Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật điện tử: Máy phân loại hạt cà phê

ĈҤI HӐC QUӔC GIA TP HCM

75ѬӠ1*ĈҤI HӐC BÁCH KHOA

NGUYӈ1ĈӬC ÂN

MÁY PHÂN LOҤI HҤT CÀ PHÊ

Chuyên ngành: Kӻ Thuұt ĈLӋn Tӱ Mã sӕ: 8520203

LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ

TP HӖ CHÍ MINH, tháng 8 QăP

&{QJWUuQKÿѭӧc hoàn thành tҥi: 7UѭӡQJĈҥi hӑc Bách Khoa ± Ĉ+4*-HCM

Cán bӝ Kѭӟng dүn khoa hӑF««3*676Hoàng Trang««««««« Cán bӝ chҩm nhұQ[pW««TS Bùi Trӑng Tú««««««««««« Cán bӝ chҩm nhұQ[pW««TS NguyӉQ0LQK6ѫQ«««««««««

LuұQYăQWKҥFVƭÿѭӧc bҧo vӋ tҥi 7UѭӡQJĈҥi hӑF%iFK.KRDĈ+4*7S+&0ngày 22 tháng 8 QăP2021 (trӵc tuyӃn)

Thành phҫn HӝLÿӗQJÿiQKJLiOXұQYăQWKҥFVƭJӗm: 1 PGS.TS Hà Hoàng Kha (Chӫ tӏch hӝLÿӗng) 2 TS NguyӉQ/ê7KLrQ7Uѭӡng 7Kѭ.ê

3 TS Bùi Trӑng Tú (Phҧn biӋn 1) 4 TS NguyӉQ0LQK6ѫQ (Phҧn biӋn 2) 5 767UѭѫQJ4XDQJ9LQK (Ӫy viên)

Xác nhұn cӫa Chӫ tӏch HӝLÿӗQJÿiQKJLi/9Yj7Uѭӣng Khoa quҧn lý chuyên ngành sau khi luұQYăQÿmÿѭӧc sӱa chӳa (nӃu có)

CHӪ TӎCH HӜ,ĈӖNG 75ѬӢNG KHOA Ĉ,ӊN - Ĉ,ӊN TӰ

I.7Ç1ĈӄTÀI: Máyphân loҥi hҥt cà phê««««««««««««««««««««««««««««««««««««««««««««««««««««

NHIӊM VӨ VÀ NӜI DUNG

Xâydӵng mô hình và nghiên cӭu các giҧi thuұWÿӇtҥo ra chiӃc máy phân loҥi hҥt cà phê

««««««««««««««««««««««««««««««««««««

LӠI CҦ0Ѫ1

Th̩FVƭlà gi̭FP˯PjWX͝LWK˯W{LFK˱DEDRJLͥ QJKƭÿ͇n mình sͅ ch̩m ÿ˱ͫc, bͧi ÿyOjP͡t thͱ cao siêu, m͡WÿL͉XQJRjLWUtW˱ͧQJW˱ͫng cͯa m͡Wÿͱa tr̓QK˱QJÿL͉Xÿys̷p thành hi͏n th͹FNKLPjW{LÿDQJQJ͛i và vi͇t nhͷQJGzQJO˱XE~WFX͙LQj\Ĉ͙i vͣi nhi͉XQJ˱ͥi, vi͏c h͕c th̩FVƭFyOͅ ch̻QJTXDQK˱P͡t công cͭ xin vi͏c, m͡t khóa h͕c Eÿ̷p nhͷng lúc r̫nh r͟i không bi͇WOjPJuQK˱QJÿ͙i vͣi b̫n thân tôi, nó là m͡t ni͉m h̩nh phúc vì su͙W  QăP TXD W{L ÿm ÿ˱ͫc h͕c t̵p và nghiên cͱu r̭t nhi͉u, trau d͛i nhͷng ki͇n thͱc mͣi mà b̫n thân khi còn là m͡t c̵u nhóc v̳n h̹QJP˯˱ͣc

Tôi xin g͵i lͥi c̫P˯QFKkQWKjQKYjVkXV̷c nh̭Wÿ͇n các th̯y trong B͡ Môn ĈL͏n T͵ ÿmW̵n tình ch͑ b̫RYjK˱ͣng d̳n tôi trong su͙t quá trình h͕c t̵p và th͹c hi͏n lu̵n YăQWK̩FVƭQj\ Các th̯\ÿmJL~Sÿͩ, d̩y b̫o không ch͑ v͉ m̿t ki͇n thͱc, mà còn là nhͷng kͿ QăQJÿ͋ h͕c t̵p và làm vi͏FĈyOjQKͷng bài h͕c kinh nghi͏m quý báu sͅ ÿ͛ng hành cùng tôi trên su͙t ch̿QJÿ˱ͥng h͕c t̵p, nghiên cͱu và làm vi͏c sau này

Con FNJQJxin c̫P˯QṔ - QJ˱ͥLÿmOX{QErQF̩nh con trong m͕i hoàn c̫nh, t̩o cho con nhͷQJÿL͉u ki͏n t͙t nh̭Wÿ͋ em có th͋ phát huy, tìm hi͋u nhͷQJÿDPPrVͧ thích cͯa mình Và cu͙LFQJW{LFNJQJ[LQF̫P˯QQK˱QJQJ˱ͥi b̩Qÿmÿ͛ng hành cùng tôi trong su͙t thͥi gian th̩FVƭQj\ÿmFQJQKDXFKLDV̓ nhͷQJNKyNKăQWURQJTXiWUuQKnghiên cͱu

Tôi không bi͇t r̹ng sau ch̿QJÿ˱ͥng Th̩FVƭQj\FRQÿ˱ͥng ti͇p theo cͯa tôi là gì vì hi͏n t̩i b̫n thân r̭WP˯K͛ v͉ ÿ͓QKK˱ͣQJWURQJW˱˯QJODL1K˱QJW{LWLQU̹ng, th̩c VƭOjP͡WE˱ͣc ti͇n quan tr͕QJWURQJFRQÿ˱ͥng tri thͱc cͯa tôi, và tôi sͅ luôn trau d͛i nhͷng ki͇n thͱc mͣi cho b̫QWKkQÿ͋ có th͋ ÿyQJJySP͡t ph̯QQjRÿyVͱc l͹c cͯa mình cho xã h͡LQj\&iP˯QYuW̭t c̫!

TÓM TҲT LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ

Phân loҥi cà phê là mӝW JLDL ÿRҥn quan trӑng nhҵm nâng cao chҩW Oѭӧng và giá thành cho sҧn phҭP&{QJÿRҥn này trên thӵc tӃ WKѭӡQJÿѭӧc thӵc hiӋn thông qua cách phân loҥi thӫ công bҵQJWD\ĈLӅu này dүQÿӃn sӵ kéo dài vӅ thӡLJLDQWURQJF{QJÿRҥn xӱ lý, trong NKLOѭӧng cà phê cҫn phân loҥi mӛi lҫQWKѭӡng lӟn Ngoài ra, trong quá trình phân loҥi bҵng tay này, mӝt sӕ loҥi hҥt cà phê khiӃm khuyӃt có thӇ bӏ bӓ xót khi phҧi phân loҥLOѭӧng lӟn hҥt bҵng mҳWWKѭӡng Tӯ nhӳng nhu cҫu cҩp thiӃt này, ÿӅ tài này ÿӅ xuҩt mӝWSKѭѫQJSKiSVӱ dөng hӋ thӕng Thӏ JLiFPi\WtQKÿӇ phân loҥi hҥt dӵa trên các tiêu chí vӅ hình dҥng và màu sҳc cӫa sҧn phҭm Nhӳng tính chҩt hình hӑc và sӵ phân tích biӇXÿӗ histogram ÿѭӧc sӱ dөQJWURQJSKѭѫQJSKiSÿӅ xuҩt ÿӇ phân tích nhӳng ÿһc WUѭQJFӫa hҥt cà phê Các hҥt này sӁ ÿѭӧc chia làm 2 nhóm chính gӗm cà phê tӕt và cà phê xҩu dӵa trên các tiêu chí vӅ màu sҳc và hình dҥng cө thӇ Cách tiӃp cұn mӟi này giúp phát hiӋn phҫn lӟn các loҥi hҥt xҩXYjÿҥt mӝt tӍ lӋ cao ӣ cҧ thông sӕ accuracy và F1-score vӟi mӝt tӕFÿӝ cao trong phân loҥi

ABSTRACT

Sorting coffee beans is a crucial stage to achieve high quality and raise the value for the product This work usually takes a short time to conduct with a large number of coffee beans, while sorting by hand is hard to respond to And in some cases, appearances of bad coffee beans are nearly similar to good ones, this is hard to distinguish by eyes as sorting in bulk From existed issues, we present an efficient approach used as a computer vision system to sort coffee beans based on the criteria about the shape and color of the product Geometric properties and histogram chart analysis are used in this project to analyze the features of the product Coffee beans are categorized into two major groups: bad beans and good beans, corresponding to quality standards about specific color and shape Our proposed method detects and covers the majority of types of bad beans and gets high at both the accuracy metric and F1-score metric with fast speed in sorting

LӠ,&$0Ĉ2$1&ӪA TÁC GIҦ LUҰ19Ă1

7{L[LQFDPÿRDQÿ͉ WjL³0i\ phân lo̩i h̩t cà phê´OjP͡t công trình nghiên cͱu ÿ͡c l̵SG˱ͣi s͹ K˱ͣng d̳n cͯDJLiRYLrQK˱ͣng d̳n: PGS - TS Hoàng Trang Ngoài ra không có b̭t cͱ s͹ sao chép cͯDQJ˱ͥLNKiFĈ͉ tài, n͡i dung báo cáo này là s̫n pẖm mà tôi ÿmQ͟ l͹c nghiên cͱu trong quá trình nghiên cͱu t̩LWU˱ͥQJÿ̩i h͕c Bách Khoa TPHCM Các s͙ li͏u, k͇t qu̫ trình bày trong báo cáo là hoàn toàn trung th͹c và tôi xin ch͓u hoàn toàn trách nhi͏m, kͽ lu̵t cͯa b͡ P{QYjQKjWU˱ͥQJÿ͉ ra n͇XQK˱FyY̭Qÿ͉ x̫y ra

Hӑc viên/ tác giҧ

NguyӉQĈӭc Ân

3.1.1 Mô hình thӱ nghiӋm lҩy mүu bҥQÿҫu: 4

3.1.2 Mô hình máy phân loҥi thӵc tӃ: 5

4.2 +ѭӟng tiӃp cұn dùng không gian màu RGB và hình dҥng: 37

4.2.1 7ăQJFѭӡQJÿӝ ÿLӇm ҧQKFKRÿӕLWѭӧng và khӱ nhiӉu ngoҥi cҧnh: 38

6.1 Nhӳng cҧi tiӃn cӫDSKѭѫQJSKiS5*%VRYӟi Lab: 59

6.2 KӃt quҧ nhұn dҥng cao và cân bҵQJÿѭӧc hӋ sӕ F1 score 61

7 KӂT LUҰN VÀ KIӂN NGHӎ NHӲNG NGHIÊN CӬU TIӂP THEO 64

DANH MӨC CÔNG TRÌNH CÔNG BӔ CӪA TÁC GIҦ 65

TÀI LIӊU THAM KHҦO 66

PHҪN LÝ LӎCH TRÍCH NGANG 68

48È75Î1+Ĉ¬27ҤO 68

QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC 68

1 MӢ ĈҪU:

1.1 Lý do chӑQÿӅ tài:

Phân loҥi hҥt cà phê sau khi thu hoҥch là mӝWJLDLÿRҥn quan trӑng trong quá trình sҧn xuҩt cà phê, giúp nâng cao giá thành sҧn phҭPFKRQJѭӡLEiQYjWăQJKѭѫQJYӏ cho QJѭӡLPXDNKLWKѭӣng thӭFFjSKrĈDVӕ viӋc phân loҥi hҥt cà phê sau thu hoҥch hiӋn nay tҥi các trang trҥLÿѭӧc thӵc hiӋn mӝt cách thӫ công và tӕn nhiӅu thӡi gian lүn chi phí nhân công mӝWFiFKÿiQJNӇ ViӋc tҥo ra mӝt chiӃc máy có khҧ QăQJSKkQORҥi hҥt chính xác, tӕFÿӝ cao vӟi giá thành vӯa phҧi là mӝWÿLӅu cҩp thiӃt ӣ thӡLÿLӇm hiӋn tҥi, khi mà sӵ canh tranh vӅ giá nhân công lүn chҩWOѭӧng sҧn phҭm cà phê ngoài thӏ WUѭӡng ngày càng cao

Trên thӏ WUѭӡng hiӋQQD\ÿDVӕ nhӳng máy phân loҥi hҥWFjSKrÿӅXÿѭӧc nhұp khҭu tӯ Qѭӟc ngoài vӅ YjWKѭӡng có giá thành rҩWFDRĈLӅu này dүn ÿӃn mӝt thӵc trҥng là chӍ các trang trҥi lӟn mӟi có thӇ tiӃp cұQÿѭӧc nhӳng chiӃc máy này, trong khi các trang trҥi vӯa và nhӓ khó mà tiӃp cұQÿѭӧc bӣi giá thành cӫa máy khá cao Ӣ mӝt mһt khác, nhӳng chiӃc máy chӃ tҥRWURQJQѭӟFWKѭӡng có mӝWQKѭӧFÿLӇm là linh kiӋQÿDVӕ ÿѭӧc nhұp tӯ bên ngoài vӅ lҳp ghép mà không làm chӫ ÿѭӧc nhӳng công nghӋ lõi bên WURQJÿLӅu này dүQÿӃn mӝt hҥn chӃ trong viӋc cҧi tiӃn chúng và làm chӫ công nghӋ, phát triӇQFKRWѭѫQJODLKD\ӭng dөng cho nhiӅu mөFÿtFKNKiFQKDX

Mӝt máy phân loҥi hҥt cà phê vӟi chҩWOѭӧng tӕt, giá thành ӣ mӭc chҩp nhұQÿѭӧc và nҳPU}ÿѭӧc công nghӋ bên trong chҳn chҳn là mӝWÿLӅu cҫn thiӃt ӣ thӡLÿLӇm hiӋn tҥi khi mà nhu cҫu cӫa thӏ WUѭӡQJQJj\FjQJWăQJQKҵPWăQJQăQJVXҩt phân loҥi hҥt và tiӃt kiӋm chi phí nhân công

1.2 MөFÿtFKQJKLrQFӭu:

1KѭQKӳng vҩQÿӅ ÿmÿӅ cұp ӣ trên, mөFÿtFKFӫa nghiên cӭu lҫn này là chӃ tҥo ra mӝt máy phân loҥi hҥt cà phê sau thu hoҥch vӟLÿӝ chính xác cao và giá thành rҿ, có thӇ tiӃp cұQÿѭӧc vӟi tҩt cҧ các trang trҥi, kӇ cҧ vӯa và nhӓĈӗng thӡi, nghiên cӭXQj\FNJQJtұp trung vào công nghӋ lõi bên trong và làm chӫ chúng, giúp dӉ dàng cҧi tiӃn và bҧo trì thiӃt bӏ, hay ӭng dөng và mӣ rӝng chúng vào các dӵ án khác nhau sau này

1.3 ĈӕLWѭӧng và phҥm vi nghiên cӭu:

1.3.1 ĈӕLWѭӧng nghiên cӭu:

ĈӕLWѭӧng nghiên cӭu cӫa luұQYăQWKҥFVƭOjKҥWFjSKr[DQKVDXNKLÿѭӧc thu hoҥFKYjSKѫLNK{ӣ vùng Tây Nguyên (cө thӇ tҥi tӍQK/kPĈӗng, ViӋt Nam) vào các mùa vө khác nhau tӯ QăPÿӃn 2019

1.3.2 Phҥm vi nghiên cӭu:

Phҥm vi nghiên cӭXÿӅ tài là chӃ tҥo chiӃc máy phân loҥi hҥt cà phê trên phҫn cӭng Nano Jetson, bao gӗP FiF F{QJ ÿRҥn chính: Giao tiӃp và lҩy ҧnh tӯ camera (global shutter), thӵc hiӋn xӱ lý ҧQKÿҫu vào 8-ELWFyNtFKWKѭӟc 320x240 pixel thông qua các giҧi thuұt xӱ lý ҧnh, nhúng các giҧi thuұWÿm[ӱ OêOrQNLW1DQR-HWVRQÿӗng thӡi thӵc hiӋn chia bӝ nhӟ, chia luӗQJÿӇ thӵc thi các tác vө trên Kit TӕFÿӝ xӱ lý khung hình 20 khung hình trên giây vӟLÿӝ chính xác trên 90%

1.4 éQJKƭDNKRDKӑc và thӵc tiӉn:

1.4.1 éQJKƭDNKRDKӑc:

ViӋc chӃ tҥo ra chiӃc máy phân loҥi hҥWFjSKrÿѭӧc bҳWÿҫu bҵng viӋc nghiên cӭu công nghӋ lõi bên trong LuұQYăQOҫQQj\ÿӅ xuҩt mӝt thuұt toán phân loҥi hҥt cà phê GQJSKѭѫQJSKiS[ӱ lý ҧnh ThuұWWRiQÿӅ xuҩt có thӇ phân loҥLÿѭӧc nhiӅu loҥi khiӃm khuyӃt khác nhau, giúp giҧi quyӃWÿѭӧc vҩQÿӅ PjFiFSKѭѫQJSKiSWLӃp cұQWUѭӟFÿyFKѭDWKӇ giҧi quyӃWÿѭӧc HҥWFjSKrWURQJSKѭѫQJSKiSÿӅ xuҩWÿѭӧc nhұn dҥng dӵa trên hai tiêu chí chính là màu sҳc và hình dҥng, tӯ ÿyWKXұWWRiQÿmÿҥWÿѭӧc tӍ lӋ nhұn dҥng tәng thӇ cao và cân bҵQJÿѭӧc thông sӕ F1-score

1.4.2 éQJKƭDWKӵc tiӉn:

KӃt quҧ nghiên cӭu cung cҩp cho thӏ WUѭӡng chiӃc máy phân loҥi hҥt cà phê có giá thành rҿ KѫQÿiQJNӇ vӟi các mүu máy ngoài thӏ WUѭӡng, tiӃp cұQÿѭӧc nhiӅu trang trҥi vӟi quy mô khác nhau, tӯ ÿycó thӇ giҧm chi phí nhân công và nâng cao hiӋu suҩt cho F{QJÿRҥn xӱ lý hҥt cà phê sau thu hoҥch, cҧi thiӋn giá thành cӫa sҧn phҭm khi bán ra YjWăQJKѭѫQJYӏ FKRQJѭӡi dùng

Mӝt mһt khác, nghiên cӭu lҫQQj\FNJQJWұp trung vào viӋc làm chӫ công nghӋ lõi bên trong cӫa chiӃc máy Giúp dӉ dàng cho viӋc phát triӇn và ӭng dөng vӟi các mөc ÿtFKNKiFQKDXVDXQj\OjPFKRYLӋc phát triӇn trӣ nên bӅn vӳQJKѫQNK{QJSKө thuӝc vào các nguӗn cung tӯ bên ngoài

2 TӘNG QUAN:

Nhӳng chiӃc máy phân loҥi hҥWFjSKrÿm xuҩt hiӋn tӯ lâu trên thӃ giӟLÿLӇn hình QKѭQKӳng chiӃc máy cӫa Alibaba trên thӏ WUѭӡng, tuy nhiên giá thành nhӳng chiӃc máy này khá cao, có nhӳQJPi\OrQÿӃQYjLWUăPQJKuQÿ{1JRjLUDYLӋc phát triӇn nhӳng thuұWWRiQO}LErQWURQJFNJQJÿmÿѭӧc nghiên cӭu YjÿӅ xuҩt trong nhiӅXEjLEiRWUѭӟc ÿk\0ӝt trong nhӳng tiӃp cұn cho vҩQÿӅ Qj\ÿmÿѭӧFÿӅ xuҩt bӣL3LQWRYjFiFÿӗng nghiӋp [1] , các tác giҧ ÿmVӱ dөng mӝt mô hình ³GHHSOHDUQLQJ´ÿӇ phân lӟp cà phê vӟi 8 loҥLÿҫu ra khác nhau MһFGSKѭѫQJSKiSQj\ÿmÿҥWÿӝ chính xác cao trong phân biӋt nhӳng hҥt ÿHQYjKҥt ³VRXU´(màu gҫQÿHQVүPKѫQVRYӟLWK{QJWKѭӡng), nó chӍ ÿҥWÿѭӧc mӝt tӍ lӋ nhұn dҥng khá thҩp ӣ nhӳng màu sҳc khác cӫa hҥt (72%) và hҥt bӏ vӥ (67.5%) Mӝt mô hình ³deep OHDUQLQJ´ NKiF FNJQJ ÿm ÿѭӧF ÿӅ xuҩt trong [2] bӣi Wallelign bҵng viӋc sӱ dөng tұp dӳ nhiӋu nhӓ vӟLSKѭѫQJVDLFDR3KѭѫQJSKiSQj\ÿmchia cà phê thành 12 mӭc cҩp bұFNKiFQKDXWѭѫQJӭng vӟi 12 ngõ ra, tuy nhiên, cách tiӃp cұQ Qj\ FNJQJ FKӍ ÿҥW ÿѭӧF ÿӝ FKtQK [iF Gѭӟi 90% Ngoài nhӳQJ Nƭ WKXұt ³deep OHDUQLQJ´, mӝWYjLSKѭѫQJSKiSNKiFFNJQJÿmÿѭӧFÿӅ xuҩt và sӱ dөQJÿӇ ÿiQKJLiFKҩt Oѭӧng hҥt cà phê Tiêu biӇXQKѭWURQJ[3] ÿmFKX\ӇQÿәi không gian màu tӯ RGB sang CIELab thông qua mӝt mô hình ANN, và phân lӟS%D\HVLDQÿmÿѭӧc kӃt hӧSVDXÿydӵDWUrQNK{QJJLDQPjXÿmÿѭӧc chuyӇQÿәi KӃt quҧ cӫDSKѭѫQJSKiSQj\ÿҥWÿѭӧc khá tӕt vӟLÿӝ chính xác cao ӣ khía cҥnh màu sҳFQKѭQJÿk\FNJQJOjNKX\ӃWÿLӇm cӫa SKѭѫQJSKiSQj\NKLPjSKѭѫQJSKiSÿmNK{QJFK~êÿӃn các tiêu chí vӅ hình dҥng ĈLӅXQj\FNJQJWѭѫQJWӵ QKѭSKѭѫQJSKiSFӫa Arboleda [4], nhӳng kӻ thuұt xӱ lí ҧnh ÿmÿѭӧc áp dөng và kӃt hӧp vӟLSKkQWtFKNK{QJJLDQPjX5*%ÿӇ nhұn dҥng hҥt, tuy QKLrQSKѭѫQJSKiSQj\FNJQJFKӍ tұp trung trong viӋc nhұn dҥng các hҥWFjSKrÿHQkhông thӇ áp dөng cho nhiӅu loҥi khiӃm khuyӃWNKiFQKDXQKѭKҥt bӇ, hҥt ³sour´«Nhìn chung, mһc dù [3] và [4] ÿӅXÿҥWÿѭӧc nhӳng kӃt quҧ tích cӵc trong phân loҥi màu sҳc cӫa hҥWQKѭQJFҧ 2 không thӇ giҧi quyӃt triӋWÿӇ nhӳng vҩQÿӅ trong phân loҥi cho nhiӅu loҥi khiӃm khuyӃt khác nhau, dүQÿӃn nhӳng hҥn chӃ ÿiQJNӇ trong loҥi bӓ nhӳng hҥt cà phê xҩu

Ӣ trRQJQѭӟc, viӋc phân loҥi hҥt cà phê sau thu hoҥch bҵQJPi\PyFFNJQJÿmÿѭӧc áp dөQJÿӇ nâng cao hiӋu suҩWWX\QKLrQÿLӅu này thӵc tӃ không phә biӃn mà vүn còn dӵa chӫ yӃu vào viӋc phân loҥi thӫ công Nhӳng chiӃc máy ngoài thӏ WUѭӡng giá khá cao, và chӫ yӃu nhұp linh kiӋn tӯ bên ngoài vӅ PjNK{QJÿLVkXYjRSKҫn giҧi thuұt bên trong ÿӇ có thӇ làm chӫ công nghӋ Các công trình nghiên cӭXWURQJQѭӟFÿDVӕ dӯng lҥi ӣ mӭFÿӝ luұQYăQÿӗ iQYjFKѭDÿѭӧc triӇn khai và công bӕ mӝt cách rӝng rãi

Tӯ nhӳng vҩQÿӅ ÿã tӗn lҥLÿѭӧFÿӅ cұp ӣ trên, chúng tôi tұp trung tҥo ra mӝt chiӃc máy phân loҥi hҥt cà phê vӟi viӋc làm chӫ ÿѭӧc công nghӋ ErQWURQJYjPDQJÿӃn giá thành tӕt nhҩWFKRQJѭӡi mua ViӋc nghiên cӭu thuұt toán lõi cӫDÿӅ WjLÿmÿѭӧc thӵc hiӋn bҵQJFiFKÿӅ xuҩt mӝWKѭӟng tiӃp cұn mӟLÿӇ ÿiQKJLiFKҩWOѭӧng hҥWĈҫu tiên,

thuұWWRiQFK~QJW{LÿҥWÿѭӧc tӍ lӋ cao ӣ cҧ 2 thông sӕ accuracy và F1-score cho viӋc ÿiQKJLi7Kӭ 2, thuұt toán cӫDFK~QJW{LFyÿӇ phát hiӋn và bao gӗm nhiӅu loҥi khiӃm khuyӃt khác nhau cӫa hҥt cà phê mà nhӳng nghiên cӭXWUѭӟFFKѭDWKӇ giҧi quyӃt triӋt ÿӇ Và cuӕLFQJSKѭѫQJSKiSQj\ÿҥWÿѭӧc tӕFÿӝ cao trong quá trình xӱ lý có thӇ ÿiSӭng cho các hӋ thӕng thӡi gian thӵc

3 MÔ HÌNH VÀ TҰP DӲ LIӊU: 3.1 Mô hình:

3.1.1 Mô hình thӱ nghiӋm lҩy mүu bҥn ÿҫu:

ĈӇ thu thұp ҧnh và triӇn khai các thuұWWRiQÿӅ WjLÿmVӱ dөng mӝt mô hình thu nhұn ҧQKQKѭWURQJKuQK0ӝWEăQJFKX\Ӆn nӅn trҳQJÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ di chuyӇn hҥt cà phê qua mӝWFDPHUDÿѭӧFÿһt ӣ ÿӝ cao 20cm so vӟi bӅ mһt cӫDEăQJFKX\Ӆn Mӝt hӋ thӕng chiӃu sáng vӟLÿqQ/('WUҳQJÿѫQÿѭӧFÿһt xung quanh máy ҧnh kӻ thuұt sӕ bên trong mӝt khӕi hӝp che phӫ 6 mһt nhҵm cung cҩSÿӫ ánh sáng cho viӋc thu nhұn ҧnh và tránh ҧQKKѭӣng tӯ iQKViQJErQQJRjLĈӇ tránh hiӋQWѭӧng biӃn dҥng ҧnh do ҧQKKѭӣng cӫa màn trұSOăQNKLEăQJFKX\ӅQÿDQJGX\FKX\Ӈn [5], mӝt máy ҧnh loҥi µJOREDOVKXWWHU¶FNJQJÿmÿѭӧc sӱ dөng trong hӋ thӕng

Hình 3.1 Mô hình th͵ nghi͏m ḽy m̳XEDQÿ̯u

Các mүu hҥt cà phê sӁ ÿѭӧc thҧ dӑFWKHREăQJFKX\Ӆn và sӁ ÿѭӧc thu nhұn qua camera sau mӛi thӡi gian cӕ ÿӏnh cө thӇ bҵng cách chөp nhiӅXÿӕLWѭӧng hҥt vào cùng mӝt ҧnh Các ҧnh này sӁ ÿѭӧFOѭXWUӳ WUrQPi\WtQKGѭӟi dҥng jpeg, và sӁ ÿѭӧc xӱ lý ÿӇ ÿѭDUDÿѭӧc tӑDÿӝ các hҥWKѭKҥi và thӡLJLDQÿӇ bҳn hҥt ra khӓLEăQJFKX\Ӆn Mӝt

máy bҳQÿѭӧFÿһt phía sau cuӕi cӫDEăQJFKX\ӇQYjÿѭӧc kӃt nӕi vӟi mӝt kit STM32 TӑDÿӝ các hҥWKѭKҥi và thӡi gian bҳQVDXNKLÿѭӧc tính toán thông qua máy tính, sӁ ÿѭӧc truyӅn xuӕng kit STM32 thông qua giao tiӃp UART Kit STM32 này sӁ có nhiӋm vө thӵc thi viӋFÿLӅu khiӇn máy bҳQÿӇ loҥi bӓ các hҥWKѭKҥi ra thông qua tӑDÿӝ và thӡi JLDQÿmÿѭӧc nhұQWUѭӟFÿy7X\QKLrQWUrQWKӵc tӃÿLӅu này không khҧ thi (sӁ ÿѭӧFÿӅ cұp ӣ mөF QrQÿӅ tài chӍ sӱ dөng mô hình này cho viӋc lҩy mүu và triӇn khai các thuұt toán

3.1.2 Mô hình máy phân loҥi thӵc tӃ:

Trong quá trình thӱ nghiӋm và thӵc hiӋn dӵ án, mô hình trong hình 3.1 không thӇ ÿiSӭQJÿѭӧc yêu cҫXEjLWRiQÿһt ra bӣi 2 vҩQÿӅ chính Thӭ nhҩt, các hҥt có khҧ QăQJcao sӁ bӏ YăQJUDNKLEăQJFKX\Ӆn quay nhanh, vì vұ\ÿk\OjÿLӅXÿҫu tiên bҳt buӝc phҧi WKD\ÿәi nӃu muӕn tiӃp tөc dӵ án Thӭ hai, viӋc xӱ lý các hҥWWUrQEăQJFKX\Ӆn này chӍ có thӇ chөp ҧnh tӯ mӝt mһWÿӗQJQJKƭDYӟi viӋc mһt bên kia cӫa hҥt sӁ không thӇ nhìn thҩ\ÿѭӧc và xӱ lý, dүQÿӃn tӍ lӋ nhұn dҥng có thӇ thҩp Vì vұy viӋc sӱ dөng mô hình ӣ WUrQÿӇ chӃ tҥo máy phân loҥLOjÿLӅu không thӵc tӃĈӇ khҳc phөFÿLӅXQj\ÿӅ WjLÿmtiӃQKjQKÿәi mô hình cho phù hӧp vӟi nhӳng yêu cҫu cӫa thӵc tӃ Chi tiӃWÿѭӧc trình Ej\QKѭWURQJKuQK

Trong mô hình này, hӋ thӕQJÿѭӧc bӕ trí theo chiӅu dӑFÿӇ có thӇ chөp hҥt cà phê UѫLWӯ trên xuӕng thay vì chiӅXQJDQJQKѭP{KuQKÿҫu tiên ViӋFÿһt hҥWUѫLWӵ do có thӇ khҳc phөFÿѭӧc cҧ QKѭӧFÿLӇm mà m{KuQKÿҫu tiên gһp phҧi Thӭ nhҩt, mô hình này có thӇ kiӇPVRiWÿѭӧc phҥm vi cӫa hҥt sao cho nҵm trong phҥm vi chөp cӫa camera thông qua phӉXÿӇ giӟi hҥn phҥPYLUѫLFӫa hҥt, và hҥWFNJQJVӁ không bӏ YăQJUDQJRjLGRWiFÿӝng cӫDEăQJFKX\Ӆn hay các yӃu tӕ khác (khi hӋ thӕng hoàn thành sӁ ÿѭӧFÿyQJkín lҥLQrQFNJQJVӁ không bӏ ҧQKKѭӣng bӣi gió hay các yӃu tӕ liên quan khác) Thӭ hai, viӋc sӱ dөng mô hình mӟi này có thӇ dӉ dàng cҧi tiӃQÿӇ chөp 2 mһt cӫa hҥt nhҵPWăQJÿӝ chính xác khi xӱ lý hҥWÿk\OjÿLӅu hҥn chӃ ӣ P{KuQKÿҫu khi chӍ có thӇ chөp mӝt mһt

Ӣ mô hình mӟi này, hӋ thӕQJÿqQOHGFKLӃXViQJÿѭӧc bӕ trí dӑc cùng vӟi camera QKѭKuQKFQKҵm cung cҩSÿӫ ánh sáng cho camera và tránh hiӋQWѭӧQJÿqQOHGFKLӃu thҷng ánh sáng vào camera Khoҧng cách tӯ FDPHUDÿӃn nӅn chөp khoҧng 20cm - mӝt khoҧQJFiFKÿӫ ÿӇ camera có thӇ lҩy ҧnh rõ nét và lҩ\ÿѭӧc toàn bӝ khung nӅn khi chөp, tránh xӱ lý thiӃu hҥWUѫLӣ nhӳng cҥnh viӅn cӫa nӅn Camera sӁ ÿѭӧc nӕi trӵc tiӃp vӟi kit Nano Jetson thông qua cәng USB, viӋFÿiӅu khiӇn chөp và xӱ lý ҧQKFNJQJVӁ ÿѭӧc thӵc hiӋn trӵc tiӃp trên kit này

Hình 3.2 Mô hình th͹c t͇ cͯa máy phân lo̩i h̩t cà phê (a) Hình ̫nh máy phân lo̩i nhìn tͳ m͡t bên (b) H͏ th͙ng ͙QJNKLGQJÿ͋ b̷n h̩t (c) H͏ th͙QJÿqQOHGFDPHUDYj

màn

Ӣ ErQGѭӟi cӫa hӋ thӕng là máy bҳn hҥt vӟi các ӕng dүQNKtÿѭӧc nӕi ra bên ngoài (hình 3.2b) YjÿѭӧFÿLӅu khiӇn bӣi bo mҥch STM32 Các ӕng dүQNKtQj\ÿѭӧc sҳp xӃp theo mӝt trұt tӵ nhҩWÿӏQKÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ bҳn hҥWNKLUѫLӣ mӝt tӑDÿӝ cө thӇ ÿmÿѭӧc tính toán trên kit Nano Jetson Dӳ liӋu sau khi tính toán bao gӗm thӡi gian bҳn, tӑDÿӝ bҳn, và sӕ Oѭӧng kênh bҳn sӁ ÿѭӧc mã hóa và truyӅn xuӕng kit STM32 thông qua giao tiӃp Uart

3.2 Tұp dӳ liӋu:

Nhӳng mүu cà phê WURQJÿӅ WjLÿѭӧc thu hoҥch tӯ mӝt trang trҥi ӣ /kPĈӗng, ViӋt Nam tӯ các mùa vө NKiFQKDXWURQJQăPEDRJӗm nhiӅu loҥi hҥWÿѭӧFÿѭӧc trӗng phә biӃn ӣ khu vӵFQj\QKѭDUDELFDUREXVWDFXOLPRND Nhҵm mөFÿtFK ÿѭDWKXұt WRiQÿӅ xuҩt sát vӟi nhӳng nhu cҫu thӵc tӃ WURQJQѭӟc, chúng tôi ÿmWLӃn hành tiӃp cұn các trang trҥLÿӇ tìm hiӇu nhu cҫu cӫa hӑ trong viӋc phân loҥi hҥWFjSKrÿӗng thӡi kӃt hӧp các tài liӋu ÿmÿѭӧFÿӅ xuҩWWUѭӟFÿyÿӇ phân chia cà phê thành hai nhóm chính dӵa WUrQFiFÿһc tính khác nhau vӅ tiêu chí màu sҳc và tiêu chí hình dҥng cӫa hҥt

Hình 3.3 Hai nhóm h̩t cà phê chính (a) H̩t t͙t (b) H̩t x̭u (bên trái: theo tiêu chí hình d̩ng, bên ph̫i (theo tiêu chí màu s̷c)

Theo tiêu chuҭn ÿiQKJLiFKҩWOѭӧng hҥt cà phê cӫa HӝLÿӗng cà phê quӕc tӃ, các ÿһFÿLӇm khiӃm khuyӃt cӫa hҥt cà phê có thӇ ÿѭӧc phân loҥi dӵa trên nhiӅu ÿһFÿLӇm khác nhau QKѭKҥWÿHQKҥt µVRXU¶, hҥt chӍ còn vӓ, hҥt vӥ,« [6] Tuy nhiên, tӯ nhu cҫu thӵc tӃ khҧo sát cho thҩy mөFÿtFKchӫ yӃu cӫa các trang trҥLWKѭӡng chӍ tách hҥt cà phê thành hai loҥi chính gӗm hҥt tӕt và hҥt xҩu Nhӳng hҥt xҩu sӁ ÿѭӧc loҥi bӓ trong khi

nhӳng hҥt tӕt sӁ ÿѭӧc giӳ lҥi ÿӇ sӱ dөng cho các mөFÿtFK khác nhau Dӵa trên nhӳng thӵc tiӉn này, chúng tôi FNJQJÿm chia hҥt cà phê thành hai nhóm chính gӗm hҥt xҩu và tӕt, nhҵm áp dөng các thuұWWRiQÿmQJKLrQFӭXÿӇ tҥo ra máy phân loҥi hҥt cà phê

1Kѭ ÿmÿѭӧFÿӅ cұp ӣ trên, hҥt cà phê có thӇ ÿѭӧFÿiQKJLiWKHRQKLӅu tiêu chí khác QKDXWURQJÿyQJRҥi hình là mӝt trong nhӳQJWKѭӟFÿRÿiQKJLiquan trӑng nhҩt Tӯ các tiêu chí vӅ ngoҥi hình cӫa HӝLÿӗng cà phê quӕc tӃ [5]SKѭѫQJSKiSFӫa chúng tôi phân biӋt hҥt xҩu và hҥt tӕt bҵng cách sӱ dөng các yӃu tӕ vӅ màu sҳc và hình dҥng Mӝt hҥt cà phê sӁ ÿѭӧc xem là xҩu nӃu có bҩt kǤ khiӃm khuyӃt nào vӅ hình dҥng hoһc màu sҳc trên bӅ mһt cӫa hҥWYjQJѭӧc lҥi sӁ ÿѭӧFÿiQKJLiOjWӕt Mһc dù có nhiӅu loҥi khiӃm khuyӃt vӅ màu sҳFNKiFQKDXQKѭhҥt sour, hҥt bӏ ÿHQQKѭQJQKuQFKXQJPàu sҳc cӫa nhӳng loҥi hҥt khiӃm khuyӃt này WKѭӡQJÿұPKѫQQKӳng hҥt tӕWWURQJNKLÿyQKӳng hҥt cà phê xҩu bӣi hình dҥng là nhӳng hҥt bӏ bӇ hoһc nhӳng hҥt bӏ biӃn dҥng, Sӱ dөng nhӳQJÿһc tính này ÿӇ ÿiQKJLiFKҩWOѭӧng hҥtÿӅ tài ÿm gӝp chung các loҥi khiӃm khuyӃt FyFKXQJFiFÿһFÿLӇm trên thành mӝt nhóm chung hҥt xҩu Các dӳ liӋu sӁ ÿѭӧc chia làm hai nhóm chính hҥt tӕt và hҥt xҩXWURQJÿyVӕ Oѭӧng hҥt tӕt gӗm có 840 mүu hҥt, sӕ Oѭӧng hҥt xҩu gӗm có 1480 hҥt (600 mүu xҩu do hình dҥng và 840 mүu xҩu do màu sҳc) Tұp dӳ liӋXQj\ÿѭӧFWUuQKEj\QKѭWURQJKuQKYjVӁ ÿѭӧc sӱ dөng cho các Eѭӟc nhұn dҥng tiӃp theo nhҵPÿiQKJLiFKҩWOѭӧQJYjÿѭDUDWӑDÿӝ hҥt xҩu

4 3+ѬѪ1*3+È37,ӂP CҰN

Tӯ tұp mүXÿҫXYjRÿӅ WjLÿmWLӃn ngành nghiên cӭu các thuұt toán ÿӇ ÿѭDUDPӝt KѭӟQJÿLSKKӧp nhҩt vӟi hӋ thӕng và mang lҥi hiӋu quҧ cao Trong quá trình nghiên cӭXQj\ÿӅ tài ÿmÿѭDUDKѭӟng tiӃp cұn chính có thӇ thӵc hiӋQÿѭӧc là dùng các mô KuQK³GHHSOHDUQLQJ´KRһc dùng các thuұt toán xӱ lý ҧnh truyӅn thӕng Tuy nhiên, xét thҩy viӋFGQJ³GHHSOHDUQLQJ´FyQKӳng mһt hҥn chӃ trong khuôn khә cӫa ÿӅ tài, nên thay vì chӑQKѭӟng tiӃp cұQQj\ÿӅ WjLÿmFKӑQKѭӟng tiӃp cұn dùng các thuұt toán xӱ lý ҧnh Hҥn chӃ thӭ nhҩt, tұp dӳ liӋXPjÿӅ tài thұSÿѭӧFNK{QJÿѭӧc lӟn, vì vұy nӃu áp dөQJFiFP{KuQK³GHHSOHDUQLQJ´VӁ có thӇ cho hiӋu quҧ không cao Thӭ hai, viӋc sӱ dөQJSKѭѫQJSKiS[ӱ lý ҧnh sӁ là mӝWѭXÿLӇm vӅ phҫn cӭng, khi ta sӁ không phҧi tӕn quá nhiӅu chi phí cho nhӳng cҩu hình phҫn cӭQJÿҳt tiӅn, mà vүn có thӇ mang lҥi hiӋu quҧ cao không kém

4.1 +ѭӟng tiӃp cұn dùng không gian màu Lab và hình dҥng SKѭѫQJpháp Lab):

&iFÿӕLWѭӧng hҥt trong ҧQKÿҫu vào sӁ ÿѭӧc tách ra khӓi nӅn bӣi sӱ dөng các thuұt toán phân ÿRҥn Trong quá trình phân ÿRҥn, ҧQKÿҫu vào vӟi 3 kênh màu RGB sӁ ÿѭӧc chuyӇn sang ҧQK[iPVDXÿyWKXұWWRiQQJѭӥng tӵ ÿӝng Otsu sӁ ÿѭӧc áp dөQJÿӇ lҩy ra

QJѭӥng tӕLѭXQKҵm mөFÿtFKQKӏ phân bӭc ҧnh và chia ra làm 2 khu vӵc foreground (chӭa các hҥt) và background (chӭa nӅn) Bӝ lӑFJDXVVLDQFNJQJÿmÿѭӧc sӱ dөng ӣ công ÿRҥn này nhҵm loҥi bӓ nhiӉu trong bӭc ҧnh nhӏ SKkQ6DXEѭӟc phân ÿRҥn ҧnh, ta sӁ thu ÿѭӧc mӝt ҧnh nhӏ phân và ҧnh cӫDÿӕLWѭӧQJUJE VDXNKLÿmORҥi nӅn

Hình 4.1 /˱Xÿ͛ trong toàn b͡ thu̵t toán GQJSK˱˯QJSKiS/DE

Tӯ bӭc ҧnh nhӏ SKkQÿѭӡng viӅn cӫa mӛLÿӕLWѭӧng sӁ ÿѭӧc trích xuҩWÿӗng thӡi thuұt toán làm mҧnh Aparajeya [7] FNJQJÿѭӧc áp dөng nhҵPÿҥWÿѭӧFÿӝ rӝng mӝt pixel ӣ FiFÿѭӡQJELrQÿӕLWѭӧQJĈѭӡng biên này sӁ ÿѭӧc sӱ dөng cho nhұn dҥQJÿӕLWѭӧng thông qua hình dҥQJĈӗng thӡi, ҧQKÿӕLWѭӧQJVDXNKLWKXÿѭӧc ӣ EѭӟFSKkQÿRҥn sӁ ÿѭӧc chuyӇn sang không gian màu L*a*b* và thӵc hiӋn viӋc nhұn dҥng thông qua màu sҳc KӃt hӧp cҧ yӃu tӕ hình dҥng và màu sҳc, mӝt hҥWÿѭӧc xem là tӕt nӃu cҧ 2 yӃu tӕ hình dҥng và màu sҳFYѭӧt qua nhӳQJQJѭӥng nhҩWÿӏQKYjÿӅXÿѭӧc xem là tӕW1Jѭӧc lҥi, nӃu mӝt trong 2 yӃu tӕ hình dҥng hoһc màu sҳc không thӓa mãn, hҥt sӁ ÿѭӧc xem là

xҩu và bӏ loҥi bӓ khi phân loҥL/ѭXÿӗ giҧi thuұWFKXQJFKRKѭӟng tiӃp cұQÿѭӧc trình Ej\QKѭ trong hình 4.1

4.1.1 ChuyӇn sang ҧnh xám

7Uѭӟc khi thӵc hiӋn xӱ lý nhӏ phân ҧnh hay thӵc hiӋQFiFF{QJÿRҥn khác, quá trình chuyӇn sang ҧnh xám là cҫn thiӃt Xét thҩy tính hiӋu quҧ cӫa tӯng kênh ҧnh khi thӵc hiӋn chuyӇn sang ҧnh xám (hình 4.2), thay vì sӱ dөng các công thӭFÿӇ chuyӇQÿәLÿӅ WjLÿmWLӃn hành sӱ dөQJNrQKPjX³EOXH´Fӫa ҧQK5*%QKѭWURQJKuQKGFKRҧnh xám Khҧo sát cho thҩy rҵng kênh màu blue mang lҥi hiӋu quҧ tӕWKѫQNKL[ӱ lý cho các thuұt toán tiӅn xӱ lý tiӃp theo

Hình 4.2 ̪nh rgb và các ̫nh xám theo tͳng kênh màu (a) kênh red (b) kênh green (c) kênh blue

¾ Các pixel trong bӭc ҧQKÿѭӧFWUuQKEj\Gѭӟi dҥQJFiFFѭӡQJÿӝ mӭc xám i, vӟi i có giá trӏ ^«/-1} Trong ÿyPӭc xám thҩp nhҩt có giá trӏ là 0 và mӭc xám lӟn nhҩt có giá trӏ là L-WURQJÿӅ tài giá trӏ L là 256) ¾ Cho ni là tәng sӕ SL[HOWѭѫQJӭng vӟLFѭӡQJÿӝ i, và tәng sӕ pixel trong toàn

bӭc ҧnh là N = n1 + n2 «QL QKѭKuQKD

¾ Gӑi pi là xác suҩt xuҩt hiӋn cӫDFѭӡQJÿӝ pixel tҥLÿLӇm i, giá trӏ pi ÿѭӧc tính bӣi

݌௜ ൌ݊௜ܰ

ൗ ǡ݌௜ ൒ Ͳǡ ෍ ݌௜ ൌ ͳ௅ିଵ

௜ୀ଴

¾ Giҧ sӱ ta chia các pixel thành 2 lӟp C0 và C1 WѭѫQJӭng vӟi background và foreground, hoһFQJѭӧc lҥi) dӵa trên mӝWQJѭӥQJN7URQJÿy&0 biӇu thӏ mӭc xám [0 k] và C1 biӇu thӏ mӭF[iP>N«/-1] (hình 4.2b) Xác xuҩt cӫa mӛi lӟp (ɘ0, ɘ1ሻ˜‰ዛ዗‰–”—‰„¿ŠሺɊ0ǡɊ1ሻ¯ዛዘc cho bዖi:

߱଴ ൌ ܲݎሺ ܥ଴ሻ ൌ ෍ ݌௜௞

Ǣ

߱ଵ ൌܲݎሺ ܥ଴ሻ ൌ ෍ ݌௜௅ିଵ

ൌ ͳ െ  ߱଴

ߤ଴ ൌ  ෍ ݅ܲݎሺ ݅Ȁܥ଴௞

ሻ ൌ ෍ ݅݌௜Ȁ௞௜ୀ଴

߱଴Ǣ

ߤଵ ൌ  ෍ ݅ܲݎሺ ݅Ȁܥଵ௅ିଵ

ሻ ൌ ෍ ݅݌௜Ȁ௅ିଵ௜ୀ௞ାଵ

(3)

¾ &ѭӡQJÿӝ trung bình cӫa toàn bӝ bӭc ҧnh ɊT ÿѭӧc cho bӣi:

ߤ் ൌ  ෍ ݅݌௜ ൌ  ߱଴ߤ଴൅  ߱ଵߤଵ௅ିଵ

Dӵa trên thuұt toán ÿmWUuQKEj\ӣ WUrQOѭXÿӗ giҧi thuұWWURQJKuQKÿѭӧc xây dӵng dӵa trên thuұWWRiQQj\Ĉҫu tiên tҩt cҧ các xác suҩt xuҩt hiӋn cӫDFiFFѭӡQJÿӝ i trong ҧnh sӁ ÿѭӧFWtQKWRiQYjOѭXYjRPӝt mҧng 1 chiӅu FyNtFKWKѭӟF[WѭѫQJӭng vӟi 256 mӭc xám) Mӝt vòng lһp 256 lҫQWѭѫQJӭng vӟLQJѭӥng k sӁ ÿѭӧc lһp lҥLYjWtQKWRiQÿӇ tìm ra giá trӏ tӕLѭXFӫa K KӃt thúc vòng lһp, nӃu giá trӏ k lӟQKѫQ255 (mӭc xám chҥy tӯ ÿӃn 255) thì sӁ kӃt thúc lһSYjÿѭDUDJLiWUӏ K tӕLѭXJLiWUӏ k mà ӣ ÿySKѭѫQJVDLߪ஻ଶ giӳa các lӟp lӟn nhҩt) NӃu có nhiӅu giá trӏ ߪ஻ଶ lӟn nhҩt cùng lúc, giá trӏ K sӁ bҵng trung bình cӫa các giá trӏ NFySKѭѫQJVDLNKiFOӟp lӟn nhҩt này

Hình 4.4 /˱Xÿ͛ gi̫i thu̵t thuât toán Otsu

6DXNKLWuPUDQJѭӥQJ2WVXTXiWUuQKSKkQÿRҥQÿѭӧc thӵc hiӋn dӵDWUrQQJѭӥng này Gӑi IMG(x,y) và T(x,y) lҫQOѭӧt là giá trӏ cӫa pixel tҥi vӏ trí x, y cӫa ҧQKÿҫu vào YjVDXNKLÿѭӧc nhӏ phân hóa Giá trӏ cӫD7[\ ÿѭӧc tính toán bӣi:

ܶሺݔǡ ݕሻ ൌ൜ͳǡ݂݅ܫܯܩሺݔǡ ݕሻ ൒ ܭ ൅ ߜ

7URQJÿy.OjQJѭӥng tӕLѭXÿҥWÿѭӧc sau khi thӵc hiӋn thuұWWRiQQJѭӥng Otsu và ߜ là giá trӏ dùng ÿӇ hiӋu chӍQKFKRQJѭӥng K nӃXQKѭiQKViQJWӯ nguӗn quá mҥnh hay quá yӃu, dүQÿӃn viӋFWtQKWRiQQJѭӥQJ.NK{QJÿѭӧFQKѭê.Ӄt hӧp công thӭc  OѭXÿӗ giҧi thuұWFKRTXiWUuQKSKkQÿRҥQQj\ÿѭӧFWUuQKEj\QKѭWURQJKuQKNӃu giá trӏ FѭӡQJÿӝ ÿLӇm ҧnh tҥi vӏ trí x, y lӟQKѫQKRһc bҵQJQJѭӥng K+ߜ, pixel tҥi vӏ trí này sӁ mang giá trӏ YjÿѭӧF[HPQKѭWKXӝc vӅ IRUHJURXQGÿӕLWѭӧng), QJѭӧc lҥi sӁ mang giá trӏ 0 và thuӝc vӅ background (nӅn) Giá trӏ flag ӣ ÿk\ÿӇ kiӇm tra xem vòng lһSÿmFKҥy hӃt troQJNtFKWKѭӟc cho phép cӫa ҧQKKD\FKѭD

Hình 4.5 /˱Xÿ͛ gi̫i thu̵WTXiWUuQKSKkQÿR̩n

Do sӵ ҧQKKѭӣng tӯ ánh sáng bên ngoài, hình ҧQKWKXÿѭӧFNK{QJÿӗng nhҩt vӅ ánh sáng giӳa các vùng, làm cho ҧnh nhӏ phân sӁ xuҩt hiӋn mӝt sӕ nhiӉXVDXEѭӟc nhӏ phân Theo quan sát, bӭc ҧnh nhӏ phân tӗn tҥi nhiӅu nhiӉu muӕi và cҫQÿѭӧc loҥi bӓ bӣi các bӝ lӑc Vì vұ\ÿӅ WjLÿmWLӃn hành thӱ nghiӋm và chӑn bӝ lӑc tuyӃn tính Gaussian ÿӇ cho kӃt quҧ lӑc nhiӉu tӕt nhҩWWURQJWUѭӡng hӧp này Gӑi TG là là bӭc ҧnh sau khi qua bӝ lӑF*DXVVLDQÿӇ loҥi bӓ nhiӉu muӕi TG ÿѭӧc tính bӣi:

ܶீሺݔǡ ݕሻൌ ܶሺݔǡ ݕሻ כ ܹሺݔǡ ݕሻ (7)

7URQJÿy:OjFӱa sә *DXVVLDQFyNtFKWKѭӟc 5x5 (hӋ sӕ ߪ bҵng 3) và T là hình ҧnh nhӏ phân Dӵa trên sӵ khҧRViWNtFKWKѭӟc bӝ lӑc Gaussian 5x5 tҥo ra các kӃt quҧ tӕWKѫQFiFFӱa sә *DXVVLDQFyNtFKWKѭӟFQKѭ[[[« Hình ҧnh nhӏ phân và SKkQÿRҥQÿҥWÿѭӧFVDXEѭӟFQj\ÿѭӧc trình bày trong hình 4.6

Hình 4.6 Hình ̫QKÿ̩Wÿ˱ͫFVDXE˱ͣFSKkQÿR̩n ̫nh (a) ̪nh g͙F5*%EDQÿ̯u (b) ̪nh nh͓ phân (c) ̪QKVDXNKLSKkQÿR̩n

4.1.3 TiӅn xӱ OêWUѭӟc nhұn dҥng:

4.1.3.1 Lҩy biên ҧnh

Bӭc ҧnh nhӏ SKkQÿҥWÿѭӧFVDXEѭӟc SKkQÿRҥn sӁ ÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ lҩ\FiFÿѭӡng biên ҧnh, nhҵm phөc vө cho viӋF ÿiQK JLi FKҩW Oѭӧng hҥt thông qua hình dҥng Mӝt pixel ҧQKÿѭӧc xem là nҵm trên biên ҧnh nӃu pixel này nҵm tҥi vӏ trí giao nhau giӳDÿӕi Wѭӧng và nӅn/ѭXÿӗ giҧi thuұWFKRF{QJÿRҥn lҩy biên ҧQKQj\ÿѭӧFWUuQKEj\QKѭtrong hình 4.7 Gӑi B là hình ҧQKELrQÿӕLWѭӧQJÿҥWÿѭӧc sau khi thӵc hiӋn lҩy biên và

Tg là ҧnh nhӏ phân nhұQÿѭӧFVDXEѭӟFSKkQÿRҥn ҧnh, giá trӏ cӫD%ÿѭӧF[iFÿӏnh theo công thӭc sau:

ܤሺݔǡ ݕሻ ൌ ൜ͳǡ݂݅ܵ ൑ ͹ܽ݊݀ܶ݃ሺݔǡ ݕሻ ൌ ͳ

Giá trӏ cӫa pixel tҥi vӏ trí x, y cӫa hình ҧnh biên B sӁ mang giá trӏ 1 nӃXQKѭJLiWUӏ pixel tҥi vӏ trí x, y cӫa bӭc ҧnh Tg FNJQJEҵng 1 và tәng sӕ pixel cӫDÿLӇm lân cұn cӫa ÿLӇPÿDQJWtQKQKӓ KѫQKRһc bҵQJ1Jѭӧc lҥi, giá trӏ cӫa hình ҧnh biên tҥi vӏ trí x, y này sӁ mang giá trӏ 0 ĈLӅXQj\FyQJKƭDOjFiFÿLӇPÿѭӧFW{ÿӓ QKѭWURQJKuQKDVӁ mang giá trӏ FiFÿLӇm còn lҥi sӁ mang giá trӏ giá trӏ 0 ÿӇ WKXÿѭӧc kӃt quҧ QKѭKuQK4.8bĈӇ WUuQKEj\U}KѫQYӅ công thӭFKuQKÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ minh hӑa vӅ cách tính giá trӏ S cho công thӭc này

Hình 4.7 /˱Xÿ͛ gi̫i thu̵t ḽy biên ̫nh

Hình 4.8 Ĉ˱ͥQJPjXÿ͗ th͋ hi͏n biên cͯDÿ͙LW˱ͫQJÿ͙LW˱ͫng, 0: n͉n) (a-b) ̪QKELrQÿ͙LW˱ͫQJWU˱ͣc và sau khi th͹c hi͏n công thͱc (8) (c) ̪nh

ELrQÿ͙LW˱ͫQJVDXNKLÿ˱ͫc làm m̫nh

Hình 4.9 Minh h͕a cách tính giá tr͓ cͯa S

4.1.3.2 Làm mҧQKÿѭӡQJELrQÿӃQÿӝ rӝng mӝt pixel

Mһc dù sau khi thӵc hiӋn ӣ EѭӟF ÿҫu tiên, ta sӁ Fy ÿѭӧc hình ҧnh biên cӫD ÿӕi WѭѫQJQKѭKuQKFQKѭQJÿѭӡng biên này tӗn tҥi mӝWQKѭӧFÿLӇm là chúQJFKѭDÿѭӧc làm mҧQKÿӃQÿӝ rӝng mӝt pixel, vì vұy thuұt toán làm mҧnh Aparajeya [7] ÿmÿѭӧc áp dөQJWURQJEѭӟc này nhҵm làm mҧQKELrQÿӕLWѭӧQJÿӃQÿӝ rӝng mӝt pixel, phөc vө cho viӋc dӉ dàng lҩ\ELrQYjÿiQKJLiFKtQK[iFWtQh chҩt hình dҥng cӫDÿӕLWѭӧng Thuұt toán này gӗPEѭӟFFKtQKWURQJÿyEѭӟFÿҫXÿѭӧc thӵc hiӋn bҵng các lһp và xói mòi các pixel dӵDWUrQFiFÿLӅu kiӋn cө thӇ QKѭWURQJ Ӣ Eѭӟc thӭ 2, các pixel bӏ nhiӉu sӁ bӏ loҥi bӓ dӵDWUrQFiFÿLӅu kiӋn (10) và chӍ ÿѭӧc thӵc hiӋn mӝt lҫn duy nhҩt (không lһSQKѭӣ EѭӟF 9jEѭӟc cuӕLFQJGQJÿӇ hiӋu chӍnh các pixel, tuy nhiên dӵa trên viӋc khҧo sát các mүXÿӕLWѭӧng hҥt cà phê, ӣ Eѭӟc thӭ 3 cӫa thuұt toán này không mang lҥi hiӋu quҧ cao Vì vұ\ÿӅ tài chӍ áp dөQJEѭӟFYjÿӇ ÿҥWÿѭӧFÿѭӡQJELrQÿӕLWѭӧng ÿӝ rӝng 1 pixel

Hình 4.10 Toán t͵ 3x3 s͵ dͭQJÿ͋ [yDFiFÿL͋m ̫nh

Ĉҫu vào cӫa thuұt toán là mӝt ҧnh nhӏ phân vӟi các mӭF[iPÿӕLWѭӧng cҫn làm mҧnh) và 1 (nӅn) Vì bӭc ҧnh xӱ OtWK{QJWKѭӡng sӁ có mӭc xám 0 (nӅQ YjÿӕLWѭӧng) QrQWUѭӟc khi xӱ lí, mӝWF{QJÿRҥQÿҧo ҧQKÿѭӧc thӵc hiӋn nhҵPÿҧm bҧo kӃt quҧ ÿ~QJQKѭPRQJPXӕn Mӝt toán tӱ 3x3 vӟi pixel trung tâm là P và 8 lân cұn cӫa chúng (P1, P2, P3, P43333