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.
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\FNJQJ tұp 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.
ĈӕLWѭӧng và phҥm vi nghiên cӭu
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.
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%.
éQJKƭDNKRDKӑc và thӵc tiӉn
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.
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
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\ÿm chia 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 hӧSVDXÿy dӵDWUrQNK{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 hҥWFjSKrÿHQ khụng thӇ ỏp dөng cho nhiӅu loҥi khiӃm khuyӃWNKiFQKDXQKѭKҥt bӇ, hҥt ³sour´ô 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 ÿiS ӭng cho các hӋ thӕng thӡi gian thӵc
Mô hình
Mô hình thӱ nghiӋm lҩy mүu bҥQÿҫu
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 àJOREDOVKXWWHUảFNJQJÿmÿѭӧc sӱ dөng trong hӋ thӕng
Hình 3.1 Mô hình th͵ nghi m 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 mөFQrQÿӅ tài chӍ sӱ dөng mô hình này cho viӋc lҩy mүu và triӇn khai các thuұt toán.
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 QăQJ cao 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 WjLÿm tiӃQKjQKÿәi 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 YăQJUDQJRjL GRWiFÿӝng cӫDEăQJFKX\Ӆn hay các yӃu tӕ khác (khi hӋ thӕng hoàn thành sӁ ÿѭӧFÿyQJ kín 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 nhҵPWăQJ ÿӝ 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 thc t͇ cͯa máy phân lo̩i h̩t cà phê (a) Hình ̫nh máy phân lo̩i nhìn tͳ m͡t bên (b) H th͙ng ͙QJNKLGQJÿ͋ b̷n h̩t (c) H 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.
Tұp dӳ liӋu
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
Thӵc hiӋQSKkQÿRҥn ҧnh
Hình 4.3 Thu̵WWRiQ2WVXÿ˱ͫc tính toán histogram và chia thành 2 lͣp (trong
WU˱ͥng hͫSQj\QJ˱ͩng t͙L˱Xÿ̩Wÿ˱ͫc t̩i k=3) ҦQK [iP ÿҫu vào vӟL NtFK WKѭӟc 320x240 sӁ ÿѭӧc nhӏ phân hóa bӣi sӱ dөng QJѭӥng tӵ ÿӝng Otsu [8] nhҵm mөFÿtFKFKLDҧnh thành 2 phҫn tách biӋt gӗm foreground (chӭD FiF ÿӕL Wѭӧng hҥt), và background (chӭa nӅn ҧnh) ThuұW WRiQ 2WVX ÿѭӧc thӵc hiӋn bҵQJFiFKWuPSKѭѫQJVDLQKӓ nhҩt cùng lӟp hoһFSKѭѫQJVDLOӟn nhҩt giӳa các lӟp ÿӅ tài sӱ dөQJSKѭѫQJVDLOӟn nhҩt giӳa các lӟp) nhҵPÿѭDUDPӝWQJѭӥng tӕLѭXQKҩt ÿӇ nhӏ phân ThuұWWRiQWuPQJѭӥng tӕLѭX2WVXÿѭӧFWtQKQKѭVDX ắ Cỏc pixel trong bӭc ҧQKÿѭӧFWUuQKEj\Gѭӟi dҥQJFiFFѭӡQJÿӝ mӭc xỏm i, vӟi i cú giỏ trӏ ^ô/-1} Trong ÿyPӭc xỏm thҩp nhҩt cú giỏ trӏ là
0 và mӭc xám lӟn nhҩt có giá trӏ là L-WURQJÿӅ tài giá trӏ L là 256) ắ Cho ni là tәng sӕ SL[HOWѭѫQJӭng vӟLFѭӡQJÿӝ i, và tәng sӕ pixel trong toàn bӭc ҧnh là N = n1 + n2 ôQL QKѭKuQKD ắ Gӑi pi là xỏc suҩt xuҩt hiӋn cӫDFѭӡQJÿӝ pixel tҥLÿLӇm i, giỏ trӏ pi ÿѭӧc tớnh bӣi ൌ݊ ൗ ǡܰ Ͳǡ ൌ ͳ ିଵ ୀ
(1) ắ Giҧ sӱ ta chia cỏc pixel thành 2 lӟp C0 và C1 WѭѫQJӭng vӟi background và foreground, hoһFQJѭӧc lҥi) dӵa trên mӝWQJѭӥQJN7URQJÿy&0 biӇu thӏ mӭc xỏm [0 k] và C1 biӇu thӏ mӭF[iP>Nô/-1] (hỡnh 4.2b) Xỏc xuҩt cӫa mӛi lӟp (ɘ0, ɘ1ሻዛ¿ሺɊ0ǡɊ1ሻ¯ዛዘc cho bዖi: ߱ ൌ ܲݎሺ ܥ ሻ ൌ ୀ Ǣ ߱ ଵ ൌܲݎሺ ܥ ሻ ൌ ିଵ ୀାଵ ൌ ͳ െ ߱
(3) ắ &ѭӡQJÿӝ trung bỡnh cӫa toàn bӝ bӭc ҧnh ɊT ÿѭӧc cho bӣi: ߤ ் ൌ ݅ ൌ ߱ ߤ ߱ ଵ ߤ ଵ ିଵ ୀ
(4) ắ Giỏ trӏ SKѭѫQJVDLӣ giӳa 2 lӟp V B 2 ÿѭӧc tớnh bӣi: ߪ ଶ ൌ ߱ ሺߤ െ ߤ ் ሻ ଶ ߱ ଵ ሺߤ ଵ െ ߤ ் ሻ ଶ (5) ắ 1Jѭӥng tӕLѭXOjJLiWUӏ K vӟi 2 * 2
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[WѭѫQJ ӭng 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 lӟQKѫQ
255 (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 Ͳǡݐ݄݁ݎݓ݅ݏ݁ (6)
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\QKѭWURQJKuQK NӃu 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[[[ô Hỡnh ҧnh nhӏ phõn và SKkQÿRҥQÿҥWÿѭӧFVDXEѭӟFQj\ÿѭӧc trình bày trong hình 4.6
Hình 4.6 Hình ̫QKÿ̩Wÿ˱ͫFVDXE˱ͣFSKkQÿR̩n ̫nh (a) ̪nh g͙F5*%EDQÿ̯u
TiӅn xӱ OêWUѭӟc nhұn dҥng
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\QKѭ trong hình 4.7 Gӑi B là hình ҧQKELrQÿӕLWѭӧQJÿҥWÿѭӧc sau khi thӵc hiӋn lҩy biên và
T g là ҧnh nhӏ phân nhұQÿѭӧFVDXEѭӟFSKkQÿRҥn ҧnh, giá trӏ cӫD%ÿѭӧF[iFÿӏnh theo công thӭc sau: ܤሺݔǡ ݕሻ ൌ ൜ͳǡ݂݅ܵ ܽ݊݀ܶ݃ሺݔǡ ݕሻ ൌ ͳ Ͳǡݐ݄݁ݎݓ݅ݏ݁ (8)
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 T g 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 QKѭKuQK 4.8bĈӇ 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 hi n biên cͯDÿ͙LW˱ͫQJÿ͙LW˱ͫng, 0: n͉n) (a-b) ̪QKELrQÿ͙LW˱ͫQJWU˱ͣc và sau khi thc hi n 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 EѭӟF9jEѭӟc 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 (nӅQYjÿӕLWѭӧng) QrQWUѭӟc khi xӱ lí, mӝWF{QJÿRҥQÿҧo ҧQKÿѭӧc thӵc hiӋn nhҵPÿҧm bҧo kӃt quҧ ÿ~QJ QKѭPRQJPXӕn Mӝt toán tӱ 3x3 vӟi pixel trung tâm là P và 8 lân cұn cӫa chúng (P1, P2, P3, P43333ÿѭӧc sӱ dөng trong suӕt thuұt toán (hình 4.10) nhҵm mөc ÿtFK[yLPzQFiFSL[HO Các cҩu trúc mүXGQJÿӇ [yLPzQÿӕLWѭӧng gӗm 60 loҥi khác nhau, và chia thành 2 lӟp là mүXÿѭӡng chéo và mүXÿѭӡng thҷng [7] Mүu tәng quát cҩu trúc cӫa 60 loҥLNKiFQKDXQj\ÿѭӧFWUuQKEj\QKѭWURQJKuQK7URQJÿy³[´Oj giá trӏ W\ÿӏnh và giá trӏ 0, 1 lҫQOѭӧWWѭѫQJӭng vӟi mӭc xám cӫa nӅQYjÿӕLWѭӧng MӝWSL[HOWUXQJWkP3ÿѭӧc bao phӫ bӣi 8 lân cұQFyNtFKWKѭӟc 3x3 sӁ bӏ xóa nӃXUѫL YjRFiFWUѭӡng hӧp cӫa các mүXQKѭWURQJKuQKQj\
Hình 4.11 Các m̳u t͝QJTXiWGQJÿ͋ [yDÿ͙LW˱ͫng
Song song vӟi viӋF[yLPzQFiFÿӕLWѭӧng, mӝt toán tӱ [FNJQJÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ duy trì các thuӝc tính kӃt nӕi trong ҧnh, tӭc pixel P QKѭWRiQWӱ 4x4 hình 4.12 sӁ không bӏ xóa nӃu thӓa mӝt sӕ ÿLӅu kiӋn trong thuұt toán &iFÿLӅu kiӋQQj\ÿѭӧc xây dӵng dӵa trên các mүXQKѭKuQKCác quy tҳc này giúp duy trì các kӃt nӕi giӳa các pixel mӝt cách hiӋu quҧÿӗng thӡi xói mòn dҫn các pixel ӣ vùng biên cӫDÿӕLWѭӧng
Hình 4.12 Toán t͵ [GQJÿ͋ GX\WUuFiFÿL͋m ̫nh
Hình 4.13 Các m̳XSL[HOÿ˱ͫc duy trì
Cө thӇ FiFEѭӟc cӫa thuұWWRiQÿѭӧFWUuQKEj\QKѭVDX ắ %ѭӟc 1: NӃXÿLӅu kiӋn sau cựng thӓa món thỡ pixel P sӁ bӏ xúa khӓi ҧnh, WURQJÿyEѭӟc này sӁ ÿѭӧc lһp lҥLFKRÿӃn khi không phát hiӋn thêm pixel nào bӏ xóa trong bӭc ҧnh: x ĈLӅu kiӋn 1: P = 1 x ĈLӅu kiӋn 2: NӃu bҩWNuWURQJSKѭѫQJWUuQKVDXWKӓa mãn: ܲͶ ר ܲͺ ר ቀ൫ܲͳ ר ܲʹ ר ܲͷ ר ܲ൯ ש ൫ܲʹ ר ܲ͵ ר ܲ ר ܲ൯ቁ ൌ ͳ ܲ ר ܲ ר ܲͺ ר ቀ൫ܲͳ ר ܲʹ ר ܲͶ൯ ש ൫ܲʹ ר ܲͶ ר ܲͷ൯ቁ ൌ ͳ ܲʹ ר ܲ͵ ר ܲͶ ר ሺሺሺܲͷ ר ܲ ר ܲͺሻ ר ሺܲͳ ש ܲሻ ש ቀ൫ܲͳ ר ܲ ר ܲͺ൯ ר ሺܲ ש ܲͷሻቁ ൌ ͳ ܲͶ ר ܲͺ ר ቀ൫ܲͳ ר ܲʹ ר ܲ൯ ש ൫ܲʹ ר ܲ ר ܲ൯ቁ ൌ ͳ ܲʹ ר ܲ͵ ר ܲͶ ר ቀ൫ܲͷ ר ܲ ר ܲͺ൯ ש ൫ܲͳ ר ܲ ר ܲͺ൯ቁ ൌ ͳ ܲ ר ܲ ר ܲͺ ר ൬ቀ൫ܲͳ ר ܲʹ ר ܲͶ൯ ר ሺܲͷ ש ܲ͵ሻቁ ש ቀ൫ܲʹ ר ܲͶ ר ܲͷ൯ ר ሺܲ͵ ש ܲͳሻቁ൰ ൌ ͳ
(9) x ĈLӅu kiӋn 3: NӃu P không thuӝFQKyPÿӕLWѭӧng duy trìWKuFiFSKѭѫQJ WUuQKÿѭӧc xây dӵQJWKHRQKѭKuQKsӁ không thӓa mãnFyQJKƭDOj: ܲͳ ר ܲʹ ר ܲ ר ܲ ר ܲͺ ר ܲͶ ר ܲͳͶ Or ܲͳ ר ܲʹ ר ܲ͵ ר ܲͶ ר ܲ ר ܲͺ ר ܲͳͳ Or ܲͳ ר ܲʹ ר ܲ͵ ר ܲͶ ר ܲͷ ר ܲ ר ܲ ר ܲͺ ר ܲͻ ר ܲͳͲ ר ܲͳͳ ר ܲͳʹ ר ܲͳ͵ ר ܲͳͶ ר ܲͳͷ ̱ ൌ ͳ
(10) ắ %ѭӟF.KLKRjQWKjQKEѭӟc 1, hai loҥi nhiӉu cú thӇ xuҩt hiӋn trong ҧnh gӗm các nhánh giҧ xuҩt hiӋQYjFiFSL[HOGѭӣ các góc Vì vұy Eѭӟc này GQJÿӇ xóa nhiӉu trong ҧnh và không lһp lҥLQKѭEѭӟc 1 NӃXFiFÿLӅu kiӋn sau thӓa, pixel P sӁ ÿѭӧc xóa: x ĈLӅu kiӋn 1: NӃu tәng sӕ lân cұn cӫa pixel P là 1, thì tính sӕ lân cұn cӫa lân cұQSL[HO3ÿyQӃu sӕ lân cұn này lӟQKѫQSL[HO3VӁ bӏ xóa x ĈLӅu kiӋn 2: NӃXSKѭѫQJWUuQKVDXWKӓa mãn: ܲͶ ר ܲͺ ר ሺሺܲʹ ר ܲͷ ר ܲሻ ש ሺܲʹ ר ܲ͵ ר ܲሻሻ = 1 (11)
1KѭÿmWUuQKEj\ӣ trên, thuұt toán làm mҧnh này trên thӵc tӃ còn thӵc hiӋn mӝt EѭӟFÿӇ hiӋu chӍnh các pixel Tuy nhiên trong giӟi hҥQÿӅ tài xét thҩ\Eѭӟc này không thӵc sӵ cҫn thiӃt, vì vұ\ÿӅ WjLÿmTX\ӃWÿӏnh loҥi bӓ Eѭӟc này và chӍ thӵc hiӋQEѭӟc nhѭÿmWUuQKEj\ӣ trên
Hình 4.14 /˱Xÿ͛ gi̫i thu̵t thu̵t toán làm m̫nh
ThuұWWRiQWUrQÿѭӧc thӵc hiӋn vӟLOѭXÿӗ giҧi thuұWWURQJKuQKĈҫu tiên thuұt toán kiӇPWUDFiFÿLӅu kiӋn ӣ Eѭӟc 1, mӝt toán tӱ ³&KHFN´QKҵm kiӇm tra xem các pixel WURQJEѭӟFÿmÿѭӧF[yDKRjQWRjQKD\FKѭDEҵQJFiFÿLӅu kiӋQEѭӟc 1) Toán tӱ này ÿѭӧc khӣi tҥo là 1, nӃXFiFÿLӅu kiӋn không thӓa thì toán tӱ sӁ vүn giӳ giá trӏÿӗQJQJKƭD vӟi viӋc thӵc hiӋQEѭӟFÿmKRjQWhành và thӵc hiӋQFiFEѭӟc tiӃSWKHR1Jѭӧc lҥi, nӃu FiFÿLӅu kiӋn ӣ Eѭӟc 1 thoҧ mãn, tӭc vүn còn pixel có thӇ xóa, cӡ Check này sӁ ÿѭӧc ÿһt xuӕng 0 Nhҵm tránh xóa trӵc tiӃp các pixel trên ҧnh gӕc, mӝt ma trұQ0ÿѭӧc thӵc hiӋn viӋF OѭXFiFJLiWUӏ, giá trӏ tҥi M(i, j) là 0 nӃu thӓDFiF ÿLӅu kiӋn và bҵng 1 nӃu không thӓa Các pixel sӁ ÿѭӧc xóa bҵng cách nhân tӯng phҫn tӱ ma trұn gӕc IMG vӟi ma trұn M Ӣ Eѭӟc 2 viӋc thӵc hiӋn không lһp lҥi và chӍ thӵc hiӋn mӝt lҫn duy nhҩt WѭѫQJWӵ QKѭFiFKÿmWKӵc hiӋn ӣ Eѭӟc 1, chӍ NKiFOjFiFÿLӅu kiӋQQj\GQJÿӇ xóa các nhiӉXQKѭÿmWUuQKEj\ӣ trên
4.1.3.3 Loҥi bӓ FiFÿѭӡng biên nhiӉu
Hình 4.15 Các lo̩i nhi͍u xṷt hi QWURQJE˱ͣc ḽ\ELrQÿ͙LW˱ͫng (a)Nhi͍u không có lân c̵n (b)Nhi͍u có 1 lân c̵n (c)Nhi͍u có 3 lân c̵n trͧ lên
6DXNKLÿҥWÿѭӧFFiFÿѭӡQJELrQFyÿӝ rӝng mӝt pixel, mӝWEѭӟc loҥi bӓ FiFÿѭӡng biên nhiӉXÿѭӧc triӇn khai nhҵPÿҥWÿѭӧFÿѭӡng biên sau cùng chӍ gӗm các biên cӫa ÿӕLWѭӧng Trong quá trình khҧRViWÿӅ tjLÿm[iFÿӏQKYjÿѭDUDORҥi nhiӉu chính có thӇ xuҩt hiӋQVDXEѭӟc tìm biên ҧQKQKѭKuQK/Rҥi nhiӉu thӭ nhҩWOjFiFÿLӇm pixel ÿѫQOҿ tӗn tҥi riêng biӋt trong ҧnh, tӭc pixel này thuӝc vӅ IRUHJURXQGQKѭQJNK{QJFy pixel lân cұn nào Loҥi nhiӉu thӭ hai xҧy ra khi có mӝWSL[HOWUrQÿѭӡng biên bҩt kì chӍ có mӝt pixel lân cұn Và loҥi nhiӉu thӭ 3 là loҥi nhiӉu rӁ nhánh khi mà có mӝt pixel bҩt kì WUrQÿѭӡQJELrQFyKѫQKDLSL[HOOkQFұn Bҩt cӭ FiFÿѭӡng biên nào tӗn tҥi các loҥi nhiӉu trên sӁ bӏ xóa khӓi nӅn, nhҵPÿҧm bҧo chӍ ÿѭӡng biên cӫa FiFÿӕLWѭӧng mӟi tӗn tҥi Ӣ loҥi nhiӉXÿҫXWLrQQKѭKuQKDSL[HOQj\VӁ ÿѭӧc xóa bҵQJÿӇ bҵng các pixel ӣ nӅn Ӣ loҥi nhiӉu thӭ hai chӍ có mӝt pixel lân cұn, tӭFÿLӇPQj\OjÿLӇm bӏ ÿӭt ÿRҥn, không thӇ hình tKjQKQrQELrQÿӕLWѭӧQJQrQFNJQJVӁ bӏ loҥi bӓ Thuұt toán loҥi bӓ ÿѭӧFWUuQKEj\QKѭOѭXÿӗ giҧi thuұt hình 4.16
Hình 4.16 /˱Xÿ͛ gi̫i thu̵t xóa các pixel nhi͍u ĈӇ loҥi bӓ KRjQWRjQÿѭӡng biên có chӭa loҥi nhiӉu thӭ 2, thuұt toán xóa pixel nhiӉXQj\ÿLÿӗng thӡi mӝt cӡ (UOBIODJÿѭӧc bұt nhҵm kiӇm ra liӋu rҵQJÿѭӡng biên Qj\ÿmÿѭӧF[yDKRjQWRjQKD\FKѭD1Ӄu cӡ này vүn còn bұt, thuұt toán sӁ thӵc hiӋn lҩy tӑDÿӝ cӫDÿLӇm lân cұn rӗi tính tәng lân cұn cӫDÿLӇPQj\Yuÿѭӡng biên chӍ Fyÿӝ rӝng mӝt pixel nên chӍ tӗn tҥi mӝt lân cұn) và kiӇm ra liӋu rҵng tәng các lân cұn cӫa ÿLӇm này có khác mӝt hay không (tӭFÿm[yDKӃWÿѭӡQJELrQÿѫQKLӋn tҥLFKѭD1Ӄu QKѭÿm[yDKRjQWRjQFӡ Erl_flag sӁ ÿѭӧc tҳt và kӃt thúc quá trình xóa, QJѭӧc lҥi nӃu QKѭYүQFKѭD[yDKRjQWRjQWKuWKӵc hiӋn lҩy vӏ trí cӫa pixel tiӃp theo rӗi tính tәng các ÿLӇm lân cұQSL[HOQj\VDXÿy[yDWLӃp Quá trình lһp lҥLÿӃQNKLÿѭӡQJELrQÿѭӧc xóa hoàn toàn GiӕQJQKѭORҥi nhiӉu thӭ hai, loҥi nhiӉu thӭ FNJQJÿѭӧF[yDWKHRFiFKWѭѫQJ tӵ, chӍ khác là ta sӁ xóa pixel gӕc ÿҫXWLrQVDXÿyOҩy tҩt cҧ các lân cұn cӫDÿLӇm này (loҥi nhiӉu thӭ 2 chӍ có mӝt lân cұQYj[yDÿѭӡng biên cӫDFiFÿLӇm lân cұn này theo giҧi thuұt hình 4.16 Hình 4.17 mô tҧ hình ҧQKELrQÿӕLWѭӧQJÿҥt sau khi thӵc hiӋn lҩy biên, làm mҧnh và loҥi bӓ nhiӉu
Hình 4.17 Hình ̫nh làm m̫QKFiFÿ͙LW˱ͫQJD%LrQÿ͙LW˱ͫQJWU˱ͣc khi làm m̫QKE%LrQÿ͙LW˱ͫng sau khi làm m̫nh và lo̩i b͗ nhi͍u
4.1.3.4 Lҩy tӑDÿӝ FiFÿѭӡQJELrQÿӕLWѭӧng
Sau khi xóa tҩt cҧ FiFÿѭӡng biên nhiӉXÿLWD ÿҥWÿѭӧc bӭc ҧQKÿѭӧc làm mҧnh sau FQJĈӗng thӡi, tӑDÿӝ cӫDFiFSL[HOWUrQFiFÿѭӡng biên FNJQJ sӁ ÿѭӧc thu nhұn, sӱ dөQJFKREѭӟFÿiQKJLiFKҩWOѭӧng dùng hình dҥng hҥt Quá trình lҩy tӑDÿӝ các pixel Qj\ÿѭӧFWUuQKEj\QKѭOѭXÿӗ giҧi thuұt hình 4.18 Ĉҫu tiên, tӑDÿӝ pixel gӕc x0, y0 cӫa biên ҧnh và lân cұn bên trái cӫa nó sӁ ÿѭӧc thu nhұQQKѭKuQKWӑDÿӝ Qj\ÿѭӧFW{PjXÿӓ trong ҧnh) TӑDÿӝ pixel Qj\OjÿLӇm cao nhҩt bên trái cӫDÿӕLWѭӧQJÿDQJ[pW6DXNKLOѭXWӑDÿӝÿLӇm ҧnh tҥi vӏ trí này sӁ ÿѭӧc xóa và tiӃp tөc tìm vӏ trí các pixel kӃ tiӃp theo chiӅXNLPÿӗng hӗ Cӭ mӛi pixel mӟLÿѭӧc tìm thҩy, tӑDÿӝ cӫa chúng sӁ ÿѭӧc so sánh xem có bҵng giá trӏ x1, y1 hay không (giá trӏ x1, y1 ӣ ÿk\OjÿLӇm bên trái cӫDÿLӇPEDQÿҫu x0, y0) nhҵm kiӇm tra liӋu rҵng tҩt cҧ FiFSL[HOWUrQÿѭӡQJELrQÿmÿѭӧc thu nhұQKD\FKѭDQӃu tҩt cҧ giá trӏ tӑDÿӝ ÿmÿѭӧc thu nhân, quá trình này sӁ kӃt thúc, và tiӃp tөc quá WUuQKWuPÿѭӡng biên cӫa các ÿӕLWѭӧng tiӃp theo Cho ܥ OjÿӕLWѭӧng thӭ m trong bӭc ҧnh, vӏ trí cӫa các pixel trên ÿѭӡng biên thuӝc vӅ mӛLÿӕLWѭӧng ܥ ÿѭӧc biӇu diӉn bӣi ܤܲ ൌ ൛ሺݔ ǡ ݕ ሻൟ ୀଵ ே
, vӟi ܰ là sӕ Oѭӧng pixel trên ܥ và k là pixel thӭ k trên ܰ Giá trӏ cӫa BP sӁ ÿѭӧc sӱ dөng FKRÿiQKJLiKuQKGҥng và trích xuҩt tӯQJÿӕLWѭӧng trong ҧnh ӣ FiFEѭӟc tiӃp theo
Hình 4.18 /˱Xÿ͛ gi̫i thu̵t ḽy t͕Dÿ͡ biên ̫nh
Hình 4.19 Tìm ra t͕Dÿ͡ SL[HOELrQÿ̯u tiên
4.1.3.5 Trích xuҩt tӯQJÿӕLWѭӧng trong ҧnh:
Hình 4.20 Ĉ͙LW˱ͫQJÿ˱ͫc tách ra kh͗i n͉n bͧi m͡t hình chͷ nh̵t
6DXNKLÿmÿҥWÿѭӧc tӑDÿӝ biên ҧnh cӫDFiFÿӕLWѭӧng sӱ dөQJFKREѭӟFÿiQKJLi hҥt dӵa trên hình dҥQJEѭӟc tiӅn xӱ OêÿӇ trích xuҩt tӯQJÿӕLWѭӧng trong ҧQKUDÿӇ sӱ dөQJFKREѭӟc nhұn dҥng dӵa trên màu sҳFÿѭӧc tiӃn hành Cho R max , R min , C max , C min
WѭѫQJӭng vӟi tӑDÿӝ cӫDFiFÿLӇm ngoài cùng cӫDÿѭӡng viӅn cӫDÿӕLWѭӧQJÿѭӧc trình bày QKѭtrong hình 4.20 Mӝt hình chӳ nhұWÿѭӧc xây dӵng trên nhӳng tӑDÿӝ ÿLӇm này ÿӇ EDRTXDQKÿӕLWѭӧng, nhҵm tách ÿӕLWѭӧng ÿDQJ[pW vӟi nhӳQJÿӕLWѭӧng khác Tuy nhiên, trong phҥm vi hình chӳ nhұt này có thӇ chӭa mӝt sӕ phҫn cӫa các ÿӕLWѭӧng xung quanh Vì vұy, loҥi bӓ các phҫQGѭOjFҫn thiӃWÿӇ giӳ bên trong hình chӳ nhұt chӍ chӭa ÿӕLWѭӧQJÿѭӧc xem xét Thuұt toán Hoshen-Kopelman [9] ÿѭӧc sӱ dөQJWURQJEѭӟc Qj\ÿӇ tìm các nhãn có trong hình chӳ nhұt, ÿӕLWѭӧQJÿѭӧc xem xét sӁ OjÿӕLWѭӧng có sӕ nhãn xuҩt hiӋn nhiӅu nhҩt bên trong hình chӳ nhұt Thuұt toán [9] tҥo ra 2 vòng lһp trong bӭc ҧnh nhӏ SKkQÿҫu vào Vòng lһSÿҫu tiên sӁ chӍ ÿӏnh các nhãn tҥm thӡLYjOѭX lҥLFiFQKmQWѭѫQJÿѭѫQJQKDXYzQJOһp thӭ hai sӁ thay thӃ FiFQKmQOѭXWҥm thӡi bҵng nhãn nhӓ nhҩt trong mӛi lӟS QKmQ WѭѫQJ ÿѭѫQJ ӣ vòng lһS ÿҫu Chi tiӃt thuұt toán Hoshen-Kopelman ÿѭӧc trình bày QKѭVDX x Vòng lһSÿҫu: ắ Lһp qua mӛi phҫn tӱ dӳ liӋu theo tӯng cӝt, tӯng hàng ắ NӃu phҫn tӱ ÿDQJ[pWNK{QJSKҧi là nӅn: o Lҩy nhӳng phҫn tӱ lân cұn N1, N2, N3, N4 cӫDÿLӇPÿDQJ[pWQKѭ hình 4.18 o NӃXÿLӇPÿDQJ[pWNK{QJFyFiFOkQFұn này, gҳn nhãn mӟLFKRÿLӇm hiӋn tҥi và tiӃp tөc o 1Jѭӧc lҥi, nӃu có lân cұn thì tìm ra lân cұn có nhãn nhӓ nhҩt trong sӕ N1, N2, N3, N4 và chӍ ÿӏQKFKRÿLӇm hiӋn tҥi o /ѭXWUӳ sӵ WѭѫQJÿѭѫQJJLӳa các nhãn x Ӣ vòng lһp 2: ắ Lһp qua mӛi phҫn tӱ dӳ liӋu theo tӯng cӝt, tӯng hàng ắ NӃu phҫn tӱ khụng phҧi là nӅn, gҳn lҥi nhón hiӋn tҥi vӟi sӕ nhón nhӓ nhҩt trong tұSQKmQWѭѫQJÿѭѫQJOѭXWUӳ
Hình 4.21 Các v͓ trí lân c̵n cͯDÿL͋PÿDQJ[pWWUXQJWkP1ÿ˱ͫc tô vàng)
ĈiQKJLiFKҩWOѭӧng hҥt dùng hình dҥng và không gian màu CIE L*a*b*
4.1.4.1 ĈiQKJLiFKҩWOѭӧng dӵa trên hình dҥng:
Trong mөc này sӁ trình bày mӝWKѭӟng tiӃp cұQÿӇ ÿiQKJLiFKҩWOѭӧng hҥt cà phê thông qua tiêu chí hình dҥng dӵa trên nhӳng tính chҩt hình hӑFQKѭÿmÿӅ cұp ӣ trên Nhӳng hҥt vӥ hay bӏ méo dҥng (khiӃm khuyӃt bӣi hình dҥQJWKѭӡng xuҩt hiӋn nhӳng vӏ trí khiӃm khuyӃt trên bӅ mһt hҥt và làm cho vӏ trí này bӏ lõm hay méo dҥng so vӟi bӅ mһt hҥt Trong khi nhӳQJÿһFÿLӇm này hiӃm khi xuҩt hiӋn trên bӅ mһt ӣ nhӳng hҥt cà phê tӕt Sӱ dөng tính chҩt này, thuұt toán chúnJW{LÿmVӱ dөQJELrQÿӕLWѭӧQJÿӇ tìm ra vӏ trí khiӃm khuyӃt và xem xét chҩWOѭӧng hҥt dӵa trên sӕ Oѭӧng khiӃm khuyӃt tìm thҩy NӃu sӕ Oѭӧng vӏ WUtO}PWUrQÿѭӡng biên lӟQKѫQPӝWQJѭӥQJ[iFÿӏQKÿӕLWѭӧng sӁ ÿѭӧFÿiQKJLiQKѭPӝt hҥt xҩu Mһc khác, nó sӁ ÿѭӧFÿiQKJLiQKѭPӝt hҥt tӕt nӃu sӕ Oѭӧng vӏ WUtO}PNK{QJYѭӧWTXiQJѭӥQJÿmQrX%ҵng cách sӱ dөng cách này, chúng tôi ÿmFKLDÿѭӡng biên cӫa mӛLÿӕLWѭӧng thành P phҫQQKѭWUuQKEj\WURQJKuQKYj ÿiQKJLiPӛi phҫn thông qua tӍ lӋ vӏ trí lõm cӫa ÿӕLWѭӧng
Hình 4.23 Ĉ˱ͥQJELrQÿ͙LW˱ͫQJÿ˱ͫc chia thành P ph̯n b̹ng nhau (thu̵t toán s͵ dͭng P=5)
Cho ܱሺݔ ை ǡ ݕ ை ሻ là tӑDÿӝ tâm cӫDÿӕLWѭӧng, và ܯሺݔ ெ ǡ ݕ ெ ሻ là mӝWÿLӇm bҩt kì trong mӛi phҫn cӫa ܤܲ (ܤܲ là vӏ trí cӫDFiFSL[HOELrQÿҥWÿѭӧc sau khi thӵc hiӋn viӋc loҥi bӓ FiFÿѭӡng biên nhiӉu ӣ mөc 4.1.3.3) TӑDÿӝ ܱሺݔ ை ǡ ݕ ை ሻ ÿѭӧc tính toán bӣi: ܱሺݔ ை ǡ ݕ ை ሻ ൌ σ ே ୀଵ ܤܲ ܰ (12)
7URQJÿyܰ là sӕ Oѭӧng pixel trong Cm QKѭÿmÿӅ cұp ӣ WUrQ6DXÿySKѭѫQJSKiS ÿӅ xuҩWÿm[iFÿӏnh vӏ WUtWѭѫQJÿӕi giӳa O và M so vӟLÿѭӡng thҷQJ$%$%WѭѫQJ ӭng là nhӳQJÿLӇm bҳWÿҫu và kӃt thúc cӫa mӛi phҫQÿӇ xem liӋu rҵng O và M là cùng phía hay khác phía so vӟLÿѭӡng thҷQJQj\Ĉѭӡng thҷQJ$%ÿѭӧc cho bӣi: ݂ሺݔǡ ݕሻ ൌ ሺݕ െ ݕ ሻሺݔ െ ݔ ሻ ሺݔ െ ݔ ሻሺݕ െ ݕ ሻ ൌ Ͳ (13)
7URQJEѭӟc tiӃSWKHRSKѭѫQJSKiSÿӅ xuҩt sӱ dөng mӝt mҧng ݎሺ݅ሻ ÿӇ chӭa mӕi quan hӋ WѭѫQJÿӕi cӫDFiFÿLӇPÿDQJ[pWWURQJPӛi phҫn nhҵm tìm ra nhӳng vӏ trí khiӃm khuyӃt Giá trӏ pixel thӭ i cӫa ݎሺ݅ሻsӁ nhұn giá trӏ ³´NKL2Yj0FQJSKtDVRYӟLÿѭӡng thҷng AB, mһc khác nó sӁ nhұn giá trӏ ³´QӃXÿLӇm này khác phía vӟi nhau ݎሺ݅ሻ ൌ ൜ͳǡ ݂ሺݔ ை ǡ ݕ ை ሻ݂ሺݔ ǡ ݕ ሻ Ͳ Ͳǡ ݐ݄݁ݎݓ݅ݏ݁ (14)
Cho ݐ݄ݎ là mӝt giá trӏ ÿѭӧc chuҭn hóa cӫa sӕ OѭӧQJSL[HO³´WURQJݎሺ݅ሻ Giá trӏ Qj\ÿҥWÿѭӧc bӣi công thӭc: ݐ݄ݎ ൌ σ ே ୀଵ ು ݎሺ݅ሻ ܰ (15)
Vӟi Np là sӕ Oѭӧng pixel trong mӛi phҫn ܰ ൌܰ ൗܲ NӃu ݐ݄ݎ lӟQKѫQPӝt QJѭӥng THRblock, phҫQ ÿDQJ [HP [pW FӫD ÿӕL Wѭӧng sӁ ÿѭӧF [HP QKѭ NK{QJ ÿӫ tiêu chuҭQYjÿk\FKtQKOjYӏ trí khiӃm khuyӃt tìm thҩ\WUrQÿӕLWѭӧng Dӵa vào mӭFÿӝ khiӃm khuyӃWÿӇ ÿiQKJLiFKҩWOѭӧng cӫa hҥt, mӝt hҥt có chҩWOѭӧng xҩu nӃu nó tӗn tҥi bҩt kì phҫn khiӃm khuyӃWQjRWUrQÿӕLWѭӧng, và tӑDÿӝ cӫDÿӕLWѭӧng này sӁ ÿѭӧFOѭX lҥLÿӇ dùng cho nhӳQJEѭӟc sau
4.1.4.2 ĈiQKJLiFKҩWOѭӧng hҥt sӱ dөng không gian màu CIE Lab
Không gian màu CIELAB là mӝt tiêu chuҭn quӕc tӃ ÿѭӧc phát triӇn bӣi CIE vào QăP1yÿѭӧc xem OjNK{QJJLDQÿӗng nhҩW&,(/$%WURQJÿyJӗm hai tӑDÿӝ màu a*, b* và chӍ sӕ ÿRYӅ ÿӝ ÿұm nhҥt L* [10] [11] Tham sӕ a* nҵm trong khoҧng tӯ xanh lөc (giá trӏ kPÿӃQÿӓ (giá trӏ GѭѫQJWURQJNKLWKDPVӕ b * nҵm trong khoҧng tӯ xanh lam (giá trӏ kPÿӃn vàng (giá trӏ GѭѫQJ Và L* là thuӝFWtQKÿӏnh tính cӫDÿӝ sáng WѭѫQJÿӕi, là thuӝFWtQKPjWKHRÿyPӛi màu có thӇ ÿѭӧFFRLOjWѭѫQJÿѭѫQJYӟi mӝt thành viên cӫDWKDQJÿӝ xám, nҵm trong khoҧng tӯ ÿHQ/ ÿӃn trҳng (L* = 100) [12] [13] [14] Giá trӏ cӫa các tham sӕ /DEÿѭӧc cho bӣi ܮ כ ൌ ەۖ ۔ ۖۓ ͳͳ ൬ܻ ܻ ൰ ଵ ଷെ ͳ݂݅ ܻ ܻ ൏ ͲǤͲͲͺͺͷ ͻͲ͵Ǥ͵ ൬ܻ ܻ ൰ ݐ݄݁ݎݓ݅ݏ݁
7URQJÿy;n, Yn, Zn là nhӳng giá trӏ cӫDÿLӇm trҳng chuҭQ'ÿѭӧc sӱ dөng trong hӋ thӕng), và X, Y, Z là nhӳng giá trӏ nhұQÿѭӧc tӯ quá trình chuyӇQÿәi không gian màu RGB sang XYZ
Mӝt thông sӕ NKiFOj+XHKFNJQJÿѭӧc tính toán trong mөFQj\ÿӇ kӃt hӧp vӟi nhӳng giá trӏ NKiFÿӇ phân tích mӕi quan hӋ tuyӃn tính +XHÿѭӧc coi là thuӝFWtQKÿӏnh tính cӫa màu sҳc, là thuӝFWtQKPjFiFPjXÿѭӧFÿӏQKQJKƭDWKHRWUX\Ӆn thӕQJOjÿӓ, lөc, QyÿѭӧFGQJÿӇ [iFÿӏnh sӵ khác biӋt cӫa mӝWPjXQjRÿyOLrQTXDQÿӃn màu xám có FQJÿӝ ÿұm nhҥt ThuӝFWtQKQj\OLrQTXDQÿӃn sӵ khác biӋt vӅ ÿӝ hҩp thө ӣ FiFEѭӟc sóng khác nhau HuӃ ÿѭӧc tính theo công thӭc sau ݄ כ ൌ ݐܽ݊ ିଵ ܽ כ ܾ כ (19) ĈӇ ÿiQKJLiFKҩWOѭӧng hҥt qua tiêu chí màu sҳFFK~QJW{LÿmTXDQVát mӕi quan hӋ giӳa không gian màu và chҩWOѭӧng cӫDFiFÿӕLWѭӧng dӵa trên các thông sӕ Mһc dù sӱ dөQJNK{QJJLDQ'KD\'ÿӇ ÿiQKJLiFKҩWOѭӧng hҥt có thӇ mang lҥi nhӳng kӃt quҧ tӕt trong mӝWYjLWUѭӡng hӧp, tuy nhiên dҧi màu sҳc cӫa hҥt cà phê khá rӝQJYjÿD dҥng, vì vұy viӋc lӵa chӑn các không gian 1D và 2D có thӇ không bao gӗPÿѭӧc nhiӅu loҥi màu sҳFNKiFQKDX'RÿyWURQJWKXұt toán cӫa chúng tôi, bӝ ba tham sӕ L*, b*, h* ÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ OjPWLrXFKtÿiQKJLiFKҩWOѭӧng thông qua mӝt biӇXÿӗ 3D Giá trӏ trung bình cӫa L*, b*, h* trong mӛLÿӕLWѭӧQJÿѭӧc tính toán bӣi ܣ כ ൌσ ோ௫ ୀோ σ ௫ ୀ ܮሺ݅ǡ ݆ሻ ܰ (20) ܣ כ ൌσ ோ௫ ୀோ σ ௫ ୀ ܾሺ݅ǡ ݆ሻ ܰ (21) ܣ כ ൌσ ோ௫ ୀோ σ ௫ ୀ ݄ሺ݅ǡ ݆ሻ ܰ (22)
7URQJÿy/EKOjQKӳng ma trұn pixel cӫD/EKÿѭӧc chuyӇQÿәi tӯ các công thӭc ӣ WUrQĈӇ phân tích mӕi quan hӋ giӳa các thông sӕ vӟi chҩWOѭӧng sҧn phҭm, thuұWWRiQÿӅ xuҩWÿmWiFKEӝ VѭXWұp dӳ liӋu thành 2 nhóm chính gӗm nhóm hҥt tӕt và nhóm hҥt xҩXÿӗng thӡi gҳn nhãn cho mӛi nhóm Các cөm dӳ liӋXQj\ÿѭӧc trӵc quan hóa bҵng biӇXÿӗ 'ÿѭӧc vӁ qua ba tham sӕ QKѭWURQJhình 4.24 NhӳQJÿLӇPPjXÿӓ WѭѫQJӭng vӟi cөm dӳ liӋu cӫa nhӳng hҥt tӕt trong khi nhӳng hҥt xҩu sӁ có màu xanh GѭѫQJ
Hình 4.24 Hai cͭm dͷ li u trình bày tính ch̭t tuy͇n tính v͉ tiêu chí màu s̷c cͯa h̩t t͙t và h̩t x̭u (lͭc và ḓu c͡ng: h̩t x̭Xÿ͗ và vòng tròn: h̩t t͙t)
Tӯ ÿӗ thӏ, hai cөm dӳ liӋu vӟLÿһFÿLӇm tuyӃQWtQKNKiFQKDXÿѭӧc trình bày rõ ràng vӟi nhӳng hҥt tӕWÿѭӧc phân cөm tách biӋt vӟi nhӳng hҥt khiӃm khuyӃt màu Tuy QKLrQQKѭÿmWUuQKEj\ӣ trên, màu sҳc bên ngoài cӫa mӝt vài loҥi khiӃm khuyӃt cà phê WѭѫQJWӵ nhau, và không có mӝt biên giӟi rõ ràng nào giӳa hҥt tӕt và hҥt xҩu ӣ tiêu chí màu sҳc trong mӝWYjLWUѭӡng hӧSĈLӅu này dүQÿӃn nhiӉu xuҩt hiӋn giӳa hai cөm dӳ liӋXWUrQÿӗ thӏ và phá vӥ tính tuyӃn tính cӫa dӳ liӋu Vì vұy thuұt toán Pocket Leanring [15] thích hӧSÿӇ giҧi quyӃt vҩQÿӅ này, nhҵm tìm ra mӝt mһt phҷng tách biӋt 2 cөm dӳ liӋXĈk\OjPӝt thuұt toán hӑc có giám siWÿѭӧc cҧi tiӃn tӯ thuұt toán Perceptron, hoҥt ÿӝng tӕt vӟi dӳ liӋXÿjRWҥo không thӇ phân tách, ngay cҧ khi dӳ liӋXÿyEӏ nhiӉu [16] Giҧ sӱ mһt phҷng tách 2 cөm dӳ liӋXÿѭӧc cho bӣi ݂ ௪ ሺܮǡ ܾǡ ݄ሻ ൌ ݓ ் ݔ ൌ ݓ ଵ ܮ ݓ ଶ ܾ ݓ ଷ ݄ ݓ (23)
Giá trӏ ݂ ௪ ሺܮǡ ܾǡ ݄ሻ ӣ ÿk\ Oj JLi WUӏ ÿҫu ra cho phân lӟp 2 cөm dӳ liӋu, ݓ ൌ ሾݓ ݓ ଵ ݓ ଶ ݓ ଷ ሿ ் là vector trӑng sӕ, và ݔ ൌ ሾܮܾ݄ͳሿ ் OjYHFWRUÿһFWtQKWѭѫQJӭng vӟi các giá trӏ trung bình ܣ כ , ܣ כ , ܣ כ ÿmÿѭӧc tính toán ӣ trên Cho y là mӝt nhãn xác ÿӏnh cho dӳ liӋXÿҫu ra, giá trӏ nhãn này sӁ ÿѭӧc gҳn giá trӏ ³´QӃu nó là mӝt hҥt tӕt trong khi mӝt hҥt xҩu sӁ ÿѭӧc gán giá trӏ ³-´&KRPӛLÿLӇm dӳ liӋu xi, mӝt hàm mҩt PiWÿѭӧc trình bày bӣi ݁ሺݓǢ ݔ Ǣ ݕ ሻ ൌ െݕ ݓ ் ݔ (24)
B̫ng 4.2 Dͷ li u hṷn luy QYjÿ͡ chính xác
/RҥLKҥW 'ӳOLӋXKXҩQOX\ӋQ +ҥW SKkQORҥLVDL ĈӝFKtQK[iFKXҩQOX\ӋQ
Vector trӑng sӕ Zÿѭӧc cұp nhұt sau mӛLHSRFKÿӇ ÿӃm sӕ OѭӧQJÿLӇm bӏ phân loҥi sai NӃu sӕ ÿLӇm bӏ phân loҥi sai hiӋn tҥi nhӓ KѫQӣ nhӳQJHSRFKWUѭӟFÿyYHFWRUWUӑng sӕ sӁ ÿѭӧFOѭXOҥi Quá trình xӱ OêQj\ÿѭӧc tiӃn hành bӣi mӝt sӕ Oѭӧng epoch cө thӇ và ÿҥWÿѭӧc vector trӑng sӕ vӟi sӕ ÿLӇm bӏ phân loҥi sai là thҩp nhҩt Vector trӑng sӕ w cho mӛLÿLӇm dӳ liӋXÿѭӧc cұp nhұt thông qua ݓ ൌ ݓ െ ߟ ௪ ݁ሺݓǢ ݔ Ǣ ݕ ሻ (25)
Thuұt toán chia hai cөm dӳ liӋu gӗm 450 hҥt tӕt và 330 hҥt xҩu, sӱ dөng 10 6 epochs và ߟ ÿӇ huҩn luyӋn tұp dӳ liӋu, tìm ra mһt phҷng phân cҳt 2 cөm dӳ liӋu Dӳ liӋu ÿҫu ra sӁ ÿѭӧc chӍ ÿӏnh là tӕt hay xҩu bӣi sӱ dөng hàm sign: ݈ܾ݈ܽ݁ ൌ ݏ݅݃݊ሺݓ ் ݔሻ (26)
Tӯ nhӳng vector trӑng sӕ ÿҥWÿѭӧc sau quá trình huҩn luyӋn, mӝt mһt phҷQJÿѭӧc tìm thҩy và trình bày trên hình 4.25, tách biӋt 2 cөm dӳ liӋu thành 2 khu vӵc riêng biӋt Ĉӝ chính xác trong quá trình huҩn luyӋQÿҥWÿѭӧc lҫQOѭӧt 97,49% và 98,17% cho hҥt tӕt và xҩXÿѭӧFWUuQKEj\QKѭWURQJEҧng 4.2
Hình 4.25 M̿t ph̻ng tách 2 cͭm dͷ li u s͵ dͭng thu̵t toán pocket
4.1.5 1KѭӧFÿLӇm cӫDKѭӟng tiӃp cұn này
MһFGKѭӟng tiӃp cұn dùng không gian màu Lab và hình dҥng mang lҥi nhӳng kӃt quҧ tӕt, tuy nhiên thuұWWRiQQj\FyKDLQKѭӧFÿLӇm cҫn phҧi khҳc phөc Thӭ nhҩt, khi nguӗQ iQK ViQJ NK{QJ ÿӗQJ ÿӅu giӳa các khu vӵc hoһF NKL ÿӕL Wѭӧng trong nӅn ít, SKѭѫQJVDLJLӳa hai lӟp nӅQYjÿӕLWѭӧng sӁ không dӉ [iFÿӏnh chính xác bӣi thuұt toán Otsu, làm cho kӃt quҧ VDXEѭӟFSKkQÿRҥn ҧQKNK{QJÿѭӧc tӕWQKѭKuQKӢ QKѭӧc ÿLӇm thӭ hai, viӋc sӱ dөng công thӭc chuyӇQÿәi tӯ không gian màu RGB sang Lab sӁ khá tӕn thӡi gian trong viӋc xӱ lý Vì vұ\Eѭӟc này nên cҫQÿѭӧc cҧi tiӃn hoһc thay thӃ ÿӇ nâng cao tӕFÿӝ xӱ lý thuұt toán, dӉ dàng cho viӋFSKkQÿRҥn ҧQKÿѭDUDNӃt quҧ nhұn dҥng sau cùng tӕt
Hình 4.26 1K˱ͫFÿL͋m cͯDSK˱˯QJSKiSWL͇n c̵n hi n t̩i (các hình ̫nh bên trái là ̫nh m̳u khi kh̫o sát, hình ̫nh bên ph̫i là ̫nh thc t͇ chͭp khi h̩WU˯LD̪nh g͙c khi chͭp (b) ̪nh xám (c) ̪QKVDXNKLSKkQÿR̩QWiFKÿ͙LW˱ͫng ra kh͗i n͉n
4.2 +ѭӟng tiӃp cұn dùng không gian màu RGB và hình dҥng:
Thӵc hiӋQSKkQÿRҥn ҧnh
VӅ FѫEҧQTXiWUuQKSKkQÿRҥn ҧnh ӣ thuұt toán cҧi tiӃn này vүn sӱ dөng cách tiӃp cұQQKѭSKѭѫQJSKiSÿmWUuQKEj\QKѭWURQJPөc 4.1.2 là dùng thuұWWRiQQJѭӥng Otsu ÿӇ SKkQÿRҥn ҧQK7X\QKLrQSKѭѫQJSKiSORҥi bӓ nhiӉu trong quá trình xӱ lý có sӵ khác biӋt ÿѭӧFWUuQKEj\QKѭWURQJKuQK
Hình 4.31 Các E˱ͣc x͵ OêWURQJTXiWUuQKSKkQÿR̩n Ҧnh VDXEѭӟF WăQJFѭӡng và khӱ nhiӉu sӁ ÿѭӧF SKkQ ÿRҥn nhҵm tách bӭc ҧnh thành hai phҫn riêng biӋWÿӕLWѭӧng và nӅn Thay vì sӱ dөng thuұt toán Otsu ngay tӯ ÿҫu, mӝt bӝ lӑc tuyӃn tính gaussian (hình 4.32) FyNtFKWKѭӟc 5x5 (hӋ sӕ ߪ ÿmÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ khӱ bӓ nhiӉu và làm Pѭӧt hình ҧQK6DXEѭӟFOjPPѭӧWQJѭӥQJ2WVXÿѭӧc áp dөng nhҵm nhӏ phân bӭc ҧQKQKѭKuQKEÿӇ WiFKULrQJÿӕLWѭӧng và nӅn thành 2 YQJNKiFQKDXQKѭÿmWUuQKEj\ӣ mөc 4.1.2) TiӃp theo, hình ҧnh nhӏ phân sӁ ÿѭӧc xói mòn (erosion) bҵng toán tӱ YX{QJFyNtFKWKѭӟF[QKѭKuQKE4XiWUuQK[yL mòn này thӵc hiӋn lһp tҩt cҧ các phҫn tӱ cӫa hình ҧQKYjÿѭӧc xóa bӣi công thӭc sau: ܲ ᇱ ൌ ܲƬܲͶƬܲͷƬܲ (32)
7URQJÿy3ảOjJLiWUӏ cӫa ҧQKÿҫu ra tҥi vӏ trớ cӫDÿLӇP3EDQÿҫu Và P, P4, P5, P6 là giá trӏ cӫDFiFÿLӇm lân cұQÿѭӧc biӇu diӉQQKѭWURQJKuQKD0өFÿtFKFӫDEѭӟc xói mòn này nhҵm loҥi bӓ ÿLQKӳng phҫQSL[HOGѭFӫDÿӕLWѭӧQJNKLPjEѭӟc nhӏ phân ÿmFKѭDWiFKKRjQWRjQÿӕLWѭӧng ra khӓi nӅn Hình 4.34 trình bày kӃt quҧ WUѭӟc và sau khi thӵc hiӋn viӋc xói mòn ҧnh, hình ҧnh VDXNKL[yLPzQÿmORҥi bӓ phҫn lӟn các pixel là nӅn và chӍ còn lҥLOjFiFÿӕLWѭӧng hҥt
Hình 4.32 B͡ l͕c gaussian s͵ dͭng trong thu̵WWRiQNtFKWK˱ͣc 5x5, ߪ=1.2)
Hình 4.33 Các lân c̵n cͯa pixel t̩i P và toán t͵ xóa
Hình 4.34 Hình ̫QKWU˱ͣc và sau khi thc hi Q[yLPzQD7U˱ͣc xói mòn (b) Sau xói mòn
Hình 4.35 Các E˱ͣc x͵ OêWURQJSKkQÿR̩n ̫nh (a) ̪nh khi s͵ dͭng b͡ l͕c Gaussian (b) ̪nh sau khi nh͓ phân dùng Otsu (c) ̪QKVDXNKLÿ˱ͫc lo̩i nhi͍u và xói mòn
Ngoài ra, mӝt loҥi nhiӉu phә biӃn ӣ Eѭӟc này cú thӇ tӗn tҥLOjFiFàKROH´FӫDÿӕi WѭӧQJQKѭKuQKE0һc dù trên tұp dӳ liӋu khҧo sát không tӗn tҥi nhiӅu các loҥi nhiӉu này Tuy nhiên trong thӵc tӃ khi xӱ OêFiFÿӕLWѭӧng, nhiӉu này có thӇ xҧy ra và cҫQÿѭӧc loҥi bӓ&iFàKROHảQj\VӁ ÿѭӧc loҥi bӓ dӵa trờn thuұt toỏn Hoshen-Kopelman [9] QKѭÿmWUuQKEj\ӣ mөc 4.1.3 Bҵng viӋc sӱ dөng các thuұWWRiQQj\FiF³KROH´Fҧ nҵPErQWURQJYjErQQJRjLÿӕLWѭӧQJÿӅXÿѭӧc loҥi bӓ thông qua ҧnh hình nhӏ phân EDQÿҫu và hình ҧnh âm bҧn cӫa chúng Gӑi M là tәng sӕ pixel cӫa mӝt nhãn bҩt kì trong hình ҧQKVDXNKLÿѭӧFÿiQKQKmQ*LiWUӏ M này sӁ ÿѭӧc thӵc hiӋn trên cҧ ҧnh nhӏ phân và ҧnh âm bҧn NӃu M nhӓ KѫQPӝWQJѭӥng THRlabel, thì các pixel thuӝc vӅ nhãn này sӁ ÿѭӧc loҥL[HPQKѭPӝW³KROH´YjFҫQÿѭӧc loҥi bӓ khӓi ҧnh Hình 4.36c trình bày ҧnh nhӏ phân cӫDÿӕLWѭӧng sau khi loҥi bӓ FiF³KROH´Qj\
Hình 4.36 Hình ̫QKWU˱ͣc và sau khi lo̩i b͗ FiF³KROH´D̪nh g͙c cͯa h̩t (b) Hình ̫nh sau khi nh͓ phân (c) Hình ̫nh sau khi kh͵ nhi͍u
Xét thҩy trong thӵc tӃFiFÿӕLWѭӧng khi chuyӇQÿӝQJUѫLVӁ FyWUѭӡng hӧSÿѭӧc chөp ӣ sát mép biên bӭc ҧQKQKѭKuQKDYuYұy các hҥt nҵm ӣ vӏ trí biên này sӁ ÿѭӧc loҥi bӓ, và sӁ ÿѭӧc thu nhұn và xӱ lý ӣ lҫn chөp tiӃSWKHRĈӕi vӟLFiFWUѭӡng hӧp mà hҥWUѫLӣ vӏ trí cҳt biên hai bên ҧnh sӁ không xҧy ra, khi mà các biên này sӁ ÿѭӧc giӟi hҥn bӣi phҫn cӭQJÿӇ tránh viӋc hҥWUѫLQJүXQKLrQYjJk\NKyNKăQFKRYLӋc xӱ lý Mӝt ÿӕLWѭӧQJÿѭӧc xem là ӣ biên khi có bҩt kì pixel nào cӫDÿӕLWѭӧng nҵm sát ӣ mép rìa cӫa bӭc ҧnh&iFÿӕLWѭӧng này sӁ ÿѭӧc loҥi bӓ ÿӇ ÿѭӧc kӃt quҧ QKѭKuQKF
Hình 4.37 Lo̩i b͗ FiFÿ͙LW˱ͫng ͧ biên (a) Hình ̫nh g͙FYjFiFÿ͙LW˱ͫng ͧ biên c̯n lo̩i b͗ (b-c) Hình ̫nh sau khi nh͓ phân và lo̩i b͗ biên
TiӅn xӱ OêWUѭӟc nhұn dҥng
9uKѭӟng tiӃp cұn cӫDEѭӟc tiӅn xӱ OêWUѭӟc nhұn dҥng này sӁ có phҫQWѭѫQJWӵ QKѭPөc 4.1.3, nên mӝt sӕ thuұt toán và cách giҧi quyӃWÿmWUuQKEj\WUѭӟFÿyVӁ ÿѭӧc trình bày mӝt cách tóm gӑQ7KD\YjRÿyPөc này sӁ chӍ tұp trung vào nhӳQJÿLӇm khác biӋt và cҧi tiӃn so vӟi thuұWWRiQWUѭӟFÿy/ѭXÿӗ thuұWWRiQÿӇ thӵc hiӋQFKREѭӟc xӱ OêQj\ÿѭӧFWUuQKEj\QKѭKuQK
Sau EѭӟFSKkQÿRҥn ҧnh, hình ҧnh nhӏ phân nhұQÿѭӧc sӁ ÿѭӧc sӱ dөng cho các mөFÿtFKWLӅn xӱ lý ҧnh WUѭӟc khi nhұn dҥng Ҧnh nhӏ phân này sӁ ÿѭӧFÿiQKGҩu nhãn mӝt lҫn nӳa thông qua thuұt toán Hoshen-Kopelman [9] ÿmWUuQKEj\ӣ trên Mһc dù ӣ EѭӟFSKkQÿRҥn ҧQKÿmFyVӱ dөng thuұt toán này, tuy nhiên viӋFÿiQKGҩu nhãn ӣ trên chӍ nhҵm mөFÿtFKÿӇ loҥi bӓ các nhiӉu và các nhãn sau khi loҥi bӓ nhiӉu xong sӁ không tuân theo mӝt trұt tӵ nhҩWÿӏnh và dӉ nhҫm lүQNKL[iFÿӏQKÿӕLWѭӧng Vì vұ\Eѭӟc ÿiQKGҩXQKmQQj\ÿmÿѭӧc tiӃn hành mӝt lҫn nӳa
Hình 4.38 /˱Xÿ͛ thu̵t toán cͯDE˱ͣc ti͉n x͵ OêWU˱ͣc nh̵n d̩ng
Ngoài viӋc dùng ҧnh nhӏ SKkQÿҫXYjRÿӇ [iFÿӏQKFiFQKmQÿӕLWѭӧng, viӋc xác ÿӏQKÿѭӡng biên cӫDÿӕLWѭӧQJFNJQJGӵa trên hình ҧQKQj\&iFÿѭӡng biên sӁ ÿѭӧc lҩy YjVDXÿyVӁ ÿѭӧc làm mҧQKÿӇ Fyÿӝ rӝng mӝWSL[HOWѭѫQJWӵ QKѭPөc 4.1.3.1 và 4.1.3.2 ÿmWUuQKEj\ӣ WUrQ&iFÿѭӡQJELrQWKXÿѭӧFÿӝ rӝng mӝt pixel này sӁ ÿѭӧc qua mӝt Eѭӟc loҥi bӓ FiFÿѭӡng biên nhiӉXWѭѫQJWӵ QKѭ7X\QKLrQӣ Eѭӟc này, xét thҩy nhӳng yӃXÿLӇm ӣ thuұWWRiQÿҫXÿӅ tài ÿmÿѭDUDFҧi tiӃn Thӭ nhҩt, thuұt toán sӁ ÿѭD ra tӑDÿӝ cӫa nhӳQJÿѭӡng biên nhiӉXQj\Yj[HPQKѭÿѭӡng biên nhiӉu này là mӝWÿӕi Wѭӧng hҥt có chҩWOѭӧQJNpPÿӇ loҥi bӓ Thӭ hai, thay vì tiӃp cұn mӝt cách phӭc tҥSQKѭ ӣ thuұt toán mөFÿӅ tài ÿmÿѭDUDPӝWKѭӟng tiӃp cұn dӉ dàng triӇQNKDLKѫQÿӇ loҥi bӓ nhiӉu mà hiӋu quҧ vүn tӕW+uQKWUuQKEj\OѭXÿӗ thuұt toán cӫDEѭӟc này
Mӝt vòng lһp qua tҩt cҧ các phҫn tӱ trong bӭc ҧQKÿѭӧc thӵc hiӋn và kiӇm tra liӋu rҵng pixel hiӋn tҥi có phҧi là mӝWSL[HOÿӕLWѭӧng (giá trӏ 1- mӭc xám trҳng) hay không NӃu pixel hiӋn tҥi là mӝWÿӕLWѭӧng, giá trӏ tәng lân cұn M cӫa pixel hiӋn tҥi sӁ ÿѭӧc tính vӟL0ÿѭӧc cho bӣi: ܯሺ݅ǡ ݆ሻ ൌ ̴ܾ݅݉݃ݎ݀݁ݎሺ݅ǡ ݆ሻ ାଵ ୀିଵ ାଵ ୀିଵ
7URQJÿyLPJBERUGHUOjKuQKҧnh biên cӫDÿӕLWѭӧQJVDXNKLÿmÿѭӧc lҩy biên và làm mҧQKÿӃQÿӝ rӝng mӝt pixel Giá trӏ cӫD0VDXÿyVӁ ÿѭӧc kiӇm tra, nӃu giá trӏ này bҵng 1 thì giá trӏ pixel lҥi vӏ trí hiӋn tҥi cӫa ҧnh biên sӁ ÿѭӧF[yD1Jѭӧc lҥi, nӃu giá trӏ hiӋn tҥi bҵng 2 hoһc lӟQKѫQWҩt cҧ nhӳng giá trӏ pixel có nhãn giӕng vӟi nhãn tҥi vӏ trí hiӋn tҥLÿDQJ[pWLMVӁ ÿѭӧF[yDKRjQWRjQÿӗng thӡi, tӑDÿӝ trung tâm cӫa nhӳng nhiӉu này sӁ ÿѭӧFÿѭDEҵng bҵng cách tính trung bình cӝng cӫa chúng
Hình 4.39 /˱Xÿ͛ gi̫i thu̵W[yDFiFÿ˱ͥQJELrQG˱YjQKL͍u
Cӡ Flag ӣ ÿk\ÿӇ kiӇm tra liӋu rҵng thuұWWRiQÿmÿLKӃt vòng lһp qua tҩt cҧ các ÿLӇm ҧnh trong hình ҧQKFKѭD1Ӄu giá trӏ Flag vүQFzQÿѭӧc bұt (mang giá trӏ 1), vòng lһp sӁ tiӃp tөc ӣ ÿLӇm ҧnh tiӃSWKHRQJѭӧc lҥi, giá trӏ Flag này tҳt, vòng lһp sӁ kӃt thúc và ta sӁ WKXÿѭӧc hình ҧQKELrQÿӕLWѭӧng sau khi loҥi bӓ nhiӉu cùng vӟi tӑDÿӝ trung bình cӫa các nhiӉu này
VjVDXFQJWѭѫQJWӵ QKѭÿmWUuQKEj\ӣ mөc 4.1.3.4, tӑDÿӝ các pixel biên sӁ ÿѭӧc thu nhұQYjOѭXOҥi thành mӝt mҧQJÿӇ sӱ dөQJFKREѭӟFÿiQKJLiKuQKGҥQJÿӗng thӡi, tӑDÿӝ cӫa các nhiӉXFNJQJVӁ ÿѭӧFOѭXWURQJPҧQJQj\Yj[HPQKѭPӝWÿӕLWѭӧng có chҩt lѭӧng xҩu KӃWWK~FEѭӟc tiӅn xӱ lý nhұn dҥng này, ta sӁ WKXÿѭӧc hình ҧnh nhãn cӫDÿӕLWѭѫQJYjWӑDÿӝ cӫa các pixel biên trong ҧnh theo mӝt trұt tӵ nhҩWÿӏQKÿѭӧc sҳp xӃp theo chiӅXNLPÿӗng hӗ cӫDKѭӟng thu nhұn).
ĈiQKJLiFKҩWOѭӧng hat thông qua các tính chҩt hình dҥng và không gian màu RGB
màu RGB 4.2.4.1 ĈiQK giá chҩWOѭӧng dӵa trên hình dҥng Ӣ Kѭӟng tiӃp cұn mӟi này, xét thҩy viӋFÿiQKJLiÿӕLWѭӧng chӍ sӱ dөng tính lӗi O}PQKѭÿmWUuQKEj\ӣ Kѭӟng tiӃp cұQOjNK{QJÿӫ ÿӇ ÿҥWÿѭӧc hiӋu quҧ cao, vì vұ\ÿӅ WjLÿmWLӃn hành nghiên cӭXYjWKrPÿһFWUѭQJPӟi cӫa hҥt dӵa trên thông sӕ roundness cӫa mô tҧ hình dҥng (shape descriptor) và thông sӕ QăQJOѭӧng cӫa ma trұn
*/&09uSKѭѫQJSKӭc phát hiӋn vӏ trí lӗi lõm cӫa hҥWÿmÿѭӧc trình bày cө thӇ ӣ trong mөc 4.1.4.1, ӣ mөc này chӍ xin phép trình bày cách tính thông sӕ roundness và giҧi thuұt GLCM ắ 7UtFKÿ̿FWU˱QJURXQGQHVVFͯDÿ͙LW˱ͫng:
Thông sӕ roundness ÿѭӧFÿӏQKQJKƭDOjWKѭӟFÿRPӭFÿӝ gҫn giӕng hình dҥng cӫa mӝWÿӕLWѭӧng vӟi hình tròn hoàn hҧo vӅ mһt toán hӑc Ӭng dөng vào thӵc tӃ cӫDÿӅ tài, nhӳng hҥt tӕt bӣi yӃu tӕ cӫa hình dҥng sӁ WUzQKѫQVRYӟi nhӳng hҥt xҩXÿLӅu này dүn ÿӃn vӟi nhӳng hҥt tӕt khi tính ra tӍ sӕ roundness sӁ lӟQKѫQVRYӟi thông sӕ tính ra tӯ mӝt hҥt xҩu và có thӇ sӱ dөng mӝWQJѭӥng nhҩWÿӏQKÿӇ tách biӋt hai lӟp hҥt này ra Thông sӕ URXQGQHVVÿѭӧc cho bӣi: ݎݑ݊݀݊݁ݏݏ ൌͶߨܣ ܲ ଶ (34)
7URQJÿyJLiWUӏ cӫa A chӍ diӋn tích bӅ mһt cӫa hҥt và P chӍ chu vi cӫa hҥWĈӇ thӵc thi trong thuұt toán, giá trӏ diӋn tích bӅ mһt A chính là tәng sӕ pixel mà mӛLÿӕLWѭӧng hҥt có và P là sӕ OѭӧQJSL[HOWUrQÿѭӡng biên cӫDÿӕLWѭӧng NӃu giá trӏ roundness tính ra cӫa mӝWÿӕLWѭӧng nhӓ KѫQPӝWQJѭӥng THRroundness WURQJÿӅ tài sӱ dөQJQJѭӥng ÿӕLWѭӧng sӁ ÿѭӧc xePQKѭKҥt xҩXYjQJѭӧc lҥi, nӃu giá trӏ roundness cӫDÿӕi Wѭӧng tính ra lӟQKѫQKRһc bҵng giá trӏ QJѭӥQJQj\ÿӕLWѭӧng là hҥt có chҩt tӕt ắ DDWUrQÿ̿FWU˱QJPͱFQăQJO˱ͫng tͳ ma tr̵n GLCM
Hình 4.40 Tính toán ma tr̵n ̫QK*/&0WKHRSK˱˯QJQJDQJD0DWU̵n ̫nh ban ÿ̯u (b) Tính toán ma tr̵n GLCM (c) Ma tr̵Q*/&0WKXÿ˱ͫc
ViӋFÿiQKJLiKҥt chӍ dӵa trên hình dҥng cӫDFiFÿѭӡQJELrQOjNK{QJÿӫ ÿӇ xác ÿӏnh hҥt tӕt hay xҩu, vì vұy ngoài viӋc kӃt hӧp vӟi hình dҥng cҩXWU~Fÿѭӡng biên, thuұt WRiQÿӅ xuҩt mӝWKѭӟng tiӃp cұn khác nhҵP[iFÿӏnh rҵng hҥt có bӏ khiӃm khuyӃt bên trong hay không bҵng viӋc sӱ dөng mӭF QăQJ OѭӧQJ WtQK ÿӗng nhҩt) trong ma trұn
*/&07ѭѫQJWӵ QKѭPөc FiFÿӕLWѭӧng trong hình ҧnh sӁ ÿѭӧc tách theo cách này tӯ hình ҧnh xám cӫa kênh red sau khi loҥi bӓ ngӳ cҧQK6DXNKLFyÿѭӧc hình ҧnh cӫa tӯQJÿӕLWѭӧng, các ma trұQ*/&0WKHRSKѭѫQJQJDQJYjGӑFÿӝ Yjÿӝ) sӁ ÿѭӧc tính toán bҵng cách tính sӕ lҫn chuyӇn tiӃp cӫa các pixel lân cұn trong ҧnh (minh hӑDQKѭKuQK0ӛLÿӕLWѭӧQJVDXNKLÿѭӧc tính toán sӁ WKXÿѭӧc hai ma trұn khác QKDXWѭѫQJӭQJWKHRSKѭѫQJQJDQJYjGӑc, trung bình cӝng cӫa 2 ma trұn này sӁ là ma trұQ*/&0WKXÿѭӧc cuӕi cùng Giá trӏ QăQJOѭӧng cӫa mӛLÿӕLWѭӧQJVDXÿyVӁ ÿѭӧc [iFÿӏnh theo công thӭc sau: ݁݊݁ݎ݃ݕ ൌ ሺ݅ǡ ݆ሻ ଶ ǡ
7URQJÿyJLiWUӏ p là xác suҩt xuҩt hiӋn cӫa tӯng phҫn tӱ trong ma trұn GLCM cuӕi cùng thu ÿѭӧc MӝWÿӕi Wѭӧng tӕt sӁ không có nhiӅu sӵ chuyӇn tiӃp giӳa các mӭc xám trong ҧnh trong khi mӝWÿӕLWѭӧng hҥt xҩu sӁ có nhiӅu sӵ chuyӇn tiӃp các mӭc xám khác QKDXĈLӅXQj\FyQJKƭDUҵng mӝWÿӕLWѭӧng tӕt sӁ FyQăQJOѭӧng tính toán thҩSKѫQVR vӟi mӝWÿӕLWѭӧng xҩu Vì vұy mӝWÿӕLWѭӧQJÿѭӧF[HPQKѭWӕt nӃu chӍ sӕ QăQJOѭӧng ÿѭӧc tính ra nhӓ KѫQPӝWQJѭӥng THRenergy( thuұt toán lҩ\ YjQJѭӧc lҥLÿӕi Wѭӧng tӕWWKuQăQJOѭӧng tính ra sӁ lӟQKѫQQJѭӥng này
4.2.4.2 ĈiQK giá chҩWOѭӧng hҥt dӵa trên không gian màu RGB
ViӋc ÿiQKJLiFKҩWOѭӧng hҥt dӵa trên không gian màu RGB sӁ tiӃt kiӋPÿѭӧc thӡi JLDQWtQKWRiQÿiQJNӇ vì không phҧi chuyӇQÿәi giӳa các kênh màu Vì vұy, mӝWKѭӟng tiӃp cұn mӟLÿmÿѭӧc triӇQNKDLÿӇ ÿiQKJLiKҥt dӵa trên trӵc tiӃp không gian màu RGB ĈӅ WjLÿã sӱ dөng và phân tích vӅ tính chҩWÿһc biӋt cӫa biӇXÿӗ histogram tӯQJÿӕi Wѭӧng, tӯ ÿyÿѭDUDÿѭӧc tính chҩt cӫa hҥt là xҩu hay tӕt dӵa trên yӃu tӕ vӅ màu sҳc Gӑi IMGred là hình ҧQKNrQKÿӓ WKXÿѭӧc sau khi thӵc hiӋQEѭӟc loҥi bӓ ngoҥi cҧQKYjWăQJ FѭӡnJÿӕLWѭӧng (mөF&iFÿӕLWѭӧng hҥt sӁ ÿѭӧFÿiQKJLiGӵa trên viӋc phân tích mӝt biӇXÿӗ histogram cӫDNrQKÿӓ này Các mӭc xám cӫa tӯQJÿӕLWѭӧng sӁ ÿѭӧc thu nhұn dӵa trên hình ҧnh lҩ\QKmQÿҫu ra cӫDEѭӟc tiӅn xӱ OêWUѭӟc nhұn dҥng Gӑi qim là xác suҩt xuҩt hiӋn cӫDFѭӡQJÿӝ thӭ i cӫDÿӕLWѭӧng m (i tӯ ÿӃn 255), giá trӏ cӫa qim ÿѭӧc tính bӣi: ݍ ൌ݊ ܰ ൗ ǡݍ Ͳǡ ݍ ൌ ͳ ିଵ ୀ
7URQJÿyQim là tәng sӕ SL[HOFyFѭӡQJÿӝ LWURQJÿӕLWѭӧng m, và Nm là tәng sӕ SL[HOFyWURQJÿӕLWѭӧng m Bҵng viӋc tính toán các xác suҩt, biӇXÿӗ histogram cӫDÿӕi Wѭӧng sӁ ÿѭӧc xây dӵng và phөc vө cho viӋc phân tích Hình 4.41 trình bày các biӇXÿӗ histogram cӫa mӝt sӕ ÿӕLWѭӧng trong quá trình phân tích
Hình 4.41 Bi͋Xÿ͛ histogram phân tích ch̭WO˱ͫng cͯDÿ͙LW˱ͫng dDWUrQNrQKÿ͗
Dӵa trên các biӇXÿӗ histogram trong quá trình phân tích, mӝWÿӕLWѭӧng có chҩt Oѭӧng xҩu bӣi màu sҳc sӁ có mұWÿӝ phân bӕ các pixel ӣ FѭӡQJÿӝ tӯ ÿӃn mӝt giá trӏ QJѭӥng nhҩWÿӏQK7FDRKѫQVRYӟi nhӳQJÿӕLWѭӧng có chҩWOѭӧng tӕW1KѭPLQKKӑa trong hình 4.41, ta có thӃ thӇ thҩy rҵng tҥi các vӏ trí cӫDFѭӡQJÿӝ mӭc xám nhӓ KѫQ(giá trӏ 50 ӣ ÿk\GQJÿӇ minh hӑa mӝWQJѭӥQJÿӇ thҩy sӵ khác biӋt cӫa mұWÿӝ xuҩt hiӋn ӣ các khu vӵc khác nhau cӫa hҥt tӕt và hҥt xҩu), hҥt có chҩWOѭӧng kém sӁ FyOѭӧng phân bӕ trong khoҧng này vӟi mұWÿӝ Gj\ÿһFKѫQVRYӟi nhӳng hҥt tӕt, YjQJѭӧc lҥi Dӵa trên giҧi thuyӃWEDQÿҫXQj\ÿӅ WjLÿmWLӃn hành nghiên cӭu và khҧRViWÿӇ ÿѭDUD mӝWQJѭӥQJFѭӡQJÿӝ tӕLѭX7OjUDQKJLӟi giӳa mӝt hҥt có chҩWOѭӧng tӕt và chҩWOѭӧng xҩu bӣi màu sҳc Giá trӏ T ӣ ÿk\ÿѭӧc khҧo sát dӵa trên tұp mүXÿӇ ÿѭDUDJLiWUӏ tӕLѭX này Gӑi THRrgb là tәng xác suҩt xuҩt hiӋn cӫDFiFSL[HOFyFѭӡQJÿӝ tӯ ÿӃQQJѭӥng
T, giá trӏ THRrgb ÿѭӧc tính toán bӣi: ܶܪܴ ൌ ݍ ் ୀ
Vӟi qim QKѭÿmWUuQKEj\ӣ trên là xác xuҩt suҩt hiӋn cӫDFѭӡQJÿӝ thӭ LWURQJÿӕi Wѭӧng thӭ m MӝWÿӕLWѭӧQJÿѭӧF[HPQKѭFyFKҩWOѭӧng xҩu khi tәng xác suҩt xuҩt hiӋn cӫa các pixel tӯ ÿӃn T nhӓ KѫQPӝWQJѭӥng THRB3(5&(17FKRWUѭӟc (trong ÿӅ tài giá trӏ giá trӏ cӫa T bҵng 11 và THRB3(5&(17Oj1Jѭӧc lҥLÿӕLWѭӧng này sӁ ÿѭӧF[HPQKѭFyFKҩWOѭӧng tӕt Hình 4.42 mô tҧ quá trình tính toán cӫDSKѭѫQJ SKiSÿӅ xuҩt Dӵa trên sӵ SKkQWtFKÿѫQJLҧn này, chҩWOѭӧng cӫa hҥt thông qua tiêu chí màu sҳFÿmÿѭӧc sӱ dөng cho mӝt kӃt quҧ rҩt tӕt vӟLKѫQÿӝ chính xác mà thӡi gian xӱ OêQKDQKKѫQÿiQJNӇ so vӟi cách tiӃp cұQÿҫu tiên (dùng không gian Lab) Chi tiӃt vӅ hiӋu quҧ sӁ ÿѭӧc trình bày ӣ FKѭѫQJ
Hình 4.42 Tính toán và các giá tr͓ trên bi͋Xÿ͛ histogram cͯa h̩t t͙t và h̩t x̭u
(a) Histogram cͯa h̩t có ch̭WO˱ͫng t͙t (b) Histogram cͯa h̩t có ch̭WO˱ͫng x̭u
5 HIӊN THӬC HÓA GIҦI THUҰT TRÊN KIT NANO JETSON
Mô hình hӋ thӕng phҫn mӅm
Hình 5.1 Các quá trình x͵ lý trong h th͙ng
Ngoài viӋc triӇn khai các thuұt toán cho viӋc nhұn dҥng hҥt, mӝt mô hình hӋ thӕng phҫn mӅm có thӇ hoҥWÿӝng әQÿӏnh là cҫn thiӃWÿӇ vұn hành hӋ thӕng Mô hình hӋ thӕng phҫn mӅm cӫDÿӅ WjLÿѭӧc triӇn khai trên kit Nano Jetson vӟi hӋ ÿLӅXKjQK/LQX[ĈӇ dӉ dàng quҧn lý các tác vө trong quá trình chөp ҧQKÿӗng bӝ xung, xӱ lý ҧQKÿӅ WjLÿm chia cỏc tỏc vө WKjQK³SURFHVVảNKiFQKDXOҫQOѭӧWÿѭӧc gӑLOj³3DUHQW´Yj³&KLOG´Ӣ WURQJ³3DUHQW´FiFTXiWUuQKÿLӅu khiӇQWLPHUYjÿӗng bӝ hóa vӟL³FORFN´Fӫa kit STM32 ErQGѭӟLÿѭӧc triӇQNKDL&zQÿӕi vӟi ӣ TXiWUuQK³FKLOG´³WKUHDG´NKiFQKDXÿѭӧc
SKkQFKLDUDÿӇ ÿҧm nhұn 2 nhiӋm vө NKiFQKDX³7KUHDG´WKӭ nhҩt sӁ ÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ chөp ҧQKWKUHDG7URQJNKL³WKUHDG´WKӭ hai (thread 2) sӁ thӵc hiӋn viӋc thӵc hiӋn các quá trình xӱ lý ҧQKÿӇ ÿѭDUDJLiWUӏ tӑD ÿӝ cӫDÿӕLWѭӧng hҥt xҩu, gӣi xuӕng kit STM32 thông qua giao tiӃp UART Chi tiӃWFiFTXiWUuQKQj\ÿѭӧc mô tҧ QKѭWURQJKuQK 5.1
Khi mӟi bҳWÿҫu hoҥWÿӝng hӋ thӕng, các quá trình thiӃt lұp các ngoҥLYLÿѭӧc khӣi tҥRYjÿһWWURQJTXiWUuQK3DUHQWQKѭKuQK1KѭÿmÿӅ cұSTXiWUuQK³3DUHQW´VӁ thӵc hiӋn viӋc quҧQOêFiFWLPHUYjÿӗng bӝ hóa các quá trìnhWURQJNKLTXiWUuQK³&KLOG´VӁ thӵc hiӋn viӋc chөp ҧnh và xӱ lý ҧnh Tuy nhiên, 2 quá trình này trong khi thӵc thi sӁ ÿѭӧc thӵc hiӋn song song vӟi nhau, vì vұy viӋFÿӗng bӝ hóa giӳa các quá trình là cҫn thiӃWÿӇ cho hӋ thӕng hoҥWÿӝng әQÿӏnh Dӵa trên tính khҧ WKLYjÿmÿѭӧc áp dөng nhiӅu trong các dӵ án thӵc tӃTXiWUuQKÿӗng bӝ giӳD³SURFHVV´Qj\ÿѭӧc thӵc hiӋn thông TXDFѫFKӃ semaphore và thӵc hiӋQQKѭVDXĈҫu tiên, giá trӏ semaphore sӁ mang giá trӏ ÿyQJ YDL WUz QKѭ ELӃn toàn cөc), sau mӛi 0.025s tҥL TXi WUuQK ³3DUHQW´ JLi WUӏ semaphore này sӁ ÿѭӧFÿһWOrQ7URQJNKLÿyErQTXiWUuQK³&KLOG´ӣ mӛi khoҧng thӡi gian 0.025s này, mӝt tín hiӋu chӡ giá trӏ VHPDSKRUHÿDQJGLӉn ra, chӍ khi cӡ semaphore ErQTXiWUuQK³SDUHQW´ÿѭӧFÿһt lên 1, quá trình Child sӁ ngay tӭc thì giҧm ngay giá trӏ Qj\WKjQKÿӗng thӡi thӵc hiӋn viӋc chөp ҧnh và xӱ lý ҧQKÿӇ ÿѭDUDWӑDÿӝ hҥt xҩu ӣ ÿҫXUD4XiWUuQKQj\ÿѭӧc thӵc hiӋn lһSÿLOһp lҥLFKRÿӃn khi dӯQJFKѭѫQJWUuQKPi\ cà phê tҳW1JRjLUDÿӇ ÿӗng bӝ xung vӟLNLW670ErQSKtDGѭӟi, cӭ sau mӛi 5s bên SKtDTXiWUuQK³SDUHQW´VӁ gӣi mӝt xung clock xuӕQJErQGѭӟi và sӁ tái khӣi tҥo lҥi giá trӏ timer cho cҧ kit STM32 lүn kit Nano jetson
Hình 5.2 &iFE˱ͣc c̭u hình ngo̩i vi trong h th͙ng
1KѭÿmÿӅ cұp ӣ WUrQWKUHDGÿҫu tiên cӫDTXiWUuQK³FKLOG´VӁ chӍ thӵc hiӋn viӋc chөp ҧnh và ghi ҧnh vào buffer chung, trong khi thread 2 sӁ thӵc hiӋn viӋFÿӑc giá trӏ tӯ buffer chung ra và thӵc hiӋn viӋc xӱ lý hình ҧnh Tu\QKLrQTXiWUuQKÿӑc và ghi cӫa 2 thread riêng biӋt này cҫn sӱ dөng viӋFÿӗng bӝYuWURQJWUѭӡng hӧSWKUHDGQj\ÿDQJÿӑc mà thread kia lҥi ghi giá trӏ mӟi vào, thì quá trình này sӁ gây ra sӵ không nhҩt quán vӅ dӳ liӋu trong quá trình xӱ lý Vì vұy, mute[ÿmÿѭӧc sӱ dөng ӣ EѭӟFQj\ÿӇ ÿӗng bӝ hóa dӳ liӋu giӳa 2 thread ViӋc sӱ dөQJPXWH[ÿӇ ÿӗng bӝ hóa dӳ liӋXÿѭӧc thӵc hiӋn bҵng cách khi mӝt thread truy cұSYjREXIIHUFKXQJÿӇ JKLKD\ÿӑc, thread còn lҥi sӁ bӏ khóa và không thӇ truy cұp vào buffer chung này nhҵm tránh sӱDÿәi buffer trong quá WUuQKJKLÿӑF7ѭѫQJWӵ QKѭWURQJÿӅ tài, chúng tôi sӱ dөng mӝWEXIIHUFyNtFKWKѭӟc
[KuQKGQJDÿӇ OѭXWUӳ dӳ liӋu khi bҳt hình ҧnh tӯ camera vào, và tӯ buffer này, dӳ liӋu sӁ ÿѭӧFÿӑc ra Tuy nhiên, quiWUuQKJKLYjRYjÿӑc ra sӁ bӏ [XQJÿӝt nӃu không quҧn lý tӕt, vì vұ\PXWH[ÿmÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ giҧi quyӃt chúng Cө thӇ quá trình Qj\ÿѭӧc mô tҧ chi tiӃWQKѭKuQKEĈҫu tiên, khi hình ҧnh tӯ FDPHUDÿѭӧc thu thұp, TXiWUuQKÿӑc tӯ buffer ra cӫa thread 2 sӁ ÿѭӧc block (các quá trình xӱ lý khác trên thread
2 này vүn diӉQUDEuQKWKѭӡng ngoҥi trӯ quá trình truy cұSYjREXIIHUVDXNKLÿmNKyD và không cho truy cұp vào buffer, dӳ liӋu tӯ camera sӁ ÿѭӧc ghi vào buffer 240x320 này Quá trình này diӉQUDÿӃn khi viӋFJKLÿѭӧc hoàn thành và mutex sӁ ÿѭӧc mӣ khóa VDXÿy6DXNKLPӣ khóa xong, bên thread 2 lúc này sӁ có quyӅn truy cұp vào buffer và ÿӑc dӳ liӋu ra Tuy nhiên, nӃu thread 2 muӕQÿӑc dӳ liӋu ra, thì mutex lҥi sӁ ÿѭӧc khóa ÿӇ tránh thread 1 ghi dӳ liӋXYjREXIIHUOjPWKD\ÿәi giá trӏ WURQJTXiWUuQKÿDQJÿӑc 7ѭѫQJWӵVDXNKLÿӑc dӳ liӋu xong, mutex sӁ ÿѭӧc mӣ NKyD&iFTXiWUuQKÿӑc ghi này sӁ ÿѭӧc thӵc hiӋn mӝt cách liên tөFQKѭYұy trong suӕt quá trình hӋ thӕng khӣi chҥy
Hình 5.3 %XIIHUYjTXiWUuQKÿ͕c ghi dͷ li u giͷa 2 thread
Giao tiӃp vӟi STM32 và máy bҳn hҥt
Hình 5.4 Mã hóa dͷ li Xÿ͋ gͧi xu͙ng STM32 qua Uart
Sau khi hình ҧnh tӯ FDPHUDÿѭӧc lҩy vào và xӱ lý, tӑDÿӝ cӫa các hҥt cà phê xҩu sӁ ÿѭӧFÿѭDUD&iFWӑDÿӝ Qj\VDXÿyVӁ ÿѭӧFPmKyDYjÿѭӧc truyӅn xuӕng kit STM32 thông qua giao tiӃp UART Trong quá trình này, mӛLÿӕLWѭӧng sӁ ÿѭӧc mã hóa riêng QKѭKuQK6WDUWE\WHFӫa chuӛi dӳ liӋu này sӁ mang giá trӏ 0x12 và end byte cӫa chuӛi Oj[7URQJNKLÿyJLiWUӏ chanel là kênh tӯ máy bҳn sӁ bҳQVDXNKLÿѭӧc tính toán khi thӵc hiӋn lӋnh bҳn Giá trӏ FKDQHOÿѭӧc tính bҵQJFiFKFKLDÿӅXNtFKWKѭӟc bӭc ҧnh WKHRSKѭѫQJQJDQJWKjQKNrQKNKiFQKDXQKѭKuQKGӵa trên tӑDÿӝ cӫa hҥWUѫL trong nhӳng khoҧng pixel cӕ ÿӏnh
Hình 5.5 Cách tính t͕Dÿ͡ và thͥi gian h̩WU˯Lÿ͇n khi b̷n
Ngoài viӋc sӱ dөng tӑDÿӝ ҧQKÿӇ [iFÿӏnh tӑDÿӝ bҳn cӫa hҥt, các tӑDÿӝ này còn ÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ tính toán thӡi gian bҳn cӫa hҥt Các tӑDÿӝ WKHRSKѭѫQJQJDQJVӁ ÿѭӧc chia thành các phҫn bҵQJQKDXÿӇ ÿӫ cho vӟi khoҧng cách giӳa 2 phҫn lân cұn là 0.001 NӃu khoҧng cách tӯ tӑDÿӝ trung tâm cӫDÿӕLWѭӧQJÿang xét cách k lҫQELrQGѭӟi cӫa hình ҧnh chөp, thӡLJLDQWtQKWRiQÿӇ máy bҳn thӵc hiӋn viӋc loҥi bӓ hҥt là 0.001k + 0.06 VWURQJÿyWKӡi gian 0.06s là thӡLJLDQѭӟc tính tӯ vӏ WUtELrQGѭӟi cùng cӫa hình ҧnh chөSÿӃn vӏ trí cӫa kênh bҳQWѭѫQJӭQJÿѭӧc minh hӑDQKѭKuQKE7Kӡi gian bҳn sӁ ÿѭӧc tính toán và mã hóa thành sӕ xung clock tҥi thӡLÿLӇm hiӋn tҥLWѭѫQJӭng cho ÿӃn thӡi gian bҳn và truyӅn xuӕQJGѭӟLNLW670ÿӇ thӵc hiӋn viӋc bҳn cӫa mình (mӛi [XQJFORFNWѭѫQJӭQJXVGѭӟi dҥng 2 byte Ngoài ra, 2 byte CRC cӫa dӳ liӋu tính WRiQFNJQJÿѭӧFWKHRNqPÿӇ kiӇm tra lӛi trong quá trình truyӅn dӳ liӋu Trong mӝt sӕ WUѭӡng hӧSÿһc biӋt, nӃu giá trӏ ÿDQJWUX\Ӆn trùng vӟLFiFE\WHÿһc biӋt (bao gӗm 0x12 và 0x13 và 0x20), mӝt byte mang giá trӏ 0x20 sӁ ÿѭӧFÿLNqPWUѭӟc giá trӏ cӫa byte dӳ liӋXÿӇ phҫQErQGѭӟi biӃt rҵQJÿk\OjGӳ liӋXYjNK{QJÿѭӧc loҥi bӓ.
Quҧn lý bӝ nhӟ
Quҧn lý bӝ nhӟ trong quá trình lұSWUuQKOjEѭӟc quan trӑng nhҵm tránh nhӳng lӛi xҧy ra không mong muӕn và góp mӝt phҫn nâng cao tӕFÿӝ cӫa thuұt toán trong quá trình xӱ lý Hình 5.6 trình bày mô hình bӝ nhӟ phân bә trong quá trình lұp trình
Trong phân bә bӝ nhӟ cӫDÿӅ tài, phҫn bӝ nhӟ stack sӁ chӭa các biӃn cөc bӝ và ÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ truyӅQFiFÿӕi sӕ cho các hàm cùng vӟLÿӏa chӍ trҧ vӅ cӫa lӋnh sӁ ÿѭӧc thӵc thi sau khi cuӝc gӑi hàm kӃt thúc Phҫn bӝ nhӟ stack sӁ có giӟi hҥn vӅ bӝ nhӟ, vì vұy chӍ nhӳng biӃn và mҧQJFyNtFKWKѭӟc không quá lӟn mӟLÿѭӧc phân bә YjRÿk\ tránh tình trҥng bӏ tràn bӝ nhӟ và bӏ lӛL7KD\YjRÿyFiFPҧng 2 chiӅu chӭa các hình ҧnh sӁ ÿѭӧc phân bә thông qua bӝ nhӟ heap thông qua toán tӱ ³QHZ´QKҵm tránh viӋc tràn bӝ nhӟ Tuy nhiên, viӋc phân bә dӳ liӋu mҧng 2 chiӅu trӵc tiӃp trên bӝ nhӟ heap sӁ tӕn thӡi gian khá nhiӅu khi truy cұp vào Vì vұ\ÿӅ tài chӍ phân bә mҧng mӝt chiӅu, sau ÿyWҥo ra mӝt mҧng 2 chiӅu ҧo thông qua viӋFWtQKWRiQQKѭKuQKJL~SFKRWKXұt toán giҧm tҧi thӡi gian truy cұp các phҫn tӱ bӣi viӋc truy cұp Qj\ÿѭӧc thӵc hiӋn khá nhiӅu thuұt toán Ӣ phҫQXQLQLWLDOL]HGGDWDÿk\OjQѫLOѭXWUӳ nhӳng biӃn toàn cөc và biӃQWƭQK
FKѭDÿѭӧc khӣi tҥo hoһc khӣi tҥo bҵng 0 cӫa hӋ thӕQJ7URQJNKLÿySKҫn Initialized data sӁ OѭXWUӳ các giá trӏ biӃn toàn cөc và biӃQWƭQKÿѭӧc khӣi tҥo giá trӏ NKiFÿӗng thӡLÿk\FNJQJOjQѫLOѭXWUӳ các biӃn extern và biӃn hҵng sӕ Và ӣ phҫn cuӕi, phҫn text sӁ OjQѫLOѭXWUӳ code cӫa hӋ thӕng
Hình 5.7 Phân b͝ m̫ng trên heap (a) M̫ng phân b͝ 1 chi͉u (b) M̫ng ̫o tính toán 2 chi͉u
Vì nhӳng lӧi thӃ và tính thӵc tӃ cӫDKѭӟng tiӃp cұQ5*%QrQSKѭѫQJSKiSQj\ÿm ÿѭӧc chӑn và áp dөng làm thuұt toán lõi bên trong cӫa chiӃc máy cà phê Vì vұ\ÿӅ tài này xin phép chӍ trình bày nhӳng kӃt quҧ ÿҥWÿѭӧc cӫDKѭӟng tiӃp cұn RGB và nhӳng lӧi thӃ khi sӱ dөng thuұt toán này trong thӵc tiӉQĈӗng thӡLKѭӟng tiӃp cұn RGB này FNJQJVӁ ÿѭӧc so sánh vӟi các thuұt toán khác trên thӃ giӟi vӅ tính toàn diӋn khi cân bҵng ÿѭӧc cҧ thông sӕ ÿӝ chính xác (accuracy) và F1-VFRUHÿӅu cao
Nhӳng cҧi tiӃn cӫDSKѭѫQJSKiS5*%VRYӟi Lab
1KѭÿmWUuQKEj\ӣ các mөFWUѭӟFKѭӟng tiӃp cұn Lab mһFGÿҥWÿѭӧc nhӳng kӃt quҧ cao trong nhұn dҥQJÿѭӧFWUuQKEj\WURQJEjLEiRÿtQKNqPEio cáo này), tuy nhiên thuұt toán này dӉ bӏ ҧQKKѭӣng bӣi nhӳng ngoҥi cҧnh bên ngoài và khó khҧ thi trong thӵc tӃ nӃu không thӵc hiӋn viӋc loҥi bӓ các nhiӉu ngӳ cҧnh bên ngoài Vì vұ\Kѭӟng tiӃp cұn mӟL 5*% ÿm ÿѭӧc triӇQ NKDL Yj ÿm NKҳc phөF ÿѭӧc nhӳQJ QKѭӧF ÿLӇm cӫa SKѭѫQJSKiS/DEWUѭӟFÿyÿӅ xuҩt Hình 5.8 so sánh các kӃt quҧ ÿҥWÿѭӧc ӣ Eѭӟc tiӅn xӱ lý bӭc ҧnh KӃt quҧ ÿҥWÿѭӧc ta thҩy rҵQJEѭӟc tiӅn xӱ lý cӫDKѭӟng tiӃp cұn RGB ÿmORҥi bӓ ÿѭӧc nhiӉu ngoҥi cҧQKYjÿҥWÿѭӧc kӃt quҧ VDXSKkQÿRҥn khá tӕt (hình 6.1c) Trong khi vӟi giҧi thuұWSKkQÿRҥQWURQJKѭӟng tiӃp cұn Lab kӃt quҧ chӍ tӕt khi có sӵ phân bӕ ÿӅXFiFÿӕLWѭӧng trong ҧQKYjFѭӡQJÿӝ ánh sáng phân bӕ ÿӅu (hình 6.1b- phía trên), còn vӟi nhӳng hình ҧQKFyFѭӡQJÿӝ ánh sáng không phân bӕ ÿӅu ha\tWÿӕi Wѭӧng trong ҧnh, viӋFSKkQÿRҥn này không mang lҥi hiӋu quҧ cao (hình 6.1b-SKtDGѭӟi)
Hình 6.1 Các k͇t qu̫ ÿ̩Wÿ˱ͫFVDXE˱ͣFSKkQÿR̩n (a) Các hình ̫nh g͙c (b) Các k͇t qu̫ SKkQÿR̩n cͯDK˱ͣng ti͇p c̵n Lab (c) các k͇t qu̫ SKkQÿR̩QK˱ͣng ti͇p c̵n Lab
Ngoài viӋc khҳc phөFÿѭӧc nhӳQJQKѭӧFÿLӇm ӣ EѭӟFSKkQÿRҥn ӣ Kѭӟng tiӃp cұn /DEKѭӟng tiӃp cұn mӟL5*%Qj\FzQÿѭӧc nhӳng kӃt quҧ tӕWKѫQYӅ mһt thӡi gian khi triӇn khai thuұt toán trên kit Nano Jetson Thӡi gian xӱ lý trung bình cӫDKѭӟng tiӃp cұn Lab là 0.075s, trong khi thӡi gian xӱ lý trung bình cӫD Kѭӟng tiӃp cұn RGB chӍ tӕn 0.049s thӵc hiӋn Bҧng 6.1 so sánh thӡi gian thӵc hiӋn giӳa 2 thuұWWRiQWUrQP{LWUѭӡng linux cӫa Kit Nano Jetson cӫa mӝt sӕ mүXWURQJÿӅ tài
Bҧng sӕ liӋu liӋWNrUDFiFEѭӟFFѫEҧn nhҩWWURQJKѭӟng tiӃp cұQÿӅ xuҩt, tӯ ÿy ÿROѭӡng thӡi gian thӵc hiӋn thuұt toán cӫa tӯQJJLDLÿRҥn này Vӟi mӛi hình ҧnh có NtFKWKѭӟF[ÿҫu vào, viӋc sӱ dөng không gian màu RGB trӵc tiӃSÿmFKӭng tӓ tính hiӋu quҧ vӅ thӡi gian xӱ OêNKLPjFK~QJÿmJLҧPÿiQJNӇ thӡi gian xӱ lý so vӟi SKѭѫQJSKiS/DE7URQJNKLÿyӣ FiFEѭӟFWUѭӟc khi nhұn dҥng, tӕFÿӝ không có sӵ chênh lӋFKÿiQJNӇ cҧ 2 thuұt toán này VӅ mһc tәng quan, tәng thӡi gian xӱ lý trung bình cӫDKѭӟng tiӃp cұn mӟi là 0.0491s, tuy nhiên con sӕ này vүQFKѭDÿҥWÿѭӧc thӡi gian xӱ lý mong muӕQGѭӟi 0.025s) và cҫQÿѭӧc cҧi tiӃQWURQJWѭѫQJODLQӃu muӕn hoàn thiӋn hӋ thӕQJÿҧm bҧo thӡi gian xӱ lý thuұt toán phҧi nhӓ KѫQWKӡi gian lҩy mүu 0.025s
B̫ng 6.1 Thͥi gian x͵ lý cͯa m͡t s͙ m̳u trong c̫ 2 thu̵WWRiQÿ͉ xṷt
Phân ÿRҥn ҧnh(s) TiӅn nhұn dҥng(s) Nhұn dҥng (s) Tәng cӝng (s)
STT Tên mүu Lab RGB Lab RGB Lab RGB Lab RGB
KӃt quҧ nhұn dҥng cao và cân bҵQJÿѭӧc hӋ sӕ F1 score
ThuұWWRiQÿӅ xuҩWÿѭӧFÿiQKJLiEҵng cách phân loҥi tұp dӳ liӋu thu thұp thành 2 nhóm chính: hҥt xҩu và hҥt tӕWÿѭӧc tiӃn hành mô phӓng bҵng Matlab trên máy tính và chuyӇn sang ngôn ngӳ &ÿӇ thӵc hiӋn trên hӋ ÿLӅu hành linux cӫa kit Nano Jetson Tӯ tұp dӳ liӋu, 840 hҥt cà phê tӕt và 1440 hҥt cà phê xҩXÿѭӧc phân chia theo các tiêu chí cө thӇ khác nhau Mӝt hҥWFjSKrÿѭӧF[HPQKѭFyFKҩWOѭӧng xҩu nӃu hҥt tӗn tҥi bҩt kǤ khiӃm khuyӃt nào vӅ màu sҳc hoһc hình dҥQJWURQJNKLÿyKҥt cà phê tӕt phҧLÿiSӭng ÿѭӧc tiêu chí không có bҩt kǤ khiӃm khuyӃt nào vӅ các tiêu chí trên
B̫ng 6.2 Ma tr̵n confusion bi͋u th͓ k͇t qu̫ nh̵n d̩ng
Nhҵm mөF ÿtFK ÿiQK JLi FKҩW Oѭӧng cӫa thuұW WRiQ ÿѭӧF ÿӅ xuҩt, mӝt ma trұn ³FRQIXVLRQ´ÿѭӧc xây dӵQJQKѭWURQJEҧng 6.1 BҧQJQj\ÿѭӧc thӵc hiӋn vӟi hai nhóm chính bao gӗm giá trӏ thӵc tӃ và giá trӏ dӵ ÿRiQ7URQJEҧng, chӍ có 59 trong sӕ 840 hҥt cà phê tӕt bӏ phân loҥi sai, và con sӕ Qj\FNJQJWKҩp trong nhóm hҥt cà phê chҩWOѭӧng xҩu vӟi chӍ 130 hҥt bӏ phân loҥi sai tӯ 1440 hҥt Sӱ dөng ma trұn confusion, hai sӕ liӋu chính: ÿӝ chính xác (accuracy) và chӍ sӕ F1-VFRUHÿѭӧFWtQKWRiQÿӇ ÿROѭӡng hiӋu quҧ cӫa thuұt toán ChӍ sӕ ÿӝ FKtQK[iFÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ [iFÿӏQK[HPSKѭѫQJSKiSÿӅ xuҩt có thӵc sӵ hiӋu quҧ trong viӋc phân loҥi hҥt cà phê xҩu và hҥt cà phê tӕt vӟi bao nhiêu hҥt ÿѭӧc phân loҥLÿ~QJWURQJNKLFKӍ sӕ F1-VFRUHOjWKѭӟFÿRFkQEҵQJÿӇ xem xét khҧ QăQJ[iFÿӏnh cҧ hҥt cà phê xҩu và cà phê tӕt vӟi sӵ ÿiQKÿәi VӟLFiFQJѭӥng khác QKDXÿmÿӅ cұp trong thuұt toán, nӃXFiFQJѭӥQJQj\ÿѭӧFÿLӅu chӍnh sao cho sӕ Oѭӧng hҥt tӕWÿѭӧc phát hiӋn càng nhiӅXÿLӅu này sӁ dүQÿӃn mӝWOѭӧng lӟn hҥt có chҩWOѭӧng xҩXFNJQJVӁ bӏ nhұn dҥng nhҫm thành hҥt tӕt (recall) Trong khi nӃu ta chӍ TXDQWkPÿLӅu chӍQKQJѭӥng sao cho càng nhiӅu hҥt có chҩWOѭӧng xҩXÿѭӧc phát hiӋn, sӁ kéo theo sӕ Oѭӧng hҥt có chҩWOѭӧng tӕWFNJQJVӁ bӏ nhұn nhҫm thành hҥt xҩu kéo theo (precision) Vì vұy viӋc cân bҵng chӍ sӕ F1-score càng cao sӁ giúp thuұt toán càng hiӋu quҧ khi mà cân bҵQJÿѭӧc viӋc phân loҥi Các công thӭc tính toán các thông sӕ Qj\ÿѭӧc biӇu diӉQQKѭ sau: ܣܿܿݑݎܽܿݕ ൌ ܶܲ ܶܰ ܶݐ݈ܽ (38) ܨͳ ൌ ቆݎ݁ܿ݅ݏ݅݊ ିଵ ݎ݈݈݁ܿܽ ିଵ ʹ ቇ ିଵ
7URQJÿy73OjYLӃt tҳt cӫa True Positive là sӕ Oѭӧng hҥt tӕt ÿѭӧc dӵ ÿRiQQKѭ hҥt tӕt, và TN là viӃt tҳt cӫa True Negative là sӕ Oѭӧng hҥt xҩXÿѭӧc dӵ ÿRiQQKѭKҥt xҩu Hai thông sӕ NKiFOjSUHFLVLRQYjUHFDOOÿѭӧc tính toán bӣi: ܲݎ݁ܿ݅ݏ݅݊ ൌ ܶܲ ܶܲ ܨܲ (40) ܴ݈݈݁ܿܽ ൌ ܶܲ ܶܲ ܨܰ (41)
VӟL73WѭѫQJWӵ QKѭÿmÿӅ cұp ӣ WUrQ)3ÿѭӧc viӃt tҳt cho False Positive là sӕ Oѭӧng hҥt tӕWÿѭӧc dӵ ÿRiQOjKҥt xҩXYj)1ÿѭӧc viӃt tҳt cho False Negative là sӕ Oѭӧng hҥt cà phê xҩXÿѭӧc dӵ ÿRiQQKѭ hҥt tӕt Mһc dù hai thông sӕ precision và recall có thӇ ÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ ÿiQKJLiWKXұt toán, tuy nhiên nhҵm mong muӕn phát hiӋn ra sӕ Oѭӧng hҥt cà phê xҩu là cao nhҩWÿӇ loҥi bӓ mà vүn giӳ ÿѭӧFÿӝ chính xác (accuracy) là cao nhҩt, chӍ sӕ F1-score là thích hӧSÿӇ sӱ dөng nhҵm ÿánh giá thuұt toán Bҧng 6.2 trình bày sӵ hiӋu quҧ cӫa thuұt toán thông qua các chӍ sӕ Vӟi chӍ sӕ ÿӝ chính xác
(accuracy) cao 92,11%, thuұWWRiQÿӅ xuҩt rҩt mҥnh mӁ trong viӋF[iFÿӏnh chính xác hҥt cà phê tӕt và xҩu Ngoài chӍ sӕ ÿӝ chính xác cao, cách tiӃp cұn cӫa ÿӅ tài FNJQJÿҧm bҧo cân bҵng cҧ precision và recall ӣ tӹ lӋ cao 93,61%
B̫ng 6.3 Các ch͑ s͙ nh̵n d̩ng trong thu̵t toán
Metric Percent (%) Accuracy 92.11 Precision 91.60 Recall 95.72 F1-score 93.61
B̫ng 6.4 So sánh các thu̵t toán v͉ tiêu chí hình d̩ng và màu s̷c
Color criterion Arboleda algorithm No Yes Oliveira algorithm No Yes Pinto algorithm
1Kѭ ÿmÿӅ cұp, mӝt thuұt toán tӕt phҧLÿҧm bҧo có thӇ phát hiӋn nhiӅu lӛLÿӇ ÿҥt ÿѭӧFÿӝ chính xác tәng thӇ cao Tӯ các kӃt quҧ WUrQSKѭѫQJ pháp tiӃp cұQWURQJÿӅ tài có thӇ ÿҥWÿѭӧc hiӋu quҧ nhұn dҥng tәng thӇ cao mà các thuұWWRiQÿӅ xuҩWWUѭӟFÿyFKѭD ÿҥWÿѭӧc Bҧng 6.3 cho thҩy sӵ so sánh giӳa các thuұt toán vӟi nhau Trong bҧng, bӕn SKѭѫQJSKiSEDRJӗm thuұt toán Arboleda [6], thuұt toán Oliveira [5], thuұt toán Pinto
>@YjSKѭѫQJ pháp ÿӅ xuҩt trong ÿӅ tài ÿѭӧc so sánh vӅ khҧ QăQJSKkQORҥi cà phê ӣ cҧ vӅ khía cҥnh hình dҥng và màu sҳc cӫa hҥt Tӯ bҧng này, ta có thӇ thҩy rҵng FiFSKѭѫQJ pháp cӫD$UEROHGDYj2OLYHLUDÿҥt hiӋu quҧ khi phát hiӋn ra các hҥt cà phê chҩWOѭӧng xҩu dӵa trên yӃu tӕ màu sҳc, tuy QKLrQÿLӅu này NK{QJÿӫ ÿӇ ÿҥWÿѭӧc chӍ sӕ ÿӝ chính xác (accuracy) và chӍ sӕ F1-score tәng thӇ cao khi mà các thuұt toán này chӍ tұp trung vào phân loҥi dӵa trên màu sҳc cӫa hҥt, mà không nhұn thҩy hình dҥQJFNJQJPӝt trong nhӳng tiêu chí quan trӑQJÿӇ ÿiQh giá chҩWOѭӧng sҧn phҭPĈLӅu WѭѫQJWӵ FNJQJxuҩt hiӋQWURQJKѭӟng tiӃp cұn cӫa Pinto, mһc dù thuұWWRiQQj\FK~êÿӃn tiêu chí hình dҥng, QKѭQJSKѭѫQJ pháp này chӍ WKXÿѭӧc mӝt tӹ lӋ thҩp trong viӋF[iFÿӏnh các hҥt xҩu bӏ lӛi theo hình dҥng Trong các ӭng dөng thӵc tӃ, viӋc loҥi bӓ toàn bӝ ÿұu xҩu là mӝt nhiӋm vө thách thӭc và NKyNKăQQKѭQJWKӵc sӵ cҫn thiӃt, thuұt toán cӫDÿӅ xuҩt trong ÿӅ WjLÿm giҧi quyӃt các vҩQÿӅ PjFiFSKѭѫQJSKiSWUѭӟFÿyNK{QJJLҧi quyӃWÿѭӧc và ÿҥWÿѭӧc hiӋu suҩt cao
7 KӂT LUҰN VÀ KIӂN NGHӎ NHӲNG NGHIÊN CӬU TIӂP
Qua nhӳng phҫQÿmWUuQKEj\WURQJOXұQYăQOҫQQj\ÿӅ WjLÿmKRjQWKjQKSKҫn lӟn FiFF{QJÿRҥn trong viӋc chӃ tҥo chiӃc máy phân loҥi hҥt cà phê vӟi giá thành thҩp và nҳPÿѭӧc công nghӋ lõi bên trong, bao gӗm: ắ ĈmWKjQKF{QJWURQJYLӋc tҥo ra mӝWP{KuQKFѫEҧn cú khҧ QăQJWURQJ thӵc tiӉn ắ ĈmÿѭDUDÿѭӧc thuұt toỏn lừi vӟi tӍ lӋ nhұn dҥng cao và cõn bҵQJÿѭӧc thông sӕ F1-score ắ ĈmKRjQWKjQKVѫEӝ phҫn kӃt nӕi và giao tiӃp thành cụng vӟi cỏc phҫn cӭQJErQGѭӟi
Tuy nhiên, nghiên cӭu vүn còn nhiӅXQKѭӧFÿLӇm cҫn phҧi cҧi tiӃQWURQJFiFEѭӟc tiӃp theo: ắ Thӡi gian trung xӱ lý thuұt toỏn mһc dự thҩSVQKѭQJFRQVӕ này vүn FKѭDÿҥWÿѭӧc mөFWLrXÿӅ UDOjGѭӟLVĈӇ cҧi tiӃn thӡi gian này, có KDLKѭӟng tiӃp cұn có thӇ giҧi quyӃt Thӭ nhҩt ta có thӇ WăQJWӕc thӡi gian xӱ lý bҵng xӱ lý trên cҧ 4 core cӫa Nano Jetson bҵQJ WKѭYLӋn OpenMP Cách thӭ hai, ta có thӇ dùng lұp trình ngôn ngӳ phҫn cӭQJ)3*$ÿӇ thӵc hiӋn thay vì sӱ dөng môn ngӳ &QKѭKLӋn tҥLÿLӅu này có thӇ JL~SWăQJÿiQJ kӇ thӡi gian xӱ lý mà vүQÿҧm bҧo sӵ hiӋu quҧ cӫa thuұt toán ắ Sӵ kӃt nӕLÿӇ sӱ dөng mỏy bҳn hҥt vүQÿDQJTXiWUuQKWKӵc hiӋn, trong thӡi JLDQÿӃn cҫn hoàn thiӋQF{QJÿRҥQQj\ÿӇ KRjQWKjQKVѫNKӣi máy phân loҥi hҥt cà phê ắ Mӝt khuyӃWÿLӇm khỏc cӫa chiӃc mỏy phõn loҥLFjSKrÿmWUuQKEj\OjKuQK ҧQKWKXÿѭӧc chӍ mӝt mһt cӫDÿӕLWѭӧQJĈӇ khҳc phөc khuyӃWÿLӇm này, hai camera có thӇ ÿѭӧc sӱ dөng trong dӵ iQVDXNKLKRjQWKjQKÿӇ chөp hai mһt ÿӕLWѭӧng và QkQJFDRWtQKFKtQK[iFKѫQ
DANH MӨC CÔNG TRÌNH CÔNG BӔ CӪA TÁC GIҦ
1 Nguyen Duc An, Bui Quoc Bao, Tran Hoang Linh and Hoang Trang, ³An efficient real-time algorithm using shape and CIELab color space for sorting coffee beans,´
Journal of Science and Technique - Le Quy Don Technical University, no 213, Dec
[1] C Pinto, J Furukawa, H Fukai and S Tamura, "Classification of Green coffee bean images basec on defect types using convolutional neural network (CNN)," in 2017
International Conference on Advanced Informatics, Concepts, Theory, and Applications (ICAICTA), Denpasar, 2017
[2] S Wallelign, M Polceanu, T Jemal and C Buche, "Coffee Grading with Convolutional Neural Networks using Small Datasets with High Variance," Journal of WSCG, vol 27, no 2, pp 113-120, 2019
[3] E M Oliveira, D S Leme, B H G Barbosa, M P Rodarte and R G F A Pereira,
"A computer vision system for coffee beans classification based on computational intelligence techniques," Journal of Food Engineering, vol 171, pp 22-27, 2015
[4] E R Arboleda, A C Fajardo and R P Medina, "An image processing technique for coffee black beans identification," in IEEE International Conference on Innovative
Research and Development (ICIRD), Bangkok, 2018
[5] E Ringaby, "Geometric Computer Vision for Rolling-shutter and Push-broom Sensors." Doctoral dissertation, Linkửping University Electronic Press, 2012
[6] International Coffee Organization, "National Quality Standards - International Coffee Council 122nd Session." ICC 122-12, 2018
[7] P Aparajeya and S Sanyal, "An efficient parallel thinning algorithm using one and two sub-iterations," in 12th IASTED International Conference on Computer Graphics and Imaging, 2011
[8] N Otsu, "A threshold selection method from gray level histograms," IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 1979
[9] J Hoshen and R Kopelman, "Percolation and cluster distribution I Cluster multiple labeling technique and critical concentration algorithm.," Physical Review B 14.8, p 3438±3445., 1976
[10] D Granato and M L Masso, "Instrumental color and sensory acceptance of soy- based emulsions: a response surface approach," Food Science and Technology, pp 1090-1096, 2010
[11] P B Pathare, U L Opara and F A Al-Said, "Colour measurement and analysis in fresh and processed foods: a review," Food and bioprocess technology, vol 6, pp 36-60, 2013
[12] J R Sandoval , M E Rosas, E M Sandoval, M M Velasco and H C De Ávila,
"Color Analysis and Image Processing Applied in Agriculture," in Colorimetry and
[13] D B MacDougall, Color in food: improving quality New York: Woodhead
[14] I L Weatherall and B D Coombs, "Skin Color Measurements in Terms of CIELAB Color Space Values," Journal of Investigative Dermatology, vol 4, pp 468-473,
[15] S Gallant, "Optimal Linear Discriminants," in Eighth International Conference on Pattern Recognition, IEEE, 1986, pp 849 852
[16] S Gallant, "Perceptron-based learning algorithms," IEEE Transactions on neural networks, vol 1, no 2, pp 179 191, 1990
[17] A.V Oppenheim and R.W Schafer, "From frequency to quefrency: A history of the cepstrum," IEEE signal processing Magazine, vol 21, no 5, pp 95 - 106, 2004.