अलीकडच्या वर्षांत, उत्पादन तपासणी प्रक्रियेमध्ये विशेषतः दोष शोधण्यासाठी प्रगत तंत्रज्ञानाचा समावेश करण्यावर संशोधनामध्ये वाढ झाली आहे. या संक्षिप्त आवलोकनात या क्षेत्रातील महत्त्वाच्या प्रगतींचा विचार केला आहे, ज्यात IoT-सक्षम तपासणी प्रणाली आणि उत्पादनांमधील ब्लॉकचेन अनुप्रयोगांचा समावेश आहे. काही अभ्यासांनी यशस्वीपणे यंत्रणा शिक्षण तंत्रांना लागू केले आहे, विशेषतः स्टील पट्टीच्या पृष्ठभागावर वास्तविक समयाचे दोष शोधण्यासाठी सुधारित YOLO-v3 अल्गोरिदमचा वापर करून, जो प्रभावशाली अचूकता आणि पुनःसंचय दर साध्य करतो. आणखी एका अध्ययनाने तपासले गेले की कन्फोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स (CNN) गरम केलेल्या स्टील पट्ट्या चाचणीसाठी वापरली आणि त्यातून पृष्ठभागावर दोषांची स्वयंचलित ओळख करण्यास मदत झाली, तर CNN-SVM मिसळलेली मॉडेल प्रिंटेड सर्किट बोर्डाच्या दोषांची वर्गीकरण करण्यात सक्षम झाली. हे यंत्रणा शिक्षण तंत्र गुणवत्ता नियंत्रण सुधारण्यात महत्त्वाची भूमिका बजावतात, उत्पादन केलेल्या वस्तूंमध्ये दोष ओळखून आणि ते सुधारून. उत्पादन तपासणीमध्ये IoT प्रणालींचा स्वीकार वाढतोय कारण तो वास्तविक समयाच्या मॉनिटरिंग आणि डेटा संकलनाची क्षमता देतो. प्रस्तावित IoT फ्रेमवर्क्स दोष शोधण्याच्या दरामध्ये सुधारणा दर्शवतात आणि गुणवत्ता नियंत्रण खर्च कमी करतात, ज्या तंत्रज्ञानांचा समावेश आहे एज कॉम्प्युटिंग आणि क्लाऊड सेवांमध्ये. याव्यतिरिक्त, ब्लॉकचेन तंत्रज्ञान सप्लाय चेन पारदर्शकता आणि डेटाची अखंडता सुधारण्यासाठी वापरले जात आहे, विशेषतः智能 उत्पादन संदर्भात, जिथे ते तपासणी डेटा सुरक्षितपणे संग्रहित आणि सामायिक करते. या तंत्रज्ञानांच्या संयोगाने, संशोधक IoT आणि ब्लॉकचेन यांच्यातील सहयोगांचा अभ्यास करायला लागले आहेत, जेणेकरून उत्पादन प्रक्रियेला आणखी सुधारिता येईल. औद्योगिक IoT अनुप्रयोगांसाठी एक अनोखी ब्लॉकचेन आर्किटेक्चर विकसित केली गेली आहे, जी सप्लाय चेनच्या ओळखसूची आणि गुणवत्ता तपासण्यासाठी सुधारित उद्दिष्ट ठरवते, तसेच सुरक्षा आणि विश्वासार्हतेच्या चिंतांना सामोरे जाते. ऊर्जेच्या कार्यक्षमता संदर्भात, अलीकडच्या प्रगतींनी ब्लॉकचेनच्या संसाधनांच्या मागण्यांनी उद्भवलेल्या आव्हानांचा उल्लेख केला, विशेषतः सहमती यांत्रिकांमध्ये. इंटरनेट ऑफ मल्टीमीडिया थिंग्ज (IoMT) दरम्यान व्हिडिओ प्रवाहात जनरेटिव्ह अड्व्हर्सेरियल नेटवर्क्सचा वापर करणे आणि कंसोर्शियम ब्लॉकचेनसाठी हलक्या सहमती प्रोटोकॉलचा उपयोग कार्यप्रदर्शन सुधारण्यास आणि संसाधनांच्या वापराला कमी करण्याचा प्रयत्न दर्शवितो. याव्यतिरिक्त, मल्टीमीडिया हेरफेर शोधण्यासाठी डीप लर्निंग पद्धतींच्या प्रभावीतेचा अभ्यास करणारे संशोधन आणि IoT वातावरणात ऑप्टिमायझेशन अल्गोरिदमांचा समावेश असल्याने सिस्टम विश्वासार्हता आणि कार्यक्षमतेत सुधारणा होत आहे. या अभ्यासात गुंतवणूक कास्टिंगमध्ये दोष शोधण्यासाठी एक अद्वितीय IoT-ब्लॉकचेन समाधान सादर केले आहे, ज्यामध्ये अचूक दोष ओळख आणि मापण्यासाठी ResNet आधारित डीप लर्निंग मॉडेल वापरण्यात आले आहे, बरोबर सुरक्षित डेटा संग्रहणासाठी ब्लॉकचेनसह. या तंत्रज्ञानांच्या एकत्रित केल्याने वास्तविक समय प्रक्रिया, ओळखसूची आणि विविध क्षेत्रांमध्ये गुणवत्ता मानकांचे पालन करण्यास प्रोत्साहन मिळते, जसे की ऑटोमोबाईल आणि बांधकाम. डेटा संग्रहण आणि प्रक्रिया उच्च-रिझोल्यूशन कॅमेऱ्याने सज्ज IoT डिव्हाइस गुंतवणूक कास्टिंगची छायाचित्रे घेतो, शोर कमी करण्यासारख्या पूर्वप्रक्रियेद्वारे प्रतिमेची स्पष्टता वाढवतो.

रिसनेट मॉडेलद्वारे वैशिष्ट्यांची बाहेर काढणी करण्यात येते, ज्यामुळे पाठ्य रूपरेषा, आकृती, आणि रंगातील भिन्नते यांच्या आधारावर दोषांची ओळख करण्यात येते. प्रणाली तपशीलवार वर्गीकरणाद्वारे दोषयुक्त कास्टिंगची ओळख करते, गुणवत्ता नियंत्रणाच्या प्रयत्नांना सुधारते. डेटा ब्लॉकचेनवर संग्रहित केल्याने तो अमिट आणि ओळखनीय राहतो, तर सुलभ संग्रहण आणि प्रवेशासाठी संधी मिळवतो. प्रत्येक व्यवहार सहमती यांत्रिकाद्वारे सत्यापित केला जातो, ज्यामुळे तपासणी चक्रात डेटा अखंडतेत योगदान मिळतो. तपासणी उपकरण आणि डीप लर्निंग मॉडेल गुंतवणूक कास्टिंगची तपासणी करण्यासाठी उपकरणे प्रभावी दोष शोधणं आणि मापनासाठी अचूक हार्डवेअर घटकांची एकत्रित केली जाते. रिसनेट आर्किटेक्चर गहाळ तंत्रज्ञानांसाठी असलेल्या समस्यांना कमी करते, ज्यामुळे ग्रेडियंट प्रवाह सुलभ होते, मोठ्या मॉडेल्सच्या प्रशिक्षणाला सुलभ करते. रिसनेट मॉडेलचे प्रशिक्षण अडम ऑप्टिमायझेशन, अधिक जोरावर समथरण कमी करण्यासाठी ड्रॉपआउट, आणि डेटासेटच्या मजबुतीसाठी डेटा वर्धन यांसारख्या तंत्रांचा समावेश होता. मॉडेलला कठोरपणे चाचणी दिली गेली, आणि दोष ओळखण्यात व आकार मोजण्यात प्रभावी अचूकता दर्शविताना उच्च F1-स्कोअर्स आणि प्रणालीची उपयोगिता दर्शवतं. ब्लॉकचेन एकत्रीकरण आणि एकूण कार्यप्रदर्शन स्मार्ट करार प्रणालीतील पारदर्शकता आणि सुरक्षा स्वयंचलित करतात, वास्तविक समयात ब्लॉकचेनवर दोष डेटा सत्यापित आणि नोंदवितात. कार्यप्रदर्शन मूल्यांकनाने पारंपरिक पद्धतींशी तुलना केल्यास F1-स्कोअर्स आणि इतर मेट्रिक्समध्ये महत्त्वपूर्ण सुधारणा दर्शवितात, IoT-ब्लॉकचेन एकत्रीकरणाची प्रभावशीलता दर्शवितात. वास्तविक समय प्रक्रिया परिणामांनी दर्शवले की प्रणाली 2. 3 सेकंदात कास्टिंगचे विश्लेषण करू शकते, जे मोठ्या प्रमाणात उत्पादनासाठी योग्य उच्च उत्पादन क्षमता दर्शवते. याव्यतिरिक्त, एज कंप्यूटिंगच्या अंमलबजावणीकडे कार्यक्षमतेत सुधारणा करण्यात आली, जेव्हा ब्लॉकचेनच्या डेटा हाताळणी क्षमतांनी तपासणी प्रक्रियेची सुरक्षित आणि अमिट नोंद ठेवली. IoT-ब्लॉकचेन प्रणाली महत्वाच्या फायदे दर्शवते तरी, स्केलेबिलिटी, नियामक संदर्भ, ऊर्जा कार्यक्षमता आणि विद्यमान प्रणालींशी समन्वय यासंबंधी आव्हाने अद्याप कायम आहेत. भविष्यातील सुधारणा ऊर्जा वापर ऑप्टिमाइझ करण्यावर, उच्च-आकारात वातावरणात स्केलेबिलिटी सुधारण्यावर, आणि विविध उद्योगांमध्ये मजबूत डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करण्यावर लक्ष केंद्रित करेल. एकूणच, IoT आणि ब्लॉकचेन तंत्रज्ञानांचा समावेश उत्पादन तपासणीतील एक रूपांतरात्मक विकास दर्शवितो, दोष शोधणे आणि गुणवत्ता सुनिश्चित करण्यास मदत करतो. कार्यात्मक पारदर्शकता आणि प्रक्रिया कार्यक्षमतामध्ये सुधारणा करून, हे उद्योग 4. 0 तत्त्वांशी सुसंगत प्रगतींसाठी मार्ग तयार करते, सुरक्षित, बुद्धिमान आणि टिकाऊ उत्पादन समाधानांच्या महत्त्वावर जोर देते.