Τα τελευταία χρόνια, έχει παρατηρηθεί μια αύξηση της έρευνας που επικεντρώνεται στην ενσωμάτωση προηγμένων τεχνολογιών στις διαδικασίες επιθεώρησης της παραγωγής, ιδιαίτερα στην ανίχνευση ελαττωμάτων. Αυτό το συνοπτικό κείμενο εξετάζει τις βασικές εξελίξεις στον τομέα αυτό, συμπεριλαμβανομένων των συστημάτων επιθεώρησης που υποστηρίζονται από IoT και των εφαρμογών Blockchain στη βιομηχανία. Πολλές μελέτες έχουν εφαρμόσει με επιτυχία τεχνικές μηχανικής μάθησης, κυρίως χρησιμοποιώντας έναν τροποποιημένο αλγόριθμο YOLO-v3 για ανίχνευση ελαττωμάτων σε πραγματικό χρόνο σε επιφάνειες χάλυβα, επιτυγχάνοντας εντυπωσιακά ποσοστά ακρίβειας και ανάκλησης. Μια άλλη μελέτη που χρησιμοποίησε Συγκλινόμενα Νευρωνικά Δίκτυα (CNN) για την εξέταση θερμικά επεξεργασμένων ταινίων χάλυβα διευκόλυνε την αυτόματη αναγνώριση επιφανειακών ελαττωμάτων, ενώ ένα μοντέλο συνδυασμού CNN-SVM επέτρεψε την κατηγοριοποίηση ελαττωμάτων τυπωμένων κυκλωμάτων. Αυτές οι τεχνικές μηχανικής μάθησης έχουν σημαντικές επιπτώσεις για τη βελτίωση του ελέγχου ποιότητας μέσω της αναγνώρισης και διόρθωσης των ελαττωμάτων σε παραγόμενα αγαθά. Η υιοθέτηση συστημάτων IoT στην επιθεώρηση της παραγωγής αυξάνεται επίσης λόγω της ικανότητάς τους για παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο και συλλογή δεδομένων. Προτεινόμενα πλαίσια IoT έχουν δείξει βελτιώσεις στις επιδόσεις ανίχνευσης ελαττωμάτων και μειώσεις στο κόστος ελέγχου ποιότητας, ενσωματώνοντας τεχνολογίες όπως η καθολική υπολογιστική (edge computing) και οι υπηρεσίες cloud. Επιπλέον, η τεχνολογία Blockchain αξιοποιείται για την ενίσχυση της διαφάνειας της εφοδιαστικής αλυσίδας και της ακεραιότητας των δεδομένων, ειδικότερα σε έξυπνα βιομηχανικά περιβάλλοντα, όπου αποθηκεύει και μοιράζεται δεδομένα επιθεώρησης με ασφάλεια. Συνδυάζοντας αυτές τις τεχνολογίες, οι ερευνητές έχουν αρχίσει να εξερευνούν τις συνεργίες μεταξύ IoT και Blockchain για την περαιτέρω ενίσχυση των διαδικασιών παραγωγής. Έχει αναπτυχθεί μια μοναδική αρχιτεκτονική Blockchain για βιομηχανικές εφαρμογές IoT, αποσκοπώντας στη βελτιωμένη ιχνηλασιμότητα της εφοδιαστικής αλυσίδας και στις ποιοτικές επιθεωρήσεις, αντιμετωπίζοντας ταυτόχρονα ζητήματα ασφάλειας και αξιοπιστίας. Αναφορικά με την ενεργειακή απόδοση, πρόσφατες εξελίξεις highlight τις προκλήσεις που θέτει η απαίτηση πόρων από το blockchain, ειδικά στους μηχανισμούς συναίνεσης. Η υλοποίηση γενετικών αντιπαραθετικών δικτύων στη ροή βίντεο για το Ίντερνετ των Πολυμέσων (IoMT) και οι ελαφριές πρωτόκολλες συναίνεσης για κοινοτικά blockchain αναδεικνύουν τις προσπάθειες για την αναβάθμιση της απόδοσης και τη μείωση της κατανάλωσης πόρων. Επιπλέον, μελέτες που εξετάζουν την αποτελεσματικότητα μεθόδων βαθιάς εκμάθησης για την ανίχνευση τροποποίησης πολυμέσων και την ενσωμάτωσή τους σε αλγόριθμους βελτιστοποίησης σε περιβάλλοντα IoT καταδεικνύουν τη συνεχιζόμενη πρόοδο στην ενίσχυση της αξιοπιστίας και της αποτελεσματικότητας των συστημάτων. Αυτή η μελέτη παρουσιάζει μια πρωτοποριακή λύση IoT-Blockchain για την ανίχνευση ελαττωμάτων στις επενδυτικές χυτές, χρησιμοποιώντας ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης βασισμένο σε ResNet για ακριβή αναγνώριση ελαττωμάτων και διαστάσεων, μαζί με το Blockchain για ασφαλή αποθήκευση δεδομένων. Η ενοποίηση αυτών των τεχνολογιών ενισχύει την επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο, την ιχνηλασιμότητα και τη συμμόρφωση με τα πρότυπα ποιότητας σε διάφορους τομείς, συμπεριλαμβανομένων των αυτοκινήτων και των κατασκευών. Συλλογή και επεξεργασία δεδομένων Ένας IoT συσκευή εξοπλισμένη με μια κάμερα υψηλής ανάλυσης καταγράφει τις επενδυτικές χυτές, βελτιώνοντας την ευκρίνεια της εικόνας μέσω προκαταρκτικών διαδικασιών όπως η μείωση θορύβου και οι γεωμετρικές ρυθμίσεις.

Η εξαγωγή χαρακτηριστικών πραγματοποιείται από το μοντέλο ResNet, αναγνωρίζοντας ελαττώματα με βάση υφές, περιγράμματα και παραλλαγές χρώματος. Το σύστημα διακρίνει τις ελαττωματικές χυτές μέσω προσεκτικής κατηγοριοποίησης, βελτιώνοντας τις προσπάθειες ελέγχου ποιότητας. Τα δεδομένα αποθηκεύονται σε ένα Blockchain, εξασφαλίζοντας ότι παραμένουν αμετάβλητα και ιχνηλατήσιμα, ενώ επιτρέπουν απλοποιημένη αποθήκευση και πρόσβαση. Κάθε συναλλαγή επικυρώνεται μέσω μηχανισμών συναίνεσης, συμβάλλοντας στην ακεραιότητα των δεδομένων σε όλη τη διάρκεια ζωής της επιθεώρησης. Συσκευή επιθεώρησης και μοντέλο βαθιάς μάθησης Η συσκευή επιθεώρησης των επενδυτικών χυτών συνδυάζει ακριβή υλικά για αποτελεσματική ανίχνευση ελαττωμάτων και μέτρηση διαστάσεων. Η αρχιτεκτονική ResNet μειώνει τα ζητήματα που συνδέονται με τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα, χρησιμοποιώντας υπολειμματικά μπλοκ που διευκολύνουν τη ροή κλίσης, κάνοντάς το πιο εύκολο να εκπαιδεύσει κανείς μεγάλα μοντέλα. Η εκπαίδευση του μοντέλου ResNet περιλάμβανε τεχνικές όπως η βελτιστοποίηση Adam, η απόρριψη για μείωση υπερβολικής προσαρμογής και η αύξηση των δεδομένων για τη βελτίωση της ανθεκτικότητας του συνόλου δεδομένων. Το μοντέλο ελέγχθηκε διεξοδικά, επιτυγχάνοντας υψηλές αξιολογήσεις F1 και βαθμολογίες χρηστικότητας του συστήματος, ενώ επέδειξε εντυπωσιακή ακρίβεια στην αναγνώριση ελαττωμάτων και στη μέτρηση διαστάσεων. Ενοποίηση Blockchain και συνολική απόδοση Οι έξυπνοι συμβάσεις αυτοματοποιούν τη διαφάνεια και την ασφάλεια εντός του συστήματος, επικυρώνοντας και καταγράφοντας δεδομένα ελαττωμάτων στο Blockchain σε πραγματικό χρόνο. Μια αξιολόγηση απόδοσης αποκάλυψε σημαντικές βελτιώσεις σε βαθμολογίες F1 και άλλα μέτρα σε σύγκριση με τις συμβατικές μεθόδους, επισημαίνοντας την αποτελεσματικότητα της ενοποίησης IoT-Blockchain. Τα αποτελέσματα της επεξεργασίας σε πραγματικό χρόνο έδειξαν ότι το σύστημα μπορούσε να αναλύσει τις χυτές σε μόλις 2. 3 δευτερόλεπτα, υποδεικνύοντας υψηλή ροή κατάλληλη για μαζική παραγωγή. Επιπλέον, η υπολογιστική απόδοση ενισχύθηκε μέσω της εφαρμογής καθολικής υπολογιστικής, ενώ οι δυνατότητες διαχείρισης δεδομένων του Blockchain εξασφάλισαν ασφαλή και αμετάβλητα αρχεία της διαδικασίας επιθεώρησης. Ενώ το σύστημα IoT-Blockchain παρουσιάζει σημαντικά πλεονεκτήματα, προκλήσεις σχετικά με την κλιμάκωση, τα κανονιστικά πλαίσια, την ενεργειακή αποδοτικότητα και την ομαλή ενσωμάτωσή του με υπάρχοντα συστήματα παραμένουν. Οι μελλοντικές βελτιώσεις θα εστιάσουν στη βελτιστοποίηση της κατανάλωσης ενέργειας, στη βελτίωση της κλιμάκωσης σε περιβάλλοντα υψηλής παραγωγής και στη διασφάλιση ισχυρής ασφάλειας δεδομένων σε διάφορες βιομηχανίες. Συμπερασματικά, η ενσωμάτωση των τεχνολογιών IoT και Blockchain σηματοδοτεί μια μετασχηματιστική εξέλιξη στην επιθεώρηση παραγωγής, ενισχύοντας την ανίχνευση ελαττωμάτων και την ποιοτική διασφάλιση. Βελτιώνοντας τη λειτουργική διαφάνεια και την αποτελεσματικότητα της διαδικασίας, ανοίγει το δρόμο για προόδους που ευθυγραμμίζονται με τις αρχές της Βιομηχανίας 4. 0, υπογραμμίζοντας τη σημασία ασφαλών, ευφυών και βιώσιμων λύσεων παραγωγής.