Örme Kumaşlardaki Üretim Hatalarının Görüntü İşleme Teknikleri İle Otomatik Tespiti Ve Sınıflandırılması

dc.contributor.advisor Ertuğrul, Şeniz tr_TR
dc.contributor.author Atmaca, Volkan tr_TR
dc.contributor.department Mekatronik tr_TR
dc.contributor.department Mechatronics en_US
dc.date 2005 tr_TR
dc.date.accessioned 2015-11-06T12:15:26Z
dc.date.available 2015-11-06T12:15:26Z
dc.description Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2005 tr_TR
dc.description Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2005 en_US
dc.description.abstract Bu çalışmada örme kumaşlarda üretim esnasında meydana gelen hataların bilgisayarlı görme sistemi ile algılanması ve hataların sınıflandırılması için görüntü işleme ve yapay sinir ağları kullanımı incelenmektedir. Literatürde dokuma kumaşlarda hata tespiti ile ilgili başarılı çalışmalar bulunmasına rağmen örme kumaşlardaki hataların tespiti ile ilgili yeterince başarılı bir çalışma bulunmamaktadır. Çalışmada öncelikle, çeşitli hata türlerine sahip kumaş resimleri bilgisayara aktarılmış, histogram eşitleme ve orta filtreleme gibi ön işlemlerden geçirilmiştir. Daha sonra bu resimlere iki boyutlu Fourier dönüşümü uygulanmış, hataların belirlenmesi sağlayacak niteliklerden oluşan nitelik vektörleri elde edilmiştir. Bu nitelik vektörleri yapay sinir ağlarına beslenerek hataların tespiti ve sınıflandırılması yapılmıştır. Çalışmada ayrıca gerçek bir sistemin oluşturulması için gerekli kameralar ve aydınlatma konuları ele alınmış ve gerçek zamanlı olarak çalışacak sistemin makinanın örme hızına yetişebilmesi için bilgisayar algoritmasının sahip olması gereken hız hesaplanarak geliştirilen algoritmanın hız bakımından yeterli olup olmadığı incelenmiştir. tr_TR
dc.description.abstract The subject of this thesis is automatic fault detection and classification in knitted fabrics using image processing techniques. Altough there are some research about fault detection on woven fabrics in literature, there is no study about knitted fabrics. In the first step the sample fabrics were pre-processed with Histogram Equalization and Median Filtering. After pre-processing, the samples were 2-D Fourier transformed so that the data set which will be used to detect defects were obtained. Then the data set was fed to Neural Networks to detect and classify the faults. A real time fault classification system has been investigated. For this purpose, the required hardware was determined. The illumination problem was also mentioned. The speed of the algorithm was measured and compared to the necessary speed for real time fault inspection. en_US
dc.description.degree Yüksek Lisans tr_TR
dc.description.degree M.Sc. en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11527/10056
dc.publisher Fen Bilimleri Enstitüsü tr_TR
dc.publisher Institute of Science and Technology en_US
dc.rights İTÜ tezleri telif hakkı ile korunmaktadır. Bunlar, bu kaynak üzerinden herhangi bir amaçla görüntülenebilir, ancak yazılı izin alınmadan herhangi bir biçimde yeniden oluşturulması veya dağıtılması yasaklanmıştır. tr_TR
dc.rights İTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission. en_US
dc.subject görüntü işleme tr_TR
dc.subject fourier dönüşümü tr_TR
dc.subject yapay sinir ağları tr_TR
dc.subject hata belirleme tr_TR
dc.subject image processing en_US
dc.subject fourier transform en_US
dc.subject neural networks en_US
dc.subject fault detection en_US
dc.title Örme Kumaşlardaki Üretim Hatalarının Görüntü İşleme Teknikleri İle Otomatik Tespiti Ve Sınıflandırılması tr_TR
dc.title.alternative Automatic Fault Detection And Classification Of Knitted Fabrics Using Image Processing Techniques en_US
dc.type Thesis en_US
dc.type Tez tr_TR
Dosyalar
Orijinal seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.alt
Ad:
3180.pdf
Boyut:
1.92 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Açıklama
Lisanslı seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.placeholder
Ad:
license.txt
Boyut:
3.14 KB
Format:
Plain Text
Açıklama