Kumaş kusurlarını denetleyebilecek akıllı bir sistem geliştirilmesi

Bu çalışmanın amacı, kumaş denetim makineleri için prototip bir yapay görme sistemi tasarlamak ve otomatik olarak kumaş hatalarının tespit edilmesi ve sınıflandırılması için bir algoritma geliştirilmektir. Materyal olarak boyanmamış ham denim kumaş seçilmiştir. Böylece, kumaş denetim işlemi daha yüksek bir performansla daha kısa sürede gerçekleştirilebilecek ve kumaş hatalarının değerlendirilmesi objektif olarak yapılabilecektir. Sistem mevcut kumaş denetim makinelerine kolaylıkla uyarlanabilecektir. Üç farklı hata denetim algoritması kullanılmıştır; Lineer filtreleme (LF), Gabor filtresi (GF), ve Dalgacık Analizi (DA). Bu algoritmalar beş farklı hata tipi; çözgü kaçığı, atkı kaçığı, delik, lekeli iplik ve iplik kalıntısı veya düğüm üzerinden gerçek zaman dışı ve gerçek zamanlı olarak uygulanmıştır. Kumaş numuneleri taranarak gerçek zaman dışı uygulamalar için hata veritabanı hazırlanmıştır. Gerçek zamanlı uygulamalar için deney düzeneği kurulmuştur. Her bir gerçek zamanlı algoritma uygulaması için kullanıcı ara yüzü oluşturulmuştur. Uygulamaların performansı ve başarı oranları değerlendirilmiş ve tartışılmıştır. Daha sonra, hatalı kumaş resimleri yapay sinir ağı yöntemi kullanılarak sınıflandırılmıştır. Bu uygulama için yine bir kullanıcı ara yüzü oluşturulmuştur. Sonuçta algoritmanın sınıflandırma oranı istatistiksel olarak değerlendirilmiştir.