ປະເພດຂອງເສັ້ນໄຍແລະເປີເຊັນທີ່ບັນຈຸໃນຜ້າແພທີ່ສໍາຄັນທີ່ມີຜົນກະທົບຕໍ່ຄຸນນະພາບຂອງຜ້າ, ແລະພວກມັນກໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ຜູ້ບໍລິໂພກເອົາໃຈໃສ່ໃນເວລາຊື້ເສື້ອຜ້າ. ກົດຫມາຍ, ລະບຽບການແລະເອກະສານມາດຕະຖານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບປ້າຍກໍາກັບແຜ່ນແພໃນທຸກປະເທດທີ່ຕ້ອງການປ້າຍກໍາຈັດເນື້ອຜ້າເກືອບທັງຫມົດເພື່ອໃຫ້ສະແດງຂໍ້ມູນເນື້ອຫາຂອງເສັ້ນໄຍ. ເພາະສະນັ້ນ, ເນື້ອໃນເສັ້ນໃຍແມ່ນສິນຄ້າສໍາຄັນໃນການທົດສອບແຜ່ນແພ.

ການກໍານົດຫ້ອງທົດລອງໃນປະຈຸບັນຂອງເນື້ອຫາເສັ້ນໃຍສາມາດແບ່ງອອກເປັນວິທີທາງດ້ານຮ່າງກາຍແລະວິທີການສານເຄມີ. ວິທີການວັດແທກທີ່ມີເສັ້ນໃຍດ້ານການຜະລິດແບບເສັ້ນໃຍ - ລວມທັງສາມຂັ້ນຕອນ: ການວັດແທກຂອງພື້ນທີ່ຂອງເສັ້ນໃຍເສັ້ນໃຍ, ແລະການກໍານົດຈໍານວນເສັ້ນໃຍ. ວິທີການນີ້ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນໃຊ້ສໍາລັບການຮັບຮູ້ດ້ານສາຍຕາຜ່ານກ້ອງຈຸລະທັດ, ແລະມີຄຸນລັກສະນະຂອງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ໃຊ້ເວລາແລະແຮງງານສູງ. ສູ້ຊົນໃຫ້ເກີດຄວາມບົກຜ່ອງດ້ານວິທີການຊອກຄົ້ນຫາຄູ່ມື, ເຕັກໂນໂລຢີປອມ (AI) ເຕັກໂນໂລຢີຊອກຄົ້ນຫາແບບອັດຕະໂນມັດໄດ້ເກີດຂື້ນ.

ຫຼັກການພື້ນຖານຂອງການຊອກຄົ້ນຫາແບບອັດຕະໂນມັດ AI

(1) ໃຊ້ການຊອກຄົ້ນຫາເປົ້າຫມາຍເພື່ອກວດພົບພາກສ່ວນເສັ້ນໃຍໃນເຂດເປົ້າຫມາຍ

(2) ໃຊ້ສ່ວນປະກອບ semantic ເພື່ອຂະແຫນງການສ່ວນທີ່ເປັນເສັ້ນໃຍດຽວເພື່ອສ້າງແຜນທີ່ Mask

(3) ຄິດໄລ່ພື້ນທີ່ຂ້າມສ່ວນທີ່ອີງໃສ່ແຜນທີ່ MASK

(4) ຄິດໄລ່ເນື້ອທີ່ສະເລ່ຍຂອງສະເລ່ຍຂອງແຕ່ລະເສັ້ນໃຍຂອງແຕ່ລະເສັ້ນໃຍ

ຕົວຢ່າງທົດສອບ

ການຊອກຄົ້ນຫາຜະລິດຕະພັນປະກອບຂອງເສັ້ນໃຍຝ້າຍແລະເສັ້ນໃຍ cellulose ທີ່ຟື້ນຟູໃຫມ່ແມ່ນຕົວແທນປົກກະຕິຂອງການນໍາໃຊ້ວິທີການນີ້. ຜ້າຝ້າຍທີ່ປະສົມປະສານໄດ້ 10 ໃບແລະເສັ້ນໃຍ viscose ແລະຜ້າປະສົມຂອງຝ້າຍແລະແບບໂມດູນຖືກເລືອກເປັນຕົວຢ່າງທົດສອບ.

ວິທີການຊອກຄົ້ນຫາ

ວາງຕົວຢ່າງຂ້າມຂ້າມທີ່ກຽມໄວ້ເທິງເວທີຂອງຜູ້ທົດສອບອັດຕະໂນມັດ AI, ປັບຂະຫຍາຍທີ່ເຫມາະສົມ, ແລະເລີ່ມຕົ້ນປຸ່ມໂປແກຼມ.

ການວິເຄາະຜົນ

(1) ເລືອກພື້ນທີ່ທີ່ຈະແຈ້ງແລະຕໍ່ເນື່ອງໃນຮູບຂອງສ່ວນຕັດເສັ້ນໃຍເພື່ອແຕ້ມກອບຮູບສີ່ຫລ່ຽມ.

(2) ກໍານົດເສັ້ນໃຍທີ່ເລືອກໄວ້ໃນຂອບຮູບສີ່ຫລ່ຽມມຸມສາກທີ່ຈະເຂົ້າໄປໃນຮູບແບບ AI, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນຈັດປະເພດແຕ່ລະພາກສ່ວນຂ້າມເສັ້ນໄຍ.

(3) ຫຼັງຈາກການຈັດປະເພດເສັ້ນໃຍໂດຍລ່ວງຫນ້າຕາມຮູບຊົງຂອງສ່ວນຕັດເສັ້ນໃຍ, ເຕັກໂນໂລຢີການປຸງແຕ່ງຮູບພາບແມ່ນໃຊ້ເພື່ອສະກັດເອົາ contour ຂອງແຕ່ລະສ່ວນຂອງເສັ້ນໄຍ.

(4) ແຜນທີ່ເສັ້ນໃຍເສັ້ນໃຍໃຫ້ເປັນຮູບເດີມເພື່ອປະກອບເປັນຮູບພາບສຸດທ້າຍ.

(5) ຄິດໄລ່ເນື້ອໃນຂອງແຕ່ລະເສັ້ນໄຍ.

Cການຄາດຄະເນ

ສໍາລັບ 10 ຕົວຢ່າງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ຜົນຂອງການທົດສອບການທົດສອບແບບອັດຕະໂນມັດ AI ຈະຖືກປຽບທຽບກັບການທົດສອບຄູ່ມືແບບດັ້ງເດີມ. ຂໍ້ຜິດພາດຢ່າງແທ້ຈິງແມ່ນນ້ອຍ, ແລະຄວາມຜິດພາດສູງສຸດບໍ່ເກີນ 3%. ມັນປະຕິບັດຕາມມາດຕະຖານແລະມີອັດຕາການຮັບຮູ້ທີ່ສູງທີ່ສຸດ. ນອກຈາກນັ້ນ, ໃນແງ່ຂອງເວລາທົດສອບ, ໃນການທົດສອບຄູ່ມືແບບດັ້ງເດີມ, ມັນໃຊ້ເວລາ 50 ນາທີສໍາລັບການທົດສອບແບບອັດຕະໂນມັດ, ເຊິ່ງປັບປຸງປະສິດທິພາບຂອງການກວດສອບໂດຍຜ່ານການກວດສອບແລະປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການກວດສອບ.

ບົດຂຽນນີ້ສະກັດຈາກເຄື່ອງຈັກຜະລິດໂລຫະທີ່ສະຫມັກ