Fabric defect detection using image processing techniques

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2013

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: SAVAS BAĞKUR

Danışman: YAVUZ ŞENOL

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu tezin amacı görüntü işleme tekniklerinin kullanarak kumaş hatası algılama sistemi tasarlamaktır. Hata algılama işlemi tekstil endüstrisinde önemli bir yer tutar. Kumaş hatalar, üreticiler için istenmeyen kayıplara ve üretim karının azalmasına sebep olur. Bu nedenle, hatalı ürün üretimini azaltmak için, kumaş kontrol uzmanları kullanılmıştır. Ancak uzmanlar, yorgunluk, bıkkınlık ve dikkatsizlik gibi insani durumlardan sıkça etkilenmesi hataları algılama yüzdelerini düşürür. Bu gibi sebeplerden dolayı tekstil endüstrisi yeni metotlar geliştirmeye başladı. Bilgisayar görüntüleme sistemleri, yazılım ve donanımdaki yeni gelişmeler tekstil endüstrisinde hata algılama sistemlerinin etkililiğini arttırmak ve geliştirmekte kullanıldı.Bu çalışmada, DOOG filtreleri, fabrika kumaş hatası algılama sisteminin ana parçası olarak kullanıldı. DOOG filtreleri şimdiye kadar, tekstil hata tespit sistemlerinde kullanılmadı fakat dokuların analizinde başarılı sonuçlar vermiştir. Kumaşlar simetrik ve düzenli bir yapıya sahiptirler, hatalar ise bu düzenliliği bozan yapılardır. Kumaşların bu yapısından dolayı, DOOG filtrelerini kumaşlar ile yapılan çalışmalarda iyi sonuçlar verir. DOOG filtresi kolayca anlaşılabilir ve basit bir yapıya sahiptir. Tasarlanan sistem, filtreleri resimlere uygularken önce filtreleri ve kumaş resmini frekans uzayına çevirip konvolusyon işlemini gerçekleştirdikten sonra tekrar zaman uzayına çevirerek işlemi tamamlar. Bu aşamadan sonra hatalı alanlar hakkında bilgiler elde ederiz. Bu bilgileri daha da belirleyici hale getirmek için, histogram analizi ve eşikleme işlemleri kullanılır.Hataların bulunmasında ve sistem performansını test ederken gerçek kumaşlar kullanılmıştır. Bu da kumaş hataları algılama sistemini daha başarılı şekilde test edebilmemizi sağlamıştır. Sonuçlar bütün kumaş hatalarının doğru olarak tanımlanabildiğini göstermektedir.