Tekstil kumaşlarında yapay görme ile hata tespit uygulaması
Defect detection with machine vision applicaitons in textile fabrics
- Tez No: 450591
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DEVRİM DEMİRAY SOYASLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Metalurji Mühendisliği, Tekstil ve Tekstil Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Metallurgical Engineering, Textile and Textile Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Malzeme Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Bu tez çalışmasında; Arduino nano ve TSL201R optik çizgi sensörü kullanılarak bir hata tespit cihazı geliştirilmesi ve bu cihazın oto korelasyon yöntemi ile havlı örme kumaş üzerinde bulunan ilmek düşmesi, uçuntu, yağ lekesi, enine yönde çizgi, boncuklanma ve patlak hatalarının tespit edilmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında, hata tespit cihazından elde edilen hatalı ve hatasız kumaş görüntüleri; tez kapsamında java programlama dili kullanılarak yazılan bir programla histogramlara dönüştürülmüştür. Çalışma sonucunda; uçuntu, boncuklanma ve enine yönde çizgi hataları birbirleri ile benzer histogram grafikleri vermişlerdir. Böylece; geliştirilen cihazın bu hata tiplerine yönelik olarak istenilen ayırt edilebilirlik ölçüsünde yeterli olmadığı ve bu hataların tespiti için mikro boyutlarda inceleme gerektiği sonucuna varılmıştır. İlmek düşmesi, yağ lekesi ve patlak hataları ile ilgili olarak ise; birbirlerinden farklı ve tipik histogram grafikleri elde edilmiş ve geliştirilen cihazın bu hata tipleri için istenilen ayırt edilebilirlik ölçüsünde yeterli olduğu sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, it has been aimed to develop an eror detection device by using Arduino Nano and TSL201 optical line sensor, and to determine stitch drop, fly generation, oil stains, lines in the transverse direction, pilling and crack errors by the auto correlation method in this device In the study, defective and defect-free fabric images obtained from the error detection device has been converted into the histograms via a program written in the Java programming language. In conclusion; fly generation, pilling and lines in the transverse direction errors have given identical histogram images with each other. Thus; it has been concluded that these types of errors require micro-analysis and the device developed does not efficient enough to distinguish them. Regarding stitch drop, oil stains and crack errors, it has been obtained different and typical histogram graphics from each other and has been concluded that the device developed is efficient enough to distinguish these types of errors at desired level.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yöntemi ile kumaş hatalarının otomatik tespiti ve sınıflandırılması
Automatic detection and classification of fabric defects with deep learning method
SAFA ZENHAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGAZİANTEP İSLAM BİLİM VE TEKNOLOJİ ÜNİVERSİTESİElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İPEK ATİK
- Derin öğrenme algoritmalarını kullanarak kumaş kusurlarının tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of fabric defects using deep learning algorithms
RECEP ALİ GEZE
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYHAN AKBAŞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULKADİR KÖSE
- Tekstil sektöründe yapay sinir ağları ve topluluk öğrenme algoritmaları kullanılarak kumaş eninin tahmini
Prediction of fabric width using artificial neural networks and ensemble learning algorithms in the textile industry
İREM SOYLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NESLİHAN DEMİREL
- Color recipe prediction with neural networks
Sinir ağları ile renk reçetesi tahmini
MEHMET VOLKAN SAĞIRLIBAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YAVUZ ŞENOL
- İş kazaları ile stres, kaygı ve öfke kavramları arasındaki ilişkinin incelenmesi: 9 Türk ve 2 İngiliz tekstil fabrikasında yapılan bir araştırma
The relations between work accidents and stress, anxiety and anger: A survey at 9 Turkish and 2 English textile factories
M. HÜLYA ÜNAL KARAGÜVEN
Doktora
Türkçe
1997
Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriİstanbul Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE CAN BAYSAL