শেষ কয়েক বছরে, উৎপাদন পরিদর্শন প্রক্রিয়ায় উন্নত প্রযুক্তি একত্রিত করার উপর গবেষণার এক প্রবাহ দেখা দিয়েছে, বিশেষ করে ত্রুটি সনাক্তকরণে। এই সারসংক্ষেপটি এই এলাকায় মূল উন্নয়নগুলি বিশ্লেষণ করছে, যার মধ্যে IoT সক্ষম পরিদর্শন সিস্টেম এবং উৎপাদনের মধ্যে ব্লকচেইন অ্যাপ্লিকেশন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। একাধিক গবেষণায় সফলভাবে মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি ব্যবহার করা হয়েছে, বিশেষ করে স্টিলের স্ট্রিপের পৃষ্ঠে সময়মত ত্রুটি সনাক্তকরণের জন্য পরিবর্তিত YOLO-v3 অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, যা চমৎকার সঠিকতা এবং পুনঃমিলন হার অর্জন করেছে। অপর একটি গবেষণায় কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) ব্যবহার করে গরম-ঘূর্ণিত স্টিল স্ট্রিপগুলিকে পরীক্ষা করে পৃষ্ঠের ত্রুটির স্বয়ংক্রিয় সনাক্তকরণে সহায়তা করা হয়েছে, যখন একটি CNN-SVM সম্মিলিত মডেল মুদ্রিত সার্কিট বোর্ডের ত্রুটির শ্রেণীবিভাগকে সক্ষম করেছে। এই মেশিন লার্নিং প্রযুক্তিগুলি উৎপাদিত পণ্যের ত্রুটিগুলি চিহ্নিত ও সংশোধন করে গুণমান নিয়ন্ত্রণকে উন্নত করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব ফেলেছে। উৎপাদন পরিদর্শনের মধ্যে IoT সিস্টেমের গ্রহণযোগ্যতা বাড়ছে কারণ এটি সময়মত পর্যবেক্ষণ এবং তথ্য সংগ্রহের ক্ষমতা প্রদান করে। প্রস্তাবিত IoT কাঠামোগুলি ত্রুটি সনাক্তকরণের হার বৃদ্ধি এবং গুণমান নিয়ন্ত্রণের খরচ হ্রাসের ক্ষেত্রে উন্নতি দেখিয়েছে, এজ কম্পিউটিং এবং ক্লাউড পরিষেবাগুলির মতো প্রযুক্তিগুলি অন্তর্ভুক্ত করে। তাছাড়া, ব্লকচেইন প্রযুক্তি সরবরাহ শৃঙ্খলার স্বচ্ছতা এবং তথ্যের অখণ্ডতা উন্নত করার জন্য ব্যবহার করা হচ্ছে, বিশেষ করে স্মার্ট উৎপাদন প্রেক্ষাপটে, যেখানে এটি পরিদর্শন তথ্য নিরাপদে সংরক্ষণ এবং শেয়ার করে। এই প্রযুক্তিগুলিকে একত্রিত করে, গবেষকরা উৎপাদন প্রক্রিয়াগুলি আরও উন্নত করতে IoT এবং ব্লকচেইনের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক অন্বেষণ করতে শুরু করেছেন। শিল্প IoT অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি অনন্য ব্লকচেইন স্থাপত্য তৈরি করা হয়েছে, যার লক্ষ্য হচ্ছে উন্নত সরবরাহ চেইন ট্রেসেবিলিটি এবং গুণমান পরিদর্শন, যখন সুরক্ষা এবং নির্ভরযোগ্যতার বিষয়গুলি মোকাবেলা করছে। শক্তির দক্ষতার দিক থেকে, সাম্প্রতিক সাফল্যগুলি ব্লকচেইনের সম্পদ চাহিদাকে উঁচু করে, বিশেষ করে সম্মতিতে। ভিডিও স্ট্রিমিংয়ের জন্য জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্কের বাস্তবায়ন এবং কনসোর্টিয়াম ব্লকচেইনের জন্য সহজ সাধারণ প্রোটোকলগুলির প্রচেষ্টা কার্যক্ষমতা উন্নত ও সম্পদ ব্যবহারের হ্রাস প্রদর্শন করে। এছাড়া, মাল্টিমিডিয়া манিপুলেশন সনাক্তকরণের জন্য গভীর শিক্ষণ পদ্ধতির কার্যকারিতা পরীক্ষা করে এবং IoT পরিবেশে অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদমকে একত্রিত করে গবেষণাগুলি সিস্টেমের নির্ভরযোগ্যতা এবং কার্যকারিতা বাড়ানোর দিকে ক্রমাগত অগ্রগতি নির্দেশ করে। এই গবেষণায় বিনিয়োগ ঢালাইয়ের ত্রুটি সনাক্তকরণের জন্য একটি groundbreaking IoT-ব্লকচেইন সমাধান উপস্থাপন করা হয়েছে, যা সঠিক ত্রুটি সনাক্তকরণ এবং মাত্রাগত পরিমাপের জন্য একটি ResNet-ভিত্তিক গভীর শিক্ষণ মডেল ব্যবহার করে, ব্লকচেইনের সাথে নিরাপদ তথ্য সংরক্ষণের জন্য। এই প্রযুক্তিগুলির একত্রিকরণ সময়মত প্রক্রিয়াকরণের, ট্রেসেবিলিটি এবং গুণমান মানগুলির সাথে সম্মতি বৃদ্ধিতে সহায়তা করে, যা স্বয়ংক্রিয় এবং নির্মাণ শিল্পের মতো বিভিন্ন ক্ষেত্রকে অন্তর্ভুক্ত করে। তথ্য সংগ্রহ এবং প্রসেসিং একটি উচ্চ-রেজোলিউশনের ক্যামেরা দিয়ে সজ্জিত একটি IoT ডিভাইস বিনিয়োগ ঢালাগুলি ক্যাপচার করে, প্রি-প্রসেসিং ধাপগুলির মাধ্যমে চিত্রের স্পষ্টতা বাড়ায় যেমন শব্দ হ্রাস এবং জ্যামিতিক সামঞ্জস্য। বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন রেসনেট মডেলের দ্বারা সম্পন্ন হয়, টেক্সচার প্যাটার্ন, কনট্যুর, এবং রঙের পরিবর্তনের উপর ভিত্তি করে ত্রুটির সনাক্তকরণ করে। সিস্টেমটি ত্রুটিপূর্ণ ঢালাগুলিকে নির্ভুল শ্রেণীবিভাগের মাধ্যমে পৃথক করে, গুণমান নিয়ন্ত্রণের প্রচেষ্টাগুলি উন্নত করে। তথ্য একটি ব্লকচেইনে সংরক্ষিত হয়, এটি অপরিবর্তনীয় এবং ট্রেসযোগ্য রাখতে নিশ্চিত করে, তবে সহজ স্টোরেজ এবং অ্যাক্সেসের অনুমতি দেয়। প্রতিটি লেনদেন সম্মতি ব্যবস্থার মাধ্যমে বৈধকৃত হয়, পরিদর্শনের জীবনচক্র জুড়ে তথ্যের অখণ্ডতা নিশ্চিত করতে। পরিদর্শন ডিভাইস এবং গভীর শিক্ষণ মডেল বিনিয়োগ ঢালাগুলি পরিদর্শনের জন্য ডিভাইসটি কার্যকর ত্রুটি সনাক্তকরণ এবং মাত্রাগত পরিমাপের জন্য সঠিক হার্ডওয়্যার উপাদানগুলি একত্রিত করে। রেসনেট স্থাপত্যটি গহির নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির অন্তর্নিহিত সমস্যাগুলি দূর করে, যার ফলে গ্রেডিয়েন্ট প্রবাহকে সহায়তা করে, বৃহৎ মডেলগুলি প্রশিক্ষণ দেওয়াকে সহজতর করে। রেসনেট মডেলটি প্রশিক্ষণের জন্য অ্যাডাম অপটিমাইজেশন, ওভারফিটিং উপশমের জন্য ড্রপআউট, এবং তথ্য সেটের দৃঢ়তা বাড়ানোর জন্য ডেটা অগমেন্টেশনের মতো কৌশলগুলি ব্যবহার করা হয়েছে। এই মডেলটি কঠোরভাবে পরীক্ষিত হয়েছে, যা উচ্চ F1-স্কোর এবং সিস্টেমের ব্যবহারযোগ্যতার স্কোর অর্জন করেছে, ত্রুটি সনাক্তকরণ এবং মাত্রা পরিমাপের ক্ষেত্রে চমৎকার সঠিকতা প্রদর্শন করেছে। ব্লকচেইন ইন্টিগ্রেশন এবং সামগ্রিক কার্যকারিতা স্মার্ট চুক্তিগুলি সিস্টেমের মধ্যে স্বচ্ছতা এবং নিরাপত্তা স্বয়ংক্রিয়ভাবে নিয়ন্ত্রণ করে, সময়মত ব্লকচেইনে ত্রুটি তথ্য যাচাইকরণ এবং রেকর্ড করে। একটি কার্যক্ষমতার মূল্যায়ণ প্রকাশ করেছে যে ঐতিহ্যগত পদ্ধতির তুলনায় F1-স্কোর এবং অন্যান্য পরিমাপের মধ্যে উল্লেখযোগ্য উন্নতি হয়েছে, IoT-ব্লকচেইন সংমিশ্রণের কার্যকারিতা দ্বারা। সাময়িক প্রক্রিয়াকরণের ফলাফলগুলো দেখিয়েছে যে সিস্টেমটি মাত্র 2. 3 সেকেন্ডে ঢালাগুলি বিশ্লেষণ করতে সক্ষম, যা বৃহৎ উৎপাদনের জন্য উপযুক্ত উচ্চ আউটপুট নির্দেশ করে। তাছাড়া, এজ কম্পিউটিংয়ের বাস্তবায়নের মাধ্যমে গণনাগত দক্ষতা বাড়ানো হয়, যখন ব্লকচেইনের তথ্য পরিচালনার ক্ষমতা নিশ্চিত করে পরিদর্শন প্রক্রিয়ার নিরাপদ এবং অপরিবর্তনীয় রেকর্ড। যেখানে IoT-ব্লকচেইন সিস্টেম উল্লেখযোগ্য সুবিধা প্রদর্শন করে, সেখানে স্কেলেবিলিটি, নিয়ন্ত্রক প্রেক্ষাপট, শক্তির দক্ষতা, এবং বিদ্যমান সিস্টেমগুলির সাথে নির্বিঘ্ন সংহতির বিষয়ে চ্যালেঞ্জগুলি বিদ্যমান। ভবিষ্যতের উন্নতিগুলি উচ্চ-পরিমাণের পরিবেশে শক্তি ব্যবহারের অপ্টিমাইজেশন, স্কেলেবিলিটি উন্নত করা, এবং বিভিন্ন শিল্পের মধ্যে শক্তিশালী তথ্য নিরাপত্তা নিশ্চিত করার দিকে মনোনিবেশ করবে। সর্বশেষে, IoT এবং ব্লকচেইন প্রযুক্তির সংমিশ্রণ উৎপাদন পরিদর্শনের ক্ষেত্রে একটি মৌলিক উন্নয়ন নির্দেশ করে, যা ত্রুটি সনাক্তকরণ এবং গুণমান নিশ্চয়তা বৃদ্ধি করে। এটি কার্যক্রমের স্বচ্ছতা এবং প্রক্রিয়ার দক্ষতা বাড়ানোর মাধ্যমে অগ্রগতির পথ প্রশস্ত করে, যা শিল্প 4. 0 এর নীতিগুলির সাথে সঙ্গতিপূর্ণ, নিরাপদ, বুদ্ধিমান এবং টেকসই উৎপাদন সমাধানের গুরুত্বকে তুলে ধরে।