KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Tekstil ve Mühendis / 2018 / Cilt: 25 Sayı: 112

Görüntü İşleme Teknikleri ile Örme Kumaşlardaki Boncuklanma Direncinin Objektif Ölçümü

Objective Measurement of Pilling Resistance in Knitted Fabrics with Image Processing Techniques

Abdurrahman Telli0000-0002-6720-9410
İlkan Özkan0000-0003-1006-895X
Sayfa
313–318
Yayın Tarihi
2018-12-31
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Enerji ve homojenite değerleri azalmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Tekstil sektöründe görüntü işleme prensibine dayalı ölçüm tekniklerinin geleneksel boncuklanma ölçümünün yerini almaya hazırlanmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada örme kumaşlardaki boncuklanmanın objektif olarak değerlendirilebilmesi için MATLAB yazılımı kullanılmıştır. 1000, 2000, 3000, 5000 ve 7000 devirlerde boncuklandırılmış örme kumaştan görüntüler alınmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Enerji ve homojenite değerleri azalmıştır.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2000 Verileri
⚙️Değişkenler:Boncuklanma · Görüntü İşleme · Martindale

Özet

Tekstil sektöründe görüntü işleme prensibine dayalı ölçüm tekniklerinin geleneksel boncuklanma ölçümünün yerini almaya hazırlanmaktadır. Bu çalışmada örme kumaşlardaki boncuklanmanın objektif olarak değerlendirilebilmesi için MATLAB yazılımı kullanılmıştır. 1000, 2000, 3000, 5000 ve 7000 devirlerde boncuklandırılmış örme kumaştan görüntüler alınmıştır. Yazılıma yüklenen görüntülerde, kumaş yüzeyinin sayısallaştırılması, boncukların belirlenmesi ve bölütlenmesi gerçekleştirilmiştir. Gri Düzey Eş Oluşum Matrisi (GLCM) kullanılarak doku analizi yapılmıştır. Görüntülerin başlıca öznitelikleri çıkarılmıştır. Kumaş üzerine uygulanan sürtme hareketinin artması ile boncuk sayısı, boncuk alanı, matris elementlerinin ortalaması, standart sapması, entropisi ve karşıtlık değerleri artış göstermiştir. Enerji ve homojenite değerleri azalmıştır.

Abstract

In the textile industry, measurement techniques based on image processing principles prepare to take over subjective evalution. In this study, MATLAB software was used to evaluate pilling of knitted fabrics as objective. Knitted fabric images were taken in the cycles of 1000, 2000, 3000, 5000 and 7000. Fabric’s surface digitization, pills detection and segmentation were carried out from these images. Texture analysis was performed with Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). After this phase, pill quantizations were made using images in matrix format obtained from image processing studies. Standart deviation, entropy and mean of matrix elements, pill count, pill area and contrast values increased with the increase of rubbing cycles applied on the fabric. Furthermore, the increase of rubbing cycles caused decrease in energy and homogenite.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Telli, A., Özkan, İ. (2018). Görüntü İşleme Teknikleri ile Örme Kumaşlardaki Boncuklanma Direncinin Objektif Ölçümü. Tekstil ve Mühendis, Cilt: 25 Sayı: 112, 313–318. https://ajindex.com/articles/1331867

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (24)

  1. Marmaralı Bayazıt, A., (2004) Atkı Örmeciliğine Giriş, E.Ü. T.K.A.U.M, Yayın No:9, 2.Baskı, İzmir, 160s.
  2. Özdil, N., (2003) Kumaşlarda Fiziksel Kalite Kontrol Yöntemleri, E.Ü. Tekstil ve Konfeksiyon Araştırma Uygulama Merkezi Yayınları Yayın No: 21, ISBN No: 975-483-579-9, Bornova-İzmir, 120s.
  3. TS EN ISO 12945-2/Nisan 2002, Tekstil - Kumaşlarda yüzey tüylenmesi ve boncuklanma yatkınlığının tayini - Bölüm 2: Geliştirilmiş Martindale metodu
  4. Bozdoğan, F., (2009). Fiziksel Tekstil Muayeneleri (Kumaş Testleri), E.Ü. Tekstil ve Konfeksiyon Araştırma Uygulama Merkezi Yayınları Yayın No: 32, Bornova-İzmir, 162s.
  5. Arıkan, C.O., (2009). Bilgisayarlı Resim İşleme Uygulamalarının Tekstilde Kullanılması Üzerine bir Çalışma, E.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Doktora Tezi, Bornova-İzmir, 128s.
  6. Yıldız, K., (2014). Kumaş Hatalarının Isıl Görüntüleme ve Görüntü İşleme Teknikleri İle Tespit Edilmesi, M.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Doktora Tezi, İstanbul, 98s.
  7. Aldemir, E., Özdemir, H., & Kılınç, S. (2016). Kumaş Sıklıklarının Görüntü İşleme Teknikleri ile Otomatik Olarak Belirlenmesi. Tekstil ve Mühendis, 23(104), 247-262.
  8. Rangulam R. B., Amirbayat J. and Porat I., (1993) The objective assessment of fabric pilling, Bölüm 1- Methodology, J. of the Text. Inst., 84, 221-226.
  9. Amirbayat, J., & Alagha, M. J. (1994). The objective assessment of fabric pilling. Part II: experimental work. The Journal of The Textile Institute, 85(3), 397-401.
  10. Hsi C. H., Bresee R. R. and Annis P. A., (1998) Characterizing fabric pilling by using image-analysis techniques, Bölüm 1-Pill detection and description, J. of the Text.Inst., 89, 80-95.
  11. Hsi C. H., Bresee R. R. and Annis P. A., (1998) Characterizing fabric pilling by using image-analysis techniques, Bölüm 2-Comparison with visual pill ratings", J. of the Text. Inst., 89, 96-105.
  12. Candan, C. (2000) Yünlü Örme Kumaşlarda Boncuklanmaya Tesir Eden Faktörler, Tr J Engin Environ Sci, 24, 35-44.
  13. Özçelik, G., (2009). Kumaş Boncuklanma Özelliğinin Objektif Olarak Değerlendirilmesi ve Tahminlenmesi Üzerine Bir Araştirma, E.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Doktora Tezi, Bornova-İzmir, 291s.
  14. Kayseri, G. Ö., & Kırtay, E. (2011). Farklı Ölçüm Yöntemleri İle Kumaş Boncuklanma Eğiliminin Değerlendirilmesi. Tekstil ve Mühendis, 18(84).
  15. Kayseri, G. Ö., & Kirtay, E. (2015). Part II. Predicting the Pilling Tendency of the Cotton Interlock Knitted Fabrics by Artificial Neural Network. Journal of Engineered Fabrics & Fibers (JEFF), 10(4).
  16. Türker, E., Dönmez, E. T., & Yaman, N. (2017). Tekstil Yüzeylerinde Oluşan Boncuklanmanın Görüntü İşleme İle Ölçülmesi. İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi, 6(1), 50-61.
  17. Furferi, R., Governi, L., & Volpe, Y. (2015). Machine Vision-Based Pilling Assessment: A Review. Journal of Engineered Fabrics & Fibers (JEFF), 10(3).
  18. Eldessouki, M., & Hassan, M. (2015). Adaptive neuro-fuzzy system for quantitative evaluation of woven fabrics’ pilling resistance. Expert Systems with Applications, 42(4), 2098-2113.
  19. Eldessouki, M. (2018). Evaluation of fabric pilling as an end-use quality and a performance measure for the fabrics. In Applications of Computer Vision in Fashion and Textiles (pp. 147-187).
  20. LineTech Industries, PillGrade Automated 3D Pilling & Fuzz Grading System Operation Manuel, http://tobjackson.synology.me/images/pillgrademanual.pdf (15.05.2018)
  21. Demir, Ö., (2006). Matlab Gereçleri ile Görüntü İşleme Uygulamaları, Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, İstanbul, 109s.
  22. Otsu, N. (1979). A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, 9(1), 62-66.
  23. Dilbilir, Y, (2017). Görüntü İşlemede Kullanılan İstatistik Yöntemler ve Bir Uygulama, Yüzüncü Yıl Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, Van, 64s.
  24. Perihanoğlu, G.M., (2015). Dijital Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Görüntülerden Detay Çıkarımı, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, İstanbul, 67s.