Denim Kumaşlarda Görüntü İşleme İle Hata Tespiti

Abstract

Tekstil sektöründe, mamul kumaş üzerindeki üretim hatalarının tespiti, kalite kontrol aşamasında yapılan en önemli ve maliyetli işlerdendir. Kumaşlar konfeksiyon aşamasına gelmeden kontrol edilir ve hatalı kısımlar kumaşın içinden parça halinde kesilerek alınır. Bu durum fireye yani üretimde düşüşe yol açmaktadır. Eğer kontrol esnasında fark edilememiş veya parça alımı ile fireye ayırılamamış kusurlar varsa bu kumaşlarda ikinci kaliteye düşmektedir. Kalite kontrol sonrası top kesim işleminde ayrılan hatalı parça kumaşlar veya fark edilmeyerek müşteriye gönderilmiş ikinci kalite ürünler ciddi maliyetlere sebep olmaktadır. İnsan gözüyle yapılan kalite kontrol işlemi, iş gücü ve zaman olarak oldukça maliyetli olmasına rağmen başarımı istenildiği kadar yüksek değildir. Bu nedenle kalite kontrol aşamasında otomatik ve akıllı sistemlerin kullanımı için çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmada, %100 pamuk ipliğinden üretilerek ve indigo boyarmaddesi ile boyanmış olan denim kumaşlardaki hataların tespiti ve sınıflandırılması için görüntü işleme yöntemleri önerilmektedir. Yapılan çalışmada görüntü işleme algoritmaları kullanılarak hata tespiti yapılan kumaş görüntülerinden, özellik çıkarımı ile sayısal veri elde edilmiştir. Oluşturulan özellik matrisi beş farklı algoritma kullanılarak incelenmiş, hatalı ve hatasız görüntünün ayrımı sağlanmıştır. Yapılan karşılaştırmalarda en iyi performans gösteren algoritmanın J48 Karar Algoritması olduğu görülmüştür.