నాన్-వోవెన్ ఫాబ్రిక్ లోపాలను గుర్తించే సాంకేతికత

శస్త్రచికిత్స ముసుగులు, నర్సు టోపీలు మరియు శస్త్రచికిత్స టోపీలు వంటి పునర్వినియోగపరచలేని వైద్య వినియోగ వస్తువుల ఉత్పత్తిలో ముడి పదార్థాలుగా నాన్-నేసిన బట్టలు ఎల్లప్పుడూ విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి. పునర్వినియోగపరచలేని వైద్య వినియోగ వస్తువుల నాణ్యత ప్రధానంగా నాన్-నేసిన బట్టల నాణ్యతపై ఆధారపడి ఉంటుంది. నాన్-నేసిన బట్టల ఉత్పత్తి మరియు రవాణా ప్రక్రియ పర్యావరణం యొక్క సంపూర్ణ స్వచ్ఛతకు హామీ ఇవ్వలేవు మరియు అవి బలమైన ఎలెక్ట్రోస్టాటిక్ శోషణ సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి కాబట్టి, అవి తరచుగా గాలిలోని చిన్న మలినాలను గ్రహిస్తాయి. అందువల్ల, నాన్-నేసిన బట్టల యొక్క చాలా తక్కువ ప్రాంతాలలో విదేశీ వస్తువులు ఉండవచ్చు. ఈ వ్యాసంలో అధ్యయనం చేయబడిన నాన్-నేసిన బట్ట పదార్థం నేరుగా ముసుగుల ఉత్పత్తికి ఉపయోగించబడుతుంది, ఎంచుకున్న లోపం నమూనాలను విశ్లేషించిన తర్వాత, కీటకాలు మరియు వెంట్రుకలు వంటి విదేశీ వస్తువు లోపాల నిష్పత్తి అత్యధికంగా ఉందని కనుగొనబడింది. ఈ లోపం యొక్క ఉనికి నేరుగా తదుపరి ఉత్పత్తుల నాణ్యత లేని స్థితికి దారితీస్తుంది మరియు లోపభూయిష్ట ఉత్పత్తులు మార్కెట్‌లోకి ప్రవేశించకుండా నిషేధించబడ్డాయి. అందువల్ల, తయారీదారులు ఈ లోపాలలో కొన్నింటిని తొలగించాలి, లేకుంటే అది భారీ ఆర్థిక నష్టాలను కలిగిస్తుంది.

ప్రస్తుతం, పరిశ్రమలోని చాలా పెద్ద కంపెనీలు లోప గుర్తింపు కోసం దిగుమతి చేసుకున్న దృశ్య తనిఖీ పరికరాలను ఉపయోగిస్తున్నాయి. ఫలితాలు బాగున్నప్పటికీ, ఈ పరికరాలు సాధారణంగా ఖర్చు మరియు నిర్వహణ పరంగా ఖరీదైనవి మరియు చిన్న సంస్థలు మరియు వర్క్‌షాప్‌లు ఉపయోగించడానికి తగినవి కావు. చైనాలోని చాలా చిన్న కంపెనీలు ఇప్పటికీ లోప పరీక్ష కోసం సాంప్రదాయ మాన్యువల్ దృశ్య తనిఖీని ఉపయోగిస్తున్నాయి. ఈ పద్ధతి సాపేక్షంగా సులభం, కానీ ఎక్కువ కాలం పనిచేసేవారికి శిక్షణ, తక్కువ గుర్తింపు సామర్థ్యం మరియు ఖచ్చితత్వం అవసరం మరియు చాలా మానవ వనరులను వృధా చేస్తుంది, ఇది సంస్థ నిర్వహణకు గణనీయమైన ఖర్చు. ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, లోప గుర్తింపు రంగం వేగంగా అభివృద్ధి చెందింది మరియు వ్యాపార యజమానులు సాంప్రదాయ మాన్యువల్ దృశ్య తనిఖీ పద్ధతులను భర్తీ చేయడానికి క్రమంగా కొత్త సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలను ఉపయోగిస్తున్నారు.

పరిశ్రమ అభివృద్ధి ధోరణుల దృక్కోణం నుండి, నాన్-నేసిన బట్టల ఉత్పత్తి ప్రక్రియలో లోప చిత్రాలను స్వయంచాలకంగా పొందగల మరియు విశ్లేషించగల ఆటోమేటిక్ డిటెక్షన్ పరికరాన్ని రూపొందించడం అనేది ఉత్పత్తి అభివృద్ధిని ప్రోత్సహించడానికి, ఉత్పత్తి నాణ్యతను నిర్ధారించడానికి మరియు శ్రమ ఖర్చులను తగ్గించడానికి అవసరమైన మార్గం. 1980ల నుండి, చాలా మంది ఇంజనీర్లు నాన్-నేసిన బట్టల లోపాన్ని గుర్తించడానికి కంప్యూటర్ దృష్టి యొక్క సంబంధిత జ్ఞానాన్ని ఉపయోగించడానికి ప్రయత్నించారు. కొన్ని అధ్యయనాలు లోపాలను వర్గీకరించడానికి మరియు లోప గుర్తింపును సాధించడానికి ఆకృతి విశ్లేషణ పద్ధతులను ఉపయోగించాయి, మరికొందరు మొదట లోప ఆకృతిని నిర్ణయించడానికి మరియు లోప గుర్తింపును సాధించడానికి లోప గ్రేస్కేల్ గణాంక సమాచారం ఆధారంగా సహేతుకమైన పరిమితులను సెట్ చేయడానికి ఎడ్జ్ డిటెక్షన్ ఆపరేటర్లను ఉపయోగించారు, ఫాబ్రిక్‌ల యొక్క అధిక ఆకృతి ఆవర్తన ఆధారంగా లోపాలను గుర్తించడానికి స్పెక్ట్రల్ విశ్లేషణ పద్ధతులను ఉపయోగించే అధ్యయనాలు కూడా ఉన్నాయి.

పైన పేర్కొన్న పద్ధతులు లోప గుర్తింపు సమస్యలలో కొన్ని అనువర్తన ఫలితాలను సాధించాయి, కానీ ఇప్పటికీ కొన్ని పరిమితులు ఉన్నాయి: మొదటగా, వాస్తవ ఉత్పత్తి వాతావరణాలలో లోపాల ఆకారం మరియు పరిమాణం మారుతూ ఉంటాయి. మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు గణాంక సమాచారం ఆధారంగా లోప ​​గుర్తింపు అల్గోరిథంలు ముందస్తు జ్ఞానం ఆధారంగా పరిమితులను సెట్ చేయవలసి ఉంటుంది, ఇది అన్ని లోపాలకు ప్రభావవంతంగా ఉండకపోవచ్చు, ఫలితంగా ఈ పద్ధతి యొక్క తగినంత దృఢత్వం ఉండదు. రెండవది, సాంప్రదాయ కంప్యూటర్ దృష్టి పద్ధతులు సాధారణంగా అమలు చేయడానికి నెమ్మదిగా ఉంటాయి మరియు ఉత్పత్తి యొక్క నిజ-సమయ అవసరాలను సమర్థవంతంగా తీర్చలేవు. 1980ల నుండి, మెషిన్ లెర్నింగ్ పరిశోధన రంగం వేగంగా అభివృద్ధి చెందింది మరియు సంబంధిత జ్ఞానం యొక్క అనువర్తనం అనేక పరిశ్రమల అభివృద్ధిని నడిపించింది. ఫాబ్రిక్ డిఫెక్ట్ డిటెక్షన్‌లో BP న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ మరియు SVM వంటి మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంల అప్లికేషన్ ప్రభావవంతంగా ఉందని అనేక పరిశోధన అంశాలు చూపించాయి. ఈ పద్ధతులు అధిక గుర్తింపు ఖచ్చితత్వాన్ని మరియు కొంత స్థాయి దృఢత్వాన్ని నిర్ధారిస్తాయి మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క శిక్షణ ప్రక్రియను జాగ్రత్తగా విశ్లేషించడం ద్వారా కనుగొనడం కష్టం కాదు, ఈ రకమైన అల్గోరిథం యొక్క పనితీరు ప్రధానంగా లోప ​​మాన్యువల్ లక్షణాల ఎంపికపై ఆధారపడి ఉంటుంది. మాన్యువల్ లక్షణాలు పూర్తి కాకపోతే లేదా తగినంత వివక్షత లేకపోతే, మోడల్ పనితీరు కూడా పేలవంగా ఉంటుంది.

ఇటీవలి సంవత్సరాలలో కంప్యూటర్ కంప్యూటింగ్ శక్తి యొక్క నిరంతర మెరుగుదల మరియు లోతైన అభ్యాస సిద్ధాంతం యొక్క వేడి అభివృద్ధితో, ఎక్కువ మంది వ్యక్తులు ఫాబ్రిక్ లోప గుర్తింపుకు లోతైన అభ్యాసాన్ని వర్తింపజేయడం ప్రారంభించారు. లోతైన అభ్యాసం మాన్యువల్‌గా రూపొందించిన లక్షణాల అసంపూర్ణతను సమర్థవంతంగా నివారించగలదు మరియు అధిక గుర్తింపు ఖచ్చితత్వాన్ని కలిగి ఉంటుంది. ఈ పరిశీలన ఆధారంగా, ఈ వ్యాసం కంప్యూటర్ దృష్టి మరియు లోతైన అభ్యాస సంబంధిత జ్ఞానాన్ని ఉపయోగించి నాన్-నేసిన ఫాబ్రిక్ లోపం ఆటోమేటిక్ డిటెక్షన్ సిస్టమ్‌ను రూపొందిస్తుంది, ఇది లోపాల గుర్తింపు ఖచ్చితత్వాన్ని సమర్థవంతంగా మెరుగుపరుస్తుంది మరియు మంచి దృఢత్వాన్ని కలిగి ఉంటుంది.