Yuvarlak örgü makineleri için görüntü işleme tabanlı kumaş hatası tespit sistemi

Günlük hayatta vazgeçilmez bir kullanıma sahip olan kumaş, dokuma ve örgü makinelerinde üretilmektedir. Üretim esnasında meydana gelen çeşitli olumsuzluklar üretilen kumaşın hata içermesine yol açmaktadır. Bunun sonucu olarak tekstil sektöründe hammadde, işçilik ve enerji kayıpları meydana gelmektedir. Dokuma makinelerinde hatalı kumaş üretimini engelleyen hata tespit sistemleri mevcuttur. Ancak yuvarlak örgü makinelerinde kumaş hatasını (istenen başarıda) tespit edebilen bir ürünün bulunmaması, bu tez çalışmasının temel motivasyonunu oluşturmaktadır. Tez çalışmasında yuvarlak örgü makinesi üzerinde gerçek zamanlı çalışabilen bir kumaş hatası tespit sistemi geliştirilmiştir. Bu sistem (1) görüntü elde etme düzeneğinin kurulması; (2) kumaş veri tabanının inşası; (3) hata tespit yöntemlerinin geliştirilmesi; (4) üretim esnasında hata tespit süreçlerini içermektedir. Tez sürecinde yapılan çalışmalar neticesinde 6 farklı kumaş tipi ve 10 farklı kumaş hatasını içeren yeni bir kumaş veri tabanı inşa edilmiştir. Bu görüntülerin uzaysal ve frekans alanında öznitelikleri elde edilmiş ve sınıflandırılma işlemleri gerçekleştirilmiştir. Tezin en önemli katkısı 6 yeni öznitelik çıkarma yöntemini literatüre kazandırmış olmasıdır: GDF-HOG, Eig(Hess)-HOG, ikinci mertebe HOG, Eig(Hess)-CoHOG, GM-CoHOG ve yüzey etiketleme temelli CoHOG. Her bir yöntemin klasik yöntemler ile karşılaştırmalı olarak sağladığı üstünlükler ve eksiklikler tez içerisinde detaylı bir şekilde irdelenmiştir. Uzaysal alandaki bu yöntemlere ek olarak, Fourier, dalgacık ve shearlet dönüşüm yöntemleri kullanılarak spektral kumaş görüntülerinin belirli istatistiksel öznitelikleri çıkartılmış ve sınıflandırılmaları sağlanmıştır. Sınıflandırıcı olarak Yapay Sinir Ağları kullanılmıştır. Geliştirilen hata tespit sistemi Madoksan Tekstil Ltd. Şti. (Malatya) firmasında yuvarlak örgü makinesi üzerine kurulmuştur. Yapılan gerçek zamanlı hata tespit çalışmalarında sık karşılaşılan kumaş hatası türleri üretim esnasında başarılı bir şekilde tespit edilmiştir.