Primena računarskog vida pomoću OpenCV i dubokog učenja za određivanje induktivnosti u pljosnatim namotajima - Benazzouz, Younes; Guendouz, Djilalia (Vojnotehnički glasnik / Military Technical Courier, 2024)
Uvod/cilj: U oblasti razvoja i primene metodologija računarskog vida i veštačke inteligencije, ovo istraživanje predstavlja kombinaciju i naprednu metodu koja koristi YOLOv9 – koncept dubokog učenja za obradu celokupne slike u jednom prolazu kroz konvolucionu neuronsku mrežu (CNN) i biblioteku za obradu slika OpenCV na Pythonu za određivanje geometrije pljosnatih namotaja. Ovi osnovni geometrijski parametri koriste se za izračunavanje vrednosti induktivnosti pomoću Mohanove formule, koja isključivo upotrebljava geometrijske podatke za procenu vrednosti induktivnosti. Ova metoda znatno ubrzava procese verifikacije i izračunavanja, a poboljšava i kontrolu kvaliteta posle proizvodnje.Metode: Metodologija je podeljena na dve glavne faze. U početku je model YOLOv9 bio konstruisan za prepoznavanje objekata korišćenjem generisanog sintetičkog skupa podataka oblika namotaja stvorenog pomoću Pythonove biblioteke Turtle Graphics. Zatim, nakon faze detekcije, OpenCV je korišćen za identifikaciju geometrijskih parametara slika. Pikseli su pretvoreni u milimetre primenommetode proporcija za tačno izračunavanje vrednosti induktivnosti.Rezultati: Model YOLOv9 je uspešno identifikovao različite oblike pljosnatih namotaja, a geometrijski parametri su identifikovani putem OpenCV. Nakon toga, induktivnost je uspešno izračunata.Zaključak: Rezultati pokazuju da je predložena metoda nov i efikasan način za izračunavanje induktivnosti.
Keywords: konvolucione neuronske mreže (CNN); OpenCV; pljosnati namotaj; induktivnost; YOLOv9; obrada slika