Broken stitch detection method for sewing operation using CNN feature map and image-processing techniques

Endüstriyel süreçlerde kalite giderek daha önemli hale geliyor ve maliyetlerin düşürülmesi ve süreç optimizasyonu giderek daha gerekli hale geliyor. Kalite kontrolü, bir süreç için artan üretim ve hatta artan kar sağlar. O halde üretim söz konusu olduğunda en önemli ölçüt olduğu söylenebilir. %100 hatasız bir üretim sürecine sahip olmak son derece zordur. Kusurlar açısından en çok ilgi gören endüstriyel süreçlerden biri de dokuma işlemidir. Bu çalışma, Makine Öğrenimi teknikleri ve ayrıca Dalgacıklar üzerine küresel bir çalışma yapacaktır. Bu çalışma gelecekte yapılacak akademik çalışmalara temel teşkil edebilir. Mevcut çalışmada oluşturulan uygulama aynı zamanda bir bilgisayarlı görme sisteminin, kullanılan sınıflandırıcı algoritmasından, bu durumda Dalgacık Dönüşümünü kullanacak olan özellik çıkarma tekniğine kadar nasıl değişebileceğinin bir örneği olarak hizmet edecektir. Bu çalışmada kumaşlardaki kusurları tespit etme yöntemlerinde en son teknolojiyi araştırıyoruz. Ayrıca veritabanını ve kullanılacak görsel setini de oluşturacağız. Dalgacık Dönüşümü ile görüntüden bilgi çıkarın. Bu soruna en iyi cevabı bulmak için farklı sınıflandırma algoritmalarını test edin. CNN algoritması aracılığıyla sınıflandırıcı algoritmaların performansını artırın. K-katlı çapraz doğrulama tekniğini kullanarak sistemi doğrulayın