ਗੈਰ-ਬੁਣੇ ਕੱਪੜੇ ਦੇ ਨੁਕਸ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ

ਗੈਰ-ਬੁਣੇ ਕੱਪੜੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਡਿਸਪੋਜ਼ੇਬਲ ਮੈਡੀਕਲ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਰਜੀਕਲ ਮਾਸਕ, ਨਰਸ ਟੋਪੀਆਂ, ਅਤੇ ਸਰਜੀਕਲ ਕੈਪਸ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਕੱਚੇ ਮਾਲ ਵਜੋਂ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਰਹੇ ਹਨ। ਡਿਸਪੋਜ਼ੇਬਲ ਮੈਡੀਕਲ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੈਰ-ਬੁਣੇ ਕੱਪੜੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਕਾਰਨ ਕਿ ਗੈਰ-ਬੁਣੇ ਕੱਪੜੇ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਅਤੇ ਆਵਾਜਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਸੰਪੂਰਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੀ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਖੁਦ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਸਟੈਟਿਕ ਸੋਸ਼ਣ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ, ਉਹ ਅਕਸਰ ਹਵਾ ਵਿੱਚ ਛੋਟੀਆਂ ਅਸ਼ੁੱਧੀਆਂ ਨੂੰ ਸੋਖ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਗੈਰ-ਬੁਣੇ ਕੱਪੜੇ ਦੇ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਵਸਤੂਆਂ ਮੌਜੂਦ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਗੈਰ-ਬੁਣੇ ਕੱਪੜੇ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਸਕ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਚੁਣੇ ਗਏ ਨੁਕਸ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਕਿ ਕੀੜੇ-ਮਕੌੜੇ ਅਤੇ ਵਾਲ ਵਰਗੇ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਨੁਕਸ ਦਾ ਅਨੁਪਾਤ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ। ਇਸ ਨੁਕਸ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਘਟੀਆ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਨੁਕਸਦਾਰ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਵੀ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਮਨਾਹੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਨੁਕਸ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ, ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਭਾਰੀ ਆਰਥਿਕ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣੇਗਾ।

ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੁਕਸ ਖੋਜਣ ਲਈ ਆਯਾਤ ਕੀਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਨਿਰੀਖਣ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਨਤੀਜੇ ਚੰਗੇ ਹਨ, ਇਹ ਉਪਕਰਣ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਵਿੱਚ ਮਹਿੰਗੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਉੱਦਮਾਂ ਅਤੇ ਵਰਕਸ਼ਾਪਾਂ ਲਈ ਵਰਤਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਚੀਨ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਛੋਟੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਜੇ ਵੀ ਨੁਕਸ ਜਾਂਚ ਲਈ ਰਵਾਇਤੀ ਹੱਥੀਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਨਿਰੀਖਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਧਾਰਨ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਲਈ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਵਰਕਰ ਸਿਖਲਾਈ, ਘੱਟ ਖੋਜ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤ ਬਰਬਾਦ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖਰਚਾ ਹੈ। ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਨੁਕਸ ਖੋਜਣ ਦਾ ਖੇਤਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਲਕ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਰਵਾਇਤੀ ਹੱਥੀਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਨਿਰੀਖਣ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਨਵੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

ਉਦਯੋਗ ਵਿਕਾਸ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਇੱਕ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਖੋਜ ਯੰਤਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਜੋ ਗੈਰ-ਬੁਣੇ ਫੈਬਰਿਕਾਂ ਦੀ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਨੁਕਸ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਪ੍ਰਾਪਤ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਤਪਾਦਨ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ, ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਕਿਰਤ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸਾਧਨ ਹੈ। 1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਤੋਂ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੇ ਗੈਰ-ਬੁਣੇ ਫੈਬਰਿਕਾਂ ਦੀ ਨੁਕਸ ਖੋਜ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਦੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਕੁਝ ਅਧਿਐਨਾਂ ਨੇ ਨੁਕਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਅਤੇ ਨੁਕਸ ਖੋਜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਕਸਟਚਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਜਿਆਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਨੁਕਸ ਕੰਟੋਰ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨੁਕਸ ਗ੍ਰੇਸਕੇਲ ਅੰਕੜਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵਾਜਬ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਨਾਰੇ ਖੋਜ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਅਜਿਹੇ ਅਧਿਐਨ ਵੀ ਹਨ ਜੋ ਫੈਬਰਿਕ ਦੀ ਉੱਚ ਬਣਤਰ ਮਿਆਦ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨੁਕਸ ਖੋਜਣ ਲਈ ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਉਪਰੋਕਤ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੇ ਨੁਕਸ ਖੋਜ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਪਰ ਅਜੇ ਵੀ ਕੁਝ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ: ਪਹਿਲਾਂ, ਅਸਲ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਨੁਕਸਾਂ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਜਾਣਕਾਰੀ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਨੁਕਸ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਾਰੇ ਨੁਕਸਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ, ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਦੂਜਾ, ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿਧੀਆਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੌਲੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦੀਆਂ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ। 1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਤੋਂ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਖੋਜ ਦਾ ਖੇਤਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਇਆ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੋਜ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਫੈਬਰਿਕ ਨੁਕਸ ਖੋਜ ਵਿੱਚ BP ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ SVM ਵਰਗੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ। ਇਹ ਤਰੀਕੇ ਉੱਚ ਖੋਜ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਡਿਗਰੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਆਰਾ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੁਕਸ ਮੈਨੂਅਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਮੈਨੂਅਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕਾਫ਼ੀ ਪੂਰੀਆਂ ਜਾਂ ਵਿਤਕਰੇ ਵਾਲੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵੀ ਮਾੜੀ ਹੋਵੇਗੀ।

ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇ ਨਿਰੰਤਰ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਸਿਧਾਂਤ ਦੇ ਗਰਮ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਫੈਬਰਿਕ ਨੁਕਸ ਖੋਜ ਲਈ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਹੱਥੀਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਅਧੂਰੀਤਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਚ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਉੱਚ ਖੋਜ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਲੇਖ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਬੁਣੇ ਫੈਬਰਿਕ ਨੁਕਸ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਖੋਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨੁਕਸਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।