Kumaş dokuma hatalarının tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of fabric defects
- Tez No: 256063
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYDOĞAN SAVRAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Dokuma hatalarının denetimi tekstil sanayisi için önemli bir problemdir. Dokuma hataları kumaş üretiminde hem maliyet hem de kaliteyi önemli ölçüde etkilemektedir. Operatör tarafından dokuma hatası tespiti zaman alıcı olup yüksek hassasiyet sağlanamamaktadır. Dolayısı ile dokuma hatası denetiminde otomasyona ihtiyaç duyulmaktadır.Bu tezde, dokuma hatalarının, algılanması ve sınıflanması için dokuma kumaşların resim görüntüleri kullanılarak, temel bileşenler analizi (PCA) ve yapay sinir ağları (YSA) tabanlı, bir yöntem geliştirilmiştir. Önerilen yöntem, dokuma kumaşın görüntülerinin alınması ve bilgisayar ortamında görüntü işleme teknikleri ve temel bileşen analizi yöntemi ile kumaştaki hatalı bölgeye ait öznitelik vektörünün oluşturulması ve bu vektörün yapay sinir ağına (YSA) uygulanarak hata sınıfının belirlenmesi aşamalarından oluşmaktadır. Sınıflanan hatalar, miktar ve tiplerinin belirlenmesi amacıyla bilgisayarda depolanmaktadır. Böylece hata kaynağı belirlenerek, dokuma kalitesinin artırılması mümkün olacaktır.Bu tezde, geliştirilmiş olan kumaş hatası sınıflama sistemi ile, tekstil sanayisinde insan gücüne dayalı olarak, operatörlerce gerçekleştirilen hata kontrol işleminde otomasyon gerçekleştirilmiştir. Böylece, üretim, maliyet, kalite gibi konularda iyileşme sağlanacaktır. Bunların sonucunda da, ülkemizde temel sanayi sektörlerinden olan tekstil sanayisinin rekabet gücünü artıracaktır.
Özet (Çeviri)
The inspection of the fabric defects is an important problem in textile industry. They highly effect the both the quality and the cost. Because of the speed and accuracy problem, the inspection of the fabric defects by human experts are not feasible. Therefore automated inspection techniques are required.In this thesis, a principal component analysis (PCA) and artificial neural network (ANN) based method has been developed for detection and classification of fabric defects. The proposed method is consist of getting the fabric image and then forming the feature vector of this image by using image processing and principal component analysis techniques and finally applying this feature vector to ANN for classifying defects. The classified defects are stored in the computer to determine the defects types and their quantities. So it is possible to determine defect sources to enhance the overall fabric quality.Fabric defect detection and classification system that is developed in this thesis, will make a significant contribution to textile industry by bringing automation system instead of human based manual control on fabric defect detection process. Hence it will improve the product quality and lower the product cost in textile industry that leading sector of our country. As a result, it will increase the competition power in the textile industry which is one of the leading industries of our country.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ve görüntü işleme kullanılarak kumaş hatalarının tespit edilmesi ve sınıflandırılması
Detection and classification of fabric defects using deep learning and image processing
UĞUR CAN TOPÇU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAydın Adnan Menderes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. COŞKUN DENİZ
- Dokuma kumaş hatalarının belirlenmesi ve nedenlerinin giderilmesi için bir uzman sistem uygulaması
An expert system application for determination of woven fabric defects and removing trigerring factors
BERKAY BARIŞ
Doktora
Türkçe
2018
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİKMET ZİYA ÖZEK
- Fabric defect detection using image processing techniques
Görüntü işleme teknikleri ile kumaş dokuma hatalarının tespiti
SAVAS BAĞKUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YAVUZ ŞENOL
- Automatic defect detection in fabrics using computer vision techniques
Bilgisayarla görme teknikleriyle dokuma ürünlerinde otomatik hata tespiti
ABUBAKAR RABIU
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMelikşah ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KADİR AŞKIN PEKER
- Shearlet dönüşümü kullanılarak gerçek zamanlı kumaş hatası tespiti
Real time fabric defect detection by using Shearlet transform
MUHAMMET BAĞIRGAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALİ AKSOY TÜYSÜZ