நெய்யப்படாத துணி குறைபாடுகளைக் கண்டறியும் தொழில்நுட்பம்

அறுவை சிகிச்சை முகமூடிகள், செவிலியர் தொப்பிகள் மற்றும் அறுவை சிகிச்சை தொப்பிகள் போன்ற ஒருமுறை மட்டுமே பயன்படுத்தக்கூடிய மருத்துவ நுகர்பொருட்களுக்கான மூலப்பொருட்களாக நெய்யப்படாத துணிகள் எப்போதும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. ஒருமுறை மட்டுமே பயன்படுத்தக்கூடிய மருத்துவ நுகர்பொருட்களின் தரம் முக்கியமாக நெய்யப்படாத துணிகளின் தரத்தைப் பொறுத்தது. நெய்யப்படாத துணிகளின் உற்பத்தி மற்றும் போக்குவரத்து செயல்முறை சுற்றுச்சூழலின் முழுமையான தூய்மைக்கு உத்தரவாதம் அளிக்க முடியாது என்பதாலும், அவையே வலுவான மின்னியல் உறிஞ்சுதல் திறனைக் கொண்டிருப்பதாலும், அவை பெரும்பாலும் காற்றில் உள்ள சிறிய அசுத்தங்களை உறிஞ்சுகின்றன. எனவே, நெய்யப்படாத துணிகளின் மிகக் குறைந்த பகுதிகளில் வெளிநாட்டுப் பொருட்கள் இருக்கலாம். இந்தக் கட்டுரையில் ஆய்வு செய்யப்பட்ட நெய்யப்படாத துணிப் பொருள் முகமூடிகளின் உற்பத்திக்கு நேரடியாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட குறைபாடு மாதிரிகளை பகுப்பாய்வு செய்த பிறகு, பூச்சிகள் மற்றும் முடி போன்ற வெளிநாட்டுப் பொருள் குறைபாடுகளின் விகிதம் மிக அதிகமாக இருப்பது கண்டறியப்பட்டது. இந்தக் குறைபாட்டின் இருப்பு நேரடியாக அடுத்தடுத்த தயாரிப்புகளின் தரமற்ற தரத்திற்கு வழிவகுக்கிறது, மேலும் குறைபாடுள்ள பொருட்கள் சந்தையில் நுழைவதற்கும் கண்டிப்பாக தடைசெய்யப்பட்டுள்ளன. எனவே, உற்பத்தியாளர்கள் இந்தக் குறைபாடுகளில் சிலவற்றை அகற்ற வேண்டும், இல்லையெனில் அது மிகப்பெரிய பொருளாதார இழப்புகளை ஏற்படுத்தும்.

தற்போது, ​​தொழில்துறையில் உள்ள பெரும்பாலான பெரிய நிறுவனங்கள் குறைபாடு கண்டறிதலுக்காக இறக்குமதி செய்யப்பட்ட காட்சி ஆய்வு உபகரணங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன. முடிவுகள் நன்றாக இருந்தாலும், இந்த உபகரணங்கள் பொதுவாக விலை மற்றும் பராமரிப்பில் விலை உயர்ந்தவை, மேலும் சிறு நிறுவனங்கள் மற்றும் பட்டறைகள் பயன்படுத்த ஏற்றவை அல்ல. சீனாவில் உள்ள பெரும்பாலான சிறிய நிறுவனங்கள் குறைபாடு திரையிடலுக்கு பாரம்பரிய கையேடு காட்சி ஆய்வை இன்னும் பயன்படுத்துகின்றன. இந்த முறை ஒப்பீட்டளவில் எளிமையானது, ஆனால் நீண்ட தொழிலாளர் பயிற்சி, குறைந்த கண்டறிதல் திறன் மற்றும் துல்லியம் தேவைப்படுகிறது, மேலும் நிறைய மனித வளங்களை வீணாக்குகிறது, இது நிறுவன மேலாண்மைக்கு குறிப்பிடத்தக்க செலவாகும். சமீபத்திய ஆண்டுகளில், குறைபாடு கண்டறிதல் துறை வேகமாக வளர்ச்சியடைந்துள்ளது, மேலும் வணிக உரிமையாளர்கள் பாரம்பரிய கையேடு காட்சி ஆய்வு முறைகளை மாற்றுவதற்கு படிப்படியாக புதிய தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகின்றனர்.

தொழில்துறை வளர்ச்சி போக்குகளின் கண்ணோட்டத்தில், நெய்யப்படாத துணிகளின் உற்பத்தி செயல்பாட்டில் குறைபாடு படங்களை தானாகவே பெற்று பகுப்பாய்வு செய்யக்கூடிய ஒரு தானியங்கி கண்டறிதல் சாதனத்தை வடிவமைப்பது உற்பத்தி வளர்ச்சியை மேம்படுத்துவதற்கும், தயாரிப்பு தரத்தை உறுதி செய்வதற்கும், தொழிலாளர் செலவுகளைக் குறைப்பதற்கும் அவசியமான வழிமுறையாகும். 1980களில் இருந்து, பல பொறியாளர்கள் நெய்யப்படாத துணிகளின் குறைபாடு கண்டறிதலுக்கு கணினி பார்வை பற்றிய தொடர்புடைய அறிவைப் பயன்படுத்த முயற்சித்துள்ளனர். சில ஆய்வுகள் குறைபாடுகளை வகைப்படுத்தவும் குறைபாடு கண்டறிதலை அடையவும் அமைப்பு பகுப்பாய்வு முறைகளைப் பயன்படுத்தியுள்ளன, மற்றவை விளிம்பு கண்டறிதல் ஆபரேட்டர்களைப் பயன்படுத்தி முதலில் குறைபாடு விளிம்பைத் தீர்மானிக்கவும், குறைபாடு கண்டறிதலை அடைய குறைபாடு கிரேஸ்கேல் புள்ளிவிவரத் தகவலின் அடிப்படையில் நியாயமான வரம்புகளை அமைக்கவும் பயன்படுத்தியுள்ளன. துணிகளின் உயர் அமைப்பு கால இடைவெளியின் அடிப்படையில் குறைபாடுகளைக் கண்டறிய நிறமாலை பகுப்பாய்வு முறைகளைப் பயன்படுத்தும் ஆய்வுகளும் உள்ளன.

மேலே உள்ள முறைகள் குறைபாடு கண்டறிதல் சிக்கல்களில் சில பயன்பாட்டு முடிவுகளை அடைந்துள்ளன, ஆனால் இன்னும் சில வரம்புகள் உள்ளன: முதலாவதாக, உண்மையான உற்பத்தி சூழல்களில் குறைபாடுகளின் வடிவம் மற்றும் அளவு வேறுபடுகின்றன. இயந்திர கற்றல் மற்றும் புள்ளிவிவரத் தகவல்களை அடிப்படையாகக் கொண்ட குறைபாடு கண்டறிதல் வழிமுறைகள், முந்தைய அறிவின் அடிப்படையில் வரம்புகளை அமைக்க வேண்டும், இது அனைத்து குறைபாடுகளுக்கும் பயனுள்ளதாக இருக்க முடியாது, இதன் விளைவாக இந்த முறையின் போதுமான வலிமை இல்லை. இரண்டாவதாக, பாரம்பரிய கணினி பார்வை முறைகள் பொதுவாக செயல்படுத்த மெதுவாக இருக்கும் மற்றும் உற்பத்தியின் நிகழ்நேரத் தேவைகளை திறம்பட பூர்த்தி செய்ய முடியாது. 1980 களில் இருந்து, இயந்திர கற்றல் ஆராய்ச்சித் துறை வேகமாக வளர்ச்சியடைந்துள்ளது, மேலும் தொடர்புடைய அறிவின் பயன்பாடு பல தொழில்களின் வளர்ச்சியை உந்தியுள்ளது. துணி குறைபாடு கண்டறிதலில் BP நரம்பியல் நெட்வொர்க் மற்றும் SVM போன்ற இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளின் பயன்பாடு பயனுள்ளதாக இருப்பதை பல ஆராய்ச்சி தலைப்புகள் காட்டுகின்றன. இந்த முறைகள் அதிக கண்டறிதல் துல்லியத்தையும் ஒரு குறிப்பிட்ட அளவிலான வலிமையையும் உறுதி செய்கின்றன, மேலும் இயந்திர கற்றலின் பயிற்சி செயல்முறையை கவனமாக பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் கண்டுபிடிப்பது கடினம் அல்ல, இந்த வகை வழிமுறையின் செயல்திறன் முக்கியமாக குறைபாடு கையேடு அம்சங்களைத் தேர்ந்தெடுப்பதைப் பொறுத்தது. கையேடு அம்சங்கள் போதுமான அளவு முழுமையாகவோ அல்லது பாகுபாடாகவோ இல்லாவிட்டால், மாதிரியின் செயல்திறனும் மோசமாக இருக்கும்.

கணினி கணினி சக்தியின் தொடர்ச்சியான முன்னேற்றம் மற்றும் சமீபத்திய ஆண்டுகளில் ஆழமான கற்றல் கோட்பாட்டின் சூடான வளர்ச்சியுடன், துணி குறைபாடு கண்டறிதலில் ஆழமான கற்றலைப் பயன்படுத்த அதிகமான மக்கள் தொடங்கியுள்ளனர். ஆழமான கற்றல் கைமுறையாக வடிவமைக்கப்பட்ட அம்சங்களின் முழுமையற்ற தன்மையை திறம்பட தவிர்க்கலாம் மற்றும் அதிக கண்டறிதல் துல்லியத்தைக் கொண்டுள்ளது. இந்தக் கருத்தில் கொண்டு, இந்தக் கட்டுரை கணினி பார்வை மற்றும் ஆழமான கற்றல் தொடர்பான அறிவைப் பயன்படுத்தி நெய்யப்படாத துணி குறைபாடு தானியங்கி கண்டறிதல் அமைப்பை வடிவமைக்கிறது, இது குறைபாடுகளின் கண்டறிதல் துல்லியத்தை திறம்பட மேம்படுத்துகிறது மற்றும் நல்ல வலிமையைக் கொண்டுள்ளது.