Actual Problems in Machine Building. Vol. 9. N 1-2. 2022 Innovative Technologies in Mechanical Engineering ____________________________________________________________________ 12 Библиотека OpenCV (Open Source Computer Vision Library) – открытая библиотека компьютерного зрения, с помощью которой реализовываются алгоритмы машинного обучения и обработки изображений. Позволяет работать как с изображениями, так и с видеороликами или видеопотоком с веб-камеры. Возможно изменение, дополнение, наложение различных объектов на входящую информацию, например выделение лица человека в прямоугольник на фото или видео данных. Одним из методов обнаружения объектов является поиск по цвету, реализация которого осуществляется с помощью цветовой маски. Маска задает диапазон цвета. Все объекты с данным цветом обнаруживаются на изображении и закрашиваются белым цветом, остальные объекты будут закрашены черным, таким образом, легко определить границы искомого объекта. Данная методика была использована для создания алгоритма обнаружения элементов детали по цвету. В качестве исходных данных используются произвольные изображения с отдельными элементами детали серого цвета. Система, путем наложения маски с диапазоном серых цветов, производит обнаружение объекта данного цвета с помощью команды inRange(). Далее с найденной областью можно выполнять различные действия, например найти контур объекта командой cv2.findContours() и вывести его на исходном изображении командой cv2.drawContours(), вычислить координаты контурных линий, измерить размеры объекта с определенной точностью, распознать объект и реализовать множество других действий. Результаты и их обсуждение При построении СНС для распознавания рукописных цифр система смогла довольно быстро осуществить все расчеты в ходе обучения, по истечении которых НС смогла практически безошибочно распознавать рукописные цифры. Распознавание происходит мгновенно даже в тех случаях, когда человеку требуется сильно приглядываться и тщательно рассматривать трудный почерк долгое время. Поэтому роль НС становится незаменимой в задачах, с высоким риском человеческого фактора. Также современные ПО позволяют производить расчеты больших объемов данных в короткие сроки, что делает возможным создание НС для решения более сложных задач из разряда автоматизации технологических процессов. Обнаружение объекта на изображении по его цвету позволяет быстро находить контур объекта и его ориентацию, что может быть полезно не только для его захвата манипулятором с конвейера, а также данная возможность может быть полезна и в области проектирования ТП на основе распознавания. Так, в случае распознавания типовых деталей или ее элементов, по выявленному контуру система автоматически сможет найти типовой ТП и на его основе построить ТП для данной детали или элемента, что значительно ускоряет процесс проектирования [16]. Подобный подход уже реализовывается в компьютерном зрении беспилотного такси, когда система обнаруживает знаки дорожного движения по их цвету, далее происходит распознавание знаков, и автомобиль следует их инструкциям [17]. Отдельные программы в виде агентов, используя информацию распознавания различных данных об объекте и его контура, могут параллельно решать задачи для определения базирования, поиска приспособлений, инструментов и т.д. Однако для их работы необходимо более полное описание среды в виде цифрового завода, включающей описание типовых конструктивных элементов деталей в связке с другими технологическими данными, что требует дальнейших исследований в этом направлении.
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1