Thiết kế và thi công phần mềm nhận diện lỗi trong chỉnh lưu hỗ trợ công tác giảng dạy và hướng dẫn thực hành

Mục lục Danh mục bảng biểu Danh mục từ viết tắt A MỞ ĐẦU Tổng quan tình hình nghiên cứu thuộc lĩnh vực đề tài Lý chọn đề tài Mục tiêu đề tài Phương pháp nghiên cứu 10 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 10 B NỘI DUNG 10 CHƯƠNG Cơ sở lý thuyết 10 1.1 Cơ sở liệu ảnh mạch chỉnh lưu 10 1.1.1 Mạch chỉnh lưu bán kỳ 10 1.1.2 Mạch chỉnh lưu cầu 14 1.1.3 Mạch chỉnh lưu toàn kỳ 19 1.2 Hướng tiếp cận và giải bài toán nhận diện ảnh 23 CHƯƠNG Mơ hình mạng Neuron tích chập 24 2.1 Tổng quan mạng nơ-ron tích chập (CNN) 24 2.1.1 Định nghĩa 24 2.1.2 Lịch sử mạng nơ-ron tích chập 24 2.1.3 Kiến trúc mạng nơ-ron tích chập 30 2.2 Mơ hình học sâu (deeplearning) 32 2.2.1 Lựa chọn mạng học sâu 32 2.2.2 Cấu trúc mạng Alexnet 34 2.3 Các bước thiết kế và ứng dụng mạng Alexnet vào mơ hình 36 CHƯƠNG Đánh giá 48 3.1 Thử nghiệm ứng dụng thực tế 48 3.2 Ưu điểm đề tài 49 3.3 Nhược điểm đề tài 49 C KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 49 Tài liệu tham khảo 51 Chương trình máy tính 51 Danh mục bảng biểu Hình 1.1: Sơ đồ nguyên lý mạch chỉnh lưu bán kỳ 10 Hình 1.2: Mạch chỉnh lưu bán kỳ 11 Hình 1.3: Mạch chỉnh lưu bán kỳ bị lỗi lắp ngược đầu que đo 11 Hình 1.4: Mạch chỉnh lưu bán kỳ bị lỗi Diode 12 Hình 1.5: Mạch chỉnh lưu bán kỳ bị lỗi Diode kết hợp với lắp ngược đầu que đo 12 Hình 1.6: Mạch chỉnh lưu bán kỳ bị lỗi hở mạch 13 Hình 1.7: Mạch chỉnh lưu bán kỳ bị lỗi lắp ngược chiều Diode 13 Hình 1.8: Mạch chỉnh lưu bán kỳ bị lỗi lắp ngược chiều Diode kết hợp lắp ngược chiều que đo 14 Hình 1.9: Sơ đồ nguyên lý mạch chỉnh lưu cầu 14 Hình 1.10: Mạch mạch chỉnh lưu cầu 15 Hình 1.11: Mạch chỉnh lưu bị lỗi lắp ngược chiều que đo 15 Hình 1.12: Mạch chỉnh lưu bị lỗi lắp thiếu Diode chiều âm 16 Hình 1.13: Mạch chỉnh lưu bị lỗi lắp thiếu Diode chiều âm kết hợp lắp ngược chiều que đo 16 Hình 1.14: Mạch chỉnh lưu bị lỗi lắp thiếu Diode chiều dương 17 Hình 1.15: Mạch chỉnh lưu bị lỗi lắp thiếu Diode chiều dương kết hợp lắp ngược chiều que đo 17 Hình 1.16: Mạch chỉnh lưu bị lỗi lắp thiếu hai Diode chiều âm mạch chỉnh lưu bị lỗi lắp thiếu hai Diode chiều dương kết hợp lắp ngược chiều que đo 18 Hình 1.17: Mạch chỉnh lưu bị lỗi lắp thiếu hai Diode chiều dương mạch chỉnh lưu bị lỗi lắp thiếu hai Diode chiều âm kết hợp lắp ngược chiều que đo 18 Hình 1.18: Mạch chỉnh lưu bị lỗi hở mạch chập mạch 19 Hình 1.19: Sơ đồ nguyên lý mạch chỉnh lưu toàn kỳ 19 Hình 1.20: Mạch mạch chỉnh lưu toàn kỳ 20 Hình 1.21: Mạch chỉnh lưu bị lỗi lắp ngược chiều que đo 20 Hình 1.22: Mạch chỉnh lưu bị lỗi lắp thiếu Diode 21 Hình 1.23: Mạch chỉnh lưu bị lỗi lắp thiếu Diode kết hợp lắp ngược chiều que đo 21 Hình 1.24: Mạch chỉnh lưu bị lỗi lắp thiếu hai Diode 22 Hình 1.25: Mạch chỉnh lưu bị lỗi lắp thiếu hai Diode kết hợp lắp ngược chiều que đo 22 Hình 1.26: Mạch chỉnh lưu toàn kỳ bị lỗi hở mạch lỗi lắp ngược chiều Diode 23 Hình 2.1: Sơ đồ khối 31 Hình 2.2: Cách thức hoạt động CNN 31 Hình 2.3: Tổng hợp mạng học sâu 33 Hình 2.4: Một số thuộc tính mạng học sâu 34 Hình 2.5: Kiến trúc mạng và thông tin chi tiết lớp mạng mạng Alexnet 35 Hình 2.6: Sơ đồ kiến trúc mạng mạng Alexnet 35 Hình 2.7: Chọn mạng Alexnet 36 Hình 2.8: Thiết lập liệu đầu vào 37 Hình 2.9: Lớp kết nối đầy đủ mạng Alexnet 38 Hình 2.10: Lớp ngõ mạng Alexnet 39 Hình 2.11: Lớp kểt nối đầy đủ sau chỉnh sửa 40 Hình 2.12: Lớp ngõ sau chỉnh sửa 40 Hình 2.13: Thiết lập thơng số huấn luyện 41 Hình 2.14: Quá trình huấn luyện chỉnh lưu bán kỳ 42 Hình 2.15: Quá trình huấn luyện chỉnh lưu cầu 42 Hình 2.16: Quá trình huấn luyện chỉnh lưu toàn kỳ 43 Hình 2.17: Xuất liệu 43 Hình 2.18: Xuất code file 44 Hình 2.19: Xuất kết huấn luyện 44 Hình 2.20: Kết huấn luyện 44 Hình 2.21: Giao diện người dùng 46 Hình 2.22: Chú thích nhãn dán ứng dụng 47 Hình 3.1:Kết tiêu biểu 48 Danh mục từ viết tắt CSDL : sở liệu AI : Artificial Intelligence( Trí tuệ nhân tạo) CNN : Convolutional Neural Network( Mạng nơ-ron tích chập) TDNN : Time delay neural network( Thời gian trì hỗn mạng lưới thần kinh) GPUs: graphics processing units( Các đơn vị xử lý đồ họa) CPU: Central Processing Unit( Bộ phận xử lý trung tâm) ReLU: rectified linear unit( Đơn vị tuyến tính điều chỉnh) CHAOS: Controlled Hogwild with Arbitrary Order of Synchronization( Điều khiển Hogwild với thứ tự đồng hóa tùy ý ) BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TPHCM THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI Thông tin chung: - Tên đề tài: Thiết kế và thi công phần mềm nhận diện lỗi mạch chỉnh lưu hỗ trợ công tác giảng dạy và hướng dẫn thực hành - Chủ nhiệm đề tài: Bùi Xuân Lực - Lớp: 181421B Mã số SV: 18142334 Khoa: Điện – Điện tử - Thành viên đề tài: Stt Họ tên Hồ Viết Lời MSSV 19146211 Lớp 19146211Cl3 Khoa Đào tạo Chất lượng cao - Người hướng dẫn: TS Lê Hoàng Minh Mục tiêu đề tài: Xây dựng mô hình nhận dạng lỗi tự động mạch chỉnh lưu ứng dụng cơng nghệ xử lý ảnh Tính sáng tạo: Áp dụng công nghệ machine learning vào nhận diện hình ảnh Kết nghiên cứu: Phần mềm xác và dễ sử dụng Đóng góp mặt giáo dục đào tạo, kinh tế - xã hội, an ninh, quốc phòng khả áp dụng đề tài: Góp phần vào cơng tác giảng dạy giáo viên cho học sinh dạng sóng bị lỗi Cơng bố khoa học SV từ kết nghiên cứu đề tài (ghi rõ tên tạp chí có) nhận xét, đánh giá sở áp dụng kết nghiên cứu (nếu có): Giao diện dễ hiểu, dễ sử dụng Tp.Hồ Chí Minh Ngày 10 tháng 10 năm 2021 SV chịu trách nhiệm thực đề tài Nhận xét người hướng dẫn đóng góp khoa học SV thực đề tài (phần người hướng dẫn ghi): Tôi xác nhận dự án này tuân thủ kế hoạch nghiên cứu và quy định thi Dự án hoàn thiện xây dựng sở liệu ảnh phục vụ huấn luyện nhận dạng cho ba mạch chỉnh lưu thơng dụng phịng thực hành D302, với số lượng ảnh gốc mạch chỉnh lưu dao động từ 250 – 400 ảnh Dự án cài đặt và tinh chỉnh mạng nơ-ron tích chập huấn luyện trước, ứng dụng vào bài toán nhận dạng lỗi mạch chỉnh lưu Đồng thời xây dựng hệ thống tự động nhận dạng lỗi mạch chỉnh lưu dễ sử dụng, kết hợp với độ xác cao máy tính Tp.Hồ Chí Minh Ngày 10 tháng 10 năm 2021 Người hướng dẫn (kí, họ tên) A MỞ ĐẦU Tổng quan tình hình nghiên cứu thuộc lĩnh vực đề tài - Trong nước: Luân văn thạc sĩ: “Nghiên cứu mạng Neural Convelutional, áp dụng vào bài toán nhận dạng đối tượng lĩnh vực thị giác máy tính anh Nguyễn Mạnh Hùng thực Hà Nội- 2019” Hiện nước chưa có phần mềm nhận dạng lỗi ứng dụng giảng dạy thực hành thí nghiệm - Ngoài nước: + Ấn phẩm “WIPO Technology Trends 2019 – Artificial Intelligence” Tổ chức Sở hữu trí tuệ giới (WIPO) phát hành cung cấp luận giải, phân tích dựa số liệu cụ thể với đánh giá chuyên gia giúp hiểu rõ trí tuệ nhân tạo từ góc nhìn sở hữu trí tuệ + Bài báo "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks" nhóm tác giả Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey E Hinton, Geoffrey viết năm 2012 nghiên cứu mạng thần kinh tích chập áp dụng phổ biển để phân tích hình ảnh trực quan Tuy nhiên chưa có phần mềm ứng dụng nào hỗ trợ công việc giảng dạy thực hành việc nhận dạng và xử lý lỗi ráp mạch hướng dẫn hiệu chỉnh mạch Lý chọn đề tài Hiện nay, nước ta giai đoạn đẩy mạnh nghiệp cơng nghiệp hóa - đại hóa; hội nhập kinh tế giới, bước phát triển kinh tế tri thức Trước bối cảnh đó, trường Đại học phải thực tốt nhiệm vụ: “Đào tạo nguồn nhân lực có kiến thức, kỹ năng, trình độ chất lượng cao cho ngành nghề, thành phần kinh tế, nâng cao tiềm trí tuệ đất nước” Nghị Đại hội Đảng toàn quốc lần thứ XIII khẳng định: “Tạo đột phá đổi bản, toàn diện giáo dục đào tạo, phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao, thu hút trọng dụng nhân tài Thúc đẩy nghiên cứu, chuyển giao, ứng dụng mạnh mẽ thành tựu Cách mạng công nghiệp lần thứ tư vào lĩnh vực đời sống xã hội, trọng số ngành, lĩnh vực trọng điểm, có tiềm năng, lợi để làm động lực cho tăng trưởng theo tinh thần bắt kịp, tiến vượt lên số lĩnh vực so với khu vực giới” Sự phát triển khoa học – công nghệ làm thay đổi cấu ngành nghề kinh tế, đòi hỏi trường Đại học phải điều chỉnh nội dung, phương pháp giảng dạy và trình độ đào tạo cho phù hợp với yêu cầu thực tế và đạt kết tối ưu Ngày lắp mạch phát sinh số lỗi mà sinh viên chưa nhận biết Sau tham khảo ý kiến từ giáo viên hướng dẫn, thân em xác định “ Thiết kế và thi công phần mềm nhận diện lỗi chỉnh lưu hỗ trợ công tác giảng dạy và hướng dẫn thực hành” là đề tài hấp dẫn góp phần khắc phục và giải tình trạng lỗi sinh viên trình thực hành, nhằm hỗ trợ công tác giảng dạy và hướng dẫn thực hành giáo viên hiệu Căn theo Thông báo Số: 119 /TB-ĐHSPKT, ngày 27 tháng năm 2020 việc đăng ký đề tài nghiên cứu khoa học cấp sở năm 2021 trường Đại học Sư phạm Kỹ Thuật thành phố Hồ Chí Minh, thân nhận thấy thi góp phần giải nhiệm vụ khoa học và công nghệ quan tâm Công tác nghiên cứu khoa học sinh viên ngày càng nhà trường quan tâm Do vậy, chọn vấn đề: “Thiết kế và thi công phần mềm nhận diện lỗi mạch chỉnh lưu hỗ trợ công tác giảng dạy và hướng dẫn thực hành.” làm đề tài nghiên cứu khoa học Mục tiêu đề tài Trên sở nghiên cứu lý luận và thực tiễn, đề tài đề xuất, xây dựng mơ hình nhận dạng lỗi tự động mạch chỉnh lưu ứng dụng công nghệ xử lý ảnh để hỗ trợ cho công tác giảng dạy giáo viên và học tập sinh viên nhằm nâng cao hiệu giảng dạy và thực tập sinh viên Phương pháp nghiên cứu ➢ Phương pháp nghiên cứu lý luận: Nghiên cứu lý thuyết xử lý ảnh, thu thập liệu thực tế Phân tích liệu tìm hiểu tài liệu có liên quan ➢ Phương pháp nghiên cứu thực tiễn: Thông qua nghiên cứu lý thuyết xử lý ảnh, thu thập liệu thực tế, cá nhân tiến hành xây dựng mơ hình nhận dạng, thực nghiệm và đánh giá kết Đối tượng phạm vi nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu: Những dạng sóng từ mạch chỉnh lưu học phòng thực tập D302 B NỘI DUNG CHƯƠNG Cơ sở lý thuyết 1.1 Cơ sở liệu ảnh mạch chỉnh lưu Trong đề tài nghiên cứu khoa học này nghiên cứu chủ yếu mạch chỉnh lưu áp dụng cho phòng thực hành D302, nên nhóm chúng em nghiên cứu nhận diện lỗi về: mạch chỉnh lưu sau bán kỳ; mạch chỉnh lưu cầu; mạch chỉnh lưu toàn kỳ Do tình hình dịch bệnh kéo dài nên nhóm em xin phép sử dụng sở liệu( CSDL) lấy từ phần mềm mô PSIM đề tài nghiên cứu này 1.1.1 Mạch chỉnh lưu bán kỳ Hình 1.1: Sơ đồ nguyên lý mạch chỉnh lưu bán kỳ 10 Hình 2.10: Lớp ngõ mạng Alexnet Như thấy, mạng Alexnet thiết lập sẵn là: • 4096 ảnh đầu vào • 1000 tệp ngõ  Khơng thể huấn luyện khác đầu vào và ngõ nên cần phải thiết lập lại thông số này Cho nên cần tạo và thiết kế lại lớp này Hình 2.11 và Hình 2.12 bên để huấn luyện mạng học sâu( nhóm chúng em cài đặt Outputsize = theo số tệp đặt tệp chinh_lưu_ban_ky) 39 Hình 2.11: Lớp kểt nối đầy đủ sau chỉnh sửa Hình 2.12: Lớp ngõ sau chỉnh sửa 40 ➢ Bước 5: Thiết lập thông số huấn luyện mạng Hình 2.13: Thiết lập thơng số huấn luyện Nhằm giúp cho việc huấn luyện tốt hơn, xác hơn, nhanh hơn, nhóm chúng em thiết lập thơng số huấn luyện bảng Training Options( Tùy chọn Đào tạo) để đào tạo sau: • Đặt InitialLearnRate( tỷ lệ học tập ban đầu) thành giá trị nhỏ để làm chậm việc học lớp chuyển giao Ở nhóm chúng em chọn 0,0001 • Xác định ValidationFrequency( tần số xác thực) cho độ xác liệu xác thực tính tốn mảng lần Ở nhóm chúng em chọn có tệp tệp chinh_luu_ban_ky • Chỉ định số lượng nhỏ mảng Một mảng là chu kỳ đào tạo đầy đủ toàn tập liệu đào tạo Đối với học tập chuyển tiếp, không cần phải đào tạo nhiều mảng Ở nhóm chúng em chọn mảng • Chỉ định kích thước lơ nhỏ, nghĩa là có hình ảnh để sử dụng lần lặp lại Để đảm bảo toàn bộ liệu sử dụng thời đại, đặt kích thước lơ nhỏ để chia số lượng mẫu đào tạo Ở nhóm chúng em chọn 35 có tệp tệp có 50 ảnh, lấy huấn luyện 70% cịn 245 ảnh Sau lấy 245 = 35 41 Hình 2.14: Quá trình huấn luyện chỉnh lưu bán kỳ .Hình 2.15: Quá trình huấn luyện chỉnh lưu cầu 42 Hình 2.16: Quá trình huấn luyện chỉnh lưu toàn kỳ ➢ Bước 6: Lưu liệu huấn luyện Tại mục Export( xuất) có mục là Generate Code for Training ( Xuất code cho huấn luyện) và Export Trained Network and Results( Xuất thông tin và kết chế độ huấn luyện) Hình 2.17: Xuất liệu 43 Chúng ta chọn mục “Xuất code cho huấn luyện” để kiểm tra và chỉnh sửa code cho chế độ huấn luyện trường hợp thay đổi thông số đầu vào và đầu Hình 2.18: Xuất code file Đồng thời ta chọn “Xuất thông tin và kết chế độ huấn luyện” để lưu kết huấn luyện lại dùng cho công tác nghiên cứu Hình 2.19: Xuất kết huấn luyện Sau xuất kết thu liệu MATLAB sau Hình 2.20: Kết huấn luyện 44 Chúng ta lưu kết đạt này vào file “CL_ban_ky.mat ” để dùng hỗ trợ cho việc lập trình ➢ Bước 7: Thiết lập giao diện để sử dụng Để xây dựng giao diện hình 2.19 nhóm chúng em thực sau : • Logo trường và khoa hai góc • Tên đề tài nghiên cứu hai logo này • Thanh lựa chọn “Chọn mạch nhận diện” để lựa chọn mạch nhận diện là : mạch chỉnh lưu bán kỳ, mạch chỉnh lưu cầu, mạch chỉnh lưu toàn kỳ • Nút nhấn “Ảnh nhận diện” để chọn ảnh đầu vào cần nhận diện • Nút nhấn “Nhận diện” để nhận diện ảnh đầu vào này là loại gì, có xác hay khơng, có sai khơng Bên cạnh nhấn vào nút này xuất ảnh sơ đồ nguyên lý mạch bên để có sai biết cách để sửa lại cho xác • Nút nhấn “Close” để đóng ứng dụng lại • Sử dụng WORD để tạo file htm để tạo thích tên nhãn dán Bởi nơi hiển thị dạng lỗi hiển thị tên tiếng việt dễ bị lỗi, nên nhóm chúng em sử dụng thích để người dùng dễ hiểu hơn, click vào chọn mục “Tên nhãn dán” để xem chi tiết lỗi 45 Hình 2.21: Giao diện người dùng 46 Hình 2.22: Chú thích nhãn dán ứng dụng 47 CHƯƠNG Đánh giá 3.1 Thử nghiệm ứng dụng thực tế Ứng dụng nhận dạng lỗi mạch chỉnh lưu thử nghiệm thực tế với loại mạch chỉnh lưu liệt kê khác nêu Nhóm mạch chỉnh lưu chọn để xây dựng liệu nhận dạng đạt kết với độ xác cao Hình 3.1: Kết tiêu biểu 48 3.2 Ưu điểm đề tài ➢ Sau hoàn thành đề tài nghiên cứu khoa học này, nhóm chúng em đánh giá giao diện dễ sử dụng, khơng tạo khó hiểu cho người dùng ➢ Độ xác q trình huấn luyện mạng là 100% nên độ tin cậy cao ➢ Thời gian nhận diện nhanh chóng 3.3 Nhược điểm đề tài ➢ Người sử dụng quên thay đổi chọn hiển thị mạch chỉnh lưu làm cho sai lệch lỗi Bởi lỗi mạch chỉnh lưu này là mạch chỉnh lưu khác ➢ Chưa thể viết dấu tiếng Việt để hiển thị Nhưng có thích “Tên nhãn dán” nên nhược điểm này khơng ảnh hưởng nhiều đến q trình nhận diện nhiều C KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Đề tài nghiên cứu, tìm hiểu bài tốn tự động nhận dạng, tìm kiếm lỗi sai mạch chỉnh lưu Nhóm thực phát triển, cài đặt phương án giải cho bài tốn dựa tìm kiếm, thống kê hướng tiếp cận công bố qua nhiều bài báo, cơng trình khoa học giới, tiếp cận công nghệ máy phương pháp lẫn cấu trúc mạng học sâu Những kết đạt trình nhận diện lỗi sau: - Hoàn thiện xây dựng sở liệu ảnh phục vụ huấn luyện nhận dạng cho ba mạch chỉnh lưu thơng dụng phịng thực hành D302, với số lượng ảnh gốc mạch chỉnh lưu dao động từ 250 – 400 ảnh - Cài đặt và tinh chỉnh mạng nơ-ron tích chập huấn luyện trước, ứng dụng vào bài toán nhận dạng lỗi mạch chỉnh lưu Đồng thời xây dựng hệ thống tự động nhận dạng lỗi mạch chỉnh lưu dễ sử dụng kết hợp với độ xác cao máy tính Thực nghiệm với liệu test và thực tế cho kết tốt, nguyên nhân là phạm vi số lượng mạng chỉnh lưu thu gọn lại ứng dụng cho phòng thực hành khơng tính là nhiều so sánh với số lượng mạch chỉnh lưu có 49 Việt Nam nói riêng và giới nói chung Hệ thống tự động nhận dạng lỗi mạch chỉnh lưu cịn có nhiều thiếu sót cần cải thiện nhiều mặt chất lượng CSDL ảnh huấn luyện độ xác và tốc độ vận hành lần nhận diện Trong tương lai, để cải thiện độ xác mơ hình nhận dạng, nhóm đề tài đề xuất cài đặt thử nghiệm và đánh giá loại mô hình mạng Học sâu huấn luyện trước, đặc biệt là mạng đạt kết cao thi Nhận dạng ảnh quy mô lớn ImageNet tổ chức thường niên như: ZF Net (2013), VGG Net (2014), GoogleNet và Microsoft ResNet (2015)… Và đặc biệt nên phát triển theo hướng code Python thay Matlab để giảm nhẹ mặt dung lượng cần có để sử dụng chương tình này 50 Tài liệu tham khảo www.mathworks.com www.wikipedia.org Giáo trình Điện tử – Trần Thu Hà (Chủ biên) Giáo trình Thực tập Điện tử - Trương Thị Bích Nga (Chủ biên) Văn kiện Nghị Đại hội Đảng toàn quốc lần thứ XIII Chương trình máy tính ➢ Code xử lý nút “Ảnh đầu vào” global I; % Tao khoang set(handles.edit1,'string',''); % Lay anh dau vao [Filename,Pathname]=uigetfile({'*.*';'*.jpg';'*.png'},'File Select'); % Lay duong dan file image fullfile=strcat(Pathname,Filename); %hien thi image len axes + dieu chinh kich thuoc dau vao a=imread(fullfile); I = imresize(a, [227 227]); axes(handles.axes1); imshow(I); ➢ Code xử lý nút “Nhận diện” global I; luachon = get(handles.luachon,'value'); 51 switch luachon case % CL ban ky % Ket qua nhan duoc net = load('CL_ban_ky.mat'); [YPred,probs] = classify(net.trainedNetwork_1,I); imshow(I) % Xuat man hinh set(handles.edit1,'string',YPred); axes(handles.axes2) imshow('C:\matlab_NCKH\CL_ban_ky.png') set(handles.edit2,'string','So nguyen ly mach'); case % CL cau % Ket qua nhan duoc net = load('CL_cau.mat'); [YPred,probs] = classify(net.trainedNetwork_2,I); imshow(I) % Xuat man hinh set(handles.edit1,'string',YPred); axes(handles.axes2) imshow('C:\matlab_NCKH\CL_cau.png') set(handles.edit2,'string','So nguyen ly mach'); case % CL toan ky % Ket qua nhan duoc 52 net = load('CL_toan_ky.mat'); [YPred,probs] = classify(net.trainedNetwork_3,I); imshow(I) % Xuat man hinh set(handles.edit1,'string',YPred); axes(handles.axes2) imshow('C:\matlab_NCKH\CL_toan_ky.png') set(handles.edit2,'string','So nguyen ly mach'); end ➢ Code xử lý nút “Close” answer = questdlg('Do you want to close?', 'Close', 'Yes','No','No'); switch answer case 'Yes' close; case 'No' end ➢ Chèn “Tên nhãn dán” vào giao diện web tên.htm 53 ... số lỗi mà sinh viên chưa nhận biết Sau tham khảo ý kiến từ giáo viên hướng dẫn, thân em xác định “ Thi? ??t kế và thi công phần mềm nhận diện lỗi chỉnh lưu hỗ trợ công tác giảng dạy và hướng dẫn. .. DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TPHCM THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI Thông tin chung: - Tên đề tài: Thi? ??t kế và thi công phần mềm nhận diện lỗi mạch chỉnh lưu hỗ trợ công tác. .. nhận diện? ?? để lựa chọn mạch nhận diện là : mạch chỉnh lưu bán kỳ, mạch chỉnh lưu cầu, mạch chỉnh lưu toàn kỳ • Nút nhấn “Ảnh nhận diện? ?? để chọn ảnh đầu vào cần nhận diện • Nút nhấn ? ?Nhận diện? ??