Kumaş dokuma hatalarının tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of fabric defects
Yazar: KEMAL BÜYÜKKABASAKAL
Danışman: DOÇ. DR. AYDOĞAN SAVRAN
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Dokuma hatalarının denetimi tekstil sanayisi için önemli bir problemdir. Dokuma hataları kumaş üretiminde hem maliyet hem de kaliteyi önemli ölçüde etkilemektedir. Operatör tarafından dokuma hatası tespiti zaman alıcı olup yüksek hassasiyet sağlanamamaktadır. Dolayısı ile dokuma hatası denetiminde otomasyona ihtiyaç duyulmaktadır.Bu tezde, dokuma hatalarının, algılanması ve sınıflanması için dokuma kumaşların resim görüntüleri kullanılarak, temel bileşenler analizi (PCA) ve yapay sinir ağları (YSA) tabanlı, bir yöntem geliştirilmiştir. Önerilen yöntem, dokuma kumaşın görüntülerinin alınması ve bilgisayar ortamında görüntü işleme teknikleri ve temel bileşen analizi yöntemi ile kumaştaki hatalı bölgeye ait öznitelik vektörünün oluşturulması ve bu vektörün yapay sinir ağına (YSA) uygulanarak hata sınıfının belirlenmesi aşamalarından oluşmaktadır. Sınıflanan hatalar, miktar ve tiplerinin belirlenmesi amacıyla bilgisayarda depolanmaktadır. Böylece hata kaynağı belirlenerek, dokuma kalitesinin artırılması mümkün olacaktır.Bu tezde, geliştirilmiş olan kumaş hatası sınıflama sistemi ile, tekstil sanayisinde insan gücüne dayalı olarak, operatörlerce gerçekleştirilen hata kontrol işleminde otomasyon gerçekleştirilmiştir. Böylece, üretim, maliyet, kalite gibi konularda iyileşme sağlanacaktır. Bunların sonucunda da, ülkemizde temel sanayi sektörlerinden olan tekstil sanayisinin rekabet gücünü artıracaktır.

Abstract:
The inspection of the fabric defects is an important problem in textile industry. They highly effect the both the quality and the cost. Because of the speed and accuracy problem, the inspection of the fabric defects by human experts are not feasible. Therefore automated inspection techniques are required.In this thesis, a principal component analysis (PCA) and artificial neural network (ANN) based method has been developed for detection and classification of fabric defects. The proposed method is consist of getting the fabric image and then forming the feature vector of this image by using image processing and principal component analysis techniques and finally applying this feature vector to ANN for classifying defects. The classified defects are stored in the computer to determine the defects types and their quantities. So it is possible to determine defect sources to enhance the overall fabric quality.Fabric defect detection and classification system that is developed in this thesis, will make a significant contribution to textile industry by bringing automation system instead of human based manual control on fabric defect detection process. Hence it will improve the product quality and lower the product cost in textile industry that leading sector of our country. As a result, it will increase the competition power in the textile industry which is one of the leading industries of our country.