Özet:
Günümüzde ülkemizin sanayi üretiminde en büyük paya sahip olan tekstil endüstrisi aynı zamanda
ülkemizin köklü sektörlerinden biridir. Buna rağmen son yıllarda sektörde baskın olan Çin ve
Hindistan gibi ülkelerle rekabet etmekte sıkıntı yaşanmaktadır. Kaybedilen pazar payını geri
kazanmak için, Türk tekstil endüstrisi, devletin desteğiyle üretimini modernize etmeyi ve kendisini
yeni teknolojilere uyarlamayı hedeflemektedir. Sektörün anahtar teknolojilerden biri olan otomatik
muayene sistemi, geleneksel muayene yöntemlerine kıyasla toplam üretim miktarını ve kalitesini
arttırmaktadır.
Bu çalışmanın amacı gürbüz ve verimli kumaş kusur tespit yazılımı ile donatılmış, gerçek zamanlı
otomatik bir kumaş inceleme sistemi geliştirmektir. Geliştirilen muayene sistemi, çeşitliliği fazla
olması sebebiyle algılanması zor bir görev olan kumaş kusurlarını tespit edebilecektir. Yüksek
üretim hızlarını destekleyecek olan bu sistemin aynı zamanda yüksek kusur algılama oranına sahip
olması hedeflenmektedir. Ayrıca geliştirilen görsel muayene sistemi, yeni tanıtılan tekstil
materyallerini öğrenebilen ve muayene edebilen akıllı bir sistem olarak tasarlanacaktır.
Kusurları algılamak için istatistiksel, spektral temelli yaklaşımlardan oluşan bir yöntem
kullanılacaktır. Daha sonra, özellik seçimine olan ihtiyacını azaltan ve büyük miktarda veriyi diğer
yöntemlerle karşılaştırıldığında daha verimli bir şekilde işleyen derin öğrenme kullanılacaktır.
Yeni kumaş çeşitleri tanımak için geliştirilen sistemin parametrelerini otomatik olarak düzenleyen
bir teknik geliştirilecektir. Sonunda geliştirilen yöntemler gerçek zamanlı sistemler için uygun
şekilde programlanacaktır
