ປະເພດ ແລະ ອັດຕາສ່ວນຂອງເສັ້ນໄຍທີ່ມີຢູ່ໃນຜ້າແພແມ່ນປັດໄຈສຳຄັນທີ່ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຄຸນນະພາບຂອງຜ້າ, ແລະ ພວກມັນຍັງເປັນສິ່ງທີ່ຜູ້ບໍລິໂພກເອົາໃຈໃສ່ເມື່ອຊື້ເຄື່ອງນຸ່ງຫົ່ມ. ກົດໝາຍ, ລະບຽບການ ແລະ ເອກະສານມາດຕະຖານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບປ້າຍຜ້າແພໃນທຸກປະເທດໃນໂລກຮຽກຮ້ອງໃຫ້ປ້າຍຜ້າແພເກືອບທັງໝົດລະບຸຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບປະລິມານເສັ້ນໄຍ. ດັ່ງນັ້ນ, ປະລິມານເສັ້ນໄຍຈຶ່ງເປັນລາຍການທີ່ສຳຄັນໃນການທົດສອບຜ້າແພ.

ການກໍານົດປະລິມານເສັ້ນໄຍຂອງຫ້ອງທົດລອງໃນປະຈຸບັນສາມາດແບ່ງອອກເປັນວິທີການທາງກາຍະພາບ ແລະ ວິທີການທາງເຄມີ. ວິທີການວັດແທກຕັດຂວາງດ້ວຍກ້ອງຈຸລະທັດເສັ້ນໄຍແມ່ນວິທີການທາງກາຍະພາບທີ່ນິຍົມໃຊ້, ລວມທັງສາມຂັ້ນຕອນຄື: ການວັດແທກພື້ນທີ່ຕັດຂວາງຂອງເສັ້ນໄຍ, ການວັດແທກເສັ້ນຜ່າສູນກາງຂອງເສັ້ນໄຍ, ແລະ ການກໍານົດຈໍານວນເສັ້ນໄຍ. ວິທີການນີ້ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນໃຊ້ສໍາລັບການຮັບຮູ້ດ້ວຍສາຍຕາຜ່ານກ້ອງຈຸລະທັດ, ແລະ ມີລັກສະນະທີ່ໃຊ້ເວລາຫຼາຍ ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແຮງງານສູງ. ໂດຍແນໃສ່ຂໍ້ບົກຜ່ອງຂອງວິທີການກວດຈັບດ້ວຍມື, ເຕັກໂນໂລຊີການກວດຈັບອັດຕະໂນມັດດ້ວຍປັນຍາປະດິດ (AI) ໄດ້ເກີດຂຶ້ນ.

ຫຼັກການພື້ນຖານຂອງການກວດຈັບອັດຕະໂນມັດຂອງ AI

(1) ໃຊ້ການກວດຈັບເປົ້າໝາຍເພື່ອກວດຈັບພາກຕັດຂວາງຂອງເສັ້ນໄຍໃນພື້ນທີ່ເປົ້າໝາຍ

(2) ໃຊ້ການແບ່ງສ່ວນ semantic ເພື່ອແບ່ງສ່ວນຕັດຂວາງຂອງເສັ້ນໄຍດຽວເພື່ອສ້າງແຜນທີ່ mask

(3) ຄິດໄລ່ພື້ນທີ່ຕັດຂວາງໂດຍອີງໃສ່ແຜນທີ່ໜ້າກາກ

(4) ຄິດໄລ່ພື້ນທີ່ຕັດຂວາງສະເລ່ຍຂອງແຕ່ລະເສັ້ນໄຍ

ຕົວຢ່າງທົດສອບ

ການກວດຫາຜະລິດຕະພັນປະສົມຂອງເສັ້ນໃຍຝ້າຍ ແລະ ເສັ້ນໃຍເຊລລູໂລສທີ່ຟື້ນຟູແລ້ວຕ່າງໆ ແມ່ນຕົວແທນທົ່ວໄປຂອງການນຳໃຊ້ວິທີການນີ້. ຜ້າປະສົມ 10 ຜືນຂອງຝ້າຍ ແລະ ເສັ້ນໃຍວິສໂຄສ ແລະ ຜ້າປະສົມຂອງຝ້າຍ ແລະ ຜ້າໂມດໍລ ຖືກເລືອກເປັນຕົວຢ່າງການທົດສອບ.

ວິທີການກວດສອບ

ວາງຕົວຢ່າງຕັດຂວາງທີ່ກຽມໄວ້ເທິງເວທີຂອງເຄື່ອງທົດສອບອັດຕະໂນມັດຕັດຂວາງ AI, ປັບການຂະຫຍາຍທີ່ເໝາະສົມ, ແລະເລີ່ມປຸ່ມໂປຣແກຣມ.

ການວິເຄາະຜົນໄດ້ຮັບ

(1) ເລືອກພື້ນທີ່ທີ່ໂປ່ງໃສ ແລະ ຕໍ່ເນື່ອງໃນຮູບພາບຂອງພາກຕັດຂວາງຂອງເສັ້ນໄຍເພື່ອແຕ້ມກອບຮູບສີ່ແຈສາກ.

(2) ຕັ້ງຄ່າເສັ້ນໄຍທີ່ເລືອກໄວ້ໃນກອບຮູບສີ່ແຈສາກທີ່ຊັດເຈນໃສ່ໃນຮູບແບບ AI, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນຈັດປະເພດສ່ວນຕັດຂວາງຂອງເສັ້ນໄຍແຕ່ລະເສັ້ນລ່ວງໜ້າ.

(3) ຫຼັງຈາກການຈັດປະເພດເສັ້ນໄຍລ່ວງໜ້າຕາມຮູບຮ່າງຂອງພາກຕັດຂວາງຂອງເສັ້ນໄຍແລ້ວ, ເຕັກໂນໂລຊີການປະມວນຜົນຮູບພາບຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສະກັດເອົາຮູບຮ່າງຂອງຮູບພາບຂອງແຕ່ລະພາກຕັດຂວາງຂອງເສັ້ນໄຍ.

(4) ແຕ້ມເສັ້ນໄຍກັບຮູບພາບຕົ້ນສະບັບເພື່ອສ້າງຮູບພາບຜົນກະທົບສຸດທ້າຍ.

(5) ຄິດໄລ່ປະລິມານຂອງເສັ້ນໄຍແຕ່ລະເສັ້ນ.

Cການລວມເຂົ້າກັນ

ສຳລັບຕົວຢ່າງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ 10 ຕົວຢ່າງ, ຜົນຂອງວິທີການທົດສອບອັດຕະໂນມັດແບບຕັດຂວາງ AI ຈະຖືກປຽບທຽບກັບການທົດສອບດ້ວຍຕົນເອງແບບດັ້ງເດີມ. ຄວາມຜິດພາດຢ່າງແທ້ຈິງແມ່ນນ້ອຍ, ແລະຄວາມຜິດພາດສູງສຸດບໍ່ເກີນ 3%. ມັນສອດຄ່ອງກັບມາດຕະຖານ ແລະ ມີອັດຕາການຮັບຮູ້ສູງຫຼາຍ. ນອກຈາກນັ້ນ, ໃນແງ່ຂອງເວລາການທົດສອບ, ໃນການທົດສອບດ້ວຍຕົນເອງແບບດັ້ງເດີມ, ຜູ້ກວດກາໃຊ້ເວລາ 50 ນາທີເພື່ອເຮັດການທົດສອບຕົວຢ່າງໃຫ້ສຳເລັດ, ແລະໃຊ້ເວລາພຽງ 5 ນາທີເພື່ອກວດຫາຕົວຢ່າງໂດຍວິທີການທົດສອບອັດຕະໂນມັດແບບຕັດຂວາງ AI, ເຊິ່ງປັບປຸງປະສິດທິພາບການກວດຫາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ ແລະ ປະຫຍັດກຳລັງຄົນ ແລະ ເວລາ.

ບົດຄວາມນີ້ສະກັດມາຈາກ Wechat Subscription Textile Machinery