เทคโนโลยีการตรวจจับข้อบกพร่องของผ้าไม่ทอ

ผ้าไม่ทอถูกนำมาใช้เป็นวัตถุดิบในการผลิตวัสดุสิ้นเปลืองทางการแพทย์แบบใช้แล้วทิ้งอย่างแพร่หลาย เช่น หน้ากากอนามัย หมวกพยาบาล และหมวกผ่าตัด คุณภาพของวัสดุสิ้นเปลืองทางการแพทย์แบบใช้แล้วทิ้งส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับคุณภาพของผ้าไม่ทอ เนื่องจากกระบวนการผลิตและการขนส่งของผ้าไม่ทอไม่สามารถรับประกันความบริสุทธิ์ของสิ่งแวดล้อมได้อย่างสมบูรณ์ และผ้าไม่ทอเองก็มีความสามารถในการดูดซับไฟฟ้าสถิตได้ดี จึงมักดูดซับสิ่งปนเปื้อนขนาดเล็กในอากาศ ดังนั้นอาจมีสิ่งแปลกปลอมอยู่ในพื้นที่ของผ้าไม่ทอเพียงเล็กน้อย วัสดุผ้าไม่ทอที่ศึกษาในบทความนี้ถูกนำมาใช้โดยตรงในการผลิตหน้ากาก หลังจากวิเคราะห์ตัวอย่างข้อบกพร่องที่เลือก พบว่าสัดส่วนของสิ่งแปลกปลอม เช่น แมลงและเส้นผม สูงที่สุด การมีอยู่ของข้อบกพร่องนี้ส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพที่ต่ำกว่ามาตรฐานของผลิตภัณฑ์ถัดไป และสินค้าที่มีข้อบกพร่องก็ถูกห้ามอย่างเคร่งครัดไม่ให้เข้าสู่ตลาด ดังนั้น ผู้ผลิตจึงจำเป็นต้องกำจัดข้อบกพร่องเหล่านี้บางส่วน มิฉะนั้นจะก่อให้เกิดความสูญเสียทางเศรษฐกิจอย่างมหาศาล

ปัจจุบัน บริษัทขนาดใหญ่ส่วนใหญ่ในอุตสาหกรรมใช้อุปกรณ์ตรวจสอบด้วยสายตานำเข้าเพื่อตรวจจับข้อบกพร่อง แม้ว่าผลลัพธ์จะดี แต่อุปกรณ์เหล่านี้มักมีราคาและค่าบำรุงรักษาสูง และไม่เหมาะสำหรับวิสาหกิจขนาดเล็กและโรงงานอุตสาหกรรม บริษัทขนาดเล็กส่วนใหญ่ในประเทศจีนยังคงใช้การตรวจสอบด้วยสายตาแบบดั้งเดิมเพื่อคัดกรองข้อบกพร่อง วิธีนี้ค่อนข้างง่าย แต่ต้องใช้เวลาฝึกอบรมพนักงานนาน ประสิทธิภาพและความแม่นยำในการตรวจจับต่ำ และสิ้นเปลืองทรัพยากรบุคคลจำนวนมาก ซึ่งเป็นค่าใช้จ่ายที่สำคัญสำหรับการบริหารจัดการองค์กร ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา สาขาการตรวจจับข้อบกพร่องได้พัฒนาอย่างรวดเร็ว และเจ้าของธุรกิจกำลังค่อยๆ ใช้เทคโนโลยีใหม่ๆ เพื่อทดแทนวิธีการตรวจสอบด้วยสายตาแบบดั้งเดิมด้วยมือ

จากมุมมองของแนวโน้มการพัฒนาอุตสาหกรรม การออกแบบอุปกรณ์ตรวจจับอัตโนมัติที่สามารถบันทึกและวิเคราะห์ภาพข้อบกพร่องในกระบวนการผลิตผ้าไม่ทอได้โดยอัตโนมัติ ถือเป็นวิธีการที่จำเป็นในการส่งเสริมการพัฒนาการผลิต รับรองคุณภาพผลิตภัณฑ์ และลดต้นทุนแรงงาน นับตั้งแต่ทศวรรษ 1980 เป็นต้นมา วิศวกรหลายท่านได้พยายามใช้ความรู้ที่เกี่ยวข้องกับวิชันคอมพิวเตอร์เพื่อตรวจจับข้อบกพร่องของผ้าไม่ทอ งานวิจัยบางชิ้นใช้วิธีการวิเคราะห์พื้นผิวเพื่อระบุข้อบกพร่องและตรวจจับข้อบกพร่อง ในขณะที่งานวิจัยบางชิ้นใช้ผู้ปฏิบัติงานตรวจจับขอบเพื่อกำหนดเส้นขอบข้อบกพร่องก่อน และกำหนดเกณฑ์ที่เหมาะสมโดยอิงจากข้อมูลทางสถิติระดับสีเทาของข้อบกพร่องเพื่อตรวจจับข้อบกพร่อง นอกจากนี้ยังมีงานวิจัยที่ใช้วิธีการวิเคราะห์สเปกตรัมเพื่อตรวจจับข้อบกพร่องโดยพิจารณาจากคาบเวลาของพื้นผิวที่สูงของผ้า

วิธีการข้างต้นได้ให้ผลลัพธ์ในการตรวจจับข้อบกพร่องบางประการ แต่ก็ยังมีข้อจำกัดบางประการ ประการแรก รูปร่างและขนาดของข้อบกพร่องในสภาพแวดล้อมการผลิตจริงนั้นแตกต่างกันไป อัลกอริทึมการตรวจจับข้อบกพร่องที่อาศัยการเรียนรู้ของเครื่องและข้อมูลทางสถิติจำเป็นต้องกำหนดเกณฑ์ตามความรู้เดิม ซึ่งไม่มีประสิทธิภาพสำหรับข้อบกพร่องทั้งหมด ส่งผลให้วิธีการนี้ไม่มีความทนทานเพียงพอ ประการที่สอง วิธีการวิทัศน์คอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมมักดำเนินการได้ช้าและไม่สามารถตอบสนองความต้องการแบบเรียลไทม์ของการผลิตได้อย่างมีประสิทธิภาพ นับตั้งแต่ทศวรรษ 1980 เป็นต้นมา สาขาการวิจัยการเรียนรู้ของเครื่องได้พัฒนาอย่างรวดเร็ว และการประยุกต์ใช้ความรู้ที่เกี่ยวข้องได้ผลักดันการพัฒนาของหลายอุตสาหกรรม หัวข้อวิจัยหลายหัวข้อแสดงให้เห็นว่าการประยุกต์ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น เครือข่ายประสาทเทียม BP และ SVM ในการตรวจจับข้อบกพร่องของผ้านั้นมีประสิทธิภาพ วิธีการเหล่านี้รับประกันความแม่นยำในการตรวจจับสูงและความทนทานในระดับหนึ่ง และการค้นพบนั้นไม่ใช่เรื่องยากผ่านการวิเคราะห์กระบวนการฝึกอบรมการเรียนรู้ของเครื่องอย่างละเอียด ประสิทธิภาพของอัลกอริทึมประเภทนี้ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับการเลือกใช้ฟีเจอร์ข้อบกพร่องด้วยตนเอง หากคุณลักษณะของคู่มือไม่ครบถ้วนหรือแยกแยะได้ไม่เพียงพอ ประสิทธิภาพของโมเดลก็จะไม่ดีเช่นกัน

ด้วยการพัฒนาอย่างต่อเนื่องของพลังการประมวลผลของคอมพิวเตอร์และการพัฒนาที่ร้อนแรงของทฤษฎีการเรียนรู้เชิงลึกในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ผู้คนจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ จึงเริ่มนำการเรียนรู้เชิงลึกมาประยุกต์ใช้ในการตรวจจับข้อบกพร่องของผ้า การเรียนรู้เชิงลึกสามารถหลีกเลี่ยงความไม่สมบูรณ์ของฟีเจอร์ที่ออกแบบด้วยตนเองได้อย่างมีประสิทธิภาพ และมีความแม่นยำในการตรวจจับสูง จากการพิจารณานี้ บทความนี้จึงได้นำความรู้เกี่ยวกับคอมพิวเตอร์วิทัศน์และการเรียนรู้เชิงลึกมาประยุกต์ใช้ในการออกแบบระบบตรวจจับข้อบกพร่องของผ้าแบบไม่ทออัตโนมัติ ซึ่งช่วยเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับข้อบกพร่องได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีความทนทานสูง