Geri Dön

Texture defect detection using wavelet transforms

Dalgacık dönüşümleri kullanarak doku hata saptaması

  1. Tez No: 65109
  2. Yazar: AHMET LATİF AMET
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞIN ERTÜZÜN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1997
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 95

Özet

KISA ÖZET Son yıllarda yapay görmede elde edilen gelişmeler bugüne kadar insanlarca gerçekleştirilen birçok görevin yerini bilgisayarların alması yönünde olmuştur. Bu görevlerden tekstil ürünlerinin görsel kontrolü önemli birini teşkil etmektedir. Kontrol kumaş topu üzerindeki hatalı bölgelerin saptanması ve kaydedilmesi şeklinde olmaktadır. Tekstil imgeleri doku özellikleri taşımaktadır. O halde, doku analiz metodları hata saptama probleminin çözümü için algoritmalar geliştirilmesinde kullanılabilirler. Dalgacık dönüşümünün çeşitli imge işleme uygulamaları için uygun, etkin bir araç olduğu ispatlanmıştır. Bu tezde dalgacık dönüşümüne dayalı öznitelik bulma metodları derinlemesine incelenmektedir. Piramid yapılı dalgacık dönüşümü, dalgacık paket açılımı ve çoklu kanal öznitelikleri uzamsal alan co-occurrence matrislerinden elde edilen özniteliklerle hata saptama kapasitesi açısından karşılaştırılmaktadır. Son olarak, altband alan cooccurrence matrisleri adı verilen yeni bir öznitelik bulma yöntemi önerilmekte ve hesaplama karmaşıklığı ve başarım açısından kalanlarla kıyaslanmaktadır.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT In recent years, achievements obtained in machine vision were on the way to facilitate computers replace several tasks heretofore performed by humans. Among those tasks, visual inspection of textile fabrics is one of importance. Inspection is performed by detecting and recording the position of defected parts in a roll of textile web. Textile fabric images carry textural properties. Therefore, texture analysis methods can be incorporated to device algorithms for the solution of the defect detection problem. Wavelet transforms have proven to constitute powerful means suitable for several image processing applications. In this thesis, wavelet transform based feature extraction methods are investigated in detail. Pyramid structured wavelet transform (PSWT), wavelet packet (WP) expansion and multichannel features are compared with features derived from spatial domain co occurrence matrices in terms of defect detection capacity. Finally, a novel feature extraction scheme called subband domain co-occurrence matrices is proposed and compared computationally and performance-wise with the rest.

Benzer Tezler

  1. Cam üretim hatalarının görüntü işleme tabanlı bulunması

    Glass defect detection with image processing

    ŞABAN ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BAYRAM AKDEMİR

  2. Yere nüfuz eden radar görüntülerinde morfolojiık bileşen analizi yöntemi ile kargaşa giderme

    Clutter reduction in ground penetrating radar images using morphological component analysis

    EYYUP TEMLİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. IŞIN ERER

  3. Texture defect detection using higher order statistics

    Doku hatalarının yüksek dereceli istatistikler kullanılarak belirlenmesi

    BİRKAN ARAS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1997

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    DOÇ. DR. AYŞIN ERTÜZÜN

  4. Texture analysis using adaptive two-dimensional lattice filters

    Uyarlamalı iki boyutlu kafes süzgeçlerle doku analizi

    RUŞEN MEYLANİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1997

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. AYŞIN ERTÜZÜN

  5. Automatic defect detection in fabrics using computer vision techniques

    Bilgisayarla görme teknikleriyle dokuma ürünlerinde otomatik hata tespiti

    ABUBAKAR RABIU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMelikşah Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KADİR AŞKIN PEKER