Görüntüleme
4
Bu çalışmada, denim kumaşın üretim parametrelerine göre görüntüsünü üretim gerçekleştirilmeden tahmin ederek oluşturmayı amaçlayan bir görüntü model geliştirilmiştir. Tahmin modeli, denim kumaşların üretiminde nihai görünümü etkileyen parametrelerin dikkate alınmasıyla oluşturulmuştur. 100’den fazla kumaşın incelenmesi sonrası seçilen üretim parametreleri, çözgü ipi numarası, atkı ipi numarası, örgü tipi, örgü yönü ve ham atkı sıklığıdır. Önerilen model, bu parametreleri kullanarak gerçekçi denim kumaş görüntüleri oluşturarak üreticilere ve tasarımcılara, spesifik görsel karakterlere sahip kumaşların üretim öncesi tahmini görüntüsünü görme imkânı sağlamaktadır. Üretim parametreleri ve denim kumaşların nihai görüntüsü arasındaki ilişkinin daha iyi anlaşılabilmesi için, ürünlerin mikroskobik ve normal görüntüleri üzerinde incelemeler yapılmıştır. Bu incelemeler sonucunda, kumaşın iç yüzeyini gösteren mikroskobik görüntülerde her sıradaki görünen atkı ipliğinin uzunluğunun, yanında bulunan çözgü ipliğinin uzunluğunun örgü tipi numarası kadar olduğu gözlenmiştir. Bu bilgiler ışığında, kumaş görüntüsü için piksel değerleri belirlenerek kumaşın dokuma görüntüsü oluşturulmuştur. Ancak sadece bu bilgileri kullanarak geliştirilen algoritma, gerçek dokuma işleminde bulunan entropiyi göz ardı edeceğinden, gerçekçiliği artırmak amacıyla doğal görüntüler elde etmek için de matematiksel çalışmalar yapılmıştır. Python OpenCV kütüphanesi kullanılarak tarayıcıdan elde edilen normal kumaş görüntüleri üzerinde incelemeler yapılmıştır. Görüntü temizleme ve siyah-beyaz görüntü elde etme işlemleri uygulanmış ve bu siyah-beyaz görüntülerden kumaşlardaki koyu ve açık pikseller tespit edilerek saydırılmıştır. Bu analizler sayesinde atkı ipliklerinin dokuma esnasında çözgü ipliklerinin renginden ne kadar etkilendiği belirlenmiştir. Yapay görüntülerde atkı ipliklerine ait açık renkli pikseller koyulaştırılarak gerçekçi bir denim görüntüsü oluşturulmuştur. Son kullanıcı hatalarının önüne geçilebilmesi için Python kütüphaneleri kullanılarak bir arayüz oluşturulmuştur. Bu arayüz, hatalı veri girişinin önüne geçerek kullanıcının veri girişini tamamladıktan sonra algoritmanın arka planda çalışıp tahmini kumaş görüntüsünü oluşturmasını sağlar. Modelin denenmesi amacıyla bilinen kumaş türleri üzerinde testler yapılmış ve orijinal görüntü ile algoritma tarafından oluşturulan yapay görüntü karşılaştırılarak başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Yapılan çalışmada, matematiksel bir model kullanılarak tahmin edilen kumaş görselleri orijinalleri ile ortalama piksel değeri, koyu renkli piksel sayıları ve açık renkli piksel sayıları bakımından kıyaslanmış ve %90’ın üzerinde bir benzerlik olduğu tespit edilmiştir.
In this study, an image model has been developed aiming to predict and generate the appearance of denim fabric based on its production parameters without actual production. The prediction model has been created by considering the parameters that affect the final appearance of denim fabric in its production. After examining over 100 fabrics, the selected production parameters include warp yarn count, weft yarn count, weave type, weave direction, and raw weft density. The proposed model utilizes these parameters to generate realistic images of denim fabric, providing manufacturers and designers with the opportunity to visualize the predicted appearance of fabrics with specific visual characteristics before production.To better understand the relationship between production parameters and the final appearance of denim fabric, examinations have been conducted on both microscopic and regular images of the products. As a result of these examinations, it has been observed that the length of each visible weft yarn in the microscopic images representing the fabric's inner surface is equal to the weave type number of the adjacent warp yarn. Based on this information, pixel values have been determined for fabric images to create the woven texture of the fabric. However, an algorithm developed solely based on this information would overlook the entropy present in the actual weaving process. Therefore, mathematical studies have also been conducted to obtain natural images in order to enhance realism. Examinations have been performed on regular fabric images obtained from a scanner using the Python OpenCV library. Image cleaning and conversion to black and white have been applied, and the dark and light pixels in the fabrics have been detected and counted. Through these analyses, it has been determined how much the weft yarns are influenced by the color of the warp yarns during weaving. In artificial images, the light-colored pixels belonging to weft yarns have been darkened to create a realistic denim appearance.To prevent user errors, an interface has been created using Python libraries. This interface prevents erroneous data entry and allows the algorithm to run in the background and generate the predicted fabric image after the user completes the data entry. Tests have been conducted on known fabric types to evaluate the model, and successful results have been obtained by comparing the original images with the artificial images generated by the algorithm. In this study, the fabric images predicted using a mathematical model were compared with the originals in terms of average pixel value, number of dark pixels and number of light pixels, and it was found that there was a similarity of over 90%..
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
