Journals / Tekstil ve Mühendis / 2019 / Cilt: 26 Sayı: 116

Image Processing Applications on Yarn Characteristics and Fault Inspection

İplik Karakteristiği ve Hata Tespiti Üzerine Görüntü İşleme Uygulamaları

Elif Gültekin(Gaziantep University, Textile Engineering Department, Gaziantep, Turkey)0000-0003-4910-4081
Halil İbrahim Çelik(Gaziantep University, Textile Engineering Department, Gaziantep, Turkey)0000-0002-1145-6471
Lale Canan Dülger(Izmir University of Economics, Department of Mechanical Engineering, Izmir, Turkey)0000-0002-1167-1737
Halil İbrahim Sünbül(KİPAŞ Mensucat R&D Center, Kahramanmaraş, Turkey)
Harun Kani(KİPAŞ Mensucat R&D Center, Kahramanmaraş, Turkey)
Pages
340–345
Publication Date
2019-12-31
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The success of the given machine vision system is discussed herein

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:New developments in machine vision and automation technologies provide more sensitive process control and quality inspection in each stage of the production line.
📊
Key Findings & Data:Industry 4.0 and Image Processing techniques have been used in many areas in textile industry in last decade.
💡
Conclusion & Impact:The success of the given machine vision system is discussed herein
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Görüntü işleme · iplik hatası · bobin abrajı

Abstract

New developments in machine vision and automation technologies provide more sensitive process control and quality inspection in each stage of the production line. Industry 4.0 and Image Processing techniques have been used in many areas in textile industry in last decade. Image processing techniques have been also used in textile industry on automatic detection of fiber, yarn and fabric characteristics with improved accuracy and quicker results. In this study, a machine vision system for automatic inspection of yarn bobbin and fabric abrage defect is presented. The prototype system is presented with its components. An image processing algorithm is developed and it is applied on different bobbin and fabric samples including abrage fault. The success of the given machine vision system is discussed herein

Özet

Makine görüşü ve otomasyon teknolojilerindeki yeni gelişmeler, üretim hattının her aşamasında daha hassas bir süreç kontrolü ve kalite denetimi sağlamaktadır. Endüstri 4.0 ve Görüntü İşleme teknikleri, son on yılda tekstil endüstrisindeki birçok alanda kullanılmıştır. Görüntü işleme teknikleri, tekstil endüstrisinde, elyaf, iplik ve kumaş özelliklerinin gelişmiş doğruluk ve daha hızlı sonuçlarla otomatik olarak algılanmasında da kullanılmıştır. Bu çalışmada, iplik bobini ve kumaş abraj kusurunun otomatik belirlenmesi için bir makine görme sistemi sunulmuştur. Prototip sistem bileşenleri açıklanmıştır. Geliştirilen görüntü işleme algoritması abraj hatası içeren farklı bobin ve kumaş örneklerine uygulanır. Oluşturulan yapay görme sisteminin başarısı burada tartışılmaktadır.

🔖

Cite This Article

Gültekin, E., Çelik, H. İ., Dülger, L. C., Sünbül, H. İ., Kani, H. (2019). Image Processing Applications on Yarn Characteristics and Fault Inspection. Tekstil ve Mühendis, Cilt: 26 Sayı: 116, 340–345. https://ajindex.com/articles/1331821

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...