Ոչ հյուսված գործվածքների թերությունների հայտնաբերման տեխնոլոգիա

Ոչ հյուսված գործվածքները միշտ լայնորեն օգտագործվել են որպես հումք միանգամյա օգտագործման բժշկական սպառվող նյութերի, ինչպիսիք են վիրաբուժական դիմակները, բուժքույրերի գլխարկները և վիրաբուժական գլխարկները, արտադրության մեջ: Միանգամյա օգտագործման բժշկական սպառվող նյութերի որակը հիմնականում կախված է ոչ հյուսված գործվածքների որակից: Քանի որ ոչ հյուսված գործվածքների արտադրության և տեղափոխման գործընթացը չի կարող երաշխավորել շրջակա միջավայրի բացարձակ մաքրությունը, և դրանք իրենք ունեն ուժեղ էլեկտրաստատիկ կլանման ունակություն, դրանք հաճախ կլանում են օդում առկա փոքր խառնուրդներ: Հետևաբար, օտար մարմիններ կարող են գոյություն ունենալ ոչ հյուսված գործվածքների շատ քիչ հատվածներում: Այս հոդվածում ուսումնասիրված ոչ հյուսված գործվածքային նյութը ուղղակիորեն օգտագործվում է դիմակների արտադրության համար: Ընտրված արատավոր նմուշների վերլուծությունից հետո պարզվել է, որ օտար մարմիններով արատավոր նյութերի, ինչպիսիք են միջատները և մազերը, համամասնությունը ամենաբարձրն է: Այս արատի առկայությունը ուղղակիորեն հանգեցնում է հետագա արտադրանքի ցածր որակի, և արատավոր ապրանքների մուտքը շուկա նույնպես խստիվ արգելվում է: Հետևաբար, արտադրողները պետք է վերացնեն այդ արատներից մի քանիսը, հակառակ դեպքում դա կհանգեցնի հսկայական տնտեսական վնասների:

Ներկայումս ոլորտի խոշոր ընկերությունների մեծ մասը թերությունների հայտնաբերման համար օգտագործում է ներմուծված տեսողական ստուգման սարքավորումներ: Չնայած արդյունքները լավն են, այս սարքավորումները սովորաբար թանկ են իրենց արժեքով և սպասարկմամբ, և հարմար չեն փոքր ձեռնարկությունների և արհեստանոցների համար: Չինաստանի փոքր ընկերությունների մեծ մասը դեռևս օգտագործում է ավանդական ձեռքով տեսողական ստուգում թերությունների հայտնաբերման համար: Այս մեթոդը համեմատաբար պարզ է, բայց պահանջում է աշխատողների ավելի երկար վերապատրաստում, հայտնաբերման ցածր արդյունավետություն և ճշգրտություն, և վատնում է մեծ քանակությամբ մարդկային ռեսուրսներ, ինչը զգալի ծախս է ձեռնարկության կառավարման համար: Վերջին տարիներին թերությունների հայտնաբերման ոլորտը արագ զարգացել է, և բիզնեսի սեփականատերերը աստիճանաբար օգտագործում են նոր տեխնոլոգիաներ՝ ավանդական ձեռքով տեսողական ստուգման մեթոդները փոխարինելու համար:

Արդյունաբերության զարգացման միտումների տեսանկյունից, ոչ հյուսված գործվածքների արտադրության գործընթացում արատների պատկերներ ավտոմատ կերպով ստանալու և վերլուծելու համար անհրաժեշտ միջոց է ավտոմատ հայտնաբերման սարքի նախագծումը, որը կարող է խթանել արտադրության զարգացումը, ապահովել արտադրանքի որակը և կրճատել աշխատուժը: 1980-ական թվականներից ի վեր շատ ինժեներներ փորձել են օգտագործել համակարգչային տեսողության համապատասխան գիտելիքները ոչ հյուսված գործվածքների արատների հայտնաբերման համար: Որոշ ուսումնասիրություններում օգտագործվել են հյուսվածքի վերլուծության մեթոդներ՝ արատները բնութագրելու և արատների հայտնաբերման հասնելու համար, մինչդեռ մյուսները օգտագործել են եզրերի հայտնաբերման օպերատորներ՝ նախ արատի ուրվագիծը որոշելու և արատների մոխրագույն երանգի վիճակագրական տեղեկատվության հիման վրա ողջամիտ շեմեր սահմանելու համար՝ արատների հայտնաբերման հասնելու համար: Կան նաև ուսումնասիրություններ, որոնք օգտագործում են սպեկտրալ վերլուծության մեթոդներ՝ գործվածքների բարձր հյուսվածքային պարբերականության հիման վրա արատները հայտնաբերելու համար:

Վերոնշյալ մեթոդները որոշակի կիրառական արդյունքների են հասել արատների հայտնաբերման խնդիրներում, սակայն դեռևս կան որոշակի սահմանափակումներ. նախ, իրական արտադրական միջավայրերում արատների ձևն ու չափը տարբեր են: Մեքենայական ուսուցման և վիճակագրական տեղեկատվության վրա հիմնված արատների հայտնաբերման ալգորիթմները պահանջում են սահմանել շեմեր՝ հիմնվելով նախնական գիտելիքների վրա, որոնք չեն կարող արդյունավետ լինել բոլոր արատների համար, ինչը հանգեցնում է այս մեթոդի անբավարար կայունության: Երկրորդ, ավանդական համակարգչային տեսողության մեթոդները սովորաբար դանդաղ են իրականացվում և չեն կարող արդյունավետորեն բավարարել արտադրության իրական ժամանակի պահանջները: 1980-ական թվականներից ի վեր մեքենայական ուսուցման հետազոտությունների ոլորտը արագ զարգացել է, և համապատասխան գիտելիքների կիրառումը խթանել է բազմաթիվ արդյունաբերությունների զարգացումը: Շատ հետազոտական ​​թեմաներ ցույց են տվել, որ մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների, ինչպիսիք են BP նեյրոնային ցանցը և SVM-ը, կիրառումը գործվածքի արատների հայտնաբերման մեջ արդյունավետ է: Այս մեթոդները ապահովում են բարձր հայտնաբերման ճշգրտություն և որոշակի աստիճանի կայունություն, և դա դժվար չէ հայտնաբերել մեքենայական ուսուցման ուսուցման գործընթացի ուշադիր վերլուծության միջոցով: Այս տեսակի ալգորիթմի աշխատանքը հիմնականում կախված է արատների ձեռքով մշակման առանձնահատկությունների ընտրությունից: Եթե ձեռքով մշակման առանձնահատկությունները բավականաչափ ամբողջական կամ տարբերակիչ չեն, մոդելի աշխատանքը նույնպես վատ կլինի:

Վերջին տարիներին համակարգչային հաշվողական հզորության շարունակական կատարելագործման և խորը ուսուցման տեսության բուռն զարգացման հետ մեկտեղ, ավելի ու ավելի շատ մարդիկ սկսել են կիրառել խորը ուսուցումը գործվածքների թերությունների հայտնաբերման համար: Խորը ուսուցումը կարող է արդյունավետորեն խուսափել ձեռքով մշակված հատկանիշների թերի լինելուց և ունի բարձր հայտնաբերման ճշգրտություն: Այս նկատառման հիման վրա, այս հոդվածը օգտագործում է համակարգչային տեսողություն և խորը ուսուցման հետ կապված գիտելիքներ՝ ոչ հյուսված գործվածքների թերությունների ավտոմատ հայտնաբերման համակարգ նախագծելու համար, որը արդյունավետորեն բարելավում է թերությունների հայտնաբերման ճշգրտությունը և ունի լավ կայունություն: