YUVARLAK ÖRME MAKİNELERİ İÇİN ON-LİNE HATA KONTROL SİSTEMİ

Bu çalışmada, eğilme ve eksenel deformasyon rijitliğini içeren Lagrange Sonlu Elemanlar formülasyonu, kumaş ağırlığını içerecek Yuvarlak örme makinelerinin yapısı nedeniyle, kumaş üzerinde hata oluştuğu anda görülebilmesi mümkün değildir. Kumaştaki hata, ancak belirli bir miktar (yaklaşık 50 – 60 cm kadar) kumaş örüldükten sonra fark edilebilmektedir. Bu durum üreticilerin zaman ve mal kaybına yol açmaktadır. Bu makalede, yuvarlak örme makinelerinde üretilen kumaşlarda oluşabilecek hataları gerçek zamanlı olarak kontrol eden ve herhangi bir hatanın tespit edilmesi durumunda makineyi durdurabilen bir sistem tanıtılmaktadır. Geliştirilen sistem, literatürde mevcut olan ve endüstri standardı olan pek çok yöntemi birleştirip uygulamaktadır. Sistem, tekstil mühendisliği, sinyal ve imge işleme ile elektrik mühendisliğini de kapsayan çok disiplinli bir çalışmanın ürünüdür

Anahtar Kelimeler:

Yuvarlak örme makinesi, Gerçek zamanlı hata kontrolü, Hata kontrol yöntemleri

ONLINE FAULT DETECTION SYSTEM FOR CIRCULAR KNITTING MACHINES

Due to the design of the circular knitting machines, it is not possible to see the faults on the fabric as soon as they occur. Faults become only as seen after some piece of, around 50 to 60 cm long, fabric is knitted. This situation causes loss of time and material for the manufacturers. In this article, a system that detects the faults that may occur during the production on circular knitting machines and automatically power off the machine upon detection of any fault is introduced. The developed on-line fault detection system combines and implements several state of the art methods available in the literature and in the industry. The system is a product of a multidisciplinary study, including textile engineering, signal and image processing, electrical engineering

Keywords:

Circular knitting machine, Online fault detection, Fault detection methods,

PDF

___

1. Chan, C. and Pang, G., 2000, Fabric defect detection by Fourier analysis, IEEE Transactions on Industry Applications, 36(5):1267-1276, October 2000.
2. Sari-Sarraf, H., Goddard, J. Jr., 1999, Vision system for on-loom fabric inspection, IEEE Transactions on Industry Applications, 36(6):1252-1259, November 1999.
3. Mayer Argus Catalog.
4. Catarino, A., Rocha, A., Monteiro, J., L., Soares, F., 2004, A System For Knitting Process Monitoring And Fault Detection On Weft Circular Knitting Machines, World Textile Conference - 4th AUTEX Conference Roubaix, June 22-24 2004.
5. Kumar, A., Pang, G., 2002, Defect detection in textured materials using Gabor filters, IEEE Transactions on Industry Applications, 38(2):425-440, April 2002.
6. http://en.wikipedia.org/wiki/Gabor_filter, November 2007.
7. http://en.wikipedia.org/wiki/Markov_random_fields, November 2007.
8. Baykut, A., Atalay, A., Ercil, A., Guler, M., 2000 Real-time defect inspection of textured surfaces, Real-time Imaging, 6:17-27.
9. http://en.wikipedia.org/wiki/Wavelet, November 2007.
10. Shady, E., Gowayed, Y., Abouiiana, M., Youssef, S., Pastore, C., 2006, Detection and Classification of Defects in Knitted Fabric Structures, Textile Research Journal, Vol 76(4), p. 295–300
11. Saeidi, R., G., Latifi, M., Najar, S., S., Saeidi, A., G., 2005, Computer Vision-Aided Fabric Inspection System for On-Circular Knitting Machine, Textile Res. J. 75(6), 492–497.
12. Kim, S., Lee, M., H., Woo, K., B., 1999, Wavelet analysis to defects detection in weaving processes, in Proc. IEEE Int. Symp. Industrial Electronics, Vol. 3, pp. 1406–1409.
13. Kumar, A., 2001, Automated defect detection in textured materials, Ph.D. dissertation, Dept. Elect. Electron. Eng., The Univ. Hong Kong
14. Kirci Torun, T., 2007, Online Fault Detection System for Circular Knitting Machines, Ege University, Graduate School of Natural and Applied Science, MSc Thesis.
15. www.mathworks.com, November 2007.