• Tidak ada hasil yang ditemukan

Production and Inspection Using Image Processing to Inspect the Properties of Fibers for Eri

N/A
N/A
Nguyễn Gia Hào

Academic year: 2023

Membagikan "Production and Inspection Using Image Processing to Inspect the Properties of Fibers for Eri"

Copied!
129
0
0

Teks penuh

Therefore, the aim of this research is to develop tools to aid in the production of fibers and yarns and apply image processing to control the quality of fibers and yarns through the development of a cocoon opening machine and a cocoon opening machine carding fibers. From all the research results, it can be concluded that a cocoon opening machine and a fiber carding machine, as well as the image processing algorithm developed to inspect the quality of yarn fibers, can help in the production of yarn and fiber.

ความเป็นมาของการวิจัย

ความมุ่งหมายของงานวิจัย

วิธีด าเนินการวิจัย

Baykut A., Atalay A., Ercil A. en Guler M., Real-time defectinspectie van gestructureerde oppervlakken, Real-time Imaging, Vol. Stojanovic R., Mitropoulos P., Koulamas C., Karayiannis Y., Koubias S., en Papadopoulos G.: Real-Time Vision-Based System for Textile Fabric Inspection, International Journal of Real-Time Imaging, Academic Press, Londen, Vol.

การวิเคราะห์ข้อมูล

ขอบเขตงานวิจัย

ผลที่คาดว่าจะได้รับจากงานวิจัยครั้งนี้

นิยามของเส้นใย เส้นด้าย และผืนผ้า

เส้นใย

เส้นด้าย

ผ้า

การตรวจสอบสมบัติของเส้นด้าย เส้นใย รวมทั้งผืนผ้า

มาตรฐานการทดสอบสิ่งทอ

มี 4 ระดับ คือ 1) มาตรฐานของบริษัท คือ มาตรฐานที่ผู้ผลิตกำหนดขึ้นเพื่อใช้เป็นแนวทางในการผลิตและการตลาด 2) มาตรฐานสมาคม (มาตรฐานสมาคม) คือ มาตรฐานที่กลุ่มบุคคลหรือสมาคมที่มีผลประโยชน์ร่วมกันจัดทำขึ้นเพื่อสร้างมาตรฐาน เช่น สมาคมนักเคมีสิ่งทอและช่างสีแห่งอเมริกา (AATCC) ของสหรัฐอเมริกา และสมาคมนักย้อมและช่างสี (SDS) ของอังกฤษ 3) มาตรฐานแห่งชาติ คือ มาตรฐานที่ได้รับจากการประชุม 4) มาตรฐานสากล (International Standards) คือ มาตรฐานที่ได้มาจากการทบทวนและร่วมกันกำหนดมาตรฐานของประเทศต่างๆ เพื่อใช้เป็นพื้นฐานทั่วไป ในการค้าระหว่างประเทศ เช่น มาตรฐานสากลขององค์กรระหว่างประเทศ (International Organisation for Standardization : ISO) เช่น ISO 9000 ISO 14000

การตรวจสอบสมบัติเส้นใย

การตรวจสอบสมบัติเส้นด้าย

การตรวจสอบสมบัติเส้นด้ายในโรงงานอุตสาหกรรม

ปัญหาในคุณภาพของเส้นด้าย

วิธีการตรวจสอบสมบัติเส้นด้ายและผืนผ้าที่ใช้ในห้องปฏิบัติการ

กระบวนการทางภาพ

การแสดงรูปภาพและการสร้างแบบจำลองรูปภาพจะสร้างรูปภาพในแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ การปรับปรุงรูปภาพ จะปรับปรุงคุณภาพของรูปภาพสำหรับแสดงบนหน้าจอโดยไม่ต้อง ลดขนาดหรือลบการเสื่อมสภาพที่ทราบ) เช่น การกรองสัญญาณรบกวน หรือการแก้ไขความบิดเบี้ยวทางเรขาคณิต เป็นต้น การฟื้นฟูภาพเป็นกระบวนการในการปรับปรุงภาพ

งานวิจัยที่เกี่ยวกับการพัฒนาระบบตรวจสอบสมบัติของเส้นใย เส้นด้าย และผืนผ้า

การตรวจสอบสมบัติเส้นใย เส้นด้าย และผืนผ้า โดยไม่ได้ใช้กระบวนการทาง

Anagnostopoulos C., Anagnostopoulos I., Vergados D., Kouzas G., Kayafas E.,Loumos V. and Stassinopoulos G., High performance computer algorithms for textile quality control, Mathematics and Computers in Simulation, Vol. Haindl M., Grim J. and Mike S.: Texture Defect Detection, Computer Analysis of Images and Patterns (CAIP), LNCS 4673, Lecture Notes in Computer Science, Vol.

การตรวจสอบสมบัติใย เส้นด้าย และผืนผ้า โดยใช้กระบวนการทางภาพ

เครื่องมือที่ใช้การผลิตเส้นไหมอีรี่

A real-time vision system for defect detection and neural classification of web textile fabric, Proceedings of the SPIE Electronic Imaging '99 International Conference, San Jose, California, USA, January. Automatic defect detection in uniform and structured fabrics using Gabor filters and PCA.Journal of Visual Communication and Image Representation, Volume 24, Issue 7, October 2013, Pages 838-845.

งานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับการออกแบบและสร้างเครื่อง

การออกแบบเครื่องเปิดรังไหม

การออกแบบเครื่องสางเส้นใยอีรี่

ขั้นตอนการด าเนินงาน

ตรวจสอบสมบัติเส้นด้ายและผืนผ้าโดยใช้กระบวนการทางภาพ

ผลการสร้างเครื่องเปิดรังไหม

ผลการสร้างเครื่องสางรังไหมส าหรับไหมอีรี่

ผลการทดลองการเปิดรังไหม

59 และเตรียมแผ่นรังไหมในถาดป้อนที่มีความกว้างแผ่น 0.3 เมตร โดยเปิดการทดลอง 1-3 ครั้ง และทำซ้ำแต่ละตัวอย่าง 3 ครั้ง ชื่อตัวอย่างในการทดลอง ดังตารางที่ 6 ความหมายของชื่อสามารถเป็น ยกตัวอย่าง A22 ซึ่งหมายความว่า ในกรณีนี้ รังไหมจะถูกตัดก่อนนำไปต้ม โดยลอกกาวออก แล้วนำไปเข้าเครื่อง เปิดที่ 2 รอบต่อนาทีและทำซ้ำสองครั้ง

ผลการทดลองการหาค่าแรงดึงเส้นด้ายไหมอีรี่

75 งานวิจัยพร้อมภาพประกอบ 86-89 เป็นรูปภาพของเส้นใยที่เกิดจากการเตรียมรังไหมโดยการตัดรังไหม ในทิศทางตามยาวก่อนต้มและลอกกาว และภาพประกอบ 90-93 เป็นภาพเส้นใยที่ได้จากการต้มรังไหมทั้งตัว ภาพประกอบแต่ละภาพมี 3 ภาพย่อย ตำแหน่งซ้ายสุดแสดงถึงเส้นด้ายที่สร้างขึ้นจากการทำแผนที่แบบวงกลม ภาพตรงกลางและขวาสุดคือ เส้นด้ายทำจากเส้นใยที่ถูกเปิดสองและสามครั้งตามลำดับ ภาพประกอบที่ 94 เป็นภาพการทดลองด้วยการทดสอบแรงดึง NRI-TS 500 2S เพื่อทดสอบความต้านทานแรงดึงของตัวอย่างเส้นด้าย และภาพประกอบ 95 – 97 เป็นตัวอย่างกราฟที่ได้จากการทดสอบแรงดึงเส้นด้ายโดยไม่ต้องตัดรังด้วยความเร็วป้อน 5 รอบต่อนาทีของลูกกลิ้งป้อนเมื่อแกนแนวนอนเป็นจังหวะ (Stroke) มีหน่วยเป็นเซนติเมตร แกนตั้งคือแรงในหน่วยนิวตัน ภาพประกอบ 95 ใช้ตัวอย่างเส้นด้ายที่ผลิตจากวงจรหนึ่งของเครื่องสาง ในขณะที่ภาพประกอบ 96 และ 97 เป็นกราฟของผลการทดสอบแรงดึงสำหรับตัวอย่างเส้นด้ายที่ผลิตจากเส้นใยที่ป้อนไปยัง a รอบ เครื่องถูกรัน 2 และ 3 รอบตามลำดับ ผลการทดสอบความเร็วในการปั่นแสดงไว้ในตารางที่ 7 และผลการทดสอบการดึงแสดงไว้ในตารางที่ 8 ผลการรันโปรแกรมประมวลผลภาพเพื่อกำหนดค่าปมบน เส้นด้ายจะถูกแสดง ดังที่แสดงในภาพประกอบ 100 จะเห็นได้ว่าในภาพประกอบเปิดภาพประกอบมีการเยื้อง ภาพถัดไปปรับเป็นภาพขาวดำแล้วแสดงอาร์ตเวิร์คเป็นภาพขาวดำที่แสดงสีขาวบริสุทธิ์โดยมีความเข้มของแสงมากกว่า 200 ต่อไปเป็นภาพที่แสดงผลการตั้งค่าการลบเส้นเล็กหรือเส้นเป็น ประกอบกันโดยใช้โครงสร้างทรงกลมที่มีรัศมี 6 พิกเซล รูปภาพถัดไป:ผลลัพธ์ของการแสดงพื้นที่ gdata ที่มากกว่า 650 พิกเซล จากนั้นผลลัพธ์ของการนับตัวเลข เปลี่ยนจำนวนวัตถุในภาพโดยใช้คำสั่ง bw4

ผลการทดลองการสางรังไหม

94 Table 12 Average knot remaining on the fiber when speed of feed is changed. 95 Table 13 Average knot remaining on the fiber when varying speed of carding head.

ผลการทดลองการหาค่าแรงดึงเส้นด้ายไหมอีรี่ที่ได้จากการสาง

สรุปและอภิปรายผลการวิจัย

ข้อเสนอแนะ

'n Rekenaarvisieapproach for textile content management, which Journal of Visualization and Computer Animation, Vol. Roesler U.: Defect detection of materials by image processing, Melliand Textilberichte, International Textile Reports (German Edition), Vol.

Yarn number system [47]

Size of yarns [47]

Standard Test Methods [51]

Factor of fiber sample produced by opening machine

Factor of fiber sample produced by carding machine

Name of the sample used in the experiment

ผลการทดลองหาร้อยละของปุ่มปมที่เหลืออยู่ในเส้นใย

Wolf-Achim Kahl, Britta Ramminger. Non-destructive fabric analysis of prehistoric pottery using high-resolution X-ray microtomography: a pilot study at the late Mesolithic to Neolithic site Hamburg-Boberg.Journal of Archaeological Science. Design and testing of a mangosteen fruit sizing machine .Journal of Food Engineering, Volume 79, Issue 3, April 2007, Pages 745-751.

Rate of yarn spinning

Results of tensile test

ผลการวัดความสม่ าเสมอและเบอร์ของเส้นด้าย

Narendra Reddy, Yiqi Yang: Morphology and tensile properties of silk fibers produced by unusual Saturniidae. International Journal of Biological Macromolecules. Volume 46(4)0. Shear force prediction and yarn slip analysis for plain weave carbon fabric in prestressed condition.

Name of sample in experiments

Average of knot remaining on the fiber when varied speed of feeder

Average of knot remaining on the fiber when varied speed of carding head

Results of tensile test

Amount of knot on yarn

เส้นใยธรรมชาติ

เส้นใยสังเคราะห์

รูปร่างตัดขวางของเส้นใยแบบต่างๆ [47]

เส้นด้ายชนิดพิเศษ

ผ้าทอมือ

ผ้าถักลายต้นสน

เครื่องมือส าหรับหาขนาดของเส้นใย เส้นด้าย

เครื่องมือทดสอบความแข็งแรงของเส้นใยและเส้นด้าย

เครื่องมือทดสอบน้ าหนักของผ้าและหาจ านวนเส้นด้าย

ตารางค่าการทดสอบสมบัติเส้นใยต่างๆ [48]

เส้นด้ายจากไหมบ้าน

เส้นด้ายจากไหมอีรี่

วิธีทดสอบสมบัติของผืนผ้าในห้องทดลอง[50]

ชิ้นผ้าตัวอย่างและผลการวิเคราะห์โครงสร้างของผ้า [50]

ผืนผ้าตัวอย่างและอุปกรณ์วัดความหนาของผืนผ้า[50]

กระบวนการประมวลผลทางภาพ

25 ด้วยการตรวจสอบผ้าหลายครั้ง Kahl และ Ramminger [57] ใช้เทคนิคการตรวจเอกซเรย์ไมโครเอกซ์เรย์ เพื่อตรวจสอบโครงสร้างและวัสดุที่ใช้ในการทอผ้าในยุคหิน เทคนิคการตรวจเอกซเรย์ด้วยรังสีเอกซ์ถูกนำมาใช้ในการใช้งาน เช่น การใช้รังสีเอกซ์ในการตรวจเอกซเรย์ทางการแพทย์ ในการตรวจสอบ จะใช้การกระเจิงสามมิติเพื่อตรวจจับวัตถุขนาดเล็กในระดับไมโครมิเตอร์ เป็นที่น่าสังเกต การวิจัยโดยใช้พินัยกรรมด้วยกล้องจุลทรรศน์ เป็นงานที่ตรวจสอบโครงสร้างของเส้นใยและเส้นด้ายในระดับจุลภาคเนื่องจากต้องใช้อัตราการขยายตัวสูง ดังนั้นการทดสอบไฟเบอร์จึงเป็นกระบวนการที่ใช้เวลานาน ส่วนการตรวจสอบคุณสมบัติของเส้นด้ายและเส้นใยที่ไม่ได้อยู่ในระดับจุลภาคและสามารถตรวจสอบได้โดยใช้กล้อง CCD หรือเครื่องสแกนก็มี

เครื่องทดสอบสมบัติเส้นใยโดยใช้กระบวนการทางภาพ [55]

ระบบ OM ที่ใช้หาขนาดเส้นผ่านศูนย์กลางของเส้นด้าย [44]

Baykut A., Ozdemir S., Meylani R., Ercil A., Ertuzun A., Comparative Evaluation of Texture Analysis Algorithms for Defect Inspection of Textile Products, Proceedings of the 14th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), Vol.

ระบบ Capacitive Uster 4 ที่ใช้หาขนาดเส้นผ่านศูนย์กลางของเส้นด้าย [44]

ระบบ OASYS ที่ใช้หาขนาดเส้นผ่านศูนย์กลางของเส้นด้าย [44]

ระบบที่ใช้หาค่าความเป็นขน (Hariness) ของเส้นด้าย [42]

ระบบที่ใช้วิเคราะห์เกลียวในเส้นด้าย [46]

บล็อกไดอะแกรมของวิธีการตรวจสอบข้อบกพร่องบนผืนผ้า [59]

เครื่องมือที่ใช้ในการตรวจสอบแบบอัตโนมัติเพื่อหาเส้นใยแปลกปลอม [60]

ไดอะแกรมขั้นตอนการปั่นไหมอีรี่ด้วยมือ

ขั้นตอนการยีสางรังไหม

การปั่นเส้นไหมด้วยเครื่องปั่นฝ้าย

เป็นเครื่องตีใยไหมอีรี่แบบหยาบ [63]

เครื่องมือสาวไหมอีรี่ Amber Charka ที่ใช้ในอินเดีย

เส้นไหมอีรี่ที่สาวได้จาก Amber Charka

ส่วนประกอบเครื่องคัดขนาดมังคุด[64]

ส่วนต่างๆของผลมะพร้าวอ่อน [65]

เครื่องต้นแบบที่ใช้ในการปอกเปลือกมะพร้าวอ่อน [65]

เครื่องปอกมะพร้าวอ่อนแบบอัตโนมัติ [65]

แนวคิดการออกแบบการปรับความลาดเอียงของกลไกตามขนาดแอปเปิ้ล [66]

แสดงผลการคัดขนาดแอปเปิ้ล [66]

รังไหมอีรี่ที่ลอกกาวแล้ว

แบบของเครื่องเปิดรังไหม (หน่วย มิลลิเมตร)

แบบของถาดป้อนแผ่นรังไหม (หน่วย มิลลิเมตร)

แบบของลูกรีดป้อนรังไหม (หน่วย มิลลิเมตร)

หัวเปิดรังไหม (หน่วย มิลลิเมตร)

แบบฝาครอบ (หน่วย มิลลิเมตร)

แบบของเครื่องสางรังไหม (หน่วยมิลลิเมตร)

แบบของแผ่นประกบด้านข้างเครื่อง (หน่วยมิลลิเมตร)

แบบของโครงเครื่อง (หน่วยมิลลิเมตร)

แบบของถาดป้อนรังไหม (หน่วยมิลลิเมตร)

แบบลูกรีดป้อน หัวหนามสางและหัวม้วนเก็บใยไหม (หน่วยมิลลิเมตร)

แสดงเครื่องเปิดรังไหม

เครื่องเปิดรังไหมด้านข้างซ้าย

เครื่องเปิดรังไหมด้านข้างขวา

เครื่องเปิดรังไหมด้านหน้า

ลักษณะหนามบนหัวเปิด

แกนด้านในของ ลูกกลิ้ง หัวหนามสางและหัวม้วนเก็บ

ลูกกลิ้ง หัวหนามสางและหัวม้วนเก็บ

การพันหนามบนลูกกลิ้งตัวน าเส้นใย

การติดตั้งลูกกลิ้งตัวดึงเส้นใยเข้าเครื่อง

ภาพด้านบนและภาพด้านข้างเมื่อติดตั้งลูกกลิ้งต่างๆและหัวหนามสางแล้ว

เครื่องสางเส้นใยเมื่อติดตั้งลูกกลิ้งต่างๆและหัวหนามสางแล้ว

การติดตั้งมอเตอร์และตู้ควบคุมกับเครื่องสางเส้นใย

ทิศทางการหมุนของลูกกลิ้งและหัวหนามสาง

อัลกอริธึมที่ใช้ในการหาร้อยละปุ่มปมของกระบวนการทางภาพ

ผลของการสางเส้นใยเมื่อลูกกลิ้งป้อนหมุน 2RPM เมื่อรังไหมถูกตัดก่อนต้มลอกกาว

ผลของการสางเส้นใยเมื่อลูกกลิ้งป้อนหมุน 3RPM

ผลของการสางเส้นใยเมื่อลูกกลิ้งป้อนหมุน 4 RPM

ผลของการสางเส้นใยเมื่อลูกกลิ้งป้อนหมุน 5RPM

ผลของการสางเส้นใยเมื่อลูกกลิ้งป้อนหมุน 2RPM

ผลของการสางเส้นใยเมื่อลูกกลิ้งป้อนหมุน 3RPM

ผลของการสางเส้นใยเมื่อลูกกลิ้งป้อนหมุน 4RPM

ผลของการสางเส้นใยเมื่อลูกกลิ้งป้อนหมุน 5RPM

ผลการใช้กระบวนการทางภาพเพื่อหาพื้นที่ปมบนเส้นใย ของ A21

ผลการใช้กระบวนการทางภาพเพื่อหาพื้นที่ปมบนเส้นใย ของ A22

ผลการใช้กระบวนการทางภาพเพื่อหาพื้นที่ปมบนเส้นใย ของ A23

ผลการใช้กระบวนการทางภาพเพื่อหาพื้นที่ปมบนเส้นใย ของ A31

ผลการใช้กระบวนการทางภาพเพื่อหาพื้นที่ปมบนเส้นใย ของ A32

ผลการใช้กระบวนการทางภาพเพื่อหาพื้นที่ปมบนเส้นใย ของ A33

ผลการใช้กระบวนการทางภาพเพื่อหาพื้นที่ปมบนเส้นใย ของ A41

ผลการใช้กระบวนการทางภาพเพื่อหาพื้นที่ปมบนเส้นใย ของ A42

ผลการใช้กระบวนการทางภาพเพื่อหาพื้นที่ปมบนเส้นใย ของ A43

ผลการใช้กระบวนการทางภาพเพื่อหาพื้นที่ปมบนเส้นใย ของ A51

ผลการใช้กระบวนการทางภาพเพื่อหาพื้นที่ปมบนเส้นใย ของ A 52

ผลการใช้กระบวนการทางภาพเพื่อหาพื้นที่ปมบนเส้นใย ของ A53

เปรียบเทียบความแม่นย าในการหาปุ่มปมบนเส้นใยเมื่อสางหนึ่งรอบ

เปรียบเทียบความแม่นย าในการหาปุ่มปมบนเส้นใยเมื่อสางซ้ าสองรอบ

เปรียบเทียบความแม่นย าในการหาปุ่มปมบนเส้นใยเมื่อสางซ้ าสามรอบ

กราฟแสดงค่าเฉลี่ยร้อยละของพื้นที่ของปมที่เหลืออยู่บนเส้นใย

เส้นด้ายปั่นจากรังไหมที่ถูกตัดก่อนต้มลอกกาว ป้อน 2 รอบต่อนาที

เส้นด้ายปั่นจากรังไหมที่ถูกตัดก่อนต้มลอกกาว ป้อน 3 รอบต่อนาที

เส้นด้ายปั่นจากรังไหมที่ถูกตัดก่อนต้มลอกกาว ป้อน 4 รอบต่อนาที

เส้นด้ายปั่นจากรังไหมที่ถูกตัดก่อนต้มลอกกาว ป้อน 5 รอบต่อนาที

เส้นด้ายปั่นจากรังไหมที่ไม่ถูกตัดก่อนต้มลอกกาว ป้อน 2 รอบต่อนาที

เส้นด้ายปั่นจากรังไหมที่ไม่ถูกตัดก่อนต้มลอกกาว ป้อน 4 รอบต่อนาที

เส้นด้ายปั่นจากรังไหมที่ไม่ถูกตัดก่อนต้มลอกกาว ป้อน 5 รอบต่อนาที

Arivazhagan S., Ganesan L., Bama S., Defect segmentation in fabric images using Gabor wavelet transform, Machine Vision and Applications, Vol.

การทดลองหาแรงดึงโดยใช้เครื่อง Tensile Test NRI-TS 500 2S

กราฟที่ได้จากการทดสอบแรงดึงของเส้นด้าย A21

กราฟที่ได้จากการทดสอบแรงดึงของเส้นด้าย A22

กราฟที่ได้จากการทดสอบแรงดึงของเส้นด้าย A23

อัตราการปั่นเส้นด้ายในเงื่อนไขต่างๆ

ค่าความต้านทานแรงดึงของเส้นด้ายที่ผลิตในเงื่อนไขต่าง

Referensi

Dokumen terkait

In Region Based Image Retrieval (RBIR), determination of the relevant block in query region is based on the percentage of image objects that overlap with each sub-block.. But in

Sample image, image of the Arachis hypogaea Caulis, captured using the digital microscope in simple mode is shown in Figure 2b.. Normal

The new background construction method is proposed based on some assumptions on vehicle flow of an intersection lane below. 1) If the ROI image shows a static object, it means

Take the EDST transform of image (2.103), on page 69, and show the various approximations of it, by reconstructing it using only the first 1, 4, 9, etc elementary images in terms

"Intensity average value of image segmentation for infrared image of environmental condition", 2015 2nd International Conference on Information Technology, Computer, and Electrical

From there, based on the neighbor graph to retrieve the similar image set to the query image; 3 the visual words vector is created based on the classes of the query image obtained; from

CONCLUSION This research has been done of digital image processing to ana- lyze the image of microscopic lung biopsy using Gray Level Co-Occurrence Matrix and Naive Bayes algorithm to

The feature extraction dataset was divided into two parts: 70% of the data was used for training to build a classification model, and the remaining 30% was used to test the