Color recipe prediction with neural networks
Sinir ağları ile renk reçetesi tahmini
- Tez No: 276606
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. YAVUZ ŞENOL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Tekstil ve Tekstil Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering, Textile and Textile Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 143
Özet
Kumaşlar çoğu zaman daha çekici bir görünüm veya etki vermek için renklendirilirler. Bu renklendirmelerde aynı renkte olması istenen ve farklı zamanlarda ve farklı makinelerle boyanan kumaşlarda istenen rengin birebir tutturulması için renk reçetesi kullanılmaktadır. Dolayısıyla tekstil alanında renk reçetesi tahmini çok önemli bir yer tutmaktadır. Boyahanelerde bulunan bilgisayarlı renk ölçüm cihazları renk reçetesi tahmininde kullanılan önemli cihazlardır. Renk reçetesinin doğru tahmin edilmesi, performansı arttırmakta, süreci kısaltmakta ve olası hataları azaltmaktadır.Renk reçetesi tahmininde kullanılan birçok yöntem bulunmaktadır. Ancak, renk reçeteleri doğrusal olmayan bir yapıya sahip olduğu için bu tezde yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleri ile renk reçetesi tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bu tahminler yapılırken CIE sistemi (Lab, Lch, XYZ) ve reflektans değerlerine göre oluşturulmuş veri grupları kullanılmıştır. MATLAB de geliştirilen çeşitli programlarla radial basis function sinir ağı, feed-forward multilayer perceptron sinir ağı ve bulanık mantık ile reçete tahmini yapılmış ve sonuçları detaylı olarak karşılaştırılmıştır.Bu üç metot ile yapılan uygulamalarda görüldü ki, eğitim için ayrılan veri miktarı 250' den 400' e çıkarılınca sistemin hata oranı %0' a düştü. Bu gösterir ki, eğitim için kullanılan veri miktarı sistemin başarısı için çok önemlidir.Sonuç olarak bu üç metotta da %100 başarı oranı elde edilmiştir, ama RBF, MLP ve bulanık mantığa göre daha başarılı bir metot olmuştur. RBF öteki metotlara göre hem daha hızlı hem de daha kararlıdır. RBF, %0 hata oranına daha çabuk ulaşır.
Özet (Çeviri)
The textile is colored most of the time for giving a more attractive appearance or effect. In these colorings, in order to have exactly the same color; color recipe is used for the textile that wanted to be the same color but dyed in different times and with different dyeing machines. Because of this, color recipe prediction has a very important place in the textile industry. Computerized color measurement devices used in dye houses are important devices for color recipe prediction. Predicting the color recipe correctly increases the dyeing performance; decreases complete dyeing process time and decrease the possible errors that are likely to be made.There are a lot of methods used in color recipe prediction. However, because of the nonlinear structure of the color recipes, in this thesis color recipe prediction has been performed by using artificial neural networks and fuzzy logic. While making these predictions, the used data groups made according to CIE system (Lab, Lch, XYZ) and reflectance values. With various programs; radial basis function neural network (RBF NN), feed-forward multilayer perceptron neural network (MLP NN) and fuzzy logic developed in MATLAB were used for calculating the color recipe and their results were compared in detail.In the applications with these three methods it was seen that as the data quantity for training was increased from 250 to 400, the error percentage of the system decreased to 0%. This shows that the quantity of training data is very important for successful training of the system.As a result in all three methods the success of 100% was achieved, however RBF was the most successful method compared to MLP and fuzzy logic. RBF was both faster and was also more stable than the others. It reaches to 0% error value faster.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi teknikleri ile kumaş boyama reçetesi tahmini
Fabric dyeing recipe prediction with machine learning techniques
İSMET CAN ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CAN EYÜPOĞLU
- Boyahanelerde laboratuvar ile işletme arasındaki renk değişimlerinden kaynaklanan hataların azaltılması
Reducing the defaults caused by the color differences between the laboratory and the mill in the dyehouses
ASLI SARIDERELİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE MERİH SARIIŞIK
- Farklı bitim (apre) işlemlerinin kumaş rengine olan etkisinin incelenmesi ve uygun tahmin modellerinin geliştirilmesi
Investigation of the effect of the different finishing processes to the color of the fabric and establishing of suitable prediction models
ONUR BALCI
Doktora
Türkçe
2008
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. R. TUĞRUL OĞULATA
- Fluoresans renkler içeren boyama reçetesi tahmin algoritmalarında başarının artırılmasına yönelik yeni bir yöntem
A new method to improve the success of the fluorescent colour recipe prediction algorithms
KAMİL ACAR
Doktora
Türkçe
2009
Teknik EğitimMarmara ÜniversitesiTekstil Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERHAN ÖNER
- Deri finisaj reçetelerinin bilgisayar ve spektrofotometrik yöntemler yardımı ile hazırlanması ve optimizasyonu üzerine araştırmalar
Studies on optimisation and preparation of leather finishing recepies with the help of spectrophotometric methods and computers
MEHMET METE MUTLU
Doktora
Türkçe
2004
Deri ve Kürk TeknolojisiEge ÜniversitesiDeri Teknolojisi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ÖZCAN SARI