Automated defect inspection of textile fabrics using machine vision techniques
Tekstil ürünlerinin yapay görme teknikleri kullanılarak otomatik kalite denetimi
- Tez No: 47503
- Danışmanlar: PROF.DR. AYTÜL ERÇİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1995
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
ÖZET Tekstil üretiminde en önemli aşamalardan biri de ürünlerin kalite kontrolüdür. Güvenilir bir kontrol sadece ürünleri sınıflandırmak için değil yanlış giden bir şeyler varsa üretim hattına gerekli geri beslemenin yapılabilmesi için de gereklidir. Güvenilir ve standart bir kontrol için insan faktörü en aza indirilmelidir. Bu tezde kontrol operatörleri yerine yapay görme sistemleri kullanarak tekstil ürünlerinin kontrolünün otomatik hale getirilmesi üzerinde çalışılmıştır. Bir çok doku analizi yöntemi incelenmiş, Markov rassal alanları metodu hem PC hem de iki TMS320C40 kullanan bir yapay görme sistemi üzerinde uygulanmıştır. Zaman performansım arttırmak için metodun en çok vakit alan kısımları C40' m assembly dilinde yazılmış ve iki C40 paralel koşturulmuştur. Frekans düzleminde bir filtreleme yöntemi tanımlanmış ve Matlab ortamında çalıştırılmıştır. İki metod için de sonuçlar ayrı ayrı ı gösterilmiştir. İki işlemcili sistemin zaman performansı incelendiğinde, yeterli sayıda işlemcisi olan paralel sistemlerin hızlı ve güvenilir kontrol yapabileceği sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
ÎV ABSTRACT One of the most important steps in textile production is quality control of the products. A reliable quality control is needed not only to classify the products but also to give a feedback to the production line if there is something going wrong. In order to obtain a reliable and standard control, the role of human operators should be decreased to a minimum level. In this thesis, we work on automating the quality control of textile fabrics by employing machine vision systems instead of human controllers. Most of the texture analysis algorithms suggested in literature are examined. Markov random field method is implemented both on PC and a dual processor TMS320C40 machine vision system. In order to improve time performance, the most time consuming parts of the method are written in the assembly language of C40 and the two C40s are employed to work in parallel. A frequency domain filtering method is described and implemented on Matlab environment. The results are shown for both methods. Finally, considering the execution times we obtained on the two processor system, we conclude that parallel processor systems with enough number of processors can make fast and reliable defect inspections.
Benzer Tezler
- Unsupervised fabric defect detection via clustering in spectral domain
Kumaşlarda dokuma hatası tespiti icin spektral alanda kümeleme tabanli gürbüz bir yöntem
SAHAR SHAKIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnadolu ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CIHAN TOPAL
- 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
- Makine öğrenmesi yaklaşımları kullanılarak denim kumaşlarda kusur tespiti
Defect detection in denim fabrics using machine learning approaches
ZEYNEP PINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SUHAP ŞAHİN
- Makina halılarının yapısal özellikleri ile mekanik etkiler karşısındaki davranış özellikleri üzerine bir araştırma
The physics of woven carpets
ÖMER BERK BERKALP
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMEL ÖNDER
- Kumaş dokuma hatalarının tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of fabric defects
KEMAL BÜYÜKKABASAKAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDOĞAN SAVRAN