Dokuma Tezgahında Üretilen Denim Kumaşlarının Online Analizleri için Önerilen Yeni Bir Üretim Kayıt Modülü
Abstract
Tekstil ve Hazır Giyim sektöründe dokuma tezgahlarında üretilen kumaşların bilgisayarla incelenmesi, otomatik hata tespiti ve kumaş analiz yazılımlarının geliştirilmesi için üretim anında online kayıt yapabilen sistemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Online kayıt sistemleri hareketsiz ve hareketli olmak üzere ikiye ayrılmaktadır. Hareketsiz sistemlerin yüksek çözünürlükte görüntü kaydı yapabilmelerine karşılık yüksek maliyetlere sahip olduğu görülmektedir. Gelişmekte olan hareketli sistemler düşük maliyet sunmakta, ancak kumaş türüne bağlı kayıt yapabilmektedir. Bu çalışmada kumaş türü sınırlaması olmaksızın yüksek çözünürlükte kayıt yapabilen ekonomik bir kayıt modülü önerilmektedir. Bu modül, doğrusal raylı bir mekanizma üzerinde kamerayı hareketlendirmekte ve kumaş üretim hızına göre kamera hareket hızını ayarlayabilmektedir.
Keywords
References
- Association, H. K., & Council, H. K. (2001). Textile Handbook. Hong Kong: Hong Kong Cotton Spinners Association. Berkay, B., & Hüseyin, Z. Ö. (2019). Dokuma kumaş hatalarının sistematik sınıflandırılması üzerine bir çalışma. Tekstil ve Mühendis, 26-114, 156-167.
- BMSvision. (2019). Cyclops. https://www.bmsvision.com/products/camera-inspection.
- Castilho, H. P., Gonçalves, P. J., & Serafim, A. L. (2007). Intelligent Real-Time Fabric Defect Detection. Image Analysis and Recognition, (s. 1297-1307). Berlin, Heidelberg.
- Goyal, A. (2018). Automation in fabric inspection. The Textile Institute Book Series (s. 75-107). Bhiwani, India: Woodhead Publishing.
- Hanbay, K. (2016). Yuvarlak örgü makineleri için görüntü işleme tabanlı kumaş hatası tespit sistemi. Phd thesis.
- Hanbay, K., Alpaslan, N., Talu, M. F., Hanbay, D., Karci, A., & Kocamaz, A. F. (2015). Continuous rotation invariant features for gradient-based texture classificatio. Comput. Vis. Image Underst., 132, 87-101.
- Kumar, A. (2008). Computer-Vision-Based Fabric Defect Detection: A Survey. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 55(1), 348-363.
- Mak, K., Peng, P., & Lau, H. (2005). A real-time computer vision system for detecting defects in textile fabrics. IEEE International Conference on Industrial Technology. Hong Kong, China.
- Ngan, H. Y., Grantham, K. P., & Yung, N. H. (2011). Automated fabric defect detection—A review. Image and Vision Computing, 29(7), 442-458.
- Niles, S. N., Fernando, S., & Lanerolle, W. D. (2015). A System for Analysis, Categorisation and Grading of Fabric Defects using Computer Vision. Research Journal of Textile and Apparel, 19(1).