3rd International Conference on Applied Engineering and Natural Sciences, Konya, Türkiye, 20 - 23 Temmuz 2022, cilt.1, sa.1, ss.9
Tekstil sektöründe örme kumaşlarda meydana gelen estetik açıdan sıkıntı oluşturan, ilerleyen süreçte
kumaşta hasarlı görünüme yol açan boncuklanma önemli bir kalite problemidir. Kumaşlar müşteriye teslim
edilmeden önce laboratuvar ortamında Martindale Yöntemi ile kumaş türüne göre öncesinde belirlenen
devir hızında test edilir. Uzman kişiler gözle muayene ile test sonucunda kumaşın boncuklanma derecesine
karar verir. Bu çalışmada tekstil sektöründe önemli bir kalite problemi olan örme kumaşlardaki
boncuklanmaların geleneksel ve göreceli olan gözle muayene değerlendirmesinin yerine daha teknolojik
ve objektif bir değerlendirme sağlayan karar destek yazılımı geliştirmek amaçlanmıştır. Çalışma, yazılım
için gerekli numune kumaş görüntüleri alındıktan sonra Python programı Pycharm arayüzü ve OpenCV
görüntü işleme kütüphanesi kullanılarak yürütülmüştür. Görüntüler, Iphone 8 plus ile işletmede
uzmanların boncuklanma derecesini belirlerken kullandıkları özel ışıklı kabinde çekilmiştir. Kumaşın
kenarlarını belirlemek ve kumaş yüzeyindeki boncuklanmaları belirgin hale getirmek için filtreleme
çalışmaları yapılmıştır. Programın karar mekanizmasını oluşturmak için programda işlenen numune
verileri toplanarak Weka Programı aracılığıyla veri madenciliği sınıflandırma çalışması yapılmıştır.
Çalışma, Kayseri Organize Sanayi Bölgesinde faaliyet gösteren AYDIN TEKSTİL TİCARET VE
PAZARLAMA A.Ş.’de gerçekleştirilmiştir. Çalışma, 1139B12103030 kodlu 2209-B Sanayiye Yönelik
Lisans Araştırma Projeleri kapsamında TÜBİTAK tarafından desteklenmektedir. Bu bildiride proje
kapsamında elde edilen ilk sonuçlar paylaşılmıştır. Çalışmada 44 örnek kullanılmıştır. Sınıflandırma
çalışması sonucunda en iyi sonuç %73,33 performans ile J48 algoritmasında elde edilmiştir.