الكشف عن عيوب القماش باستخدام معالجة الصورة

الملخص

مجال المنسوجات واحد من الأعمال التجارية الكبرى في جميع أنحاء العالم. يرتبط سعر المنتج والقدرة التنافسية له ارتباطاً مباشراً بجودة المنتج. فقط المنتجات ذات الجودة الجيدة يمكنها البقاء في المنافسة الشرسة في السوق. لكن عيوب النسيج تعد أهم نقاط ضعف هذا المجال، فهي تؤدي إلى رداءة جودة المنتج، وكما تؤثر أيضاً على النمو الاقتصادي للصناعة. يعتبر فحص النسيج أمراً مهماً للغاية، ولكن الأساليب القديمة المستخدمة لاكتشاف الأخطاء مثل الفحص البصري البشري مرهقة وتستغرق وقتاً طويلاً. لذا، لتقليل الوقت والضغط وزيادة الإنتاجية، فقد تم في هذه الدراسة اقتراح استخدام آلية للكشف عن هذه العيوب. يتكون برنامج النظام من خوارزمية الكشف عن العيوب، والتصنيف تم تطبيقه عبر واجهة مستخدم تم إعدادها باستخدام برنامج MATLAB. يعتمد نهج تصنيف العيب على مصفوفة التواجد ذات المستوى الرمادي (GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix:، وأما التصنيف فيتم باستخدام شبكة عصبونية تلافيفية (Convolution Neural Network). تم تدريب الشبكة واختبارها على 300 صورة مأخوذة من قاعدة البيانات CALTECH_101، وذلك لاكتشاف نوعيين شائعين من أخطاء النسيج وهما: HOLE و LINE، وأظهرت النتائج أنه تم تصنيف العيوب بمعدل دقة (0.83%).