Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật cơ điện tử: Nghiên cứu phân loại trứng cút dùng phương pháp xử lý ảnh

TÓM TẮT LUẬN VĂNTóm tắt:Luận văn trình bày phương pháp mới trong việc phát hiện vết nứt trên vỏ trứngcut, phương pháp này dùng kết hợp xử lý ảnh với mạng no ron.. thihiện tượng nứt ở vỏ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

Thanh phan Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý chuyênngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có)

CHỦ TỊCH HỘI ĐÔNG TRƯỞNG KHOA CƠ KHÍ

PGS.TS TRAN THIÊN PHÚC

DAI HOC QUOC GIA TP.HCM CONG HOA XA HOI CHU NGHIA VIET NAMTRUONG DAI HOC BACH KHOA Độc lập - Tự do - Hanh phúc

NHIEM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: ĐỒ HOÀNG SƠN MSHV: 11390715Ngày, thang, năm sinh: 29/11/1985 Noi sinh: TP.HCMChuyén nganh: KY THUAT CƠ ĐIỆN TỬ Mãsốó: 605268I TÊN ĐÈ TÀI: Nghiên cứu phân loại trứng cút dùng phương pháp xử lý ảnh

Ill NGÀY GIAO NHIEM VU : 02/07/2012IV NGAY HOAN THANH NHIEM VU: 21/06/2013

V CAN BO HUONG DAN : PGS.TS NGUYEN TAN TIEN

Tp HCM, ngay thang năm 2012

CAN BO HUONG DAN CHU NHIEM BO MON DAO TAO

PGS.TS NGUYEN TAN TIEN PGS.TS NGUYEN TAN TIEN

TRUONG KHOA CO KHI

PGS.TS TRAN THIEN PHUC

Trang 11

LỜI CÁM ƠN

Đề hoàn thành được luận văn này, tôi xin chân thành cảm ơn sự hướng dẫn tậntình của Thay PGS.TS Nguyễn Tan Tiến, Thay TS Nguyễn Duy Anh cùng QuýThầy Cô bộ môn Cơ điện tử và các bạn phòng LAB Hitech Mechantronic đã góp ý,hỗ trợ tôi trong suốt quá trình thực hiện

Xin cảm ơn gia đình và những người bạn luôn động viên, ủng hộ tôi.Xin chân thành cảm ơn!

Đỗ Hoàng Sơn

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Tóm tắt:Luận văn trình bày phương pháp mới trong việc phát hiện vết nứt trên vỏ trứngcut, phương pháp này dùng kết hợp xử lý ảnh với mạng no ron Giá trị histogramcủa ảnh rọi trứng cút được sử dụng làm dữ liệu huấn luyện mạng và kiểm tra độchính xác của phương pháp đề xuất Đầu tiên, các ánh sáng trang, vàng, đỏ từ ledluxeon được sử dụng để thử nghiệm và lựa chọn ánh sáng thích hợp cho việc rọitrứng cut Trong đó, ánh sáng vàng cho kết quả tốt hơn ánh sáng trang và đỏ, vếtnứt hién thị rõ hon, sai lệch histogram anh roi giữa trứng có vết nứt và trứng cònnguyên cũng lớn hơn Kết quả bước dau đạt được với độ chính xác là 85,1% chotrường hợp trứng không vết nứt, 87.98% cho trường hợp trứng có vết nứt và mứcchính xác trung bình đạt được là 86,54%.

Abstract:This paper proposed a new method to detect cracks on the quail egg shell,which is the use of use image processing combined with neural network Histogramof many images of candling quail egg is used as training data for neural networkand use to check the accuracy of the proposed method First, the white light, yellowand red of LED Luxeon used to test and select the appropriate light for theillumination of quail eggs In particular, yellow light for a better results than redand white light, cracks is showed clearly, bias histogram of images of candlingquail egg between egg cracks and intact eggs is larger Initial results achieved withan accuracy of 85,1% for the eggs without cracking, 87,98% for the case of cracks,and the average accuracy achieved is 86,54%.

Luận văn này gồm 5 phan chính với nội dung như sau:Phần 1: Mở dau

Phần mở đầu trình bày lý do chọn đề tài, mục đích, đối tượng và phạm vi nghiêncứu, ý nghĩa khoa học và thực tiên của đề tài nghiên cứu.

Trang v

* Phần 2: Tổng quanPhân tích, đánh giá các công trình nghiên cứu đã có của các tác giả trong vàngoài nước liên quan đền dé tài; nêu những vân dé còn tôn tại; chi ra những vân đềmà đề tài cần tập trung nghiên cứu, giải quyết

* Phần 3: Cơ sở lý thuyết và phương pháp thực hiệnTrình bày các cơ sở lý thuyết, lý luận, giả thuyết khoa học và phương phápnghiên cứu đã được sử dụng trong luận văn.

* Phần 4: Thực nghiệm và kết quả đạt đượcMô tả ngăn gọn công việc nghiên cứu khoa học đã tiên hành, các sô liệu thựcnghiệm của luận văn.

s* Phan 5: Ket luận và kiên nghị những nghiên cưu tiệp theo

Trình bày những kết quả đạt được của luận văn và đưa ra kiến nghị hướngnghiên cứu tiếp theo dựa trên kết quả đạt được

LOI CAM DOAN

Tôi cam đoan rằng, nội dung của luận văn nay là kết qua làm việc của tôi dướisự hướng dẫn của Thay PGS.TS Nguyễn Tan Tiến, Thay TS Nguyễn Duy Anh,ngoại trừ các phần tham khảo từ các tài liệu khác được ghi rõ trong luận văn

Tp.HCM, Ngày tháng 12 năm 2012.

Đỗ Hoàng Sơn

Trang Vii

MUC LUCLỜI CAM ƠN, ác HH HH HH ga iiTOM TAT LUẬN VĂN +: t2 2 HH HH re ivLOL CAM ĐOAN cách HH go vi

MUC LUC 4]Ả d4 vil

DANH MỤC CÁC CHU VIET TAT VA KÝ HIBU eeeeesceseessessessssssecsesneeseeseesnecnecsnseneeneeaneeseeneenseaes ixDANH MỤC HINH - - 2c 2t 2É th HH HH tk xiiiDANH MỤC BANG Wu eceessessesssessesssesseeseesecsnssuecsnccnceuseeseeueeuscsucsussuecsnesnesneeseeseeneeaesenseneeseereeeeeeneeasen XV

Phần 2: TONG QUAN G11 1111111111 111111111111 T01 TT Tàn ru 4

2.1 Tổng quan về trứng - trứng cút và một số tiêu chuẩn phân loại trứng 42.1.1 Đặc điểm chung về trứng và tring CÚT s °-<sceeeescseseseeseseseeeseseseesesese 42.1.2 Một số yêu tố cơ ban ảnh hưởng đến chất lượng trứng s-ss<s<<esess 62.1.3 Tiêu chuẩn đánh giá, phân loại chất lượng trứng -.s-s-se<-<csesesseesese 62.2 Một số phương pháp kiểm tra và phân loại chất lượng trứng 2-5: 72.3 Tổng quan về một số công trình nghiên cứu của các tác giả trong và ngoai nước cóliên quan đến dé tài -¿- + S11 S221 115152121215 11212111 1121111101111 1101110101010 201g ưu 11

2.3.1 PHAN tich d 0 0555 5 5 5 5 559 9.9 9 999 99.99 9999 9 99 09.99 0.00 00 0.00 0000000900000 II

2.3.2 Các vấn để còn tÔn tại ss<s<cs+esvseesevseksesrserserksereeorserresesesserrssre 132.4 Các van đề cân tập trung giải quyết của đề tài 5: 5222222 13

Phan 3: CƠ SỞ LY THUYET VÀ PHƯƠNG PHAP THUC HIEN esesscessessseseeseeeeseeeeeeseeseeeees 14

3.1 Cơ sở lý thuyt ec c ccc cccccccssscseessscssssessssesscsssussesessssesssssessssessssesesseessscstesssesseses 14

3.1.1 => Ah SO esssesesscssesecescesesecsssesscessesecsccesesecscsesesscesoesecsccesesscsceesecasossecscaseeees 143.1.1.1 Giới thiệu về ảnh SỐ -¿-:-5xc+ct+ExEx 2 2E EE211.71.211211ở 143.1.1.2 Giới thiệu về xử lý ảnh SỐ ¿6-5-5 252 St 3E E2EEE2EEEEEEEEEEEEEEEEEErkrkrrkrkrrrrkrrrrees 173.1.1.3 Các ứng dụng cơ bản của công nghệ xử lý ảnh sỐ ¿2-5252 522s+cvzszxssee: 25

3.1.2 Mang NO TOII co s2 9 0 0 98 9.09 95 5.00 0000004 906 06.00 0 09000009908 90000006080009999099000 26

3.1.2.1 Giới thiệu về nơ ron sinh NOC óc - S6 SE E3 SE SE E$ESESEEEEESESEEEEEESEEEESEEkrkErsrrkrke 263.1.2.2 Cầu trúc và thuật toán cơ bản mang nơ ron máy tính sees sees 273.1.2.3 Một số ứng dụng cơ bản của mạng no ron và trong xử lý ảnh - eee 34

3.2 Ứng dụng xử lý ảnh và mang no ron giải quyết van dé của dé tài 34Phan 4: THUC NGHIỆM VA KẾT QUÁ ĐẠT ĐƯỢC - -Sek kề SnHk Tnhh 44

4.1 Xây dựng chương trình tổng thỂ - ¿55:22 222 2E222E22121211 2121212122122 xe 444.2 Thu thập và xử lý tập mẫu - ¿52 ©2+E2E+E2ESEEESE2E2E2E212EE1E 2121112111112 re.4643 Dùng thuật toán di truyền tìm cau trúc mạng ¿- - ¿++52+x+sz+z+xvzszrerxez 51VN 0c con ốc 53A.5 Kết qua dat QUOC cecccccccccccsccscsssesessssessssesuesesucsssussesesscscsussssssssstsissesusscsuescseassesneses 54

Phan 5: KET LUẬN VA KIÊN NGHỊ NHỮNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO - 59

5.1 Kết luận về kết quả của để tài - 5:5: 32221921 121121212712111212111121 121 595.2 Những van dé còn tồn tại và hướng phát triển của dé tài 5555: 59

DANH MỤC CONG TRÌNH CONG BO CUA TÁC GIẢ ¿-¿- 5c5+2c2xerxervervrrrrervea 63DANH MỤC TAI LIEU THAM KHẢO ¿2c 25232232222 2121211112111 11 11x 64PHAN LÝ LICH TRÍCH NGANG cccccccccccoceccsceccececcseesescsecscsecscsceecsceccaesecacsecacsececaeeacscacscecaeeeaces 66

Trang 1x

DANH MỤC CÁC CHỮ VIET TAT VÀ KÝ HIỆU

Chữ viết tắtANN

bppCCDCMOSCRDIPHSVIECMLPMRRGBGANST

Digital Image ProccessingHue — Saturation — ValueInternational Egg CommissionMultiLayer Perceptron

Mutation RateRed — Green — BlueGenetic AlgorithmNhiém sac thé

Giai thich

Giá tri cường độ diém anh tại vi tri x, yMức xám cua ảnh

Mang No ron

Gradient cua anhĐộ lớn gradient cua anhHướng cua gradientMat na trượt (mat nạ cuộn)Ham gaussian tai vi tri x, yHệ sô tri trung bình ham gaussianPhuong sai

Giai thich

Giá trị hàm tongHàm kích hoạtGiá trị ngõ ra thực tếGiá trị ngõ ra mong muốnSai số giữa dự và y;Hàm sai số (mục tiêu)Giá tri ngõ ra tại mỗi nútGiá trị trọng số

Số gia của giá trị trọng số

MomentumLearning rate

Trang xi

Giai thích

Biên nhiêm sắc thêSO cá thê trong quân thêChiêu dài nhị phân NST

DANH MỤC HÌNH

Hình 2-1: Cau tạo chung của trứng [4]| ¿+ ¿5552 S£+x+E#EE+E#EEEEEEEEEEEEEEEEEESEEEkrkrrkrkrrrrkrrrrrrerrre 4

Hình 2-2: Hình roi trứng ga loại AA, A và B [Í7] - - c 1 vn H ng knnHvkkrt 7Hình 2-3: Quan sát bên trong trứng [Ø] - - 5 + E13 3 11191111 1 1n nu ng ve 8

Hình 2-4: Kiểm tra trứng bằng lực nén [ O] - ¿+ ¿2 ¿+52 S£+E+E#EE£E#EEEEEESEEExexerrxererxrrrrrrerrre 9Hình 2-5: Kiểm tra trứng bằng phân tích âm thanh [ 1 Ï] - 25+ 2 ++s+£+>++x+xz+xvrzxexezszrxes 9Hình 2-6: Đồ thị phân tích đáp ứng âm thanh của trứng gà [ Í l] -. ¿- 25252 >s+x+xszs+xezszs2 10Hình 2-7: Phân tích trứng bằng quang phổ kế [LO] . ¿- ¿25252522 S£+E+E+EE£E+EezszEvrerxexerszed 10Hình 2-8: Đồ thị phân tích trứng bằng quang phổ kế [ 1O] .- ¿- + ¿2-5 +5+>x+sz>szE+xrxsxerszsd 10Hình 2-9: Phân tích vết ban vỏ trứng [ 1O ] ¿5£ ¿SE SE k‡E‡EEEEEE‡k‡EEEEEEEEEEEEkEEEEk xxx 11Hình 2-10: Phân tích vết nứt vỏ trỨng ¿+ +52 SE #EE£E#EEEEEESEEEEEEEEEEEEEEEkrkrkrrkrrrrrrrrrerrrei 11Hình 3-1: Biểu dién cau trúc ảnh số 2 chiỀU ¿5 5252 2E2E+EEEE#EEEEEEEEEEErEeErrxrrererrrsrrrred 14

Hình 3-2: Mô tả ảnh nhị phân - - - - < E1 1119111191111 HH HH HH HH kh 15Hình 3-3: Thang mau mức xám ảnh fSbIÍ - - - 556 < + 1131230111 3310111 1 3 vn HH kh 15

Hình 3-4: Biểu diễn ảnh xám -¿- - 5c SE EE SE SE E3 1111111111111 1111111111111 11011111 7k 16

Hình 3-5: Ba màu cơ bản RGT -cc c1 cọ Họ kg BE 3t 16

Hình 3-6: Sơ đồ xử lý ảnh $6 [17] . ¿5£ 56+ SSE+EEE+E‡ESEEEEEEEEEEESEEEEEEEEEEEEEEEkrkrkrkrrrrkrrrrerrred 17Hình 3-7: Cảm biển CCD và CMOS esssssessseseesssesseesseessseeseessueesnsessnesneesneesneesneessnesnenseeseennses 17Hình 3-8: Biểu đồ Gauss ¿5c c1 213v E21 12111111111111111T111.11 T111 19Hình 3-9: Mặt nạ cuộn gaussian 1 ChiỀU SG BS 1S E1 K1 SE S SE TS HH TT TH TH gu 20Hình 3-10: Chuyển từ ảnh mau sang ảnh xám [ IÑ| ¿- - ¿2 5+ S252 S£+x+E+EE£x+EezzEererxexerszed 21Hình 3-11: Chuyển từ ảnh xám 8bit sang ảnh nhị phân . - ¿5+ + 2 £+5++x+xzzszE+xrxexerszed 22Hình 3-12: Giản đồ histogram ảnh xám . ¿5:5 SE 2EESE‡ESEEEEEEEEEEEEEEEErkrkrkrrrrrrrrrrrrred 22Hình 3-13: Tăng độ sáng và giản đồ hisfogram ¿- 5: 56252 tt Ex‡EEExEEEEkrkrkrrkrrerrrrrrerrred 23Hình 3-14: Giảm độ sáng và giản đồ hisfogram ¿- 6552 S2 sSEx‡EE2xEEEEErkrkrrxrrererrrrrrrred 23Hình 3-15: Tăng độ tương phản và giản đồ histogram ¿5-5625 Sz+x‡EvErxeErrxrrererrrrrrrred 23Hình 3-16: Giảm độ tương phản và giản d6 histogram ¿ 56 52522 ‡xvEerxzrererxrrersred 24Hình 3-17: Tach biên bằng phương pháp Sobel và Cannyy - ¿5+ ¿52 +++5*+x+EzzszEsrrxesersred 24Hình 3-18: Ứng dụng tách biên trong y hỌC - ¿+ ¿5 5E S£2E‡E+EEEEEEEEEEEEEEkrkrkrrkrrrrrrrrrerrred 25Hình 3-19: Cấu trúc cơ bản một no ron sinh học [ IØ]| -¿- ¿s52 SE + £+EEeEsEeEexsxexsezkezxz 26

Hình 3-20: Mạng nơ ron sinh học [20] - -c c c E30 1116881111183 1188 1011 vn kg 27

Hình 3-21: Sơ đồ một no ron nhân tạO -¿- ¿c6 SE E1 SE SE SEEKEE TS KT KT TT HT ryu 27Hình 3-22: Mang nơ ron truyền thắng 3 lớp ¿+ ¿5-5 5E 23S22E2E+EEEEEEEEEESEEEkrkrkrrkrrrrrrrrrrrrred 29Hình 3-23: Sơ d6 1 perceptron ccccccscscsssscssssessssescssssesssssscsscsesessssssscssseeesssscessssseessssessssseeessssessseeeess 30Hình 3-24: Sơ đồ mạng MLP scecscsscsssssscssssesssescesssessssssesscsesesssssscsssesesssscesssssessssesssssceesssseessseeeess 31Hình 3-25: Ảnh hưởng momentum đến điểm CUC trị . c- tt SE St S SE S HS Hs rkở 32Hình 3-26: Sơ đồ giải thuật mạng nơ TON ML/P -.- ¿5-5625 S*2x‡E‡EE‡EEEEEEEEEErkekerxrrererxrrrrrred 33Hình 3-27: Hệ thống thu nhận anh rol frỨng CÚC - - - - << + SE E131 1011111 113 930111 ng ve 35

I§0i092388.i00ì0‹.ïnn ố.ỐỐ - 36

Hình 3-29a: Trứng không có VẾT ỨC ¿6 S92 £+E9E#EEEE#EEEEEESEEEEEEEEEEEEEEEErErkrkrrrrkrrrrrrrred 43

Hình 4-1: Giao diện chương trinh - 2G 1111111 1111 TH HH HH HH kh 44

Hình 4-2: Lưu đô thực hiện của phương phápp - ¿5 6552262 £x‡EvEzESEEkrxererxrrerrrrrrerrred 45

Trang xiv

Hình 4-3: Góc độ quan sát trứng (A, B, C vi tri quan sát) - «ke xxx 46

Hình 4-4: Sơ đỗ thuật toán GA 6+ tt HH nh nh ghn 52Hình 4-5: Cầu hình mạng nơ ron 3 lớp được sử dỤng - ¿5 55252 £+x‡EvEzxeEerxrrerersesersred 53Hình 5-1: Sơ đồ ứng dụng phương pháp vào hệ thống liên tục ¿- ¿+55 5z>s+c+zscxsserszed 60Hình 5-2: Thực hiện với nhiều 18041154 /IEaaaa::ÝảẳẳiiddtitỞỞỞỎỐỐ 61Hình 5-3: Dinh vị và khoanh vùng nhiều trỨng -¿- ¿52+ 52 5+2 x+E+EE+E£EE+E+EvEErxeEerxzrererxesersrrd 61

Hình 5-4: Tach thành từng trứng riêng ÍẺ - - - 55 <3 1131230111135 1011 1E vn HH kh 62

Bảng 2-1:Bảng 2-2:Bảng 3-1:Bảng 3-2:Bảng 3-3:Bảng 3-4:Bảng 4-1:Bảng 4-2:Bảng 4-3:Bảng 4-4:Bang 4-5:Bảng 4-6:Bảng 4-7:Bảng 4-8:

DANH MỤC BANG

Bang giá trị dinh dưỡng của trứng gà, trứng vit va trứng cut [5], [6 ] ‹ 5

Tiêu chuẩn phân loại tring [7] ¿-:- ¿+ +5 S+E££E+EEE+E#EEEE+EEEEzEeEeErkrrrkrxerrrxrrrrrree 6Một số hàm kích hoạt nơ rOI (GB SE SE KEE SE SE SE TS HT H HT 28So sánh anh roi trứng cuit khi roi bằng ánh sáng đỏ, vàng và trắng - 36Bang so sánh histogram ánh sáng trắng của ảnh roi trứng cúT -:-ss+-+s5s+¿ 39

Bang so sánh histogram ánh sáng vàng của ảnh roi trứng CÚT - -«« -<-«<<+++ 41

Xử lý với anh roi của trứng không Vet nứt . ¿- + 2 +52 S22E+E£x+xvEerxrrrxrserrrxrree 47Xử lý với ảnh roi của trứng C6 VẾT 'ỨT -¿ ¿©5222 +EE£x#EvEEESEEEkrEerrkrrrkrsrrrrrrree 48

Xử lý với ảnh roi của trứng bị LỆCH - ‹- c1 2 111912 1 11 HH HH kg 50

Kết quả thử nghiệm với mạng 3 lớp, 768 ngõ vào ¿5-5252 cc2v+rrrxerrrxrree 55Kết quả thử nghiệm với mạng 4 lớp, 768 ngõ vào - ¿55c 52c c2v+rrrxerrrxrree 55Kết quả thử nghiệm với mạng 3 lớp, 512 ngõ vào ¿5-52 25c cc2x+xrzxerrrxrree 56Kết quả thử nghiệm với mạng 5 lớp, 512 ngõ vào - ¿5-52 2c c2v+xrzxerrrxrree 57Kết quả thử nghiệm với mạng 3 lớp, 256 ngõ Vào - ¿5-5252 c‡v+xrrxerrrxrree 58

Trang |

Phan 1:MO DAU

Ly do chon dé tai.Năm 1964 tai thủ đô của Italia, Hội đồng quốc tế về trứng gia cầm (InternationalEgg Commission - IEC) đã dé nghị chọn một ngày trong năm để tôn vinh giá trịdinh dưỡng tuyệt vời của trứng đối với sức khỏe con người tại hội nghị thế giới lầnthứ 2 về dinh dưỡng và thực phẩm và đã được hội nghị chấp thuận Cụ thể là hộinghị đã chọn ngày thứ sáu của tuần thứ hai trong tháng 10 hàng năm làm “Ngày thếgiới về trứng gia cam” (World Egg Day) “Ngày thé giới về trứng gia cam” là sự ghinhận và tôn vinh của con người trên toàn thế giới về giá trị tuyệt vời của trứng vớisức khoẻ con người Đây cũng là hoạt động xã hội mang đậm tính nhân văn nhămkhuyến khích sản suất và tiêu thụ trứng, giúp con người tận dụng nguồn dinh dưỡngcao cấp nhưng rẻ tiễn này [1] Theo tạp chí Sức khỏe của Mỹ khuyến cáo, sáu loạitrứng sau đây là những thực phẩm có lợi cho sức khỏe con người: trứng vịt, trứngcuit, trứng ngỗng, trứng đà điều, trứng gà tây và trứng gà (Rodale Institute, 4.2012)

Do giá trị tuyệt vời của trứng với sức khoẻ con người nên nhu cau và sản lượngtrứng gia cam hang năm là rất lớn (riêng ở nước ta năm 2010 sản lượng vào khoảng74 trứng/người/năm) Theo số liệu thống kê của cục chăn nuôi Việt Nam năm 2005,cả nước sản lượng trứng cả nước đạt 3,95 tỷ quả trứng gia cầm, riêng vùng ĐôngNam Bộ sản lượng đạt 197/7 triệu quả trứng, Đồng bang sông Cửu Long đạt 1,09 tyquả trứng [2] Đến năm 2010, sản lượng cả nước đạt 6,37 tỷ quả trứng, tăng khoảng

1,62 lần so với năm 2005 [3].Để sản xuất và phân phối số lượng trứng lớn như vậy cần phải phát triển mạnhcác thiết bị, phương tiện kỹ thuật phục vụ cho các khâu vệ sinh, phân loại và đónggói sản phẩm nhằm đảm bảo vẻ số lượng và chất lượng đến người tiêu dùng Trongcác khâu trên, thì khâu phân loại trứng đóng vai trò khá quan trọng, ảnh hưởng trựctiếp đên chat lượng và sô lượng trứng sản xuât hang năm.

Tại Việt nam, trứng cút đã và đang là một nguồn thực phẩm thông dụng và cónhu câu cao Tuy nhiên, việc ứng dụng khoa học kỹ thuật vào phân loại trứng vẫnmới áp dụng trên trứng gà, còn trong phân loại trứng cút vẫn do công nhân đảmtrách là chủ yếu Điều này ảnh hướng nhiều đến sức khỏe của người công nhân dophải làm việc liên tục bằng mắt thường trong môi trường cường độ ánh sáng mạnh(khi rọi trứng) gây mỏi mắt, mệt mỏi từ đó ảnh hưởng đến năng suất và chấtlượng sản phẩm Trong các yếu tô co bản ảnh hưởng đến chất lượng trứng như hìnhdạng, vết ban ở vỏ trứng, vệt máu trong trứng, hiện tượng nứt, vỡ vỏ trứng thihiện tượng nứt ở vỏ trứng ảnh hưởng nhiều đến chất lượng trứng, vì vết nứt sẽ tạođiều kiện cho vi khuẩn xâm nhập gây hai cho sức khỏe người tiêu dùng.

Ngoài phân loại, đóng gói thì việc sản xuất con cút giống vẫn dang là van dé nangiải Hiện nay, việc phát hiện và phân loại trứng nứt vẫn còn làm thủ công với năngsuất và độ chính xác thấp khiến tỉ lệ hao hụt trong việc ấp trứng còn khá cao dokhông phát hiện được trứng nứt để có thể loại bỏ trước khi ấp Việc phát hiện vếtnứt trên trứng cút thành công sẽ là cơ sở cho bài toán phân loại trứng cút tự độngsau này.

Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của các ngành khoa học kỹ thuật, đặc biệt là cácthiết bị, công nghệ trong lĩnh vực điện điện tử, khoa học máy tính công nghệ xử lýảnh đã ngày một trở nên phố biến, được rất nhiều công trình nghiên cứu của các tácgiả trong và ngoài nước trong các ứng dụng thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau trongđó có công nghiệp phân loại trứng gia cầm

Mục đích, đối tượng và phạm vi nghiên cứu của dé tài.> Để tài này sẽ tìm hiểu một số kỹ thuật hiện dai trong phân loại trứng gà và tiễn

hành áp dụng vào việc phát hiện vết nứt trên vỏ trứng cút, làm cơ sở cho bàitoán phân loại trứng cút tự động sau này.

> Tìm hiểu cơ bản về xử lý ảnh số và kết hợp với mạng nơ ron trong việc pháthiện trứng cút bị nút.

> Việc huấn luyện mạng và kiểm tra phân loại được thực hiện trên một SỐ tập mẫuảnh tĩnh.

xử lý ảnh kết hợp mạng nơ ron trong nhận dạng và phân loại trứng cút.> Việc phát hiện vết nứt trên trứng cut thành công sẽ là co sở cho bài toán phân

loại trứng cút tự động sau này.

Phần 2:TỎNG QUAN

2.1 Tổng quan về trứng - trứng cút và một số tiêu chuẩn phân loại trứng2.1.1 Đặc điểm chung về trứng và trứng cút

Như chúng ta đã biết, trứng là loại thức ăn có giá trị dinh dưỡng rất cao Thànhphần định dưỡng của trứng có chứa các chất đạm, chất béo, vitamin, khoáng chất vàhormone Các chất dinh dưỡng trong trứng có tỷ lệ tương quan với nhau một cáchthích hợp và cân đối

Cau tạo chung của trứng: Cấu tạo của trứng, về co bản được chia làm 4 bộphận chính là: lòng đỏ, lòng trang, màng vỏ và vỏ trứng Đối với gà, lòng đỏ chiếmkhoảng 31,9% khối lượng, lòng trăng là 55,8%, vỏ cứng là 11,9% và màng vỏ là0.4%.

Vỏ trứng.Màng ngoài.Màng trong.Dây phôi.

Lớp ngoài lòng trắng.Lớp giữa lòng trăng.

Màng noãn hoàn (Màng lòng đỏ trứng)

Oo NOOO +> C2 ` — Lớp nhân lòng đỏ.

Phôi (blastoderm).

oC m Ð FY YY10.L6p mang mau vang cua long do.

11 11.Lớp mang mau trắng của long đỏ.

+a_ 12.Lớp trong lòng trắng.15_ 14.Túi khí.

15.Lớp biểu bì ngoài vỏ trứng.

Hình 2-1: Cấu tạo chung của trứng [4]

Trang 5

Các thành phan dinh dưỡng quan trong chủ yếu tập trung ở lòng đỏ trứng gồmcác vitamin và khoáng chat Thanh phan của lòng trăng đa số là nước với rất ítkhoáng chất So với các loại trứng ngỗng, trứng gà, trứng vịt thì trứng cút có kíchthước va trọng lượng khá nhỏ (khoảng 9g - 12g, so với trọng lượng trứng ga là 50g— 64g, trứng vịt là 70g) Tuy nhiên, hàm lượng các chất dinh dưỡng trong trứng cutkhá cao, một số chất còn cao hơn cả trứng gà và trứng vịt

Bang 2-1: Bang giá trị dinh dưỡng của trứng ga, trứng vit và trứng cut [5], [6].

Đơn vị Trứng gà Trứng vịt Trứng cút: (Trên 100g) (Trên 100g) (Trên 100g)Hàm lượng dinh dưỡng cơ bản

Nước g 75.33 70.83 74.33

Năng lượng kcal 149 185 155.6Protein bị 12.49 12.81 13

Lipid g 10.02 13.77 11.11Ash g 0.94 1.14 1.111

Carbohydrate bị 1.22 1.45 0.444

Chat xo g 0.0 0.0 0.0Chat khoáng

Canxi, Ca mg 49 64 66.67Sat, Fe mg 1.44 3.85 3.667

Vitamin C mg 0.0 0.0 0Thiamin mg 0.062 0.156 0.133Riboflavin mg 0.508 0.404 0.789

Niacin mg 0.073 0.200 0.144Pantothenic acid mg 1.255 1.862 1.756Vitamin B-6 mg 0.139 0.250 0.144Folate, total mcg 47 80 66.67Folic acid mcg 0 0 0Folate, food mcg 47 80 66.67Folate, DFE mcg DFE 47 80 66.67Vitamin B-12 mcg 1.00 540 1.556Vitamin A, IU IU 635 1328 541.4

Retinol mcg 19] 399 155.6

Vitamin A,RAE | mcg_ RAE 19] 399 155.6Vitamin D IU 52.000 - 55.56Vitamin E mg ATE 1.050 0.740 1.111Amino Axit

Total g 12.489 12.988 13.46

2.1.2 Một số yếu tô co bản ảnh hưởng đến chất lượng trứng> Hình dạng trứng bị biến dạng, méo mó

> Vỏ ngoài của trứng có vết ban

> Hiện tượng nut, vỡ ở vỏ trứng.

> Xuất hiện vệt máu trong trứng 2.1.3 Tiêu chuẩn đánh giá, phân loại chất lượng trứng

Theo tiêu chuẩn của Mỹ, có hiệu lực ngày 20 tháng 7 năm 2000, chất lượngtrứng thương phẩm được chia thành 3 loại chính la AA, A và B Trong đó, loại AAcó chất lượng tốt nhất

Bảng 2-2: Tiêu chuẩn phân loại trứng [7]

Phần

vo

trirng

e Vỏ ngoài sạch.e Không nút, vỡ.e Ve ngoài bình

thường.

® Vỏ ngoài sạch.e Không nút, vỡ.e Ve ngoài bình

thường.

e Ít vết ban*e Không nút, vỡ.e Vẻ ngoài khác thường.

, e Chac chan e lương đôi chac| sCó vét máu va nhữngtrăng , „

chăn đôm nho**.

e Biên ngoài khó | e Bién ngoài khó | e Biên ngoài xác định.

xác định xác định e Trai rộng và phăng.Lòng ¬

đá e Khong có biêu | e Khong có biêu | eCó thê thay phôi phat

0 , :

hiện khuyết tật hiện khuyết tật triên nhưng chưa có vệt

máu.* + 1/32 diện tích bê mặt néu năm tập trung hoặc 1/16 nêu năm rải rác.**: Đường kính không lớn hơn 1/8 inch.

Tinh đến năm 2012 vẫn có rất it các tài liệu dé cập về các tiêu chuẩn riêng chophân loại trứng cút.

2.2 Một số phương pháp kiểm tra và phân loại chất lượng trứngNếu dựa vào phương pháp, có 2 phương pháp chính để kiểm tra chất lượngtrứng là phương pháp phá hủy và phương pháp không phá hủy.

Phương pháp kiêm tra không phá huy: Cho phép kiêm tra chat lượng bên ngoài(hình dáng, màu sac, trọng lượng, có vét ban hoặc không có vét ban, nứt hoặc

không nứt, trống hoặc không trống ) Phương pháp này thích hợp cho áp dụngtrong ngành sản xuất và cung ứng trứng ra thị trường.

Phương pháp kiểm tra không phá hủy có thể dùng mắt quan sát trực tiếp hoặc sửdung các công nghệ tiên tiễn hỗ trợ như xử lý anh, phân tích tan số đáp ứng (pháthiện trứng nứt hoăc không nứt), cảm biến quang phố (phát trứng trống hoặc khôngtrồng)

Phương pháp kiểm tra phá hủy: Cho phép kiêm tra một cách chính xác thànhphân dinh dưỡng, chất lượng trứng Phương pháp nay thích hợp cho áp dụng trongphòng thí nghiệm.

Hình 2-3: Quan sát bên trong trứng [9].Nếu dựa vào kỹ thuật phân loại thì có 3 kỹ thuật chính được sử dụng pho biến làkỹ thuật cơ học, kỹ thuật quang phố và quan sát bằng camera

> Kỹ thuật cơ học: chủ yếu dùng để đánh giá chất lượng cơ lý vỏ trứng như độcứng, các vết nứt

e Dung lực nén: Tác động lực nén trực tiếp lên vỏ trứng và xác định mức độtương quan giữa lực tác động và độ biến dạng từ đó đánh giá chất lượng vỏtrứng Phương pháp này có nhược điểm là có thé làm phá hủy trứng và tốnnhiêu thời gian.

x,Hình 2-4: Kiểm tra trứng băng lực nén [10].

e Phân tích âm thanh:

AID

microphonehard rubber

support excitation stick

electricity driver

Hình 2-5: Kiểm tra trứng bang phân tích âm thanh [11].Dưới đây là kết qủa phân tích đáp ứng của trứng còn nguyên và trứng bị nứt[11] Qua đó, ta có thể nhận thay sự khác biệt cua chúng (hình 2-6) Tin hiệu đápứng của trứng bị nứt có nhiều điểm đột biến về biên độ trong khi trứng còn nguyêncó đáp ứng tương đối đồng đều

response signal of intact egg-80 T Li T Ắ H T1 -100Ƒ +hãi

oS

B -120 4=

Quang

pho kế

CollimatingLense

Hình 2-8: Phân tích trig băng quang pho kế [10].Kết quả phân tích tín hiệu trong việc phát hiện vệt máu trong trứng:

Trang 11

> Quan sát băng camera: Đây là kỹ thuật còn khá mới, bang việc ứng dụng côngnghệ xử lý ảnh số vào nhận dạng và phân loại chất lượng trứng Kỹ thuật nàycho phép xác định kích thước, hình dáng, sự xuất hiện của vết nứt, vệt máu, vếtban Dé tăng tính linh hoạt cho hệ thống, ta có thé kết hợp công nghệ xử lý ảnhvới một số phương pháp điều khiến thông minh như fuzzy, mạng no ron hoặcthuật toán di truyền (Genetic Algorithm (GA))

2.3 Tổng quan về một số công trình nghiên cứu của các tác giả trong và ngoàinước có liên quan đến đề tài

2.3.1 Phân tích

Trong thời gian gan đây, có nhiều tài liệu của các tác giả nghiên cứu về van déứng dung các công nghệ tiên tiễn vào viêc phân loại trứng theo phương pháp khôngphá hủy Năm 1991, bài báo [12] của tác giả R.T.Elster và cộng sự đã áp dụng côngnghệ xử lý ảnh vào việc phát hiện vết nứt của vỏ trứng Tác giả đã tiễn hành thửnghiệm với trứng gà, bằng cách đặt trứng cần phân tích trên đèn soi và bên trên đặtmột camera quan sát có tác dụng ghi nhận ảnh phục vụ cho việc phân tích Tác giả

đã tiễn hành thử nghiệm trên 113 trứng gà loại A với độ chính xác đạt được là 96%.Năm 1992, tác giả J.W.Goodrum và các cộng sự [I3] cũng đã tiến hành phân tíchphát hiện vết nứt trên vỏ trứng gà bang công nghệ xử lý ảnh Tác giả đã có nhữngcải tiễn so với [12] bằng cách đặt trứng cần phân tích lên hệ thống con lăn, điều nàycho phép quan sát ở nhiều góc độ khác nhau Mỗi trứng, tác giả phân tích ảnh ở 3góc độ lệch nhau 120 độ, điều này giúp việc phân tích trứng được chính xác hơn.

Năm 1996, tác giả V.C.Patel và các cộng su [14] đã sử dụng công nghệ xử lýảnh kết hợp với mạng nơ ron trong việc phát hiện các vệt máu bên trong trứng vàvết nứt, vết ban ở vỏ trứng Tác giả tiễn hành phân tích và huan luyện mang no ronbang các giá trị phân bố màu (histogram) ảnh xám Trong việc phát hiện vết máu,V.C.Patel và các cộng sự đã sử dụng mạng nơ ron 3 lớp với 256 ngõ vào (tương ứngvới 256 giá trị của histogram), 32 nút ở lớp ấn và 1 ngõ ra Độ chính xác củaphương pháp dat được là 90% khi tiễn hành huấn luyện với 180 mẫu và kiểm tra10.000 trứng, trong đó có 90 trứng có vệt máu, 297 trứng bị nứt và 96 trứng có vếtban

Năm 1998, [15] V.C.Patel và các cộng sự đã phát triển thêm so với phương pháptrong [14] bằng việc sử dụng ảnh màu thay cho ảnh xám, các giá trị ngõ vào mạngno ron là 384 giá trị histogram ảnh màu, cụ thé là 128 giá trị histogram ảnh đơn sắcđỏ (kết hợp 2 giá trị liên tiếp trong 256 giá trị histogram), 128 giá trị histogram ảnhđơn sắc xanh lá và 128 giá trị histogram ảnh đơn sắc xanh dương Cau trúc mạngđược sử dụng cho việc phát hiện vết máu là 384 ngõ vào, 24 nút lớp an, 1 ngõ ra vàthay đổi số nút lớp an thành 40 cho việc phát hiện vết ban Độ chính xác trung bìnhcủa phương pháp là 92.8% cho phát hiện vét máu, 85% cho phát hiện ban và 87,8%cho phát hiện vết nứt

Hiện nay, nhóm nghiên cứu vẫn chưa tìm được tài liệu nghiên cứu nào của cáctác giả trong và ngoài nước vẻ việc phát hiện vết nứt trên vỏ trứng cuit Có thé vì lýdo trứng cuit có kích thước nhỏ (dai x rộng = 34,87 x 26,2mm), vỏ trứng mỏng(0.27mm) [16], những vệt màu xuất hiện ngẫu nhiên trên vỏ trứng cut gây khó khăncho việc phân tích và xử lý Vì vậy, nhóm nghiên cứu muốn tìm hiểu và phát triểnmột phương pháp có thể áp dụng trên trứng cút

Trang 13

2.3.2 Các van đề còn tôn tạiQua phân tích các bài báo trên, các tác giả đã tiễn hành phân tích trên trứng gàchưa thử nghiệm cho trứng cút.

Chưa tiễn hành kiểm tra, so sánh ảnh hưởng của các màu sắc ánh sáng khácnhau (đèn roi trứng) đến độ chính xác của phương pháp

2.4 Các vẫn đề cần tập trung giải quyết của đề tàiĐề tài tập trung vào việc nhận dạng trứng cút bị nứt và không nứt bằng cách kếthợp sử dụng xử lý ảnh và mạng nơ ron.

Tiến hành thử nghiệm với một số cầu trúc mạng nơ ron khác nhau và so sánh kếtquả của phương pháp.

Kết hợp thử nghiệm đèn rọi trứng cút với 3 loại ánh sáng khác nhau là ánh sángtrăng, ánh sáng đỏ và ánh sáng vàng.

Phần 3:CƠ SỞ LÝ THUYÉT VÀ PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN

3.1 Cơ sở lý thuyếtĐối tượng của đề tài là phân loại trứng cút và cụ thể là phát hiện trứng cút bị nứtvà không bị nứt Do tính chất đặc thù của trứng cút là có kích thước nhỏ (dài x rộng= 34,87 x 26,2mm), lớp vỏ ngoài mỏng (0.7mm), có các vệt màu với hình dạng vacach phan bố một cách ngẫu nhiên Điều này gây khó khăn cho việc nhận dạng vàphân loại so với một số loại trứng khác như trứng gà, trứng vịt Vì vậy cần phải sửdụng hệ thống có khả năng linh hoạt trong việc nhận dạng loại trứng này

Dựa vào phương pháp của các bai báo trong và ngoai nước có liên quan đến việcphân loại trứng, trong đề tài này nhóm nghiên cứu sẽ chọn phương pháp sử dụngcông nghệ xử lý ảnh kết hợp mạng nơ ron lan truyền ngược nhiều lớp MLP trongviệc nhận dạng trứng cut bi nut và không bị nứt.

3.1.1 Xử lý ảnh số3.1.1.1 Giới thiệu về ánh số

Một ảnh số có thé được biểu diễn bởi một hàm 2 chiều, f(x,y), với x,y là hệtọa độ không gian và độ lớn của ƒ tại mỗi điểm tọa độ (x,y) được gọi là cường độhoặc là mức xám của ảnh tại vi trí đó Khi x, y và giá tri độ lớn của f là những đạilượng rời rạc hữu hạn, chúng ta gọi ảnh đó là ảnh SỐ

Mỗi điểm ảnh tại tọa độ (x,y)trong một ảnh số với độ xám hoặc x

độ màu nhất định được gọi là mộtpixel hoặc pel (viết tắt của cụm từpicture element) Đặc tính của ham

f (x,y) cho mỗi pixel phụ thuộc vào

A 2 L4 ~ z ° & VY

Một ảnh sô gôm các pixel được sap val

xếp trong một mảng hình chữ nhật Hình 3-1: Biểu diễn cấu trúc ảnh số 2 chiều

Trang 15

(hoặc gọi là bitmap) Mức xám của anh L= 2", ví dun=8 thi L= 2° = 256.Bit trên mỗi pixel: Gia tri các màu sac được dai diện bởi số lượng bịt trên mỗipixel (bpp) Mỗi 1 bpp ảnh sử dụng 1 bit cho mỗi pixel, vì vậy mỗi pixel có thểđược bật và tắt (ảnh nhị phân) Mỗi một bit được bổ sung thêm sẽ làm tăng gap doisố lượng mau, ví du ảnh 2bpp có thé có 4 mau, anh 3bpp có thé có 8 mau

lbpp =2' =2 mau (đen hoặc trắng).2bpp =2“ =4màu

8bpp =2° = 256 màu.lóbpp =2'° = 65.536 màu (Highcolor).24bpp = 2” = 168 triệu mau (Truecolor).Một số kiểu anh số thường gap:

Ảnh nhị phân (binary image): Ảnh nhị phân là một kiểu ảnh số mà tại mỗi pixelchỉ có thể nhận một trong hai giá tri là 0 hoặc 1 đặc trưng cho mau trắng (mức 1)hoặc đen (mức 0) Ảnh nhị phân có ưu điểm là đơn giản, kích thước nhỏ gọn, thuậntiện cho việc lưu trữ, xử lý, phân tích ảnh.

PRP ¬PRP RPP RPPCC C'¬CO ¬CO ¬¬¬ ¬ ¬ EHCC C'¬PRP ¬PRP RRP RRP

Hinh 3-2: M6 ta anh nhi phan.Anh xám (grayscale or greyscale digital image): Ảnh xám là kiểu ảnh 8bit (256mau) hoac 16bit (65.535 mau), gia tri mỗi pixel được lưu trữ trong | byte Anh xámla mot dang cua anh den trang với giá trị độ lớn tai mỗi pixel thay đổi từ 0 đến 255(với ảnh 8bit) tương ứng với mức thay đối từ màu đen đến mau trang

Hình 3-3: Thang mau mức xám anh 8bit.

186}195 190 {195 [191 J205 1216 206 ]174 J153 4112] so 134 ]157]1744196

2 ~~

Hình 3-4: Biêu diện ảnh xám 194196 19s bot |206 [po9 ]215 [Pi6[t99[t75{t2o| 77 [toe[t22[t7oŸtsé

184|212boo [Ðo4[>o1 J202 }214 J214J214 J205 4173 ]102] s4 |i2o[n34Ÿhis9

(Hinh anh duoc trích từ tai liêu 202 215 J203 4179 165 [165 ]199 [po7[po2 J208 4197]129] 73 11241314146

@ 135 $143 9151 9179 [213 J216 J214 191 J201 F205 f138] 61 159 | 61 }77 163

Anh mau (color image): Đề thé hiện hình ảnh một cách trực quan, mỗi pixel

phải thé hiện được 3 kênh màu trong không gian mau Các không gian mau thườngđược su dụng là RGB (red, green and blue), YCbCr, HSV (hue, saturation andvalue) Anh mau có thé là anh 4bit, 8bit, 32bit Trong đó, không gian mau RGBđược sử dung pho biến trong xử ly ảnh Không gian RGB là sự kết hợp của 3 màucơ bản là màu đỏ, xanh lá và xanh dương

(Red — Green - Blue).Mỗi pixel ảnh màu P, được biểu diễn

Trang 17

Ví dụ với ảnh mau 8bit: mau đỏ (256,0,0); xanh lá (0,256,0); xanh dương (0,0,256),vàng (256, 256.0), tím (256,0,256), xanh lo (0, 256, 256), trang (256, 256, 256).3.1.1.2 Giới thiệu về xử ly anh số

Xử lý anh số thường được biết đến với tên viết tắt là DIP (Digital ImageProccessing) DIP sử dụng các thuật toán may tính để phân tích ảnh kỹ thuật SỐ.Dưới đây là sơ do cơ bản của quá trình xử lý ảnh:

Cảnh quan Nén vị Luu „| Truyền

ảnh "| hóa >| Ảnh số —> Phân vùng ảnh | 4 đ _

Vv2 Khôi phục Trích chọn

4 4 Mô tả/

Nội suy

Hình 3-6: Sơ đô xử lý ảnh số [17].Các thiết bị thu nhận ảnh phô biến là máy ảnh kỹ thuật số, máy quay phim, thiếtbị scan Nhìn chung các hệ thống thu nhận ảnh thực hiện 2 quá trình là biến doinăng lượng quang học thành năng lượng điện (cảm biến) và tổng hợp năng lượngđiện thành ảnh.

Có 2 loại cảm biến hình ảnh sử dụng pho biến là

là độ nhạy sáng cao, cho độ phân giải lớn và thé hiệnđược các dải màu liên tục Loại CMOS thì có độnhạy sáng thấp hơn nên loại CCD được sử dụng phổ CMOSbiến cho các loại máy ảnh kỹ thuật số và camera ;

Hình 3-7: Cam biên CCD

va CMOSTuy nhién, voi su phat triển của khoa học kỹ thuật

hiện đại, loại CMOS đang dan chiếm lại ưu thế bởikhả năng tích hợp cao (ADC, cân bằng sáng ) của loại cảm biến này.Xứ lý anh:

> Gradient của ảnh:

Of 9

v/ = (ho

Ox Oy

, Of _ A _ ƒŒ@+dvyv)-ƒ@œ#y) OF _ , _ ƒ(xy+dy)-ƒ(y)

Trong đó: ae Ax= i, ay = Ay= ay

Với đự, dy: khoảng dich chỉnh theo x và y; trong anh shd,=d,=1y

Ax= ƒŒ + 1,y) — ƒ(,y) A= ƒ(,y +1) — ƒ(x,y)

Gradient của 1 điểm anh với hướng thay đối về cường độ sáng:

7 ba, * =[A,, Ay]

> Làm mượt anh và loc nhiễu

e Mat na cuôn trong anh:

W, W2 W3

Xét mặt na 3x3 k(n,n) k = *” Ws We

W7 Wg Wo

thi

ø(x, y) = W¡f(x — 1,y — 1) + Ww;f(x — 1,y) + wzf(x — 1,y + 1)

+ w;ƒ(x + 1,y — 1) + wsƒf(x + 1,y) + wsƒ(x + 1,y + 1)

g(x,y) =0*214+1*224+0*234+1%*314+0*324+1%*33+0*414+1

*42+ 0x43 = 128Loc anh: có nhiều phuong phap loc anh khac nhau nhu loc trung vi (median),loc tuyén tinh (linear), loc Gaussian Trong đó, bộ loc Gaussian được sudung pho bién Ham gaussian co ban:

G(Xuy)0.05

Loc gaussian sử dung mặt nạ cuộn với kích thước 3x3, 5x5, 7x7 g(,y) = S y G(,j)ƒ(x+i,y+j)= S oT ƒŒ tiny + j)

Hình 3-9: Mặt nạ cuộn gaussian | chiều.Ví dụ như mặt nạ 5x5 dưới đây, có thể tách thành mặt nạ 1 chiều có kíchthước là 5.

14 6 4 1 14 16 24 16 4 4

ils 24 36 24 6 l= Jol [1 4 6 4 1]0 la 16 24 16 4| 7 |a

[1 4 6 4 1| 1Ì

> Chuyến ảnh màu sang ảnh xám, nhị phân.e Chuyên sang ảnh xám: có 3 cách sau có thê áp dụng đê chuyên từ ảnh mau

sang ảnh xám:Lightness: Lay trung bình giá trị màu cao nhất và màu thấp nhất

1,ƒ(x,y)>T

Với f là ảnh gốc, đ là ảnh nhị phân sau khi chuyên doi

d(x,y) =

Ảnh gốc Ảnh nhị phânHình 3-1 1: Chuyển từ ảnh xám 8bit sang ảnh nhị phân.

> Histogram.

Lá^

Histogram là một biêu đô thê hiện sô lượng và cường độ màu của các pixeltrong toàn bộ ảnh.

Cường độ

> Thay đổi độ sáng, độ tương phản

Độ sáng và độ tương phản của ảnh có thé được thay đổi băng cách thay đốigiá trị œ và Ø tại mỗi pixel của ảnh gốc

d(x,y) = aƒ(,y) +b

Với a > 0 là hệ số thay đối độ tương phản, b hệ số thay đổi độ sáng của ảnh.Trong đó, ƒ là ảnh ban đầu, đ là ảnh sau khi hiệu chỉnh

Trang 23

Độ sáng cao HistogramHình 3-13: Tăng độ sáng va giản đồ histogram

Độ sáng thấp HistogramHình 3-14: Giảm độ sáng và giản đồ histogram

Độ tương phản cao HistogramHình 3-15: Tăng độ tương phản va giản đồ histogram

Độ tương phản thấp HistogramHình 3-16: Giảm độ tương phan và giản đồ histogram.Dựa vào biểu dé histogram, ta có thé nhận thấy khi thay đối độ sáng giá trịbiéu đồ histogram sẽ dịch sang trái hoặc sang phải, khi thay đôi độ tương phảngiá trị biểu đồ sẽ giản ra 2 biên hoặc co về giữa.

Phát hiện biên: Biên trong ảnh là một đường biên giới hay một đường bao(contour) mà ở đó xuất hiện sự thay đôi đáng kể một vài tính chất vật lý củaảnh.Thay đổi tinh chất vật lý biểu hiện bang nhiều cách, bao gồm thay đổicường độ, màu sắc, kết cau bề mặt Phát hiện biên rat có ít trong việc nhận dạng,phân vùng ảnh

Có một số phương pháp phát hiện biên cơ bản như phương pháp Gradient,Roberts, Sobel, Canny Trong đó, phương pháp sobel và canny được sử dụng

Ảnh gốc Sobel CannyHình 3-17: Tach biên bang phương pháp Sobel và Canny.Phương pháp Canny được thực hiện qua 5 bước:

I- Tim gradient: Làm mờ ảnh để loại nhiễu Sử dụng bộ lọc Gaussian để loại bỏnhiêu tân sô cao cùng mặt nạ cuộn 5x5.

Trang 25

2 4 5 4+ 21|4 9 12 9 4k=—]15 12 15 12 5

159) 4 9 12 9 4

2 4 5 4 2OG(x

0G(x,y)

y

Trong đó, f là anh đang xét, G(x, y) là ham gaussian với mặt nạ cuộn k.

2- Tính độ lớn gradient: Biên được phát hiện thông qua sự thay đổi lớngradient.

Hinh 3-18: Ung dung tach bién trong y hoc

> Nhận dang: Công nghệ xử lý ảnh được sử dụng rộng rai trong việc nhận dang

dau van tay, nhận dạng chữ viết, nhận dạng khuôn mặt > Trong công nghiệp sản xuất: Phân loại sản phẩm, theo dõi sản phẩm, hệ

thông với độ tin cậy cao.