Viime vuosina on nähty tutkimuksen kiihtymistä, joka keskittyy edistyneiden teknologioiden integroimiseen valmistuksen tarkastusprosesseihin, erityisesti viallisten havainnassa. Tämä yhteenveto tarkastelee alan keskeisiä kehityksiä, mukaan lukien IoT- mahdollistettuja tarkastusjärjestelmiä ja lohkoketju sovelluksia valmistuksessa. Useissa tutkimuksissa on onnistuneesti toteutettu koneoppimistekniikoita, erityisesti muokattua YOLO-v3-algoritmia käyttämällä terästeollisuuden nauhojen reaaliaikaiseen viallisten havaintaan, saavuttaen vaikuttavia tarkkuus- ja kattavuusasteita. Toinen tutkimus käytti konvoluutiohermoverkkoja (CNN) kuumavalssattujen terästankojen pintavikojen automaattiseen tunnistukseen, kun taas CNN-SVM-yhdistelmämalli mahdollisti painetun piirilevyn vikojen luokittelun. Nämä koneoppimistekniikat ovat merkittäviä laadunvalvonnan parantamiseksi tunnistamalla ja korjaamalla valmistettujen tuotteiden vikoja. IoT-järjestelmien käyttöönotto valmistuksen tarkastuksessa kasvaa myös sen kyvyn vuoksi reaaliaikaiseen valvontaan ja tietojen keruuseen. Ehdotetuissa IoT-rakenteissa on havaittu parannuksia viallisten havaintojen määrässä ja laadunvalvontakustannuksissa, ja ne yhdistävät teknologioita kuten reunalaskenta ja pilvipalvelut. Lisäksi lohkoketjuteknologiaa hyödynnetään toimitusketjun läpinäkyvyyden ja tietojen eheyden parantamiseksi, erityisesti älykkään valmistuksen konteksteissa, joissa se tallentaa ja jakaa tarkastusdataa turvallisesti. Näiden teknologioiden yhdistämisessä tutkijat ovat alkaneet tutkia IoT:n ja lohkoketjun synergioita valmistusprosessien edelleen parantamiseksi. Teollisiin IoT-sovelluksiin on kehitetty ainutlaatuinen lohkoketjurakennus, joka pyrkii parantamaan toimitusketjun jäljitettävyyttä ja laatuinspektioita samalla kun se käsittelee turvallisuus- ja luotettavuuskysymyksiä. Energiatehokkuuden osalta viimeaikaiset edistysaskeleet korostavat lohkoketjun resurssivaatimusten, erityisesti konsensusmekanismien, aiheuttamia haasteita. Generatiivisten vihollisten verkkojen käyttö videostriimauksessa monimedia asioiden internetissä (IoMT) ja keveät konsensusprotokollat konsortiolohkoketjuissa osoittavat ponnisteluja suorituskyvyn parantamiseksi ja resurssikulutuksen vähentämiseksi. Lisäksi tutkimukset, jotka tarkastelevat syvällisten oppimismetodien tehokkuutta monimedia manipuloinnin havaitsemisessa ja optimointialgoritmien integroimisessa IoT-ympäristöihin, viittaavat jatkuvaan kehitykseen järjestelmän luotettavuuden ja tehokkuuden parantamisessa. Tämä tutkimus esittelee uraauurtavan IoT-lohkoketjuratkaisun investointivaluuden vikojen havaitsemiseksi, hyödyntäen ResNet-pohjaista syvällisen oppimisen mallia tarkan vian tunnistamisen ja mitoituksen avulla, ja lohkoketjua turvalliseen tietojen tallentamiseen. Näiden teknologioiden yhdistäminen edistää reaaliaikaista käsittelyä, jäljitettävyyttä ja laatustandardien noudattamista eri sektoreilla, mukaan lukien auto- ja rakennusteollisuus. Tietojen keruu ja käsittely IoT-laite, joka on varustettu korkearesoluutioisella kameralla, kaappaa investointivaluja, parantaen kuvien selkeyttä esikäsittelyvaiheilla, kuten melun vähentämisellä ja geometristen säätöjen avulla.

Ominaisuuksien poiminta suoritetaan ResNet-mallin avulla, joka tunnistaa viat tekstuurikuvioiden, ääriviivojen ja värierojen perusteella. Järjestelmä erottelee vialliset valuut huolellisen luokituksen avulla, parantaen laadunvalvontatoimia. Tiedot tallennetaan lohkoketjuun, mikä varmistaa niiden muuttumattomuuden ja jäljitettävyyden samalla kun se mahdollistaa sujuvan tallennuksen ja pääsyn. Jokainen transaktio validoidaan konsensusmekanismien kautta, mikä myötävaikuttaa tietojen eheyteen koko tarkastusprosessin ajan. Tarkastuslaite ja syvällisen oppimisen malli Investointivalujen tarkastuslaite yhdistää tarkkuuskomponentit tehokkaaseen viallisten havaitsemiseen ja mitoitukseen. ResNet-arkkitehtuuri lievittää syvien hermoverkkojen kokonaisongelmia hyödyntämällä jäännöslohkot, jotka helpottavat gradienttivirtaa, joten laajojen mallien kouluttaminen on helpompaa. ResNet-mallin kouluttamisessa käytettiin tekniikoita, kuten Adam-optimointia, dropoutia ylivirheiden välttämiseksi ja datan augmentaatiota, jotta datan robustiutta voitaisiin parantaa. Mallia testattiin perusteellisesti, ja se saavutti korkeita F1-pisteitä ja järjestelmän käytettävyysarvoja, samalla kun se osoitti vaikuttavaa tarkkuutta vikoja tunnistettaessa ja mittojen mittaamisessa. Lohkoketjun integrointi ja kokonaisvaltainen suorituskyky Älykkäät sopimukset automatisoivat läpinäkyvyyden ja turvallisuuden järjestelmässä, validoimalla ja tallentamalla vialliset tiedot lohkoketjuun reaaliajassa. Suorituskyvyn arviointi paljasti merkittäviä parannuksia F1-pisteissä ja muissa mittareissa verrattuna perinteisiin menetelmiin, mikä korostaa IoT-lohkoketjun integraation tehokkuutta. Reaaliaikaisen käsittelyn tulokset osoittivat, että järjestelmä pystyi analysoimaan valuja vain 2, 3 sekunnissa, mikä viittaa korkeaan läpimenoaikaan, joka soveltuu suurteolliseen valmistukseen. Lisäksi laskentatehokkuutta parannettiin reunalaskennan käyttöönotolla, kun taas lohkoketjun tietojenkäsittelykyvyt varmistivat tarkastusprosessin turvalliset ja muuttumattomat tiedot. Vaikka IoT-lohkoketjujärjestelmällä on huomattavia etuja, haasteet, jotka liittyvät skaalautuvuuteen, sääntelykonksteihin, energiatehokkuuteen sekä saumattomaan integrointiin olemassa oleviin järjestelmiin, jatkuvat. Tulevat parannukset keskittyvät energian käytön optimointiin, skaalautuvuuden parantamiseen suurten volyymien ympäristöissä ja vahvan tietoturvan varmistamiseen erilaisilla aloilla. Lopuksi IoT- ja lohkoketjuteknologioiden integrointi merkitsee mullistavaa kehitystä valmistustarkastuksessa, parantaen vian havaintoa ja laadunvarmennusta. Parantamalla toiminnan läpinäkyvyyttä ja prosessin tehokkuutta se avaa tietä innovaatioille, jotka ovat linjassa Teollisuus 4. 0 -periaatteiden kanssa, korostaen turvallisten, älykkäiden ja kestävien valmistusratkaisujen tärkeyttä.