Makine öğrenmesi teknikleri ile kumaş boyama reçetesi tahmini
Fabric dyeing recipe prediction with machine learning techniques
- Tez No: 820052
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CAN EYÜPOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Milli Savunma Üniversitesi
- Enstitü: Atatürk Stratejik Araştırmalar ve Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 170
Özet
Bu tez çalışmasında tekstil boyahane firmalarının laboratuvar bölümünde müşteriden alınan numune renginin veya hedef rengin belirlenmesi ve tahmin edilmesi üzerine kapsamlı bir analiz sunulmaktadır. Tekstil sektörünün dünyadaki ve Türkiye'deki önemine de değinilmektedir. Bu çalışmada bir tekstil terbiye firmasında örnek bir çalışma yapılmış ve süreçler paylaşılmıştır. İlk olarak hedef rengi belirlemek için kullanılan klasik süreçler kapsamlı bir şekilde anlatılmıştır. Kumaş boyamaları işletme standartlarına göre İstanbul'da bir fabrikada yapılmıştır. Ardından spektrofotometre cihazı ile alınan renk uzayı değerleri ve reçete değerleri ile makine öğrenmesi yöntemleri ve yapay sinir ağları kullanılarak boyama reçetesi tahminlemesi yapılmıştır. 66 boyanmış pamuk kumaş örneğinde sinir ağları ile %98'lik bir doğruluk elde edilmiştir. Deneysel sonuçlar, makine öğrenmesi yöntemlerinin kumaş boyama reçetesi tahmininde başarılı bir şekilde kullanılabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this thesis study, a comprehensive analysis is presented on determining and estimating the sample color or target color received from the customer in the laboratory department of textile dyeing companies. The importance of the textile sector in the world and in Turkey is also mentioned. In this study, a sample study was conducted in a textile finishing company and the processes were shared. Firstly, the classical processes used to determine the target color are described in a comprehensive way. Fabric dyeing was done in a factory in Istanbul according to business standards. Then, color space values and prescription values obtained with a spectrophotometer device and coloring prescription estimation were performed using machine learning methods and artificial neural networks. An accuracy of 98% was achieved with neural networks in 66 dyed cotton fabric samples. The experimental results show that machine learning methods can be successfully used in fabric dyeing recipe prediction.
Benzer Tezler
- Effective discrimination of different particles including smoke, dusts, oil vapours and test aerosols using simple optical cell and machine learning techniques
Basit optik hücre ve makine öğrenimi teknikleri kullanılarak duman, toz, yağ buharı ve test aerosolleri dahil farklı partikül tiplerinin etkin olarak sınıflandırılması
OSMAN ÖZYURT
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYeditepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FETHİ İÇSEL OLCAYTUĞ
- Data engineering and management in textile sector
Tekstil sektöründe veri mühendisliği ve yönetimi
PELİN YILDIRIM
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA BİRANT
- Kumaş örüntülerinde bulunan tekli ve çoklu defoların makine öğrenmesi yöntemleri ile tespiti ve karşılaştırılması
Detection and comparison of single and multiple defects in fabric patterns using machine learning methods
ABDELRAHMAN ELSAYED ALY ELKASAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SİRAÇ ÖZERDEM
- Contributions to machine learning in biomedical informatics
Biyomedikal enformatikte makine öğrenmesine katkılar
İNCİ MELİHA BAYTAŞ
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMichigan State UniversityBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ANIL KUMAR JAIN
- Örme kumaşlardaki üretim hatalarının görüntü işleme teknikleri ile otomatik tespiti ve sınıflandırılması
Automatic fault detection and classification of knitted fabrics using image processing techniques
VOLKAN ATMACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
DOÇ. DR. NURAY UÇAR