നോൺ-വോവൻ തുണി വൈകല്യം കണ്ടെത്തൽ സാങ്കേതികവിദ്യ

ശസ്ത്രക്രിയാ മാസ്കുകൾ, നഴ്‌സ് തൊപ്പികൾ, ശസ്ത്രക്രിയാ തൊപ്പികൾ തുടങ്ങിയ ഉപയോഗശൂന്യമായ മെഡിക്കൽ ഉപഭോഗവസ്തുക്കളുടെ ഉൽപാദനത്തിൽ അസംസ്കൃത വസ്തുക്കളായി നോൺ-നെയ്ത തുണിത്തരങ്ങൾ എല്ലായ്പ്പോഴും വ്യാപകമായി ഉപയോഗിച്ചുവരുന്നു. ഉപയോഗശൂന്യമായ മെഡിക്കൽ ഉപഭോഗവസ്തുക്കളുടെ ഗുണനിലവാരം പ്രധാനമായും നോൺ-നെയ്ത തുണിത്തരങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. നോൺ-നെയ്ത തുണിത്തരങ്ങളുടെ ഉൽപാദനത്തിനും ഗതാഗത പ്രക്രിയയ്ക്കും പരിസ്ഥിതിയുടെ സമ്പൂർണ്ണ പരിശുദ്ധി ഉറപ്പുനൽകാൻ കഴിയില്ല എന്നതും അവയ്ക്ക് ശക്തമായ ഇലക്ട്രോസ്റ്റാറ്റിക് ആഗിരണം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവുള്ളതുമായതിനാൽ, അവ പലപ്പോഴും വായുവിലെ ചെറിയ മാലിന്യങ്ങൾ ആഗിരണം ചെയ്യുന്നു. അതിനാൽ, നോൺ-നെയ്ത തുണിത്തരങ്ങളുടെ വളരെ കുറച്ച് മേഖലകളിൽ മാത്രമേ വിദേശ വസ്തുക്കൾ നിലനിൽക്കൂ. ഈ ലേഖനത്തിൽ പഠിച്ച നോൺ-നെയ്ത തുണിത്തരങ്ങൾ മാസ്കുകളുടെ നിർമ്മാണത്തിനായി നേരിട്ട് ഉപയോഗിക്കുന്നു, തിരഞ്ഞെടുത്ത വൈകല്യ സാമ്പിളുകൾ വിശകലനം ചെയ്ത ശേഷം, പ്രാണികൾ, മുടി തുടങ്ങിയ വിദേശ വസ്തുക്കളുടെ വൈകല്യങ്ങളുടെ അനുപാതം ഏറ്റവും ഉയർന്നതാണെന്ന് കണ്ടെത്തി. ഈ വൈകല്യത്തിന്റെ നിലനിൽപ്പ് തുടർന്നുള്ള ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ നിലവാരമില്ലാത്ത ഗുണനിലവാരത്തിലേക്ക് നേരിട്ട് നയിക്കുന്നു, കൂടാതെ വികലമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ വിപണിയിൽ പ്രവേശിക്കുന്നതും കർശനമായി നിരോധിച്ചിരിക്കുന്നു. അതിനാൽ, നിർമ്മാതാക്കൾ ഈ വൈകല്യങ്ങളിൽ ചിലത് നീക്കം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്, അല്ലാത്തപക്ഷം അത് വലിയ സാമ്പത്തിക നഷ്ടത്തിന് കാരണമാകും.

നിലവിൽ, വ്യവസായത്തിലെ മിക്ക വലിയ കമ്പനികളും വൈകല്യ കണ്ടെത്തലിനായി ഇറക്കുമതി ചെയ്ത ദൃശ്യ പരിശോധനാ ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഫലങ്ങൾ മികച്ചതാണെങ്കിലും, ഈ ഉപകരണങ്ങൾ സാധാരണയായി ചെലവിലും പരിപാലനത്തിലും ചെലവേറിയതാണ്, കൂടാതെ ചെറുകിട സംരംഭങ്ങൾക്കും വർക്ക്ഷോപ്പുകൾക്കും ഉപയോഗിക്കാൻ അനുയോജ്യവുമല്ല. ചൈനയിലെ മിക്ക ചെറുകിട കമ്പനികളും ഇപ്പോഴും വൈകല്യ പരിശോധനയ്ക്കായി പരമ്പരാഗത മാനുവൽ ദൃശ്യ പരിശോധനയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്. ഈ രീതി താരതമ്യേന ലളിതമാണ്, പക്ഷേ ദൈർഘ്യമേറിയ തൊഴിലാളി പരിശീലനം, കുറഞ്ഞ കണ്ടെത്തൽ കാര്യക്ഷമത, കൃത്യത എന്നിവ ആവശ്യമാണ്, കൂടാതെ ധാരാളം മനുഷ്യവിഭവശേഷി പാഴാക്കുന്നു, ഇത് എന്റർപ്രൈസ് മാനേജ്മെന്റിന് ഗണ്യമായ ചെലവാണ്. സമീപ വർഷങ്ങളിൽ, വൈകല്യ കണ്ടെത്തൽ മേഖല അതിവേഗം വികസിച്ചു, കൂടാതെ ബിസിനസ്സ് ഉടമകൾ പരമ്പരാഗത മാനുവൽ ദൃശ്യ പരിശോധനാ രീതികൾ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിന് ക്രമേണ പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

വ്യവസായ വികസന പ്രവണതകളുടെ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന് നോക്കുമ്പോൾ, നോൺ-നെയ്ത തുണിത്തരങ്ങളുടെ നിർമ്മാണ പ്രക്രിയയിൽ വൈകല്യ ചിത്രങ്ങൾ സ്വയമേവ നേടാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും കഴിയുന്ന ഒരു ഓട്ടോമാറ്റിക് ഡിറ്റക്ഷൻ ഉപകരണം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നത് ഉൽ‌പാദന വികസനം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിനും, ഉൽപ്പന്ന ഗുണനിലവാരം ഉറപ്പാക്കുന്നതിനും, തൊഴിൽ ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിനും ആവശ്യമായ ഒരു മാർഗമാണ്. 1980-കൾ മുതൽ, പല എഞ്ചിനീയർമാരും നോൺ-നെയ്ത തുണിത്തരങ്ങളുടെ വൈകല്യ കണ്ടെത്തലിനായി കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രസക്തമായ അറിവ് ഉപയോഗിക്കാൻ ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ട്. ചില പഠനങ്ങൾ വൈകല്യങ്ങൾ ചിത്രീകരിക്കുന്നതിനും വൈകല്യ കണ്ടെത്തൽ നേടുന്നതിനും ടെക്സ്ചർ വിശകലന രീതികൾ ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ട്, മറ്റുചിലർ എഡ്ജ് ഡിറ്റക്ഷൻ ഓപ്പറേറ്റർമാരെ ഉപയോഗിച്ച് ആദ്യം വൈകല്യ കോണ്ടൂർ നിർണ്ണയിക്കുകയും വൈകല്യ ഗ്രേസ്കെയിൽ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിവരങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ന്യായമായ പരിധികൾ സജ്ജമാക്കുകയും ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. തുണിത്തരങ്ങളുടെ ഉയർന്ന ടെക്സ്ചർ ആനുകാലികതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വൈകല്യങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് സ്പെക്ട്രൽ വിശകലന രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന പഠനങ്ങളുമുണ്ട്.

മേൽപ്പറഞ്ഞ രീതികൾ വൈകല്യ കണ്ടെത്തൽ പ്രശ്‌നങ്ങളിൽ ചില പ്രയോഗ ഫലങ്ങൾ നേടിയിട്ടുണ്ട്, പക്ഷേ ഇപ്പോഴും ചില പരിമിതികളുണ്ട്: ഒന്നാമതായി, യഥാർത്ഥ ഉൽ‌പാദന പരിതസ്ഥിതികളിലെ വൈകല്യങ്ങളുടെ ആകൃതിയും വലുപ്പവും വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗിനെയും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിവരങ്ങളെയും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വൈകല്യ കണ്ടെത്തൽ അൽ‌ഗോരിതങ്ങൾക്ക് മുൻ‌കൂട്ടിയുള്ള അറിവിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പരിധികൾ സജ്ജീകരിക്കേണ്ടതുണ്ട്, ഇത് എല്ലാ വൈകല്യങ്ങൾക്കും ഫലപ്രദമാകില്ല, ഇത് ഈ രീതിയുടെ അപര്യാപ്തതയ്ക്ക് കാരണമാകുന്നു. രണ്ടാമതായി, പരമ്പരാഗത കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ രീതികൾ സാധാരണയായി നടപ്പിലാക്കാൻ മന്ദഗതിയിലാണ്, കൂടാതെ ഉൽ‌പാദനത്തിന്റെ തത്സമയ ആവശ്യകതകൾ ഫലപ്രദമായി നിറവേറ്റാൻ കഴിയില്ല. 1980-കൾ മുതൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഗവേഷണ മേഖല അതിവേഗം വികസിച്ചു, പ്രസക്തമായ അറിവിന്റെ പ്രയോഗം പല വ്യവസായങ്ങളുടെയും വികസനത്തിന് കാരണമായി. ഫാബ്രിക് വൈകല്യ കണ്ടെത്തലിൽ ബിപി ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക്, എസ്‌വി‌എം പോലുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽ‌ഗോരിതങ്ങളുടെ പ്രയോഗം ഫലപ്രദമാണെന്ന് പല ഗവേഷണ വിഷയങ്ങളും തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഈ രീതികൾ ഉയർന്ന കണ്ടെത്തൽ കൃത്യതയും ഒരു നിശ്ചിത അളവിലുള്ള കരുത്തും ഉറപ്പാക്കുന്നു, കൂടാതെ മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ പരിശീലന പ്രക്രിയയുടെ സൂക്ഷ്മമായ വിശകലനത്തിലൂടെ കണ്ടെത്തുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള കാര്യമല്ല, ഈ തരത്തിലുള്ള അൽ‌ഗോരിതത്തിന്റെ പ്രകടനം പ്രധാനമായും വൈകല്യ മാനുവൽ സവിശേഷതകളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. മാനുവൽ സവിശേഷതകൾ പൂർണ്ണമോ വിവേചനപരമോ അല്ലെങ്കിൽ, മോഡലിന്റെ പ്രകടനവും മോശമായിരിക്കും.

കമ്പ്യൂട്ടർ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ശക്തിയുടെ തുടർച്ചയായ പുരോഗതിയും സമീപ വർഷങ്ങളിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠന സിദ്ധാന്തത്തിന്റെ ചൂടേറിയ വികാസവും മൂലം, കൂടുതൽ കൂടുതൽ ആളുകൾ തുണി വൈകല്യ കണ്ടെത്തലിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം പ്രയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങിയിട്ടുണ്ട്. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന് സ്വമേധയാ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത സവിശേഷതകളുടെ അപൂർണ്ണത ഫലപ്രദമായി ഒഴിവാക്കാൻ കഴിയും കൂടാതെ ഉയർന്ന കണ്ടെത്തൽ കൃത്യതയുമുണ്ട്. ഈ പരിഗണനയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ഈ ലേഖനം കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനവും ആഴത്തിലുള്ള പഠനവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട അറിവും ഉപയോഗിച്ച് ഒരു നോൺ-നെയ്ത തുണി വൈകല്യ ഓട്ടോമാറ്റിക് ഡിറ്റക്ഷൻ സിസ്റ്റം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു, ഇത് വൈകല്യങ്ങളുടെ കണ്ടെത്തൽ കൃത്യത ഫലപ്രദമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും നല്ല കരുത്തുറ്റതാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.