Tekstil ürünlerinde hata tespit sistemi
Error detection system for textile products
Yazar: ZAFER KAZAK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ FERHAT ATASOY
Karabük Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Tekstil sektörü, uluslararası ticarette önemli bir pazar payına sahiptir. Bu nedenle kumaşların kalite kontrol süreçleri üretici firmalar için hayati önem taşımaktadır. Değişen ve gelişen teknoloji dünyasında, insan gücü yerini artık akıllı makinelerin kullanıldığı sistemlere bırakmaktadır. Bu tez; tekstil sektöründeki desenli ve düz kumaş üretiminin ölü elyaf, örgü dönmesi, likra kaçığı, iplik abrajı, boya lekesi, baskı hatası, yağ lekesi, delik ve patlak  gibi hata paylarını en aza indirgemek ve daha kaliteli ürünler ortaya çıkarmak amacıyla insan gücü yerine akıllı makinelerin devreye girmesini hedeflemektedir. Bu doğrultuda, "İleri Bilgisayarlı Görüntü İşleme ve Derin Öğrenme Teknikleri" uygulanılarak kumaş üzerinde hakiki bir hata tespit sistemi geliştirilmiştir. Görüntü işleme uygulamasında, tek renk kumaşlar üzerinde %99 başarı oranı elde edilirken desenli kumaşlar üzerinde başarı oranı %52 olarak görülmüştür. Desenli kumaşlar üzerindeki başarı oranının düşük olması sebebiyle derin öğrenme tekniklerine başvurulmuştur. Derin öğrenme teknikleri kullanılarak geliştirilen bu sistemde, ZJU-Leaper ve bu tez için özel oluşturulan veri seti kullanılmıştır.  
Çalışmanın iyileştirilmesi amacıyla kusurlu ve kusursuz kumaş örnekleri olmak üzere iki sınıfa ayrılan veri seti üzerinde VGGNet16, InceptionV3, ResNet50, YOLOv5, YOLOv7, YOLOv8 gibi önceden eğitilmiş modeller kullanılmış olup uygulamanın geçerliliğini test etmek için de K-Katmanlı Çapraz Doğrulama Metodu denenmiştir. Yapılan sınıflandırmalar sonucunda VGGNet16 %88.46, InceptionV3 %89.32, ResNet50 %89.46, YOLOv5 %89.34, YOLOv8 %88.48 doğruluk oranlarına ulaşılmışken YOLOv7 mimarisi ile %96.01 doğruluk oranı elde edilmiştir. Elde edilen oranın geçerliliği K-Katmanlı Çapraz Doğrulama Metodu ile test edilmiş olup %95.515 doğruluk değeri elde edilmiştir. Bu sonuçlar, YOLOv7 modelinin kumaş hatalarını daha tutarlı ve doğru bir şekilde tespit edebildiğini göstermektedir. Elde edilen bulgular, özellikle YOLOv7 gibi derin öğrenme tabanlı modellerin tekstil endüstrisindeki kalite kontrol süreçlerini iyileştirmede etkili olabileceğini ortaya koymaktadır.

Abstract:
The textile sector has a significant market share in international trade. Therefore, the quality control processes of fabrics are of vital importance for manufacturing companies. In the changing and developing world of technology, human power is now being replaced by systems where smart machines are used. This thesis aims to use smart machines instead of human power in order to minimize the margins of error such as dead fibers, knitting rotation, lycra leakage, yarn abbrasion, dye stains, printing errors, oil stains, holes and bursts in patterned and plain fabric production in the textile sector and to produce higher quality products. In this direction, a genuine error detection system was developed on the fabric by applying "Advanced Computer Vision and Deep Learning Techniques". In the image processing application, a 99% success rate was achieved on single-color fabrics, while the success rate on patterned fabrics was seen as 52%. Deep learning techniques were used due to the low success rate on patterned fabrics. In this system developed using deep learning techniques, ZJU-Leaper and a data set specially created for this thesis were used. In order to  
improve the study, pre-trained models such as VGGNet16, InceptionV3, ResNet50, YOLOv5, YOLOv7, YOLOv8 were used on the data set divided into two classes as defective and perfect fabric samples and K-Layer Cross Validation Method was tried to test the validity of the application. As a result of the classifications, accuracy rates of 88.46% were reached for VGGNet16, 89.32% for InceptionV3, 89.46% for ResNet50, 89.34% for YOLOv5, 89.34% for YOLOv8, while 96.01% accuracy rate was obtained with YOLOv7 architecture. The validity of the obtained rate was tested with K-Layer Cross Validation Method and 95.515% accuracy value was obtained. These results show that the YOLOv7 model can detect fabric defects more consistently and accurately. The findings reveal that deep learning-based models, especially YOLOv7, can be effective in improving quality control processes in the textile industry.