GPU ile kumaş hata tespiti ve sınıflandırması
Fabric fault detection and classification with GPU
Yazar: HASAN GÜLER
Danışman: DOÇ. DR. MAHİT GÜNEŞ
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Dalgacık ağı = Wavelet network ; Dalgacık dönüşümleri = Wavelet transforms ; Kumaş hataları = Fabric faults ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Örüntü tanıma = Pattern recognition

Özet:
Kumaş hatalarını tespit etmeye yönelik kalite kontrolü göz muayenesi yöntemi ile gerçekleştirildiğinde, zaman kaybı ve maliyet artışına neden olmaktadır. Son yıllardaki teknolojik gelişmeler bilgisayarlı görme sistemlerinin endüstriyel alanlarda kullanımına yönelik çalışmaları arttırmıştır. Bu tezde, örüntü tanıma yöntemiyle otomatik olarak kumaş hatalarını tespit edebilen ve sınıflandırmasını yapabilen bir sistem geliştirilmiştir.Görüntü işleme yöntemi olarak Ayrık Dalgacık Dönüşümü (ADD) metodu kullanılmıştır. Sınıflandırma için ise başarılı sınıflandırma performansına sahip ileri beslemeli ve geri yayılımlı çok katmanlı yapay sinir ağı (YSA) algoritması kullanılmıştır. Kumaş hata tespiti ve sınıflandırması için geliştirilen uygulama, Merkezi İşlem Birimi (CPU) ve Grafik İşlem Birimi (GPU) üzerinde çalıştırılarak hız bakımından performans değerlendirmesi araştırılmıştır. CPU ve CPU'da çalıştırılmak üzere aynı algoritmalara sahip iki adet uygulama geliştirilmiştir. GPU performansını test etmek için NVIDIA GTX 480 ekran kartı ve bu ekran kartının programlanabilmesini sağlayan yazılımlar kullanılmıştır.GPU ile elde edilen sonuçlar CPU'ya göre karşılaştırıldığında; GPU'nun öznitelik çıkarımı için 2, öznitelik vektörleri seçimi ve normalizasyon için 1,5, sınıflandırma için 10 ve toplam cevap süresi için ise yaklaşık 6 kat daha hızlı performansa sahip olduğu görülmüştür.

Abstract:
Fabric quality control is still done with human vision, so it causes both time consuming and cost increasing in production. In recent years, technologic improvements increased studies related to the use of computer vision systems in industrial fields. In this study, a system was developed to detect and classify automatically fabric faults by pattern recognition method.As image processing tool DWT method was used. For classification, a multilayer feedforward neural network with backpropagation algorithm, which has good classification performance, was used. To improve application runtime performance, programmable GPU technology having rapidly developed in years was used. The application developed for fabric defect detection and classification was evaluated on CPU and GPU in terms of runtime performance. Two applications having the same algorithm were developed to run on CPU and GPU. To test GPU runtime performance for application NVIDIA GTX 480 graphic card and the software which enable to program or code GPU was usedWhen GPU performance results compared with CPU, it was seen that GPU has 2 times for feature extraction, 1.5 times for feature selection and normalization, 10 times for classification and 6 times for total response of application faster performance.