Diplom- und Abschlussarbeiten (2022/23)

Bilderkennung und Datenverarbeitung mit "TwinCAT-Vision"

Projektleiter

Elias Wohlgenannt

Elias Wohlgenannt: Implementiert einen Algorithmus, der das Sudoku mithilfe von diversen Strategien korrekt lösen soll. Des Weiteren sorgt er für die visuelle Ausgabe des eingelesenen und des gelösten Sudokus

Mitarbeiter

Sven Hartmann

Sven Hartmann: Entwickelt das richtige Einlesen des Sudokus, das heißt, er realisiert, dass die Zahlen des Sudokus richtig erkannt und deren Position genau bestimmt werden.

Zielsetzung

Das Ziel dieser Arbeit ist die Erstellung einer Demonstration der Anwendung, die Zahlen und deren Position mithilfe von Konturerkennung bestimmt. Außerdem wird die mögliche Kommunikation der 'TwinCAT' mit anderen Programmiersprachen, mithilfe des Kommunikationsprotokolls 'Automation Device Specification (ADS)', miteinbezogen. Diese Anwendung handelt von der Erkennung und dem Lösen eines Sudokus.

Problemstellung

Zahlenerkennung wird in vielen Bereichen der Automatisierungstechnik verwendet. Jedoch gibt es bisher noch keine Funktionen in der 'Vision'-Bibliothek der 'TwinCAT'-Software, die sich auf die Zahlen- und Ziffernerkennung spezialisieren. TwinCAT ist eine Entwicklungsumgebung für Speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS). Diese Arbeit soll eine Demonstration für eine andere Herangehensweise sein.

Ergebnisse

Sven Hartmann: Realisierung der Zahlenerkennung und Positionsbestimmung mithilfe der 'Beckhoff'-Software 'TwinCAT' und deren Funktionsbibliothek 'Vision' Elias Wohlgenannt: Sudokus werden von einem selbst implementierten Python-Algorithmus gelöst. Die Kommunikation zur 'TwinCAT' erfolgt anhand der Bibliothek 'pyads'. Die Sudokus werden mit dem 'TwinCAT Human-Machine Interface (HMI)' ausgegeben