GPU Accelerated Intuitionistic Fuzzy and Otsu Algorithms for Foreign Leaf Detection in Cotton

Eyüp YALÇIN; Mahit GÜNEŞ

doi:https://doi.org/10.17780/ksujes.598920

Makale detayları

GPU Accelerated Intuitionistic Fuzzy and Otsu Algorithms for Foreign Leaf Detection in Cotton

Yazarlar:

Eyüp YALÇIN | Mahit GÜNEŞ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Kahramanmaras Sutcu Imam University Journal of Engineering Sciences 2019 Vol.22, pp.95-108

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

11/2019

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000499072

DOI:

https://doi.org/10.17780/ksujes.598920

Özet:

 



The foreign
substances, arising during the production and shaping of wool and cotton raw
materials that are used in textile and cotton gin factories or coming from the
outside, decrease considerably the quality of the obtained fabric or yarn.
Nowadays, a different methods are used to separate foreign substances in the
textile sector, most of these methods are not efficient in terms of speed and
quality. Computerized vision systems play a vital role in the field of textiles
as in other fields. In this study, Intuitionistic Fuzzy Algorithm is used to
define the foreign substances in the images that obtained from a camera. CPU
(Central Processing Unit) based applications have speed problems due to the
structure of the algorithm. For this reason, GPU (Graphics Processing Unit)
technology was used to overcome the speed problem. The otsu algorithm generates
a dynamic threshold from the numerical values of the image obtained using the
Intuitionistic fuzzy algorithm. By this means, the threshold value of each
frame obtained from the camera was calculated on real time and implemented on
the image timely. These algorithms were accelerated maximum 262 times using
NVIDIA GTX 480 GPU supported display card.


.

 


Tekstil,
pamuk ve çırçır fabrikalarında kullanılan veya dışarıdan gelen yün ve pamuk ham
maddelerinin üretimi ve şekillendirilmesinde ortaya çıkan yabancı maddeler,
elde edilen kumaş veya ipliğin kalitesini önemli ölçüde azaltır. Günümüzde
tekstil sektöründeki yabancı maddeleri ayırmak için farklı yöntemler
kullanılmaktadır, ancak  bu yöntemlerin
çoğu hız ve kalite açısından verimli değildir. Bilgisayarlı görme sistemleri,
diğer alanlarda olduğu gibi tekstil alanında da hayati bir rol oynamaktadır. Bu
çalışmada, kameradan elde edilen görüntülerdeki yabancı maddeleri tanımlamak
için Sezgisel Bulanık Mantık kullanılmıştır. CPU tabanlı uygulamalar ilgili
algoritmanın yapısı gereği hız problemlerine yol açmaktadır. Bu hız problemini
gidermek için ise GPU teknolojisi kullanılmıştır. Otsu algoritması kullanarak
Sezgisel bulanık mantık algoritmasıyla elde edilen görüntüler için dinamik bir
eşik değeri hesaplanmıştır. Bu sayede, kameradan elde edilen her karenin eşik
değeri gerçek zamanlı olarak hesaplanmış ve görüntüye aynı anda uygulanmıştır.
Bu algoritmalar, NVIDIA GTX 480 GPU destekli ekran kartı kullanılarak maksimum
262 kez hızlandırılmıştır.


.

Makale detayları

GPU Accelerated Intuitionistic Fuzzy and Otsu Algorithms for Foreign Leaf Detection in Cotton

Yazarlar: Eyüp YALÇIN | Mahit GÜNEŞ

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: Kahramanmaras Sutcu Imam University Journal of Engineering Sciences 2019 Vol.22, pp.95-108

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 11/2019

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2000499072

DOI: https://doi.org/10.17780/ksujes.598920

Sayı

Yazarlar:

Eyüp YALÇIN | Mahit GÜNEŞ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Kahramanmaras Sutcu Imam University Journal of Engineering Sciences 2019 Vol.22, pp.95-108

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

11/2019

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000499072

DOI:

https://doi.org/10.17780/ksujes.598920