TO'QIMACHILIK MATERIALLARINING SIFAT KO'RSATKICHLARINI ANIQLASH VA TAHLIL

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 

Download 15,56 Mb.