Thêm hàm thuộc tên giá trị ngôn ngữ, dạng và khoảng giá trị của hàm thuộc.. FOR Với mỗi giá trị biến mờ đầu vào ng IF khoảng giá trị của biến vượt ngoài ngưỡĐiều chỉnh giá trị sao cho nó
Trang 4 2
3
4
6
7
8
10
10
10
10
10
11
12
12
12
13
16
17
17
19
21
21
24
26
28
29
30
31
32
32
34
3.3 35
- 35 ra 36
Trang 5 38
39
41
41
42
42
43
43
44
4.3.2 Fuzzy Logic Toolbox 44
45
45
56
59
60
60
60
62
THESIS SUMARY 63
64
Trang 6
Trang 7Hình 1 Hình 2
Trang 8
Trang 9
trong Công ty phanh NISSIN nhà máy
Trang 171×U2n thì R
2.2
U, v -các UxV R = {(u, v), µR(u, v)| (u, v) :
µRA(u, v), UxV và µRB(u, v) UxV
Trang 18một người
Trang 21Mô hình hoá hay nhận dạng hệ thống
Trang 23tập con mờ Phép Kéo theo mờ
là Min ProductMin
Trang 24Hình 3- Mô hình mờ Mamdani sử dụng tích và max lần lượt cho phép toán AND mờ và
OR mờ
Trang 25chi phí tính toán
2.4.2.2 Mô hình mờ Takagi – Sugeno:
Trang 27Hình 6 - Sơ đồ quá trình mô hình hoá mờ và ba giai đoạn chính của nó.
Trang 302.5
chính sau:
Trang 32V X
Trang 33( ) / ( )
l
C k
Trang 34i m ô hình;
- y Y hình
:
Hình 8: Một ví dụ về dạng của hàm
9
Trang 35vào theo (9vào a và a
Trang 38l k k
l
v
x
V V
m m
Trang 40 c- l
Trang 41
(Matlab)
Trang 44 trình máy tính
Tagaki-
imresize(Image, [row colum]colum
4.3.2 Fuzzy Logic Toolbox
newfis(filename)
readfis(filename)
writefis(filename): ghi FIS ra file
addvar
Trang 46Hình 12 – Biểu đồ luồng dữ liệu mức khung cảnh
Hình 13 – Biểu đồ luồng dữ liệu mức đỉnh
Trang 474.4.1.1
Hình 14: Biểu đồ luồng dữ liệu mức dưới đỉnh cho chức năng 1
a.Tách vùng thẻ nhân viên
Hình 15 – Chức năng tách vùng thẻ nhân viên
Trang 48Chọn vùng cường độ ảnh
Nhị phân hóa ảnh
Làm nhòe ảnh
Phân tích ảnh nhị phân thành các vùng
BEGIN Xét tất cả các vùng "tiềm năng"
IF Đó không phải là vùng thẻ nhân viên
THEN Chuyển sang vùng tiếp theo ELSE Xác định biên vùng "tiềm năng" khỏi ảnh
Cắt vùng.
ENDEND
b.Tách ký tự:
Hình 16 – Chức năng tách ký tự Đặc tả chức năng:
Đọc ảnh vùng mã số nhân viên
Chuyển ảnh màu thành ảnh xám
Nhị phân ảnh theo ngưỡng
Loại bỏ các vùng ảnh chứa ít hơn 50 pixel
Trang 49IF Vùng đúng là ký tự
THEN Lưu vùng để sử dụng ELSE Xét đến vùng tiếp theo
-Hình 17 Trích – chọn đặc trưng
phân tích hình thái và moment 2-
x y
Trang 50Mở file chứa tập đặc trưng ở chế độ ghi
Áp dụng phép biến đổi hình thái lên ảnh (hàm regionprops)
Tính toán các giá trị moment đặc trưng
Ghi dac trung vào tệp
END
Trích ch
trng
Ký t tr ng
Trang 51Hình 19: Biểu đồ luồng dữ liệu mức dưới đỉnh ứng với chức năng 2
Hình 20: Biểu đồ luồng dữ liệu mức 3 với chức năng nhận dạng ký tự
Trang 53Hình 22: Chức năng tối ưu hóa tham số hệ thống
Hình 23: Lưu đồ giải thuật nhận dạng
b.Dự đoán (test mô hình)
Trang 54- addrule: thêm rule base vào FIS
Khởi tạo một FIS (rỗng)
FOR Xét từng biến mờ đầu vào
Thêm biến mờ vào FIS.
Thêm hàm thuộc (tên giá trị ngôn ngữ, dạng và khoảng giá trị của hàm thuộc)
END FOR
Thêm biến mờ đầu ra vào FIS
Thêm hàm thuộc ứng với biến mờ đầu ra
Thêm cơ sở luật vào FIS
END
Trích ch
trng
C s lu Bi m , h thuTham s h àmth ,
F m IS
Trang 55Chức năng suy diễn mờ
Hình 25: Chức năng suy diễn mờ
:
Nhập các giá trị biến mờ đầu vào (8 giá trị tương ứng với 8 đặc trưng) FOR Với mỗi giá trị biến mờ đầu vào
ng
IF khoảng giá trị của biến vượt ngoài ngưỡ
Điều chỉnh giá trị sao cho nó nằm trong ngưỡng
END IFEND FOR
Lấy kết quả suy diễn
Làm tròn kết quả suy diễn
SWITCH (kết quả suy diễn)
1 CASE
Trang 56return 'A'CASE 2
return 'B'
CASE 35
return '9'OTHERWISE
return '0'END SWITCH
Trang 574.4.2.2 Chức năng Show FIS
Hình 28: Chức năng Show FIS
Trang 584.4.2.3 Chức năng Show MF
Hình 29: Chức năng Show MF
4.4.2.4 Chức năng Show Rules
Hình 30: Chức năng Show Rules
Trang 59- tích
Trang 60
nhân viên trong Công ty phanh NISSIN
Trang 61
Hà Nội, tháng 6 năm 2013
Trang 63THESIS SUMARY
In this thesis, an increasingly popular modeling method - fuzzy modelling is employed to solving employee identification card number of the company employees NISSIN This modeling process can be divided into two phases First is the preprocessing step: using cameras to capture image contains employee to be identified, color space conversion, noise reduction, white balance, extract the area corresponding
to the image, character partition Step 2 employs the modeling algorithm based on fuzzy clustering analysis of data to identify characters in the card number and evaluate errors and performance of the model
Trang 641 : Xử lý ảnh số, lý thuyết và thực hành với Matlab
2. J.A.G Nijhuis M.H Ter Brugge K.A Helmholt J.P.W Pluim L , , , ,
Spaanenburg R.S Venema M.A Westenberg, , : Car License Plate Recognition with Neural Networks and Fuzzy Logic, IEEE International Conference on Neural Networks, 1995
3 Jesse Hansen Optical Character Recognition (ORC),
4 MathWorks - MATLAB and Simulink for Technical Computing
5 : Điều khiển Logic và ứng dụng, Nhà x
6 Ondrej Martinsky: Algorthimic and Mathematical Principles of Automatic
Number Plate Recognition Systems, BRNO 2007, Brno University of Technology
7 P.J Costa Branco J.A.Dente: Fuzzy systems modeling in practice, , Fuzzy Sets and Systems 121 (2001) 73 93
8 Phan Xuân Minh : Lý thuyết điều khiển mờ, , Nhà
9 R.A Lotufo A.D Morgan, , and AS Johnson: Automatic Number-Plate
Recognition, Proceedings of the IEE Colloquium on Image analysis for Transport Applications, V01.035, pp.6/1-6/6, February 16, 1990
10 Y.M.Ali Liangchi Zhang: A methodology for fuzzy modeling of , engineering systems, Fuzzy Sets and Systems 118 (2001) 181-197