Máy đánh giá chất lượng trái cây tự động đồ án tốt nghiệp khoa đào tạo chất lượng cao ngành công nghệ kỹ thuật cơ điện tử

LỜI CẢM ƠN Lời nhóm thực xin gửi lời chân thành cảm ơn tất thầy cô trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.HCM nói chung thầy mơn Cơ điện tử Khoa Đào tạo Chất lượng cao nói riêng tận tình giảng dạy truyền đạt kiến thức suốt trình chúng em học tập trường Những kiến thức bổ ích mà thầy dạy áp dụng vào đề tài Đồ Án Tốt Nghiệp nhiều, từ kiến thức nhỏ nhặt học lớn Một lần nhóm xin gửi lời cám ơn đến tất thầy cô! Đặc biệt chúng em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy Ths Tưởng Phước Thọ, tận tình hướng dẫn, góp ý chia kinh nghiệm quý báu cho chúng em suốt trình thực đề tài! Cảm ơn gia đình tin tưởng đồng hành suốt trình học tập chúng Cám ơn anh, chị khóa bạn sinh viên tập thể lớp 17146CL2 tạo điều kiện giúp đỡ, từ tài liệu liên quan tới đề tài kinh nghiệm sống thực tế Nhờ mà nhóm phát triển Mặc dù nhóm em cố gắng hồn thành tốt đề tài cách hồn chỉnh nhất, khơng thể tránh sai sót định cơng tác nghiên cứu, tiếp cận thực tế, hạn chế kiến thức lẫn thời gian thực Rất mong nhận góp ý q thầy bạn để đề tài hoàn chỉnh Nhóm thực xin chân thành cảm ơn! Nhóm thực đề tài Hoàng Văn Huy Nguyễn Sỹ Nguyên Huỳnh Nguyễn Bảo Triệu i TÓM TẮT Cùng với phát triển khoa học công nghệ, chất lượng sống người ngày nâng cao, nhu cầu mua loại phân loại sẵn ngày lớn, tự tay lựa loại mà đảm bảo mặt kích thước, màu sắc, từ đánh giá chất lượng loại mà tiêu thụ Để đáp ứng yêu cầu này, nhiều công ty lĩnh vực sản xuất ứng dụng dây chuyền sản xuất tự động để phân loại, loại bỏ sản phẩm không mong muốn Nhận thấy nhu cầu này, nhiều công ty lĩnh vực sản xuất tham gia vào nghiên cứu chế tạo hệ thống đánh giá trái tự động để đáp ứng nhu cầu người nhà Thực tế Việt Nam chưa có nhiều đơn vị tham gia vào sản xuất hệ thống kiểm tra này, nhận thấy vấn đề này định chọn đề tài “Máy đánh giá chất lượng trái tự động” Đề tài thực thời gian từ tháng 03/2021 đến tháng 08/2021 Nội dung sở lý thuyết phương pháp nghiên cứu đề tài dựa lý thuyết xử lý ảnh Đề tài nhóm chúng tơi thiết kế thi công hệ thống đánh giá chất lượng trái ứng dụng xử lý ảnh Trong hệ thống công nghệ xử lý ảnh áp dụng để đánh giá trái dựa vào đặc điểm màu sắc (đỏ, xanh, vàng) theo kích thước (to, nhỏ) Cơng nghệ xử lý ảnh lập trình dựa ngơn ngữ Python với thư viện OpenCV thực Kit Raspberry Kit Arduino Mega Các đặc điểm riêng biệt màu sắc, kích thước sử dụng để nhận dạng phân loại Kết thực đề tài cà chua đánh giá theo màu sắc, kích thước dựa ứng dụng xử lý ảnh Song song với việc đáp ứng nhu cầu thực tiễn kết đề tài xem tài liệu tham khảo việc thiết kế chế tạo hệ thống tương tự ii MỤC LỤC NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP LỜI CẢM ƠN i TÓM TẮT ii DANH SÁCH BẢNG BIỂU vi TÀI LIỆU THAM KHẢO CHƯƠNG TỔNG QUAN 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ & LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI 1.2 MỤC TIÊU 1.3 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU 1.4 GIỚI HẠN 1.5 BỐ CỤC CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 TỔNG QUAN VỀ RỬA PHÂN LOẠI NÔNG SẢN 2.1.1 Kỹ thuật phân loại nông sản 2.1.2 Phương pháp phân loại xử lý ảnh 2.2 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 10 2.2.1 Sự đời của xử lý ảnh 10 2.2.2 Thu nhận ảnh (Image Acquisition) 14 2.2.3 Tiền xử lý ảnh (Image processing) 14 2.2.4 Phân đoạn ảnh (Segmentation) hay phân vùng ảnh 14 2.2.5 Biểu diễn ảnh (Image Representation) 14 2.2.6 Nhận dạng nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) 15 2.2.7 Cơ sở tri thức (Knowledge Base) 15 2.2.8 Mô tả 15 2.3 NHỮNG VẤN ĐỀ TRONG XỬ LÝ ẢNH 16 2.3.1 Điểm ảnh (Picture Element) 16 2.3.2 Ảnh số 16 2.3.3 Phân loại ảnh 17 2.3.4 Bộ lọc nhiễu Gaussian (Gaussian Filter) 18 2.3.5 Phương pháp phát biên Canny 24 2.3.6 Phân đoạn ảnh 27 iii 2.4 GIỚI THIỆU NGÔN NGỮ PYTHON VÀ THƯ VIỆN OPENCV 28 2.4.1 Ngôn ngữ Python 28 2.4.2 Thư viện OpenCV 29 2.5 PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG CÀ CHUA 30 2.5.1 Các màu sắc sản phẩm 31 2.5.2 Phương pháp nhận dạng màu sắc cà chua 33 2.5.3 Phương pháp đánh giá chất lượng theo màu sắc 35 2.5.4 Phương pháp đánh giá chất lượng theo kích thước 35 CHƯƠNG TÍNH TỐN VÀ THIẾT KẾ 36 3.1 QUY TRÌNH VẬN HÀNH HỆ THỐNG 36 3.2 TÍNH TỐN VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG 36 3.2.1 Thiết kế sơ đồ khối tổng quát hệ thống 36 3.2.2 Thiết kế sơ đồ khối hệ thống đánh giá lượng trái 37 3.2.3 Chọn giới thiệu thiết bị khối hệ thống đánh giá 37 3.2.4 Sơ đồ kết nối hệ thống đánh giá chất lượng 48 3.2.5 Thiết kế giao diện 49 3.2.6 Thiết kế mơ hình phần cứng 3D 50 CHƯƠNG THI CÔNG HỆ THỐNG 54 4.1 GIỚI THIỆU 54 4.1 THI CÔNG HỆ THỐNG 54 4.2.1 Chuẩn bị phần cứng 54 4.2.2 Lắp ráp kiểm tra 56 4.2 LẬP TRÌNH HỆ THỐNG 61 4.3.1 Lưu đồ giải thuật 61 4.3.2 Hướng dẫn quy trình vận hành hệ thống 73 CHƯƠNG KẾT QUẢ, NHẬN XÉT, ĐÁNH GIÁ, THỰC NGHIỆM 75 5.1 KẾT QUẢ 75 5.1.1 Kết phần cứng 75 5.1.2 Kết sau vận hành 76 5.1.3 Kết giám sát cà chua giao diện 82 5.2 NHẬN XÉT VÀ ĐÁNH GIÁ 85 5.2.1 Nhận xét 85 iv 5.2.2 Đánh giá 85 5.3 THỰC NGHIỆM 83 5.3.1 Bảng thực nghiệm thực tế 83 5.3.2 Giá trị phần trăm trung bình mẫu 84 5.3.3 Sai số trung bình mẫu 84 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 86 6.1 KẾT LUẬN 86 6.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN 87 PHỤ LỤC 89 DANH MỤC CÁC BẢNG THÔNG SỐ KỸ THUẬT 89 v DANH SÁCH BẢNG BIỂU Bảng Trang Bảng Thiết bị sử dụng 12v 5V 45 Bảng Bảng linh kiện lắp ráp 55 Bảng Thống kê đánh giá trình thực nghiệm 83 vi DANH SÁCH HÌNH ẢNH Hình Trang Hình 1 Các bước công nghệ hệ thống đánh giá Hà Lan Hình Kỹ thuật cảm ứng phản chiếu Hình 2 Kỹ thuật đánh giá camera multichannel Hình Phương pháp contour line dùng quang phổ màu sắc Hình Phân đoạn hiển thị biên dạng2 Hình Trích xuất vùng đặt trưng mẫu Hình Tách biến dạng Hình Bức ảnh để gửi từ London đến New York năm 1920 10 Hình Các khóa học xử lý ảnh 11 Hình Các bước xử lý ảnh 12 Hình 10 Ứng dụng xử lý ảnh đời sống 13 Hình 11 Các bước xử lý ảnh 14 Hình 12 Độ phân giải ảnh 16 Hình 13 Biểu diễn hình ảnh dạng ma trận điểm ảnh 17 Hình 14 Phân loại ảnh 18 Hình 15 Các thành phần màu hệ màu RGB 18 Hình 16 Kernel 3x3 19 Hình 17 Hình ảnh mô tả hoạt động kenel1 20 Hình 18 Hình ảnh mô tả hoạt động kenel 20 Hình 19 Ảnh đầu vào cho trình làm trơn nhiễu1 Xét kernel 3x3 sau: 20 Hình 20 Mơ tả hoạt động tích chập chiều khơng 21 Hình 21 Lưu đồ giải thuật MedianFlow 22 Hình 22 Biểu diễn ma trận lọc Gauss 23 Hình 23 Code thực tế lọc Gauss với Python- OpenCV 23 Hình 24 Kết sử dụng lọc Gauss 24 Hình 25 Hình tách biên 25 Hình 26 Hình biểu diễn dường biên 25 Hình 27 Kết phát biên Canny phương pháp khác 27 Hình 28 Thư viện OpenCV 29 vii Hình 29 Khơng gian màu RGB mơ hình khơng gian màu RGB 31 Hình 30 Khơng gian màu HSV mơ hình khơng gian màu HSV Hệ toạ độ cho không gian màu HSV ta thấy: 32 Hình 31 Dải màu sắc (H) hệ màu HSV 33 Hình 32 Cà chua đỏ 34 Hình 33 Cà chua vàng 34 Hình 34 Cà chua xanh 35 Hình Sơ đồ khối tổng quát hệ thống 36 Hình Sơ đồ khối hệ thống đánh giá chất lượng trái 37 Hình 3 Camera Raspberry Pi V1 5MP 38 Hình Led hắt 5054 38 Hình Sơ đồ chân hình ảnh thực tế E18-D80NK 39 Hình Sơ đồ chân Raspberry Pi model B 40 Hình Raspberry Pi model B thực tế 40 Hình Sơ đồ chân Arduino Mega2560 41 Hình Arduino Mega2560 thực tế 41 Hình 10 Sơ đồ chân động JGB37-520 12V hình thực tế 42 Hình 11 Băng tải 43 Hình 12 Sơ đồ kết nối Servo MG995 hình ảnh thực tế 44 Hình 13 Màn hình hiển thị Raspberry Pi LCD – 7” 44 Hình 14 Sơ đồ chân hình ảnh thực tế nguồn 12V 5A 46 Hình 15 Sơ đồ chân hình ảnh thực tế nguồn 5V 60A 46 Hình 16 Cơng tắc on - off KCD1-6-10A 47 Hình 17 Sơ đồ kết nối dây hệ thống đánh giá chất lượng trái 48 Hình 18 Giao diện hiển thị hệ thống 49 Hình 19 Băng tải hệ thống đánh giá chát lượng trái 50 Hình 20 Buồng tối hệ thống đánh giá chát lượng trái 50 Hình 21 Bộ điều khiển hiển thị hệ thống 51 Hình 22 Rãnh phân loại 51 Hình 23 Mơ hình hệ thống_mặt trước 52 Hình 24 Mơ hình hệ thống_mặt 52 viii Hình 25 Mơ hình hệ thống_mặt bên 53 Hình Băng tải hệ thống 56 Hình Bộ phận thu hình ảnh 57 Hình Động Servo cảm biến hồng ngoại tiệm cận 58 Hình 4 Các cánh tay thiết kế gắn với sero để đẩy cà chua 58 Hình Hộp hình điều khiển hệ thống 60 Hình Lưu đồ phân loại cà chua 61 Hình Lưu đồ xử lý ảnh 63 Hình Lưu đồ phân loại cà chua 65 Hình Khai báo biến chân Arduino 67 Hình 10 Đọc tín hiệu phân loại điều khiển servo đẩy cà chua 68 Hình 11 Cắt, đọc ảnh chụp chuyển ảnh từ hệ màu RGB sang hệ màu HSV 69 Hình 12 Đặt thông số cho màu hệ HSV 69 Hình 13 Tạo mặt nạ màu theo thông số đặt 69 Hình 14 Dùng mặt nạ để lọc màu cần tìm ảnh chụp 70 Hình 15 Tính số Pixel màu cần tìm 70 Hình 16 Chuyển ảnh màu sang ảnh nhị phân để xử lý 71 Hình 17 Tìm đường biên tính độ dài đường biên 71 Hình 18 Đưa kết cà chua lưu vào mảng để phân loại 72 Hình 19 Mở chương trình điều khiển hệ thống 73 Hình 20 Nhấn run để chạy chương trình 74 Hình 21 Kết ảnh chụp đánh giá cà chua giao diện 74 Hình Mơ hình hồn thiện hệ thống đánh giá chất lượng trái 75 Hình Cà chua đưa vào máy 76 Hình Camera nhận diện cà chua màu vàng to màu vàng nhỏ 77 Hình Camera nhận diện cà chua màu đỏ nhỏ màu đỏ to 77 Hình 5 Camera nhận diện cà chua màu xanh nhỏ màu xanh to 77 Hình Camera khơng nhận diện xác định lỗi 78 Hình Cà chua vàng to vàng nhỏ đưa khay phân loại 78 Hình Cà chua đỏ to đỏ nhỏ đưa khay phân loại 79 ix Hình Cà chua xanh to xanh nhỏ đưa khay phân loại 79 Hình 10 Cà chua sau hồn thành đánh giá chất lượng 80 Hình 11 Cà chua phân loại vào máng phân loại 81 Hình 12 Giám sát kết phân loại giao diện 82 x CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ - NHẬN XÉT – ĐÁNH GIÁ ⚫ Kết thu : Hình 10 Cà chua sau hoàn thành đánh giá chất lượng 80 CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ - NHẬN XÉT – ĐÁNH GIÁ Hình 11 Cà chua phân loại vào máng phân loại 81 CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ - NHẬN XÉT – ĐÁNH GIÁ 5.1.3 Kết giám sát cà chua giao diện Để có kết khách quan để đánh giá hiệu hoạt động hệ thống, nhóm em nghiên cứu tiến hành thử nghiệm cho việc phân loại cà chua có độ chín khác theo màu sắc thiết kế gồm xanh, vàng đỏ với kích thước loại to nhỏ khác Tiến hành thực nghiệm sau: Với loại cà chua nhóm em cho chạy phân loại lần tổng số 30 để kiểm tra độ xác hệ thống phân loại Bảng kết thực nghiệm có mục 5.3 Sau kết giao diện giám sát hình: Hình 12 Giám sát kết phân loại giao diện 82 CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ - NHẬN XÉT – ĐÁNH GIÁ 5.2 THỰC NGHIỆM Nhóm em tiến hành thực nghiệm lần 30 gồm loại khác ( đỏ to, đỏ nhỏ, xanh to, xanh nhỏ, vàng to, vàng nhỏ) Các to có kích thước từ 50 70mm có khối lượng giao động từ 125g - 150g nhỏ có kích thước nhỏ 50mm có khối lượng không 110g Tiêu chuẩn phân loại: nhận diện màu (đỏ, xanh vàng) kích thước (đường kính 50 -70mm nhỏ 50mm) phân loại vào khay tương ứng 5.2.1 Bảng thực nghiệm thực tế Số lần đo Chất lượng hệ thống Đỏ to (50-70mm) 4 5 ✓ 1 0  Đỏ nhỏ (