল পরিসংখ্যানগত তথ্যের উপর ভিত্তি করে যুক্তিসঙ্গত থ্রেশহোল্ড নির্ধারণ করার জন্য প্রান্ত সনাক্তকরণ অপারেটর ব্যবহার করেছে, এমন গবেষণাও রয়েছে যা কাপড়ের উচ্চ টেক্সচার পর্যায়ক্রমিকতার উপর ভিত্তি করে ত্রুটি সনাক্ত করার জন্য বর্ণালী বিশ্লেষণ পদ্ধতি ব্যবহার করে।

উপরোক্ত পদ্ধতিগুলি ত্রুটি সনাক্তকরণের সমস্যাগুলির ক্ষেত্রে নির্দিষ্ট প্রয়োগের ফলাফল অর্জন করেছে, তবে এখনও কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে: প্রথমত, প্রকৃত উৎপাদন পরিবেশে ত্রুটির আকার এবং আকার পরিবর্তিত হয়। মেশিন লার্নিং এবং পরিসংখ্যানগত তথ্যের উপর ভিত্তি করে ত্রুটি সনাক্তকরণ অ্যালগরিদমগুলির জন্য পূর্ব জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে থ্রেশহোল্ড নির্ধারণ করা প্রয়োজন, যা সমস্ত ত্রুটির জন্য কার্যকর হতে পারে না, যার ফলে এই পদ্ধতির অপর্যাপ্ত দৃঢ়তা তৈরি হয়। দ্বিতীয়ত, ঐতিহ্যবাহী কম্পিউটার দৃষ্টি পদ্ধতিগুলি সাধারণত কার্যকর করতে ধীর হয় এবং কার্যকরভাবে উৎপাদনের রিয়েল-টাইম প্রয়োজনীয়তা পূরণ করতে পারে না। 1980 সাল থেকে, মেশিন লার্নিং গবেষণার ক্ষেত্রটি দ্রুত বিকশিত হয়েছে এবং প্রাসঙ্গিক জ্ঞানের প্রয়োগ অনেক শিল্পের বিকাশকে চালিত করেছে। অনেক গবেষণা বিষয় দেখিয়েছে যে ফ্যাব্রিক ত্রুটি সনাক্তকরণে BP নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং SVM এর মতো মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের প্রয়োগ কার্যকর। এই পদ্ধতিগুলি উচ্চ সনাক্তকরণ নির্ভুলতা এবং একটি নির্দিষ্ট মাত্রার দৃঢ়তা নিশ্চিত করে এবং মেশিন লার্নিংয়ের প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার যত্ন সহকারে বিশ্লেষণের মাধ্যমে এটি আবিষ্কার করা কঠিন নয়। এই ধরণের অ্যালগরিদমের কর্মক্ষমতা মূলত ত্রুটি ম্যানুয়াল বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের উপর নির্ভর করে। যদি ম্যানুয়াল বৈশিষ্ট্যগুলি যথেষ্ট সম্পূর্ণ বা বৈষম্যমূলক না হয়, তাহলে মডেলের কর্মক্ষমতাও খারাপ হবে।

সাম্প্রতিক বছরগুলিতে কম্পিউটার কম্পিউটিং শক্তির ক্রমাগত উন্নতি এবং গভীর শিক্ষা তত্ত্বের উত্তপ্ত বিকাশের সাথে সাথে, আরও বেশি সংখ্যক মানুষ ফ্যাব্রিক ত্রুটি সনাক্তকরণে গভীর শিক্ষা প্রয়োগ করতে শুরু করেছে। গভীর শিক্ষা কার্যকরভাবে ম্যানুয়ালি ডিজাইন করা বৈশিষ্ট্যগুলির অসম্পূর্ণতা এড়াতে পারে এবং এর উচ্চ সনাক্তকরণ নির্ভুলতা রয়েছে। এই বিবেচনার ভিত্তিতে, এই নিবন্ধটি কম্পিউটার দৃষ্টি এবং গভীর শিক্ষা সম্পর্কিত জ্ঞান ব্যবহার করে একটি অ-বোনা ফ্যাব্রিক ত্রুটি স্বয়ংক্রিয় সনাক্তকরণ ব্যবস্থা ডিজাইন করে, যা কার্যকরভাবে ত্রুটি সনাক্তকরণের নির্ভুলতা উন্নত করে এবং ভাল দৃঢ়তা রয়েছে।