Tekstil kusur tespiti için derin öğrenme uygulaması
Deep learning application for textile defect detection
Yazar: OKAN GÜDER
Danışman: DOÇ. DR. ŞAHİN IŞIK
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Donanımı Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Kumaşın hatalı üretimi, tekstil firmalarının ekonomisini ve prestijini olumsuz yönde etkilemektedir. Kumaştaki hataların tespiti için literatürde birçok yöntem geliştirilmiştir. Ancak literatürde hatalı ve hatasız kumaşlar üzerine yeterli sayıda veri seti bulunmamaktadır. Bu nedenden dolayı tez çalışmamızda, yüksek oranlarda başarılı sınıflandırma elde etmek için bir dizi derin öğrenme modelleri ile birlikte yeni veri setlerinin verimliliğinin araştırılması amaçlanmıştır. Çalışmada FBRIC-1-mini ve FBRIC-2 olmak üzere iki veri seti oluşturulmuş olup bu veri setleri üzerine iki farklı çalışma gerçekleştirilmiştir. İlk çalışmada, hatalı ve hatasız olmak üzere iki sınıfı bulunan FBRIC-1-mini veri seti üzerinden EfficientNetv2m, Seresnet152d ve Ecanfnetl0 transfer öğrenme modelleri karşılaştırılmış ve topluluk öğrenme yöntemi kullanılarak doğruluk oranının artırılmasına odaklanılmıştır. Deney sonucunda, test verileri üzerinden topluluk öğrenme yöntemi ile %95,58 doğruluk, %99,17 kesinlik, %91,92 duyarlılık ve %95,41 F1-skor değerleri elde edilmiştir. İkinci çalışmada ise kumaştaki hata türlerine odaklanılmış ve FBRIC-2 veri seti oluşturulmuştur. FBRIC-2 veri seti üzerinden çoklu sınıflandırma işlemini gerçekleştirmek için EfficientNet ailesi, ResNet ailesi ve hafif evrişimsel sinir ağ modelimiz kullanılmış ve başarı oranları karşılaştırılmıştır. Çalışma sonunda yüksek doğruluk ile sınıflandırma işlemini EfficientNet ailesinden EfficientNetB4 modeli gerçekleştirmiş ve bu model ile test verileri üzerinde %99,62 doğruluk, %99,6 kesinlik, %99,6 duyarlılık ve %99,6 F1 skor değerleri elde edilmiştir.

Abstract:
The faulty production of fabric negatively affects the economy and prestige of textile companies. Many methods have been developed in the literature for the detection of defects in the fabric. However, there are not enough data sets on faulty and faultless fabrics in the literature. For this reason, in our thesis, it is aimed to investigate the efficiency of new datasets with a group of deep learning models in order to achieve successful classification with high rates. In the study, two datasets, FBRIC-1-mini and FBRIC-2, were created and two different studies were carried out on these datasets. In the first study, EfficientNetv2m, Seresnet152d and Ecanfnetl0 transfer learning models were compared over the FBRIC-1-mini dataset, which has two classes, erroneous and error-free, and focused on increasing the accuracy rate by using ensemble learning. As a result of the experiment, 95.58% accuracy, 99.17% precision, 91.92% recall and 95.41% F1-score were obtained with the ensemble learning method. In the second study, the focus was on the types of defects in the fabric and the FBRIC-2 data set was created. EfficientNet family, ResNet family and our lightweight convolutional neural network model were used to perform multi-classification on the FBRIC-2 dataset and their success rates were compared. At the end of the study, the EfficientNetB4 model from the EfficientNet family performed the classification process with high accuracy, and with this model, 99.62% accuracy, 99.6% precision, 99.6% recall and 99.6% F1 score values were obtained on the test data.