Dergiler / Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2017 / Cilt: 23 - Sayı: 5

Kumaş hata tespiti ve sınıflandırmada dalgacık dönüşümü ve temel bileşen analizi

Wavelet transform and principal component analysis in fabric defect detection and classification

Sayfa
622–627
Yayın Tarihi
2017-10-20
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)

Deneysel sonuçlara göre kumaş kalite kontrol prosesinin, kumaş kurutma ve fiksleme işleminden sonra ilave bir kalite kontrol basamağı olmaksızın yapılabileceği ortaya konmuştur.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Tekstil endüstrisinde kumaş hataları kalite kontrol elemanları tarafından tespit edilmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:İki farklı kumaş türü ile yapılan deneylerde ortalama %95 sınıflama başarısı elde edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Deneysel sonuçlara göre kumaş kalite kontrol prosesinin, kumaş kurutma ve fiksleme işleminden sonra ilave bir kalite kontrol basamağı olmaksızın yapılabileceği ortaya konmuştur.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Termal görüntüleme · Kumaş hataları tespiti · Sınıflandırma

Özet

Tekstil endüstrisinde kumaş hataları kalite kontrol elemanları tarafından tespit edilmektedir. Bu süreç hem objektif olmamakta hem de zaman ve maliyet sıkıntısı oluşturmaktadır. Bu çalışmada tekstil endüstrisinde sıklıkla kullanılan kaşe ve kot kumaştan elde edilen görüntüler üzerindeki hataların tespit edilmesi ve sınıflandırılması yapılmıştır. Kalite kontrol makinesi prototipi imal edilip termal görüntüleme yardımıyla hatalı kumaş görüntüleri elde edilmiştir. Termal görüntüler kullanılarak kumaş hataları tespit edilmiş ve sınıflandırılmıştır. İki farklı kumaş türü ile yapılan deneylerde ortalama %95 sınıflama başarısı elde edilmiştir. Deneysel sonuçlara göre kumaş kalite kontrol prosesinin, kumaş kurutma ve fiksleme işleminden sonra ilave bir kalite kontrol basamağı olmaksızın yapılabileceği ortaya konmuştur.

Abstract

Fabric defects are determined by quality control staff in textile industry. This process cannot be performed objectively and it constitutes both time and cost difficulties. In this study the cashmere and denim fabric images which are used often in textile industry are tried in both detection and classification process. Quality control machine prototype has been manufactured then defected fabric images were obtained with the help of thermal imaging. The fabric defects were detected and classified by using the thermal images. Averagely 95% classification accuracy has been achieved on experiments for two different fabric types. According to the experimental results, the fabric quality control process can be made after the drying and fixing, without any further quality control step.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Yıldız, K., Buldu, A. (2017). Kumaş hata tespiti ve sınıflandırmada dalgacık dönüşümü ve temel bileşen analizi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 23 - Sayı: 5, 622–627. https://ajindex.com/articles/42501

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (15)

  1. Mak KL, Peng P. "An automated inspection system for textile fabrics based on Gabor filters". Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 24(3), 359-369,2008.
  2. Kısaoğlu Ö. "Kumaş kalite kontrol sistemleri". Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(2), 233-241, 2011.
  3. Mak K, Peng P, Lau H. "A real-time computer vision system for detecting defects in textile fabrics". International Conference on Industrial Technology, Hong Kong, China, 14-17 December 2005.
  4. Chin RT. "Automated visual inspection techniques and applications: A bibliography". Pattern Recognition, 15(4), 343-357, 1982.
  5. Jianwei L, Zhang. Y, Jiang J. "Fabric defect detection method based on ımage distance difference". 8th International Conference on Electronic Measurement and Instruments, Xi'an, China, 16-18 August, 2007.
  6. Chetverikov D, Hanbury A. "Finding defects in texture using regularity and local orientation". Pattern Recognition, 35(10), 2165-2180,2002.
  7. Yang XZ, Pang GK, Yung NH. "Discriminative fabric defect detection using adaptive wavelets". Optical Engineering, 41(12), 3116-3126, 2002.
  8. Yang X, Pang G, Yung N. "Robust fabric defect detection and classification using multiple adaptive wavelets". IEE Proceedings-Vision, Image and Signal Processing, 152(6), 715-723,2005.
  9. Zhang YF, Bresee RR. "Fabric defect detection and classification using image analysis". Textile Research Journal, 65(1), 1-9,1995.
  10. Kumar A, Pang GK. "Defect detection in textured materials using Gabor filters". IEEE Transactions on Industry Applications, 38(2), 425-440,2002.
  11. Ebraheem S, Yasser G, Mohamed A, Safinaz Y, Christopher P. "Detection and classification of defects in knitted fabric structures". Textile Research Journal, 76(4), 295-300, 2006.
  12. Jing J, Zhang H, Wang J, Li P, Jia J. "Fabric defect detection using Gabor filters and defect classification based on LBP and Tamura method". Journal of the Textile Institute, 104(1), 18-27, 2013.
  13. Guan S, Shi X, Cui H, Song Y. "Fabric defect detection based on wavelet characteristics". Pacific-Asia Workshop on Computational Intelligence and Industrial Application, Wuhan, China, 19-20 December, 2008.
  14. Li Y, Di X. "Fabric defect detection using wavelet decomposition". 3rd International Conference on Consumer Electronics, Communications and Networks (CECNet), Xianning, China, 20-22 November, 2013.
  15. Yildiz K, Buldu A, Demetgul M, Yildiz Z. "A novel thermal-based fabric defect detection technique". The Journal of The Textile Institute, 106(3), 275-283, 2015. Ananyev M,