Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 85 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
85
Dung lượng
4,07 MB
Nội dung
CH NG T NG QUAN Ch ng T NG QUAN 1.1 TV N Theo T ng c c Th ng kê l ng th y s n nuôi tr ng tháng đ u n m 2018 đ t 1.793,5 nghìn t n, t ng 6,4% so v i k n m tr c, cá đ t 1.310,2 nghìn t n, t ng 6,1%; tơm đ t 292,6 nghìn t n, t ng 11,2% Ni cá tra s n ph m ch l c c a ngành Thu s n Vi t Nam sau tôm Nhi u n m qua, ngh nuôi cá tra g p thu n l i v giá, ng i ni có lãi nên di n tích ni đ chung tháng, di n tích ni cá tra c a c n 6,8% so v i k n m tr c c m r ng Tính c tính đ t 14,3 nghìn ha, t ng c, di n tích ni cá tra thâm canh, bán thâm canh đ t 4,5 nghìn ha, t ng 10,2%; di n tích ni cá tra qu ng canh qu ng canh c i ti n 9,8 nghìn ha, t ng 5,3% S n l t n, t ng 8,1% so v i k n m tr ng cá tra tháng c, c tính đ t 603,1 nghìn ng Tháp đ t 191,8 nghìn t n, t ng 4,5%; An Giang 159,8 nghìn t n, t ng 14,7% Qua đó, s l t ng nhanh chóng v ch t l ng s l ng Toàn vùng đ ng b ng sơng C u Long có 108 c s cho sinh s n nhân t o cá tra g n 1.900 h di n tích 1.500 ha, s n l t nh nh : An Giang, ng cá gi ng ng cá b t s n xu t ng d ng cá gi ng v i c đ t 16,5 t con, t p trung t i ng Tháp, C n Th … Trong An Giang t nh s n xu t cung ng cá tra gi ng ch y u c a khu v c đ ng b ng sông C u Long H u h t giao d ch mua bán cá b t, cá h v n s d ng ph ng pháp th cơng đ ng, cá gi ng hi n th tr cl ng đ m m u có cách: cách th nh t dùng cân (lo i cân đ a, cân đ tr c Bì c c, ch u thu tinh hay bát có ch a m t n b t đ b t cá, gi v t đ cá v a n ng i v i cá b t c 1g tr lên), cân bì c s ch Dùng v t r t cá c Cân 2-5 gam cá th vào bát n c s ch Dùng thìa canh múc đ m s cá v a cân L p l i vài l n nh th , đ l y s trung bình (s con/gam) Bi t s l ng cá bán, s tính đ c kh i l giao cho ngu i mua cá Cách th hai: nhi u đ a ph ng cá (bao gam), đ cân ng t làm l y nh ng d ng c đ c bi t, chuyên đ đong cá b t, goi gi ng ây m t thìa đ c bi t, có hình d ng n a qu c u, đ c th ng nhi u l nh đ n B MƠN I N T CƠNG NGHI P – Y SINH c Gi ng có nhi u c to, CH NG T NG QUAN nh t ng ng v i s l ng cá b t nhi u hay đ vào c c thu tinh có chia đ 3-4 cc n c c cho n c dâng lên 2-3 cc c Sau đ m t cá b t róc n s l ng ng v i s cc i v i cá h ng, ng pháp cân m u đ 100 gam hay 1000 gam có bao cá T ng cá mua bán, s bi t đ ph c vào m s cá b t c c tính cc có cá b t T s suy s cá b t đ nh mua t cá gi ng: dùng ph c tính s n Cách th ba: đ c t ng s cân cá, ph i giao cho ng i mua cá Các ng pháp t n nhi u nhân công, s c kh e cá gi ng, đ c bi t có s sai s q trình đ m, nh v y khó có s minh b ch gi a ng v y, t đ ng hóa trình nh n d ng đ m s l i bán ng i mua Vì ng cá gi ng m t nhu c u th c t Xu t phát t nhu c u th c t mà nhóm đ a quy t đ nh ch n đ tài: “Thi t k thi công h th ng đ m s l ng cá gi ng” đ ti n hành nghiên c u th c hi n đ m b o vi c thi công m ch theo nh ý t ng, chu n xác không x y s c b t bu c ta ph i tính tốn thi t k Nên nhóm đ m c tiêu thi cơng đ c h th ng có th đ m đ cs l ng cá gi ng nh hi n th hình Tính tốn, thi t k t ng kh i c a h th ng nh : kh i ngu n, kh i x lý trung tâm, kh i led, kh i camera, kh i hi n th 1.2 M C TIÊU Thi t k h th ng (raspberry, camera lcd) đ m s l ng cá gi ng S d ng mã ngu n m OpenCV vào x lý nh 1.3 N I DUNG NGHIÊN C U 1.3.1 K t n i thi t b - Tìm hi u thông tin linh ki n s n ph m, thông s k thu t - K t n i module - Cài đ t h u hành, ch ng trình s d ng, th vi n cho raspberry 1.3.2 Ti n hành x lý B X lý ch p, l y nh đ u vào c hi n th hình nh ( nh xám): s d ng matplotlib đ đ c file T o m t n nh phân cho nh: dùng ph MÔN I N T ng pháp Otsu CÔNG NGHI P – Y SINH CH NG T NG QUAN - Làm s ch m t n : lo i b đóm ch m nh nh rong rêu, rác… - Phân đo n n n, tìm biên c a cá ms l - ng cá Hi n th hình 1.3.3 Ti n hành th nghi m h cá có s n - Thu nh n, x lý k t qu đ t đ - Cân ch nh phù h p 1.3.4 Thi t k thi công môi tr - c ng đ m Ch n h ch a cá có màu n n, cân ch nh m c n c phù h p i u ch nh ánh sang (khơng m , chóa) đ m b o nh ch p t t nh t L p ráp thi t b , hoàn thi n h th ng 1.3.5 Thu thâp nh n xét k t qu - L y k t qu so sánh v i th c t tính tốn sai s - Nh n xét nêu u nh - Nêu h c m c a h th ng ng phát tri n 1.3.6 Vi t báo cáo - Thu th p k t qu vi t đ c - Vi t báo cáo - Ch nh s a, ki m tra l n cu i tr - Ti n hành báo cáo 1.4 1.5 ng báo cáo c nôp quy n báo cáo GI I H N - S l - Kích th B ng l n đ m nh h n 50 cá th c cá th t 1-2cm C C Ch ng 1: T ng quan t v n đ liên quan đ n đ tài, tìm hi u nh ng lý s c n thi t đ th c hi n đ tài, m c tiêu hoàn thành, gi i h n c ng nh nh ng b c t c b n đ n c th mà nhóm s th c hi n trình nghiên c u đ tài B MƠN I N T CÔNG NGHI P – Y SINH CH NG T NG QUAN Ch ng 2: C s lý thuy t Trình bày ki n th c v ngôn ng Python, lý thuy t v Raspberry Pi 3, lý thuy t v module camera pi, lý thuy t v hình lcd 16x2 đ c áp d ng đ tài Ch ng 3: Tính tốn Thi t k Trình bày s đ kh i c a h th ng, tính tốn thi t k cho t ng kh i Ch ng 4: Thi công h th ng Thi công b ch a cá Thi công m ch theo thi t k L p trình u n cho Pi Ki m tra, ch y th nghi m tinh ch nh l i Ch ng 5: K t qu , Nh n xét ánh giá Trình bày k t qu đ t đ Ch c đ a nh ng bàn lu n v s n ph m ng 6: K t lu n h K t lu n chung v đ tài h B MÔN I N T ng phát tri n ng phát tri n c a CƠNG NGHI P – Y SINH NG 2: C CH Ch S Lụ THUY T ng C 2.1 S LÝ THUY T GI I THI U V H TH NG X LÝ NH 2.1.1 Gi i thi u chung X lý nh m t l nh v c mang tính khoa h c cơng ngh Nó m t ngành khoa h c m i m so v i nhi u ngành khoa h c khác nh ng t c đ phát tri n c a r t nhanh, kích thích trung tâm nghiên c u, ng d ng, đ c bi t máy tính chuyên d ng riêng cho X lý nh đ c đ a vào gi ng d y b cđ ih c n c ta kho ng ch c n m Nó mơn h c liên quan đ n nhi u l nh v c c n nhi u ki n th c c s khác u tiên ph i k đ n x lý tín hi u s m t môn h c h t s c c b n cho x lý tín hi u chung, khái ni m v tích ch p, bi n đ i Fourier, bi n đ i Laplace, b l c h u h n… Th hai, cơng c tốn nh đ i s n tính, sác xu t, th ng kê M t s ki n th c n thi t nh trí tu nhân t o, m ng n ron nhân t o c ng đ c đ c p trình phân tích nh n d ng nh Các ph ng pháp x lý nh b t đ u t ng d ng chính: nâng cao ch t l ng nh phân tích nh l ng nh báo đ ng d ng đ u tiên đ c truy n qua cáp t Luân đôn đ n New York t nh ng n m 1920 V n đ nâng cao ch t l ng nh có liên quan t i phân b m c sáng đ phân gi i c a nh Vi c nâng cao ch t l 1955 c bi t đ n nâng cao ch t ng nh đ i u có th gi i thích đ c phát tri n vào kho ng nh ng n m c sau th chi n th hai, máy tính phát tri n nhanh t o u ki n cho trình x lý nh sô thu n l i N m 1964, máy tính có kh n ng x lý nâng cao ch t l ng nh t m t tr ng v tinh Ranger c a M bao g m: làm n i đ ng biên, l u nh T n m 1964 đ n nay, ph lý, nâng cao ch t l ng, nh n d ng nh phát tri n không ng ng Các ph ng ti n x ng pháp tri th c nhân t o nh m ng n ron nhân t o, thu t toán x lý hi n đ i c i ti n, công c nén nh ngày đ c áp d ng r ng rãi thu nhi u k t qu kh quan d t ng t ng, xét b nhiên t th gi i ngồi đ B MƠN I N T c c n thi t x lý nh u tiên, nh t c thu nh n qua thi t b thu (nh camera, máy ch p CÔNG NGHI P – Y SINH CH NG 2: C nh) Tr S Lụ THUY T c đây, nh thu qua Camera nh t ng t (lo i camera ng ki u CCIR) G n đây, v i s phát tri n c a công ngh , nh màu ho c đen tr ng đ t camera, sau đ cl y c chuy n tr c ti p thành nh s t o thu n l i cho x lý ti p theo M t khác, nh c ng có th ti p nh n t v tinh; có th quét t nh ch p b ng máy quét nh Hình 2.1 Các b c c b n x lý nh S đ bao g m thành ph n sau: a Ph n thu nh n nh (Image Acquisition) nh có th nh n qua camera màu ho c đen tr ng Th camera nh t ng nh nh n qua ng t (lo i camera ng chu n CCIR v i t n s 1/25, m i nh 25 dòng), c ng có lo i camera s hố (nh lo i CCD – Change Coupled Device) lo i photodiot t o c ng đ sáng t i m i m nh Camera th quét dòng; nh t o có d ng hai chi u Ch t l thu c vào thi t b thu, vào môi tr ng dùng lo i ng m t nh thu nh n đ c ph ng (ánh sáng, phong c nh) b Ti n x lý (Image Processing) Sau b thu nh n, nh có th nhi u đ t ti n x lý đ nâng cao ch t l nâng đ t ng ph n th p nên c n đ a vào b ng Ch c n ng c a b ti n x lý l c nhi u, ng ph n đ làm nh rõ h n, nét h n c Phân đo n (Segmentation) hay phân vùng nh Phân vùng nh tách m t nh đ u vào thành vùng thành ph n đ bi u di n phân tích, nh n d ng nh Ví d : đ nh n d ng ch (ho c mã v ch) phong bì th cho m c đích phân lo i b u ph m, c n chia câu, ch v đ a ch ho c tên ng B i thành t , ch , s (ho c v ch) riêng bi t đ nh n d ng MÔN I N T CÔNG NGHI P – Y SINH ây CH NG 2: C S Lụ THUY T ph n ph c t p khó kh n nh t x lý nh c ng d gây l i, làm m t đ xác c a nh K t qu nh n d ng nh ph thu c r t nhi u vào công đo n d Bi u di n nh (Image Representation) u nh sau phân đo n ch a m nh c a vùng nh ( nh phân đo n) c ng v i mã liên k t v i vùng l n c n Vi c bi n đ i s li u thành d ng thích h p c n thi t cho x lý ti p theo b ng máy tính Vi c ch n tính ch t đ th hi n nh g i trích ch n đ c tr ng (Feature Selection) g n v i vi c tách đ c tính c a nh d bi t l p đ i t i d ng thông tin đ nh l ng v i đ i t ng ho c làm c s đ phân ng khác ph m vi nh nh n đ c Ví d : nh n d ng ký t phong bì th , miêu t đ c tr ng c a t ng ký t giúp phân bi t ký t v i ký t khác e Nh n d ng n i suy nh (Image Recognition and Interpretation) Nh n d ng nh trình xác đ nh nh Quá trình th b ng cách so sánh v i m u chu n đ c h c (ho c l u) t tr ng thu đ c c N i suy phán đoán theo ý ngh a c s nh n d ng Ví d : m t lo t ch s nét g ch ngang phong bì th có th đ nh khác v đ c n i suy thành mã n tho i Có nhi u cách phân loai nh Theo lý thuy t v nh n d ng, mơ hình tốn h c v nh c phân theo hai lo i nh n d ng nh c b n: - Nh n d ng theo tham s - Nh n d ng theo c u trúc M ts đ it ng nh n d ng ph bi n hi n đ c áp d ng khoa h c công ngh là: nh n d ng ký t (ch in, ch vi t tay, ch ký n t ), nh n d ng v n b n (text), nh n d ng vân tay, nh n d ng mã v ch, nh n d ng m t ng i… f C s tri th c (Knowledge Base) Nh nói t i, dung l trên, nh m t đ i t ng m nh, môi tr ng ph c t p v đ ng đ thu nh phong phú kéo theo nhi u Trong nhi u khâu x lý phân tích nh ngồi vi c đ n gi n hóa ph B MƠN I N T ng nét, đ sáng CÔNG NGHI P – Y SINH ng pháp toán NG 2: C CH S Lụ THUY T h c đ m b o ti n l i cho x lý, ng i ta mong mu n b t ch x lý nh theo cách c a ng i Trong b x lý theo ph ng pháp trí tu ng c quy trình ti p nh n c x lý đó, nhi u khâu hi n i 2.1.2 Các khái ni m c b n x lý nh i m nh (Picture Element) a G c c a nh ( nh t nhiên) nh liên t c v khơng gian đ sáng b ng máy tính (s ), nh c n ph i đ x lý c s hoá S hoá nh s bi n đ i g n m t nh liên t c thành m t t p m phù h p v i nh th t v v trí (khơng gian) đ sáng (m c xám) Kho ng cách gi a m nh đ ng i không phân bi t đ c thi t l p cho m t c ranh gi i gi a chúng M i m t m nh v y g i m nh (PEL: Picture Element) hay g i t t Pixel Trong khuôn kh nh hai chi u, m i pixel ng v i c p t a đ (x, y) i m nh (Pixel) m t ph n t c a nh s t i to đ (x, y) v i đ xám ho c màu nh t đ nh Kích th c kho ng cách gi a m nh đ c ch n thích h p cho m t ng i c m nh n s liên t c v không gian m c xám (ho c màu) c a nh s g n nh nh th t M i ph n t ma tr n đ c g i m t ph n t nh b phân gi i c a nh phân gi i (Resolution) c a nh m t đ m nh đ nh s đ c n đ nh m t c hi n th Theo đ nh ngh a, kho ng cách gi a m nh ph i đ ch n cho m t ng i v n th y đ c c s liên t c c a nh Vi c l a ch n kho ng cách thích h p t o nên m t m t đ phân b , đ phân gi i đ c phân b theo tr c x y không gian hai chi u c M c xám c a nh M t m nh (pixel) có hai đ c tr ng c b n v trí (x, y) c a m nh đ xám c a D i xem xét m t s khái ni m thu t ng th ng dùng x lý nh B MÔN I N T CÔNG NGHI P – Y SINH NG 2: C CH S Lụ THUY T nh ngh a: M c xám c a m nh c ng đ sáng c a đ c gán b ng giá tr s t i m Các thang giá tr m c xám thông th ng: 16, 32, 64, 128, 256 (M c 256 m c ph d ng Lý do: t k thu t máy tính dùng byte (8 bit) đ bi u di n m c xám: M c xám dùng byte bi u di n: 28=256 m c, t c t đ n 255) nh đen tr ng: nh có hai màu đen, tr ng (khơng ch a màu khác) v i m c xám m nh có th khác nh có th bi u di n d i d ng tín hi u t di n s c a nh đa m c xám, m t nh đ ng t ho c tín hi u s Trong bi u c bi u di n d i d ng m t ma tr n hai chi u M i ph n t c a ma tr n bi u di n cho m c xám hay c ng đ c a nh t i v trí Hình 2.2 Bi u di n m c xám c a nh s Trong hình 2.2, m t l m i ô vuông c a l m đ i xác đ nh kích th c tính b ng c nh ch t l i chia ô vuông t ng t ng đ c đ t lên nh l n c c a m t m nh M c xám c a m t ng đ sáng trung bình t i m i vuông M t l i ng nh cao Trong k thu t truy n hình tiên ti n, (m c đích cung c p cho ng i xem), hình nh c n ch t l ng cao v i đ phân gi i g p hai l n so v i chu n hi n Trong k thu t t ng t , m t b c nh th ng đ c bi u di n d dòng n m ngang k ti p M i dòng m t tín hi u t B MÔN I N T CÔNG NGHI P – Y SINH i d ng ng t mang theo NG 2: C CH thông tin v c Lụ THUY T ng đ sáng d c theo m t đ m t chi c TV đ đ S ng n m ngang nh g c nh c hi n lên qua dòng quét M c dù thu t ng "t c dùng đ mô t cho nh quét liên ti p nh ng th c t theo h ng n m ngang Nó r i r c xét theo h hi u nh tín hi u lai n a t nh ch t ng t " ng t d c ng d c v y mà tín ng t , n a s nh đen tr ng ch bao g m màu: màu đen màu tr ng Ng i ta phân m c đen tr ng thành L m c n u s d ng s bit B=8 bit đ mã hóa m c đen tr ng (hay m c xám) L đ c xác đ nh: L=2B (trong ví d c a ta L=28= 256 m c) (2.1) N u L b ng 2, B=, ngh a ch có m c: m c m c 1, g i nh nh phân M c ng v i màu sáng, m c ng v i màu t i N u L l n h n ta có nh đa c p xám Nói cách khác, v i nh nh phân m i m nh đ bit, v i nh 256 m c, m i m nh đ c mã hóa c mã hóa bit Nh v y, v i nh đen tr ng: n u dùng bit (1 byte) đ bi u di n m c xám, s m c xám có th bi u di n đ c 256 M i m c xám đ c bi u di n d i d ng m t s nguyên n m kho ng t đ n 255, v i m c bi u di n cho m c c 255 bi u di n cho m c c ng đ sáng nh t nh nh phân đ n gi n, ph n t ng d ng c a đ ng đ đen nh t nh có th coi nh ph n t logic c dùng theo tính logic đ phân bi t đ i t ng nh v i n n hay đ phân bi t m biên v i m khác nh màu: khuôn kh lý thuy t ba màu (Red, Blue, Green) đ t o nên th gi i màu, ng i ta th ng dùng byte đ mơ t m c màu, giá tr màu: 28*3=224ả 16,7 tri u màu d nh s nh s t p h p m nh v i m c xám phù h p dùng đ mô t nh g n v i nh th t e B o kho ng cách gi a m nh MÔN I N T CÔNG NGHI P – Y SINH 10 TR B NG H SPKT TP H CHÍ MINH KHOA I N- I N T MƠN I N T CÔNG NGHI P – Y SINH C NG HÒA XÃ H I CH NGH A VI T NAM C L P - T DO - H NH PHÚC o0o -Tp HCM, ngày 30 tháng 12 n m 2018 L CH TRÌNH TH C HI N ÁN T T NGHI P H tên sinh viên : Võ S Nguyên L p: 13141DT1C MSSV: 13141211 Tên đ tài: THI T K VÀ THI CÔNG H TH NG MS L NG CÁ GI NG Tu n/ngày Tu n (24/9 – 30/9) Tu n (01/10 – 07/10) Tu n (08/10 – 14/10) Tu n (15/10 – 21/10) Tu n 10 (22/10 – 28/10) Tu n 11 (29/10 – 04/11) Tu n 12,13 (05/11 – 18/11) Tu n 14 (19/11 – 25/11) Tu n 15 (26/11 – 02/12) Tu n 16 (03/12 – 09/12) Tu n 17 (10/12 – 16/12) Tu n 18,19 (17/12 – 30/12) Tu n 20,21 (01/01 – 14/01) Tu n 22 (15/01 – 21/01) N i dung G p giáo viên h ng d n, nh n đ tài đ án t t nghi p Tìm tài li u ph c v cho nghiên c u th c hi n đ tài, vi t đ c ng đ án t t nghi p Thi t k s đ kh i, tìm tài li u, nghiên c u đ tài Cài đ t cơng c h tr l p trình u n đ th c hi n đ tài Cài đ t ph n m m, k t n i v i module camera Xác nh n GVHD L p trình u n Module camera ch p nh, l p trình x lý nh đ u vào L p trình x lý nh, k t n i module LCD thông qua I2C, xu t d li u LCD Ch nh s a, hoàn thi n l p trình cho tồn h th ng Thi t k thi cơng h ch a, ch nh s a, hồn thi n h th ng Ch y th nghi m th c t tinh ch nh, đóng gói s n ph m L y k t qu th c nghi m vi t đ c ng cho báo cáo Vi t báo cáo t t nghi p Ch nh s a, ki m tra l n cu i n p quy n báo cáo Báo cáo đ án t t nghi p GV H NG D N (Ký ghi rõ h tên) iii L I CAM OAN tài nhóm đ án t th c hi n d a vào m t s tài li u cơng trình nghiên c u, khơng chép t tài li u hay cơng trình có tr c N u có chép nhóm đ án hoàn toàn ch u trách nhi m Tp H Chí Minh, ngày 07 tháng 01 n m 2019 Ng i th c hi n đ tài Võ S Nguyên iv L IC M “U ng n N c nh ngu n, n qu nh k tr ng cây” truy n th ng mang giá tr nhân v n vô quý báu mà t x a đ n ông cha ta r ng d y gìn gi cho đ n t n ngày hơm Chính l mà nhóm nghiên c u ln ln vơ t lòng bi t n chân thành đ n t t c m i ng i giúp đ nhóm t n tình th i gian qua đ hoàn thành t t đ tài đ án t t nghi p “Thi t k thi công h th ng đ m s l ng cá gi ng” Và u vô đ c bi t h n mà không th không nh c đ n s h ng d n vơ t n tình c a Th y ThS.Nguy n Duy Th o Th y Cô b môn i n T Công Nghi p – Y Sinh giúp đ h t s c nhi t tình nhóm su t q trình nghiên c u hồn thành đ tài đ c giao Qu v i câu “Khơng Th y đ mày làm nên” Vì th , l i đ u tiên c a cu n báo cáo đ án t t nghi p này, Nhóm mu n dành l i c m n chân thành sâu s c đ n Th y ThS.Nguy n Duy Th o Th y Cô b môn i n T Công Nghi p – Y Sinh c a Tr Chính Minh i H c S Ph m K Thu t Thành Ph H ng th i nhóm nghiên c u c ng th hi n s bi t n đ i v i b n l p góp ý ki n xây d ng đ tài đ Không th quên đ thành d ng c hồn thi n h n c, nhóm nghiên c u xin g i l i c m n đ n nh ng đ ng sinh ng d c h tr , đ ng viên c ng ni m đ ng l c l n lao đ nhóm có th hồn thành t t đ tài M c dù c g ng r t nhi u, nh ng nhóm s khó tránh kh i nh ng lúc làm Th y Cô, b n phi n lòng Kính mong q Th y Cơ, b n l ng th b qua V i v n ki n th c h n h p kinh nghi m s ng i c a ch c ch n báo cáo s có nh ng sai l m thi u sót Nhóm nghiên c u r t làm th l i mong nh n đ c nh ng ch d y, đóng góp vơ q báu c a q Th y b n đ nhóm có th hoàn thi n t t đ tài h n n a M t l n n a, xin chân thành c m n! Ng i th c hi n đ tài Võ S Nguyên v M CL C Trang bìa i Nhi m v đ án ii L ch trình iii Cam đoan iv L i c m n v M c l c vi Li t kê hình v viii Li t kê b ng v x Tóm t t xi Ch ng T NG QUAN …………………………………………………………….1 1.1 TV N ………………………………………………………………… 1.2 M C TIểU …………………………………………………………………… 1.3 N I DUNG NGHIÊN C U …………………………………………………… 1.3.1 K t n i thi t b ………………………………………………………………2 1.3.2 Ti n hành x lý …………………………………………………………… 1.3.3 Ti n hành th nghi m h cá có s n …………………………………….3 1.3.4 Thi t k thi công môi tr ng đ m ………………………………………… 1.3.5 Thu thâp nh n xét k t qu ………………………………………………… 1.3.6 Vi t báo cáo ……………………………………………………………… 1.4 GI I H N ………………………………………………………………………3 1.5 B C C ……………………………………………………………………… Ch ng C S LÝ THUY T …………………………………………………… 2.1 GI I THI U V H TH NG X LÝ NH ………………………………… 2.1.1 Gi i thi u chung …………………………………………………………….5 2.1.2 Các khái ni m c b n x lý nh …………………………………… 2.1.3 Các v n đ khác x lý nh ……………………………………… 12 2.1.4 Các ph ng pháp x lý đ i t ng nh ……………….14 2.2 TÌM HI U H I U HÀNH RASPBIAN, NGƠN NG PYTHON, TH VI N OPENCV …………………………………………………………………………… 24 2.2.1 H u hành raspbian ………………………… .24 vi 2.2.2 Ngôn ng python ………………………………………………………… 25 2.2.3 Th vi n OpenCV ……………………………………………………….…27 2.3 GI I THI U PH N C NG ………………………………………………… 30 2.3.1 Raspberry Pi Model B V1.2 …………………………………………… 30 2.3.2 Module camera Raspberry Pi V1.3 ………………………………… 33 2.3.3 LCD 16x2 ……………………………………………………………… 34 2.3.4 Module I2C ……………………………………………………………… 36 Ch ng TÍNH TỐN VÀ THI T K ……………………………………… .39 3.1 GI I THI U ……………………………………………………………… ….39 3.2 TÍNH TỐN VÀ THI T K H TH NG ……………………………… … 39 3.2.1 Thi t k s đ kh i h th ng ………………………………………… … 39 3.2.2 Tính tốn thi t k h th ng ………………………………………… .40 Ch ng THI CÔNG H TH NG ………………………………………… ……48 4.1 GI I THI U ……………………………………………………………… .48 4.2 THI CÔNG H TH NG …………………………………………………… 49 4.2.1 Thi công b ch a ………………………………………………………… 49 4.3 ĨNG GĨI …………………………………………………………………….53 4.4 L P TRÌNH H TH NG …………………………………………………… 54 4.4.1 L u đ gi i thu t ………………………………………………………… 54 4.4.2 Ph n m m l p trình ……………………………………………………… 59 4.5 TÀI L U H NG D N S D NG, THAO TÁC ……………………………59 4.5.1 Tài li u h ng d n s d ng ……………………………………………… 59 4.5.2 Quy trình thao tác………………………………………………………… 60 Ch ng K T QU _NH N XÉT_ ÁNH GIÁ ……………………………… 63 5.1 K T QU MÔ PH NG…………………………………………………… .63 5.1.1 Hình nh ti n x lý ……………………………………………………… 63 5.1.2 X lý phân ng ng …………………………………………………………64 5.1.3 Ti n hành đ m v đánh s ……………………………………………….65 5.1.4 K t qu th ng kê ………………………………………………………… 65 Ch ng K T LU N VÀ H NG PHÁT TRI N……………………………….67 6.1 K T LU N …………………………………………………………………….67 6.2 H NG PHÁT TRI N…………………………………………………… 67 TÀI LI U THAM KH O xii PH L C … xiii vii LI T KÊ HÌNH V Hình Hình 2.1: Các b Trang c c b n x lý nh Hình 2.2: Bi u di n m c xám c a nh s Hình 2.3: Lân c n m nh c a t a đ 11 Hình 2.4: Chuy n đ i h th ng màu RGB sang Grayscale 15 Hình 2.5: nh minh h a nàng Lena 17 Hình 2.6: Ví d minh h a v i ng ng b ng 127 18 Hình 2.7: Ví d minh h a cho ph ng pháp phân ng ng khác 19 Hình 2.8: nh xám c a nàng Lena 20 Hình 2.9: nh nàng Lena sau phân ng Hình 2.10: M t s ki u đ ng Ostu 21 ng biên thông d ng 22 Hình 2.11: nh minh h a thu t toán Watershed 24 Hình 2.12: M t tr c c a Board Raspberry Pi3 Model B 31 Hình 2.13: S đ thành ph n c a Raspberry Pi3 Model B 32 Hình 2.14: Module camera Raspberry Pi V1.3 33 Hình 2.15: LCD 16x2 35 Hình 2.16: Module I2C 36 Hình 2.17: K t n i thi t b vào bus I2C 37 Hình 2.18: Ho t đ ng c a SDA, SCL truy n nh n d li u 37 Hình 3.1: S đ kh i h th ng 39 Hình 3.2: S đ k t n i h th ng 41 Hình 3.3: Hình m t tr c m t sau c a Raspberr Pi Model B 42 Hình 3.4: S đ chân Raspberry Pi Model B 43 Hình 3.5: Module Camera Raspberry Pi V1.3 43 Hình 3.6: Module I2C 44 Hình 3.7: Module I2C k t n i v i LCD 16x2 45 Hình 3.8: Led dây 46 Hình 3.9: Adapter 5V-2.5A 46 Hình 3.10: Adapter 12V-3A 47 Hình 4.1: K t qu hi n th hình 48 Hình 4.2: K t qu hi n th LCD 49 Hình 4.3: Phun s n tr ng làm n n 49 viii Hình 4.4: L p led dây 50 Hình 4.5: K t n i module 50 Hình 4.6: Cài đ t camera cho h th ng 51 Hình 4.7: óng gói b u n 53 Hình 4.8: H th ng hoàn ch nh 54 Hình 4.9: L u đ gi i thu t h th ng 55 Hình 4.10: L u đ gi i thu t ch ng trình 56 Hình 4.11: Chuy n qua nh xám 57 Hình 4.12: Tr n n b ng Threshold 57 Hình 4.13: nh đ l c ch m nh 57 Hình 4.14: V biên đánh s 58 Hình 4.15: k t qu hi n th LCD 58 Hình 4.16: Giao di n lâp trình 59 Hình 4.17: L u đ miêu t l i trình b c v n hành h th ng 60 Hình 4.18: Giao di n đ ng nh p 61 Hình 4.19: B t Terminal 61 Hình 4.20: Giao di n đánh l nh 62 Hình 4.21: K t qu hình 62 Hình 5.1: nh ti n x lý 63 Hình 5.2: nh sau phân đo n ng ng 64 Hình 5.3: k t qu sau l c 64 Hình 5.4: K t qu đ m v biên 65 ix LI T KÊ B NG B ng B ng 2.1: Các mã ki u th Trang ng dùng 26 B ng 2.1: Thông s k thu t c a Raspberry Pi Model B 31 B ng 3.1: K t n i ph n c ng Module I2C v i Raspberry Pi 44 B ng 5.1: Th ng kê k t qu đ m cá có kích th c 1-2cm 65 B ng 5.2: Th ng kê k t qu đ m cá có kích th c 2-3cm 66 x TĨM T T M c đích c a đ tài t o m t h th ng đ m s l t ng khác Giúp ng i dùng có th đ m đ ng cá gi ng c ng nh đ i c cá m t cách xác nhanh chóng ti t ki m th i gian cơng s c Nhóm nghiên c u s d ng x lý nh đ h p v i m t s c h tr raspberry pi model B k t module nh : Camera, I2C, LCD Cùng v i b Raspberry Pi model B đ x lý hình nh phân tích đ m đ đ ms l x lý trung tâm cs l ng cá H th ng ng cá gi ng ho t đ ng nh sau: đ t cá c n đ m vào h ch a (s l th ) u n camera ch p nh, l y nh đ u vào x lý b ng ph nh chuy n qua nh xám, tr n n, l c nhi u… đ m s l ng pháp x lý nh ng cá nh Khi có k t qu h th ng s xu t d li u LCD hi n th H th ng giúp ng v is l ng < 50 cá i s d ng đ m đ ng l n v i t c đ cao xác Thay th cho ph c cá ng pháp truy n th ng nh phân lu ng hay ph ng đoán b ng kinh nghi m m t nhi u th i gian công s c nh ng đ xác l i khơng cao i m n i b t c a h th ng d dàng s d ng cho ng i dùng, có th ho t đ ng 24/24 S n ph m có tính ng d ng cao khơng ch cho vi c đ m cá gi ng mà có th d dàng thay đ i đ đ m s l ng đ i tr ng khác xi TÀI LI U THAM KH O TÀI LI U THAM KH O Sách tham kh o [1] Nguy n Thanh H i, Giáo trình: “X Lý nh”, Xu t B n H Qu c Gia TP.HCM, 2014 [2] Maria Patterson, “Counting change – image analysis in Python”, Opensciencecafe.org, 2016 [3] Adrian Rosebrock, “Watershed OpenCV”, pyimagesearch.com, 2015 [4] Tuan Nguyen, “Hi n th d li u t Raspberry Pi lên LCD16x2 qua m ch chuy n ti p LCM1602”, Raspi.vn, 2017 [5] Nguy n Quang Hoan, “X Lý nh”, Trung tâm đào t o B U CHÍNH VI N THƠNG1,2006 B MƠN I N T CÔNG NGHI P- Y SINH xii PH L C PH L C GI I THệCH CH NG TRÌNH Khai báo th vi n: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from skimage import color from skimage.filters import threshold_otsu from skimage import filters from skimage import morphology from skimage.morphology import disk from skimage import feature, measure from skimage.morphology import watershed from skimage.feature import peak_local_max from skimage.morphology import watershed from scipy import ndimage import argparse from matplotlib import pyplot as plt import smbus import time Kh i tao k t n i, truy n d li u LCD qua I2C I2C_ADDR = 0x3f LCD_WIDTH = 16 LCD_CHR = LCD_CMD = LCD_LINE_1 = 0x80 LCD_LINE_2 = 0xC0 B MÔN I N T CÔNG NGHI P- Y SINH xiii PH L C LCD_BACKLIGHT = 0x08 ENABLE = 0b00000100 E_PULSE = 0.0005 E_DELAY = 0.0005 bus = smbus.SMBus(1) def lcd_init(): lcd_byte(0x33,LCD_CMD) lcd_byte(0x32,LCD_CMD) lcd_byte(0x06,LCD_CMD) lcd_byte(0x0C,LCD_CMD) lcd_byte(0x28,LCD_CMD) lcd_byte(0x01,LCD_CMD) time.sleep(E_DELAY) def lcd_byte(bits, mode): bits_high = mode | (bits & 0xF0) | LCD_BACKLIGHT bits_low = mode | ((bits< < 4) & 0xF0) | LCD_BACKLIGHT bus.write_byte(I2C_ADDR, bits_high) lcd_toggle_enable(bits_high) bus.write_byte(I2C_ADDR, bits_low) lcd_toggle_enable(bits_low) def lcd_toggle_enable(bits): bus.write_byte(I2C_ADDR, (bits | ENABLE)) time.sleep(E_PULSE) bus.write_byte(I2C_ADDR,(bits & ~ENABLE)) time.sleep(E_DELAY) B MÔN I N T CÔNG NGHI P- Y SINH xiv PH L C def lcd_string(message,line): message = message.ljust(LCD_WIDTH," ") lcd_byte(line, LCD_CMD) for i in range(LCD_WIDTH): lcd_byte(ord(message[i]),LCD_CHR) Thi t l p ki u truy n tham s def my_imshow(im, title= None, **kwargs): if 'cmap' not in kwargs: kwargs['cmap'] = 'gray' plt.figure() plt.imshow(im, interpolation= 'none', **kwargs) if title: plt.title(title) plt.axis('off') L y nh đ u vào chuy n nh xám xu t nh image = plt.imread('hinh3.jpg') gray = color.rgb2gray(image) my_imshow(image) my_imshow(gray) Phân ng ng thresh = filters.threshold_otsu(gray, nbins= 100) thresholded = gray < thresh B MÔN I N T CÔNG NGHI P- Y SINH xv PH L C Bi u di n bi u đ nh plt.figure() plt.hist(gray.ravel(), bins= 100); plt.plot([thresh, thresh], [0, 6000], linewidth= 3); my_imshow(thresholded) L c loai b ch m nh nh no_small = morphology.remove_small_objects(thresholded, min_size= 100) ca = morphology.binary_closing(no_small,disk(3)) plt.figure() plt.imshow(ca, cmap= 'gray', interpolation= 'none') plt.axis('off') mv đ ng biên đ i t ng D = ndimage.distance_transform_edt(ca) localMax = peak_local_max(D, indices= False, min_distance= 42, labels= ca) markers = ndimage.label(localMax, structure= np.ones((3, 3)))[0] labels = watershed(-D, markers, mask= ca) print("dem duoc {} ca ".format(len(np.unique(labels)) - 1)) for label in np.unique(labels): if label = = 0: continue mask = np.zeros(gray.shape, dtype= "uint8") mask[labels = = label] = 255 B cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, MÔN I N T CÔNG NGHI P- Y SINH xvi PH L C cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] c = max(cnts, key= cv2.contourArea) ((x, y), r) = cv2.minEnclosingCircle(c) cv2.circle(image, (int(x), int(y)), int(r), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(image, "#{}".format(label), (int(x) - 10, int(y)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 0, 255), 2) my_imshow(image) Xu t k t qu LCD lcd_init() while True: lcd_string("dem duoc : {} con".format(len(np.unique(labels)) - 1), LCD_LINE_1) time.sleep(3) break plt.show() exit() B MÔN I N T CÔNG NGHI P- Y SINH xvii ... cá T ng cá mua bán, s bi t đ ph c vào m s cá b t c c tính cc có cá b t T s suy s cá b t đ nh mua t cá gi ng: dùng ph c tính s n Cách th ba: đ c t ng s cân cá, ph i giao cho ng i mua cá Các ng... ng đ tài Ch ng 3: Tính tốn Thi t k Trình bày s đ kh i c a h th ng, tính tốn thi t k cho t ng kh i Ch ng 4: Thi công h th ng Thi công b ch a cá Thi công m ch theo thi t k L p trình u n cho... tìm biên c a cá ms l - ng cá Hi n th hình 1.3.3 Ti n hành th nghi m h cá có s n - Thu nh n, x lý k t qu đ t đ - Cân ch nh phù h p 1.3.4 Thi t k thi công môi tr - c ng đ m Ch n h ch a cá có màu n