Kumaş boncuklanma özelliğinin objektif olarak değerlendirilmesi ve tahminlenmesi üzerine bir araştırma

Abstract

Kumaş boncuklanma problemi ile ilgili pek çok araştırmacı tarafından boncuklanmaya neden olan faktörler ve boncuklanma mekanizmaları üzerine çalışmalar yapılmıştır, fakat problemin değerlendirilmesinde farklı üretim aşamalarındaki değişik faktörlerin karmaşık ilişkisi göz önünde bulundurularak, lif, iplik ve kumaş özelliklerinden yararlanarak boncuklanma özelliğinin tahminlenmesi üzerine çok fazla çalışma yapılmamıştır. Bu çalışmada, farklı pamuk harmanları kullanılarak, farklı iplik numarası ve iplik büküm katsayısında üretilen ipliklerden örülen interlok örme kumaşlarda, kumaşların boncuklanma özelliğinin tahminlenmesini sağlayacak denklemler ve modellerin elde edilmesi hedeflenmiştir. Bu amaçla farklı iplik işletmelerinden temin edilen 7 farklı pamuk harmanından 3 farklı iplik numarasında (Ne 20, Ne 30 ve Ne 40) ve 3 farklı büküm katsayısında (?e=3.2; 3.6 ve 4.0) iplik ve bu ipliklerden her bir tip için 3 farklı sıklıkta interlok örgü yapısında kumaşlar üretilmiştir. Üretilen kumaşların boncuklanma eğilimleri TS EN ISO 12945-2 standardına göre Martindale cihazında test edilmiştir. Boncuklanmış kumaşların değerlendirilmesinde görüntü analizi yöntemi prensibine göre çalışan PillGrade Objektif Boncuklanma Değerlendirme Sistemi kullanılarak, kumaşların boncuklanma derecesi, toplam boncuk sayısı, ağırlıklı toplam boncuk sayısı, ortalama boncuk alanı, ortalama boncuk yüksekliği, ortalama hav yüksekliği değerleri tespit edilmiştir. Lif özellikleri iplik üretiminde kullanılan fitillerden ölçüldüğü için, tahminleme analizlerinde, AFIS PRO 2 cihazı ile ölçülen lif özellikleri bağımsız değişken olarak yer almıştır. İplik özelliklerinden iplik düzgünsüzlüğü, iplik büküm sayısı, iplik numarası, iplik tüylülüğü, kumaş özelliklerinden kumaş örtme faktörü değerleri bağımsız değişken olarak; objektif olarak yapılan değerlendirme sonucunda belirlenen boncuklanma özelliklerinin her biri bağımlı değişken seçilerek, Statistica ve Minitab istatistik programları aracılığıyla çok değişkenli doğrusal regresyon ve yapay sinir ağları yöntemleri ile tahminleme analizleri gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonucunda boncuklanma derecesi, toplam boncuk sayısı, ağırlıklı ve toplam boncuk sayısı arasındaki fark, boncuk alanı, boncuk yüksekliği ve hav yüksekliği özelliklerinin lif, iplik ve kumaş özellikleri yardımıyla tahminlenmesi sağlayacak denklem ve yapay sinir ağı modelleri elde edilmiştir. Ayrıca kumaş boncuklanma özelliğini üzerinde pamuk harmanı, iplik numarası, iplik büküm sayısı, kumaş sıklığın etkisi çok değişkenli varyans analizi yardımıyla belirlenmiş ve korelasyon analiziyle lif, iplik ve kumaş boncuklanma özellikleri arasındaki ilişki tespit edilmiştir.

Many studies on the factors giving rise to pilling and on the pilling mechanisms concerned with pilling problem were carried out by several researchers. However, there is not much study on estimating the pilling characteristics of the fabrics using the fiber, yarn and fabric features and by considering the complex interactions of various factors at different manufacturing process. In this study it is aimed to determine the equations and models for estimating the pilling propensity of the interlock knitted fabrics produced from the yarns in different yarn counts and yarn twist coefficients spun by using different cotton types. For this reason, by using 7 different cotton blends supplied from different spinning mills, yarns in 3 different yarn count (Ne 20, Ne 30 and Ne 40) and in 3 different twist coefficient (?e=3.2, 3.6 and 4.0) were produced. Interlock knitted fabrics was manufactured in 3 different yarn densities from every type of the produced yarns. The pilling tendencies of the fabrics were tested according to TS EN ISO 12945-2 standard by the Martindale device. PillGrade Objective Pilling Grading System working based on the image analysis principle was used for evaluating the pilling properties of the fabrics. By using this system, the pilling grade of the fabrics, total pill number, total weighted pill number, average pill area, average pill height and average fuzz height of the fabrics were measued. As the fiber properties of the roving, used for the production of the yarns were measured, fiber features determined by AFIS PRO 2 device were used as independent variables for the estimation analysis. For the prediction of the pilling properties of the fabrics, by considering the yarn unevenness, yarn twist number, yarn count, yarn hairiness and cover factor as independent variables and each of the pilling features as a dependent variable, artificial neural network and multivariate linear regression methods were performed via Statistica and Minitab statistical programs. As a result of the study, equations and neural network models were derived for the prediction of pilling grade, total pill number, total weighted pill number, average pill area, average pill height and average fuzz height of the fabrics by using fiber, yarn and fabric properties. Moreover, the effects of cotton type, yarn count, yarn twist and fabric density on the pilling related properties of the fabrics were determined by multivariate variance analysis and by correlation analysis, the statistical relation between the fiber, yarn and fabric pilling properties were identified.