Maschinelle Bildverarbeitung zur Klassifizierung von Textilfehlern

Der globale Markt für die Textilindustrie ist heutzutage hart umkämpft. Die Qualitätskontrolle im Produktionsprozess der Textilindustrie ist ein entscheidender Faktor, um in einem solchen Wettbewerbsumfeld bestehen zu können. Automatisierte, d. h. auf maschineller Bildverarbeitung basierende Textilinspektionssysteme sind in dieser Hinsicht sehr nützlich, da manuelle Inspektionen zeitaufwändig und nicht genau genug sind. Daher haben maschinell bildverarbeitungsbasierte Textilinspektionssysteme die Aufmerksamkeit von Forschern aus verschiedenen Ländern auf sich gezogen, um die manuelle Inspektion zu ersetzen. Maschinell bildverarbeitungsbasierte Textilinspektionssysteme werfen vor allem zwei schwierige Probleme auf. Diese sind die Fehlererkennung und die Fehlerklassifizierung. Obwohl es zahlreiche Forschungsarbeiten zur Fehlererkennung gibt, sind Forschungsarbeiten zur Lösung des Klassifizierungsproblems rar. Dieses Buch befasst sich mit der automatisierten Textilfehlerinspektion, wobei der Schwerpunkt auf der Fehlerklassifizierung liegt.

Autorentext

Md. Tarek Habib promoviert derzeit am Fachbereich Informatik und Ingenieurwesen der Jahangirnagar University. Er erwarb seinen Master-Abschluss in Informatik und Ingenieurwesen (Schwerpunkt Intelligente Systemtechnik) und seinen Bachelor-Abschluss in Informatik an der North South University bzw. der BRAC University.