Hệ thống phân loại cà chua theo màu sắc và khối lượng

TÓM TẮT Ngày nay, việc dùng xử lý ảnh phổ biến công nghiệp sản xuất việc phân loại sản phẩm , nhận thấy tiềm ứng dụng công nghệ xử lý ảnh vào nơng nghiệp nói chung phân loại nơng sản nói riêng nhóm nghiên cứu thực đề tài “ Hệ thống phân loại cà chua dựa màu sắc khối lượng” Đề tài có khả phân nhận biết phân loại cà chua đỏ loại cà chua đỏ loại 2, cà chua xanh cà chua vàng cách sử dụng khác màu sắc khối lượng, cách tự động, giải phóng sức lao động, xuất lao động cao Kết thực đề tài nhận nhận biết phân loại cà chua đỏ loại cà chua đỏ loại 2, cà chua xanh cà chua vàng Đầu tiên cà chua đưa vào máng chờ, xy lanh máng chờ đẩy cà chua vào ô chụp ảnh cân khối lượng, máy tính xử lý màu sắc xy lanh bàn cân đẩy cà chua vào băng chuyền, tùy thuộc cà chua có phân loại mà tương ứng xylanh vị trí đẩy cà chua vào máng phân loại CHƯƠNG TỔNG QUAN Chương TỔNG QUAN 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ Khoa học kỹ thuật phát triển lĩnh vực, ngành sản xuất, chúng đòi hỏi cải tiến nâng cấp hệ thống sản xuất ưu tiến hàng đầu Tự động hóa hệ thống phân loại sản phẩm cách cải tiến nâng cấp công đoạn sản xuất Hệ thống giúp cho việc sản xuất linh hoạt hơn, tiết kiệm thời gian, nhân lực, tăng suất đem lại hiểu kinh tế cao Trong q trình sản xuất địi hỏi phải ngày xác nhanh chóng để đáp ứng xu đại hóa Sự đời cơng nghệ xử lý ảnh ứng dụng cần thiết cho sống Một số ứng dụng xứ lý ảnh sống phát đám cháy tròng nhà kho hay xưởng sản xuất, giám sát an ninh khu vực, phát lỗi bề mặt vật thể, nhận dạng đường đi, biển báo cho ô tô tự hành Ngành công nghiệp đóng gói sản phẩm ngành cần xác cao kiểm tra đầu để thay người việc kiểm tra thành phẩm với tốc độ xác cao cơng nghệ xử lý ảnh đời ngày phát triển Thời gian vừa qua có nhiều nghiên cứu thực thông qua đề tài Đồ Án Tốt Nghiệp (ĐATN) thực dựa nhu cầu thực năm 2019, Phan Thanh Phong, Nguyễn Hiền Minh, với đề tài “Ứng dụng xử lý ảnh hệ thống phân loại sản phẩm” , kết hợp hồn hảo giửa kit raspberry Arduino nhận tính hiệu từ camera cảm biến, điều khển động DC hiển thị kết lên LCD 16x2 Một đề tài ĐATN tiêu biểu khác phải kể đến Trần Khánh Hưng, Hoàng Như Ý vào năm 2018 tên “Hệ thống phân loại cà chua theo màu sắc sử dụng PLC S7-1200” [2], nhắc đến đề tài nghiên cứu ứng dụng vào cơng nghiệp lựa chọn thường quan tâm đến PLC mạnh mẽ, đề tài PLC S7-1200 kết hợp với Arduino nhận tín hiệu từ loại cảm biến màu sắc, cảm biến hồng ngoại điều khiển cấu khí nén băng chuyền Nhận diện trạng thái màu sắc cà chua (đỏ, vàng, xanh) đạt hiểu kinh tế cao so với thực cảm quan người BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH CHƯƠNG TỔNG QUAN Theo xử lý ảnh phân loại sản phẩm nghiên cứu phát triển Phân loại sản phẩm theo màu sắc có nhiều phương pháp khác dùng cảm biến màu, kính lọc màu,…cùng với nhiều phương pháp phân loại sản phẩm khác sử dụng PLC, Arduino, Raspbery, … Từ nhóm chúng em tìm hiểu đến định chọn đề tài: “ Hệ thống phân loại cà chua dựa màu sắc khối lượng” phương pháp xử lý ảnh phần mềm Matlab 1.2 MỤC TIÊU Với mục tiêu tìm hiểu sâu ứng dụng xử lý ảnh thực tế Từ thiết kế thi công hệ thống phân loại cà chua theo màu sắc cân nặng, sử dụng webcam để thực thu nhận hình ảnh cà chua gửi liệu vào máy tính để tiến hành xử lý phân loại màu sắc Với xử lý trung tâm Arduino nano có chức cân khối lượng cà chua, đưa cà chua đến nơi phân loại dựa vào nhận liệu xử lý phân loại cà chua từ máy tính 1.3 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU - Nội dung 1: Tìm hiểu Arduino, phần mềm Matlab, Webcam - Nội dung 2: Kết nối Arduino với Matlab, Webcam với Matlab, thiết bị ngoại vi với Arduino - Nội dung 3: Thiết kế buồng nhận biết màu sắc cân nặng - Nội dung 4: Thiết kế mơ hình tồn hệ thống - Nội dung 5: Xây dựng lưu đồ giải thuật viết chương trình điều khiển hệ thống - Nội dung 6: Thi cơng hồn chỉnh hệ thống điện, cho hệ thống chạy thử nghiệm tiến hành hiệu chỉnh - Nội dung 7: Viết báo cáo luận văn - Nội dung 8: Báo cáo đề tài tốt nghiệp GIỚI HẠN CỦA ĐỀ TÀI 1.4 - Đề tài tập trung vào việc phân loại màu sắc khối lượng cà chua (đỏ, vàng, xanh), không đánh giá chất lượng, mức độ chin cà chua - Ảnh chụp điều kiện ánh sáng bình thường - Đề tài giới hạn mơ hình thu nhỏ - Tốc độ xử lý chậm BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH CHƯƠNG TỔNG QUAN 1.5 BỐ CỤC Chương 1: Tổng Quan Đăt vấn đề liên quan đến đề tài, mục tiêu hoàn thành, nội dung nghiên cứu, giới hạn đề tài bố cục Chương 2: Cơ Sở Lý Thuyết Giới thiệu xử lý ảnh, không gian màu ảnh, vấn đề xử lý ảnh Chương 3: Thiết Kế Hệ Thống Trình bày sơ đồ khối hệ thống, thiết kế khối Sơ đồ kết nối phần cứng, nguyên lý hoạt động Chương 4: Thi Cơng Hệ Thống Thi cơng lắp đặt mơ hình hệ thống, trình bày lưu đồ giải thuật, viết chương trình điều khiển hệ thống Chương 5: Kết Quả, Nhận Xét Và Đánh Giá Trình bày kết đạt chưa làm được, đưa nhận xét đánh giá sản phẩm Chương 6: Kết Luận Và Hướng Phát Triển Kết luận chung đề tài hướng phát triển BỘ MƠN ĐIỆN TỬ CƠNG NGHIỆP – Y SINH CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương 2: CỞ SỞ LÝ THUYẾT GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH 2.1 Xử lý ảnh (XLA) đối tượng nghiên cứu lĩnh vực thị giác máy, trình biến đổi từ ảnh ban đầu sang ảnh với đặc tính tuân theo ý muốn người sử dụng Xử lý ảnh gồm q trình phân tích, phân lớp đối tượng, làm tăng chất lượng, phân đoạn tách cạnh, gán nhãn cho vùng hay trình biên dịch thơng tin hình ảnh ảnh Cũng nhờ xử lý liệu đồ hoạ, xử lý ảnh số lĩnh vực tin học ứng dụng Xử lý liệu đồ họa đề cập đến ảnh nhân tạo, ảnh xem xét nhờ cấu trúc liệu tạo chương trình Xử lý ảnh số bao gồm phương pháp kỹ thuật biến đổi, để truyền tải mã hố ảnh tự nhiên Mục đích xử lý ảnh gồm: • Biến đổi ảnh làm tăng chất lượng ảnh • Tự động nhận dạng ảnh, đốn nhận ảnh, đánh giá nội dung ảnh Nhận biết đánh giá nội dung ảnh phân tích hình ảnh thành phần có ý nghĩa để phân biệt đối tương với đối tương khác, dựa vào ta mơ tả cấu trúc hình ảnh ban đầu Có thể liệt kê số phương pháp nhận dạng nhờ nhận dạng ảnh đối tương ảnh, tách cạnh, phân đoạn hình ảnh,… Kỹ thuật dùng nhiều y học (xử lý tế bào, nhiễm sắc thể), nhận dạng chữ văn 1.2 Các trình Xử lý ảnh lĩnh vực quan tâm trọng đầu tư, lượng kiến thức giúp cho kỹ sư kỹ thuật cử nhân công nghệ thông tin áp dụng vào làm việc thực tế Xử lý ảnh kỹ thuật áp dụng việc tăng cường xử lý ảnh thu nhận từ thiết bị camera, webcam… Do đó, xử lý ảnh ứng dụng phát triển nhiều lĩnh vực quan trọng như: - Trong lĩnh vực quân sự: xử lý nhận dạng ảnh quân - Trong lĩnh vực giao tiếp người máy: nhận dạng ảnh, xử lý âm thanh, đồ họa BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT - Trong lĩnh vực an ninh, bảo mật: nhận diện khuôn mặt người, nhận diện vân tay, mẫu mắt - Trong lĩnh vực giải trí: trị chơi điện tử - Trong lĩnh vực y tế: Xử lý ảnh y sinh, chụp X quang, MRI, công cụ hướng dẫn cho người mù phương tiện lại tự trị Hình 2.1: Các bước xử lý ảnh Thu nhận ảnh: Đây cơng đoạn mang tính định trình XLA Ảnh đầu vào thu nhận qua thiết bị nhờ camera, sensor, máy scanner,v.v… sau tín hiệu số hóa Việc lựa chọn thiết bị thu nhận ảnh phụ thuộc vào đặc tính đối tượng cần xử lý Các thông số quan trọng bước độ phân giải, chất lượng màu, dung lượng nhớ tốc độ thu nhận ảnh thiết bị Tiền xử lý: Ở bước này, ảnh cải thiện độ tương phản, khử nhiễu, khử bóng, khử độ lệch,v.v… với mục đích làm cho chất lượng ảnh trở lên tốt nữa, chuẩn bị cho bước xử lý phức tạp sau trình XLA Quá trình thường thực lọc Phân đoạn ảnh: phân đoạn ảnh bước then chốt XLA Giai đoạn phân tích ảnh thành thành phần có tính chất dựa theo biên hay vùng liên thông Tiêu chuẩn để xác định vùng liên thơng màu, BỘ MƠN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT mức xám v.v… Mục đích phân đoạn ảnh để có miêu tả tổng hợp nhiều phần tử khác cấu tạo lên ảnh thơ Vì lượng thơng tin chứa ảnh lớn, đa số ứng dụng cần trích vài đặc trưng đó, cần có q trình để giảm lượng thơng tin khổng lồ Q trình bao gồm phân vùng ảnh trích chọn đặc tính chủ yếu Biểu diễn ảnh: Kết bước phân đoạn ảnh thường cho dạng liệu điểm ảnh thô, hàm chứa biên vùng ảnh, tập hợp tất điểm ảnh thuộc vùng ảnh Trong hai trường hợp, chuyển đổi liệu thơ thành dạng thích hợp cho việc xử lý máy tính cần thiết Để chuyển đổi chúng, câu hỏi cần phải trả lời nên biểu diễn vùng ảnh dạng biên hay dạng vùng hoàn chỉnh gồm tất điểm ảnh thuộc Biểu diễn dạng biên cho vùng phù hợp với ứng dụng quan tâm chủ yếu đến đặc hình dạng bên ngồi đối tượng, ví dụ góc cạnh điểm uốn biên chẳng hạn Biểu diễn dạng vùng lại thích hợp cho ứng dụng khai thác tính chất bên đối tượng, ví dụ vân ảnh cấu trúc xương Sự chọn lựa cách biểu diễn thích hợp cho vùng ảnh Đồ án tốt nghiệp Khoa CNTT-Trường ĐHDL Hải Phòng phần việc chuyển đổi liệu ảnh thô sang dạng thích hợp cho xử lý sau Chúng ta cịn phải đưa phương pháp mơ tả liệu chuyển đổi cho tính chất cần quan tâm đến làm bật lên, thuận tiện cho việc xử lý chúng Nhận dạng nội suy ảnh: Đây bước cuối q trình XLA Nhận dạng ảnh nhìn nhận cách đơn giản việc gán nhãn cho đối tượng ảnh Ví dụ nhận dạng chữ viết, đối tượng ảnh cần nhận dạng mẫu chữ, ta cần tách riêng mẫu chữ tìm cách gán ký tự bảng chữ tương ứng cho mẫu chữ thu ảnh Giải thích công đoạn gán nghĩa cho tập đối tượng nhận biết Cơ sở tri thức: ảnh đối tượng phức tạp đường nét, độ sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường thu nhận ảnh, dẫn đến ảnh bị nhiễu Trong nhiều khâu xử lý phân tích ảnh ngồi việc đơn giản hóa phương pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho việc xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp nhận xử lý ảnh theo cách người Trong bước xử lý đó, nhiều khâu xử BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT lý theo phương pháp trí tuệ người Vì vậy, sở tri thức phát huy phát triển.[4] Chúng ta thấy rằng, ứng dụng XLA bắt buộc phải tuân theo tất bước xử lý nêu trên, ví dụ ứng dụng chỉnh sửa ảnh nghệ thuật dừng lại bước tiền xử lý Một cách tổng quát chức xử lý bao gồm nhận dạng giải thích thường có mặt hệ thống phân tích ảnh tự động bán tự động, dùng để rút trích thơng tin quan trọng từ ảnh, ví dụ ứng dụng nhận dạng ký tự quang học, nhận dạng chữ viết tay v.v… 2.2 KHƠNG GIAN MÀU CỦA ẢNH Các khơng gian màu mơ hình tốn học dùng để mơ tả màu sắc thực tế biểu diễn dạng số học Ở nhóm đề cập đến số không gian màu chủ yếu thường sử dụng để biểu diễn ảnh như: RGB, HSV, CMYK, HSL, HIS Trong đó, RGB HSV hai khơng gian màu ứng dụng nhiều Trong đề tài sử dụng ảnh thu thập từ webcam có không gian màu RGB chuyển đổi sang HSV sau xử lý 2.2.1 Khơng gian màu RGB RGB không gian màu xử lý ảnh, sử dụng phổ biến cho việc xử lý lưu trữ liệu ảnh số Không gian màu gần với cách mắt người tổng hợp màu sắc Nguyên lý sử dụng màu sắc R (red đỏ), G (green - xanh lục) B (blue - xanh lam) để biểu diễn tất màu sắc.Mỗi điểm ảnh pha trộn màu sắc BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2.2:Khơng gian màu RGB [8] Khơng gian màu RGB chuẩn hóa sau: Cường độ: I = 𝑅+𝐺+𝐵 (2.1) Màu đỏ chuẩn hóa: r = 𝑅 (2.2) 𝑅+𝐺+𝐵 Màu xanh chuẩn hóa: g = Màu xanh dương chuẩn hóa: b = 𝐺 𝑅+𝐺+𝐵 𝐵 𝑅+𝐺+𝐵 (2.3) (2.4) Ta thấy, khơng gian màu thì: b = – r – g Do đó, cần nhìn vào hai thành phần r g để biểu diễn không gian màu RGB, thành phần thứ ba khơng cịn giá trị bỏ qua Thường hai thành phần màu R G giữ lại, thành phần B bị bỏ Mơ hình màu RGB biểu diễn khối lập phương với trục R, G, B sau: BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2.3:Hệ tọa độ màu RGB [8] Nếu ảnh số mã hóa 24bit, nghĩa 8bit cho kênh R, 8bit cho kênh G, 8bit cho kênh B, kênh màu nhận giá trị từ 0-255 Với giá trị khác kênh màu kết hợp với ta màu khác nhau, mơ hình RGB biểu diễn 16 triệu màu Chẳng hạn màu đen kết hợp kênh màu (R, G, B) với giá trị tương ứng (0, 0, 0), màu trắng có giá trị (255, 255, 255), màu vàng có giá trị (255, 255, 0), màu đỏ có giá trị (255, 0, 0), màu xanh lục có giá trị (0, 255, 0), màu xanh lam có giá trị (0, 0, 255) số màu khác Tính chất cần ý khơng gian màu tính bất biến bề mặt, kết hợp với phép chuyển đổi đơn giản từ không gian màu RGB mà khơng gian màu RGB chuẩn hóa ngày sử dụng rộng rãi lĩnh vực nhận dạng Tuy nhiên, tính tương quan cao kênh, giá trị cảm nhận không đồng nhất, pha trộn liệu thành phần màu liệu độ sáng mà không gian màu RGB không ưa chuộng sử dụng cho việc phân tích màu thuật toán nhận dạng dựa màu sắc.[8] 2.2.2 Không gian màu HSV HSV không gian màu dùng nhiều việc chỉnh sửa ảnh, phân tích ảnh phần lĩnh vực thị giác máy tính Hệ không gian dựa vào thông số sau để mô tả màu sắc: H = Hue: màu sắc; S = Saturation: độ đậm đặc, bảo hòa; V = Value: giá trị cường độ sáng Hàm rgb2hsv hsv2rgb chuyển đổi ảnh BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH PHỤ LỤC if R ~= & R > G while cmd == % Gui tin hieu Mau_Do fprintf(s,'d');%send to arduino pause(1); break; end end if G > 5000 while cmd == %Gui tin hieu Mau_Xanh %dem_green = dem_green+1; fprintf(s,'x');% send to arduino pause(1); break; end end while cmd == %Gui tin hieu Mau_Vang %dem_yellow = dem_yellow+1; fprintf(s,'v'); pause(1); break; end while cmd == %Dem so luong Mau_Do nho dem_red_s = dem_red_s+1; fprintf(s,'4'); pause(1.5); break; end while cmd == %Dem so luong Mau_Do lon dem_red_l = dem_red_l+1; fprintf(s,'4'); pause(1.5); break; end while cmd == %Dem so luong Mau_Xanh BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 67 PHỤ LỤC dem_green = dem_green+1; fprintf(s,'4'); pause(1.2); break; end while cmd == %Dem so luong Mau_Vang dem_yellow = dem_yellow+1; fprintf(s,'4'); pause(1.2); break; end end %% Clearing Memory release(hVideoIn); % Release all memory and buffer used release(vidDevice); function instrcallback(hObject, eventdata, handles) global s; global cmd_value; global cmd; cmd = fread(s,[1])% recieve from arduino cmd_value = str2double(cmd); CODE ARDUINO #include #include #include #include LiquidCrystal_I2C lcd(0x27,16,2); unsigned long time1 = 0; BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 68 PHỤ LỤC long t; int khoiluong_chuan = 2; float i; char incomingByte = 0; int k; int temp = -1; int s; int cb1_state = 1; int cb2_state = 1; int cb3_state = 1; int cb4_state = 1; int cb5_state = 1; int _d = 0; int d_state = 0; int dem2=0; int dem3=0; int dem4=0; int dem5=0; //pins: const int HX711_dout = 4; //mcu > HX711 dout pin const int HX711_sck = 5; //mcu > HX711 sck pin BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 69 PHỤ LỤC //HX711 constructor: HX711_ADC LoadCell(HX711_dout, HX711_sck); // input declare const int CB1 = 6; const int CB2 = 7; const int CB3 = 8; const int CB4 = 9; const int CB5 = 10; // output declare const int xilanh5 = A2; const int xilanh2 = A3; const int motor = 11; const int xilanh1 = 12; const int xilanh4 = 2; const int xilanh3 = 3; //const int sda = A4; //const int scl = A5; void setup() { //setup LCD 16x2 lcd.init(); lcd.backlight(); lcd.setCursor(2,0); BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 70 PHỤ LỤC lcd.print("Welcome"); lcd.setCursor(0,1); lcd.print("loading "); //setup loadcell with HX711 LoadCell.begin(); float calibrationValue; // calibration value (see example file "Calibration.ino") calibrationValue = 696.0; // uncomment this if you want to set the calibration value in the sketch long stabilizingtime = 1000; // preciscion right after power-up can be improved by adding a few seconds of stabilizing time boolean _tare = true; //set this to false if you don't want tare to be performed in the next step LoadCell.start(stabilizingtime, _tare); if (LoadCell.getTareTimeoutFlag()) { //Serial.println("Timeout, check MCU>HX711 wiring and pin designations"); while (1); } else { LoadCell.setCalFactor(calibrationValue); // set calibration value (float) //Serial.println("Startup is complete"); } pinMode(CB1, INPUT); pinMode(CB2, INPUT); pinMode(CB3, INPUT); BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 71 PHỤ LỤC pinMode(CB4, INPUT); pinMode(CB5, INPUT); pinMode(xilanh1, OUTPUT); pinMode(xilanh2, OUTPUT); pinMode(xilanh3, OUTPUT); pinMode(xilanh4, OUTPUT); pinMode(xilanh5, OUTPUT); pinMode(motor, OUTPUT); digitalWrite(xilanh1,HIGH); digitalWrite(xilanh2,HIGH); digitalWrite(xilanh3,HIGH); digitalWrite(xilanh4,HIGH); digitalWrite(xilanh5,HIGH); digitalWrite(motor,HIGH); // settup Serial Serial.begin(9600); } void loop() { // put your main code here, to run repeatedly: digitalWrite(motor, LOW); i = LoadCell.getData(); BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 72 PHỤ LỤC load_cell(); cb_1(); cb_2(); cb_3(); cb_4(); cb_5(); } void xilanh_1() { delay(300); digitalWrite(xilanh1,LOW); delay(1000); digitalWrite(xilanh1,HIGH); delay(300); } void xilanh_2() { digitalWrite(xilanh2,LOW); delay(1000); digitalWrite(xilanh2,HIGH); k=2; } BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 73 PHỤ LỤC void xilanh_3() { digitalWrite(xilanh3,LOW); delay(1000); digitalWrite(xilanh3,HIGH); k=3; } void xilanh_4() { digitalWrite(xilanh4,LOW); delay(1000); digitalWrite(xilanh4,HIGH); k=4; } void xilanh_5() { { digitalWrite(xilanh5,LOW); delay(1000); digitalWrite(xilanh5,HIGH); } BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 74 PHỤ LỤC } void load_cell() { static boolean newDataReady = 0; // check for new data/start next conversion: if (LoadCell.update()) newDataReady = true; // get smoothed value from the dataset: if (newDataReady) { if (Serial.available() > 0) { incomingByte = Serial.read(); if (incomingByte == 'd') { Serial.write(2); delay(1000); lcd.clear(); lcd.setCursor(0,0); lcd.print("KL:"); lcd.setCursor(3,0); lcd.print(i); lcd.setCursor(8,0); BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 75 PHỤ LỤC lcd.print("Gram"); xilanh_5(); if( i >= 35) { k=1; } else { k=3; } } if (incomingByte == 'v') { Serial.write(2); xilanh_5(); k=0; } if (incomingByte == 'x') { Serial.write(2); xilanh_5(); k=2; } if (incomingByte == '4') BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 76 PHỤ LỤC { Serial.write(2); } } } } void cb_1() { int cb1 = digitalRead(CB1); if (cb1 != cb1_state) { if(cb1 == 0) { s=0; xilanh_1(); start_(); Serial.write(1); } } cb1_state = cb1; } void cb_2() { BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 77 PHỤ LỤC int cb2 = digitalRead(CB2); if (cb2 != cb2_state) { if(cb2 == 0) { if (k==3) { xilanh_2(); Serial.write(8); k=0; } } } cb2_state = cb2; } void cb_3() { int cb3 = digitalRead(CB3); if (cb3 != cb3_state) { if(cb3 == 0) { if (k==1) { BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 78 PHỤ LỤC delay(200); Serial.write(9); xilanh_3(); k=0; } } } cb3_state = cb3; } void cb_4() { int cb4 = digitalRead(CB4); if (cb4 != cb4_state) { if(cb4 == 0) { if (k==2) { Serial.write(4); delay(200); xilanh_4(); k=0; } } BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 79 PHỤ LỤC } cb4_state = cb4; } void cb_5() { int cb5 = digitalRead(CB5); if (cb5 != cb5_state) { if(cb5 == 0) { Serial.write(5); } } cb5_state = cb5; } void start_() { static boolean newDataReady = 0; while(s