Development of a new software for fabric defect detection and classification using image processing and machine learning methods
Görüntü işleme ve makine öğrenme yöntemleri kullanarak kumaş hata tespiti ve sınıflandırması
- Tez No: 560499
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET FATİH AKAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Kumaş endüstrisindeki kalite kontrol, bir ürünün belirli parametreleri ve müşteri memnuniyetini karşılamasını garanti altına almaya yardımcı olan bir dizi standart veya kılavuz içermektedir. Kumaş hatası tespiti (inceleme olarak da bilinir), kusurları belirlemeyi ve kusurların yerlerini belirlemeyi amaçlayan bir kalite kontrol sürecidir. Bu tezin amacı, kumaş yüzeyindeki hataları otomatik olarak tespit etmek ve sınıflandırmak için görüntü işleme ve derin öğrenme yöntemlerine dayalı bir uygulama oluşturmaktır. Kusur tespitinde Fourier dönüşümü (DFT), Gabor filtreleri kullanılmış, (Fast-R CNN) sınıflandırmada kullanılmıştır. ortalama kare hataları (RMSE'ler) tespit ve sınıflandırma hatalarını hesaplamak için kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara dayanarak, görüntü işleme yöntemlerinin, özellikle DFT'nin hata tespitinde kabul edilebilir bir doğrulukla kullanılabileceği kanıtlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Quality control in the fabric industry involves a set of standards or guidelines that help guarantee a product meets certain parameters as well as customer satisfaction. Fabric defect detection (also called inspection) is a quality control process aimed at identifying and locating defects. The aim of this thesis is to build an application based on image processing and deep learning methods to automatically detect the defects on the fabric surface and classify them. Discrete Fourier transform (DFT). Normalized cross-correlations, homogeneity equalization, and Gabor filters have been used in image processing, Faster Region Proposal Networks (Faster-R CNN) has been used in classification. The mean square errors (RMSE's) has been used for computing the detecting and classification errors. Based on the results obtained, it has been proved that image processing methods especially DFT can be used for the defect detection with acceptable results.
Benzer Tezler
- 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
- İmalat sistemlerinde derin öğrenme tabanlı doku hata tespiti
Deep learning based texture defect detection in manufacturing systems
HÜSEYİN ÜZEN
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DAVUT HANBAY
DOÇ. DR. MUAMMER TÜRKOĞLU
- Toplam kalite yönetimi, kalite güvencesi sistemleri ve Türkiye'deki uygulamaları
Total quality management, quality assurance systems and their applications in Turkey
AHMET BEŞKESE
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ATAÇ SOYSAL
- Development of an automatic yarn bobbin abrage detection system by machine vision technology
Abraj hatalarının iplik bobini üzerinde otomatik olarak tespit edilebileceği bir yapay görme sisteminin geliştirilmesi
ELİF GÜLTEKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM ÇELİK
- Derin öğrenme ile tekstil tipi tanım
Fabric classification by using deep learning
GÖKHAN GÜRGEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ