Automatische Klassifikation von Schichtwiderständen mittels Bildverarbeitung und Deep Learning

Abstract

In dieser Arbeit wird ein Bildverarbeitungsalgorithmus unter Verwendung von Open- CV in C++ entwickelt. Dieser Algorithmus zielt darauf ab, Widerstände anhand selbst erstellter Bilder zu lokalisieren und auszuschneiden. Zusätzlich wird ein Convolutional Neural Network (CNN) in Python mithilfe von TensorFlow mit den extrahierten Widerstandsdaten trainiert. Dies ermöglicht schließlich eine Echtzeitklassiffizierung von Widerst änden, die vor eine Webcam gehalten werden.

This paper focuses on developing an image processing algorithm using OpenCV in C++. The primary objective of this algorithm is to locate and extract resistors from selfgenerated images. Furthermore, a Convolutional Neural Network (CNN) is trained in Python using TensorFlow with the extracted resistor data. Ultimately, this facilitates real-time classiffication of resistors held in front of a webcam.