AIVA-Reconocimiento-de-componentes-en-circuitos

El proyecto consiste en que dadas unas imágenes de circuitos integrados se obtengan las localizaciones y la cantidad de condensadores de forma cilíndrica. Estos condensadores son vistos como circunferencias en las imágenes ya que son tomadas desde una vista de planta. Se ha creado un modelo entrenado con una batería de 16 imágenes para Train y 8 imágenes para Test. Dicho modelo es el que se pone a disposición del usuario para que pueda encontrar condesadores dada una imagen de entrada. El etiquetado se lleva a cambio mediante labelImg (https://github.com/tzutalin/labelImg)

Primeros pasos

Estas instrucciones le darán una copia del proyecto en funcionamiento en su máquina local para fines de desarrollo y prueba. Consulte la implementación para obtener notas sobre cómo implementar el proyecto en un sistema en vivo.

Prerequisitos

Qué cosas necesita para instalar el software y cómo instalarlos:

1. Disponer de entorno de Python 3
2. Instalar las siguientes librerías: Numpy, ComputerVision, labelImg

Instalación

Una serie de ejemplos paso a paso que le indican cómo ejecutar un entorno de desarrollo

Cómo poner en marcha el proyecto

1. Base a instalar:
  1.1 Entorno: Python 3
  1.2 Bibliotecas: Numpy 1.18.2 , OpenCV-python 4.2.0.32 , tensorflow 2.1.0, labelImg (pip3 install labelImg)
  1.3 Usar el comando pip install seguido del nombre de la biblioteca a instalar

2. Para descargarse el programa hay que hacer click en el botón de Clone or Download
3. Podrá realizar una muestra de ejemplo de su funcionamiento descargando la foto image_test.jpg

Ejecución de los tests

Para comprobar las funciones ejecute test_circuits.py

Implementación

Se le pasa una imagen a reconocer al módulo reconocedor_mockup.py y este nos devuelve la posición y el número de los condesadores que encuentre en la misma

¿Cómo ha sido creado el modelo?

El modelo es el resultado de una Red YOLO que ha entrenado con las imágenes de la carpeta TRAIN. En dicha carpeta a parte de las imagénes, hay unos archivos .txt que albergan las etiquetas de los condensadores con forma circular. Estas etiquetas han sido introducidas de forma manual mediante el framework LabelImg.

Labels

Se ha creado el etiquetado a mano mediante LabelImg. Como se muestra en la siguiente imagen:

Preprocess

La función preprocess mejor la imagen en cuanto a contraste, brillo y gamma. Como se muestra en el siguiente ejemplo, donde vemos a la izquierda la preprocesada y a la derecha la sin preprocesar.

Versioning

Las nuevas versiones del proyecto son publicadas en el GitHub del mismo

Autores

• Adrián Galiana - Trabajo inicial - adriangaliana
• Pedro Miguel Martínez - Trabajo inicial - pedro-miguel-martinez

Puede mirar la lista de colaboradores contributors que han participado en este proyecto.

Agradecimientos

• Agradecemos la idea y el apoyo de nuestro profesor José Vélez y de nuestros compañeros del máster