کواڑی دی کھچڑی
اک وار دی گل اے کہ اک بندہ اپنے پنڈ توں دوجے پنڈ کسے کم نال جا رہیا ہوندا اے۔ ایہہ پنڈ اوس دے پنڈ توں بہت دور ہوندا اے۔ سفر کردے ہوئے اوہنوں اک ویران جگہ اُتے شام پے جاندی اے۔ اوتھے اوہنوں کوئی گھر نظر نئیں آندا۔ جتھے اوہ رات گزار سکے۔ تھوڑا ہور فاصلہ کرن توں بعد اوہنوں دوروں اک گھر وچ روشنی نظر آندی اے۔ اوہ اوس روشنی ول سفر کر کے اوس گھر اپڑ جاندا اے۔ اوہدے بوہے اُتے دستک دیون توں بعد گھر وچوں اک مائی نکلدی اے تے اوس کولوں دستک دیون دی وجہ پچھدی اے۔ اوہ آکھدا اے کہ اوہ اک مسافر اے تے اوہنوں سفر وچ شام پے گئی اے۔ اوہ مائی نوں آکھدا اے کہ اج دی رات مینوں ایتھے سون دی اجازت دیو۔ میں سویر چلا جاواں گا۔ مائی اوس نوں اندر لے آندی اے تے سون لئی اک منجی دے دیندی اے۔
مائی بڑی کنجوس ہوندی اے اوہ اوس نوں کھاون لئی کجھ نئیںدیندی۔ کافی دیر بھکھے رہن توں بعد اوس نوں اک خیال آندا اے تے اوہ مائی نوں آکھدا اے کہ اماں توں کدے کواڑی دی کھچڑی کھاہدی اے۔ مائی آکھدی اے کہ نہیں پترا۔ اوہ مائی نوں آکھدا اے کہ میں اج تہانوں کھچڑی بنا کے کھوانا واں بس توں مینوں کواڑی تے برتن دے۔ مائی اوس نوں برتن دے دیندی اے۔ اوہ کواڑی نوں برتن وچ رکھ کے اوہدے وچ پانی پاندا اے تے برتن نوں چلہے اُتے رکھ دیندا اے۔
کجھ دیر توں بعد اوہ مائی نوں آکھدا اے کہ اماں جے ایہدے وچ تھوڑے جیہے چول تے تھوڑی دال پا دتی جاوے تاں کھچڑی بڑی مزے دار بنے گی۔ مائی اوس نوں چول تے دال دے دیندی...
Islam gives complete guidance in every walk of life and has described clear rules in this regard. Family life is a core institution of society and playes a vital role in the welfare and prosperity of society. Prophet Muhammad (SAW) presented His comprehensive and beautiful character regarding family life. In this paper an attempt has been made to discuss the corelation between family life and society and how does family life plays its role in the development of socity
Following the manufacturing process within an automotive industry, a vehicle is prone to defects being present on its body. In the Pakistani industry, one of the largest contributors to these defects are scratches. The current measure being taken to detect scratches on vehicles involve the presence of trained specialists who inspect the body under specific lighting conditions. For this very reason, a low cost and effective automated system is desired which is capable of detection scratches on the front bumper of vehicles on the production line of industries. The main features of this system should its ability to pinpoint a range of areas where the scratches originate from in the manufacturing process as well as to help improve the current manual inspection system in place. To tackle the problem at hand, we propose a scratch detection device, based on a microcontroller interfaced with a distance sensor and a camera module, set up on a robotic arm which is mapped to the front bumper of a vehicle. The system is placed on the manufacturing line. It detects the presence of a vehicle through the threshold being broken on the distance sensor. It then begins the mapping process and takes images of the bumper which it then sends to the image processor located on the microcontroller of the device. The image processor loads the images and begins to preprocess them. This involves the removal of unwanted objects, the removal of reflections of surfaces, etc. It then passes the preprocessed image onto a trained machine learning model which outputs a decision stating whether a scratch is present or not. This data is then logged onto a spreadsheet online which is accessible by the human inspector. The trained machine learning model is based on a Convolutional Neural Network that is trained on a image dataset of around 1500 images of scratches and non-scratches. This model has an accuracy rate of 90% and is capable of telling whether a scratch is present in an image or not. The Robotic Arm has 6 degrees of freedom, allowing it to move in all four directions in a spacial plane as well as extend further into space. This is done to take into account the curved body of a front bumper. The proposed implementation is to place two such Automated Scratch Detection Systems on two sides of the vehicle at a distance of 16 centimeters from the body. This ensures optimal processing time as well as detection accuracy. Each of the systems map towards one half of the bumper and perform the image processing task in a total of 12 minutes