Texture defect detection using wavelet transforms
Dalgacık dönüşümleri kullanarak doku hata saptaması
- Tez No: 65109
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞIN ERTÜZÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayar destekli denetim, Dokuma hatası, Hata ayıklayıcı, Computer aided control, Weaving fault, Debugger
- Yıl: 1997
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
KISA ÖZET Son yıllarda yapay görmede elde edilen gelişmeler bugüne kadar insanlarca gerçekleştirilen birçok görevin yerini bilgisayarların alması yönünde olmuştur. Bu görevlerden tekstil ürünlerinin görsel kontrolü önemli birini teşkil etmektedir. Kontrol kumaş topu üzerindeki hatalı bölgelerin saptanması ve kaydedilmesi şeklinde olmaktadır. Tekstil imgeleri doku özellikleri taşımaktadır. O halde, doku analiz metodları hata saptama probleminin çözümü için algoritmalar geliştirilmesinde kullanılabilirler. Dalgacık dönüşümünün çeşitli imge işleme uygulamaları için uygun, etkin bir araç olduğu ispatlanmıştır. Bu tezde dalgacık dönüşümüne dayalı öznitelik bulma metodları derinlemesine incelenmektedir. Piramid yapılı dalgacık dönüşümü, dalgacık paket açılımı ve çoklu kanal öznitelikleri uzamsal alan co-occurrence matrislerinden elde edilen özniteliklerle hata saptama kapasitesi açısından karşılaştırılmaktadır. Son olarak, altband alan cooccurrence matrisleri adı verilen yeni bir öznitelik bulma yöntemi önerilmekte ve hesaplama karmaşıklığı ve başarım açısından kalanlarla kıyaslanmaktadır.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT In recent years, achievements obtained in machine vision were on the way to facilitate computers replace several tasks heretofore performed by humans. Among those tasks, visual inspection of textile fabrics is one of importance. Inspection is performed by detecting and recording the position of defected parts in a roll of textile web. Textile fabric images carry textural properties. Therefore, texture analysis methods can be incorporated to device algorithms for the solution of the defect detection problem. Wavelet transforms have proven to constitute powerful means suitable for several image processing applications. In this thesis, wavelet transform based feature extraction methods are investigated in detail. Pyramid structured wavelet transform (PSWT), wavelet packet (WP) expansion and multichannel features are compared with features derived from spatial domain co occurrence matrices in terms of defect detection capacity. Finally, a novel feature extraction scheme called subband domain co-occurrence matrices is proposed and compared computationally and performance-wise with the rest.
Benzer Tezler
- Texture defect detection using higher order statistics
Doku hatalarının yüksek dereceli istatistikler kullanılarak belirlenmesi
BİRKAN ARAS
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiDOÇ. DR. AYŞIN ERTÜZÜN
- Texture analysis using adaptive two-dimensional lattice filters
Uyarlamalı iki boyutlu kafes süzgeçlerle doku analizi
RUŞEN MEYLANİ
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiYRD. DOÇ. DR. AYŞIN ERTÜZÜN
- Elmalı ve Alibey su havzalarının uydu görüntü verileriyle izlenmesi ve bilgi sistemi oluşturma olanakları
Başlık çevirisi yok
ÇİĞDEM GÖKSEL
- Gevşeme temelli kenar belirleme algoritması
Başlık çevirisi yok
GÜRAY GÜNGÖR
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAMER ÖLMEZ
- Beton esaslı, büyük boyutlu prefabrike panellerin fabrikada üretimi ve üretim sorunları
Concrete large panel production in factory and production problems
CAN TUNA ADORAN