બિન-વણાયેલા કાપડમાં ખામી શોધવાની ટેકનોલોજી

સર્જિકલ માસ્ક, નર્સ ટોપી અને સર્જિકલ કેપ્સ જેવા નિકાલજોગ તબીબી ઉપભોક્તા પદાર્થો માટે બિન-વણાયેલા કાપડનો હંમેશા વ્યાપકપણે કાચા માલ તરીકે ઉપયોગ થતો રહ્યો છે. નિકાલજોગ તબીબી ઉપભોક્તા પદાર્થોની ગુણવત્તા મુખ્યત્વે બિન-વણાયેલા કાપડની ગુણવત્તા પર આધારિત છે. બિન-વણાયેલા કાપડનું ઉત્પાદન અને પરિવહન પ્રક્રિયા પર્યાવરણની સંપૂર્ણ શુદ્ધતાની ખાતરી આપી શકતી નથી, અને તેમની પાસે મજબૂત ઇલેક્ટ્રોસ્ટેટિક શોષણ ક્ષમતા હોવાથી, તેઓ ઘણીવાર હવામાં નાની અશુદ્ધિઓને શોષી લે છે. તેથી, બિન-વણાયેલા કાપડના ખૂબ ઓછા વિસ્તારોમાં વિદેશી વસ્તુઓ અસ્તિત્વમાં હોઈ શકે છે. આ લેખમાં અભ્યાસ કરાયેલ બિન-વણાયેલા કાપડ સામગ્રીનો ઉપયોગ માસ્કના ઉત્પાદન માટે સીધો થાય છે, પસંદ કરેલા ખામીના નમૂનાઓનું વિશ્લેષણ કર્યા પછી, એવું જાણવા મળ્યું કે જંતુઓ અને વાળ જેવા વિદેશી પદાર્થોના ખામીઓનું પ્રમાણ સૌથી વધુ છે. આ ખામીનું અસ્તિત્વ સીધા અનુગામી ઉત્પાદનોની ગુણવત્તામાં હલકી ગુણવત્તા તરફ દોરી જાય છે, અને ખામીયુક્ત ઉત્પાદનોને બજારમાં પ્રવેશવા માટે પણ સખત પ્રતિબંધિત છે. તેથી, ઉત્પાદકોએ આમાંની કેટલીક ખામીઓને દૂર કરવાની જરૂર છે, અન્યથા તે ભારે આર્થિક નુકસાનનું કારણ બનશે.

હાલમાં, ઉદ્યોગમાં મોટાભાગની મોટી કંપનીઓ ખામી શોધ માટે આયાતી દ્રશ્ય નિરીક્ષણ સાધનોનો ઉપયોગ કરે છે. પરિણામો સારા હોવા છતાં, આ સાધનો સામાન્ય રીતે ખર્ચ અને જાળવણીમાં મોંઘા હોય છે, અને નાના સાહસો અને વર્કશોપ માટે ઉપયોગ કરવા યોગ્ય નથી. ચીનમાં મોટાભાગની નાની કંપનીઓ હજુ પણ ખામી તપાસ માટે પરંપરાગત મેન્યુઅલ દ્રશ્ય નિરીક્ષણનો ઉપયોગ કરે છે. આ પદ્ધતિ પ્રમાણમાં સરળ છે, પરંતુ તેમાં લાંબા સમય સુધી કામદારોની તાલીમ, ઓછી શોધ કાર્યક્ષમતા અને ચોકસાઈની જરૂર પડે છે, અને ઘણા માનવ સંસાધનોનો બગાડ થાય છે, જે એન્ટરપ્રાઇઝ મેનેજમેન્ટ માટે નોંધપાત્ર ખર્ચ છે. તાજેતરના વર્ષોમાં, ખામી શોધનું ક્ષેત્ર ઝડપથી વિકસિત થયું છે, અને વ્યવસાય માલિકો ધીમે ધીમે પરંપરાગત મેન્યુઅલ દ્રશ્ય નિરીક્ષણ પદ્ધતિઓને બદલવા માટે નવી તકનીકોનો ઉપયોગ કરી રહ્યા છે.

ઉદ્યોગ વિકાસના વલણોના પરિપ્રેક્ષ્યમાં, ઉત્પાદન વિકાસને પ્રોત્સાહન આપવા, ઉત્પાદનની ગુણવત્તા સુનિશ્ચિત કરવા અને શ્રમ ખર્ચ ઘટાડવા માટે, એક ઓટોમેટિક ડિટેક્શન ડિવાઇસ ડિઝાઇન કરવું જે બિન-વણાયેલા કાપડની ઉત્પાદન પ્રક્રિયામાં ખામીની છબીઓ આપમેળે મેળવી અને તેનું વિશ્લેષણ કરી શકે છે તે એક જરૂરી માધ્યમ છે. 1980 ના દાયકાથી, ઘણા ઇજનેરોએ બિન-વણાયેલા કાપડની ખામી શોધ માટે કમ્પ્યુટર વિઝનના સંબંધિત જ્ઞાનનો ઉપયોગ કરવાનો પ્રયાસ કર્યો છે. કેટલાક અભ્યાસોએ ખામીઓને લાક્ષણિકતા આપવા અને ખામી શોધ પ્રાપ્ત કરવા માટે ટેક્સચર વિશ્લેષણ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કર્યો છે, જ્યારે અન્યોએ ખામી શોધ પ્રાપ્ત કરવા માટે ખામીના સમોચ્ચને પ્રથમ નક્કી કરવા અને ખામી ગ્રેસ્કેલ આંકડાકીય માહિતીના આધારે વાજબી થ્રેશોલ્ડ સેટ કરવા માટે ધાર શોધ ઓપરેટરોનો ઉપયોગ કર્યો છે, એવા અભ્યાસો પણ છે જે કાપડની ઉચ્ચ ટેક્સચર આવર્તનના આધારે ખામીઓ શોધવા માટે સ્પેક્ટ્રલ વિશ્લેષણ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરે છે.

ઉપરોક્ત પદ્ધતિઓએ ખામી શોધ સમસ્યાઓમાં ચોક્કસ એપ્લિકેશન પરિણામો પ્રાપ્ત કર્યા છે, પરંતુ હજુ પણ ચોક્કસ મર્યાદાઓ છે: પ્રથમ, વાસ્તવિક ઉત્પાદન વાતાવરણમાં ખામીઓનો આકાર અને કદ બદલાય છે. મશીન લર્નિંગ અને આંકડાકીય માહિતી પર આધારિત ખામી શોધ અલ્ગોરિધમ્સ માટે પૂર્વ જ્ઞાનના આધારે થ્રેશોલ્ડ સેટ કરવાની જરૂર પડે છે, જે બધી ખામીઓ માટે અસરકારક ન હોઈ શકે, જેના પરિણામે આ પદ્ધતિની અપૂરતી મજબૂતાઈ થાય છે. બીજું, પરંપરાગત કમ્પ્યુટર વિઝન પદ્ધતિઓ સામાન્ય રીતે અમલમાં મૂકવામાં ધીમી હોય છે અને ઉત્પાદનની વાસ્તવિક-સમયની જરૂરિયાતોને અસરકારક રીતે પૂર્ણ કરી શકતી નથી. 1980 ના દાયકાથી, મશીન લર્નિંગ સંશોધનનું ક્ષેત્ર ઝડપથી વિકસિત થયું છે, અને સંબંધિત જ્ઞાનના ઉપયોગથી ઘણા ઉદ્યોગોના વિકાસને વેગ મળ્યો છે. ઘણા સંશોધન વિષયોએ દર્શાવ્યું છે કે ફેબ્રિક ખામી શોધમાં BP ન્યુરલ નેટવર્ક અને SVM જેવા મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ અસરકારક છે. આ પદ્ધતિઓ ઉચ્ચ શોધ ચોકસાઈ અને ચોક્કસ ડિગ્રી મજબૂતાઈ સુનિશ્ચિત કરે છે, અને મશીન લર્નિંગની તાલીમ પ્રક્રિયાના કાળજીપૂર્વક વિશ્લેષણ દ્વારા તેને શોધવું મુશ્કેલ નથી, આ પ્રકારના અલ્ગોરિધમનું પ્રદર્શન મુખ્યત્વે ખામી મેન્યુઅલ સુવિધાઓની પસંદગી પર આધારિત છે. જો મેન્યુઅલ સુવિધાઓ સંપૂર્ણ અથવા પૂરતી ભેદભાવપૂર્ણ ન હોય, તો મોડેલનું પ્રદર્શન પણ નબળું રહેશે.

તાજેતરના વર્ષોમાં કમ્પ્યુટર કમ્પ્યુટિંગ શક્તિમાં સતત સુધારો અને ડીપ લર્નિંગ થિયરીના ગરમ વિકાસ સાથે, વધુને વધુ લોકો ફેબ્રિક ખામી શોધ માટે ડીપ લર્નિંગ લાગુ કરવાનું શરૂ કરી રહ્યા છે. ડીપ લર્નિંગ મેન્યુઅલી ડિઝાઇન કરેલી સુવિધાઓની અપૂર્ણતાને અસરકારક રીતે ટાળી શકે છે અને તેમાં ઉચ્ચ શોધ ચોકસાઈ છે. આ વિચારણાના આધારે, આ લેખ બિન-વણાયેલા ફેબ્રિક ખામી સ્વચાલિત શોધ સિસ્ટમ ડિઝાઇન કરવા માટે કમ્પ્યુટર વિઝન અને ડીપ લર્નિંગ સંબંધિત જ્ઞાનનો ઉપયોગ કરે છે, જે ખામીઓની શોધ ચોકસાઈને અસરકારક રીતે સુધારે છે અને સારી મજબૂતાઈ ધરાવે છે.