Đề tài: Camera dùng mạng Nơtron trong matlab giao tiếp Plc potx

Đồ Án Tốt Nghiệp GVHD : Nguyễn Tấn Lũy Luận văn Đề tài: Camera dùng mạng Nơtron trong matlab giao tiếp Plc SVTH: : Bùi Văn Dương trang 1 Đồ Án Tốt Nghiệp GVHD : Nguyễn Tấn Lũy LỜI NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… SVTH: : Bùi Văn Dương trang 2 Đồ Án Tốt Nghiệp GVHD : Nguyễn Tấn Lũy ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… Tp.Hồ Chí Minh. Ngày … Tháng …… Năm 2013 Giáo viên hướng dẫn Nguyễn Tấn Lũy SVTH: : Bùi Văn Dương trang 3 Đồ Án Tốt Nghiệp GVHD : Nguyễn Tấn Lũy LỜI NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… SVTH: : Bùi Văn Dương trang 4 Đồ Án Tốt Nghiệp GVHD : Nguyễn Tấn Lũy ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………… Tp.Hồ Chí Minh. Ngày … Tháng …… Năm 2013 Giáo viên phản biện SVTH: : Bùi Văn Dương trang 5 Đồ Án Tốt Nghiệp GVHD : Nguyễn Tấn Lũy Lời Cảm Ơn Chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới Ban Giám Hiệu và các thầy cô trường ĐH Công Nghiệp TP. Hồ Chí Minh đã tận tình giảng dạy chúng em trong thời gian qua. Trong quá trình thực hiện đồ án môn học, chúng em xin chân thành cảm ơn GVHD Thầy Nguyễn Tấn Lũy đã tận tình giúp đỡ tạo điều kiện cho chúng em xây dựng và phát triển đề tài, các thầy cô trong khoa, ban quản lý thư viện trường cùng các bạn trong và ngoài lớp đã trao đổi, góp ý, giúp đỡ chúng em hoàn thành đồ án môn học. SVTH: : Bùi Văn Dương trang 6 Đồ Án Tốt Nghiệp GVHD : Nguyễn Tấn Lũy Mục Lục Chương 1 giới thiêu 6 Chương 2 nội dung 7 I lý thuyet co ban 7 1 mạng noron 7 1.1 câu trúc và mô hình mạng noron 7 1.2 câu tạo và Phuong thưc làm việc của mạng noron 11 1.3 các luật học 20 1.4 Thuật toán lan truyền ngược 24 1.5 Kết luận 32 2 xử lý ảnh trong matlab 33 2.1 một số lẹnh cơ bản trong xử lý ảnh 34 2.2 Các bước thu thập ảnh cỏ bản 38 2.3 Tao giao diện gui 41 3 kết nối matlab và PLC 46 3.1 tạo kết nối với PC Access 46 3.2 các bước tạo kết nôi OPC 48 II Thiết kế và thi công mô hình 53 1 Phần Cứng……………………………………………………………….…………… 53 2 Nguyên Lý Hoạt Động…………………………………………………………….54 SVTH: : Bùi Văn Dương trang 7 Đồ Án Tốt Nghiệp GVHD : Nguyễn Tấn Lũy 3 Sơ đồ khối 55 3.1 khối camera 56 3.2Khối cảm biến 56 3.3 Khối máy tính 57 4 Học và huấn luyện mạng Noron 57 4.1 Ma trận dữ liệu 57 4.2 Tạo ma trận dữ liệu ra 59 4.3 tao mạng noron qua công cu network nẻual 60 5 Phần mềm 66 5.1 Lưu đồ chương trình chính 66 5.2 Lưu đồ xử lý ảnh 67 III Thực nghiệm 69 1 Thiết lập thực nghiệm 69 2 kết quả 69 3 đánh giá 69 IV kết luận và hướng phát triển 70 1 kết luân 70 2 hướng phát triên 70 Phụ lục 71 SVTH: : Bùi Văn Dương trang 8 Đồ Án Tốt Nghiệp GVHD : Nguyễn Tấn Lũy CHƯƠNG 1 . GIỚI THIỆU Thời đại tự động hóa và số hóa đang đóng một vai trò thiết yếu trong tất cả các ngành trên mọi lĩnh vực và đời sống. mọi công việc tự động hóa dựa trên số hóa và xử lý hình ảnh đang thực sự làm giảm bớt đi công sức và tiền bạc cho xã hội. làm đẩy nhanh tốc độ xử lý công việc, mang lại nhiều thuận lợi về thời gian trong sản xuất và đời sống, cuộc sống trở nên tiện ích và hiện đại hơn Là một sinh viên của ngành tự động nắm được ý nghĩa trên em đã quyết định chọn đề tài “ Nhận dạng hình dáng sản phẩm dùng xử lý ảnh và mạng noural nhân tạo”, dựa trên nên tảng của mô hình “SMC automatic 200” đã được làm đồ án trước đó, đề tài này là một hướng phát triển ,nó đã trở nên ưu việt và hiệu quả hơn rất nhiều so với đề tài trước đó. Đề tài thực sự hữu ích cho những ai học ngành tự động vì nó đòi hỏi người làm phải kiên trì , tìm hiểu và nghiên cứu rất nhiều. nó đã cho em hiểu nhiều về matlab, về xử lý ảnh và đặc biệt là hiểu về mạng neural còn khá mới mẽ, nhưng cũng đã được ứng dụng rất nhiều trong thực tế. Tuy đã hết sức cố gắng để hoàn thành đề tài. Tuy nhiên không thể tránh khỏi những thiếu xót và khiếm khuyết rất mong được quý thầy cô và các bạn góp ý để em có thể ngày càng hoàn thiện hơn SVTH: : Bùi Văn Dương trang 9 Đồ Án Tốt Nghiệp GVHD : Nguyễn Tấn Lũy CHƯƠNG 2. NỘI DUNG I LÝ THUYẾT CƠ BẢN 1. Mạng Noron 1.1 Cấu Trúc Và Mô Hình Mạng Nơron 1.1.1 Mô hình một nơron sinh học Phần tử xử lý cơ bản của một mạng nơron sinh học là một nơron, phần tử này có thể chia làm bốn thành phần cơ bản như sau: dendrites, soma, axon, và synapses. - Dendrites: là phần nhận tín hiệu đầu vào. - Soma: là hạt nhân. - Axon: là phần dẫn ra tín hiệu xử lý. - Synapses: là đường tín hiệu điện hóa giao tiếp giữa các nơron. Kiến trúc cơ sở này của bộ não con người có một vài đặc tính chung. Một cách tổng quát, thì một nơron sinh học nhận đầu vào từ các nguồn khác nhau, kết hợp chúng tại với nhau, thực thi tổ hợp phi tuyến chúng để cho ra kết quả cuối cùng ở đầu ra. Hình 1.1 chỉ ra mối quan hệ giữa bốn phần tử của một nơron sinh học. Hình 1.1.1 Một nơron sinh học SVTH: : Bùi Văn Dương trang 10 [...]... 1.1.5 Mạng nơron ba lớp Mạng nơron được xây dựng như trên là mạng gồm 3 lớp mắc nối tiếp nhau đi từ đầu vào đến đầu ra Trong mạng không tồn tại bất kỳ một mạch hồi tiếp nào Một mạng nơron có cấu trúc như vậy gọi là mạng một hướng hay mạng truyền thẳng một hướng (Feed forward network), và có cấu trúc mạng ghép nối hoàn toàn (vì bất cứ một nơron nào trong mạng cũng được nối với một hoặc vài nơron khác) Mạng. .. là mạng nơron hồi quy như hình 1.6d Mạng nơron hồi quy có trọng số liên kết đối xứng như mạng Hopfield, mạng luôn hội tụ về trạng thái ổn định (Hình 1.6.b) Mạng BAM thuộc nhóm mạng nơron hồi quy, gồm 2 lớp liên kết 2 chiều, không được gắn với tín hiệu vào/ra Nghiên cứu mạng nơron hồi quy mà có trọng số liên kết không đối xứng, thì sẽ gặp phải vấn đề phức tạp nhiều hơn so với mạng truyền thẳng và mạng. .. đối xứng 1.2.5 Mạng Hopfield Mạng Hopfield là mạng phản hồi một lớp, được chỉ ra trong hình 1.6.b Cấu trúc chi tiết của nó được thể hiện trong hình 1.7 Khi hoạt động với tín hiệu rời rạc, nó được gọi là mạng Hopfield rời rạc, và cấu trúc của nó cũng được gọi là mạng hồi quy Hình 1.1.7 Cấu trúc của mạng Hopfield SVTH: : Bùi Văn Dương trang 20 Đồ Án Tốt Nghiệp GVHD : Nguyễn Tấn Lũy Như mạng Hopfield đã... 1.1.14: Mạng 3 lớp lan truyền ngược Thuật toán: Đầu tiên ta cho lan truyền thẳng suốt trong mạng, qua các phần tử nơron và được tiếp tục với các hàm kích hoạt của phần tử nơron Các mạng được nghiên cứu cùng với thuật toán học lan truyền ngược được gọi là mạng lan truyền ngược Huấn luyện các cặp vào/ra {(x(k), d(k))}, k = 1,2, ,p Thuật toán cung cấp một thủ tục cho việc thay đổi các vector trọng số trong mạng, ... vào của mạng Các nơron trong lớp này được gọi là nơron đầu vào Đầu ra của các nơron này được đưa đến đầu vào của 3 nơron tiếp theo, 3 nơron này không trực tiếp tiếp xúc với môi trường bên ngoài mà làm thành lớp ẩn, hay còn gọi là lớp trung gian Các nơron trong lớp này có tên là nơron nội hay nơron ẩn Đầu ra của các nơron này được đưa đến 2 nơron đưa tín hiệu ra môi trường bên ngoài Các nơron trong lớp... trường bên ngoài khác với các nơron có đầu vào được nối với các nơron khác trong mạng, chúng được phân biệt với nhau qua vector hàm trọng số ở đầu vào w Nguyên lý cấu tạo của mạng nơron bao gồm nhiều lớp, mỗi lớp bao gồm nhiều nơron có cùng chức năng trong mạng Hình 1.5 là mô hình hoạt động của một mạng nơron 3 lớp với 8 phần tử nơron Mạng có ba đầu vào là x 1, x2, x3 và hai đầu ra y1, y2 Các tín hiệu đầu... Nguyễn Tấn Lũy 1.2.6 Mạng BAM Mạng BAM bao gồm hai lớp và được xem như là trường hợp mở rộng của mạng Hopfield Ở đây ta chỉ xét mạng rời rạc, vì nó đơn giản và dễ hiểu Hình 1.1.8 Cấu trúc của BAM Khi mạng nơron được tích cực với giá trị đầu vào của vector tại đầu vào của một lớp, mạng sẽ có hai mẫu trạng thái ổn định, với mỗi mẫu tại đầu ra của nó là một lớp Tính động học của mạng thể hiện dưới dạng... không trực tiếp liên hệ với thế giới bên ngoài như các lớp nơron vào/ra • Lớp ra là lớp nơron tạo ra các tín hiệu ra cuối cùng 1.2.3 Mạng nơron phản hồi Mạng nơron phản hồi là mạng mà đầu ra của mỗi nơron được quay trở lại nối với đầu vào của các nơron cùng lớp được gọi là mạng Laeral như hình 1.6b SVTH: : Bùi Văn Dương trang 19 Đồ Án Tốt Nghiệp GVHD : Nguyễn Tấn Lũy 1.2.4 Mạng nơron hồi quy Mạng nơron... Việc Của Mạng Nơron Dựa trên những phương pháp xây dựng nơron đã trình bày ở mục trên, ta có thể hình dung mạng nơron như là một hệ truyền đạt và xử lý tín hiệu Đặc tính truyền đạt của nơron phần lớn là đặc tính truyền đạt tĩnh Khi liên kết các đầu vào/ra của nhiều nơron với nhau, ta thu được một mạng nơron, việc ghép nối các nơron trong mạng với nhau có thể là theo một nguyên tắc bất kỳ Vì mạng nơron... được gọi là mạng Multilayer Perceptrons) (MLP-Network) Mạng nơron khi mới được hình thành thì chưa có tri thức, tri thức của mạng sẽ được hình thành dần dần sau một quá trình học Mạng nơron được học bằng cách đưa vào những kích thích, và mạng hình thành những đáp ứng tương ứng, những đáp ứng tương ứng phù hợp với từng loại kích thích sẽ được lưu trữ Giai đoạn này được gọi là giai đoạn học của mạng Khi . Đồ Án Tốt Nghiệp GVHD : Nguyễn Tấn Lũy Luận văn Đề tài: Camera dùng mạng Nơtron trong matlab giao tiếp Plc SVTH: : Bùi Văn Dương trang 1 Đồ Án Tốt Nghiệp GVHD : Nguyễn Tấn. Lũy Hình 1.1.5 Mạng nơron ba lớp Mạng nơron được xây dựng như trên là mạng gồm 3 lớp mắc nối tiếp nhau đi từ đầu vào đến đầu ra. Trong mạng không tồn tại bất kỳ một mạch hồi tiếp nào. Một mạng nơron. mạng một hướng hay mạng truyền thẳng một hướng (Feed forward network), và có cấu trúc mạng ghép nối hoàn toàn (vì bất cứ một nơron nào trong mạng cũng được nối với một hoặc vài nơron khác). Mạng