اورکت یارن نگرانی اور سرکلر بننے والی مشین

بنے ہوئے عمل کے دوران یارن فیڈ کی نگرانی کریںسرکلر بننے والی مشینچیلنج رہا ہے، خاص طور پر عام مسائل جیسے سوت کے ٹوٹنے اور چل رہا سوت کے بروقت پتہ لگانے کے ساتھ۔ یہ مضمون یارن کھانا کھلانے کی نگرانی کے طریقہ کار کی جانچ پڑتال کرتا ہے۔سرکلر بنائی مشیناور اورکت حساسیت کے اصول پر مبنی بیرونی نگرانی کی منصوبہ بندی کی تجویز کرتا ہے۔

فوٹو الیکٹرک سگنل پروسیسنگ ٹیکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے، مطالعہ نے یارن تحریک کی نگرانی کے لیے ایک مجموعی فریم ورک ڈیزائن کیا، بشمول کلیدی ہارڈ ویئر سرکٹس اور سافٹ ویئر الگورتھم سمیت۔ تجرباتی ٹیسٹ اور مشین پر ڈیبگنگ کے ذریعہ، مجوزہ اسکیم نے بنا ہوا عمل کے دوران سوت کی تحریک کی خصوصیات کی نگرانی کرنے کی صلاحیت کا مظاہرہ کیا، اور عام غلطیوں کی تشخیص کی درستگی کو بہتر بنایا جیسے سوت کی توڑنے اور سوت چلانے. یہ پیش رفت سرکلر بننے والی مشینیں میں سوت کی متحرک پتہ لگانے کی ٹیکنالوجی کو بھی بڑھاتا ہے۔

حالیہ برسوں میں، تیز رفتار میکانی سینسرز، پائی الیکٹرک سینسرز، کیپیسیٹیو سینسرز، اور سیال سینسرز میں پیش رفت نے سرکلر بننے والی مشینیں میں سوت کے ٹوٹنے کا پتہ لگانے میں نمایاں طور پر بہتری حاصل کی ہے۔ یہ سینسر سوت کی نقل و حرکت کی درست نگرانی میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔ پائی الیکٹرک سینسر آپریشن کے دوران سگنل کی سطح کو تبدیل کرکے سوت کی توڑنے کا پتہ لگاتا ہے، جو سوت کی تحریک کا پتہ لگانے میں اہم ہے. الیکٹرو میکانی سینسر متحرک سگنل کی خصوصیات کی بنیاد پر یارن ٹوٹنے کا پتہ لگاتے ہیں لیکن اضافی کشیدگی میں اضافہ کرتے ہوئے یارن کے ساتھ رابطے کی ضرورت ہوتی ہے۔

فی الحال، یارن کی حیثیت بنیادی طور پر الیکٹرانک اجزاء کے جھولنے یا گردش سے طے کی جاتی ہے، جو یارن بریک الارم کو متحرک کرتا ہے اور پروڈکٹ کے معیار کو متاثر کرتا ہے۔ یہ سینسر اکثر سوت کی نقل و حرکت کا درست تعین کرنے میں ناکام رہیں۔ Capacitive سینسر یارن ٹرانسپورٹ کے دوران الیکٹروسٹیٹک چارج اثرات پر قبضہ کرکے غلطیوں کا پتہ لگاتا ہے، جبکہ سیال سینسر یارن ٹوٹنے کی وجہ سے سیال بہاؤ میں تبدیلیوں کا پتہ لگاتا ہے. تاہم، دونوں capacitive اور سیال سینسر بیرونی ماحولیاتی عوامل کے لیے حساس ہیں اور سرکلر ویٹ مشینوں کی پیچیدہ حالات کے مطابق نہیں رکھ سکتے۔

Image detection sensors analyze yarn movement images to determine faults but are expensive. A single knitting weft machine would require dozens or hundreds of image detection sensors to function properly, making widespread use impractical.

ان چیلنجوں پر قابو پانے کے لیے، یہ کاغذ اورکت حساسیت پر مبنی بیرونی یارن کی نگرانی کی منصوبہ بندی کی تجویز کرتا ہے۔ یہ اسکیم سوت کی حرکت کی نگرانی کے لیے ایک مضبوط فریم ورک بنانے کے لیے فوٹو الیکٹرک سگنل پروسیسنگ ٹیکنالوجی کا فائدہ اٹھاتا ہے۔ تحقیق غلطی کا پتہ لگانے کی درستگی کو بڑھانے کے لیے کلیدی ہارڈ ویئر سرکٹس اور سافٹ ویئر الگورتھم کو ڈیزائن کرتی ہے۔

تجرباتی ٹیسٹ اور آن مشین ڈیبگنگ سے پتہ چلتا ہے کہ یہ اورکت پر مبنی نگرانی کی منصوبہ بندی مؤثر طریقے سے سوت کی تحریک کی خصوصیات کو ٹریک کرتی ہے، جو عام غلطیوں کی تشخیص کو نمایاں طور پر بہتر بناتا ہے جیسے سوت ٹوٹنے اور سوت چلانے. یہ نقطہ نظر نہ صرف غلطی کا پتہ لگانے کی درستگی کو بڑھاتا ہے بلکہ سرکلر بننے والی مشینیں میں متحرک یارن کا پتہ لگانے کی ٹیکنالوجی کے استعمال کو بھی فروغ دیتا ہے.

نتیجہ

مجوزہ اورکت حساسیت کی نگرانی کی اسکیم روایتی سینسر ٹیکنالوجیز کے مقابلے میں نمایاں بہتری کی نمائندگی کرتی ہے۔ سوت کی نقل و حرکت کی بروقت اور درست نگرانی فراہم کرکے، یہ موجودہ سینسر کی حدود کو حل کرتا ہے اور زیادہ موثر اور قابل اعتماد بنائی جانے کے عمل کی حمایت کرتا ہے۔ یہ پیشرفت سرکلر بننے والی مشینوں کے مستقبل کے لیے وعدہ رکھتی ہے، خاص طور پر چین میں تیار کی گئی مشین۔