নিরবচ্ছিন্ন মান: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সহ চলমান কনভেয়ারে সেলাইয়ের লাইন শ্রেণীবদ্ধকরণ

পোশাক ও টেক্সটাইল উৎপাদনের জগতে, সuture হল গুণগত মানের ভিত্তি। একটি নিখুঁতভাবে সেলাই করা সেম টেকসই, আরামদায়ক এবং দৃষ্টিনন্দন পোশাক নিশ্চিত করে। তবুও, কনভেয়ার বেল্টের উপর দ্রুত চলমান হাজার হাজার কাপড়ের টুকরোর মধ্যে সেমের ধ্রুব্যতা ও অখণ্ডতা পরীক্ষা করা সবসময় একটি বাধা ছিল, যা মানুষের চোখের গতি ও ধ্রুব্যতার উপর নির্ভর করে।

আজ, এই চ্যালেঞ্জটি সমাধান করা হচ্ছে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা চালিত উন্নত মেশিন ভিশন সিস্টেম দ্বারা। এই সিস্টেমগুলি শুধু লাফানো সেলাই বা কুঁচকে যাওয়ার মতো ত্রুটিগুলি চিহ্নিত করেই ক্ষান্ত হয় না, বরং শ্রেণীবদ্ধ করুন সত্যিকার অর্থে সেমের গুণমান এবং ধরন নির্ধারণ করতে পারে, চূড়ান্ত গুণগত নিয়ন্ত্রণ প্রক্রিয়ায় অভূতপূর্ব গতি ও নির্ভুলতা এনে দেয়।

এক. কেন সেম পরীক্ষা একটি বড় চ্যালেঞ্জ

পারম্পারিক স্বয়ংক্রিয়করণকে চ্যালেঞ্জ করা তিনটি মূল কারণের কারণে সেলাইয়ের সিম পরীক্ষা করা মৌলিকভাবে কঠিন:

১. মোশন ব্লার: পোশাকটি একটি চলমান কনভেয়ারের উপরে থাকে। একটি সূক্ষ্ম, উচ্চ-বিপরীত উপাদান যেমন সিমের স্পষ্ট ও স্পষ্ট ছবি তোলার জন্য গতিকে স্থির করার জন্য বিশেষ হার্ডওয়্যারের প্রয়োজন হয়।

২. কাপড়ের বৈচিত্র্য: কাপড়ের পৃষ্ঠগুলি প্রায়শই টেক্সচারযুক্ত, প্রসারিত, নকশাযুক্ত বা প্রতিফলিত হয়। আলোর সঙ্গে এই পার্থক্যগুলি হস্তক্ষেপ করতে পারে, যা একটি স্বাভাবিক ভাঁজ বা নকশা থেকে একটি প্রকৃত ত্রুটি আলাদা করা কঠিন করে তোলে।

৩. ত্রুটির সূক্ষ্মতা: একটি অনুপস্থিত সেলাই , একটি সুতো ভাঙা, বা ভাঁজ (যেখানে কাপড় জমা হয়), প্রায়শই সূক্ষ্ম এবং টপোলজিকাল (উচ্চতা বা আকৃতির পরিবর্তন), যা দৃশ্যমান করার জন্য বিশেষ আলোকসজ্জার প্রয়োজন।

দুই. ভিশন সিস্টেমের নকশা: স্থগিত করুন, আলো ফেলুন এবং শিখুন

চলমান লাইনে একটি সিমের নিরাকরণ এবং শ্রেণীবিভাগ নির্ভরযোগ্যভাবে করতে হলে, মেশিন ভিশন সিস্টেমকে তিনটি একইসাথে ঘটিত নির্ভুল ধাপ সম্পাদন করতে হবে:

1. স্ট্রোব আলোকসজ্জা ব্যবহার করে গতি থামানো (স্থগিত করা)

যেহেতু কনভেয়ার দ্রুত চলছে, তাই সিস্টেম দীর্ঘ-এক্সপোজার ছবির উপর নির্ভর করতে পারে না। পরিবর্তে, এটি ব্যবহার করে স্ট্রোব আলোকসজ্জা —একটি দ্রুত, উচ্চ-তীব্রতার আলোর ঝলক যা ক্যামেরার শাটারের সাথে সম্পূর্ণরূপে সমন্বিত। আলোর এই ঝলক এতটাই স্বল্প স্থায়ী (প্রায়শই মাইক্রোসেকেন্ড দীর্ঘ) যে এটি কার্যত সিমের গতি স্থগিত করে ফলে কোনও গতির ঝাপসা ছাড়াই একটি স্পষ্ট ছবি পাওয়া যায়।

2. শ্রেণীবিভাগের জন্য বিশেষ আলোকসজ্জা (আলো)

সিম পরীক্ষা উজ্জ্বলতার চেয়ে বরং কনট্রাস্ট এবং টেক্সচারের উপর বেশি নির্ভর করে। সিমের টপোগ্রাফি তুলে ধরতে সিস্টেম নির্দিষ্ট আলোকীকরণ কৌশল ব্যবহার করে:

(1). নিম্ন-কোণের আলোকীকরণ (ডার্ক ফিল্ড): কাপড়ের পৃষ্ঠের উপর খুবই কম কোণে আলো ফেলা হয়। একটি মসৃণ, ত্রুটিহীন পৃষ্ঠে, আলো ক্যামেরা থেকে দূরে ছিটকে যায়। তবে, একটি ভালো সিমের সামান্য উঁচু রিজ, সূতার ভাঙন বা পাক খাওয়ার অনিয়মিততা বিক্ষিপ্ত আলোকে প্রতিফলিত করবে, যার ফলে ত্রুটিটি গাঢ় পটভূমির বিরুদ্ধে উজ্জ্বল, উচ্চ-কনট্রাস্ট বৈশিষ্ট্য হিসাবে দেখা যাবে।

(2). বিক্ষিপ্ত গম্বুজ আলোকীকরণ: এটি সিমের ধরন (যেমন, ফ্ল্যাট ফেল, ফরাসি সিম বা সাধারণ ওভারলক) শ্রেণীবদ্ধ করতে ব্যবহৃত হয়। সব দিক থেকে নরম, সমতল আলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে সিমের সামগ্রিক গঠনের বৈশিষ্ট্যযুক্ত প্রশস্ত, সুসংজ্ঞায়িত প্রান্ত এবং ছায়া দেখতে সাহায্য করে, যা সঠিক শনাক্তকরণে সহায়তা করে।

3. তাৎক্ষণিক সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (দ্য লার্ন)

ক্যামেরা ছবিটি ধারণ করে, এবং ইমেজ প্রসেসিং সফটওয়্যার, প্রায়শই কাজে লাগায় ডিপ লার্নিং (DL) মডেলগুলি, নিয়ন্ত্রণ গ্রহণ করে।

(1). শ্রেণীবিভাগ: হাজার হাজার উদাহরণে প্রশিক্ষিত DL মডেলটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সেমের ধরন চিহ্নিত করে (যেমন, "এটি একটি ফ্রেঞ্চ সিম") এবং সঠিক পরিদর্শন প্যারামিটার প্রয়োগ করে।

(2). ত্রুটি সনাক্তকরণ: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা যেকোনো অসামঞ্জস্যতা চিহ্নিত করে (সুতো ছিঁড়ে গেলে উজ্জ্বল দাগ বা কুঁচকানোর কারণে গাঢ় ছায়া) এবং তা গ্রহণযোগ্য সহনশীলতা সীমার সঙ্গে তুলনা করে, নিম্নলিখিত ত্রুটিগুলি চিহ্নিত করে:

ছাড়া হয়ে যাওয়া সেলাই: সেলাইয়ের প্যাটার্নে ফাঁক।

কুঁচকানো: তরঙ্গায়িত, অসম ভাবে কাপড় জমা হওয়া।

রোপিং: অসঠিকভাবে টান দেওয়া সেলাই যা সিম মোড়ানোর কারণ হয়।

ফলাফল হল একটি নির্ভরযোগ্য, নিরপেক্ষ গুণগত মূল্যায়ন যা এক সেকেন্ডের একটি অংশে সম্পন্ন হয়, যা ত্রুটিপূর্ণ আইটেমগুলি তৎক্ষণাৎ বাতিল করা বা শ্রেণীবদ্ধ করার অনুমতি দেয়।

তিন. ভবিষ্যতের সূতা

চলমান কনভেয়ারে স্বয়ংক্রিয় সেম পরিদর্শন এখন বাস্তবতা। এই প্রযুক্তি প্রত্যাহারের হার কমিয়ে আনছে, পণ্যের মান উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করছে এবং হাতে করা পরিদর্শনের সঙ্গে যুক্ত শ্রম খরচ কমাচ্ছে। উৎপাদকদের জন্য, এটি নিশ্চিত করে যে লাইন থেকে বের হওয়া প্রতিটি আইটেম বাজারের দ্বারা চাওয়া নির্ভুল মানের সাথে মিল রাখে।

আপনার উৎপাদন লাইনে নিখুঁততা বুনতে প্রস্তুত?

জানুন কীভাবে বাস্তব সময়ে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-চালিত সেম শ্রেণীবিভাগ বোতলের গর্ত দূর করতে পারে এবং আপনার টেক্সটাইলগুলির অখণ্ডতা নিশ্চিত করতে পারে।