No abstract

No abstract

Özetçe-Günümüzde optik ve optoelektronik algılayıcı teknolojisindeki hızlı gelişme, bilgisayarla görü metotlarına dayalı özellik çıkartım tekniklerinin adli araştırmalardan endüstriyel ürünlerin otomatik kalite kontrolüne kadar geniş bir alanda kullanılmasına yol açmıştır. Tekstil malzemelerinin üretim hataları ve üretim parametrelerinin otomatik olarak belirlenmesi, ham madde ve üretim süresi kaybının önlenmesi açısından bilgisayarla görü metotlarının önem kazandığı inceleme alanlarından birisidir. Bu çalışmada günlük yaşantımızda yer alan dokuma ve örme kumaşlarda sıklıkla kullanılan Chenille ipliğinin büküm seviyesinin belirlenmesi amacıyla ardışık görüntü işleme algoritmaları kullanılarak bileşen ipliklerin farklı gri seviyelerde yer aldığı bölütlenmiş imge elde edilmiştir. Bölütlenmiş imgeden elde edilen eksenel griseviye sinyalinin (EGS) yanı sıra, Haralick'in GLCM (gri seviye eş-oluşum matrisi) korelasyon eğrilerinin istatistiksel incelemesi ipliğin büküm seviyesinin başarılı şekilde elde edilmesini sağlamıştır. Ardından, bölütlenmiş imgeye Hough Dönüşümü uygulanarak sarım işlemi sonrasında orijinal hav yönü ayarlanmayan ipliklerle dokunacak kumaşlarda yansıma ve iz hatalarının öngörülmesi araştırılmıştır.Anahtar Kelimeler -bilgisayarla görü; imge işleme; Chenille ipliği; büküm seviyesinin ölçümü; GLCM (gri seviye eş-oluşum matrisi); doku korelasyonu; yansıma hatası; Hough Dönüşümü

No abstract

ÖzetFantazi ipliklerin muayenesi ve üretim parametrelerinin belirlenmesine olanak sağlayan, optoelektronik işaret ve kamera görüntülerinin eş zamanlı elde edilebildiği geliştirilen bir iplik ölçüm sistemi tanıtılmıştır. Fantazi iplik sınıfındaki Chenille ipliğinin bükümünün bilgisayarla görü yöntemiyle ölçülmesi için önerilen eliptik kesitli helisel modele ait matematiksel bağıntılar verilmiştir. Tekstil teknolojisinde sadece tahribatlı bir metot olan açma yöntemiyle belirlenebilen Chenille ipliğinin büküm seviyesi, kilit ipliği oryantasyon açısı ve bileşen iplik boyutlarına ait parametrelerin bilgisayarla görü yöntemiyle elde edilmesi ve bu parametrelerin önerilen matematiksel yaklaşımlı modelde kullanılmasıyla başarılı şekilde elde edilebilemektedir. Bilgisayarla görü yöntemiyle elde edilen büküm değerleri Uster Zweigle Twist Tester 5 ölçüm cihazı sonuçlarıyla karşılaştırılarak kullanılan tahribatsız ölçüm yönteminde, büküm seviyesi 700-1120 tur/m arasında değişen 15 ayrı Chenille ipliği için ̶ 50 ile 43 arasında değişen başarılı tahmin hataları gözlemlenmiştir. Önerilen yöntem büküm varyasyonlarına ait verilerin elde edilemediği tahribatlı metotla karşılaştırıldığında, ipliğin her bölgesine uygulanabilmesi nedeniyle büküm derecesinin anlık ve periyodik değişimlerinin belirlenebilmesi avantajını sağlamaktadır. AbstractA developed yarn inspection system has been introduced, allowing the inspection of fancy yarns and identification of their production parameters, and also allowing the synchronous acquisition of optoelectronic signal and camera images. In order to measure the twist of Chenille yarn which is a type of fancy yarn by using computer vision method, mathematical equations of elliptical cross-section helical model are given. In textile technology, although the measurement of the twist level of Chenille yarn can only be obtained by a destructive method, untwisting, determining the orientation angle of core yarns and the parameters relevant to the dimensions of component yarns by using computer vision method, and using the aforementioned data in the equations of mathematically approximated model have enabled to obtain the twist level successfully. Comparing the results obtained with computer vision method to those obtained with the Uster Zweigle Twist Tester 5 measurement device shows that the successful prediction errors varying in the interval of ̶ 50 to 43 for 15 different yarn samples of which twist levels varying in the interval of 700 to 1120 tour/m in the non-destructive method. Comparing proposed method with the destructive method in which the twist variations can not be determined simultaneously, shows that the computer vision method has advantages including allowing to obtain the spontaneous twist degree and periodic twist variations due to it can be applied to any region of yarn.