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

İPLİK KARAKTERİSTİĞİ VE HATA TESPİTİ ÜZERİNE GÖRÜNTÜ İŞLEME UYGULAMALARI

IMAGE PROCESSING APPLICATIONS ON YARN CHARACTERISTICS AND FAULT INSPECTION

Pages
340–345
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)

Oluşturulan yapay görme sisteminin başarısı burada tartışılmaktadır

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Makine görüşü ve otomasyon teknolojilerindeki yeni gelişmeler, üretim hattının her aşamasında daha hassas bir süreç kontrolü ve kalite denetimi sağlamaktadır.
📊
Key Findings & Data:Endüstri 4.0 ve Görüntü İşleme teknikleri, son on yılda tekstil endüstrisindeki birçok alanda kullanılmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Oluşturulan yapay görme sisteminin başarısı burada tartışılmaktadır
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

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

Özet

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.

🔖

Cite This Article

GÜLTEKİN, E., ÇELİK, H. İ., DÜLGER, L. C., SÜNBÜL, H. İ., KANİ, H. (2019). İPLİK KARAKTERİSTİĞİ VE HATA TESPİTİ ÜZERİNE GÖRÜNTÜ İŞLEME UYGULAMALARI. Tekstil ve Mühendis, Cilt: 26 - Sayı: 116, 340–345. https://ajindex.com/articles/366301

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (14)

  1. Glasbey, C.A., Hitchcock, D., Russel, A.J.F., Redden H., (1994), Towards the Automatic Measurement of Cashmere-fibre Diameter by Image Analysis, The Journal of Textile Institute, 85, 301-307
  2. Baxter, B.P., Brims, M.A., Taylor, T.B., (1992), Description and Performance of the Optical Fibre Diameter Analyser (OFDA), The Journal of Textile Institute, 83, 507-526
  3. Dehghan, N., Tavanaie, M. A., Payvandy, P., (2015), Morphology study of nanofibers produced by extraction from polymer blend fibers using image processing, Korean Journal of Chemical Engineering, 32(9), 1928-1937
  4. Lieberman, M.A., Bragg, C.K., Brennan, S.N., (1998), Determining Gravimetric Bark Content in Cotton with Machine Vision, Textile Research Journal, 68, 94-104
  5. Kang, T.J., Kim, S.C., (2002), Objective Evaluation of the Trash and Color of Raw Cotton by Image Processing and Neural Network, Textile Research Journal, 72, 776-782
  6. Shiau, Y.R., Tsai, I.S., Lin, C. S., (2000), Classifying Web Defects with a Back-propagation Neural Network by Color Image Processing, Textile Research Journal, 70, 633-640
  7. Wu, D.H., (1994), A Study of The Analysis of Fibre Cross Sections by Image Processing, Journal of the China Textile Institute, 4, 81-89
  8. Xu, B., Pourdeyhimi, B., Sobus, J., (1993), Fiber Cross-sectional Shape Analysis Using Image Processing Techniques, Textile Research Journal, 63, 717-730
  9. Zheng, S., Zou, Z. Y., Shen, W., Cheng, L., (2012), A Study of the Fiber Distribution in Yarn Cross Section for Vortex-Spun Yarn, Textile Research Journal, 82(15), 1579-1586
  10. Kang, T.J., Lee, J.Y., (2001), Filament Crimp in Three Dimensions Measured by Image Analysis and Fractal Geometry, Textile Research Journal, 71, 112-116
  11. Wang, X. H., Wang, J. Y., Zhang, J. L., Liang, H. W., Kou, P. M., (2010), Study on The Detection of Yarn Hairiness Morphology Based on Image Processing Technique, Proceedings of the Ninth International Conference on Machine Learning and Cybernetics. 11(14), 2332-2336, 11-14 July 2010, Qingdao
  12. Kuzanski, M., (2008), The Algorithms of The Yarn Shape Detection and Calculation of The Protruding Fibres Length, MEMSTECH. 21(24), 98-100, 21-24 May 2008, Pollyanna, Ukraine
  13. Fabijanska, A., Strumillo, L. J., (2012), Image Processing and Analysis Algorithms for Yarn Hairiness Determination, Machine Vision and Applications, 23, 527–540
  14. Xu, B. G., Murrells, C. M., Tao, X. M., (2008), Automatic Measurement and Recognition of Yarn Snarls by Digital Image an