Tækni til að greina galla í óofnum efnum

Óofnir dúkar hafa alltaf verið mikið notaðir sem hráefni fyrir einnota lækningavörur eins og skurðgrímur, hjúkrunarhúfur og skurðhúfur í framleiðslu. Gæði einnota lækningavöru eru aðallega háð gæðum óofins efnis. Vegna þess að framleiðslu- og flutningsferli óofins efnis getur ekki tryggt algjört hreinleika umhverfisins, og þau sjálf hafa sterka rafstöðueiginleika, aðsogast þau oft lítil óhreinindi í loftinu. Þess vegna geta aðskotahlutir verið til staðar á mjög fáum svæðum í óofnum efnum. Óofna efnið sem rannsakað er í þessari grein er notað beint til framleiðslu á grímum. Eftir að hafa greint valin gallasýni kom í ljós að hlutfall galla í aðskotahlutum, svo sem skordýrum og hári, er hæst. Tilvist þessara galla leiðir beint til ófullnægjandi gæða síðari vara og gallaðar vörur eru einnig stranglega bannaðar að koma á markaðinn. Þess vegna þurfa framleiðendur að fjarlægja suma af þessum göllum, annars mun það valda miklu efnahagslegu tjóni.

Eins og er nota flest stórfyrirtæki í greininni innfluttan sjónrænan skoðunarbúnað til að greina galla. Þó að niðurstöðurnar séu góðar er þessi búnaður yfirleitt dýr í kostnaði og viðhaldi og hentar ekki litlum fyrirtækjum og verkstæðum. Flest lítil fyrirtæki í Kína nota enn hefðbundna handvirka sjónræna skoðun til að skima galla. Þessi aðferð er tiltölulega einföld en krefst lengri þjálfunar starfsmanna, lítillar skilvirkni og nákvæmni í greiningu og sóar miklum mannauði, sem er verulegur kostnaður fyrir stjórnendur fyrirtækja. Á undanförnum árum hefur sviðið gallagreiningar þróast hratt og fyrirtækjaeigendur eru smám saman að nota nýja tækni til að koma í stað hefðbundinna handvirkra sjónrænna skoðunaraðferða.

Frá sjónarhóli þróunar í greininni er hönnun sjálfvirks greiningartækis sem getur sjálfkrafa aflað og greint gallamyndir í framleiðsluferli óofinna efna nauðsynleg leið til að efla framleiðsluþróun, tryggja gæði vöru og draga úr launakostnaði. Frá níunda áratugnum hafa margir verkfræðingar reynt að nota viðeigandi þekkingu á tölvusjón til að greina galla í óofnum efnum. Sumar rannsóknir hafa notað áferðargreiningaraðferðir til að lýsa göllum og ná fram gallagreiningu, en aðrar hafa notað brúnargreiningaraðgerðir til að ákvarða fyrst útlínur galla og setja hæfileg þröskuld út frá tölfræðilegum upplýsingum um gráa galla til að ná fram gallagreiningu. Það eru einnig rannsóknir sem nota litrófsgreiningaraðferðir til að greina galla út frá mikilli áferðartíðni efna.

Ofangreindar aðferðir hafa náð ákveðnum árangri í notkun hvað varðar vandamál við gallagreiningu, en það eru samt sem áður ákveðnar takmarkanir: í fyrsta lagi er lögun og stærð galla mismunandi í raunverulegu framleiðsluumhverfi. Reiknirit fyrir gallagreiningu sem byggja á vélanámi og tölfræðilegum upplýsingum krefjast þess að þröskuldar séu settir út frá fyrri þekkingu, sem getur ekki verið árangursríkt fyrir alla galla, sem leiðir til ófullnægjandi áreiðanleika þessarar aðferðar. Í öðru lagi eru hefðbundnar tölvusjónaraðferðir yfirleitt hægar í framkvæmd og geta ekki uppfyllt rauntímakröfur framleiðslu á áhrifaríkan hátt. Frá níunda áratugnum hefur rannsóknarsvið vélanáms þróast hratt og beiting viðeigandi þekkingar hefur knúið áfram þróun margra atvinnugreina. Mörg rannsóknarefni hafa sýnt að beiting vélanámsreiknirita eins og BP tauganets og SVM í gallagreiningu í efni er árangursrík. Þessar aðferðir tryggja mikla nákvæmni í greiningu og ákveðið stig áreiðanleika og það er ekki erfitt að uppgötva það með nákvæmri greiningu á þjálfunarferli vélanáms. Afköst þessarar tegundar reiknirita eru aðallega háð vali á handvirkum eiginleikum galla. Ef handvirku eiginleikarnir eru ekki nógu tæmandi eða greinandi, verður afköst líkansins einnig léleg.

Með sífelldum framförum í tölvuvinnslugetu og hraðri þróun djúpnámskenninga á undanförnum árum hafa fleiri og fleiri byrjað að beita djúpnámi til að greina galla í efni. Djúpnám getur á áhrifaríkan hátt komið í veg fyrir ófullkomleika handhannaðra eiginleika og hefur mikla nákvæmni í greiningu. Byggt á þessu sjónarmiði notar þessi grein tölvusjón og þekkingu tengda djúpnámi til að hanna sjálfvirkt kerfi til að greina galla í óofnum efnum, sem bætir á áhrifaríkan hátt nákvæmni í greiningu galla og hefur góða endingu.