नबुनेको कपडामा दोष पत्ता लगाउने प्रविधि

उत्पादनमा सर्जिकल मास्क, नर्स टोपी र सर्जिकल क्याप जस्ता डिस्पोजेबल मेडिकल उपभोग्य वस्तुहरूको लागि गैर-बुने कपडाहरू सधैं व्यापक रूपमा कच्चा पदार्थको रूपमा प्रयोग हुँदै आएको छ। डिस्पोजेबल मेडिकल उपभोग्य वस्तुहरूको गुणस्तर मुख्यतया गैर-बुने कपडाहरूको गुणस्तरमा निर्भर गर्दछ। गैर-बुने कपडाहरूको उत्पादन र ढुवानी प्रक्रियाले वातावरणको पूर्ण शुद्धताको ग्यारेन्टी दिन सक्दैन, र तिनीहरू आफैंमा बलियो इलेक्ट्रोस्टेटिक सोखना क्षमता भएको कारणले गर्दा, तिनीहरू प्रायः हावामा साना अशुद्धताहरू सोस्छन्। त्यसकारण, गैर-बुने कपडाहरूको धेरै कम क्षेत्रहरूमा विदेशी वस्तुहरू अवस्थित हुन सक्छन्। यस लेखमा अध्ययन गरिएको गैर-बुने कपडा सामग्री मास्कको उत्पादनको लागि प्रत्यक्ष रूपमा प्रयोग गरिन्छ, चयन गरिएका दोष नमूनाहरूको विश्लेषण गरेपछि, यो पत्ता लाग्यो कि कीरा र कपाल जस्ता विदेशी वस्तु दोषहरूको अनुपात सबैभन्दा उच्च छ। यो दोषको अस्तित्वले प्रत्यक्ष रूपमा पछिल्ला उत्पादनहरूको गुणस्तर घटाउँछ, र दोषपूर्ण उत्पादनहरूलाई बजारमा प्रवेश गर्न पनि कडा रूपमा निषेध गरिएको छ। त्यसकारण, निर्माताहरूले यी केही दोषहरू हटाउन आवश्यक छ, अन्यथा यसले ठूलो आर्थिक क्षति निम्त्याउनेछ।

हाल, उद्योगका अधिकांश ठूला कम्पनीहरूले दोष पत्ता लगाउन आयातित दृश्य निरीक्षण उपकरणहरू प्रयोग गर्छन्। नतिजा राम्रो भए पनि, यी उपकरणहरू सामान्यतया लागत र मर्मतसम्भारमा महँगो हुन्छन्, र साना उद्यमहरू र कार्यशालाहरूको लागि प्रयोग गर्न उपयुक्त हुँदैनन्। चीनका धेरैजसो साना कम्पनीहरूले अझै पनि दोष जाँचको लागि परम्परागत म्यानुअल दृश्य निरीक्षण प्रयोग गर्छन्। यो विधि अपेक्षाकृत सरल छ, तर लामो कामदार प्रशिक्षण, कम पत्ता लगाउने दक्षता र शुद्धता आवश्यक पर्दछ, र धेरै मानव संसाधनहरू बर्बाद गर्दछ, जुन उद्यम व्यवस्थापनको लागि एक महत्त्वपूर्ण खर्च हो। हालका वर्षहरूमा, दोष पत्ता लगाउने क्षेत्र द्रुत रूपमा विकसित भएको छ, र व्यवसाय मालिकहरूले परम्परागत म्यानुअल दृश्य निरीक्षण विधिहरू प्रतिस्थापन गर्न बिस्तारै नयाँ प्रविधिहरू प्रयोग गरिरहेका छन्।

उद्योग विकास प्रवृत्तिको दृष्टिकोणबाट, गैर-बुने कपडाहरूको उत्पादन प्रक्रियामा दोष छविहरू स्वचालित रूपमा प्राप्त गर्न र विश्लेषण गर्न सक्ने स्वचालित पत्ता लगाउने उपकरणको डिजाइन गर्नु उत्पादन विकासलाई प्रवर्द्धन गर्न, उत्पादनको गुणस्तर सुनिश्चित गर्न र श्रम लागत घटाउन आवश्यक माध्यम हो। १९८० को दशकदेखि, धेरै इन्जिनियरहरूले गैर-बुने कपडाहरूको दोष पत्ता लगाउन कम्प्युटर दृष्टिको सान्दर्भिक ज्ञान प्रयोग गर्ने प्रयास गरेका छन्। केही अध्ययनहरूले दोषहरू चित्रण गर्न र दोष पत्ता लगाउन बनावट विश्लेषण विधिहरू प्रयोग गरेका छन्, जबकि अरूले पहिले दोष समोच्च निर्धारण गर्न र दोष पत्ता लगाउन दोष ग्रेस्केल सांख्यिकीय जानकारीको आधारमा उचित थ्रेसहोल्ड सेट गर्न किनारा पत्ता लगाउने अपरेटरहरू प्रयोग गरेका छन्। कपडाहरूको उच्च बनावट आवधिकताको आधारमा दोषहरू पत्ता लगाउन वर्णक्रमीय विश्लेषण विधिहरू प्रयोग गर्ने अध्ययनहरू पनि छन्।

माथिका विधिहरूले दोष पत्ता लगाउने समस्याहरूमा निश्चित अनुप्रयोग परिणामहरू प्राप्त गरेका छन्, तर अझै पनि केही सीमितताहरू छन्: पहिलो, वास्तविक उत्पादन वातावरणमा दोषहरूको आकार र आकार फरक हुन्छ। मेसिन लर्निङ र तथ्याङ्कीय जानकारीमा आधारित दोष पत्ता लगाउने एल्गोरिदमहरूलाई पूर्व ज्ञानको आधारमा थ्रेसहोल्ड सेट गर्न आवश्यक पर्दछ, जुन सबै दोषहरूको लागि प्रभावकारी हुन सक्दैन, जसले गर्दा यो विधिको अपर्याप्त बलियोपन हुन्छ। दोस्रो, परम्परागत कम्प्युटर दृष्टि विधिहरू सामान्यतया कार्यान्वयन गर्न ढिलो हुन्छन् र उत्पादनको वास्तविक-समय आवश्यकताहरू प्रभावकारी रूपमा पूरा गर्न सक्दैनन्। १९८० को दशकदेखि, मेसिन लर्निङ अनुसन्धानको क्षेत्र द्रुत रूपमा विकसित भएको छ, र सान्दर्भिक ज्ञानको प्रयोगले धेरै उद्योगहरूको विकासलाई प्रेरित गरेको छ। धेरै अनुसन्धान विषयहरूले देखाएका छन् कि कपडा दोष पत्ता लगाउने कार्यमा BP तंत्रिका नेटवर्क र SVM जस्ता मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूको प्रयोग प्रभावकारी छ। यी विधिहरूले उच्च पत्ता लगाउने शुद्धता र निश्चित डिग्रीको बलियोपन सुनिश्चित गर्छन्, र मेसिन लर्निङको प्रशिक्षण प्रक्रियाको सावधानीपूर्वक विश्लेषण मार्फत पत्ता लगाउन गाह्रो छैन, यस प्रकारको एल्गोरिथ्मको प्रदर्शन मुख्यतया दोष म्यानुअल सुविधाहरूको चयनमा निर्भर गर्दछ। यदि म्यानुअल सुविधाहरू पर्याप्त पूर्ण वा भेदभावपूर्ण छैनन् भने, मोडेलको प्रदर्शन पनि कमजोर हुनेछ।

हालैका वर्षहरूमा कम्प्युटर कम्प्युटिङ शक्तिमा निरन्तर सुधार र गहिरो सिकाइ सिद्धान्तको तातो विकाससँगै, धेरै भन्दा धेरै मानिसहरूले कपडाको दोष पत्ता लगाउन गहिरो सिकाइ लागू गर्न थालेका छन्। गहिरो सिकाइले म्यानुअल रूपमा डिजाइन गरिएका सुविधाहरूको अपूर्णतालाई प्रभावकारी रूपमा बेवास्ता गर्न सक्छ र उच्च पत्ता लगाउने शुद्धता छ। यस विचारको आधारमा, यो लेखले गैर-बुने कपडाको दोष स्वचालित पत्ता लगाउने प्रणाली डिजाइन गर्न कम्प्युटर दृष्टि र गहिरो सिकाइ सम्बन्धित ज्ञान प्रयोग गर्दछ, जसले प्रभावकारी रूपमा दोषहरूको पत्ता लगाउने शुद्धता सुधार गर्दछ र राम्रो बलियोपन छ।