Kumaş hatalarının derin öğrenme ile tespiti
Detection of fabric defects with deep learning
Yazar: YASİN ERDOĞAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN ALTUNAY
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Görüntü işleme = Image processing ; Kumaş hataları = Fabric faults ; Nesne tespiti = Object detection

Özet:
Ülkemiz, hazır giyim endüstrisinde, uluslararası pazarda büyük bir potansiyele sahiptir. Bu pazar potansiyelinin korunması ve artırılması, ürün kalitesini etkileyen en önemli sorunların giderilmesine bağlıdır. Kalite sorunlarının başında ise belli başlı kumaş hataları gelmektedir. Bu kumaş hatalarının tespit edilmesi için daha önceki çalışmalarda birçok yöntem denenmiştir fakat kullanılan bu yöntemler ile yeterli başarı elde edilememiştir.
Gelişen teknolojiyle birlikte, nesne tespiti problemlerinin çözümü için derin öğrenme algoritmaları sıklıkla kullanılmaktadır. Görüntü işleme alanında derin öğrenme algoritmalarının kullanılması ile etkin çözümlere hızlı bir şekilde erişilmesi mümkün hale gelmiştir. Bu çalışmada da kumaş hatalarının tespiti için derin öğrenme yöntemlerinden YOLOv4 algoritması kullanılmıştır.
YOLOv4 modelinin eğitilmesi için iki ayrı veri seti kullanılmıştır. Bunlardan ilki TILDA veri setidir. İkincisi bu çalışma kapsamında oluşturulan veri setidir. TILDA veri setinde 1.600 adet kumaş hata görseli bulunmaktadır. Oluşturulan veri setinde 1.200 adet kumaş hata görseli bulunmaktadır. Modelin performansını arttırmak için veri artırımı uygulanmıştır. Uygulama sonucunda 14.400 adet kumaş hata görseline sahip artırılmış TILDA veri seti ve 12.000 adet kumaş hata görseline sahip artırılmış veri seti elde edilmiştir. Modelin öğrenmesi için görseller %80'i eğitimde, %20'si test işleminde kullanılmıştır. Öğrenim sonucunda artırılmış TILDA veri seti için; %87 kesinlik, %82 duyarlılık, %85 F1 skor, %66,93 IoU, %85,11 mAP, %99,34 doğruluk oranı elde edilmiştir.  Artırılmış veri seti için, %97 kesinlik, %93 duyarlılık, %95 F1 skor, %83,77 IoU, %96,59 mAP, %99,56 doğruluk oranı değerlerine ulaşılmıştır. Elde edilen bu sonuçlar kumaş hatası tespitinde YOLOv4 algoritmasının başarılı sonuçlar ürettiğini göstermektedir.

Abstract:
Turkey has great potential in the international market for the apparel industry. Maintaining and increasing this market potential depends on the elimination of the most important problems affecting product quality. At the beginning of the quality problems, there are certain fabric defects. Many methods have been tried in previous studies to detect these fabric defects, but the methods used did not provide sufficient results. 
With the developing technology, deep learning algorithms are frequently used to solve object detection problems. With the use of deep learning algorithms in the field of image processing, it has become possible to reach effective solutions quickly. In this study, the YOLOv4 algorithm, which is one of the deep learning methods, was used to detect fabric defects.
Two separate data sets were used to train the YOLOv4 model. The first of these is the TILDA dataset. The second is the generated dataset. There are 1,600 fabric defect images in the TILDA dataset. There are 1,200 fabric defect images in the created data set. Data augmentation was applied to increase the performance of the model. As a result of the application, an augmented TILDA data set with 14,400 fabric defect images and an augmented data set with 12,000 fabric defect images were obtained. For the learning of the model, 80% of the visuals were used in training and 20% in the testing procedure. For the augmented TILDA data set as a result of the learning; 87% precision, 82% recall, 85% F1 score, 66.93% IoU, 85.11% mAP, 99.34% accuracy rate the conclusion has been reached. For the augmented dataset, 97% accuracy, 93% sensitivity, 95% F1 score, 83.77% IoU, 96.59% mAP, 99.56% accuracy rate the conclusion has been reached. The obtained data is displayed that the successful results are recieved with YOLOv4 algorithm in fabric defect detection.