Datamars Acc উন্নত করার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উপর ভিত্তি করে UHF RFID সনাক্তকরণ সিস্টেম চালু করেছে

RFID সিস্টেম ব্যবহারের লক্ষ্য হল টেক্সটাইলের সমগ্র জীবনচক্র চিহ্নিত করা এবং ট্র্যাক করা, সুনির্দিষ্ট এবং স্বয়ংক্রিয় ইনভেন্টরি ব্যবস্থাপনা অর্জন করা, লোকসান কমানো, শ্রম দক্ষতা উন্নত করার জন্য স্বচ্ছ ডেটা এবং সঠিক বিল তৈরি করা, এবং টেক্সটাইল প্রবাহ চক্রকে অপ্টিমাইজ করে লাভের উন্নতি করা এবং হারানো টেক্সটাইল প্রতিস্থাপনের খরচ কমানো। RFID সিস্টেমের নির্ভুলতা যত বেশি হবে, তত বেশি এই সুবিধাগুলি সম্পূর্ণরূপে উপলব্ধি করা যাবে।

কিন্তু এটা সহজ নয়। UHF RFID প্রযুক্তিটি দৃষ্টিশক্তি এবং দীর্ঘ দূরত্ব ছাড়াই ট্যাগ পড়ার ক্ষমতা দ্বারা চিহ্নিত করা হয়, যা এই প্রযুক্তিকে কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে হাজার হাজার টেক্সটাইলের ব্যাচ পড়তে দেয়, তবে এটি দুর্ঘটনাক্রমে আশেপাশের এলাকায়ও পড়তে পারে। অপ্রয়োজনীয় লেবেলগুলিতে, বিশেষত যখন আইটেমগুলি ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকে বা সরানো হয়। এটি RFID ডেটা সংগ্রহের যথার্থতা হ্রাস করে।

এখন পর্যন্ত, এই সমস্যাটি প্রধানত একটি যান্ত্রিক শিল্ডিং স্ট্রাকচার ব্যবহার করে বা ম্যানুয়ালি রিডার প্যারামিটারের থ্রেশহোল্ড সেট করে যতটা সম্ভব রিডিং এরিয়া নিয়ন্ত্রণ এবং সীমাবদ্ধ করে সমাধান করা হয়। কিন্তু একই সময়ে, এই পদ্ধতিটি RFID সিস্টেমের নমনীয়তা সীমিত করে এবং অপারেটিং গতি হ্রাস করে।

কিভাবে মেশিন লার্নিং RFID এ প্রয়োগ করা হয়?

Datamars মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি প্রয়োগ করেছে RFID প্রযুক্তি মেশিন লার্নিং হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি শাখা, যা সিস্টেমকে সুস্পষ্ট প্রোগ্রামিংয়ের প্রয়োজন ছাড়াই অভিজ্ঞতার মাধ্যমে স্বয়ংক্রিয়ভাবে শেখার এবং উন্নত করার ক্ষমতা প্রদান করে। এটি সাধারণ নিদর্শনগুলি খুঁজে পেতে এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য একটি মডেল তৈরি করতে অনুশীলনে উত্পন্ন ডেটা সেটগুলি সক্রিয়ভাবে পরীক্ষা করবে।

সিস্টেমটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এবং একটি বিশেষভাবে উন্নত নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে প্রতিটি ট্যাগকে শ্রেণীবদ্ধ করতে সমস্ত RFID ট্যাগ থেকে পঠিত ডেটা থেকে প্রাপ্ত তথ্য ব্যবহার করে। এইভাবে, সিস্টেম "ভুল পড়া এড়ানো" দ্বারা ত্রুটিগুলি এড়ানোর পরিবর্তে রেঞ্জের মধ্যে নেই এমন ট্যাগগুলি সনাক্ত করতে এবং বাতিল করতে পারে৷

উপরন্তু, প্রচুর পরিমাণে ডেটা সহ প্রশিক্ষিত একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে, সিস্টেমটিকে ম্যানুয়ালি থ্রেশহোল্ড এবং অন্যান্য মেকানিজম সেট করার প্রয়োজন হয় না বা এটির জন্য প্রচুর সংখ্যক জটিল ফাইন-টিউনিং প্রক্রিয়ার প্রয়োজন হয় না। ডেটার পরিমাণ যত বেশি হবে, তত বেশি নির্ভুল এবং শক্তিশালী নিউরাল নেটওয়ার্ক, যা সহজেই একাধিক পরিবেশে মানিয়ে নিতে পারে, কেস ব্যবহার করতে পারে এবং পরিবর্তনগুলিও হার্ডওয়্যার বিনিয়োগ কমাতে পারে। যেহেতু সমস্ত প্রক্রিয়া সফ্টওয়্যার অ্যালগরিদম দ্বারা নির্ধারিত হয়, সময়ের সাথে সাথে, হার্ডওয়্যার পরিবর্তনগুলি মোকাবেলা না করেই সফ্টওয়্যার আপডেটের সাথে রিডিং সিস্টেমের নির্ভুলতাও উন্নত হবে।

Datamars টেক্সটাইল ID-এর জেনারেল ম্যানেজার Riccardo Mazzolini বলেছেন: "Datamars আবার RFID প্রযুক্তির সীমানা ভেঙ্গেছে এবং লন্ড্রি অ্যাপ্লিকেশনে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মেশিন লার্নিং প্রযুক্তির ব্যবহারে অগ্রণী ভূমিকা পালন করেছে, বাজারকে আরও নির্ভুল, নমনীয় এবং মানিয়ে নেওয়ার সুবিধা প্রদান করে ব্যবহারকারীকে আরও ভালোভাবে UHF RFID পড়ার অভিজ্ঞতা প্রদান করে।"

আরও তথ্যের জন্য অনুগ্রহ করে sales@goldbridgesz.com-এর সাথে যোগাযোগ করুন