Görüntü işleme ve makine öğrenme yöntemleri kullanarak kumaş hata tespiti ve sınıflandırması

Kumaş endüstrisindeki kalite kontrol, bir ürünün belirli parametreleri ve müşteri memnuniyetini karşılamasını garanti altına almaya yardımcı olan bir dizi standart veya kılavuz içermektedir. Kumaş hatası tespiti (inceleme olarak da bilinir), kusurları belirlemeyi ve kusurların yerlerini belirlemeyi amaçlayan bir kalite kontrol sürecidir. Bu tezin amacı, kumaş yüzeyindeki hataları otomatik olarak tespit etmek ve sınıflandırmak için görüntü işleme ve derin öğrenme yöntemlerine dayalı bir uygulama oluşturmaktır. Kusur tespitinde Fourier dönüşümü (DFT), Gabor filtreleri kullanılmış, (Fast-R CNN) sınıflandırmada kullanılmıştır. ortalama kare hataları (RMSE'ler) tespit ve sınıflandırma hatalarını hesaplamak için kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara dayanarak, görüntü işleme yöntemlerinin, özellikle DFT'nin hata tespitinde kabul edilebilir bir doğrulukla kullanılabileceği kanıtlanmıştır.