Shearlet Dönüşümü ve Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Kot Kumaşlar Üzerinde Gerçek Zamanlı Hata Tespiti

Erdal Güvenoğlu; Muhammet Bağırgan

doi:10.31202/ecjse.553849

Shearlet Dönüşümü ve Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Kot Kumaşlar Üzerinde Gerçek Zamanlı Hata Tespiti

Öz

Tekstil sektörünün ara mamul maddesi olan kumaşlar, farklı üretim teknikleri ile elde edilen ve temeli elyaf olan ürünlerdir. Tekstil sektöründe kumaş üretimindeki payı, üretim çeşitliliği ve kullanma alanı göz önüne alındığında en geniş kumaş sınıfını oluşturan dokuma kumaşlar, atkı ve çözgü ipliği denilen iki paralel iplik dizisinin birbiriyle dik olarak kesişmesi sonucu oluşan bağlantıların oluşturduğu örgülerdir. Dokuma teknolojisinde yaşanan gelişmeler sayesinde oluşabilecek bazı kumaş hatalarının tamamen ortadan kaldırılması ya da önlenebilmesi mümkün olsa da günümüzde hala kumaş üretimi esnasında hatalar oluşmaktadır. Bu çalışmada görüntü işleme tekniklerinden faydalanılarak dokuma kumaş üzerinde gerçek zamanlı hata tespiti yapabilecek bir sistem geliştirilmiştir. Bu sistem yüksek çözünürlüklü kamera vasıtası ile anlık kaydedilen dokuma kumaş görüntüleri üzerinde görüntü işleme tekniklerinden Shearlet dönüşümü öznitelik çıkarma yöntemi kullanılarak gerçek zamanlı dokuma kumaş hata kontrolünün yapılmasını sağlayan düzenekten oluşmaktadır. Oluşturulan bu düzenekle yapılan gerçek zamanlı hata tespit çalışmalarında bilindik kumaş hatası türlerinden çözgü kopuğu, atkı kopuğu, delik, yırtık ve leke hatalarının başarılı bir şekilde tespiti yapılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Kumaş Hatası Tespiti,Shearlet Dönüşümü,Gerçek Zamanlı Kontrol,Öznitelik Çıkarma

Kaynakça

Ngan, H. Y. T., Grantham, K. H. P., Nelson, H. C. Y., "Automated fabric defect detection-A review", Image And Vision Computing, 2011,29(7), 442-458.
Hanbay, K., Talu, M. F., Özgüven, Ö. M., "Fabric defect detection systems and methods-A systematic literature review", Optik, 2016,127(24), 11960-11973.
Ala, D. M.,"Dokuma Kumaş Hatalarının Görüntü Analizi Yöntemiyle Sayısallaştırılması", (Yüksek Lisans Tezi), Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, (2008).
Kumar, A., "Computer-Vision-Based Fabric Defect Detection: A Survey", IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2008,55(1), 348-363.
Malek, A. S.,"Online Fabric Inspection by Image Processing Technology", (PhD Thesis), Mechanical Engineering. Haute Alsace University, Mulhouse, Sud Alsace, France, (2012).
Chan, C. H., Pang, G. K. H., "Fabric Defect Detection by Fourier Analysis", IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2000,36(5), 1267-1276.
Pan, Z., He, N., Jiao, Z. "FFT used for fabric defect detection based on CUDA", 2nd Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference (IAEAC) Chongqing, China, 2014-2017, (2017).
Bodnarova, A., Bennamoun, M., Latham, S., "Optimal Gabor Filters for Textile Flaw Detection", Pattern Recognition, 2002,35(12), 2973-2991.

Mak, K. L., Peng, P., Lau, H. Y. K. "Optimal morphological filter design for fabric defect detection", International Conference on Industrial Technology, Hong Kong, China., 799-804, (2005).
Han, R., Zhang, L. "Fabric Defect Detection Method Based on Gabor Filter Mask", WRI Global Congress on Intelligent Systems, Xiamen, China, 184-188, (2009).
Karayiannis, Y. A., Stojanovic, R., Mitropoulos, P., Koulamas, C., Stouraitis, T., Koubias, S., Papadopoulos, G. "Defect detection and classification on web textile fabric using multiresolution decomposition and neural networks", 6th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems, Pafos, Cyprus, 765-768, (1999).
Hu, M. C., Tsai, I. S., "Fabric Inspection Based on Best Wavelet Packet Bases.", Textile Research Journal, 2000,70(8), 663-670.
Ngan, H. Y. T., Grantham, K. H. P., Yung, S. P., Michael, K. N., "Wavelet based methods on patterned fabric defect detection", Pattern Recognition, 2005,38(4), 559-576.
Serdaroglu, A., Ertuzun, A., Ercil, A., "Defect detection in textile fabric images using subband domain subspace analysis", Pattern Recognition and Image Analysis, 2007,17(4), 663-674.
Liu, S. G., Qu, P. G. "Inspection of fabric defects based on wavelet analysis and BP neural network", International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition, Hong Kong, China, 232-236, (2008).
Guan, S., Shi, X. "Fabric Defect Detection Based on Wavelet Decomposition with One Resolution Level", International Symposium on Information Science and Engineering, Shanghai, China, 281-285, (2008).
Cho, C. S., Chung, B. M., Park, M. J., "Development of Real-Time Vision-Based Fabric Inspection System", IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2005,52(4), 1073-1079.
Guo, K., Kutyniok, G., Labate, D. "Sparse Multidimensional Representations using Anisotropic Dilation and Shear Operators", International Conference on the Interaction between Wavelets and Splines Athens, Greece, 189-201, (2005).
Häuser, S., Steidl, G., "Fast Finite Shearlet Transform: a tutorial".University of Kaiserslautern, Department of Mathematics,,Erişim Tarihi:12.01.2019, https://arxiv.org/abs/1202.1773
Kumar, A., "Neural network based detection of local textile defects", Pattern Recognition, 2003,37(7), 1645-1659.
Sağıroğlu, Ş., "Identifying Three Linear Systems Using Only Single Neural Model", Journal of Polytechnic, 2012,15(4), 191-198.
Kubat, C., "MATLAB: Yapay Zeka ve Mühendislik Uygulamaları", 4.Baskı, Abaküs Yayıncılık, İstanbul, (2019).
Gunasegaran, T., Cheah, Y. "Evolutionary cross validation", 8th International Conference on Information Technology (ICIT), Amman, Jordan, 89-95, (2017).

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Erdal Güvenoğlu ^*
0000-0003-1333-5953
Türkiye

Muhammet Bağırgan Bu kişi benim
0000-0001-8756-5642
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

30 Eylül 2019

Gönderilme Tarihi

15 Nisan 2019

Kabul Tarihi

28 Haziran 2019

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2019 Cilt: 6 Sayı: 3

DOI

https://doi.org/10.31202/ecjse.553849

IZ

https://izlik.org/JA76ME74NY

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

APA

Güvenoğlu, E., & Bağırgan, M. (2019). Shearlet Dönüşümü ve Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Kot Kumaşlar Üzerinde Gerçek Zamanlı Hata Tespiti. El-Cezeri, 6(3), 491-502. https://doi.org/10.31202/ecjse.553849

AMA

1.Güvenoğlu E, Bağırgan M. Shearlet Dönüşümü ve Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Kot Kumaşlar Üzerinde Gerçek Zamanlı Hata Tespiti. ECJSE. 2019;6(3):491-502. doi:10.31202/ecjse.553849

Chicago

Güvenoğlu, Erdal, ve Muhammet Bağırgan. 2019. “Shearlet Dönüşümü ve Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Kot Kumaşlar Üzerinde Gerçek Zamanlı Hata Tespiti”. El-Cezeri 6 (3): 491-502. https://doi.org/10.31202/ecjse.553849.

EndNote

Güvenoğlu E, Bağırgan M (01 Eylül 2019) Shearlet Dönüşümü ve Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Kot Kumaşlar Üzerinde Gerçek Zamanlı Hata Tespiti. El-Cezeri 6 3 491–502.

IEEE

[1]E. Güvenoğlu ve M. Bağırgan, “Shearlet Dönüşümü ve Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Kot Kumaşlar Üzerinde Gerçek Zamanlı Hata Tespiti”, ECJSE, c. 6, sy 3, ss. 491–502, Eyl. 2019, doi: 10.31202/ecjse.553849.

ISNAD

Güvenoğlu, Erdal - Bağırgan, Muhammet. “Shearlet Dönüşümü ve Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Kot Kumaşlar Üzerinde Gerçek Zamanlı Hata Tespiti”. El-Cezeri 6/3 (01 Eylül 2019): 491-502. https://doi.org/10.31202/ecjse.553849.

JAMA

1.Güvenoğlu E, Bağırgan M. Shearlet Dönüşümü ve Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Kot Kumaşlar Üzerinde Gerçek Zamanlı Hata Tespiti. ECJSE. 2019;6:491–502.

MLA

Güvenoğlu, Erdal, ve Muhammet Bağırgan. “Shearlet Dönüşümü ve Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Kot Kumaşlar Üzerinde Gerçek Zamanlı Hata Tespiti”. El-Cezeri, c. 6, sy 3, Eylül 2019, ss. 491-02, doi:10.31202/ecjse.553849.

Vancouver

1.Erdal Güvenoğlu, Muhammet Bağırgan. Shearlet Dönüşümü ve Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Kot Kumaşlar Üzerinde Gerçek Zamanlı Hata Tespiti. ECJSE. 01 Eylül 2019;6(3):491-502. doi:10.31202/ecjse.553849

Shearlet Dönüşümü ve Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Kot Kumaşlar Üzerinde Gerçek Zamanlı Hata Tespiti

Shearlet Dönüşümü ve Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Kot Kumaşlar Üzerinde Gerçek Zamanlı Hata Tespiti

Öz

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

Ayrıntılar

Birincil Dil

Konular

Bölüm

Yazarlar

Yayımlanma Tarihi

Gönderilme Tarihi

Kabul Tarihi

Yayımlandığı Sayı

DOI

IZ

Kaynak Göster

Cited By

HSL Renk Uzayında Görüntü İşleme ve Morfolojik İşlemler Kullanarak Gerçek Zamanlı Nesne Tespiti ve Sınıflandırması

Görüntü İşleme Teknikleri İle Rulo Sac Hassas Doğrultmada Silindir Konumlarının Belirlenmesi

Detection and Classification of Fabric Defects Using Deep Learning Algorithms

Görüntü İşleme Tekniği ile Üretimde Süreç İzleme

Tekstil üretim süreçlerinde hata tahmini ve önlenmesi: Makine öğrenmesi tabanlı karar destek sistemi yaklaşımı