Robotik nesne tanıma teknikleri tabanlı yeni bir güneş takip algoritması

Amaç: İzleyicili güneş enerjisi sistemlerinin güneş konumu izleme doğruluğu ve sistemi hem hava hem de mevsim koşullarına uyarlaması, çıkış enerjisi miktarını ve sistem kararlılığını doğrudan etkiler. Bu çalışma, parabolik bir güneş çanağı sistemi üzerinde uygulamak için robotik teknoloji tabanlı bir bilgisayar görme algoritması geliştirmeyi amaçlamaktadır. Materyal ve Yöntem: Güneş takip sistemleri farklı tipte sensörler, gökyüzü görüntü kameraları ve otomatik valfler, sıcaklık, nem, ışınlama gibi kontrol cihazlarından oluşan dinamik sistemler olduğundan, çalışmanın kapsamı derin öğrenme, görüntü işleme, derin sinir ağları ve otomatik kontrol teorisini içermektedir. Kamera tarafından alınan gökyüzü görüntüsüne dayalı olarak önerilen algoritma, mikroişlemci, bellek ve rastgele erişim belleğine sahip küçük boyutlu tek devre bilgisayar üzerinde kodlanacaktır. Sonuç: Algoritmanın doğruluğunu gösteren yüzde hata oranı, hem x hem de y eksenlerinde hesaplanır. X ekseni için hata oranları %0,081502 ve y ekseni için %0,533543'tür. Önerilen algoritma güneş konumunu algılar ve %1'den daha düşük bir değerle izleme motorlarını sürer. Algoritmanın sonuç resimleri, CenterNET ResNet50, SSD ResNet101 ve EfficientDet D1 gibi farklı eğitilmiş Tensorflow nesne algılama modelleri tarafından doğrulanmıştır. Bu sonuçlara göre dairenin merkezini bulunması ve mekanizmayı güneşin merkezine taşımak amacıyla güneş algılama ve algılanan görüntülerin görüntü işlemesi başarıyla gerçekleşmiştir.