Tekstil Ürünlerindeki Hataların Transfer Öğrenmesi Tabanlı Yaklaşımlarla Tespiti

Çoklu üretimin yapıldığı fabrikalarda üretim kalitesini artırmak birinci hedeftir. Kalite artırımı da hatasız ürün çıkarmakla mümkündür. Gün içerisinde birçok ürünün elde edildiği fabrikalarda hata tespiti yapmak için kuvvetli otomasyon sistemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Tekstil ürünleri de en çok hatanın yapıldığı ve bu hataların tespitinin bulunmasının zor olduğu bir alandır. Günümüzde yapay zekâ teknolojileri hata tespitleri üzerine başarılı sonuçlar vermektedir. Bu çalışmada farklı fabrikalardan alınan tekstil ürünlerindeki hatalar, görüntüler kullanılarak derin öğrenme tabanlı yaklaşımlarla otomatik olarak tespit edilmeye çalışılmıştır. Bu tespit için transfer öğrenmesi yaklaşımları kullanılmıştır. Transfer öğrenmesi yaklaşımı için 3 farklı (ResNet50, VGG16 ve MobileNetV2) ön-eğitimli popüler modelden yararlanılmıştır. Bu modeller içerisinde en başarılı sonucu %93.19 ile ResNet50 modeli vermiştir.