Namangan Institute of Engineering and Technology
nammti.uz
10.25.2023
Pg.497
ko'rsatkichlarini aniqlash va tahlil qilishda AI texnologiyalaridan foydalanish ko'rib chiqiladi. Unda
foydalanish mumkin bo'lgan turli xil AI usullari, shuningdek, sifatni nazorat qilishda AIning o'ziga
xos ilovalari muhokama qilinadi. Maqolada, shuningdek, to'qimachilik sifatini nazorat qilish uchun
sun'iy intellektdan foydalanishdagi qiyinchiliklar va imkoniyatlar ta'kidlangan.
Kalit so'zlar: sun'iy intellekt, to'qimachilik
sifatini nazorat qilish, sifat ko'rsatkichlari,
mashinani o'rganish, chuqur o'rganish, tasvirni qayta ishlash
Kirish.To
ʻ
qimachilik sanoati dunyodagi eng qadimgi va eng muhim tarmoqlardan biridir.
To'qimachilik materiallari kiyim-kechak va uy jihozlaridan tortib sanoat dasturlarigacha bo'lgan
keng turdagi mahsulotlarda qo'llaniladi. To'qimachilik materiallarining sifati ushbu
mahsulotlarning ishlashi va mustahkamligi uchun muhimdir.
An'anaviy to'qimachilik sifatini nazorat qilish usullari ko'pincha ko'p vaqt va mehnat talab
qiladi. Shuningdek, ular test natijalarini sharhlash uchun inson mutaxassislariga tayanadilar. Bu
xato va nomuvofiqliklarga olib kelishi mumkin. AI texnologiyalari to'qimachilik
sifatini nazorat
qilish samaradorligi va aniqligini oshirish uchun istiqbolli echimni taklif qiladi.
To'qimachilik sifatini nazorat qilish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan turli xil AI
texnologiyalari mavjud. Eng keng tarqalgan usullardan ba'zilari:
Mashinani o'rganish: Mashinani o'rganish algoritmlari naqshlarni
aniqlash va bashorat
qilishni o'rganish uchun to'qimachilik sifati ma'lumotlarining katta ma'lumotlar to'plamida
o'qitilishi mumkin. Misol uchun, mashina o'rganish algoritmlari tolalar tarkibi va to'quv tuzilishi
asosida matoning cho'zilish kuchini taxmin qilish uchun ishlatilishi mumkin.
Chuqur o'rganish: Chuqur o'rganish - bu ma'lumotlardan o'rganish uchun sun'iy neyron
tarmoqlardan foydalanadigan mashinani o'rganishning bir turi. Chuqur o'rganish
algoritmlari
an'anaviy mashinani o'rganish algoritmlari yordamida hal qilish qiyin yoki imkonsiz bo'lgan
murakkab muammolarni hal qilish uchun ishlatilishi mumkin. Misol uchun, chuqur o'rganish
algoritmlari tasvirlardan to'qimachilik nuqsonlarini tasniflash uchun ishlatilishi mumkin.
Tasvirni qayta ishlash: Tasvirni qayta ishlash usullari to'qimachilik
tasvirlaridan tolalar
yo'nalishi, iplar soni va mato to'quv tuzilishi kabi ma'lumotlarni olish uchun ishlatilishi mumkin.
Keyinchalik bu ma'lumotlar to'qimachilik materialining sifatini baholash uchun ishlatilishi
mumkin.
To'qimachilik sifatini nazorat qilishda AIning qo'llanilishi
AI texnologiyalari to'qimachilik sifatini nazorat qilishni yaxshilash
uchun turli usullarda
qo'llanilishi mumkin. Ba'zi maxsus ilovalarga quyidagilar kiradi:
Avtomatlashtirilgan nuqsonlarni aniqlash: sun'iy intellektga asoslangan tizimlar singan iplar,
teshiklar va dog'lar kabi to'qimachilik materiallaridagi nuqsonlarni avtomatik aniqlash uchun
ishlatilishi mumkin. Bu bozorga chiqadigan nuqsonli mahsulotlar
sonini kamaytirishga yordam
beradi.
Sifatni bashorat qilish: AI bilan ishlaydigan tizimlar ularning xususiyatlariga ko'ra
to'qimachilik materiallari sifatini bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin. Ushbu ma'lumotlar
ishlab chiqarish jarayonini optimallashtirish va mahsulotlarning sifat standartlariga mos kelishini
ta'minlash uchun ishlatilishi mumkin.
Jarayon monitoringi: AI-quvvatli tizimlar to'qimachilik ishlab chiqarish jarayonini kuzatish va
mumkin bo'lgan sifat muammolarini aniqlash uchun ishlatilishi mumkin. Bu birinchi navbatda
nuqsonlar paydo bo'lishining oldini olishga yordam beradi.
Qiyinchiliklar va imkoniyatlar
