Nghiên cứu ứng dụng xử lý ảnh phân loại sản phẩm theo màu sắc

Trang 1 NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH PHÂN LOẠI SẢN PHẨM THEO MÀU SẮCTRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT – CÔNG NGHỆ CẦN THƠKHOA KỸ THUẬT CƠ KHÍ Trang 3 Tổng quan về đề tài nghiên cứu:1 Trang 4 Tổ

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH PHÂN LOẠI SẢN PHẨM THEO MÀU SẮC

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT – CÔNG NGHỆ CẦN THƠ

KHOA KỸ THUẬT CƠ KHÍ

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN:

Th.S Đường Khánh Sơn

SINH VIÊN THỰC HIỆN:

Võ Thị Phương Loan (1500865) Ngành: Công nghệ kỹ thuật Cơ điện tử - 2015

Thiết kế

mô hình

Xử lý ảnh

Tổng quan về đề tài nghiên cứu:

1

 Đặt vấn đề:

Tổng quan về đề tài nghiên cứu:

1

 Các đề tài phân loại sản phẩm đã thực hiện:

Xử lý ảnh:

2

Xử lý ảnh:

2

Xử lý ảnh cơ bản dựa trên 3 bước:

- Nhận ảnh đầu vào thông qua công cụ thu nhận ảnh.

- Phân tích và vận dụng các kỹ thuật trên hình ảnh

- Đầu ra là kết quả ảnh có thể được thay đổi hoặc các báo cáo được dựa trên phân tích hình ảnh đầu vào.

 Không gian màu:

- Ba không gian màu cơ bản phổ biến:

+ RGB: Red, Green, Blue

+ HSV: Hue, Saturation, Value

+ CMYK: Cyan,Magenta, Yellow, Black (K).

2

Xử lý ảnh:

2

 Các công đoạn xử lý ảnh trong mô hình:

Thiết kế mô hình:

3

 Mô hình tổng quan hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc:

Thiết kế mô hình:

 Tính toán lý thuyết và thiết kế băng tải:

- Năng suất khối lượng băng tải trong một giờ sẽ là:

Qm = 3,6.qv.v =0,72 (T/h)

- Trọng lượng vật liệu trên mét dài của băng tải :

- Số vòng quay của tang tính theo công thức:

- Chọn động cơ DS400 có số vòng quay là 65 vòng/phút

- Công suất cần thiết của động cơ:

3

Thiết kế mô hình:

 Thiết kế cơ khí băng tải:

3

Thiết kế mô hình:

 Thiết kế hệ thống cấp liệu cho mô hình: 3

Thiết kế mô hình:

 Thiết kế cơ khí bằng Solidworks: 3

Thiết kế mô hình:

 Thiết kế mạch điện:

3

Thiết kế mô hình:

3

Thiết kế mô hình:

 Thiết kế giao diện người dùng cho mô hình phân loại sản phẩm theo màu sắc: 3

Kết quả và hướng phát triển:

4

 Kết quả chạy thực nghiệm:

Kết quả và hướng phát triển:

4

Kết quả và hướng phát triển:

4

Kết quả và hướng phát triển:

4

Kết quả và hướng phát triển:

4

Kết quả và hướng phát triển:

4

Kết quả và hướng phát triển:

4

Kết quả và hướng phát triển:

4

Kết quả và hướng phát triển:

4

 Kết quả nghiên cứu đạt được:

- Xác định được vị trí của sản phẩm thông qua camera Sử dụng xử lý ảnh làm tiền đề để phân loại sản phẩm theo màu sắc Hoàn thành được mô hình phân loại sản phẩm theo màu sắc với

ba màu đỏ, xanh lá, xanh dương

- Điều khiển hoạt động, tốc độ của băng chuyền chạy liên tục trong quá trình phân loại sản phẩm qua động cơ DC, hiểu rõ hơn về các kiến thức đã học

- Xử lý nhiễu cho mô hình phân loại màu sắc

- Ứng dụng các kiến thức về lập trình Matlab vào viết chương trình điều khiển

Kết quả và hướng phát triển:

4

 Hạn chế:

Mặc dù đã cố gắng thực hiện tốt đề tài luận văn, nhưng em còn gặp một số hạn chế sau:

-Thứ nhất quá trình nhận dạng chưa được đa dạng các màu, chỉ dừng lại ở ba màu cơ bản đỏ, xanh lá, xanh dương

-Thứ hai do nhận dạng bằng camera nên sẽ ít nhiều còn bị phụ thuộc môi trường tác động (ánh sáng, nhiệt độ)

Kết quả và hướng phát triển:

4

 Hướng phát triển đề tài:

Từ kết quả đạt được và hạn chế, em có một số đề xuất cho hướng phát triển mô hình sau này:

- Tiếp tục nghiên cứu và tìm hiểu về xử lý ảnh để có thể nhận diện được nhiều màu sắc hơn trên sản phẩm phân loại

- Ngoài ra còn có thể áp dụng xử lý ảnh để phân loại theo hình dạng, trọng lượng, kích thước của vật, thẩm định chất lượng bên trong sản phẩm (nếu là nông sản) như phân tích độ ngọt, độ axit, các khuyết điểm bên trong của nông sản để phân loại

- Thay thế động cơ DC bằng động cơ AC, điều khiển tốc độ động cơ để mô hình có thể ứng dụng vào điều kiện thực tế Tích hợp thêm nhiều chức năng đóng thùng sản phẩm

Kết quả và hướng phát triển:

4

 Ứng dụng:

- Tăng năng suất lao động và chất lượng sản phẩm trong sản xuất

- Giúp giảm giá thành sản phẩm để có thể cạnh tranh trên thị trường

- Áp dụng công nghệ camera giám sát và phân tích màu trong các nhà máy sản xuất sơn, gạch men, các công ty dược phẩm, các công ty chế biến nông sản (gạo, tiêu, cà chua, tôm…)

- Áp dụng vào công nghệ nhận biết màu để giám sát sự sinh trưởng và phát triển thực vật

Video chạy thực nghiệm:

Tài liệu tham khảo:

Tài liệu tham khảo tiếng Việt:

[1] Hồ Văn Sung, Xử lý ảnh số - Lý thuyết và thực hành với Matlab (2009), Nhà xuất bản Khoa học và

Kỹ thuật.

[2] Nguyễn Quang Hoan, Giáo trình Xử lý ảnh (Năm 2006), Học viện công nghệ bưu chính viễn thông.

[3] Nguyễn Trọng Hiệp - Nguyễn Văn Lẫm, Thiết kế chi tiết máy (Năm 1999), Nhà xuất bản Giáo Dục

[4] Phạm Đức, Máy vận chuyển liên tục (Năm 2010), Nhà xuất bản Giao Thông Vận Tải.

Tài liệu tham khảo tiếng Anh:

[5] Andreas Koschan and Mongi Abidi, Detection and Classification of Edges in Color Images (2005) [6] J S Park University of Incheon, MATLAB GUI (Graphical User Interface) Tutorial for Beginners

(2007)

Thanks for listening!