ఈ సంక్షేపం ఇటీవల సంవత్సరాలలో, ప్రత్యేకంగా లోపాలను గుర్తించడంలో, అధిక నాణ్యతా నియంత్రణ కోసం ఉత్పత్తి తనిఖీ ప్రక్రియలకు ఆధునిక సాంకేతికతలను సమీకరించడానికి ఉల్కావారరం జరుగుతుందని పరిశోధనల ప్రాయోగికం పెరుగుతోంది. ఈ క్రమంలో, సాంకేతికతలతో కూడిన IoT ఆధారిత తనిఖీ వ్యవస్థలు మరియు సరఫరా శ్రేణి వ్యవస్థలో Blockchain కార్యక్రమాలు ముఖ్యమైన పురోగతుల గురించి ఈ సారాంశం పరిశీలిస్తుంది. కొన్ని అధ్యయనాలు విజయవంతంగా యాంత్రిక బోధన పద్ధతులను అమలు చేశాయి, ముఖ్యంగా యథార్థ కాలంలో లోపాలను గుర్తించడానికి మార్పిడి YOLO-v3 ఆల్గొరిథం ఉపయోగించారు, అద్భుతమైన ఖచ్చితత్వం మరియు మళ్లీ గుర్తింపు రేట్లను సాధించారు. మరో అధ్యయనం కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్‌లను (CNN) ఉపయోగించి వేడి ముక్కలు గమనించడం ద్వారా ఉపరితల లోపాలను ఆటోమేటిక్‌గా గుర్తించడం సులభతరం చేసింది, అదే సమయంలో ఒక CNN-SVM కలయిక మోడల్ ముద్రిత సర్క్యూట్ బోర్డుల లోపాలను వర్గీకరించటానికి అనుమతించింది. ఈ యాంత్రిక బోధన పద్ధతులు తయారీ సరుకులలో లోపాలను గుర్తించడం మరియు వాటిని సరిదిద్దడంలో నాణ్యతా నియంత్రణను మెరుగుపరచటానికి పదునైన ప్రభావాలను కలిగి ఉంటాయి. తనిఖీ ప్రక్రియలో IoT వ్యవస్థల అన్వయాన్ని ప్రగతిపై పెంచుకోవడానికి, ఇది నిజ సమయ మానిటరింగ్ మరియు డేటా సేకరణ సామర్థ్యాన్ని ఆధారంగా ఉంది. ప్రతిపాదిత IoT ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు లోపాలను గుర్తించడం మరియు నాణ్యతా నియంత్రణ ఖర్చులను తగ్గించడంలో విపరీతమైన మెరుగుదలలను చూపాయి, ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ మరియు క్లౌడ్ సేవలను కలిగి ఉండి. అదనంగా, Blockchain సాంకేతికతను ఆవిష్కరించిన డేటా సమగ్రతను మెరుగుపరచడానికి, ముఖ్యంగా స్మార్ట్ తయారీ పరిస్థితుల్లో, అది తనిఖీ డేటాను భద్రంగా నిల్వ చేయడం మరియు పంచుకోవడానికి మార్గం చూపుతోంది. ఈ సాంకేతికతలను కలిపి, పరిశోధకులు IoT మరియు Blockchain మధ్య సంప్రదాయాలను అన్వేషించడం ప్రారంభించారు, తద్వారా ఉత్పత్తి ప్రక్రియలను మరింత మెరుగుపరచడానికి. పారిశ్రామిక IoT అనువర్తనాల కొరకు ప్రత్యేకమైన Blockchain వశాల ఉత్పత్తి, సరఫరా శ్రేణి వివరణాత్మకతను మెరుగుపరచడానికి మరియు నాణ్యతా తనిఖీలను లక్ష్యం పెట్టి, భద్రత మరియు నమ్మకానికి సంబంధించి సమస్యలను ఎదుర్కొంటుంది. శక్తి సామర్థ్యం పరంగా, ఇటీవల కచ్చితమైనమైన విషయాలు Blockchain యొక్క వనరు డిమాండ్ల కారణంగా ఎదుర్కొనే సవాళ్లను చూపిస్తాయి, ముఖ్యంగా అంగీకార యంత్రాలు. అంతిమంగా, మల్టీలోడియా జేబులు వీడియో స్ట్రీమింగ్‌కు జనరేటివ్ అడ్వర్సరియల్ నెట్వర్క్‌లను అమలు చేయడం మరియు కన్సార్టియం బ్లాక్ చైన్‌ల కొరకు తక్కువ బరువు అంగీకార ప్రోటోకాల్‌లకు ప్రయత్నించడం ప్రదర్శిస్తుంది. అటువంటి విధానం ఎన్సైట్రిక్ అన్నారు, ముఖ్యంగా డీప్ లెర్నింగ్ పద్ధతుల సమర్థతను పరిమిత ఆర్థికంగా మరియు IoT శ్రేణీలో ఆప్టిమైజేషన్ ఆల్గోరితములను పురస్కరించడంలో ప్లాట్ చేసిన అధ్యయనాల కొనసాగుతోంది. దీంతో పాటు, ఈ అధ్యయనం పెట్టుబడి కాస్టింగ్‌లో లోపాలను గుర్తించడానికి ఐఓటీ-బ్లాక్‌చెయిన్ పరిష్కారాన్ని పరిచయం చేస్తోంది. ఇది ఖచ్చితమైన లోపాలను గుర్తించడం మరియు మాపకానికి ResNet आधारित డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్‌ను కలయికగా Blockchain కోసం భద్రతా డేటా స్టోరేజ్‌ను ఉపయోగిస్తుంది.

ఈ సాంకేతికతల సమీకరణం వివిధ రంగాలలో నిజ సమయ ప్రాసెసింగ్, విశ్లేషణ మరియు నాణ్యతా ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా పర్యవేక్షణను ప్రోత్సహిస్తుంది. డేటా సేకరణ మరియు ప్రాసెసింగ్ ఒక IoT పరికరం ఉన్నత రిజల్యూషన్ కేమరాతో పెట్టుబడి కాస్టింగ్‌లను రికార్డ్ చేస్తుంది. ఇది శబ్దం తగ్గించడం మరియు జ్యామితీయ సర్దుబాట్ల వంటి ప్రప్రథమ దశల ద్వారా ఇమేజ్ స్పష్టతను పెరుగుతుంది. చొరవ ఆటంకాలు మరియు రంగు మార్పుల ఆధారంగా లోపాలను గుర్తించడానికి ResNet మోడల్ ద్వారా లక్షణాల పర్యవేక్షణ జరుగుతుంది. ఈ వ్యవస్థ నాణ్యతా నియంత్రణను మెరుగుపరుస్తున్న ఫలితాల పునర్వ్యవస్థీకరణ అవుతోన్న నాణీయ కాస్టింగ్‌లను గుర్తించటానికి కండీటింగ్ కు సహాయపడుతుంది. “All data is stored on a Blockchain, ensuring that it remains immutable and traceable while allowing for streamlined storage and access. ” ప్రతి కార్యాచరణ అంగీకార యంత్రాంగం ద్వారా ధృవీకరించబడుతుంది, తనిఖీ జీవితానికి మొత్తం డేటా సమగ్రతలో సహాయపడుతుంది. తనిఖీ పరికరం మరియు డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్ పెట్టుబడి కాస్టింగ్‌లను తనిఖీ చేయడానికి పరికరం ఫ్లా డిటెక్షన్ మరియు కొలతా కొలత పరిష్కారాలను సమర్థవంతంగా పొందడానికి ఖచ్చితమైన హార్డ్‌వేర్ సంకేతాలను కలుపుతుంది. ResNet నిర్మాణం గమన్యమైన న్యూరల్ నెట్వర్క్‌లకు అందవద్దని residual blocks ని ఉపయోగించి సమర్థవంతంగా గ్రేడియంట్ ప్రవాహం ఏర్పడుతుంది, పెద్ద మోడల్‌ను శిక్షణ చేయడం సులభతరం చేస్తుంది. ResNet మోడల్‌ను శిక్షణ ఇవ్వడానికి Adam ఆప్టిమైజేషన్, అతిగా కట్టుబాటుకు డ్రాప్‌అవుట్ మరియు డేటా మోత కలిసి ఉపయోగించారు. ఈ మోడల్ కష్టమైన పరీక్షలకు గురైంది, లోపాలను గుర్తించడం మరియు కొలతలను కొలిచేటట్లు అద్భుతమైన ఖచ్చితత్వం చూపించి, F1- స్కోర్లను మరియు వ్యవస్థ సదుపాయాలను నెట్టడం సాధించింది. Blockchain ఇంటిగ్రేషన్ మరియు మొత్తం పనితీరు స్మార్ట్ కాంట్రాక్టులు వ్యవస్థలో పారదర్శకత మరియు భద్రతను ఆలస్యం చేస్తాయి, Blockchainలో లోప డేటాను నిజ సమయములో ధృవీకరించడం మరియు రికార్డింగ్ చేయడం. ఒక పనితీరు మూల్యాంకనం సాధారణ పద్ధతులకు పోలిస్తే F1- స్కోర్లు మరియు ఇతర మెట్రిక్‌లలో ముఖ్యమైన మెరుగుదలలను చూపించింది, IoT-Blockchain ఇంటిగ్రేషన్ యొక్క సామర్ధ్యాన్ని బలపరుస్తుంది. ఉండిన రియల్ టైం ప్రాసెసింగ్ ఫలితాలు, వ్యవస్థ కాస్టింగ్‌లను కేవలం 2. 3 సెకండ్లలో విశ్లేషించగలదని సూచిస్తుంది, ఇది పెద్ద పేమెంట్ తయారీకి అనుకూలమైన అధిక ఉత్పత్తిఅర్థం. అదనంగా, ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ యొక్క అమలుతో కంప్యూటేషన్ సామర్థ్యాన్ని పెంచబడింది, బ్లాక్ చైన్ యొక్క డేటా నిర్వహణ శక్తులు తనిఖీ ప్రక్రియ యొక్క భద్రత మరియు సమస్త రికార్డులు నిర్ధారితాలు. IoT-Blockchain వ్యవస్థ కొన్ని ప్రయోజనాలను ప్రదర్శించినప్పటికీ, స్కేలబిలిటీ, ప్రాథమిక సదుపాయాలు, శక్తి సామర్థ్యం, మరియు ఇప్పటికే ఉన్న వ్యవస్థలతో చక్కదనం ఇంకా ఉన్న సవాళ్లను ఎదుర్కొంటుంది. భవిష్యత్తులో మెరుగుదలలు శక్తి ఉపయోగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడం, అధిక మోత్ కలిగిన పరిసరాలలో స్కేలబిలిటీని మెరుగుపరచడం మరియు విభిన్న పరిశ్రమల్లో దత్సం భద్రతను నిర్ధారించడంపై దృష్టి పెడతాయి. సారాంశంగా, IoT మరియు Blockchain సాంకేతికతల సమీకరణం ఉత్పత్తి తనిఖీని విప్లవాత్మక అభివృద్ధిగా నిరూపిస్తుంది, లోపాలను గుర్తించడం మరియు నాణ్యతా సదుపాయాలను మెరుగుపరచడానికి. ఇది కార్యాచరణ పారదర్శకత మరియు ప్రక్రియ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడం ద్వారా, సురక్షిత, బుద్ధిమంతమైన మరియు సుస్థిరమైన ఉత్పత్తి పరిష్కారాల ప్రాముఖ్యతను శ్రద్ధితంగా పెంచుతున్న వినోదానికి మార్గం సాదించేందుకు పని చేస్తుంది.