Fourier dönüşümü kullanılarak gerçek zamanlı kumaş hatası tespiti
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2017
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Öz: Kumaş üretiminde yüzey hatalarını tespit etmek için gerçek zamanlı hata tespit sistemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Mevcut durumda örgü kumaş üretiminde gerçek zamanlı hata tespit sistemi yoktur. Bu çalışmada gerçek zamanlı kumaş hatası tespit sistemi geliştirilmiş ve yuvarlak örgü makinesi üzerinde test edilmiştir. Kumaş görüntüsünün dokusal özellikleri Fourier dönüşümü temelinde çıkarılmıştır. Bu dokusal özellikler 7 tane olup kumaş görüntüsünün Fourier frekans spektrumunun yatay ve dikey yönlerinden hesaplanmıştır. Önerilen metodunun performansı ilk olarak kapsamlı veri tabanı temel alınarak gerçek zamanlı olmayan çalışmalar yolu ile değerlendirilmiştir. Önerilen metot gerçek zamanlı kontrolde de başarı sağlayabilecek üstün bir performans elde etmiştir. İkinci olarak, endüstriyel şartlarda etkin bir kumaş hatası kontrolü için gerçek zamanlı makine görmesi sistemi tasarlanmıştır. Gerçek zamanlı hata tespit sistemi çizgi kamera tarafından elde edilen kumaş görüntüleri analiz edilerek test edilmiştir. Deneysel sonuçlar önerilen hata tespit modelinin yaygın örgü kumaş hatalarını başarılı bir şekilde tespit edebildiğini göstermiştir.
Abstract: In fabric productions, real time defect detection systems are needed to detect the surface defects. There iscurrently no real time defect detection system in knitting fabric production. In this paper, a real time fabricdefect detection system is developed and is tested on circular knitting machine. Textural features of fabricimage are extracted based on Fourier transform. These textural features are seven and are calculated fromthe horizontal and vertical directions of Fourier frequency spectrum of the fabric image. The performanceof the proposed method is firstly evaluated off-line through experiments based on comprehensive fabricdatabase. The proposed method obtains superior performance, which also proves its utility in real-time inspection. Secondly, a real time machine-vision system has been designed for an efficient detection of thefabric defects under industrial conditions. Real time defect detection system is tested automatically byanalyzing fabric images captured by a line scan camera. Experimental results show that the proposeddetection model can successfully detect common circular knitting fabric defects.
Abstract: In fabric productions, real time defect detection systems are needed to detect the surface defects. There iscurrently no real time defect detection system in knitting fabric production. In this paper, a real time fabricdefect detection system is developed and is tested on circular knitting machine. Textural features of fabricimage are extracted based on Fourier transform. These textural features are seven and are calculated fromthe horizontal and vertical directions of Fourier frequency spectrum of the fabric image. The performanceof the proposed method is firstly evaluated off-line through experiments based on comprehensive fabricdatabase. The proposed method obtains superior performance, which also proves its utility in real-time inspection. Secondly, a real time machine-vision system has been designed for an efficient detection of thefabric defects under industrial conditions. Real time defect detection system is tested automatically byanalyzing fabric images captured by a line scan camera. Experimental results show that the proposeddetection model can successfully detect common circular knitting fabric defects.
Açıklama
Yıl: 2017Cilt: 32Sayı: 1ISSN: 1300-1884 / 1304-4915Sayfa Aralığı: 151 - 158Metin Dili:Türkçe
Anahtar Kelimeler
Kaynak
Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
32
Sayı
1
Künye
HANBAY K,TALU M. F,ÖZGÜVEN Ö. F (2017). Fourier dönüşümü kullanılarak gerçek zamanlı kumaş hatası tespiti. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 32(1), 151 - 158.
