(Đồ án hcmute) nhận dạng thứ tự màu cho cáp kết nối trong công nghiệp dùng xứ lý ảnh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN - TỰ ĐỘNG HÓA NHẬN DẠNG THỨ TỰ MÀU CHO CÁP KẾT NỐI TRONG CÔNG NGHIỆP DÙNG XỬ LÝ ẢNH GVHD: TS LÊ MỸ HÀ SVTH: LÊ QUỐC NHẬT CHÂU THÁI BẢO SKL 0 Tp Hồ Chí Minh, tháng năm 2016 an 12151144 12151125 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI CHƯƠNG TỔNG QUAN ĐỀ TÀI Xử lý ảnh ngành khoa học tương đối mẻ so với nhiều ngành khoa học khác Hiện nay, lĩnh vực quan tâm trở thành môn học chuyên ngành sinh viên hệ kỹ sư, cử nhân ngành Công Nghệ Thông Tin 1.1 Đặt vấn đề Xử lý ảnh lĩnh vực mang tính khoa học cơng nghệ Nó ngành khoa học mẻ so với nhiều ngành khoa học khác tốc độ phát triển nhanh, kích thích trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt máy tính chun dụng riêng cho Các phương pháp xử lý ảnh ứng dụng chính: nâng cao chất lượng ảnh phân tích ảnh Ứng dụng biết đến nâng cao chất lượng ảnh báo truyền qua cáp từ Luân đôn đến New York từ năm 1920 Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng độ phân giải ảnh Việc nâng cao chất lượng ảnh phát triển vào khoảng năm 1955 Điều giải thích sau chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho q trình xử lý ảnh sơ thuận lợi Năm 1964, máy tính có khả xử lý nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng vệ tinh Ranger Mỹ bao gồm: làm đường biên, lưu ảnh Từ năm 1964 đến nay, phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng Các phương pháp tri thức nhân tạo mạng nơ ron nhân tạo, thuật toán xử lý đại cải tiến, công cụ nén ảnh ngày áp dụng rộng rãi thu nhiều kết khả quan Ở Việt Nam, ứng dụng xử lý ảnh bước đầu triển khai số lĩnh vực lắp đặt hệ thống nhận dạng biển số xe , hệ thống nhận dạng vân tay chấm công cơng sở máy chủ yếu nhập nước ngồi Ví dụ Cơng ty Keox Technologies Nhật Bản sản xuất máy kiểm tra màu sắc cáp (hình 1.1) Với giá thành nhập Việt Nam cao đặc thù máy không phù hợp với sản phẩm Việt Nam Từ vấn đề tìm hiểu , nhóm lựa chọn đề tài: Nhận Dạng Thứ Tự Màu Cho Cáp Kết Nối Trong Công Nghiệp Dùng Xử Lý Ảnh ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP an Trang CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI Hình 1.1 Mơ hình hệ thống nhận dạng dây cáp màu 1.2 Nội dung nghiên cứu Phương pháp để thay cho việc kiểm tra ngoại quan mắt người dùng thị giác máy tính (computer vision) Thị giác máy tính tên gọi mà người ta gắn cho chúng, giống thị giác người Nếu cặp mắt mình, người thu nhận hình ảnh từ mơi trường xung quanh, biết màu sắc vật, hình dáng vật vơ số thơng tin khác để có phản ứng, hành động mơi trường sống thị giác máy tính vậy, có điều cặp mắt máy tính thay thiết bị điện tử khác camera, sensor hồng ngoại chẳng hạn Camera thay cho đôi mắt việc thu nhận hình ảnh xung quanh Với ứng dụng phân loại sản phẩm có đặc thù riêng Để đề tài mang tính khả thi cao thích hợp với khả nhóm đồ án lựa chọn hướng ứng dụng “ Nhận Dạng Thứ Tự Màu Cho Cáp Kết Nối Trong Công Nghiệp Dùng Xử Lý Ảnh ” Webcam dạng camera đơn giản ứng dụng cho việc trao đổi ghi nhận hình ảnh khơng cần chất lượng cao có giá rẻ nhiều so camera chuyên dụng việc sử dụng camera thích hợp với việc nghiên cứu trường đại học với chi phí mang lại khả ứng dụng công nghệ cao 1.3 Nhiệm vụ nghiên cứu đề tài Thiết kế hệ thống nhận thứ tự màu cho cáp kết nối Có mơ hình kiểm chứng độ xác , hình giao diện thống kê thông số màu , kiểm tra sai số màu chuẩn màu sản phẩm 1.4 Phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu lý thuyết kết hợp mô kiểm chứng mơ hình thực tế, chọn phần mềm Visual studio 2013 (C++) làm công cụ hỗ trợ cho nghiên cứu đề tài phần mềm cho kỹ thuật phổ biến hỗ trợ hiệu cho sinh viên , đọc liệu từ webcam chuyển thành ảnh số máy tính, thực phương pháp so sánh với ảnh mẫu xuất lệnh điều khiển mơ hình tiến hành phân loại dây theo màu sắc, chạy tốt thời gian thực ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP an Trang CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1.5 Giới hạn đề tài Việc xây dựng mơ hình đồ án thực cho phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, kiến thức kinh nghiệm nhóm cịn nhiều hạn chế, với giới hạn thời gian số vấn đề liên quan khác nên mơ hình hồn thành cịn nhiều thiếu sót Nhóm cố gắng phát triển hoàn thiện đề tài tốt xác từ đưa vào ứng dụng bên 1.6 Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài Hệ thống kế thừa từ kiến thức nhóm tìm hiểu lĩnh vực xử lý ảnh sử dụng thư viện OpenCV, đưa ứng dụng hệ điều hành Windown với tốc độ cao, đáp ứng Real-Time Dùng nhà máy xí nghiệp sản xuất cáp kết ngành công nghiệp phụ trợ thiếu hụt Việt Nam 1.7 Cấu trúc đồ án Đồ án thực theo trình tự yêu cầu thiết kế, trình bày chi tiết cơng đoạn tiến hành xây dựng mơ hình từ q trình tìm hiểu đến phần mềm lập trình phổ biến Trên sở đưa phương án lựa chọn thuật tốn điều khiển cho hệ thống trình bày chi tiết nội dung chương sau: Chương 1: Tổng quan đề tài Chương 2: Nền tảng sở lý thuyết xử lý ảnh Chương 3: Hệ thống nhận dạng thứ tự màu cho cáp kết nối công nghiệp dùng xử lý ảnh Chương 4: Kết thực nghiệm Chương 5: Kết luận hướng phát triển ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP an Trang CHƯƠNG 2: NỀN TẢNG VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHƯƠNG NỀN TẢNG VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương trình bày bước việc thu nhận, lưu trữ xử lý ảnh Ngồi cịn tập trung giới thiệu sở không gian màu khác hàm hỗ trợ cho xử lý ảnh 2.1 Tổng quan xử lý ảnh Xử lý ảnh gì? Là công nghệ đời từ năm 1960, nhiên vào thời điểm cấu hình máy tính chưa đủ mạnh để hỗ trợ cơng nghệ xử lý ảnh đòi hỏi tốc độ phải cao tốn nhiều nhớ lưu trữ Vào thời điểm có nhiều trường đại học lớn viện nghiên cứu giới MIT trang bị máy tính khổng lồ để nghiên cứu công nghệ Từ năm 1970 trở đi, cấu hình máy tính mạnh mẽ hơn, ứng dụng cải thiện nâng cao chất lượng ảnh, lưu trữ truyền ảnh bắt đầu phổ biến Cịn ngày Xử lý ảnh công nghệ làm thay đổi sống giúp máy móc thay cho thị giác người Xử lý ảnh chia làm lĩnh vực: - Cải thiện chất lượng ảnh (Improvement of pictorial information): ví dụ việc làm cho chất lượng hình ảnh cũ trở lên rõ, nét chụp cách nhiều năm - Lưu trữ Truyền ảnh (Efficient Storage and transmission): Các định dạng ảnh đời nhằm làm giảm dung lượng lưu trữ tăng tốc độ truyền nhận hình ảnh băng thơng có giới hạn Các nhà nghiên cứu cho đời định dạng ảnh jpg, png, bmp dần làm giảm đáng kể dung lượng ảnh đảm bảo chất lượng hình ảnh - Nhận diện ảnh (Image processing for autonomous machine): ứng dụng hay sử dụng dây truyền giám sát, đánh giá kiểm tra chất lượng sản phẩm cơng nghiệp Ví dụ nhận diện biển số xe bãi giữ xe, kiểm tra nhãn chai dán tiêu chuẩn hay chưa, kiểm tra linh kiện điện tử gắn vị trí bo mạch hay chưa, giúp robot phát chữa cháy kịp thời hay qn sử dụng cơng nghệ xử lý ảnh để giúp cho robot theo dõi bám đuổi mục tiêu ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP an CHƯƠNG 2: NỀN TẢNG VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT Thu nhận ảnh Tiền xử lý ảnh Phân đoạn ảnh Biểu diễn mô tả Nhận dạng nội suy Cơ sở tri thức Hình 2.1 Các bước xử lý ảnh Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition) Ảnh nhận qua camera màu đen trắng Thường ảnh nhận qua camera ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, ảnh 25 dịng), có loại camera số hố (như loại CCD – Change Coupled Device) loại photodiot tạo cường độ sáng điểm ảnh Camera thường dùng loại qt dịng ; ảnh tạo có dạng hai chiều Chất lượng ảnh thu nhận phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh) Tiền xử lý (Image Processing) Sau thu nhận, ảnh nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào tiền xử lý để nâng cao chất lượng Chức tiền xử lý lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh Phân vùng ảnh tách ảnh đầu vào thành vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) phong bì thư cho mục đích phân loại bưu phẩm, cần chia câu, chữ địa tên người thành từ, chữ, số (hoặc vạch) riêng biệt để nhận dạng Đây phần phức tạp khó khăn xử lý ảnh dễ gây lỗi, làm độ xác ảnh Kết nhận dạng ảnh phụ thuộc nhiều vào công đoạn Biểu diễn ảnh (Image Representation) Đầu ảnh sau phân đoạn chứa điểm ảnh vùng ảnh (ảnh phân đoạn) cộng với mã liên kết với vùng lận cận Việc biến đổi số liệu thành dạng thích hợp cần thiết cho xử lý máy tính Việc chọn tính chất để thể ảnh gọi trích chọn đặc trưng (Feature Selection) gắn ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP an CHƯƠNG 2: NỀN TẢNG VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT với việc tách đặc tính ảnh dạng thông tin định lượng làm sở để phân biệt lớp đối tượng với đối tượng khác phạm vi ảnh nhận Ví dụ: nhận dạng ký tự phong bì thư, miêu tả đặc trưng ký tự giúp phân biệt ký tự với ký tự khác Nhận dạng nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) Nhận dạng ảnh trình xác định ảnh Quá trình thường thu cách so sánh với mẫu chuẩn học (hoặc lưu) từ trước Nội suy phán đoán theo ý nghĩa sở nhận dạng Ví dụ: loạt chữ số nét gạch ngang phong bì thư nội suy thành mã điện thoại Có nhiều cách phân loai ảnh khác ảnh Theo lý thuyết nhận dạng, mơ hình tốn học ảnh phân theo hai loại nhận dạng ảnh bản: - Nhận dạng theo tham số - Nhận dạng theo cấu trúc Một số đối tượng nhận dạng phổ biến áp dụng khoa học công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt người… Trong phép nội suy tín hiệu, ta phục hồi tín hiệu liên tục từ mẫu Phép nội suy tín hiệu có nhiều ứng dụng, sử dụng việc thay đổi kích cỡ ảnh số để cải thiện thể ảnh xem thiết bị hiển thị Xét ảnh số cỡ 64x64 pixel, thiết bị hiển thị hình bậc khơng, cá thể pixel nhìn thấy, ảnh thể thành khối Nếu tăng kích thước ảnh nội suy lấy mẫu lại trước hiển thị ảnh xuất mịn đẹp mắt Một dãy khung hình nội suy theo thứ nguyên thời gian Ảnh động 24 khung/sec đổi thành tín hiệu truyền hình NTSC 60 mành/giây phép nội suy Cũng dùng phép nội suy thời gian để cải thiện thể ảnh video ảnh chuyển động chậm Phép nội suy sử dụng ứng dụng khác mã hóa ảnh Chẳn hạn, cách tiếp cận đơn giản để làm giảm tốc độ bit loại bỏ số pixel vài khung tạo lại chúng từ pixel khung mã hóa [1] 2.1.1 Ảnh điểm ảnh Ảnh hình vẽ bao gồm vô số điểm ảnh tạo nên Điểm ảnh đơn vị nhỏ tạo nên hình ảnh, thường mang màu (kết pha trộn màu kênh màu) Để thông số điểm ảnh có ý nghĩa, người ta phải qui đơn vị kích thước định, inch hay cm/mm để tính ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP an CHƯƠNG 2: NỀN TẢNG VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT điểm ảnh thường diễn đạt theo số lượng điểm inch/cm chiều dài Hình 2.2 giúp bạn tưởng tượng điểm ảnh số lượng điểm ảnh Hình2.2 (a) cho thấy đơn vị diện tích Ví dụ, điểm ảnh nên thể màu sắc chi tiết Trong hình 2.2 (b) có tới 16 điểm ảnh giúp thể 16 màu sắc, làm ảnh chi tiết nhiều (a) (b) Hình 2.2 Số lượng điểm ảnh ảnh (a) điểm ảnh (b) 16 điểm ảnh 2.1.2 Độ phân giải ảnh Định nghĩa: Độ phân giải (Resolution) ảnh mật độ điểm ảnh ấn định ảnh số hiển thị Độ phân giải hình lớn, ảnh có kích thước hiển thị nhỏ ngược lại Ví dụ: độ phân giải hình CGA (Color Graphic Adapter) lưới điểm theo chiều ngang hình 320 * điểm chiều dọc 200 điểm ảnh (320*200) Rõ ràng độ phân giải hình 12” mịn hình 17” Do mật độ điểm ảnh (độ phân giải), hình lớn độ mịn (độ liên tục điểm ảnh hơn) 2.1.3 Mức xám ảnh xám Định nghĩa: Mức xám điểm ảnh cường độ sáng gán giá trị số điểm Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256 (Mức 256 mức phổ dụng Lý do: từ kỹ thuật máy tính dùng byte (8 bit) để biểu diễn mức xám: Mức xám dùng byte biểu diễn: 28=256 mức, tức từ đến 255) ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP an CHƯƠNG 2: NỀN TẢNG VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT (a) (b) Hình 2.3 Ảnh xám (a) Ảnh xám (b) Giá trị pixel vùng ảnh Ảnh nhị phân: ảnh có mức đen trắng phân biệt tức dùng bit mơ tả 21 mức khác Nói cách khác: điểm ảnh ảnh nhị phân (a) (b) Hình 2.4 Ảnh nhị phân (a) Ảnh đen trắng, (b) giá trị pixel vùng ảnh Ảnh đen trắng: ảnh có hai màu đen, trắng (không chứa màu khác) với mức xám điểm ảnh khác 2.1.4 Ảnh màu Định nghĩa: khuôn khổ lý thuyết ba màu (Red, Blue, Green) để tạo nên giới màu, người ta thường dùng byte để mô tả mức màu, giá trị màu: * 28=224≈ 16,7 triệu màu ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP an CHƯƠNG 2: NỀN TẢNG VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT (a) (b) (c) (d) Hình 2.5 Các kênh màu (a) Ảnh màu (b) Kênh blue (c) Kênh green (d) Kênh red 2.1.5 Nén ảnh Từ lúc ảnh điện tử đời, có nhiều định dạng khai sinh Mỗi loại định dạng ảnh có sắc thái cách sử dụng hồn tồn khác Trong đó, JPG, PNG GIF loại định dạng ảnh số phổ biến Định dạng ảnh JPG JPG trở thành định dạng phổ biến Internet cơng nghệ nói nén ảnh nhiều JPG chia nhỏ ảnh thành vùng nhỏ Một dùng phương thức JPG để nén ảnh, bạn khôi phục trạng thái ban đầu Thường cơng nghệ dùng với mục đích lưu trữ nhiều ảnh khoảng nhỏ, không dùng để chỉnh sửa ảnh Định dạng ảnh GIF GIF tập tin màu 8-bit, có nghĩa hình ảnh mà tập tin cho bị giới hạn bảng gồm 256 màu sắc Có điều đặc biệt định dạng GIF tập tin có khả lưu lại màu suốt hỗ trợ hình ảnh động Tập tin GIF dùng nén liệu bảo tồn kích thước tập tin giảm mà khơng làm chất lượng hình ảnh (cho hình ảnh có 256 màu) Định dạng ảnh PNG PNG dạng hình ảnh sử dụng phương pháp nén liệu mà không làm liệu gốc PNG tạo nhằm cải thiện thay định dạng ảnh GIF PNG hỗ trợ màu 8-bit giống GIF, đồng thời hỗ trợ màu 24-bit RGB JPG Khi bạn nén ảnh định dạng PNG, ảnh khơng bị giảm chất lượng Chính dung lượng ảnh PNG lớn ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP an CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Hình 4.3 Ảnh Camera Bluelover 4.2 Mơ hình sản phẩm Sau tính tốn thiết kế lựa chọn thiết bị Mơ hình sản phẩm thiết kê thi cơng hình 4.4 Hình 4.4 Mơ hình sản phẩm Thơng tin sản phẩm: ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 46 an CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM - Dài: 30cm Rộng: 20cm Cao: 30cm Khoảng cách từ Webcam tới vùng làm việc 12cm 4.3 Cơ sở liệu Hình 4.5 Các mẫu tiêu biểu ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 47 an CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 4.4 Giao diện làm việc Giao diện có chức hồn chỉnh để người vận hành sử dụng chức điều khiển hệ thống Giải thích chức nút trình bày bảng 4.1 Hình 4.6 Giao diện làm việc Bảng 4.1 Chức phím điều khiển STT BIỂU TƯỢNG CHỨC NĂNG Hiển thị camera Chụp ảnh mẫu Chụp ảnh kiểm tra Xoay ảnh mẫu cắt phần dây không xoắn Xoay ảnh kiểm tra cắt phần dây không xoắn Xử lý xác định số dây màu dây ảnh mẫu Xử lý xác định số dây màu dây ảnh mẫu Hiển thị số dây ảnh mẫu ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 48 an CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Hiển thị số dây ảnh kiểm tra 10 Hiển thị kết 4.5 Kết thực nghiệm Để đánh giá kết quả, ta dựa theo tiêu chuẩn TPR ACC, cụ thể sau: TPR = ACC = TP (15) TP+FN TP+TN TP+TN+FP+FN (16) Trong đó: - TPR: độ xác nhận dạng sản phẩm khơng lỗi - ACC: độ xác tồn hệ thống Bảng 4.2 Kết thống kê TP TN FP FN Tổng Mặt trước 37 54 100 Bảng 4.3 Kết đạt ACC Mặt trước 91% Mặt sau 86% Mặt sau 35 51 19 100 TPR 92.5% 87.5% 4.6 Đánh giá hệ thống Độ xác Độ xác ACC: Mặt trước 91% Mặt sau 86% ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 49 an CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Độ xác TPR: Mặt trước: 92,5% Mặt sau: 87.5% Sai số nhận dạng dây: thường sai dây màu trắng màu vàng trùng màu background, có bóng hai màu gần, lý chênh lệch màu thấp camera độ phân giải thấp bình thường khó nhận dạng xuất bóng dây Ánh sáng tượng đối ổn định cịn nhiễu bên ngồi làm thay đổi màu sắc dây Ở thuật toán xoay ảnh tìm hai điểm rìa tương đối xác nên đôi lúc xoay đầu cáp không thẳng làm cho phần cắt dây khơng xoắn bị dính phần đầu cáp nên khó nhận dạng ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 50 an CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Chương đưa kết luận làm sau hoàn thành đề tài, phương pháp phát triển hồn thiện mơ giao diện điều khiển giám sát nhằm tối ưu hóa hệ thống tương lai 5.1 Kết luận Đề tài sau hồn thành có nhiều ưu điểm nhiên cịn có mặt hạn chế cụ thể sau: 5.1.1 Ưu điểm Xét mặt lý thuyết Đề tài hồn thành việc tìm hiểu phần lý thuyết đặt sau : - Nắm kiến thức tổng quan xử lý ảnh - Tìm hiểu thuật toán xử lý ảnh có ứng dụng mang tính thực tiễn cao : chuyển mã Gray , thuật toán Sobel , thuật toán Theshold, thuật toán Morphology, Canny , Hough transform , Template matching… - Có kiến thức ngơn ngữ viết Visual Studio Xét mặt thực tiễn Tìm hiểu nhu cầu thị trường Việt Nam máy nhận dạng màu dây cáp xử lý ảnh Ứng dụng thành công công nghệ xử lý ảnh vào thực tế Biết cách làm phần cứng hệ thống : chọn led có sáng lạnh ổn định phù hợp với việc nhận dạng hệ thống , điều chỉnh thông số camera phù hợp với hệ thống Giảm công sức lao động , tăng hiệu sản xuất công nghiệp Tạo tiền đề cho nghiên cứu tương lai Ứng dụng xử lý ảnh hệ thống nhận dạng thứ tự màu cáp kết nối ứng dụng cần phát triển thêm tính khả thi cao Nếu nghiên cứu cách có quy mơ chắn ứng dụng mang tính hứa hẹn cao Với khả tự nhận biết màu phát lỗi sai dây cáp kết nối Do hạn chế thời gian hạn chế kiến thức lĩnh vực xử lý ảnh nên trình thực đề tài có cịn sai sót mong q thầy bạn thơng cảm góp ý Nhóm tiếp thu ý kiến quý báu quý thầy bạn để phát triển thêm cho đề tài ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 51 an CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 5.1.2 Khuyết điểm Vì lí đề tài dừng lại mức mơ hình nên phần cứng sản phẩm khơng đáp ứng hết yêu cầu lĩnh vực xử lý ảnh trường hợp đặc biệt màu dây chói, xuất bóng sợi dây, Do đó, khơng tránh khỏi trường hợp sai sót vận hành Khi điện khơng thể tiếp tục hoạt động khơng có hệ thống dự phòng 5.2 Hướng phát triển Với giới hạn đề tài nêu hệ thống dừng lại mơ hình nên so với thực tế cịn nhiều thiếu sót Hy vọng tương lai gần, phát triển giúp đề tài hoàn thiện nữa: - Trang bị thêm kính lọc để đạt độ xác - Thiết kế môi trường làm việc với ánh sáng nhân tạo lý tưởng, kín, loại bỏ nhiễu từ ánh sáng tự nhiên - Xây dựng hệ thống dự phịng Redundancy nhằm đảm bảo hệ thống làm việc liên tục có cố điện xảy ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 52 an TÀI LIỆU THAM KHẢO  Tiếng việt [1] Nguyễn Viết Kính,Nguyễn văn Ngọ (2001), “ xử lý tín hiệu hai chiều ảnh”,Đại Học Quốc Gia( khoa công nghệ),270 trang [2] Đỗ Năng Tồn, Phạm Việt Bình (11-2007), “ Giáo trình mơn học xử lý ảnh”, Trường Đại Học Thái Nguyên, 76 trang Tiếng anh [3] G Bradski, “The OpenCV library,” Dr Dobb's J Softw Tools, 2000 [4] Emanuele Menegatti, Matteo Finotto, and Stefano Ghidoni Member, IEEE, april 2015, “automatic color inspection for colored wires in electric cables” [5] I Bockstein, “Color equalization method and its application to color image processing,” J Opt Soc America A, vol 3, no 5, pp 735–737, 1986 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 53 an MỤC LỤC  NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP i BẢNG NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN ii BẢNG NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN iii LỜI CẢM ƠN iv TÓM TẮT v ABSTRACT vi MỤC LỤC vii DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT xi DANH SÁCH CÁC BẢNG BIỂU xii DANH MỤC HÌNH ẢNH xiii CHƯƠNG TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Nội dung nghiên cứu 1.3 Nhiệm vụ nghiên cứu đề tài 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Giới hạn đề tài 1.6 Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài 1.7 Cấu trúc đồ án CHƯƠNG NỀN TẢNG VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Tổng quan xử lý ảnh 2.1.1 Ảnh điểm ảnh 2.1.2 Độ phân giải ảnh 2.1.3 Mức xám ảnh xám 2.1.4 Ảnh màu ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ix an 2.1.5 Nén ảnh 2.2 Các không gian màu 10 2.2.1 Không gian màu RGB 10 2.2.2 Không gian màu CMYK 10 2.2.3 Không gian màu HSV 11 2.2.3 Hệ màu LAB 13 2.3 Biên 14 2.4 Các phương pháp phát hiện,nhận dạng biên 14 2.4.1 Gradient 14 2.4.2 Sobel 15 2.4.3 Các mặt nạ dùng phát biên 16 2.5 Histogram cân Histogram 16 2.5.1 Histogram gì? 16 2.5.2 Cân histogram 17 2.6 Lấy ngưỡng THRESHOLD 18 2.7 Thuật toán MORPHOLOGY 20 2.8 Phép biến đổi HOUGH 26 2.9 So khớp mẫu 27 2.10 Phiên OpenCV OpenCV 29 CHƯƠNG 31 HỆ THỐNG NHẬN DẠNG THỨ TỰ MÀU CHO CÁP KẾT NỐI TRONG CÔNG NGHIỆP DÙNG XỬ LÝ ẢNH 31 3.1 Yêu cầu thiết kế 31 3.2 Quy Trình Thực Hiện 31 3.3 Thuật toán kết cụ thể bước 32 3.3.1 Chuyển ảnh màu sang ảnh gray 33 3.3.2 Chuyển ảnh Gray sang Threshold (Lấy Ngưỡng ) 34 3.3.3 Vẽ đường bao từ ảnh Threshold 34 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP x an 3.3.4 Xác định điểm rìa đầu cáp 35 3.3.5 Xoay ảnh 35 3.3.6 Gray ảnh vừa xoay 36 3.3.7 Chuyển ảnh Gray sang Threshold (Lấy Ngưỡng ) 36 3.3.8 Loại bỏ vùng ảnh không chứa đầu cáp 37 3.3.9 Morphology 37 3.3.10 Xác định vị trí xác đầu cáp 38 3.3.11 Cắt đoạn có dây khơng xoắn 38 3.3.12 Gray 39 3.3.13 Normalize ảnh cắt Gray 39 3.3.14 Threshold ảnh cắt 39 3.3.15 Tìm dây 40 3.3.17 Màu dây 41 CHƯƠNG KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 44 4.1 Cấu trúc phần cứng hệ thống 44 4.1.1 Hộp 44 4.1.2 Đèn 44 4.1.3 Nguồn 45 4.1.4 Camera 45 4.2 Mơ hình sản phẩm 46 4.3 Cơ sở liệu 47 4.4 Giao diện làm việc 48 4.5 Kết thực nghiệm 49 4.6 Đánh giá hệ thống 49 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 51 5.1 Kết luận 51 5.1.1 Ưu điểm 51 5.1.2 Khuyết điểm 52 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP xi an 5.2 Hướng phát triển 52 TÀI LIỆU THAM KHẢO 53 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP xii an DANH MỤC HÌNH ẢNH  Hình 1.1 Mơ hình hệ thống nhận dạng dây cáp màu Hình 2.1 Các bước xử lý ảnh Hình 2.2 Số lượng điểm ảnh ảnh .7 Hình 2.3 Ảnh xám Hình 2.4 Ảnh nhị phân .8 Hình 2.5 Các kênh màu Hình 2.6 Không gian màu RGB .10 Hình 2.7 Khơng gian màu CKMY 11 Hình 2.8 Khơng gian màu HSV 12 Hình 2.9 Hình trịn biểu diễn màu sắc khơng gian (Hue) 12 Hình 2.10 Mơ hình CIE Lab 13 Hình 2.11 Đường biên ảnh 14 Hình 2.12 Cân histogram .18 Hình 2.13 Ảnh xám đồng xu 19 Hình 2.15 Phép mở 25 Hình 2.16 Phép đóng 25 Hình 2.17 Hình minh họa sử dụng tọa độ đề cát 26 Hình 2.18 Hình minh họa sử dụng opencv 26 Hình 2.19 Mẫu ảnh mẫu 28 Hình 2.20 Vị trí tìm thấy mẫu .29 Hình 3.1 Ảnh trước sau gray 33 Hình 3.2 Ảnh gray sang threshold 34 Hình 3.3 Ảnh vẽ đường bao 34 Hình 3.4 Xác định điểm rìa 35 Hình 3.5 Xoay ảnh 35 Hình 3.6 Gray ảnh vừa xoay .36 Hình 3.7 Threshold ảnh xoay 36 Hình 3.8 Xác định đầu cáp 37 Hình 3.9 Morphology .37 Hình 3.10 Vị trí đầu cáp 38 Hình 3.11 Cắt dây .38 Hình 3.12 Cắt dây .39 Hình 3.13 Normalize 39 Hình 3.14 Threshold .40 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP xiii an Hình 3.15 Ảnh canh dây 40 Hình 3.16 Kết kiểm tra số dây 40 Hình 3.17 Số liệu file XML 41 Hinh 4.1 Hình tiêu biểu đèn led 44 Hình 4.2 Nguồn 45 Hình 4.3 Ảnh Camera Bluelover 46 Hình 4.4 Mơ hình sản phẩm .46 Hinh 4.5 Các mẫu tiêu biểu 47 Hình 4.6 Giao diện làm việc 48 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP xiv an S an K L 0 ... CHƯƠNG 3: HỆ THỐNG NHẬN DẠNG THỨ TỰ MÀU CHO CÁP KẾT NỐI TRONG CÔNG NGHIỆP DÙNG XỬ LÝ ẢNH CHƯƠNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG THỨ TỰ MÀU CHO CÁP KẾT NỐI TRONG CÔNG NGHIỆP DÙNG XỬ LÝ ẢNH Nội dung chương tập... chuyển ảnh Gray xám thành ảnh nhị phân ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 36 an CHƯƠNG 3: HỆ THỐNG NHẬN DẠNG THỨ TỰ MÀU CHO CÁP KẾT NỐI TRONG CÔNG NGHIỆP DÙNG XỬ LÝ ẢNH Ảnh nhị phân ảnh mà giá trị điểm ảnh biểu... 3.3.5 Xoay ảnh (a) (b) Hình 3.5 Xoay ảnh (a) Ảnh điểm rìa (b) Xoay ảnh ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 35 an CHƯƠNG 3: HỆ THỐNG NHẬN DẠNG THỨ TỰ MÀU CHO CÁP KẾT NỐI TRONG CÔNG NGHIỆP DÙNG XỬ LÝ ẢNH Dựa vào