Geri Dön

Fabric defect detection in frequency domain using fourier analysis

Dokuma üzerindeki hataları frekans bölgesinde fourıer analizi ile bulma

  1. Tez No: 436576
  2. Yazar: NURİ GÖKAY TİTREK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA TANER ESKİL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Tekstil ve Tekstil Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Textile and Textile Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Işık Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 58

Özet

Görüntü işleme tabanlı hata tespit yöntemlerinin çoğunluğu makina öğrenmesine dayalı, önceden modellenmiş ve test örnekleri ile karşılaştırmaya dayalı sistemlerdir. Bu eğitim işlemi her bir malzeme için yapılarak sistemin öğrenmesi sağlanmalıdır ki bu işlemin maliyeti yüksektir. Dokuma üzerindeki desenler kendisini tekrar ettiği için eğitim aşaması yerine, taslak çıkartarak otomatikleşmesini sağlayabiliyoruz. Makina öğrenmesi gibi maliyetli işlemleri kullanmak yerine, elde ettiğimiz taslak ile test örneklerini, frekans alanında basit şekilde karşılaştırabiliyoruz. Bu tez çalışmasında, bu yöntemin online ve tamamen otomatize edilmiş gerçek zamanlı bir hata tespit sistemi olacağını göstereceğiz. Önerdiğimiz metod, Fourier dönüşümü kullanılarak geliştirilmiş ve bu çalışma süresince toplamış olduğumuz dokuma görüntülerinden oluşan veri setine uygulanarak, elde edilen sonuçlar sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

An overwhelming majority of image processing based defect detection approaches rely on machine learning methods to train a model for comparison of test examples. This requires a training phase for each item to be learned and costly computations to tune model parameters. The fabric of textile always has repeating patterns that lends itself to automating the training phase by extracting a template. We avoid computationally costly machine learning methods by simple comparison of the fabric template with test examples in the frequency domain. In this thesis we show that it is possible to do online and fully automated defect detection of textile products in real time. We propose a method that leverages Fourier transform of textile images and present results on a data set that is collected in the scope of this research.

Benzer Tezler

  1. Örme kumaşlardaki üretim hatalarının görüntü işleme teknikleri ile otomatik tespiti ve sınıflandırılması

    Automatic fault detection and classification of knitted fabrics using image processing techniques

    VOLKAN ATMACA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL

    DOÇ. DR. NURAY UÇAR

  2. Yuvarlak örgü makineleri için görüntü işleme tabanlı kumaş hatası tespit sistemi

    Fabric defect detection system based on image processing for circular knitting machines

    KAZIM HANBAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH TALU

  3. Fabric defect detection using image processing techniques

    Görüntü işleme teknikleri ile kumaş dokuma hatalarının tespiti

    SAVAS BAĞKUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YAVUZ ŞENOL

  4. Development of e-textile based RFID enabled moisture sensor for wearable technologies

    Giyilebilir teknolojiler için e-tekstil tabanlı RFID işlevli nem sensörü geliştirilmesi

    MELTEM TEKÇİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SENEM KURŞUN

    PROF. DR. SELÇUK PAKER

  5. Lineer çizgi kamera sensörü ile hareketli nesnelerin düşük maliyetle görüntülenmesi

    Low-cost monitoring of moving objects with linear line camera sensor

    AHMET SAİT ERGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMERÜLFARUK ÖZGÜVEN