ניט-געוועבט שטאָף דעפעקט דעטעקציע טעכנאָלאָגיע

נישט-געוועבטע שטאָפֿן זענען שטענדיק ברייט געניצט געוואָרן ווי רוי מאַטעריאַלן פֿאַר איין-מאָל מעדיצינישע קאָנסומאַבלעס ווי כירורגישע מאַסקעס, שוועסטער היטן, און כירורגישע קאַפּן אין פּראָדוקציע. די קוואַליטעט פון איין-מאָל מעדיצינישע קאָנסומאַבלעס איז דער הויפּט אָפּהענגיק פון דער קוואַליטעט פון נישט-געוועבטע שטאָפֿן. צוליב דעם פאַקט אַז דער פּראָדוקציע און טראַנספּאָרט פּראָצעס פון נישט-געוועבטע שטאָפֿן קען נישט גאַראַנטירן אַבסאָלוטע ריינקייט פון דער סביבה, און זיי אַליין האָבן אַ שטאַרקע עלעקטראָסטאַטישע אַדסאָרפּציע פיייקייט, אַדסאָרבירן זיי אָפט קליינע פֿאַרפּעסטיקונגען אין דער לופֿט. דעריבער, קען עס זײַן פרעמדע אָביעקטן אין זייער ווייניק געביטן פון נישט-געוועבטע שטאָפֿן. דער נישט-געוועבטער שטאָף מאַטעריאַל וואָס ווערט שטודירט אין דעם אַרטיקל ווערט גלייך געניצט פֿאַר דער פּראָדוקציע פון ​​מאַסקעס. נאָך אַנאַליזירן די אויסגעקליבענע חסרונות מוסטערן, איז געפֿונען געוואָרן אַז דער פּראָפּאָרציע פון ​​פרעמדע אָביעקט חסרונות, ווי ינסעקטן און האָר, איז דער העכסטער. די עקזיסטענץ פון דעם חסרון פירט גלייך צו אַ נידעריק-קוואַליטעט פון די נאָכפאָלגנדיקע פּראָדוקטן, און חסרונות זענען אויך שטרענג פֿאַרווערט צו אַרײַנקומען אין מאַרק. דעריבער, דאַרפֿן פאַבריקאַנטן אַראָפּנעמען עטלעכע פון ​​די חסרונות, אַנדערש וועט עס פֿאַראורזאַכן ריזיקע עקאָנאָמישע פֿאַרלוסטן.

איצט נוצן רוב גרויסע פירמעס אין דער אינדוסטריע אימפארטירטע וויזועלע דורכקוק עקוויפּמענט פאר דעפעקט דעטעקציע. כאטש די רעזולטאטן זענען גוט, איז די עקוויפּמענט געווענליך טייער אין קאסטן און אויפהאלטונג, און איז נישט פאסיג פאר קליינע אונטערנעמונגען און ווארשטאטן צו נוצן. רוב קליינע פירמעס אין כינע נוצן נאך אלץ טראדיציאנעלע מאנועלע וויזועלע דורכקוק פאר דעפעקט סקרינינג. די מעטאד איז גאנץ פשוט, אבער פארלאנגט לענגערע ארבעטער טרענירונג, נידעריגע דעטעקציע עפעקטיווקייט און גענויקייט, און פארשווענדט א סך מענטשלעכע רעסורסן, וואס איז א באדייטנדע הוצאה פאר אונטערנעמונג מענעדזשמענט. אין די לעצטע יארן האט זיך דער פעלד פון דעפעקט דעטעקציע שנעל אנטוויקלט, און ביזנעס אייגנטימער נוצן ביסלעכווייז נייע טעכנאלאגיעס צו פארטרעטן טראדיציאנעלע מאנועלע וויזועלע דורכקוק מעטאדן.

פֿון דער פּערספּעקטיוו פֿון אינדוסטריע אַנטוויקלונג טרענדס, איז דיזיינירן אַן אויטאָמאַטישע דעטעקציע מיטל וואָס קען אויטאָמאַטיש באַקומען און אַנאַליזירן דעפֿעקט בילדער אין דעם פּראָדוקציע פּראָצעס פֿון ניט-געוועבט שטאָף אַ נייטיק מיטל צו העכערן פּראָדוקציע אַנטוויקלונג, ענשור פּראָדוקט קוואַליטעט, און רעדוצירן אַרבעט קאָסטן. זינט די 1980ער יאָרן, האָבן פֿילע אינזשענירן פּרובירט צו נוצן די באַטייַטיקע וויסן פֿון קאָמפּיוטער זעאונג פֿאַר דעפֿעקט דעטעקציע פֿון ניט-געוועבט שטאָף. עטלעכע שטודיעס האָבן גענוצט טעקסטור אַנאַליז מעטאָדן צו כאַראַקטעריזירן דעפֿעקטן און דערגרייכן דעפֿעקט דעטעקציע, בשעת אַנדערע האָבן גענוצט ברעג דעטעקציע אָפּעראַטאָרן צו ערשט באַשטימען די דעפֿעקט קאָנטור און שטעלן גלייַך טרעשאָולדז באַזירט אויף דעפֿעקט גרויסקייל סטאַטיסטיש אינפֿאָרמאַציע צו דערגרייכן דעפֿעקט דעטעקציע, עס זענען אויך שטודיעס וואָס נוצן ספּעקטראַל אַנאַליז מעטאָדן צו דעטעקטירן דעפֿעקטן באַזירט אויף די הויך טעקסטור פּעריאָדיסיטי פֿון שטאָף.

די אויבנדערמאנטע מעטאדן האבן דערגרייכט געוויסע אנווענדונג רעזולטאטן אין דעפעקט דעטעקציע פראבלעמען, אבער עס זענען נאך אלץ געוויסע באגרענעצונגען: ערשטנס, די פארעם און גרייס פון דעפעקטן אין פאקטישע פראדוקציע סביבות זענען אנדערש. דעפעקט דעטעקציע אלגאריטמען באזירט אויף מאשין לערנען און סטאטיסטישע אינפארמאציע פארלאנגען צו שטעלן שוועלן באזירט אויף פריערדיגע וויסן, וואס קען נישט זיין עפעקטיוו פאר אלע דעפעקטן, וואס רעזולטירט אין נישט גענוג שטארקייט פון דעם מעטאד. צווייטנס, טראדיציאנעלע קאמפיוטער זעאונג מעטאדן זענען געווענליך לאנגזאם אויסצופירן און קענען נישט עפעקטיוו טרעפן די רעאל-צייט באדערפענישן פון פראדוקציע. זייט די 1980ער יארן, האט זיך דער פעלד פון מאשין לערנען פארשונג שנעל אנטוויקלט, און די אנווענדונג פון רעלאוואנט וויסן האט געטריבן די אנטוויקלונג פון פילע אינדוסטריעס. פילע פארשונג טעמעס האבן געוויזן אז די אנווענדונג פון מאשין לערנען אלגאריטמען ווי BP נעוראל נעטווארק און SVM אין שטאף דעפעקט דעטעקציע איז עפעקטיוו. די מעטאדן גאראנטירן הויכע דעטעקציע גענויקייט און א געוויסע גראד פון שטארקייט, און עס איז נישט שווער צו אנטדעקן דורך א פארזיכטיקע אנאליז פון דעם טרענירונג פראצעס פון מאשין לערנען. די פערפארמענס פון דעם טיפ אלגאריטם איז מערסטנס אפהענגיק פון דער אויסוואל פון דעפעקט מאנועלע אייגנשאפטן. אויב די מאנועלע אייגנשאפטן זענען נישט פולשטענדיג אדער דיסקרימינאטיוו גענוג, וועט די פערפארמענס פון דעם מאדעל אויך זיין שוואך.

מיט דער קאנטינעווער פֿאַרבעסערונג פֿון קאָמפּיוטער קאָמפּיוטינג מאַכט און דער הייסער אַנטוויקלונג פֿון טיפֿער לערנען טעאָריע אין די לעצטע יאָרן, האָבן מער און מער מענטשן אָנגעהויבן צו נוצן טיפֿער לערנען צו דעטעקטירן שטאָף חסרונות. טיפֿער לערנען קען עפֿעקטיוו פֿאַרמייַדן די אומפֿולשטענדיקייט פֿון מאַנועל דיזיינד פֿעיִטשערז און האָט אַ הויכע דעטעקשאַן אַקיעראַסי. באַזירט אויף דעם באַטראַכטונג, ניצט דער אַרטיקל קאָמפּיוטער זעאונג און טיפֿער לערנען פֿאַרבונדענע וויסן צו דיזיינען אַן אויטאָמאַטיש דעטעקשאַן סיסטעם פֿאַר נישט-געוועבט שטאָף חסרונות, וואָס עפֿעקטיוו פֿאַרבעסערט די דעטעקשאַן אַקיעראַסי פֿון חסרונות און האָט גוטע ראָובאַסטנאַס.