Ứng dụng xử lý ảnh trong điều khiển robot tự động

MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN Lời cho em gửi lời cảm ơn chân thành tới tất thầy, cô giáo Trường Đại học Công nghệ Thông tin & Truyền thông - Đại học Thái Nguyên nói chung thầy cô giáo Bộ môn Các Hệ thống Thông tin nói riêng Các thày, cô đ-ã tận tình giảng dạy, trang bị cho em vốn kiến thức kinh nghiệm quý báu để em đạt kết tốt học tập công việc em sau Đặc biệt em xin chân thành cảm ơn thầy giáo Tiến sỹ Phạm Đức Long trực tiếp hướng dẫn giúp đỡ em thời gian làm đồ án vừa qua Trong thời gian hướng dẫn thầy bận thầy dành thời gian bảo truyền đạt cho em kinh nghiêm định hướng cho đồ án em đảm bảo kết quả, hoàn thành thời gian theo quy định Cuối em xin cảm ơn giúp đỡ, động viên gia đình, bạn bè dành cho em suốt thời gian qua Thái nguyên, tháng 06 năm 2012 Sinh viên Nguyễn Thị Thu Hoàn LỜI CAM ĐOAN Đồ án tốt nghiệp sản phẩm tổng hợp toàn kiến thức mà sinh viên học suốt thời gian học tập trường đại học Ý thức điều đó, với tinh thần nghiêm túc, tự giác lao động miệt mài thân hướng dẫn tận tình thầy giáo Tiến sỹ Phạm Đức Long em hoàn thành đồ án tốt nghiệp Em xin cam đoan: nội dung đồ án em không chép nội dung từ đồ án khác sản phẩm đồ án thân em nghiên cứu xây dựng lên Mọi thông tin sai lệch em xin hoàn toàn chịu trách nhiệm trước hội đồng bảo vệ Sinh viên Nguyễn Thị Thu Hoàn LỜI NÓI ĐẦU Ngày công nghệ thông tin ngày thiếu với đời sống người với tốc độ phát triển vũ bão công nghệ thông tin làm cho việc luân chuyển thông tin trở nên nhanh chóng vai trò thông tin ngày trở nên quan trọng Cùng với phát triển chung giới khu vực năm gần ngành tin học Việt Nam có bước phát triển vượt bậc Trong thời đại việc đẩy mạnh ứng dụng công nghệ thông tin vào thực tiễn mục tiêu Nhà nước quan tâm phát triển Việc nắm bắt, khai thác, xử lý thông tin nhanh, linh hoạt, xác kết thành công cao Với mong muốn tìm hiểu,tiếp cận với công nghệ thông tin thời đại để có thêm kiến thức cho đường lập nghiệp tương lai, em chọn đề tài: Ứng dụng xử lý ảnh điều khiển robot tự động Mục tiêu đề tài cần giải vấn đề sau: Xây dựng chương trình cho camera đặt robot tự động xác định hướng khoảng cách tới đối tượng để cung cấp thông tin cho máy tính điều khiển robot Trên sở đó, nội dung đề tài gồm chương sau: Chương : Tổng quan xử lý ảnh Chương : Tổng quan C sharp Chương 3: Ứng dụng xử lý ảnh để điều khiển robot tự động Mặc dù cố gắng chắn đồ án em không tránh khỏi thiếu sót hạn chế Em mong nhận đóng góp ý kiến thầy(cô) giáo để đề tài em hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn! DANH MỤC HÌNH ẢNH CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1 Tổng quan xử lý ảnh Xử lý ảnh lĩnh vực quan tâm, xử lý ảnh có quan hệ mật thiết với nhận thức ảnh người Tổng quát với hệ thống xử lý ảnh sau: Hình 1: Các bước hệ thống xử lý ảnh Theo sơ đồ trên, ảnh cần xử lý thu qua hệ thống thu nhận ảnh Hệ thống thu ảnh bao gồm thiết bị chụp ảnh camera, máy quét, máy scanner, máy chụp hình, TiVi camera… Ảnh sau thu nhận qua hệ thống thu nhận ảnh tiền xử lý, trích chọn đặc trưng, hậu xử lý,sau ảnh đượclưu thành file để đưa vào máy tính xử lý, lưu trữ, hoạc đem đối sánh để đưa kết luận Một số hệ thống bao gồm chức lấy mẫu số hóa ảnh Có nhiều loại file ảnh khác nhau: file bitmap, file jpeg, file gif, Ảnh gốc sau số hóa đưa vào máy tính để xử lý Và tùy theo ứng dụng cụ thể mà chọn cách xử lý thích hợp 1.2 Các vấn đề xử lý ảnh 1.2.1 Một số khái niệm  Pixel (Picture Element): Phần tử ảnh Ảnh thực tế ảnh liên tục không gian giá trị độ sáng Để xử lý ảnh máy tính cần thiết phải tiến hành số hóa ảnh Trong trình số hóa người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua trình lấy mẫu (rời rạc hóa không gian) lượng tử hóa thành phần giá trị (rời rạc hóa biên độ giá trị), nguyên tắc mắt thường không phâ biệt hai mức kề Do người ta sử dụng khái niệm Pixel- phần tử ảnh Mỗi pixel gồm cặp tọa độ x,y màu Cặp tọa độ x,y tạo nên độ phân giải (resolution)  Ảnh: Là tập hợp điểm ảnh Khi số hóa, thường biểu diễn mảng hai chiều l (n,p): n số dòng, p số cột ta nói ảnh gồm n*p pixel Ta ký hiệu l (x,y) để điểm ảnh  Mức xám (Gray level): Là kết mã hóa tương ứng cường độ sáng điểm ảnh với giá trị số - kết trình lượng tử hóa  Lược đồ mức xám (Histogram): Là mộ hàm cung cấp tần suất xuất mức xám Lược đồ mức xám biểu diễn hệ tọa độ vuông góc x,y Trong hệ tọa độ này, trục hoành biểu diễn số mức xám từ đến N, N số mức xám (Số điểm ảnh có mức xám) 1.2.2 Thu nhận ảnh Muốn xử lý ảnh máy tính ta cần phải số hóa ảnh, tức đưa ảnh từ thực tế vào máy tính Ta dùng thiết bị thu nhận như: Camera cộng với chuyển đổi tương tự số AD (Analog to Digital) máy quét chuyên dụng 2.3 Biểu diễn ảnh Ảnh biểu diễn dạng tương tự tín hiệu số Trong biểu diễn số ảnh đa mức xám, ảnh biểu diễn dạng ma trận hai chiều Mỗi phần tử ma trận biểu diễn cho mức xám, hay cường độ sáng ảnh vị trí Mỗi phần tử ma trận gọi phần tử ảnh, thông thường ký hiệu PEL (Picture Element) điểm ảnh (Pixel)  Với ảnh đen trắng: Nếu dùng bit (1 byte) để biểu diễn mức xám số mức xám biểu diễn hay 256 Mỗi mức xám biểu diễn dạng số nguyên nằm khoảng từ đến 255, với mức xám biểu diễn cho mức cường độ sáng 255 biểu diễn cho mức cường độ đen  Với ảnh màu: Cách biểu diễn tương tự ảnh đen tráng, khác số phần tử ma trận biểu diễn cho ba màu riêng rẽ gồm : Đỏ (red), lục (green), lam (blue) Để biểu diễn cho điểm ảnh màu cần 24bit, 24 bit chia thành ba khoảng 8bit Mỗi khoảng biểu diễn cho cường độ sáng màu Để hiểu việc số hóa ảnh ta xem hình4 Trong độ sáng trung bình hình chữ nhật giá trị điểm ảnh Hình 2: Biểu diễn mức xám ảnh số Sau trình số hóa ta thu ma trận tương ứng với ảnh cần xét, phần tử ma trận tương úng với điểm ảnh Các điểm thường đặc trưng tọa độ màu RGB tương ứng với hệ tọa độ màu sau: ` Hình 3: Hệ tọa độ màu RGB Về mặt toán học ta xem ảnh hàm hai biền(x,y), với x,y biến tọa độ Giá trị số điểm (x,y) tương ứng với giá trị xám độ sáng ảnh 1.2.4 Các lĩnh vực xử lý ảnh 1.2.4.1 Nâng cao chất lượng ảnh Nâng cao chất lượng ảnh trình xử lý ảnh để nâng cao chất lượng ảnh Nó làm bật số đặc tính ảnh nhằm phục vụ cho hiển thị trình phân tích Tùy theo ứng dụng khác mà có kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh khác Nâng cao chất lượng ảnh có quan hệ gần gũi với khôi phục ảnh Khi ảnh bị nhiễu, khôi phục ảnh gốc thường đưa đến nâng cao chất lượng ảnh Có số khác biệt khôi phục nâng cao chất lượng ảnh Trong khôi phục ảnh, ảnh gốc bị nhiễu, mục tiêu làm cho ảnh sau xử lý giống ảnh gốc tốt Còn nâng cao chất lượng ảnh mục tiêu làm cho ảnh sau xử lý tốt chưa xử lý Như ảnh không bị nhiễu xử lý kỹ thuật khôi phục ảnh ảnh xử lý kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh Nhưng ảnh bị nhiễu xử lý vừa kỹ thuật khôi phục ảnh nâng cao chất lượng ảnh 1.2.4.2 Khôi phục ảnh Bất kỳ ảnh thu thiệt bị điện, hay quang điện, hay quang học thường bị nhiễu môi trường cảm biến thiệt bị Các loại nhiễu nhiễu hệ thống, bị mờ lệch tiêu điểm camera, nhiễu ngẫu nhiên chuyển động camera đối tượng chụp, nhiễu khí Khôi phục ảnh dùng lọc để lọc ảnh bị nhiễu để giảm tối thiểu ảnh hưởng loại nhiễu cho ảnh kết gần giống với ảnh gốc tốt Hiệu lọc khôi phục ảnh phụ thuộc vào nhận biết trình nhiễu với trình thu nhận ảnh Khôi phục ảnh thường xử lý miền tần số chủ yếu Bao gồm kỹ thuật lọc ngược, lọc bình thường tối thiểu 1.2.4.3 Phân tích ảnh Là trình suy luận, tính toán dựa vào đặc tính thể hình ảnh để từ rút thông tin định lượng ảnh Phân tích ảnh tách biên vật thể ảnh, đo lường, phân loại, mô tả, so sánh chúng Mặt khác, từ việc phân tích ảnh suy số liệu thống kê hình ảnh Phân đoạn ảnh(Segmentation) hướng riêng phân tích ảnh Phân đoạn ảnh bao gồm kỹ thuật phân tách đối tượng ảnh thành đối tượng có nét đặc trưng oặc tách biệt hoàn toàn đối tượng Mục đích dễ quan sát xử lý 1.2.4.4 Nén ảnh Nén ảnh bao gồm kỹ thuật nén liệu hình ảnh nhằm giảm tối thiểu dung lượng ảnh, ảnh nén trước mô tả hay xử lý cần giải nén 1.2.4.5 Tổng hợp ảnh Tạo hình ảnh từ hình ảnh khác từ số liệu ảnh Quá trình tổng hợp ảnh sử dụng hình ảnh mà ta muốn có không thu nhận (do ảnh thực) 1.2.5 Một số hệ thống xử lý ảnh Một hệ thống xử lý ảnh bao gồm: Máy tính cá nhân kèm theo vi mạch chuyển đổi đồ họa VGA SVGA, đĩa chứa ảnh mà bạn dùng để kiểm tra thuật toán hình có hỗ trợ VGA SVGA 1.3 Một số phương pháp xử lý ảnh 3.1 Kỹ thuật tăng giảm độ sáng Tăng cường độ sáng (Brightness) ảnh hiểu phát sáng toàn ảnh Hay nói cách cụ thể phát sáng toàn Pixel ảnh Đây kỹ thuật đơn giản: để tăng thêm độ sáng, tất Pixel ảnh cần cộng thêm giá trị điều chỉnh vào kênh màu RGB Tuy kỹ thuật đơn giản đem lại hiệu cao hay sử dụng lĩnh vực xử lý ảnh Nó giúp ích nhiều ngành y học, địa lý, quân sự, việc phân tích nhận dạng Ở điều chỉnh Brightness không sử dụng để làm sáng lên ảnh tối mà sử dụng để làm tối ảnh sáng Một ảnh sáng hoàn toàn đơn giản tất Pixel màu trắng ảnh tối tất Pixel màu tối Sự khác làm tối ảnh trừ giá trị điều chỉnh vào kênh màu R - G - B ảnh Đối với kênh màu, chúng nhận giá trị [0 255] Chính tăng cường hay giảm độ sáng ảnh ta phải ý đến ngưỡng kênh Điều có nghĩa với kênh màu Pixel nhỏ ta phải gán lớn 255 ta phải gán 255 Biểu thức cho kỹ thuật Brightness có dạng: g(x,y) = f(x,y) + b Trong b số cộng thêm vào giá trị màu f(x,y) Độ sáng ảnh tăng b > 0, giảm bớt b < Thuật toán chung miêu tả : If (Brightness = True) Then // Tăng độ sáng NewValue = OldValue + Adjustment; Else NewValue = OldValue - Adjustment; // Giảm độ sáng If (NewValue < ValueMin) Then NewValue = ValueMin; If (NewValue > ValueMax) Then NewValue = ValueMax; Để cho thuật giả nhanh hơn, phân hai mức làm sáng 10 Hình 10: Các hệ tọa độ Nếu chiếu song song xe nâng giá đỡ lên mặt phẳng O wxwyw góc hình chiếu trục đối xứng s-s giá đỡ với trục O byb xe nâng gọi hướng xe nâng với giá đỡ (hoặc ngược lại) 3.1.3 Khoảng cách từ xe tự động đến giá đỡ hàng Đây khoảng cách từ điểm xe nâng đến điểm giá đỡ Chúng ta định nghĩa khoảng cách tâm hình học theo ba chiều xe nâng đến tâm hình học theo ba chiều giá đỡ Nó khoảng cách từ tâm điểm tiêu cự camera gắn xe nâng đến điểm tâm hình học mặt trước giá đỡ 3.1.4 Xác định khoảng cách Mô hình xác định khoảng cách sử dụng camera sau: 45 Hình 11: Mô hình xác định khoảng cách sử dụng camera với hai mặt phẳng ảnh mặt phẳng đối tượng song song với Giả sử mặt phẳng ảnh mặt đối tượng song song với Các tia chiếu truc Ox mặt phẳng Quan hệ khoảng cách thực từ tiêu điểm ống kính đến mặt phẳng đối tượng D ảnh đối tượng h, kích thước thực đối tượng H tiêu cự f ống kính Các kích thước tính milimet = Từ suy : n: số pixel ảnh biểu diễn kích thước theo hướng h k: hệ số thể số milimét/pixel W: Kích thước sensor cảm biến ảnh N: độ phân giải cảm biến ảnh Trong thực tế thường sử dụng chương trình xử lý ảnh máy tính (PC hệ thống tính toán khác) ánh xạ sensor cảm biến lên hình máy tính Lúc này: W kích thước hình theo phương tính toán tính milimét N: Tổng số pixel hình theo phương tính toán 46 Trong trường hợp mặt phẳng ảnh camera mặt phẳng đối tượng không song song với có mô hình Trong mô hình θ góc nghiêng camera với mặt phẳng ngang theo phương đứng (góc til), Φ góc lệch camera với trục đối xứng đối tượng theo phương ngang (góc pan) Hình 12: Mô hình camera pinhole mặt phẳng ảnh không song song mặt phẳng đối tượng 3.1.5 Kích thước ảnh thực đối tượng Do tính đồng dạng ảnh mặt phẳng ảnh đối tượng mặt phẳng đối tượng ta xem xét quan hệ kích thước thực X, Y ảnh hai hướng mặt phẳng song song với mặt phẳng ảnh Như ký hiệu: Ox kích thước ảnh theo chiều ngang (tính mm), x kích thước ảnh ngang - horizontal image dimension (tính pixels), 47 Sx kích thước sensor theo chiều ngang - the horizontal sensor size (tính mm), Px kích thước sensor ngang - the horizontal sensor size tính pixels Oy kích thước ảnh đứng - vertical image dimension (tính mm), y kích thước ảnh đứng - vertical image dimension (tính pixels), Sy kích thước sensor đứng - the vertical sensor size (tính mm) Py kích thước sensor đứng - vertical sensor size tính pixels Chúng ta có quan hệ: Khi biết f, Px, Sx,x, Ox tính D Khoảng cách từ tiêu điểm đến đường tâm đối tượng theo phương X tính toán sau:  Chưa biết góc θ Theo thông số kỹ thuật cho ống kính chiều cao hình học vị trí đặt camera có kích thước khoảng cách từ camera đến đối tượng chiếu mặt phẳng xOy: Đây khoảng cách mà xử lý điều khiển xe nâng hạ tự động cần biết để điều khiển tiếp cận đến giá đỡ Các góc θ, λ Φ tính từ giá trị biết 48  Trong trường hợp biết góc θ Các khoảng cách đối tượng thực tính từ các góc giá trị biết sau: 3.2 Ứng dụng xử lý ảnh để tính khoảng cách 3.2.1 Mô tả toán Mục đích toán sử dụng camera thu ảnh dựa vào ảnh để đưa khoảng cách từ tâm điểm tiêu cự camera gắn xe nâng đến điểm tâm hình học mặt trước đối tượng với hai mặt phẳng ảnh mặt phẳng đối tượng song song với góc camera gắn robot đối tượng vuông góc 3.2.2 Quá trình thu ảnh yêu cầu hệ thống 3.2.2.1 Đọc ảnh Quá trình đọc ảnh C# thường ảnh 24 bit, tức pixel 24 bits=3bytes Mô tả sau: Pixel ảnh chiếm byte đầu(0,1,2), pixel thứ chiếm byte tiếp(3,4,5), Để biết ảnh bm có kích thước bao nhiêu, C# cung cấp thuộc tính: bm.Width: số pixel hàng(độ rộng) bm.Height: số hàng(độ cao) Như vậy, hàng ảnh dùng hết bm.Width*3 bytes để lưu thông tin(do pixel byte) Tuy nhiên lưu vào 49 máy tính hàng ảnh phải dùng nhiều số byte để lưu, mục đích lưu thông tin biên Để biết thức số byte bao nhiêu, phải chuyển bm sang lớp đệm, lớp BitmapData Ta sử dụng kỹ thuật LockBits Rectangle rec= new Rectangle (0, 0, bm.Width, bm.Height); BitmapData bmData= bm.LockBit(rec, ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb); Phương thức LockBits chuyển từ ảnh, sang vùng nhớ (bmData) Trên ảnh bm, ta xem nó, chỉnh sử pixel Muốn sửa, phải chuyển sang lớp BitmapData, có thứ cần thiết để can thiệp vào điểm ảnh Trong máy tính ảnh biểu diễn dãy byte nhớ đặt liên tiếp Ta phải đọc file ảnh vào ma trận chiều cho số hàng chiều cao ảnh, số cột chiều rộng ảnh Tiến hành đọc pixel ảnh tiến hành xử lý ma trận ảnh nhị phân chuyển đổi 3.2.2.2 Lọc nhiễu Là phần tiền xử lý nhằm loại bỏ nhiễu trình thu ảnh Có nhiều loại nhiễu như: nhiễu cộng (additive noise), độc lập (independent), nhiễu nhân, nhiễu đốm (speckle noise), nhiễu muối tiêu (salt-pepper noise) Đối với nhiễu cộng ta dùng mạch xử lý tuyến tính để lọc nhiễu, nhiễu nhân ta dùng mạch xử lý phi tuyến để lọc nhiễu Đối với nhiễu đốm, nhiễu muối tiêu ta sử dụng thuật toán lọc trung vị Ý tưởng thuật toán sau: ta sử dụng cửa sổ lọc (thường ma trận 3×3) quét qua điểm ảnh ảnh đầu vào input Tại vị trí điểm ảnh lấy giá trị điểm ảnh tương ứng vùng kích thước ảnh gốc “lấp” vào ma trận lọc Sau xếp điểm ảnh cửa sổ thành dãy x ;x2; 50 …;nn (tăng dần giảm dần tùy ý) Và tìm trung vị cho dãy n lẻ n chẵn Cuối ta gán giá trị cho điểm ảnh theo: I(p)= 3.2.2.3 Phân ngưỡng Đây trình phân vùng ảnh dựa theo ngưỡng biên độ Đặc tính đơn giản hữu ích ảnh biên độ tính chất vật lý ảnh như: độ phản xạ, độ truyền sang, màu sắc đáp ứng đa phổ Như vậy, dung biên độ để phân vùng mà biên độ đủ lớn đặc trưng cho ảnh Thí dụ, biên độ cảm biến ảnh hồng ngoại phản ánh vùng nhiệt độ thấp hay vùng nhiệt độ cao Kỹ thuật phân ngưỡng theo biên độ có ích ảnh nhị phân văn in, đồ họa, ảnh màu… Trước hết cần đưa ảnh nhị phân cách đơn giản giá trị ngưỡng điểm ảnh ngưỡng T đối tượng ngưỡng T điểm ta có hàm biến đổi tổng quát: Hàm thực hóa bảng dò tìm(LUT- Look Up Table) ảnh xám B(x,y) biến đổi thành ảnh nhị phân A r(x,y), hay gọi trình nhị phân hóa Với phương pháp ngưỡng phân loại điểm ảnh dựa đặc tính chất “giá trị xám” điểm đối tượng điểm Đặc điểm vùng lân cận điểm ảnh không quan tâm đến Khi định xem điểm ảnh có thuộc đối tượng hay không phương pháp hướng theo giá trị xám điểm ảnh Một kết ý đòi hỏi có ngưỡng tối ưu xác định, ngưỡng dễ dàng tìm nhiều ứng dụng Để dễ dàng xử lý ảnh giá đỡ hàng (hàng) ta tiến hành phân ngưỡng ảnh ban đầu thành gồm màu đen trắng với ngưỡng T = 128 Quá trình tạo ảnh đen trắng giảm bớt nhiễu ảnh Quá trình chuyển anh ban đầu anh đen trắng (quá trình phân ngưỡng) thực sau:  Chuyển ảnh gốc ảnh xám  Biến đổi ảnh xám ảnh nhị phân 51 for (y = 0; y < bm.Height - 1; y++) { for (x = 0; x < bm.Width - 1; x++) { c = bm.GetPixel(x, y); if (c.R < band) bitmap.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(0, 0, 0)); else bitmap.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(255, 255, 255)); } Qua bước tiền xử lý (lọc nhiễu) phân ngưỡng ta thu ảnh gồm màu đen trắng Ta lấy giá trị ảnh đen trắng lưu vào ma trận chiều với số hàng chiều cao ảnh số cột chiều rộng ảnh Ta tiến hành xử lý ma trận nhị phân thu Hình 13:Ảnh gốc ảnh sau thực phân ngưỡng Giả thiết mô hìnhxử lý cho sau: 52 Hình 14: Mô hình chương trình xử lý Mô hình bao gồm camera gắn robot, giá đỡ hàng, hàng, hệ thống đèn chiếu sáng, máy tính điều khiển robot…Phải đảm bảo yêu cầu : - Hệ thống đèn chiếu sáng phải đảm bảo độ sáng để không làm nhòe ảnh - thu Camera đặt diện với giá đỡ hàng (hàng) đảm bảo khung nhìn camera bao quát toàn giá đỡ (hàng) trắng Và trình thu ảnh thực liên tục Dựa vào ảnh ta đưa thông số khoảng cách Thông số khoảng cách đưa dựa vào ảnh nên chất lượng ảnh định đến sai số khoảng cách tính toán so với khoảng cách tính toán thực tế ảnh thu nhận phải đảm bảo nét nhiễu hay nhiễu, hệ thống chiếu sáng thiết kế phức tạp 3.3 Tính toán khoảng cách dựa ảnh thu Chương trình xử lý ảnh đưa chiều cao ảnh để dựa vào ta áp dụng để tính khoảng cách dựa mô hình camera pihole 53 Chương trình đưa thông số khoảng cách tương đối có sai số trình thu ảnh (nhiễu) Quá trình xử lý ảnh: Bắt đầu 1.Thu ảnh Phân tích biến đổi ảnh Tính toán khoảng cách Gửi thông tin đến PC điều khiển robot C Tiếp tục? K Kết thúc -Tính chiều cao ảnh: Để tính chiều cao ảnh ta thực qua bước: Bước 1: Tính điểm đen có vị trí nhỏ tính theo chiều rộng ảnh for (int y = 0; y < bm.Height-1; y++) { for (int x = 0; x < bm.Width-1 ; x++) { if (bm.GetPixel(x, y).G == 0) { Ymin = y; goto A; } } 54 } A: { } Bước 2: Tính điểm đen có vị trí lớn theo chiều rộng ảnh for (int y = bm.Height-1 ; y >0; y ) { for (int x = 0; x < bm.Width-1 ; x++) { if (bm.GetPixel(x, y).G == 0) { Ymax = y; goto B; } } } B: { } 3.4 Xây dựng chương trình 3.4.1Môi trường ứng dụng - Hệ điều hành Windows - Sử dụng công cụ phát triển Microsoft Visual Studio 2008 tảng NET Compact Frame Work 3.5 Chương trình xây dựng ngôn ngữ lập trình C# - Yêu cầu: Camera thu ảnh màu 24bit định dạng bmp 3.4.2 Chương trình 3.4.2.1 Kết thực nghiệm Thực nghiệm nhận biết đối tượng Mô hình thực với đối tượng thùng cattong với kích thước (dài × rộng × cao) Sử dụng camera loại Vimicro USB PC Camera với tiêu cự ống kính 50mm đặt vuông góc với đối tượng Ánh sáng đèn tuýp độ cao 2000m, khoảng cách 2000 mm công suất 36w Giao diện chương trình thực nghiệm kết chương trình thực nghiệm : 55 Hình 15: Giao diện chương trình Hình 16: Giao diện thực Các nút: Camera: Khởi động camera để tiến hành thu ảnh Dừng: Tạm dừng việc thu ảnh 56 Tiếp tục: Tiếp tục thực trình thu ảnh Ảnh: Lấy ảnh mẫu Nhị phân: Thực lấy ảnh biến đổi ảnh màu sang ảnh nhị phân tính toán khoảng cách từ camera kết tính toán thu lại bảng sau: So sánh kết tính toán kích thước thực Khoảng cách (mm) Thứ tự 10 11 12 13 14 Thực tế 300 400 500 450 500 550 589 651 665 400 450 400 580 300 Tính toán 290 382 509 433 490 525 559 650 626 388 419 378 538 292 57 Sai số(%) +3.3 +5 -2 +4 +2 +6 +5 +0.2 +5.8 +3 +6.9 +5.5 +7.2 +2.7 KẾT LUẬN Đánh giá kết Qua đợt làm đồ án tốt nghiệp này, với nỗ lực thân giúp đỡ thầy cô, bạn, đặc biệt thầy giáo Tiến sỹ Phạm Đức Long em hoàn thành đề tài: “Ứng dụng xử lý ảnh điều khiển robot tự động” Chương trình đạt số kết sau:  Giao diện đơn giản dễ sử dụng  Đã hiển thị thông tin khoảng cách đối tượng camera với trường hợp hai mặt phẳng ảnh mặt phẳng đối tượng song song với góc camera gắn robot với đối tượng vuông góc Tuy nhiên chương trình số hạn chế :  Chưa tính toán trường hợp hai mặt phẳng ảnh mặt phẳng đối tượng không song song góc khác camera đối tượng  Chương trình thực phòng với trường hợp ảnh nhiễu Hướng phát triển Có thể phát triển ứng dụng để cải thiện nhược điểm :  Tính toán trường hợp hai mặt phẳng ảnh mặt phẳng đối tượng không song song góc khác camera đối tượng  Đưa chương trình vào thực nghiệm thực tế 58 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng việt: [1] Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình, Giáo Trình Môn Học Xử Lý Ảnh, trường đại học công nghệ thông tin truyền thông ,ĐH thái nguyên, 2007 [2] Nguyễn Quang Hoan ,Giáo Trình Xử Lý Ảnh, học viện công nghệ bưu viễn thông, 2006 [3] Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy, Nhập Môn Xử Lý Ảnh Số, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, 2003 [4] Phạm Hữu Khang, C# 2005 tập lập trình windows form, nhà xuất lao động - xã hội, 2006 [5] Phương Lan, Phạm Hữu Khang, kỹ thuật lập trình C#.net toàn tập, nhà xuất lao động - xã hội, 2005 [6]Website : http://www.congdongcviet.com/ http://www.tailieu.vn/ http://www.codeproject.com/Articles/3703/How-to-Load-Display-imageswith-C 59 ... DANH MỤC HÌNH ẢNH CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1 Tổng quan xử lý ảnh Xử lý ảnh lĩnh vực quan tâm, xử lý ảnh có quan hệ mật thiết với nhận thức ảnh người Tổng quát với hệ thống xử lý ảnh sau: Hình... cho máy tính điều khiển robot Trên sở đó, nội dung đề tài gồm chương sau: Chương : Tổng quan xử lý ảnh Chương : Tổng quan C sharp Chương 3: Ứng dụng xử lý ảnh để điều khiển robot tự động Mặc dù... lượng ảnh Trong khôi phục ảnh, ảnh gốc bị nhiễu, mục tiêu làm cho ảnh sau xử lý giống ảnh gốc tốt Còn nâng cao chất lượng ảnh mục tiêu làm cho ảnh sau xử lý tốt chưa xử lý Như ảnh không bị nhiễu xử