An automated fabric fault detection and classification system based on computer vision and soft computing
Title Alternative:Automatyzacja kontroli tkanin przy pomocy komputerowych systemów wizyjnych
| dc.contributor.author | Eldeeb, Hadir | |
| dc.contributor.author | Mohy, Mahmoud | |
| dc.contributor.author | Elbagoury, Tamer | |
| dc.contributor.author | Aboseda, Khaled | |
| dc.contributor.author | Shady, Ebraheem | |
| dc.contributor.author | Eldessouki, Mohamed | |
| dc.date.accessioned | 2017-10-13 | |
| dc.date.available | 2017-10-13 | |
| dc.date.issued | 2013 | |
| dc.description.abstract | Kontrola tkanin je jedním ze základních procesů řízení kvality v tkalcovnách. Od automatizace tohoto procesu pomocí počítačových kamerových systémů se očekává zvýšení efektivnosti procesu a z dlouhodobého hlediska celkové zvýšení zisků. Tato práce představuje počítačový kamerový systém, který má schopnost rozpoznat a klasifikovat relativně velké množství textilních vad. Při zpracovávání obrazu tkaniny byly použity techniky na jeho vylepšení. Ze zpracovaných obrazů byly extrahovány prostorové a spektrální vlastnosti a použity jako vstupy do výpočtových klasifikátorů. V klasifikaci byly použity dva přístupy s cílem snížit dobu výpočtu potřebnou při analýze obrazu. Úspěšná klasifikace činila 97,3 % pomocí přímého přístupu, který má o něco delší dobu zpracování. Výkonnost klasifikátorů série se pohybuje v rozmezí 91 až 100 % v závislosti na klasifikačním stupni a použitých obrazových funkcích. Výsledky této práce s vysokou mírou úspěšnosti klasifikace a krátkou dobou zpracování slibují možnost zavést tuto techniku do kontrolních systémů tkanin v reálném čase. | cs |
| dc.description.abstract | Kontrola tkanin należy do podstawowych procesów zarządzania jakością w tkalniach. Od automatyzacji tego procesu przy pomocy komputerowych systemów wizyjnych oczekuje się zwiększenia efektywności procesu a długofalowo ogólnego zwiększenia zysków. Niniejsze opracowanie przedstawia komputerowy system kamer, który potrafi rozpoznać i klasyfikować stosunkowo dużą ilość wad tekstyliów. Przy przetwarzaniu obrazu tkaniny wykorzystano techniki właściwości klasyfikatorów obliczeniowych. W klasyfikacji zastosowano dwa podejścia w celu skrócenia mające przestrzenne i spektralne, które wykorzystano jako dane wejściowe do na celu jego ulepszenie. Z przetworzonych obrazów ekstrahowano właściwości przestrzenne i spektralne, które wykorzystano jako dane wejściowe do klasyfikatorów obliczeniowych. W klasyfikacji zastosowano dwa podejścia w celu skrócenia czasu wyliczeń niezbędnego do analizy obrazu. Udana klasyfikacja wynosiła 97,3% przy podejściu bezpośrednim, które ma o nieco dłuższy czas wykonania. Wydajność klasyfikatorów serii mieści się w granicach 91 do 100% w zależności od stopnia klasyfikacyjnego i zastosowanych funkcji obrazu. Wyniki tej pracy z wysokim stopniem klasyfikacji i krótkim czasem opracowania są obiecującą możliwością wprowadzenia tej techniki do systemów kontroli tkanin w czasie rzeczywistym. | pl |
| dc.description.abstract | Fabric inspection is one of the essential quality control processes in weaving mills. The automation of this process using computer vision systems is expected to increase the efficiency of the process and increase the total profit revenues on the long run. This work introduces a computer vision system that has the capability to detect and classify a relatively large number of fabric defects. Image enhancement techniques were used in processing the fabric acquired images. Spatial and spectral features were extracted from the processed images and used as inputs to soft-computing classifiers. Two approaches were used in the classification with the aim of reducing the calculation time required during the image analysis. The successful classification rate was 97.3% using the direct approach that has a slightly longer processing time. The performance of the classifiers in the series approach ranges between 91 to 100% depending on the classification level and the used image features. Results of this work with high classification rate and short processing time are promising to apply the introduced technique in real time fabric inspection systems. | en |
| dc.description.abstract | Die Kontrolle von Geweben ist eine der wichtigsten Vorgänge bei der Gestaltung von Qualität in Webereibetrieben. Von einer Automatisierung dieses Prozesses mit Hilfe von computergesteuerten Kamerasystemen werden eine Steigerung der Effektivität des Prozesses und insgesamt eine langfristige Gewinnsteigerung erwartet. Die vorliegende Arbeit stellt ein computergesteuertes Kamerasystem vor, welches die Fähigkeit besitzt, eine relativ große Menge an Textilfehlern zu erkennen und zu klassifizieren. Bei der Verarbeitung des Gewebebildes wurden Techniken zu dessen Verbesserung verwendet. Aus den verarbeiteten Bildern wurden räumliche und spektrale Eigenschaften extrahiert und als Eingang in Berechnungsklassifikatoren genutzt. Bei der Klassifizierung wurden von zwei Ansätzen ausgegangen mit dem Ziel, die Zeitdauer der zur Bildanalyse notwendigen Zeitdauer zu senken. Die erfolgreiche Klassifizierung betrug mit Hilfe des direkten Ansatzes 97,3%. Dieser Ansatz benötigt eine etwas längere Bearbeitungszeit. Die Leistungsfähigkeit der Klassifikatoren bewegt sich zwischen 91 und 100%, in Abhängigkeit vom Klassifikationsgrad und den verwendeten Bildfunktionen. Die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit, die auf einem hohen Klassifikationsmaß und einer geringen Bearbeitungszeitberuhen, versprechen die Möglichkeit, diese Technik in einer realen Zeit in die Kontrollsysteme der Gewebe einzuführen. | de |
| dc.format | text | cs |
| dc.format.extent | 9 stran | |
| dc.identifier.eissn | 1803-9790 | |
| dc.identifier.issn | 1803-9782 | |
| dc.identifier.other | ACC_2013_1_02 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.tul.cz/handle/15240/21017 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.license | CC BY-NC 4.0 | |
| dc.publisher | Technická univerzita v Liberci, Česká republika | cs |
| dc.relation.isbasedon | KUO, C.-F. J.; SU, T.-L.: Gray Relational Analysis for Recognizing Fabric Defects. Textile Research Journal, vol. 73, pp. 461-465, 2003. | |
| dc.relation.isbasedon | SHADY, E.; GOWAYED, Y.; ABOUIIANA, M.; YOUSSEF, S.; PASTORE, C.: Detection and Classification of Defects in Knitted Fabric Structures. Textile Research Journal, vol. 76, pp. 295-300, 2006. | |
| dc.relation.isbasedon | MALLIK, B.; DATTA, A. K.: Defect Detection in Fabrics with a Joint Transform Correlation Technique: Theoretical Basis and Simulation. Textile Research Journal, vol. 69, pp. 829-835, 1999. | |
| dc.relation.isbasedon | HU, M. C.; TSAI, I. S.: Fabric Inspection Based on Best Wavelet Packet Bases. Textile Research Journal, vol. 70, pp. 662-670, 2000. | |
| dc.relation.isbasedon | WEN, C.-Y.; CHIU, S.-H.; HSU, W.-S.; HSU, G.-H.: Defect Segmentation of Texture Images with Wavelet Transform and a Co-occurrence Matrix. Textile Research Journal, vol. 71, pp. 743-749, 2001. | |
| dc.relation.ispartof | ACC Journal | en |
| dc.relation.isrefereed | true | |
| dc.title | An automated fabric fault detection and classification system based on computer vision and soft computing | en |
| dc.title.alternative | Automatyzacja kontroli tkanin przy pomocy komputerowych systemów wizyjnych | pl |
| dc.title.alternative | Automatizace kontroly tkanin pomocí počítačových kamerových systémů | cs |
| dc.title.alternative | Eine automatisierte Textilfehleraufdeckung und eine auf Computervision und elastische Berechnungen basierte Klassifizierung | de |
| dc.type | Article | en |
| local.access | open | |
| local.citation.epage | 24 | |
| local.citation.spage | 16 | |
| local.fulltext | yes | en |
| local.relation.issue | 1 | |
| local.relation.volume | 19 |
Files
Original bundle
1 - 1 of 1
Loading...
- Name:
- ACC_2013_1_02.pdf
- Size:
- 737.51 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Článek