Endüstriyel Yapay Zekânın Tekstil Üretimine Katkıları: Otomatik Kumaş Hata Tespiti ve Yeni Yaklaşımlar
Yapay zekâ (YZ), endüstriyel sektör üzerinde önemli bir dönüşüm yaratarak toplumun beklentilerini büyük ölçüde aşmıştır. Çok sayıda mühendis ve araştırmacı, endüstriyel zekânın gelişimini hızlandırmak için çalışmalarını sürdürmektedir. Endüstriyel YZ, veri bilimi, makine mühendisliği, iletişim, bilgi güvenliği ve ağ sistemleri gibi pek çok farklı disiplini bir araya getiren bir alandır. Bu teknolojinin temel amacı, endüstrilerde karşılaşılan zorlukları çözmek ve üretim süreçlerinin hem güvenliğini hem de verimliliğini artırmaktır. Tekstil üretim sektörü de bu dönüşümün bir parçası olarak, Endüstri 4.0 kapsamında yenilikçi üretim yöntemlerini benimsemelidir.
Tekstil üretimi, büyük ölçekli ve karmaşık süreçlerden oluşur. "Tekstil kumaş hatası" terimi, tekstil yüzeyindeki kusurları ifade eder ve bu kusurlar genellikle makine arızaları veya işlem sorunlarından kaynaklanır. Kumaş kusurları, nihai ürünün kalitesini düşürerek kaynak israfına neden olabilir. Üretim sürecindeki her aşama bir sonraki aşamayı etkilediğinden, hataların erken tespiti kayıpları önlemek için kritik öneme sahiptir. Bu nedenle, tekstil üreticileri için hataların tespitini otomatikleştiren sistemler, ürün kalitesini artırmanın ve maliyetleri kontrol altına almanın önemli bir yolu olarak karşımıza çıkmaktadır.
Manuel Denetimin Zorlukları ve Otomasyonun Avantajları
Geleneksel olarak, kumaş hatalarının tespiti manuel görsel inceleme yöntemiyle yapılmaktadır. Ancak bu yöntem, hem maliyetli hem de sınırlı bir verimliliğe sahiptir. Başlıca zorluklar şunlardır:
Kumaş denetçilerinin uzun süre üretim sürecine odaklanmaları zor olduğundan, dikkat eksikliği verimliliği düşürür.
Denetçilerin eğitim alması gerekir, bu da zaman ve maliyet gerektirir.
Küçük kusurlar genellikle gözden kaçar ve yalnızca belirgin hatalar fark edilir.
Kusurların yerini tespit etmek zahmetli bir süreçtir.
Araştırmalara göre, manuel denetimin doğruluk oranı %60 ila %75 arasında değişmektedir. Bu durum, israfı artırırken ürün maliyetlerinin yükselmesine neden olmaktadır. Bu bağlamda, kumaş üretim süreçlerinde otomatik hata tespit mekanizmalarının kullanımı, iş gücü maliyetlerini azaltmak ve kaliteyi artırmak için önemli bir çözüm olarak öne çıkmaktadır.
Otomatik Kumaş Hata Tespit Sistemlerinin Rolü
Otomatik kumaş hata tespit sistemleri, dijital görüntü işleme ve yapay zekâ tekniklerini bir araya getirerek kalite kontrol süreçlerinde devrim yaratmaktadır. Bu sistemler, gerçek zamanlı üretim süreçlerine entegre edilerek hataların hızlı ve doğru bir şekilde tespit edilmesini sağlar. Özellikle dijital görüntü işleme ve bilgisayarlı görü (Computer Vision - CV) teknolojileri, bu süreçlerde kritik bir rol oynamaktadır.
Yeni Nesil Akıllı Kumaş Hata Tespit Yöntemi
Bu çalışmada, kumaş üretiminde sürdürülebilirliği sağlamak ve kaliteyi artırmak amacıyla hibrit yapay zekâ ve derin öğrenme tabanlı bir kumaş hata tespit yöntemi geliştirilmiştir. Bu yöntem, kumaş görüntülerinin kalitesini artırarak analiz için optimize edilmiş görüntüler oluşturur. Ardından, hataların belirlenmesi için özellik çıkarma işlemi uygulanır ve bu bilgiler yapay sinir ağları yardımıyla sınıflandırılır. Önerilen sistem, hataların türünü ve konumunu otomatik olarak tespit ederek üretim süreçlerini daha verimli hale getirir.
Geliştirilen yöntem, açık erişim bir veri tabanı üzerinde test edilmiş ve yüksek doğruluk oranlarıyla kumaş hatalarının hızlı bir şekilde tespit edilmesini sağlamıştır. Bu, tekstil sektöründe dijitalleşme ve otomasyonun artan önemini bir kez daha göstermektedir.
