(Đồ án hcmute) ứng dụng xử lý ảnh trong phân loại chất lượng gạo

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 NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH TRONG PHÂN LOẠI CHẤT LƯỢNG GẠO GVHD: TS LÊ MỸ HÀ SVTH: TRẦN QUỐC DŨNG MSSV: 11151217 SVTH: ĐINH CÔNG PHONG MSSV: 11151155 SKL 0 Tp Hồ Chí Minh, tháng 1/2016 an TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO  ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Đề Tài: ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH TRONG PHÂN LOẠI CHẤT LƯỢNG GẠO SVTH: TRẦN QUỐC DŨNG MSSV: 11151217 SVTH: ĐINH CƠNG PHONG MSSV: 11151155 Khóa: 2011-2015 Ngành: CNKT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA GVHD: TS LÊ MỸ HÀ TP HỒ CHÍ MINH - 01/2016 an CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc *** Tp Hồ Chí Minh, ngày… tháng….năm 20 NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Họ tên Sinh viên: Trần Quốc Dũng MSSV: 11151217 Đinh Công Phong MSSV: 11151155 Ngành: Cơng Nghệ Kỹ Thuật Điều Khiển Tự Động Hóa Lớp: 11151CL1 Họ tên giáo viên hướng dẫn: TS Lê Mỹ Hà ĐT: Ngày nhận đề tài: 5/10/2015 Ngày nộp đề tài : 15/01/2016 Tên đề tài: Ứng Dụng Xử Lý Ảnh Trong Phân Loại Chất Lượng Gạo Các số liệu, tài liệu ban đầu:…………………………………………………… Nội dung thực đề tài:  Thiết kế mơ hình có khả phát hạt gạo xấu khơng đạt yêu cầu theo tiêu chuẩn hình dạng màu sắc  Q trình phân tích, xử lý ảnh để tìm hạt gạo khơng đạt chất lượng lập trình phần mềm Matlab Sản phẩm: Chương trình máy tính mơ hình TRƯỞNG NGÀNH GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN TS Lê Mỹ Hà TS Lê Mỹ Hà i an CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh Phúc ******* PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN Họ tên Sinh viên: Trần Quốc Dũng Đinh Công Phong MSSV: 11151217 MSSV: 11151155 Ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật Điều Khiển Tự Động Hóa Tên đề tài: Ứng Dụng Xử Lý Ảnh Trong Phân Loại Chất Lượng Gạo Họ tên Giáo viên hướng dẫn: TS Lê Mỹ Hà NHẬN XÉT Về nội dung đề tài & khối lượng thực hiện: Ưu điểm: Khuyết điểm: Đề nghị cho bảo vệ hay không? Đánh giá loại: Điểm:……………….(Bằng chữ: ) Tp Hồ Chí Minh, ngày….tháng….năm 20… Giáo viên hướng dẫn ii an CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh Phúc ******* PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN Họ tên Sinh viên: Trần Quốc Dũng Đinh Công Phong MSSV: 11151217 MSSV: 11151155 Ngành: Cơng Nghệ Kỹ Thuật Điều Khiển Tự Động Hóa Tên đề tài: Ứng Dụng Xử Lý Ảnh Trong Phân Loại Chất Lượng Gạo Họ tên Giáo viên phản biện: PGS.TS Lê Chí Kiên NHẬN XÉT Về nội dung đề tài & khối lượng thực hiện: Ưu điểm: Khuyết điểm: Đề nghị cho bảo vệ hay không? Đánh giá loại: Điểm:……………….(Bằng chữ: ) Tp Hồ Chí Minh, ngày….tháng….năm 20… Giáo viên phản biện iii an LỜI CÁM ƠN Đầu tiên nhóm thực xin gửi lời cảm ơn đến tất quý thầy cô giảng dạy trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh, đặc biệt quý thầy cô khoa Điện-Điện Tử, khoa Đào Tạo Chất Lượng Cao người tận tình dạy cho nhóm suốt q trình học tập tạo tiền đề quan trọng cho nhóm thực đồ án Nhóm xin gửi lời cảm ơn chân thành biết ơn sâu sắc tới TS Lê Mỹ Hà tận tình hướng dẫn, giúp đỡ, cung cấp kiến thức quan trọng giúp nhóm có nhiều điều kiện thuận lợi suốt trình thực đồ án Cuối cùng, nhóm bày tỏ lịng biết ơn vơ hạn tới người thân gia đình, bạn bè dành cho nhóm quan tâm, động viên suốt q trình học tập thời gian hồn thành khóa luận tốt nghiệp Do thời gian nghiên cứu có hạn, chắn khóa luận khơng tránh khỏi thiếu sót Nhóm mong nhận góp ý, nhận xét thầy cô bạn để đề tài nhóm hồn thiện Nhóm thực Trần Quốc Dũng Đinh Cơng Phong iv an TĨM TẮT ĐỀ TÀI Đề tài xây dựng dựa mơ hình máy phân loại chất lượng gạo thực tế nhằm làm hạ giá thành sản phẩm để sử dụng rộng rãi thị trường Nhóm thiết kế mơ hình có khả phát hạt gạo không đạt chất lượng nhờ vào hệ thống xử lý ảnh Hệ thống gồm camera, máy tính đèn LED Camera chụp ảnh gạo cần kiểm tra sau đưa vào máy tính dùng phần mềm Matlab để xử lý Việc xác định hạt gạo không đạt tiêu chuẩn dựa vào tiêu chuẩn hình dạng màu sắc Kết thực nghiệm cho thấy hệ thống nhận dạng sản phẩm lỗi cao Độ xác giải thuật đạt 90% v an MỤC LỤC NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP i PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN ii PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN iii LỜI CÁM ƠN iv TÓM TẮT ĐỀ TÀI .v MỤC LỤC vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT viii DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU ix DANH MỤC CÁC HÌNH x Chương 1: TỔNG QUAN 1.1 Đặt vấn đề 1.1.1 Tính cấp thiết đề tài 1.1.2 Tình hình nghiên cứu nước 1.1.3 Tình hình nghiên cứu ngồi nước 1.1.4 Giải pháp .4 1.2 Mục tiêu đề tài .4 1.3 Giới hạn đề tài 1.4 Nội dung đề tài Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Giới thiệu chung xử lý ảnh .6 2.2 Các vấn đề trình xử lý ảnh 10 2.2.1 Các thiết bị thu nhận ảnh .10 2.2.2 Những khái niệm sở xử lý ảnh .13 2.2.3 Quá trình xử lý ảnh 14 2.2.4 Các phép tốn hình thái Morphology .23 2.2.5 Không gian màu 28 2.2.6 Những định dạng ảnh 37 vi an Chương 3: NHẬN DẠNG GẠO DỰA TRÊN HÌNH DẠNG VÀ MÀU SẮC 39 3.1 Quy trình xử lý ảnh 39 3.2 Phần mềm sử dụng 40 3.3 Phân loại theo diện tích tỷ lệ 41 3.3.1 Chuyển đổi ảnh RGB sang ảnh mức xám 41 3.3.2 Lọc nhiễu .42 3.3.3 Tách biên .42 3.3.4 Loại nhỏ pixel nhỏ .43 3.3.5 Phân đoạn ảnh .44 3.4 Phân loại theo màu sắc 47 3.4.1 Chuyển ảnh từ hệ màu RGB sang hệ màu Lab 47 3.4.2 So sánh với ảnh mẫu .48 3.5 Kết .49 Chương 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 50 4.1 Hình ảnh phần cứng mơ hình 50 4.1.1 Khung mơ hình 50 4.1.2 Thiết bị Camera 51 4.1.3 Thiết bị chiếu sáng 52 4.2 Kết thực nghiệm 52 Chương 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 59 5.1 Kết luận 59 5.1.1 Kết đạt 59 5.1.2 Những mặt hạn chế 59 5.2 Hướng phát triển 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO 61 PHỤ LỤC 62 vii an DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT CCD: Charge-Coupled Device CCIR: Comité Consultatif International des Radiocommunications CMYK: Cyan-Magenta-Yellow-Key CIE: Commission Internationale d’Eclairage BMP: Bitmap Picture DSP: Digital Signal Processing/Processor GIF: Graphics Interchange Format HSI: Hue-Saturation-Intensity HSV: Hue-Saturation-Value IMI: Industial Machinery and Instruments IMG: Image JPEG: Joint Photographic Experts Group NTSC: National Television System Committee PAL: Phase Alternate Line RGB: Red-Green-Blue SECAM: Sequential Color with Memory TV: Television viii an Chương 4: Kết Quả Thực Nghiệm Hình 4.5: Ảnh Hình 4.6: Ảnh Trang 53 an Chương 4: Kết Quả Thực Nghiệm Hình 4.7: Ảnh Hình 4.8: Ảnh Trang 54 an Chương 4: Kết Quả Thực Nghiệm Hình 4.9: Ảnh Hình 4.10: Ảnh Trang 55 an Chương 4: Kết Quả Thực Nghiệm Hình 4.11: Ảnh Hình 4.12: Ảnh Trang 56 an Chương 4: Kết Quả Thực Nghiệm Hình 4.13: Ảnh Hình 4.14: Ảnh 10 Trang 57 an Chương 4: Kết Quả Thực Nghiệm Kết phát gạo khơng đạt: Bảng 4.1: Độ xác việc phát gạo không đạt Ảnh 10 Độ 92.3 88.9 91.2 91.4 90 87 96.7 100 100 94.7 xác (%) Trang 58 an Chương 5: Kết Luận Hướng Phát Triển Chương 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Trong chương trình bày nhận xét, đánh giá kết đạt đồng thời trình bày hạn chế mà đề tài gặp phải Đồng thời đưa hướng giải vấn đề mà đề tài mắc phải đề xuất phương án phát triển tương lai nhằm hoàn thiện đề tài 5.1 Kết luận 5.1.1 Kết đạt Tổng hợp kết đạt trình chi tiết chương 4, so sánh kết với yêu cầu thiết kế cho thấy hệ thống đáp ứng tương đối đầy đủ mục tiêu đề với kết đạt sau: + Mơ hình phần cứng hoạt động tương đối tốt Thiết bị gọn nhẹ, lắp đặt dễ dàng, có tính kinh tế thuận tiện cho mục đích mơ phục vụ vào việc học tập, phát triển ứng dụng vào thực tế sau + Chương trình xử lý ảnh xây dựng tốt, mơ hình hoạt động ỗn định phạm vi cho phép + Phát hạt gạo không đạt yêu cầu theo tiêu chuẩn diện tích, tỷ lệ màu sắc 5.1.2 Những mặt hạn chế Ngoài kết đạt nêu đề tài mặt hạn chế sau: + Thời gian tốc độ xử lý mơ hình cịn chậm + Đối với ảnh chụp có hạt gạo bị dính dẫn đến việc xác định sai diện tích hạt gạo Trang 59 an Chương 5: Kết Luận Hướng Phát Triển 5.2 Hướng phát triển Từ mặt hạn đề tài, để đề tài hoạt động tốt ứng dụng vào thực tế sau nhóm đề hướng phát triển sau: + Để tốc độ đạt nhanh đáp ứng xử lý ảnh thời gian thực nên xử lý ảnh chíp xử lý có tốc độ nhanh chip DSP + Sử dụng thiết bị chụp ảnh có chất lượng tốt + Sử dụng thêm hệ thống súng để loại bỏ hạt gạo không đạt chất lượng Trang 60 an Tài Liệu Tham Khảo TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Báo cáo Hiệp hội Lương thực Việt Nam (VFA) ngày 19/1/2015 [2] Hà Thiên Sơn (2008), Nghiên Cứu Máy Phân Loại Cà Phê Bằng Màu Sắc, Khoa Điện tử -Viễn Thông, Đại học Công Nghệ-Đại học Quốc Gia Hà Nội [3] PGS.TS Nguyễn Quang Hoan (2006), Xử lý ảnh, Học Viện Cơng Nghệ Bưu Chính Viễn Thơng [4] Ths Nguyễn Xuân Vinh, Ths Lê Đình Lương (2010), Ứng Dụng Xử Lý Ảnh Mạng Nơron Trong Phân Loại Gạo Trắng Thành Phẩm, Trường Đại học Kỹ Thuật Công Nghệ [5] Vũ Văn Trọng Nghĩa cộng (2010), Phương Pháp Morphology, Khoa Toán-Tin Học, Đại học KHTN TP HCM [6] Vũ Việt Hà (2009), Tìm Hiểu Các Phép Tốn Hình Thái, Trường Đại học Dân Lập Hải Phịng [7] Nguyễn Hoài Anh (2014), Kỹ Thuật Đồ Họa Và Xử Lý Ảnh, khoa Công Nghệ Thông Tin, Học Viện Kỹ Thuật Quân Sự [8] Nguyễn Hoàng Bách cộng (2010), Cảm Nhận Biểu Diễn Màu Sắc, Đại học Bách Khoa Hà Nội [9] Bạch Ngọc Minh (2014), Nghiên Cứu So Sánh Các Thuật Toán Xử Lý Ảnh Tính Độ Sâu Ảnh Stereo Ứng Dụng Trong Hệ Thống Camera Thị Giác, Trung tâm Phát triển Đại học Quốc gia Hà Nội [10] Ths Thái Duy Quý (2013), Matlab Căn Bản, khoa Công Nghệ Thông Tin, Đại học Đà Lạt [11] CIE-L*a*b* Color Scale, Applications Note Trang 61 an Phụ Lục PHỤ LỤC Code chương trình: clear all close all a = imread('C:\Users\PHONG\Downloads\ANH\1.jpg'); figure imshow(a); B=rgb2gray(a); figure imshow(B); X=medfilt2(B);%loc nhieu bang bo loc trung vi figure imshow(X); BB=edge(X,'sobel'); figure imshow(BB); figure bw = bwareaopen(BB,20); %tach bien theo thong so dat truoc imshow(bw); bw = imfill(bw,'holes'); figure imshow(bw); title('lap lo trong') %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% figure se = strel('disk',4); %bw = imclose(bw,se); bw=imdilate(bw,se); imshow(bw); title('lam day bien') bw = imfill(bw,'holes'); Trang 62 an Phụ Lục figure imshow(bw); title('lap lo lan 2') %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% figure bw=imerode(bw,se); imshow(bw); title('anh da lam manh duong bien') %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% L = bwlabel(bw); % We assign a label to each region n = max(L(:)); % Number of regions figure imshow(L) % Each region has a different gray-value title('Labeled regions') A = zeros(n,1); % Area x = zeros(n,1); % Location x y = zeros(n,1); % Location y for i=1:n R = L==i; % Binary image '1' means pixel belongs to region i [ii,jj] = find(R==1); % Coordinates of each pixel of region i A(i) = length(ii); % Area of region i x(i) = mean(jj); % x value of center of mass of region i y(i) = mean(ii); % y value of center of mass of region j text(x(i),y(i),num2str(i)) end [D,T]=bwboundaries(bw,'noholes'); stats = regionprops(bw,'all'); kichthuoc=zeros(n,1); figure imshow(a); for k=1:length(D) Areas(1,k) = stats(k,1).Area; thisBB = stats(k,1).BoundingBox; Trang 63 an Phụ Lục MajorAxisLengths(1,k)=stats(k,1).MajorAxisLength; MinorAxisLengths(1,k)=stats(k,1).MinorAxisLength; if Areas(1,k)>500 &&((MajorAxisLengths(1,k)/MinorAxisLengths(1,k))>2.3) rectangle('Position', thisBB, 'EdgeColor','r','LineWidth',2 ) else kichthuoc(k,1)=k; rectangle('Position', thisBB, 'EdgeColor','B','LineWidth',2 ) end end %[indmax2] = find(Avec2 == max(Avec2)); for k=1:length(D) centroid=cat(1,stats.Centroid); thisBB = stats(k,1).BoundingBox; E=zeros(n,2); E(:,1)=centroid(:,1); E(:,2)=centroid(:,2); end La=zeros(3,3); B=zeros(3,3); C=zeros(3,3); img = imread('C:\Users\PHONG\Downloads\hinh\2.jpg'); Lab = RGB2Lab(img); L1 = Lab(:,:,1); a1 = Lab(:,:,2); b1 = Lab(:,:,3); for i=1:3 for j=1:3 La(i,j)=L1(i+521,j+521); B(i,j)=a1(i+521,j+521); C(i,j)=b1(i+521,j+521); end end Lab1 = RGB2Lab(a); L2 = Lab1(:,:,1); a2 = Lab1(:,:,2); Trang 64 an Phụ Lục b2 = Lab1(:,:,3); t=0; sum1=zeros(n,1); m=zeros(3,3); j=zeros(3,3); z=zeros(3,3); vitri=zeros(n,1); hold on; figure imshow(a) %for k=1:length(D) % thisBB = stats(k,1).BoundingBox; for i=1:n sum=0; for x=1:3 for y=1:3 a= round(E(i,1)); b= round(E(i,2)); m(x,y)=L2(x+b-2,y+a-2); j(x,y)=a2(x+b-2,y+a-2); z(x,y)=b2(x+b-2,y+a-2); sum = sum+((B(x,y)-j(x,y))^2+(C(x,y)-z(x,y))^2); end sum1(i,1)=sum; end if sum >900 t=t+1; vitri(i,1)=i; end end for k=1:n point = stats(k,1).BoundingBox; if vitri(k,1)~=0 || kichthuoc(k,1)~=0 rectangle('Position', point, 'EdgeColor','y','LineWidth',2 ) Trang 65 an Phụ Lục % else % rectangle('Position', point, % 'EdgeColor','r','LineWidth',2 ) end end Trang 66 an S an K L 0 ... phạm Ngồi cịn ứng dụng xử lý ảnh mà năm trở lại cho quan trọng ứng dụng xử lý ảnh việc phân biệt màu sắc, áp dụng nhiều lĩnh vực khác Đặc biệt áp dụng mạnh nông nghiệp, ứng dụng xử lý ảnh cho việc... SỞ LÝ THUYẾT Trong chương trình bày sơ lược khái niệm xử lý ảnh, quy trình đánh giá chất lượng hạt gạo dùng xử lý ảnh Đồng thời trình bày tiêu đánh giá chất lượng hạt gạo 2.1 Giới thiệu chung xử. .. bày lý thuyết xử lý ảnh, tiêu đánh giá việc phân loại chất lượng hạt gạo Chương 3: Nhận dạng gạo dựa hình dạng màu sắc Chương trình bày bước phân tích để phân loại chất lượng hạt gạo Chương 4: