Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.advisorEskil, Mustafa Tanertr_TR
dc.contributor.authorTitrek, Nuri Gökaytr_TR
dc.contributor.otherIşık Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümütr_TR
dc.date.accessioned2016-08-17T17:03:22Z
dc.date.available2016-08-17T17:03:22Z
dc.date.issued2016
dc.identifier.citationTitrek, N. G., (2016). Fabric defect detection in frequency domain using fourier analysis. İstanbul: Işık Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11729/1120
dc.descriptionText in English; Abstract: Turkish and Englishen_US
dc.descriptionIncludes bibliographical references (leaves: 44-46)en_US
dc.descriptionx, 46 leavesen_US
dc.description.abstractAn overwhelming majority of image processing based defect detection approaches rely on machine learning methods to train a model for comparison of test examples. This requires a training phase for each item to be learned and costly computations to tune model parameters. The fabric of textile always has repeating patterns that lends itself to automating the training phase by extracting a template. We avoid computationally costly machine learning methods by simple comparison of the fabric template with test examples in the frequency domain. In this thesis we show that it is possible to do online and fully automated defect detection of textile products in real time. We propose a method that leverages Fourier transform of textile images and present results on a data set that is collected in the scope of this research.en_US
dc.description.abstractGörüntü işleme tabanlı hata tespit yöntemlerinin çoğunluğu makina öğrenmesine dayalı, önceden modellenmiş ve test örnekleri ile karşılaştırmaya dayalı sistemlerdir. Bu eğitim işlemi her bir malzeme için yapılarak sistemin öğrenilmesi sağlanmalıdır ki bu işlemin maliyeti yüksektir. Dokuma üzerindeki desenler kendisini tekrar ettiği için eğitim aşaması yerine, taslak çıkartarak otomatikleşmesini sağlayabiliyoruz. Makina öğrenmesi gibi maliyetli işlemleri kullanmak yerine, elde ettiğimiz taslak ile test örneklerini, frekans alanında basit şekilde karşılaştırabiliyoruz. Bu tez çalışmasında, bu yöntemin online ve tamamen otomatize edilmiş gerçek zamanlı bir hata tespit sistemi olacağını göstereceğiz. Önerdiğimiz metod, Fourier dönüşümü kullanılarak geliştirilmiş ve bu çalışma süresince toplamış olduğumuz dokuma görüntülerinden oluşan veri setine uygulanarak, elde edilen sonuçlar sunulmuştur.tr_TR
dc.language.isoenen_US
dc.publisherIşık Üniversitesitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectTextile defect detectionen_US
dc.subjectImage processingen_US
dc.subjectFourier transformen_US
dc.subjectOnlineen_US
dc.subjectDokuma hata tespititr_TR
dc.subjectGörüntü işlemetr_TR
dc.subjectFourier dönüşümütr_TR
dc.titleFabric defect detection in frequency domain using fourier analysisen_US
dc.title.alternativeDokuma üzerindeki hataları frekans bölgesinde fourier analizi ile bulmatr_TR
dc.typemasterThesisen_US
dc.contributor.departmentIşık Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümütr_TR


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster