Tekstil sektöründe, mamul kumaş üzerindeki üretimhatalarının tespiti, kalite kontrol aşamasında yapılan en önemli ve maliyetli işlerdendir.Kumaşlar konfeksiyon aşamasına gelmeden kontrol edilir ve hatalı kısımlarkumaşın içinden parça halinde kesilerek alınır. Bu durum fireye yani üretimdedüşüşe yol açmaktadır. Eğer kontrol esnasında fark edilememiş veya parça alımıile fireye ayırılamamış kusurlar varsa bu kumaşlarda ikinci kaliteyedüşmektedir. Kalite kontrol sonrası top kesim işleminde ayrılan hatalı parçakumaşlar veya fark edilmeyerek müşteriye gönderilmişikinci kalite ürünler ciddi maliyetlere sebep olmaktadır. İnsan gözüyle yapılankalite kontrol işlemi, iş gücü ve zaman olarak oldukça maliyetli olmasınarağmen başarımı istenildiği kadar yüksek değildir. Bu nedenle kalite kontrolaşamasında otomatik ve akıllı sistemlerin kullanımı için çalışmalaryapılmaktadır. Bu çalışmada, %100 pamuk ipliğinden üretilerek ve indigo boyarmaddesi ile boyanmışolan denim kumaşlardaki hataların tespiti ve sınıflandırılması için görüntüişleme yöntemleri önerilmektedir. Yapılan çalışmada görüntü işleme algoritmaları kullanılarak hata tespitiyapılan kumaş görüntülerinden, özellik çıkarımı ile sayısal veri eldeedilmiştir. Oluşturulan özellik matrisi dört farklı algoritmada incelenmiş,hatalı ve hatasız görüntünün ayrımı sağlanmıştır. Yapılan karşılaştırmalarda eniyi performans gösteren algoritmanın J48 Karar Algoritması olduğu görülmüştür.

Makaleyi Oku