ನಾನ್-ನೇಯ್ದ ಬಟ್ಟೆಯ ದೋಷ ಪತ್ತೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ

ನೇಯ್ದಿಲ್ಲದ ಬಟ್ಟೆಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ಮುಖವಾಡಗಳು, ನರ್ಸ್ ಟೋಪಿಗಳು ಮತ್ತು ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ಕ್ಯಾಪ್‌ಗಳಂತಹ ಬಿಸಾಡಬಹುದಾದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಉಪಭೋಗ್ಯ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುಗಳಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಿಸಾಡಬಹುದಾದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಉಪಭೋಗ್ಯ ವಸ್ತುಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ನೇಯ್ದಿಲ್ಲದ ಬಟ್ಟೆಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ನೇಯ್ದಿಲ್ಲದ ಬಟ್ಟೆಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಸಾಗಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪರಿಸರದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಶುದ್ಧತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅವುಗಳು ಬಲವಾದ ಸ್ಥಾಯೀವಿದ್ಯುತ್ತಿನ ಹೀರಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ, ಅವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಗಾಳಿಯಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ ಕಲ್ಮಶಗಳನ್ನು ಹೀರಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನೇಯ್ದಿಲ್ಲದ ಬಟ್ಟೆಗಳ ಕೆಲವೇ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ವಿದೇಶಿ ವಸ್ತುಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರಬಹುದು. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾದ ನಾನ್-ನೇಯ್ದ ಬಟ್ಟೆಯ ವಸ್ತುವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಮುಖವಾಡಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆಯ್ದ ದೋಷದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದ ನಂತರ, ಕೀಟಗಳು ಮತ್ತು ಕೂದಲಿನಂತಹ ವಿದೇಶಿ ವಸ್ತುವಿನ ದೋಷಗಳ ಪ್ರಮಾಣವು ಅತ್ಯಧಿಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಈ ದೋಷದ ಅಸ್ತಿತ್ವವು ನಂತರದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟ ಕಡಿಮೆಯಾಗಲು ನೇರವಾಗಿ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದೋಷಯುಕ್ತ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ನಿಷೇಧಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ತಯಾರಕರು ಈ ಕೆಲವು ದೋಷಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕಾಗಿದೆ, ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅದು ದೊಡ್ಡ ಆರ್ಥಿಕ ನಷ್ಟವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಸ್ತುತ, ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ದೊಡ್ಡ ಕಂಪನಿಗಳು ದೋಷ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಂಡ ದೃಶ್ಯ ತಪಾಸಣೆ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿದ್ದರೂ, ಈ ಉಪಕರಣಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ದುಬಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ಉದ್ಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಗಾರಗಳು ಬಳಸಲು ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ. ಚೀನಾದಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಣ್ಣ ಕಂಪನಿಗಳು ಇನ್ನೂ ದೋಷ ತಪಾಸಣೆಗಾಗಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ದೃಶ್ಯ ತಪಾಸಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸರಳವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಕೆಲಸಗಾರರ ತರಬೇತಿ, ಕಡಿಮೆ ಪತ್ತೆ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಹಳಷ್ಟು ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ವ್ಯರ್ಥ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಉದ್ಯಮ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ವೆಚ್ಚವಾಗಿದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ದೋಷ ಪತ್ತೆ ಕ್ಷೇತ್ರವು ವೇಗವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾಲೀಕರು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ದೃಶ್ಯ ತಪಾಸಣೆ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಕ್ರಮೇಣ ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.

ಉದ್ಯಮ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ನಾನ್-ನೇಯ್ದ ಬಟ್ಟೆಗಳ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ದೋಷ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪಡೆಯುವ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪತ್ತೆ ಸಾಧನವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ಉತ್ಪಾದನಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು, ಉತ್ಪನ್ನದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಮಿಕ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. 1980 ರ ದಶಕದಿಂದಲೂ, ಅನೇಕ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ನಾನ್-ನೇಯ್ದ ಬಟ್ಟೆಗಳ ದೋಷ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ಸಂಬಂಧಿತ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಕೆಲವು ಅಧ್ಯಯನಗಳು ದೋಷಗಳನ್ನು ನಿರೂಪಿಸಲು ಮತ್ತು ದೋಷ ಪತ್ತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿವೆ, ಆದರೆ ಇತರರು ದೋಷದ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಯನ್ನು ಮೊದಲು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಮತ್ತು ದೋಷ ಗ್ರೇಸ್ಕೇಲ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಮಂಜಸವಾದ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಅಂಚಿನ ಪತ್ತೆ ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದಾರೆ, ಬಟ್ಟೆಗಳ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿನ್ಯಾಸದ ಆವರ್ತಕತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ರೋಹಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಅಧ್ಯಯನಗಳೂ ಇವೆ.

ಮೇಲಿನ ವಿಧಾನಗಳು ದೋಷ ಪತ್ತೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಅನ್ವಯಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಿವೆ, ಆದರೆ ಇನ್ನೂ ಕೆಲವು ಮಿತಿಗಳಿವೆ: ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ನಿಜವಾದ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿನ ದೋಷಗಳ ಆಕಾರ ಮತ್ತು ಗಾತ್ರವು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ದೋಷ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಪೂರ್ವ ಜ್ಞಾನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಎಲ್ಲಾ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಈ ವಿಧಾನದ ಸಾಕಷ್ಟು ದೃಢತೆ ಇರುವುದಿಲ್ಲ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ನಿಧಾನವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಯ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪೂರೈಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. 1980 ರ ದಶಕದಿಂದ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸಂಶೋಧನಾ ಕ್ಷೇತ್ರವು ವೇಗವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಜ್ಞಾನದ ಅನ್ವಯವು ಅನೇಕ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಿದೆ. ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕ್ ದೋಷ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ BP ನರಮಂಡಲ ಮತ್ತು SVM ನಂತಹ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಅನ್ವಯವು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅನೇಕ ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಷಯಗಳು ತೋರಿಸಿವೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪತ್ತೆ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಟ್ಟದ ದೃಢತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಕಷ್ಟವೇನಲ್ಲ, ಈ ರೀತಿಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ದೋಷ ಕೈಪಿಡಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಆಯ್ಕೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಪೂರ್ಣವಾಗಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಸಾಕಷ್ಟು ತಾರತಮ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯೂ ಕಳಪೆಯಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯ ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಬಿಸಿ ಬೆಳವಣಿಗೆಯೊಂದಿಗೆ, ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಜನರು ಬಟ್ಟೆಯ ದೋಷ ಪತ್ತೆಗೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಅಪೂರ್ಣತೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪತ್ತೆ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಪರಿಗಣನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಈ ಲೇಖನವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಾನ್-ನೇಯ್ದ ಬಟ್ಟೆಯ ದೋಷ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ದೋಷಗಳ ಪತ್ತೆ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ದೃಢತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.