Kumaş hata tespiti ve sınıflandırmada dalgacık dönüşümü ve temel bileşen analizi [Pamukkale Univ Muh Bilim Derg]
Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. 2017; 23(5): 622-627 | DOI: 10.5505/pajes.2016.80037  

Kumaş hata tespiti ve sınıflandırmada dalgacık dönüşümü ve temel bileşen analizi

Kazım Yıldız, Ali Buldu
Marmara Universitesi Teknoloji Fakultesi Bilgisayar Muhendisligi

Tekstil endüstrisinde kumaş hataları kalite kontrol elemanları tarafından tespit edilmektedir. Bu süreç hem objektif olmamakta hem de zaman ve maliyet sıkıntısı oluşturmaktadır. Bu çalışmada tekstil endüstrisinde sıklıkla kullanılan kaşe ve kot kumaştan elde edilen görüntüler üzerindeki hataların tespit edilmesi ve sınıflandırılması yapılmıştır. Kalite kontrol makinesi prototipi imal edilip termal görüntüleme yardımıyla hatalı kumaş görüntüleri elde edilmiştir. Termal görüntüler kullanılarak kumaş hataları tespit edilmiş ve sınıflandırılmıştır. İki farklı kumaş türü ile yapılan deneylerde ortalama %95 sınıflama başarısı elde edilmiştir. Deneysel sonuçlara göre kumaş kalite kontrol prosesinin, kumaş kurutma ve fiksleme işleminden sonra ilave bir kalite kontrol basamağı olmaksızın yapılabileceği ortaya konmuştur.

Anahtar Kelimeler: Termal görüntüleme, Kumaş hataları tespiti, Sınıflandırma, Dalgacık dönüşümü


Wavelet transform and principal component analysis in fabric defect detection and classification

Kazım Yıldız, Ali Buldu
Marmara University Technology Faculty Computer Engineering

Fabric defects are determined by quality control staff in textile industry. This process cannot be performed objectively and it constitutes both time and cost difficulties. In this study the cashmere and denim fabric images which are used often in textile industry are tried in both detection and classification process. Quality control machine prototype has been manufactured then defected fabric images were obtained with the help of thermal imaging. The fabric defects were detected and classified by using the thermal images. Averagely 95% classification accuracy has been achieved on experiments for two different fabric types. According to the experimental results, the fabric quality control process can be made after the drying and fixing, without any further quality control step.

Keywords: Thermal imaging, Fabric fault detection, Classification, Wavelet transform


Kazım Yıldız, Ali Buldu. Wavelet transform and principal component analysis in fabric defect detection and classification. Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. 2017; 23(5): 622-627

Sorumlu Yazar: Kazım Yıldız, Türkiye


ARAÇLAR
Tam Metin PDF
Yazdır
Alıntıyı İndir
RIS
EndNote
BibTex
Medlars
Procite
Reference Manager
E-Postala
Paylaş
Yazara e-posta gönder

Benzer makaleler
Google Scholar


 
Creative Commons Lisansı
Bu dergi Creative Commons Al 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.


LookUs & Online Makale