Tekstil
endüstrisinde kumaş hataları kalite kontrol elemanları tarafından tespit edilmektedir.
Bu süreç hem objektif olmamakta hem de zaman ve maliyet sıkıntısı
oluşturmaktadır. Bu çalışmada tekstil endüstrisinde sıklıkla kullanılan kaşe ve
kot kumaştan elde edilen görüntüler üzerindeki hataların tespit edilmesi ve
sınıflandırılması yapılmıştır. Kalite kontrol makinesi prototipi imal edilip
termal görüntüleme yardımıyla hatalı kumaş görüntüleri elde edilmiştir. Termal
görüntüler kullanılarak kumaş hataları tespit edilmiş ve sınıflandırılmıştır.
İki farklı kumaş türü ile yapılan deneylerde ortalama %95 sınıflama başarısı
elde edilmiştir. Deneysel sonuçlara göre kumaş kalite kontrol prosesinin, kumaş
kurutma ve fiksleme işleminden sonra ilave bir kalite kontrol basamağı
olmaksızın yapılabileceği ortaya konmuştur.
Termal görüntüleme Kumaş hataları tespiti Sınıflandırma Dalgacık dönüşümü
Fabric
defects are determined by quality control staff in textile industry. This
process cannot be performed objectively and it constitutes both time and cost
difficulties. In this study the cashmere and denim fabric images which are used
often in textile industry are tried in both detection and classification
process. Quality control machine prototype has been manufactured then defected
fabric images were obtained with the help of thermal imaging. The fabric
defects were detected and classified by using the thermal images. Averagely 95% classification accuracy has
been achieved on experiments for two different fabric types. According to the experimental results, the
fabric quality control process can be made after the drying and fixing, without
any further quality control step.
Thermal imaging Fabric fault detection Classification Wavelet transform
Konular | Mühendislik |
---|---|
Bölüm | Makale |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 20 Ekim 2017 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2017 Cilt: 23 Sayı: 5 |