Boyahanelerde laboratuvar ile işletme arasındaki renk değişimlerinden kaynaklanan hataların azaltılması
Reducing the defaults caused by the color differences between the laboratory and the mill in the dyehouses
Yazar: ASLI SARIDERELİ
Danışman: DOÇ. DR. AYŞE MERİH SARIIŞIK
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: Tekstil ve Tekstil Mühendisliği = Textile and Textile Engineering
Dizin: Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Son yıllarda gerek kalite anlayışı ve gerekse tüketici beklentilerine paralel olarak boyama işleminde ekolojik, ekonomik ve zamanında teslim kriterleri ön plana çıkmıştır. Özellikle reaktif boyamada bir kerede doğru boyama yapmak ve tekrarlanabilirliği sağlamak çok önemli olup, artan rekabet koşulları her firmayı hızlı hareket etmeye zorlamaktadır. Gerek iç piyasada gerekse özellikle ihracata yönelik üretimde müşteri isteği doğrultusunda laboratuvarda istenilen renk tutturulup, numune boyama yapılmakta ve müşteri onayı alındıktan sonra da esas üretime geçilmektedir. Bu noktada, yani numune boyama sonuçlarının esas üretime aktarılmasında renk farklılığı sorunu ile karşılaşılmaktadır.Klasik boyama reçeteleri Kubelka-Munk teorisine (Beer yasası) göre çalışan bilgisayarlı renk ölçüm makinalarında tahminlenmekte ve bu reçetelerle işletme ortamında boyama gerçekleştiğinde renkte sapmalar olmaktadır. Kubelka-Munk teorisine dayanan sistemlerde konsantrasyon-absorbsiyon arasındaki ilişkide doğrusallığı bozan pek çok faktör göz ardı edilmekte, bu ise reçete hesabında hata payını arttırmaktadır. Doğrusallığı bozan pek çok faktörün de hesaba katıldığı yapay sinir ağları gibi yeni sistemlerde hata payı azalmaktadır.Bu çalışmada, yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleri kullanılarak renk reçetesi tahmini yapılmış ve ortaya çıkan sonuçlar karşılaştırılmıştır. Ayrıca laboratuvar koşullarında çeşitli parametrelerdeki sapmaların sonuçlara etkisini gözlemlemek amacıyla, laboratuvar ortamında denemeler yapılmıştır.

Abstract:
Recently, economic, ecologic and on-time delivery criteria for the dyeing industry have come forward in parallel with the latest quality definition and customer demands. Particularly with the reactive dyeing, getting the right color at the first shot and the repeatability of the color are very important as increasing competition in the market is forcing every company to move fast. After the customer approves the color checking the specimens dyed with the color prepared in the laboratory according to the customers demand, mass dyeing is achieved for domestic and especially for foreign sales. But it is possible to see color differences between the mass production and the specimens dyed.Classical dye recipes are generated by computerized color measuring equipments which are working according to Kubelka-Munk theory (Beer Law) and differences in color are observed when dyeing is achieved according to these recipes in the mill. In systems based on Kubelka-Munk theory, a lot of factors that break linearity between concentration and absorption are not taken into consideration and this causes error risk to increase in recipe prediction. In recent systems like artificial neural networks in which a lot of factors that break linearity are taken into consideration, error risk becomes to decrease.In this thesis color recipe prediction was done by using artificial neural networks and fuzzy logic and the results were compared. Besides, experiments were done in laboratory to investigate the results of diffraction at various factors in laboratory conditions.