Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightSonuçlar, hem gözlemcilerin görsel deðerlendirme raporlarý hem de örneklerin spektrofotometre ile elde edilen yansýma tayflarýndan hesaplanan spektral K/S deðerlerini veren kantitatif metot çýktýlarý ile karþýlaþtýrýlmýþtýr.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalýþmada, deðiþik derecelerde ve desenlerde faklýlýklara sahip kumaþlarýn düzgünsüzlüðünü deðerlendirmek için iki yeni kriter önerilmiþtir. Bu amaçla kumaþlarýn tarayýcý ile görüntülenmesi sonucu elde edilen verilerin analizi kullanýlmýþtýr. Türetilmiþ görüntülerin matrislerinin temel istatistiksel özellikleri, örneðin tekil deðer ayrýþtýrma tekniði ile çýkartýlmýþ tekil deðerler ve iki boyutlu standart sapmalar, düzgünsüzlük indeksi olarak tanýmlanmýþlardýr. Sonuçlar, hem gözlemcilerin görsel deðerlendirme raporlarý hem de örneklerin spektrofotometre ile elde edilen yansýma tayflarýndan hesaplanan spektral K/S deðerlerini veren kantitatif metot çýktýlarý ile karþýlaþtýrýlmýþtýr.
Abstract
In this study, two new criteria are suggested to assess the unlevelness of fabrics with different degrees and patterns of unevennesses by analyzing of data obtained by imagining of fabrics with scanner. The basic statistical properties of matrices of grabbed images, i.e. the singular values extracted by singular value decomposition technique and the two dimensional standard deviations are introduced as the unlevelness indices. The results are compared with those reported by visual assessment of observers as well as numerical outcomes of quantitative method employing the spectral K/S values calculated from reflectance spectra of samples by spectrophotometer.