Defect Detection of Velvet Bathrobe Fabrics and Grading with Demerit Point Systems

W2210503292 · 수집 2026-10-04 18:12:22

T11595 Surface Roughness and Optical Measurements

CoT 라벨링

라벨링 전

PDF 파일

자동 다운로드한 PDF PDF 보기

기본 정보

DOI 제목 발행년도 저널 URL 페이지 열기 PDF URL PDF 열기 발행기관 피인용수 라이선스

추가 정보 초록 본문

# Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences BORNOZLUK KADİFE KUMAŞLARIN HATA KONTROLÜ VE HATA PUAN SİSTEMLERİNE GÖRE SINIFLANDIRILMASI DEFECT DETECTION OF VELVET BATHROBE FABRICS AND GRADING WITH DEMERIT POINT SYSTEMS

_Deniz Mutlu ALA_ _1*_ _, Yüksel İKİZ_ _2_

1Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu, Çukurova Üniversitesi, Adana, Türkiye.
[dmala@cu.edu.tr](mailto:dmala@cu.edu.tr)
2Tekstil Mühendisliği Bölümü, Mühendislik Fakültesi, Pamukkale Üniversitesi, Denizli, Türkiye.
[yikiz@pau.edu.tr](mailto:yikiz@pau.edu.tr)

Geliş Tarihi/Received: 07.03.2014, Kabul Tarihi/Accepted: 15.08.2014 doi: 10.5505/pajes.2014.54154

* Yazışılan yazar/Corresponding author Araştırma Makalesi/Research Article

Öz Abstract
_Bornozluk dokuma kumaşlarda üretimin farklı aşamalarında_
_oluşabilen kumaş hataları, kumaşların müşteriye gönderilmeden önce_
_kontrol edilerek birinci veya ikinci kalite olarak sınıflandırılmasını_
_gerektirmektedir. Bu çalışmada, iki farklı sipariş için üretilen bornozluk_
_kadife kumaş yüklemeleri öncesi, ışıklı panoda deneyimli kalite kontrol_
_elemanları tarafından kumaş toplarının hata kontrolü yapılmıştır._
_Kontrol sırasında görülen farklı hataların sayıları ve hata boyutları_
_kalite kontrol kartlarına işlenmiştir. Tespit edilen hataların tanımları_
_yapılmış ve kumaş hataları farklı hata puan sistemlerine göre_
_puanlandırılmıştır. Bu sayede kumaş topları konfeksiyon işletmesine_
_sevk edilmeden önce hata puan sistemlerine göre sınıflandırılmıştır._
_Üretici ve müşterinin üzerinde anlaşmaya vardığı bir hata puan_
_sistemine göre yapılan sınıflandırma sayesinde anlaşmazlıkların önüne_
_geçilebilecektir._

_Fabric defects that may occur at different stages of woven terry fabric_
_production requires quality control and classification of fabrics as first_
_or second grade before sending to customer. In this study, before_
_shipping of two different terry fabric orders, defects were detected by_
_inspection of fabric rolls on a lighted control board by experienced_
_experts. Number of the defects and dimensions of the defects seen during_
_the inspection were noted on quality control charts. Detected defects_
_were defined and scored according to different demerit point systems._
_In this way, the fabric rolls were classified according to the demerit_
_point systems before being shipped to garment enterprises. Disputes can_
_be avoided with classification made by a demerit point system on which_
_manufacturer and the customer have agreed._

Anahtar kelimeler: Dokuma, Kumaş, Bornoz, Hata, Kalite kontrol,
Hata puan sistemi

Keywords: Weave, Fabric, Bathrobe, Defect, Quality control, Demerit
point system

1 Giriş

Günümüzde, kaliteli üretim kumaş üreticileri açısından bir
rekabet avantajı olmaktan öte pazarda kalabilmek için bir
gereklilik haline gelmiştir. Kumaş istenen kalitede
üretilmemişse, bunun tüketici tarafından tespit edilmesi maddi
kayıpların yanı sıra müşteri kaybına da yol açmaktadır. Bu
nedenle müşteriye gönderilmeden önce kumaş toplarının kalite
kontrolü yapılmaktadır. Kumaş üretiminde kalite kontrol,
üretimi tamamlanan kumaş topunun geri açılması ve kumaş
üzerindeki hataların gözlenmesi esasına dayanmaktadır [1].
Kumaş hataları, kumaşlarda iplik, yardımcı madde, işçilik,
makine, donanım ya da çalışma metodu yüzünden oluşan, gözle
görülüp değerlendirilebilen ve kumaşın görünüşünü bozan
kusurlar şeklinde tanımlanmaktadır [2]. İstenildiği takdirde
kesimde bu kısımlardan parça kesilmemesi için hatalı bölgelere
işaret konulmakta ve hatalı kumaşlardan dikim yapılması
önlenmiş olmaktadır.

Ham ya da bitmiş kumaşların hata kontrolü ışıklı kontrol
masalarında manuel ya da otomatik olarak yapılmaktadır.
Kontrol yöntemine karar vermeden önce kontrolü yapılacak
hataların kontrol kartlarında sınıflandırılması uygun bir kalite
yönetim sistemi oluşturmak açısından gereklidir. Bu aşamada
işletmede belli bir süre hataların takip edilmesi ve istatistiksel
olarak incelenmesi faydalı olacaktır [3]. Hata tanımlamalarında

yorum farklılıklarını ortadan kaldırmak amacıyla TS471, ASTM
D3990 ve BS7342 standartlarından faydalanılabilir [2],[4],[5].

Manuel kumaş kalite kontrol yönteminde, üretilen kumaşların
kalite kontrolü Şekil 1’de görülen ışıklı bir pano üzerinde
hareket eden kumaşın insan gözü ile kontrolü şeklinde
gerçekleştirilmektedir. Kumaşın geçtiği yüzey alt ve üst
kısımlardan farklı ışık kaynakları ile aydınlatılabilmektedir.
Kalite kontrol operatörü, eğimli yüzeyin ön tarafında durarak
yaklaşık 2 m genişliğindeki eğimli alandan geçerek sarılan
kumaşı gözle takip eder ve kumaş hatalarını tespit eder [6]. Çok
farklı yapıdaki kumaşların kalite kontrol işlemleri en iyi insan
gözü ile yapılabilir. Fakat gözle kontrol işlemi hem çok yorucu
olmakta hem de uzun zaman almaktadır. Bir süre sonra sürekli
olarak yorulan kontrol elamanının aktif olmak için çalışmasının
büyük bir bölümünde bir olayın gelmesini beklediği için yaptığı
işin özellikle verimli olmadığı da söylenmelidir. İyi bir kalite
kontrol elemanı kumaş üzerindeki hataların ancak %70’ini
tespit edebilmektedir [7]. Kumaşın kalitesi kişiden kişiye
değiştiği için, taraflar arasında anlaşmazlıklar da
yaşanabilmektedir. Bu noktalardan yola çıkarak gerek maliyet
gerekse yapılan kontrollerin güvenilirliği ve uluslararası kabul
edilebilirliği açısından kumaş üreticisi ile tüketicisi arasında
karşılıklı güven sağlayıcı objektif, hızlı ve ekonomik kontrol
sistemlerinin geliştirilmesi amaçlarıyla çalışmalar
yapılmaktadır. Otomatik kumaş kontrolü ve hata denetiminin

_Pamukkale Univ Muh Bilim Derg, 21(7), 288-295, 2015_

_D. M. Ala, Y. İkiz_

hedeflendiği bu çalışmalarda kamera sistemlerinden, istatistik
metotlardan ve görüntü analizi tekniklerinden
faydalanılmaktadır.

Şekil 1: Kumaş kalite kontrol makinesi [6].

Otomatik kalite kontrol sistemi oluşturmak için sağlam ve
verimli hata tespit algoritmalarının oluşturulması gereklidir.
Özellikle kumaş hata sınıflarının çok sayıda ve karmaşık
olmasının yarattığı belirsizlik nedeniyle gerçek kumaş
hatalarının kontrolü oldukça zor olmaktadır [8]. Işık yansıması,
lazer ışığı veya video resim prosesine dayanan bu sistemler,
basit fotosel taramasını veya kumaşın yüzeyinde kapasitans
ölçüm cihazını çalıştırır [9]. Sistemlerin temel elemanları;
ışıklandırma sistemi, kamera, kod dönüştürücü, görüntü
yakalayıcı ve bilgisayardan oluşmaktadır [8]. Otomatik kumaş
kalite kontrol sistemlerinde veri tabanı üzerinden veya gerçek
zamanlı olarak doğrudan kumaş üzerinden hatalı bölgeleri
tespit etmek amacıyla kullanılan; eş oluşum tabanlı görüntü
özelliği çıkarma metotları [10], yerel doğrusal dönüşümlerle
doku özelliklerini çıkarma [11], hata boyutlarının değişme
derecesine göre hata tanımlama [12],[13], birim alan başına
kesit miktarının dağılımı [14], iki resim arasındaki benzerliğin
çapraz korelasyon ile ölçümü [15], kumaş gri renk
görüntülerinin iki seviyeli eşiklenmesi [16], morfolojik görüntü
analizi [17], yapay sinir ağları [18], fourier modelleri [19],
gabor filtreleri [20], FIR filtreleri [21], dalgacık modelleri [22],
Gauss Markov rastsal alan modeli [23], Poisson modeli [24],
model tabanlı kümeleme [25] yöntemleri ile başarılı sonuçlara
ulaşılmaktadır. Şekil 2’de kumaş kontrol panosu, CCD çizgisel
kamera ve bilgisayar donanım ve yazılımından oluşan, görüntü
analiz yöntemiyle kumaş hatalarının tespit edildiği sistem
görülmektedir.

Şekil 2: Görüntü analiz sistemi [26].

Manuel veya otomatik kontrol işlemlerinin ardından kumaş
toplarının ortalama kalitesi hakkındaki karar, birim kumaş
alanında saptanan hata sayısının, alıcının koyduğu pratik
sınırlar veya deneyimler sonucu elde edilen standart üst
sınırlar ile karşılaştırmasına dayanarak verilir. Bu amaçla
kullanılan çeşitli kumaş denetim ve sınıflandırma sistemleri
bulunmaktadır.

Bu çalışmada bir tekstil işletmesinde iki farklı sipariş için
üretilen kadife bornozluk kumaşlar, hata kontrolü sonucu
tespit edilen kumaş hatalarının sayıları ve boyutları dikkate
alınarak, dört farklı hata puan sistemine göre
sınıflandırılmıştır. Bu sayede kumaş toplarının kalitesi
hakkında, üreticilerin ve müşterilerin üzerinde
anlaşabilecekleri sistemlerin örneklerle sunulması
amaçlanmıştır.

2 Hata Puan Sistemleri

Günümüzde teknolojik gelişmelere ve proseslerdeki
iyileşmelere paralel olarak kumaşlarda karşılaşılan hata çeşidi
ve oranı azalmış olsa da, kumaş üretiminde hata oluşumu
kaçınılmazdır. Kumaş toplarının birinci kalite veya ikinci kalite
olarak sınıflandırılması en zor aşamadır. Dokuma kumaş
üreticilerinin çalıştıkları farklı müşteriler kumaş toplarının
kalitesini kendi standartlarına göre farklı şekillerde
yorumlayabilmektedir. Dolayısıyla birine göre birinci kalite
kabul edilen kumaş bir diğerine göre ikinci kalite olarak
sınıflandırılabilmektedir. Bu karmaşayı önlemek amacıyla
kullanılan çeşitli kumaş denetim sistemleri vardır. Hata puan
sistemi olarak adlandırılan bu sistemler kullanılarak, her hata
için belli sayıda puan tanımlanır. Bu sayede kumaş topu için
belirli puan sayısının üzerine çıkıldığında ikinci kalite olarak
sınıflandırılmış olur [27]. Tespit edilen bir hataya verilecek
puan için çeşitli seçenekler bulunmaktadır. Hatalar için
belirlenen puanlar hataların uzunluğuna bağlı olarak değişir.
Uzun hataların varlığı kumaş açısından daha önemli sorunlar
ortaya çıkaracağı için daha fazla puan atanmaktadır [28].
Yaygın olarak kullanılan sistemler 4 puan sistemi, 10 puan
sistemi, Graniteville “78” sistemi ve The Worth Street Rules
sistemleridir.

2.1 4 Puan Sistemi

AAMA (Amerikan Giyim İmalatçıları Ortaklığı) puan
derecelendirme sistemi olarak varsayılan 4 puan sistemi,
kumaş kalitesini belirlemek için giysi kumaş üreticileri ve
Birleşik Devletler savunma birimleri tarafından yaygın olarak
kullanılır. Basit ve anlaşılır bir sistemdir. Değerler temel
alınarak kumaş kusur ve hatalarına puan değerleri verilir.
Tablo 1’de 4 puan sistemine göre hata puanları verilmiştir.

Tablo 1: 4 puan sistemine göre hata puanları [29],[30].

Kumaş hata uzunluğu
Hata Puanı
(uzunluk ve genişlik boyunca)

0–3 inç arası 1
3–6 inç arası 2
6–9 inç arası 3
9 inç yukarısı 4
Delik ve açıklık 1 inç ya da daha düşük 2
Delik ve açıklık 1 inç üzeri 4

Değerlendirme için 100 yd 2 ’deki toplam hata puanları
hesaplanır. 40 puan⁄100 yd 2 ’den yüksek olan kumaş ruloları
ikinci kalite olarak düşünülür. Fakat giysi imalatçıları, fiyat ve
üretilen giysinin çeşidine göre kabul edilebilir kriterler içinde
40 puan⁄100 yd 2 ’den daha düşük ya da daha yüksek değerleri

_Pamukkale Univ Muh Bilim Derg, 21(7), 288-295, 2015_

_D. M. Ala, Y. İkiz_

uygulayabilirler. Örneğin 120 yd uzunluğunda ve 48 inç
genişliğinde bir kumaş rulosu aşağıdaki hataları içersin.

Kumaş hata uzunluğu Hata
(uzunluk ve genişlik boyunca) Puanı

0-9 inç arası 1
9-18 inç arası 2
18-27 inç arası 3
27-36 inç arası 4

Tablo 3: Graniteville “78” sistemine göre hata puanları [29].

0 ve 3 inç arası 2 hata 2x1= 2 puan
3-6 inç arası 5 hata 5x2= 10 puan
6-9 inç arası 1 hata 1x3= 3 puan
9 inç yukarısı 1 hata 1x4= 4 puan

Toplam hata puanı = 2 + 10 + 3 + 4 = 19 puan olacaktır. Bu
durumda 100 yd 2 kumaşın hata puanını hesaplamak için
denklem 1 kullanılır.

puan⁄100 yd 2 = TP × 3600 (1)

G × U

TP : Toplam puan

G : İnç olarak kumaş genişliği
U : Denetlenen toplam yarda

Buradan;

puan⁄100 yd 2 = (19 × 3600) / (48 × 120)

puan⁄100 yd 2 = 11.9 hata puanı⁄100 yd 2

Eğer kabul edilebilir kriter 40 puan⁄100 yd 2 ise bu rulo kabul
edilebilir [29],[30].

2.2 10 Puan Sistemi

10 puan sisteminde hatanın boyutuna göre değerlendirme
yapılır. Tablo 2’de 10 puan sistemine göre hata puanları
verilmiştir. Hatalar atkı ve çözgü yönünde ayrıldığı için sistem
biraz karışık görünebilir.

Tablo 2: 10 puan sistemine göre hata puanları [29].

Kumaş Hata Uzunluğu Hata Puanı
Çözgü Yönündeki hatalar
0-1 inç arası 1
1-5 inç arası 3
5-10 inç arası 5
10-36 inç arası 10
Atkı Yönündeki Hatalar
0-1 inç arası 1
1-5 inç arası 3
5 inç-kumaş genişliğinin yarısı 5
Kumaş genişliğinin yarısından fazla 10

Sistemde hata ne kadar kötü veya sık olursa olsun bir yarda 10
hata puanından daha yüksek puan verilemez. Toplam hata
puanı kontrol edilen kumaş yardalarının sayısından düşük ise
kumaş birinci kalite olarak sınıflandırılmaktadır [29].

2.3 Graniteville “78” Sistemi

Tekstil endüstrisindeki standart dokuma ve örme kumaşlar için
1975 yılında Graniteville şirketi tarafından geliştirilmiş kalite
değerlendirme sistemidir. Graniteville “78” sisteminde
belirlenen hata puanları Tablo 3’te verilmiştir. Bu sistemde
sadece kesimde kumaşın hatalı kısmının kesilip çıkarılmasını
gerektiren veya bitmiş ürünü ikinci kaliteye düşürecek hatalar
dikkate alınır. Her yardakare veya metrekare kumaş en fazla 4
hata puanı alabilir. Bir yarda uzunluğundaki kumaşın
alabileceği en fazla hata puanı kumaş eni ile belirlenir. Kumaş
eninin inç olarak uzunluğunun 9’a bölünmesi ile bir yarda
uzunluğundaki kumaşa verilebilecek en yüksek hata puanı
hesaplanır. Örneğin 48 inç genişliğindeki bir kumaş
kontrolünde 48/9=5.33 ya da 6 puan bir yarda kumaş için
verilebilecek en fazla hata puanıdır [29].

2.4 The Worth Street Rules 4 Puan Sistemi

Kumaş hatalarının değerlendirilmesi ve kalite sınıflaması için
The Worth Street Rules 4 puan sistemine göre hata boyutuna
karşılık hata puanları belirlenmekte ve 1 yarda (0.9144 m)
kumaşa 4 hata puanından daha fazla puan verilmemektedir.
Tablo 4’te The Worth Street Rules 4 puan sisteminde belirli
hata boyutlarına karşılık gelen hata puanları görülmektedir.
100 yarda uzunluk için 40 hata puanından fazla puanı olan
kumaş topları ikinci kalite olarak değerlendirilmektedir [31].

Tablo 4: The Worth Street Rules 4 puan sistemine göre hata

boyutları ve puanları [31].

Hata Boyutu Hata Puanı
0–3 inç arası 1
3–6 inç arası 2
6–9 inç arası 3
9 inç yukarısı 4

3 Materyal ve Metot

3.1 Materyal

Çalışmada, Denizli ilinde faaliyet göstermekte olan bir tekstil
işletmesinde iki farklı sipariş için üretilen, 370 g/m 2 ve
320 g/m 2 birim alan kütlesine sahip, %100 pamuklu, beyaz,
kadife bornozluk kumaşlar kullanılmıştır. Kullanılan
kumaşların hav ipliği Ne 16/1 karde ring, atkı ipliği Ne 16/1
karde ring ve zemin ipliği Ne 20/2 karde ring ipliktir. Her iki
sipariş için üretilen kumaşlar farklı zamanlarda terbiye
işletmesinde ağartma işlemi görerek işletmeye beyaz renkte
gelmiştir. Terbiye işletmesinden gelen kumaşlar konfeksiyon
işletmesine sevk edilmeden önce ışıklı kontrol panosunda
kumaş kontrolü yapılmıştır.

3.2 Metot

Bu çalışmada iki farklı sipariş için üretilen farklı gramajlardaki
beyaz kadife bornozluk kumaşların, ışıklı kontrol panosunda
kontrolü sonucu kumaş hataları tespit edilmiştir. Tespit edilen
kumaş hataları kalite kontrol kartlarına, hata sınıfları, hata
sayıları ve hata uzunlukları gözetilerek kaydedilmiştir. Tespit
edilen hataların tanımları yapılmış ve kumaş konfeksiyon
işletmesine sevk edilmeden önce kumaş topları hata puan
sistemlerine göre sınıflandırılmıştır.

4 Bulgular

370 g/m 2 birim alan kütlesine sahip 510 metre kumaş kontrolü
sonucunda tespit edilen hata sayıları her bir kumaş topu için
Tablo 5’te, 320 g/m 2 birim alan kütlesine sahip 1061 metre
kumaş kontrolü sonucunda tespit edilen hata sayıları her bir
kumaş topu için Tablo 6’da verilmiştir. Kumaş toplarında
dokuma kaynaklı atkı hatası, çektirme hatası, hav düşmesi
hatası ve tahar hatası, kadife traş işlemi sırasında oluşan traş
kesiği hatası, terbiye işlemleri sırasında oluşan leke ve patlak
şeklinde hatalar tespit edilmiştir.

Çektirme hatası, traş kesiği, leke, tahar hatası ve patlak hataları

_Pamukkale Univ Muh Bilim Derg, 21(7), 288-295, 2015_

_D. M. Ala, Y. İkiz_

çözgü yönünde görülen hatalar iken atkı hatası ve hav düşmesi
hatası atkı yönünde görülen hatalardır. Atkı hatası; atkı
ipliğinin kopması veya kopan atkı ipliğinin giderilememesinden
dolayı, kumaşta bir atkı eksikliği seklinde görülen hatadır
(Şekil 3). Çektirme hatası dokuma tezgâhında hav ipliğinin
biriken uçuntulardan dolayı lamel veya gücüde takılarak
sağılması sonucu çözgü yönünde iz şeklinde oluşan hatadır
(Şekil 4). Çözgü ipliği koptuğu zaman, tezgâhın durmaması
sonucu kumaş boyunda çözgü ipliği noksanlığı şeklinde de
görülebilir. Hav düşmesi hatası bir veya birkaç hav sırasının hav
boyunun düşük olmasıdır (Şekil 5). Bordürlü havlu kumaşlarda,
bordürde sıklık fazlayken, bordürden sonra kumaş sıklığı
aniden çok düştüğü için ilk sıra havların kısa kalması şeklinde
görülebilir. Tespit edilen leke terbiye dairesinde kumaşın
üzerine bulaşan az miktarda renkli boya nedeniyle oluşmuştur
(Şekil 6). Traş kesiği, dokuma üretiminden sonra kadife traş
işlemi sırasında oluşmuş bir yırtıktır (Şekil 7). Patlak hatası ise,
ramöz makinesinde kurutma işlemi sırasında oluşmuştur (Şekil
8). Tahar hatası, gücü telinden yanlış geçirilen bir hav çözgü teli
nedeniyle kumaş yüzeyinde iz şeklinde görülmektedir (Şekil 9).

Şekil 3: Atkı hatası.

Şekil 4: Çektirme hatası.

Şekil 5: Hav düşmesi hatası.

Şekil 6: Leke.

Şekil 7: Traş Kesiği.

Tablo 5: 370 g/m 2 birim alan kütlesine sahip kumaş toplarında

tespit edilen hata sayıları.

1 23.3 42 155 356 1 1
2 23 41 155 362 2
3 13 23 155 365
4 21.2 37 155 370 2 1
5 22.8 41 155 348 2 1
6 17.2 30 155 370 1
7 28 50 155 361 2 3
8 22 40 155 355 2
9 23 41 155 362 2 2
10 22.8 41 155 359 1 1
11 23 41 155 362 1 1
12 23.2 42 155 365 2
13 23.1 41 155 363 1 3

Tablo 6: 320 g/m 2 birim alan kütlesine sahip kumaş toplarında

tespit edilen hata sayıları.

1 26.6 54 155 316 2 1
2 24.8 50 155 318 1 2
3 27.1 55.5 155 313 1 2
4 24.8 50 155 318 2
5 24.5 50.5 155 311 2 1
6 24.4 50 155 313 1 2
7 25 51 155 314 1 1 1
8 24.4 50 155 313 1 2
9 24.6 50 155 315 3
10 24.7 50 155 317 1 2
11 25 50 155 321 1 1
12 24.8 50 155 318 2
13 24.7 50 155 317 2
14 24.8 50 155 318 1 2
15 24.6 50 155 315 2
16 24.4 50 155 313 1 1
17 24.6 50 155 315 2
18 24.8 51 155 312
19 24.8 50.5 155 315 1
20 24.5 50 155 314 1 1
21 24.7 48.5 155 326 2

_Pamukkale Univ Muh Bilim Derg, 21(7), 288-295, 2015_

_D. M. Ala, Y. İkiz_

Şekil 10: Pastal yerleşim planı.

Tablo 7: 370 g⁄m 2 birim alan kütlesine sahip kumaşlardaki
hataların uzunlukları (inç).

Top

Atkı
Hatası

Çektirme

Hatası

Hav
Düşmesi

No

Şekil 8: Patlak.

Şekil 9: Tahar hatası.

Kumaş toplarında tespit edilen hatalara puan verilebilmesi
gerekli olan hata uzunlukları Tablo 7 ve Tablo 8’de verilmiştir.

Kontrolü yapılan 370 g⁄m 2 birim alan kütlesine sahip 13
kumaş topu için 4 puan sistemine göre yapılan puanlama ve
değerlendirme Tablo 9’da, 10 puan sistemine göre yapılan
puanlama ve değerlendirme Tablo 10’da, Graniteville78
sistemine göre yapılan puanlama ve değerlendirme
Tablo 11’de ve The Worth Street Rules 4 Puan Sistemine göre
yapılan puanlama ve değerlendirme Tablo 12’de verilmiştir.
320 g⁄m 2 birim alan kütlesine sahip 21 kumaş topu için
4 puan sistemine göre yapılan puanlama ve değerlendirme
Tablo 13’te, 10 puan sistemine göre yapılan puanlama ve
değerlendirme Tablo 14’te, Graniteville78 sistemine göre
yapılan puanlama ve değerlendirme Tablo 15’te ve The Worth
Street Rules 4 Puan Sistemine göre yapılan puanlama ve
değerlendirme Tablo 16’da verilmiştir. 4 puan sistemine göre
değerlendirme yapmak için kumaş toplarının 100 yd 2 ’ye düşen
hata puan sayıları denklem 1 ile hesaplanmıştır.

4 puan, 10 puan, Graniteville78 ve The Worth Street Rules
sistemlerine göre birinci kalite olarak kabul edilen 370 g⁄m 2
birim alan kütlesine sahip toplamda 285.6 kg ağırlığında ve
510 m uzunluğunda, 13 kumaş topu kesim bölümüne sevk
edilerek Şekil 10’da görülen pastal planına uygun olarak serim
ve kesim işlemi gerçekleştirilmiştir. Serim sırasında kumaş
topunun bitmesinden dolayı belirli bir katın yarım kalması veya
hatalı kısımların kumaştan kesilerek çıkartılması nedeniyle 21
adet ek yapılmıştır. Her ek kısmında 30-60 cm uzunlukta kumaş
parçası üst üste bindirilmiştir. Pastalda %91.35 verimlilikle, 4
boy için yerleşim yapılmıştır. 9.52 m uzunluğunda, 56 kat
olarak yapılan serim işleminin ardından 224 adet XL beden
bornoz kesilmiştir. Kesim işleminden sonra numaralanan
bornoz parçaları demetlenerek dikim bölümüne sevk
edilmiştir. Pastal yerleşim planında bornoz parçaları
arasındaki boşlukların doldurulamaması nedeniyle oluşan
kırpıntı 27 kg olarak tartılmıştır. Serim sırasında kesilerek
ayrılan hatalı kısımlar toplamda 7 kg olarak tartılmıştır.

1 2-4 30
2 3 61-61
3 61 3–8
4 2–5
5 4-2 4
6 2 4–6
7 61 7 5
8 61 3–8
9 3–2–5
10 3 2–7
11 61 6
12 5–8
13 3–6
14 61 2–2
15 4–3
16 61 6
17 5–2
18
19 61
20 61 61
21 6-4

Tablo 9: 370 g⁄m 2 birim alan kütlesine sahip kumaş topları
için 4 puan sistemine göre hesaplanan toplam hata puanları ve

kumaş toplarının sınıflandırılması.

1 61 45.9 4 3 7 9 Kabul
2 61 44.8 3 3 4 Kabul
3 61 25.2 0 Kabul
4 61 40.5 5 1 6 9 Kabul
5 61 44.8 8 2 10 14 Kabul
6 61 32.8 4 4 8 Kabul
7 61 54.7 8 6 14 16 Kabul
8 61 43.7 4 4 6 Kabul
9 61 44.8 5 2 7 10 Kabul
10 61 44.8 4 3 7 10 Kabul
11 61 44.8 4 4 8 11 Kabul
12 61 45.9 3 3 4 Kabul
13 61 44.8 4 6 10 14 Kabul

Top Atkı Çektirme Hav Traş

Leke

No Hatası Hatası Düşmesi kesiği

1 61 8
2 2-6
3
4 6-8 1
5 61-61 4
6 61
7 61-61 4-4-5
8 8-3
9 4-7 2-1
10 61 8
11 61 5
12 2–5
13 61 4–7-2

Tablo 8: 320 g⁄m 2 birim alan kütlesine sahip kumaşlardaki
hataların uzunlukları (inç).

Top

No

Atkı
Hatası

Çektirme

Hatası

Hav
Düşmesi

Tahar
Hatası

Patlak

_Pamukkale Univ Muh Bilim Derg, 21(7), 288-295, 2015_

_D. M. Ala, Y. İkiz_

Tablo 10: 370 g⁄m 2 birim alan kütlesine sahip kumaş topları
için 10 puan sistemine göre hesaplanan toplam hata puanları

ve kumaş toplarının sınıflandırılması.

1 61 45.9 10 5 15 Kabul
2 61 44.8 8 8 Kabul
3 61 25.2 0 Kabul
4 61 40.5 10 1 11 Kabul
5 61 44.8 20 3 23 Kabul
6 61 32.8 10 10 Kabul
7 61 54.7 20 9 29 Kabul
8 61 43.7 8 8 Kabul
9 61 44.8 8 4 12 Kabul
10 61 44.8 10 5 15 Kabul
11 61 44.8 10 3 13 Kabul
12 61 45.9 6 6 Kabul
13 61 44.8 10 10 20 Kabul

Tablo 11: 370 g⁄m 2 birim alan kütlesine sahip kumaş topları
için Graniteville78 sistemine göre hesaplanan toplam hata

puanları ve kumaş toplarının sınıflandırılması.

1 61 45.9 7 1 8 Kabul
2 61 44.8 2 2 Kabul
3 61 25.2 0 Kabul
4 61 40.5 2 2 Kabul
5 61 44.8 14 1 15 Kabul
6 61 32.8 14 14 Kabul
7 61 54.7 14 3 17 Kabul
8 61 43.7 2 2 Kabul
9 61 44.8 2 2 Kabul
10 61 44.8 7 1 8 Kabul
11 61 44.8 7 1 8 Kabul
12 61 45.9 2 2 Kabul
13 61 44.8 7 3 10 Kabul

Tablo 12: 370 g⁄m 2 birim alan kütlesine sahip kumaş topları
için The Worth Street Rules sistemine göre hesaplanan toplam

hata puanları ve kumaş toplarının sınıflandırılması.

1 61 45.9 4 3 7 9 Kabul
2 61 44.8 3 3 4 Kabul
3 61 25.2 0 Kabul
4 61 40.5 5 1 6 9 Kabul
5 61 44.8 8 2 10 14 Kabul
6 61 32.8 4 4 8 Kabul
7 61 54.7 8 6 14 16 Kabul
8 61 43.7 4 4 6 Kabul
9 61 44.8 5 2 7 10 Kabul
10 61 44.8 4 3 7 10 Kabul
11 61 44.8 4 2 6 8 Kabul
12 61 45.9 3 3 4 Kabul
13 61 44.8 4 6 10 14 Kabul

Tablo 13: 320 g⁄m 2 birim alan kütlesine sahip kumaş topları
için 4 puan sistemine göre hesaplanan toplam hata puanları ve

kumaş toplarının sınıflandırılması.

1 61 59 3 4 7 7 Kabul

2 61 54.7 1 8 9 10 Kabul

3 61 60.7 4 4 8 8 Kabul

4 61 54.7 3 3 4 Kabul

5 61 55.2 3 4 7 8 Kabul

6 61 54.7 1 8 9 10 Kabul

7 61 55.8 4 3 4 11 12 Kabul

8 61 54.7 4 8 12 13 Kabul

9 61 54.7 4 4 5 Kabul

10 61 54.7 1 8 9 10 Kabul

11 61 54.7 4 2 6 7 Kabul

12 61 54.7 8 8 9 Kabul

13 61 54.7 3 3 4 Kabul

14 61 54.7 4 2 6 7 Kabul

15 61 54.7 3 3 4 Kabul

16 61 54.7 4 4 8 9 Kabul

17 61 54.7 3 3 4 Kabul

18 61 55.8 0 0 Kabul

19 61 55.2 4 4 5 Kabul

20 61 54.7 4 4 8 9 Kabul

21 61 53 4 4 5 Kabul

Tablo 14: 320 g⁄m 2 birim alan kütlesine sahip kumaş topları
için 10 puan sistemine göre hesaplanan toplam hata puanları

ve kumaş toplarının sınıflandırılması.

1 61 59 6 10 16 Kabul
2 61 54.7 3 20 23 Kabul
3 61 60.7 10 8 18 Kabul
4 61 54.7 6 6 Kabul
5 61 55.2 6 3 9 Kabul
6 61 54.7 3 8 11 Kabul
7 61 55.8 10 5 3 18 Kabul
8 61 54.7 10 8 18 Kabul
9 61 54.7 9 9 Kabul
10 61 54.7 3 8 11 Kabul
11 61 54.7 10 5 15 Kabul
12 61 54.7 8 8 Kabul
13 61 54.7 8 8 Kabul
14 61 54.7 10 6 16 Kabul
15 61 54.7 6 6 Kabul
16 61 54.7 10 5 15 Kabul
17 61 54.7 6 6 Kabul
18 61 55.8 0 Kabul
19 61 55.2 10 10 Kabul
20 61 54.7 10 10 20 Kabul
21 61 53 8 8 Kabul

_Pamukkale Univ Muh Bilim Derg, 21(7), 288-295, 2015_

_D. M. Ala, Y. İkiz_

Tablo 15: 320 g⁄m 2 birim alan kütlesine sahip kumaş topları
için Graniteville78 sistemine göre hesaplanan toplam hata

puanları ve kumaş toplarının sınıflandırılması.

1 61 59 2 4 6 Kabul
2 61 54.7 1 14 15 Kabul
3 61 60.7 7 2 9 Kabul
4 61 54.7 2 2 Kabul
5 61 55.2 2 1 3 Kabul
6 61 54.7 1 2 3 Kabul
7 61 55.8 7 2 1 10 Kabul
8 61 54.7 7 2 9 Kabul
9 61 54.7 3 3 Kabul
10 61 54.7 1 2 3 Kabul
11 61 54.7 7 1 8 Kabul
12 61 54.7 2 2 Kabul
13 61 54.7 2 2 Kabul
14 61 54.7 7 2 9 Kabul
15 61 54.7 2 2 Kabul
16 61 54.7 7 1 8 Kabul
17 61 54.7 2 2 Kabul
18 61 55.8 0 Kabul
19 61 55.2 7 7 Kabul
20 61 54.7 7 7 14 Kabul
21 61 53 2 2 Kabul

Tablo 16: 320 g⁄m 2 birim alan kütlesine sahip kumaş topları
için The Worth Street Rules sistemine göre hesaplanan toplam

hata puanları ve kumaş toplarının sınıflandırılması.

1 61 59 3 4 7 7 Kabul
2 61 54.7 1 8 9 10 Kabul
3 61 60.7 4 4 8 8 Kabul
4 61 54.7 3 3 4 Kabul
5 61 55.2 3 2 5 6 Kabul
6 61 54.7 1 4 5 6 Kabul
7 61 55.8 4 3 2 9 10 Kabul
8 61 54.7 4 4 8 9 Kabul
9 61 54.7 4 4 5 Kabul
10 61 54.7 1 4 5 6 Kabul
11 61 54.7 4 2 6 7 Kabul
12 61 54.7 5 5 6 Kabul
13 61 54.7 3 3 4 Kabul
14 61 54.7 4 2 6 7 Kabul
15 61 54.7 3 3 4 Kabul
16 61 54.7 4 2 6 7 Kabul
17 61 54.7 3 3 4 Kabul
18 61 55.8 0 0 Kabul
19 61 55.2 4 4 5 Kabul
20 61 54.7 4 4 8 9 Kabul
21 61 53 4 4 5 Kabul

5 Sonuç ve Öneriler

Dokuma kumaş kalitesi, iplik özelliklerinden başlayarak
dokuma işlemi ve öncesindeki dokuma hazırlık işlemleri ile
kumaş renklendirme ve bitim işlemlerinin tümüne bağlı olarak
oluşur. Üretim sırasında oluşan kumaş hatalarının tespit
edilmesinde yıllardan beri kullanılan en yaygın yöntem ışıklı
pano üzerinde hareket eden kumasın izlenmesidir.

Kumaş toplarının ortalama kalitesi hakkındaki karar, birim
kumaş alanında saptanan hata sayısının, alıcının koyduğu
pratik sınırlar veya deneyimler sonucu elde edilen standart üst
sınırlar ile karşılaştırmasına dayanarak verilir. Dokuma kumaş
üreticilerinin çalıştıkları farklı müşteriler kumaş toplarının
kalitesini kendi standartlarına göre farklı şekillerde
yorumlayabilmektedir. Dolayısıyla birine göre birinci kalite
kabul edilen kumaş bir diğerine göre ikinci kalite olarak
sınıflandırılabilmektedir. 4 puan sistemi, 10 puan sistemi,
Graniteville78 sistemi veya The Worth Street Rules 4 puan
sistemi bu karmaşayı önlemek amacıyla kullanılabilmektedir.

Bu çalışmada terbiye dairesinden beyaz renkte gelen iki farklı
kadife bornozluk kumaşın hata kontrolü yapıldıktan sonra
kumaş hataları puanlandırılmış ve farklı hata puan sistemlerine
göre sınıflandırması yapılmıştır.

4 puan, 10 puan ve The Worth Street Rules sistemlerinde
hatalara verilen puanlar hatanın etkisini göstermesi açısından
ölçüm için çok uyumlu değildir. 4 puan ve The Worth Street
Rules sistemlerinde bir yarda en fazla 4 puan atanabilmekte, 10
puan sisteminde ise en fazla 10 puan atanabilmektedir.
Tablo 9’da 61 inç uzunluğunda tespit edilen atkı hataları için 4
puan verilmiştir. Öte yandan 5 inç uzunluğundaki traş kesiği
için de 4 puan verilmiştir. Atkı hatasında bir hata puanı yaklaşık
15 inç uzunluğundaki hatayı temsil ederken, traş kesiğinde bir
hata puanı yaklaşık 1 inç uzunluğundaki hatayı temsil
etmektedir. Halbuki bir yardakare için verilebilecek en fazla
hata puanının kumaş eni ile belirlendiği Graniteville78
sisteminde 61 inç uzunluğundaki atkı hatası için 7 puan
verilirken, 5 inç uzunluğundaki traş kesiği için 1 puan
verilmiştir (Bkz. Tablo 11). Tespit edilen leke hataları kimyasal
çözücüler ile temizlenebilecek nitelikte olduğu için bu
kısımlardan dikilecek bornozların bu hata nedeniyle ikinci
kaliteye ayrılma riski yoktur. 4 puan, 10 puan ve The Worth
Street Rules sistemlerinde bu konu göz ardı edilmiş ve leke
hataları için de hata puanları verilmiştir. Graniteville78
sisteminde ise leke hataları bornozu ikinci kaliteye ayıracak
potansiyel bir tehlike olarak görülmediği için, leke hatalarına
puan verilmemiştir.

Kumaş toplarının sınıflandırılmasında hata puan sistemlerinde
belirtilen sınırlar dikkate alınmıştır. Her üç hata puan sistemine
göre de 1. kalite olarak kabul edilen 370 g⁄m 2 birim alan
kütlesine sahip toplamda 285.6 kg ağırlığında ve 510 m
uzunluğunda 13 kumaş topu kesim bölümüne sevk edilmiştir.
Serim sırasında kumaşın hatalı kısımları kesilerek ayrılmış ve
7 kg olarak tartılmıştır. Bu oran kumaş hatalarından
kaynaklanan yaklaşık %2’lik fireye karşılık gelmektedir. Bu da
imalatçı açısından kabul edilebilir bir seviye olarak
görülmektedir.

Kumaş toplarının birinci kalite veya ikinci kalite olarak
sınıflandırılması çok zor bir aşamadır. Üreticiye göre birinci
kalite kabul edilen kumaş müşteri açısından ikinci kalite
olabilmektedir. Kumaş hata puan sistemleri herkesin aynı
dilden konuşmasını sağlayan sistemlerdir. Hata puan
sistemlerinde kabul sınırları belirtilmiş olmakla birlikte,

_Pamukkale Univ Muh Bilim Derg, 21(7), 288-295, 2015_

_D. M. Ala, Y. İkiz_

istenildiği takdirde kumaşın kullanılacağı alan ve istenen kalite [16]
seviyesine göre müşteriler bu sınırları değiştirebilmektedir. Bu
sayede karşılıklı anlaşmazlıkların da önüne geçilmiş olacaktır.

6 Kaynaklar

[1] Mehta PV, Bhardwaj SK. _Managing Quality in the Apparel_

_Industry_ . 1 st ed. New Delhi, India. New Age International
Ltd. 1998.

[2] Türk Standartları Enstitüsü. “Dokuma Kumaşlar Hata

Tarifleri-Terimler”. Türk Standartları Enstitüsü, Ankara,
Türkiye, TS 471 ISO 8498, 2005.

[3] Bona M. _Textile Quality_ . Manchester, United Kingdom, The

Textile Institute, 1994.

[4] ASTM Standard. “Standard Terminology Relating to Fabric

Defects”. ASTM International, Pennsylvania, USA. ASTM
D3990-99, 1999.

[5] British Standard. “Glossary of Terms for Defects in Woven

Fabrics”. British Standard Institution, London, UK. BS
7342:1990, ISO8498:1989, 1990.

[6] Çelik Hİ, Dülger LC, Topalbekiroğlu M. “Görüntü İşleme

Teknikleri Kullanarak Kumaş Hatalarının Belirlenmesi”.
_Tekstil Teknolojileri Elektronik Dergisi_, 6(1), 22-39, 2012.

[7] Hu MC, Tsai IS. “The Inspection of Fabric Defects by Using

Wavelet Transform”. _Journal of Textile Institute_, 91(3),
420-433, 1991.

[8] Kumar A. “Computer Vision-Based Fabric Defect
Detection: A Survey”. _IEEE Transactions on Industrial_
_Electronics_, 55(1), 348-363, 2008.

[9] Kısaoğlu ÖD. “Kumaş Kalite Kontrol Sistemleri”.
_Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi._
12(2), 233-241, 2006.

[10] Tsai I, Lin C, Lin J. “Applying an Artificial Neural Network

to Pattern Recognition in Fabric Defects”. _Textile Research_
_Journal,_ 65(3), 123-130, 1995.

[11] Özdemir S, Erçil A. “Markov Random Fields and Karhunen
Loève Transforms for Defect Inspection of Textile
Products”. _Emerging Technologies and Factory Automation,_
_1996. EFTA '96. Proceedings, 1996 IEEE Conference on_ .
Kauai, Hawaii, 18-21 November, 1996.

[12] Conci A, Proença CB. “A Fractal Image Analysis System for

Fabric Inspection Based on Box-Counting Method”.
_Computer Networks and ISDN Systems_, 30(20-21),
1887–1895, 1998.

[13] İkiz, Y, Ala DM. “Digitizing and Classifying Woven Fabric

Defects”. _Tekstil ve Konfeksiyon Dergisi_, (4), 346-353, 2012.

[14] A. Conci and C. B. Proença, “A Computer Vision Approach

for Textile Inspection”. _Textile Research Journal,_ 70(4),
347-350, 2000.

[15] Bodnarova A, Bennamoun M, Kubik KK. “Defect Detection

in Textile Materials Based on Aspects of HVS”. IEEE
International Conference on Systems, Man and
Cybernetics, San Diego, California, USA, 11-14 October
1998.

[16] Cho CS, Chung BM, Park MJ. “Development of Real-Time

Vision-Based Fabric Inspection System”. _IEEE Transactions_
_Industrial Electronics,_ 52(4), 1073-1079, 2005.

[17] Mallick-Goswami B, Datta AK. “Detecting Defects in Fabric

with Laser-Based Morphological Image Processing”.
_Textile Research Journal,_ 70(9), 758-762, 2000.

[18] Kumar A. “Neural Network Based Detection of Local

Textile Defects”. _Pattern Recognition_ 36(7), 1645–1659,
2003.

[19] Tsai IS, Hu MC. “Automatic Inspection of Fabric Defects

Using an Artificial Neural Network Technique”. _Textile_
_Research Journal,_ 66(7), 474-482, 1996

[20] Kumar A, Pang G. “Defect Detection in Textured Materials

Using Gabor Filters”. _IEEE Transactions on Industry_
_Applications,_ 38(2), 425–440, 2002.

[21] Kumar A, Pang G. “Defect Detection in Textured Materials

Using Optimized Filters”. _IEEE Transactions on Systems,_
_Man and Cybernetics Part B, Cybernetics_, 32(5), 553-570,
2002.

[22] Dorrity JL, Vachtsevanos G. “On-line Defect Detection for

Weaving Systems”. _Proc. IEEE Annual Technical Conference_
_Textile, Fiber_, Atlanta, GA, 15-16 May 1996.

[23] Cross R, Jain AK. “Markov Random Field Texture Models”.

_IEEE Transactions on Pattern Analysis Machine Intelligence,_
5(1), 25-39, 1983.

[24] Brzakovi´c, DP, Baki´c, PR, Vuiovic NS, Sari-Sarraf H.

“A Generalized Development Environment for Inspection
of web Materials”. _Proceedings of IEEE International_
_Conference on Robotics Automation_, Albuquerque, NM,
20-25 April 1997.

[25] Campbell JG, Fraley C, Murtagh F, Raftery AE. “Linear Flaw

Detection in Woven Textiles Using Model-Based
Clustering”. _Pattern_ _Recognition_ _Letters_, 18(14),
1539-1548, 1997.

[26] Ala DM. Dokuma Kumaş Hatalarının Görüntü Analizi

Yöntemiyle Sayısallaştırılması. Yüksek Lisans Tezi,
Pamukkale Üniversitesi, Denizli, Türkiye, 2008.

[27] Grover EB, Hamby DS. _Handbook of Textile Testing and_

_Quality Control_ . 1 st ed. New York, USA, Textile Book
Publishers, 1960.

[28] Kadolph SJ. _Quality Assurance for Textiles and Apparel_ .

2 nd ed. USA, Fairchild Publications, 2007.

[29] Mehta PV. An Introduction to Quality Control for the

Apparel Industry. 2 nd ed. Boca Raton, Florida, USA, CRC
Press, 1992.

[30] ASTM Standard. “Standard Test Methods for Visually

Inspecting and Grading Fabrics”. ASTM International,
Pennsylvania, USA, ASTM d 5430-04, 2004.

[31] Kısaoğlu ÖD.“ Orta Büyüklükte Bir Dokuma İşletmesinde

İstatistiksel Proses Kontrol Sistemi: I. Kumaş Hatalarının
Kontrolü”. _Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri_
_Dergisi_, 16(3), 291-301, 2010.

본문 출처 PDF: PDF 보기 · 다른 PDF는 위 [PDF 업로드]로 올릴 수 있습니다.

활용가능성

이력 0건

아직 편집 이력이 없습니다. 저장할 때마다 이전 내용이 여기에 백업됩니다.