Derin öğrenme algoritmalarını kullanarak kumaş kusurlarının tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of fabric defects using deep learning algorithms
Yazar: RECEP ALİ GEZE
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYHAN AKBAŞ ; DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULKADİR KÖSE
Çankırı Karatekin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
Tekstil sektörünün en önemli ham maddesi olan kumaşın üretimi birçok aşamadan meydana gelmektedir. Bu üretim aşamalarının fazlalığı ve karmaşıklığından dolayı kumaşlarda bazı hatalar meydana gelebilmektedir. Hataların tespit edilmesinde; sektörün pazar payının büyüklüğü ve üretimin çok hızlı olmasının nedeniyle insan kontrolü ile tespit etmek hem zaman kaybına hem de hata tespit oranının %60 seviyelerine kadar düşmesine neden olmaktadır. Bundan dolayı son yıllarda teknolojinin gelişmesiyle paralel kumaşların hata tespitinde daha çok akıllı sistemler geliştirilmeye başlanmıştır. Günümüzde yapay zekâ teknolojisinin hızla gelişmesiyle bu sektörde de görüntü işleme teknikleri uygulamalar başlamıştır. Bu çalışmada derin öğrenme teknikleri kullanarak kumaş üzerinde gerçek zamanlı hata tespit sistemi geliştirilmiştir. Veri seti olarak halka açık sunulan Tilda veri seti ve kendi oluşturduğumuz veri seti kullanılmıştır. Yapılan çalışmada ilk olarak açık kaynaklı bir sinir ağı kütüphanesi olan Evrişimsel Sinir Ağı (CNN) ile bir ağ modeli oluşturulmuş ve bu yöntemle %89 doğruluk elde edilmiştir. Çalışmayı daha iyi hale getirmek için kumaşları hatalı ve hatasız başlığı altında iki sınıfta sınıflandırıp önceden eğitilmiş CNN modellerinden olan VGGNet16 mimarisi ile %86, IneptionV3 mimarisi ile %90 oranında doğruluğa ulaşılmıştır. ResNet50 yaklaşık %95 doğruluk oranıyla diğer modellere göre çok daha iyi bir model yapısına sahip olduğunu ispatlamıştır. Bu sayede kumaş hataları daha tutarlı bir şekilde bulunabilir.

Abstract:
The production of fabric, which is the most important raw material of the textile industry, consists of many stages. Due to the excess and complexity of these production stages, some defects may occur in fabrics. In the detection of defects; due to the size of the market share of the sector and the very fast production, detection with human control causes both loss of time and error detection rate to drop to 60%. Therefore, in parallel with the development of technology in recent years, more and more intelligent systems have started to be developed in the error detection of fabrics. Today, with the rapid development of artificial intelligence technology, image processing techniques have started to be applied in this sector. In this study, a real-time defect detection system has been developed on fabric using deep learning techniques. The publicly available Tilda dataset and the dataset we created ourselves were used as datasets. First, a network model was created with Convolutional Neural Network (CNN), an open source neural network library, and 89% accuracy was achieved with this method. In order to improve the study, we classified the fabrics into two classes as defective and non-defective and achieved 86% accuracy with the VGGNet16 architecture and 90% accuracy with the IneptionV3 architecture, which are pre-trained CNN models. ResNet50 has proven to have a much better model structure than other models, with an accuracy of about 95%. This means that fabric defects can be found more consistently.