Unsupervised fabric defect detection via clustering in spectral domain
Kumaşlarda dokuma hatası tespiti icin spektral alanda kümeleme tabanli gürbüz bir yöntem
- Tez No: 587438
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CIHAN TOPAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Bu tezin amacı, makine görmesi yöntemleri kullanılarak, tekstil endüstrisi için hata tespit sistemi tasarlamaktadır. Kumaştaki hataları bulmak, kusurlu ürün teslim etmemek adına oldukça önemlidir. _Insan faktörünün yorgunluk, bıkkınlık ve dikkatsizlik gibi dezavantajları yüzüunden, manuel denetim endüstrinin beklentilerini karşılayamamaktadır. Literatüurde çok sayıda otomatik sistemler mevcuttur ancak bunların büyük kısm eğitmenli makine öğrenmesi yöntemlerini baz almaktadır, bu metodlar yalnış ve doğru imgeleri alarak sistemi eğitmektedir ya da ayarlanması gereken çok sayıda parametreleri bulunmaktadır. Bu nedenlerden dolayı eğitmenli sistemlerin kullanımı güç ve rahatsızlık vericidir. Bu çalışmada Fourier dönüşümüne dayalı denetmensiz yaklaşım sunulmuştur. Yöntem kumaş deseni ya da hata sınıfı ile ilgili hiç bir ön bilgiye ihtiyaç duymamaktadır. Önerilen yöntemde bölüumlenmiş imgenin frekans uzayındaki spektral temsili elde edilmiştir. Sonrasında her bir parça ile denetlenen aynı imgeden elde edilen referans imgesi arasındaki mesafe ölçülmüştür. Literatürde bulunan veri küumeleri ya az sayıda hata ve kumaş sınıfı içermektedir; ya da kullanım için ücret ödenmesi gerekmektedir. Bu sebeple tez çalışması kapsamında 10 farklı kumaş türünden 26 adet hata sınıfı içeren bir veri kümesi hazırlanarak bu konuda çalışan araştırmacıların kullanımına sunulması planlanmıştır.
Özet (Çeviri)
The purpose of this dissertation is to design an automated system using machine vision techniques for inspection of faults in textile industry. Detection of defects in fabrics has a substantial importance to prevent delivering faulted products. Because of human factor drawbacks like fatigue, boredom and oversight, manual inspection falling behind expectations of the industry. There are countless automated systems in the literature, however, most of them rely on machine learning methods where defected and defect free images are fed to the system for training or the approaches have numerous parameters to be tuned. For these reasons supervised systems are difficult and discomfort to use. In this study, Fourier Transform based unsupervised approach used to inspect a fabric. The method does not require any prior knowledge about the fabric pattern or the defect class. Proposed algorithm obtains the spectral representation of the partitioned image and measures the distance between each part and a reference representation obtained from the same inspected sample. Although the literature crowded with automated inspection systems, a suitable dataset for textile fabric could not be found. Existent databases either not freely available or has lack of defect classes. Therefore, a dataset contains 26 defect class plus a clean class collected. The database called Eskisehir Technical University Textile Defect Dataset (ESTD) and consist of 2969 samples of ten diverse type of fabric.
Benzer Tezler
- Yarı gözetimli veri kümeleme problemi üzerine
On semi-supervised data clustering problem
BENGİ KANAT COŞKUN
- Ağ bağlantılı veriler için gözetimsiz ikili öznitelik oluşturma yöntemi
Unsupervised binary feature construction method for networked data
ARZU KAKIŞIM
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM SOĞUKPINAR
- A hybrid deep learning framework for unsupervised anomaly detection in multivariate spatio-temporal data
Uzamsal-zamansal çok boyutlu verilerde denetimsiz anomali tespiti için hibrit derin öğrenme çerçevesi
YILDIZ KARADAYI
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKadir Has ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET NAFİZ AYDIN
DR. ÖĞR. ÜYESİ ARİF SELÇUK ÖĞRENCİ
- Unsupervised concept drift detection using sliding windows: Two contributions
Kayan pencereler ile güdümsüz kavram sürüklemesinin saptanması: İki yöntem
ÖMER GÖZÜAÇIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FAZLI CAN
- Unsupervised term discovery for sign language
İşaret dilinde gözetimsiz terim keşfi
KORHAN POLAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Mühendislik BilimleriBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT SARAÇLAR