title: TO'QIMACHILIK MATERIALLARINING SIFAT KO'RSATKICHLARINI ANIQLASH VA TAHLIL
text: 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