TY  - JOUR
TT  - TEKSTİL ÜRÜNLERİ KESİM HATALARININ BİLGİSAYAR DESTEKLİ KONTROLÜ
AU  - Çevik, Kerim Kürşat
AU  - Koçer, Hasan Erdinç
PY  - 2017
DA  - September
Y2  - 2017
JF  - Textile and Apparel
PB  - Ege University
WT  - DergiPark
SN  - 1300-3356
SP  - 300
EP  - 308
VL  - 27
IS  - 3
KW  - Textile cutting errors
KW  - Textile quality control
KW  - Image processing
N2  - Günümüzde tekstil (deri, kumaş vb.) ürünleri kesim hataları ile ilgili denetimler şablon vasıtasıyla insan tarafından gözleyapılmaktadır. Hassas ölçüm gerektiren bu denetimlerin gözle yapılması, hem çok uzun zaman almakta hem de hata oluşma riskiniartırmaktadır. Bu makalede tekstil parçalarının kesim hatalarını otomatik olarak tespit eden ve hatalı/hatasız parça ayrımı yapabilengörüntü işleme tabanlı endüstriyel kalite kontrol sistemi anlatılmıştır. Sistem insan denetiminden kaynaklanan hatayı en aza indirmekteve birim zamanda kontrol edilen parça sayısını artırmaktadır. Gerçekleştirilen sistem, Panel PC, çizgi tarama kamerası, yürüyen bantsistemi, sepet kontrol ünitesi, görüntü işleme yazılımı ve kullanıcı kontrol ara yüzünden oluşmaktadır. Denetimi yapılacak kesilmiştekstil parçaları yürüyen bant üzerinde kamera ve aydınlatma ünitesinin bulunduğu kısma gelir ve görüntü yakalanır. Yakalanan görüntüPanel PC’ye gönderilir ve görüntü işleme yazılımı vasıtasıyla kesim hatası olup olmadığı denetlenir. Denetim sonucuna göre yürüyenbandın sonunda yer alan sepet sistemi, pnömatik olarak ileri/geri hareket ettirilerek parçanın istenen sepete düşmesi sağlanır. 5 farklışablona sahip 50 adet deri parçası için yapılan 150 denemeden 149 unda (%99.33 başarı oranı) doğru olarak hatalı/hatasız ayrımıyapılarak belirlenen sepete otomatik olarak düşürüldüğü görülmüştür. 
CR  - 1. Sari-Sarraf, H. and J.S. Goddard Jr, 1999, Vision system for on-loom fabric inspection. Industry Applications, IEEE Transactions on, Vol: 35(6), pp: 1252- 1259.
CR  - 2. Baykut, A., et al., 2000, Real-time defect inspection of textured surfaces, Real-Time Imaging, Vol: 6(1), pp: 17-27.
CR  - 3. Kumar, A. and G.K. Pang, 2002, Defect detection in textured materials using Gabor filters, Industry Applications, IEEE Transactions on, Vol: 38(2), pp: 425- 440.
CR  - 4. Chan, C.-h. and G.K. Pang, 2000, Fabric defect detection by Fourier analysis, Industry Applications, IEEE Transactions on, Vol: 36(5), pp: 1267-1276.
CR  - 5. Huang, C.-C., S.-C. Liu, and W.-H. Yu, 2000, Woven fabric analysis by image processing Part I: identification of weave patterns, Textile Research Journal, Vol: 70(6), pp: 481-485.
CR  - 6. Huang, W. and T.K. Ghosh, 2002, Online characterization of fabric compressional behavior, Textile research journal, Vol: 72(2), pp: 103-112.
CR  - 7. Tsai, D.-M. and T.-Y. Huang, 2003, Automated surface inspection for statistical textures, Image and Vision computing, Vol: 21(4), pp: 307-323.
CR  - 8. Baştürk, A., Yuğnak, Z., Ketencioğlu, H., Yüksel, M.E., 2006, Fault inspection of textile fabrics using Gabor wavelets and basic component analysis, in Eleco'2006 Electrical - Electronics - Computer Engineering Symposium, ELECO: Bursa.
CR  - 9. Ala, D.M., 2008, Numerating Woven Fabric Defects With Image Analysis, M.Sc. Thesis, Pamukkale University, Denizli.
CR  - 10. Arıkan, C.O., 2009, Used computer aided image processing applications in textile technology, Ph.D. Thesis, Ege University, İzmir.
CR  - 11. Jyothi, G., Sushma, C.H. and Veeresh, D.S.S., 2015, Luminance Based Conversion of Gray Scale Image to RGB Image, International Journal of Computer Science and Information Technology Research, Vol: 3(3), pp: 279-283.
CR  - 12. Young IT and Van Vliet LJ, 1995, Recursive implementation of the Gaussian filter, Signal processing, Vol: 44(2), pp: 139-151.
CR  - 13. Otsu, N., 1979, An automatic threshold selection method based on discriminate and least squares criteria, Denshi Tsushin Gakkai Ronbunshi, Vol: 63, pp: 349-356.
CR  - 14. Umbaugh, R.E., 1999, Handbook of IS management, Auerbach.
CR  - 15. Gonzalez, R.C. and R.E. Woods, 2002, Digital image processing, Prentice hall Upper Saddle River.
CR  - 16. Mitra, S.K. and G.L. Sicuranza, 2001, Nonlinear image processing, Academic Press.
CR  - 17. Hodgson, R., et al., 1985, Properties, implementations and applications of rank filters, Image and Vision Computing, Vol: 3(1), pp: 3-14.
CR  - 18. Chan, T.F., B.Y. Sandberg, and L.A. Vese, 2000, Active contours without edges for vector-valued images, Journal of Visual Communication and Image Representation, Vol: 11(2), pp: 130-141.
CR  - 19. Chan, T.F. and L.A. Vese, 2001, Active contours without edges, Image Processing, IEEE Transactions on, Vol: 10(2), pp: 266-277.
CR  - 20. Chenyang, X. and J.L. Prince, 1998, Snakes, shapes, and gradient vector flow, Image Processing, IEEE Transactions on, Vol: 7(3), pp: 359-369.
CR  - 21. Osher, S. and J.A. Sethian, 1988, Fronts propagating with curvature-dependent speed: Algorithms based on Hamilton-Jacobi formulations, Journal of Computational Physics, Vol: 79(1), pp: 12-49.
CR  - 22. Sapiro, G., 2006, Geometric partial differential equations and image analysis, New York: Cambridge university press, 386.
CR  - 23. Chesnaud, C., P. Réfrégier, and W. Boulet, 1999, Statistical region snake-based segmentation adapted to different physical noise models, Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, Vol: 21(11), pp: 1145-1157.
CR  - 24. Li, C., Xu, C., Gui, C. and Fox, M. D., 2005, Level set evolution without re-initialization: a new variational formulation, in Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2005 IEEE Computer Society Conference on, Vol: 1, pp: 430-436.
CR  - 25. Suri, J. S., Liu, K., Singh, S., Laxminarayan, S. N., Zeng, X. and Reden, L., 2002, Shape recovery algorithms using level sets in 2-D/3-D medical imagery: a state-of-the-art review, Information Technology in Biomedicine, IEEE Transactions on, Vol: 6(1), pp: 8-28.
CR  - 26. Malladi, R., Sethian J. and Vemuri, B.C., 1995, Shape modeling with front propagation: A level set approach, Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, Vol: 17(2), pp: 158-175.
CR  - 27. Osher, S. and Fedkiw, R., 2006, Level set methods and dynamic implicit surfaces, New York: Springer Science & Business Media, Vol: 153, pp: 280.
CR  - 28. Özmen, N., 2009, Image segmentation and smoothing via partial differential equations, M.Sc. Thesis, Middle East Technical University, Ankara, pp: 102.
CR  - 29. Tunali, I. and Kilic, E., 2013, Mass segmantation on mammograms using active contours." 21st IEEE Signal Processing and Communications Applications Conference, pp:1-4.
CR  - 30. Hu, M.K., 1962, Visual pattern recognition by moment invariants. Information Theory, IRE Transactions on, Vol: 8(2), pp: 179-187.
CR  - 31. Conseil, S., Bourennane, S. and Martin, L., 2007, Comparison of Fourier descriptors and Hu moments for hand posture recognition, 15th European IEEE Signal Processing Conference, pp: 1960-1964.
UR  - https://dergipark.org.tr/en/pub/tekstilvekonfeksiyon/issue//340950
L1  - https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/345810
ER  -