تمییز بعض عیوب نسیج القماش باعتماد طرائق معالجة الصور والتقنیات الذکائیة

تعد مراقبة النسیج بصورة تلقائیة من الخطوات المهمة فی صناعة الغزل والنسیج؛ وذلک لصیانة جودة القماش ولضمان الجودة ومطابقة المنتجات للقیاسات النوعیة, واستعملت الطرائق الیدویة لعقود طویلة لمراقبة المنتج وذلک باستعمال الرؤیة البشریة, وتعد عملیة المراقبة بهذا الأسلوب شاقة جداً ومستهلکة للوقت والکلفة، ولاختزال کل أنواع الکلفة تطلب ظهور أنظمة تلقائیة لفحص عیوب النسیج وکشفها وتطبیقها. یهدف العمل المقترح إلى بناء نظام کفءٍ لکشف عیوب الأقمشة وتصنیفها؛ وذلک باستخدام تقنیات معالجة الصور المتقدمة المعتمدة على طرائق جدیدة فی الدمج بین التنفیذ العملی لتقطیع الصور واستخلاص الصفات منها، فضلاً عن استعمال تقنیات الذکاء الاصطناعی المتمثلة فی الشبکات العصبیة للکشف والتصنیف.           تم بناء النظام بمرحلتین: الأولى: هی مرحلة کشف العیوب، والمرحلة الثانیة: هی مرحلة التصنیف، حیث تم جمع صور حیّة بوصفها قاعدة بیانات لأقمشة من معمل الغزل والنسیج فی الموصل فضلاً عن السوق المحلیة، تم اختیار صور الأقمشة بعنایة وهذه الأقمشة بأنواع وبألوان مختلفة، منها سلیمة من العیوب، ومنها متضمنة على أربعة عشر نوعاً من العیوب؛ إذ تم تجمیع 560 صورة قماش،280  منها صور لأقمشة سلیمة من العیب، فضلاً عن 280 صورة أخرى لأقمشة معیبة، ولکل صنف من العیوب 20 صورة. فی مرحلة اکتشاف العیوب تم استخلاص الصفات الإحصائیة من الدرجة الثانیة من مصفوفة (GLCM) Gray-Level Co-Occurrence Matrix  (الطاقة, التباین, الارتباط, والتجانس)، أما فی مرحلة التصنیف فقد تم استخلاص الصفات من الدرجة الاولى المعدل, والمیل, والصفة الهندسیة المتمثلة بحجم العیب الکلی. وقد استعمل شبکتان عصبیّتان بوصفهما محددان للکشف هما شبکة الانتشار العکسی BPNN وشبکة Elman, أوضح النظام المقترح نسبة تمییز 95.7% مقارنة بنتائج أعمال أخرى مقاربة وفی المجال نفسه.