Derin öğrenme yöntemi ile kumaş hatalarının otomatik  tespiti ve sınıflandırılması
Automatic detection and classification of fabric defects with deep learning method
Yazar: SAFA ZENHAR
Danışman: DOÇ. DR. İPEK ATİK
GAZİANTEP İSLAM BİLİM VE TEKNOLOJİ ÜNİVERSİTESİ / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Günümüzde, tekstil endüstrisi sürekli büyüyen ve günler geçtikçe önemi artan bir sektör haline gelmiştir. Kaliteli ve hatalardan arınmış kumaşların üretimi, hem üreticiler hem de tüketiciler için büyük bir öneme sahiptir. Ancak, kumaş üretimi sürecinde hataların ortaya çıkması kaçınılmaz olabilir ve bu da hem maliyeti artırır hem de ürünlerin kalitesini olumsuz yönde etkiler. Bu nedenle, kumaş hatalarının erken aşamada tespit edilmesi ve müdahale edilmesi, tekstil endüstrisi için kritik bir ihtiyaç haline gelmiştir. 
Bu tez çalışmasında, topbaşı hatası, yağ lekesi hatası, iplik hatası ve delik hatası  gibi hatalardan oluşan bir kumaş veri seti için YOLO temeli bir yapay zeka yöntemi ile etkin bir hata tespit sisteminin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu çalışmada, daha önce kullanılmamış bir veri seti toplanmıştır. Veri seti, kumaş hatalarının tespiti amacıyla özel olarak oluşturulmuş ve mevcut literatürde yayınlanmış başka bir veri setinden de faydalanılmıştır. Her iki veri seti birleştirilerek 5590 görüntü den yeni bir veri seti elde edilmiştir. İlk olarak veri setindeki tüm görüntüler için hata sınıfına ait etiketler belirtilmiştir. Daha sonra YOLO algoritmasının performansını iyileştirmek için sadece eğitim veri setindeki görüntüler veri arttırma yöntemleri ile sentetik olarak çoğaltılmıştır. YOLO algoritmalarının kumaş hatalarını tespit edebilme yeteneklerini değerlendirmek için bir takım deneysel çalışmalar Python programı ile gerçekleştirilmiştir. Yapılan deneysel analizlere göre modellerin ortalama hassasiyet (mAP), kesinlik (p) ve duyarlılık (R)  performans ölçüleri başarı performans değerleri elde edilmiştir.
        Yapılan deneylerdeYOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l, YOLOv5x, YOLOv7 ve YOLOv8s algoritmaları kullanılmıştır. Deneysel sonuçlara göre, YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l, YOLOv7 ve YOLOv8s modellerin verdiği sonuçları ise sırasıyla; %84, %84.5, %86, %85 ve %83 ortalama hassasiyet (mAP), %87, %87, %87.2, %86 ve %83.2 kesinlik (P), %83, %83.2, %84.6, %84 ve %83.2 duyarlılık (R) değerleri elde edilmiştir. Yapılan çalışmaların neticesinde en iyi sonucu Yolov5x modeli vermiştir %86 ortalama hassasiyet,  %87.6 kesinlik ve %85.1 duyarlılık değerlerine ulaşmıştır. Çalışmanın sonuç kısımında ise YOLOv5x'in sonucu diğer modellerin sonuçları ile karşılaştırılmıştır ve iyileştirme değerleri hesaplanmıştır.
Gelecekteki bölümlerde YOLO algoritması ve yapılan işlemlerden detaylı  bir şekilde bahsedilmişitr.

Abstract:
Nowadays, the textile industry has become a sector that is constantly growing and its importance increases day by day. The production of quality and defect-free fabrics is of great importance for both manufacturers and consumers. However, it may be inevitable for errors to occur during the fabric production process, which both increases the cost and negatively affects the quality of the products. Therefore, detecting and intervening in fabric defects at an early stage has become a critical need for the textile industry. 
In this thesis study, it is aimed to develop an effective defect detection system with an artificial intelligence method based on YOLO for a fabric data set consisting of errors such as ball head error, oil stain error, thread error and hole error. In this study, a data set that has not been used before was collected. The data set was created specifically for the detection of fabric defects and another data set published in the existing literature was also used. By combining both data sets, a new data set was obtained from 5590 images. First, labels for the error class are specified for all images in the data set. Then, to improve the performance of the YOLO algorithm, only the images in the training data set were synthetically reproduced using data augmentation methods. A number of experimental studies were carried out with the Python program to evaluate the ability of YOLO algorithms to detect fabric defects. According to the experimental analyses, the mean avrage precision (mAP), precision (P) and recall (R) performance measures of the models were obtained.
 YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l, YOLOv5x, YOLOv7 and YOLOv8s algorithms were used in the experiments. According to the experimental results, the results given by the YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l, YOLOv7 and YOLOv8s models are as follows; %84, %84.5, %86, %85, and %83 mean avrage precision (mAP),  %87,  %87,  %87.2,  %86, and %83.2 precision (P), %83, %83.2, %84.6, %84 and %83.2 recall (R) values were obtained. As a result of the studies, the Yolov5x model gave the best results, reaching  %86 mean average percision, %87.6 precision and %85.1 recall values. In the conclusion part of the study, the result of YOLOv5x was compared with the results of other models and the improvement values were calculated.
In the future parts of this study, YOLO runs and transactions are mentioned in detail.