Quality control of ceramic tiles using inductive learning

Abstract

IV ABSTRACT The ceramic tiles manufacturing process has now been completely automated with the exception of the final stage of production concerned with visual inspection. In this thesis a visual inspection system is described for the detection of ceramic tiles. The system employs RULE-3 inductive learning algorithm to classify if the tiles are defected or not. The results suggest that the performance is adequate to provide a basis for a viable commercial visual inspection system.

ÖZETÇE Seramik endüstrisi son yıllarda bütün üretim safhalarında otamasyon kullanımına geçmektedir. Fakat bu geçiş ürünün kalite kontrolü safhasında henüz tam anlamıyla gerçekleştirilememiştir. Bu tezde, seramik kalite kontrolunda endüstriyel görüntü işleme metodu uygulamasi ve RULES-3 endüktif öğrenme tekniği kullanarak hatalı ve hatasız ürünlerin tesbiti için alternatif bir teknik geliştirilmiştir. Sağlam ve hatalı seramikler sisteme öğretildikten sonra yeni ürünler sisteme sorulmuş ve sistemin etkinliği seramiğin türüne ve üzerindeki resmin detaylarına bağlı olarak %88-%96 arasında tesbit edilmiştir.