Denim kumaşların görüntü işleme ile incelenip kumaş hava geçirgenliğinin yapay sinir ağı ile tahmin edilmesi
Investigation of denim fabrics by image processing and estimation of fabric air permeability with artificial neural network
Yazar: GÖZDE KATIRCIOĞLU
Danışman: PROF. DR. EMEL KIZILKAYA AYDOĞAN ; DR. ÖĞR. ÜYESİ MİHRİMAH ÖZMEN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Kumaşın iki yüzey arasından dik geçen hava akışı olarak bilinen hava geçirgenliği, vücut ile kumaş arasındaki ısıl konforun tahmin edilmesinde, kumaşın rüzgâra karşı koruma, serin ve sıcak tutma, cildin nefes alması gibi özelliklerini etkilediğinden, kumaş kalitesini ve konforunu belirleyen en önemli kriterlerden biridir. Kumaşlardaki hava geçirgenliği, ISO ve TSE standartlarına göre yapılan ISO 9237 ve TS 391 EN ISO 9237 testleri ile maliyetli ve zaman alan bir yöntemle elde edilmektedir. Bu tez kapsamında,  denim kumaşlardaki hava geçirgenliğini daha ucuz ve daha hızlı bir şekilde belirlemeyi sağlayabilecek bir yöntem önerilmektedir. Denim, sınıf ayrımı yapılmaksınız tüm kültürlerde özellikle gençler arasında kullanılabilen, genellikle %100 pamuk ipliğinden üretilen en popüler kumaşlardandır. Kumaşlarda hava geçirgenliğini; dokuma sıklığı, kumaşın gözenekliliği, örgü tipi, kumaşın atkı ve çözgü sıklığı gibi özellikler etkilemektedir. Bu özellikler dikkate alınarak çeşitli konstrüksiyon, elyaf tipi, sıklık ve kalınlıkta üretilen 36 adet farklı denim kumaşların farklı kısımlarından 102 adet kumaş numunesi alınmıştır. Önerilen yöntemde, kumaş numuneleri ilk olarak Erciyes Üniversitesi Genom ve Kök hücre merkezi laboratuvarında yer alan mikroskop yardımıyla 20 kat büyütülerek görüntüler dijital ortama aktarılmıştır. Elde edilen görüntülerden, hava geçirgenlik değerini tahmin edebilmek için bulanık c ortalama algoritması gibi görüntü işleme teknikleri uygulanmıştır. Matlab programı kullanılarak yazılan algoritma sonucunda elde edilen çıktılar yapay sinir ağında girdi olarak kullanılarak, hava geçirgenliğinin tahmin edilmesi sağlanmıştır. Yapay sinir ağında Eğitim fonksiyonu: Trainoss, Öğrenme fonksiyonu: Learngdm kullanılarak %96 doğruluk sağlanmıştır. Önerilen yöntem sayesinde, uzun süre ve maliyet gerektiren hava geçirgenliği testleri yerine kısa sürede ve daha uygun maliyetli test sonuçları elde edilmesi sağlanmıştır.

Abstract:
Air permeability, known as the air flow perpendicular between the two surfaces of the fabric, is one of the most important criteria in determining the fabric quality and comfort in the estimation of thermal comfort between the body and fabric, as it affects the properties of the fabric such as protection against wind, keeping cool and warm, and breathing of the skin. The air permeability of the fabrics is obtained by a costly and time consuming method with ISO 9237 and TS 391 EN ISO 9237 tests made according to ISO and TSE standards. In this thesis, a method that can be used to determine the air permeability of denim fabrics in a cheaper and faster way is proposed. Denim is one of the most popular fabrics made from 100% cotton yarn that can be used in all cultures, especially among young people, regardless of class. Air permeability in fabrics; properties such as weaving density, porosity of the fabric, knitting type, weft and warp density of the fabric. Considering these features, 102 fabric samples were taken from different parts of 36 different denim fabrics produced in various construction, fiber type, density and thickness. In the proposed method, the fabric samples were first magnified 20 times with the help of a microscope in the Genome and Stem cell center laboratory of Erciyes University and the images were transferred to digital media. In order to estimate the air permeability value from the obtained images, image processing techniques such as fuzzy c average algorithm were applied. The results obtained from the algorithm written by using Matlab program were used as input in artificial neural network to predict air permeability. Training function: Trainoss, Learning function: Learngdm using 96% accuracy in artificial neural network. Thanks to the proposed method, it is possible to obtain more cost-effective test results in a short time instead of air permeability tests requiring long time and cost.