Nghiên cứu hệ thống tự động nhận dạng, đếm và phân loại đối tượng trên cơ sở xử lý ảnh

MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU TÓM TẮT ĐỒ ÁN DANH MỤC HÌNH VẼ .5 DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT .8 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỂ TÀI 1.1 Giới thiệu đề tài .9 1.1.1 Lý chọn đề tài 1.1.2 Mục đích chọn đề tài 1.1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 10 1.1.4 Ý nghĩa khoa học ý nghĩa thực tiễn đề tài .10 1.1.5 Tóm tắt nội dung đồ án 11 1.2 Tổng quan công nghệ xử lý ảnh hệ thống phân loại ảnh 11 1.2.1 Tổng quan hệ thống xử lý ảnh .15 1.2.2 Giới thiệu ảnh phân loại ảnh .20 1.2.3 Khái niệm ảnh đen trắng ảnh màu 29 1.2.4 Giới thiệu LabView công cụ xử lý ảnh dùng LabView 31 1.3 Giới thiệu camera 41 1.3.1 Khái niệm camera quan sát 41 1.3.2 Phân loại camera quan sát theo kỹ thuật hình ảnh 41 1.3.3 Phân loại camera quan sát theo kỹ thuật đường truyền 43 1.3.4 Phân loại theo tính sử dụng 44 CHƯƠNG NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG NHẬN DẠNG, ĐẾM VÀ PHÂN LOẠI ĐỐI TƯỢNG TRÊN CƠ SỞ XỬ LÝ ẢNH 47 2.1 Phương án thiết kế 47 2.2 Thiết kế mơ lập trình cho hệ thống đếm 48 2.2.1 Sơ đồ mô phần mềm labview 48 2.2.2 Chức khối sử dụng .48 2.3 Nghiên cứu hệ thống nhận dạng ảnh xử lý ảnh……………………….56 2.3.1 Hệ thống nhận dạng ảnh……………………………………………… 56 2.3.2 Khối nhận dạng ảnh Vision Builder Al……………………………… 57 CHƯƠNG MÔ PHỎNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG, ĐẾM VÀ PHÂN LOẠI ĐỐI TƯỢNG 58 3.1 Kết đạt 58 3.1.1 Test webcam 58 3.1.2 Xử lý ảnh nhận dạng dấu chấm đen 58 3.1.3 Kết thử nghiệm phần mềm labview 60 3.2 Đánh giá kết đạt 60 3.3 Định hướng phát triển đề tài 61 KẾT LUẬN 62 TÀI LIỆU THAM KHẢO 63 LỜI MỞ ĐẦU Hiện cơng nghiệp hóa đại hóa đất nước, yêu cầu ứng dụng tự động hóa ngày cao vào đời sống sinh hoạt, sản xuất (yêu cầu điều khiển tự động, linh hoạt, gọn nhẹ, tiện lợi…) Mặt khác nhờ công nghệ thông tin, công nghệ điện tử phát triển nhanh chóng làm xuất loại thiết bị điều khiển giám sát có camera Nhận thức xu hướng chung, với ưu điểm mà camera mang lại, việc đầu tư vào lĩnh vực cần thiết, quan trọng nhà khoa học, doanh nghiệp, sách định hướng, quan tâm nhà nước Lĩnh vực vậy, để phát triển bền vững, vươn lên tầm cao mới, điều kiện tiên cần phải đôi xây dựng sở khoa học làm tảng, cập nhật, ứng dụng công nghệ đại, triển khai thành sản phẩm ứng dụng phù hợp nhu cầu thực tế Theo tinh thần tiêu chí trên, đề tài lựa chọn bước đáp ứng nghiên cứu công nghệ xử lý ảnh, thiết kế, thi cơng hệ thống khí, lập trình phần mềm cho hệ thống đếm, chạy thử nghiệm, đánh giá định hướng để tốt hơn, đáp ứng thực tế tiêu chí khoa học Đề tài thực hiện: “Nghiên cứu hệ thống tự động nhận dạng, đếm phân loại đối tượng sở xử lý ảnh” Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy giáo Th.S Hồ Sỹ Phương hướng dẫn tận tình, quan tâm, tạo điều kiện thuận lợi mặt tinh thần, định hướng, kiến thức cho em thời gian qua, giúp đề tài hoàn thành tốt Em nhận thấy, hạn chế mặt kinh nghiệm thực tiễn, khả thân, thời gian thực hiện, chắn không tránh khỏi thiếu sót, phương án chưa tốt, cần tranh luận góp ý để phát triển Vì vậy, em hy vọng nhận nhiều lời khuyên, định hướng, góp ý từ Thầy Em xin chân thành cảm ơn! Sinh viên thực hiện: Võ Văn Thanh TÓM TẮT ĐỒ ÁN Các ứng dụng lên quan đến thu thập xử lý hình ảnh theo thời gian thực sử dụng rộng rãi rôbốt phục vụ (vệ sinh, trông nom nhà cửa, công nghiệp thực phẩm, tìm kiếm cứu nạn, kiểm tra, giám sát, ứng dụng y tế, cứu hỏa, ) rôbốt công nghiệp, hoạt động chiến tranh v.v Việc sử dụng ứng dụng giúp cho hệ thống quan sát nhận biết rõ môi trường làm việc qua có tương tác hiệu Ngồi ứng dụng điều kiện cần thiết cho phát triển ứng dụng đa ngành khác Việc lập trình cho ứng dụng vô phức tạp sử dụng phần mềm như: Matlab, OpenCV, Mathcad, DirectShow Tuy nhiên dùng công cụ Vision Acquisition and Vision Assistant phần mềm LabView tạo VI (Virtual Instrument) giúp cho việc tạo ứng dụng lập trình xử lý ảnh cách dễ dàng ABSTRACT The applications relating to real time image acquisition and processing are being used widely in service robots (Cleaning, housekeeping, food industry, search rescue, inspection, surveillance, medical applications, fire fighters, and so on), industrial robots, and warfare operations, etc They offer to complex systems the capacity to see and understand their environment in order to interact in a more efficient way In addition, they are necessary conditions for the development of multidisciplinary applications It is very difficult to program them on available software such as: Matlab, OpenCV, Mathcad, DirectShow However, using LabView with the Vision Acquisition and Vision Assistant to create VIs will programmable image processing facilitate these processes DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Các giai đoạn xử lý ảnh 11 Hình 1.2: Một số hệ thống tích hợp quang-điện tử quân chiến đấu 12 Hình 1.3: Camera nhận dạng khuôn mặt 13 Hình 1.4: Vệ tinh Kaguya Nhật Bản 13 Hình 1.5: Hệ thống kiểm tra chất lượng sản phẩm 14 Hình 1.6: Các bước xử lý ảnh .16 Hình 1.7: Sơ đồ phân tích xử lý ảnh lưu đồ thông tin khối .20 Hình 1.8: Ảnh màu 21 Hình 1.9: Các màu sở 22 Hình 1.10: Mơ hình màu RGB 23 Hình 1.11: Ảnh GIF 25 Hình 1.12: Ảnh dạng JPEG .26 Hình 1.13: Bảng giao diện New VI Labview 32 Hình 1.14: Thanh cơng cụ giao diện 33 Hình 1.15: Sơ đồ khối LabView 34 Hình 1.16: Ví dụ sơ đồ khối 34 Hình 1.17: Bảng Tools palette 35 Hình 1.18: Bảng mã controls .36 Hình 1.19: Bảng Function 36 Hình 1.20: Acquisition sử dụng IMAQ vision toolbox 38 Hình 1.21: RGB and Grayscale Image Acquisition 39 Hình 1.22: Biểu đồ hình xám………………………………………………………… …39 Hình 1.23: Biểu đồ ảnh màu RGB 39 Hình 1.24: Sơ đồ khối hệ thống nhận dạng mẫu .40 Hình 1.25: Camera áp trần 44 Hình 1.26: Camera hình hộp .44 Hình 1.27: Camera hồng ngoại 45 Hình 2.1 : Camera webcam 46 Hình 2.2: Sơ đồ mơ 47 Hình 2.3: Khối Vision Acquisition 47 Hình 2.4: Giao diện khối Vision Acquisition Express 48 Hình 2.5: Khối Vision Assistant 49 Hình 2.6: Giao diện khối NI Vision assistant 50 Hình 2.7: Cửa sổ thu nhận hình ảnh 51 Hình 2.8: Thẻ Browse Images 53 Hình 2.9: Sơ đồ chân khối màu IMAQ ExtractSingleColorPlane VI 53 Hình 2.10: Sơ đồ xây dựng mảng 54 Hình 2.11: Sơ đồ mảng Array To Cluster 55 Hình 2.12: Sơ đồ chân lớp phủ IMAQ Overlay Rectangle VI 55 Hình 2.13: Giao diện khối Vision Builder Al…………………………………………… 57 Hình 3.1: Hình ảnh thu từ webcam 58 Hình 3.2: Sơ đồ VI hệ thống .58 Hình 3.3: Cửa sổ nhận dạng dấu chấm đen 59 Hình 3.4: Hình ảnh thu sau xử lý 60 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng : Pixel p pixel lân cận p Bảng : Bảng giá trị màu color Plane DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết Tiếng Anh tắt HMI Human Machine Inteface LabView Laboratory Virtual Instrument GPS CCD RGB JPEG GIF ĐTDD PEL TV NTSC VI NI IP CMOS PTZ Engineering Workbench Global Positioning System Change Coupled Device Red Green Blue Joint Photographic Experts Group Graphics Interchange Format Tiếng Việt Giao diện người máy Picture Element Television National Television System Hệ thống định vị tồn cầu Camera số hóa Ba màu gốc ánh sáng Phương pháp nén ảnh hiệu Định dạng trao đổi hình ảnh Điện thoại di động Điểm ảnh Tivi Ủy ban hệ thống truyền thông quốc gia Committee Virtual Instrument National Instruments National Instruments Complementary metal oxide Pan Tilt Zoom Thiết bị ảo Công ty National Instruments Hoa Kỳ Giao thức internet Chất bán dẫn có bổ sung oxit kim loại Phóng to, thu nhỏ CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỂ TÀI 1.1.Giới thiệu đề tài 1.1.1 Lý chọn đề tài Nhận thức xu hướng chung, với ưu điểm mà camera mang lại việc xử lý ảnh nhận dạng mẫu vật, việc đầu tư vào lĩnh vực cần thiết, quan trọng nhà khoa học, doanh nghiệp sách định hướng, quan tâm nhà nước Lĩnh vực vậy, để phát triển bền vững, vươn lên tầm cao mới, điều kiện tiên cần phải đôi xây dựng sở khoa học làm tảng, cập nhật, ứng dụng công nghệ đại, triển khai thành sản phẩm ứng dụng phù hợp nhu cầu thực tế Theo tinh thần tiêu chí trên, đề tài lựa chọn Đề tài: “Nghiên cứu hệ thống tự động nhận dạng, đếm phân loại đối tượng sở xử lý ảnh” giúp em có nên tảng vưng mặt lý thuyết thực tiễn để tiến sâu trình phát triển nghiên cứu ứng dụng camera vào đời sống tương lai 1.1.2 Mục đích chọn đề tài Mục đích đề tài xây dựng hệ thống nhận dạng đếm số đối tượng sở xử lý ảnh Bên cạnh đó, đề tài cần sâu nghiên cứu đảm bảo tiêu chí điều kiện tiên quyết: cần phải đôi xây dựng sở khoa học làm tảng cập nhật, ứng dụng công nghệ đại, triển khai thành sản phẩm ứng dụng phù hợp với nhu cầu thực tế Để đạt mục đích trên, cơng việc cần thực hiện: nghiên cứu công nghệ xử lý ảnh, camera quan sát, lập trình phần mềm cho hệ thống nhận dạng mẫu vật, chạy thử nghiệm, đánh giá định hướng để tốt hơn, đáp ứng thực tế tiêu chí khoa học 1.1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu chung đồ án nghiên cứu hệ thống nhận dạng, đếm số đối tượng xử lý ảnh Đối với hệ thống này: Phần khí hệ thống gồm: camera Phần công nghệ xử lý ảnh, xây dựng ứng dụng thị giác 10 - Selecting Controls and Indicators : Lựa chọn điều khiển số Các điều khiển số hiển thị phụ thuộc vào loại nguồn ảnh lựa chọn Các điều khiển số có sẵn khác dựa cài đặt thiết bị ảnh Điều khiển số yêu cầu tùy chọn - Zoom to Fit : phóng to, phóng to, Zoom 1:1: phóng tỷ lệ 1:1, Zoom in : Zoon out : phóng nhỏ 2.2.2.2 Khối Vision Assistant Hình 2.5 Khối Vision Assistant NI Vision Assistant gói phần mềm riêng biệt với LabVIEW dùng để xây dựng nên ứng dụng liên quan đến thu nhận truyền liệu hình ảnh, video từ thiết bị ngoại vi Với phiên từ 2009, NI Vision Assistant làm việc với loại camera nhiều hãng sản xuất, loại webcam USB, smart camera NI… Một ưu điểm mạnh NI Vision Assistant hoạt động độc lập với LabVIEW song xuất ứng dụng LabVIEW VI 50 Giao diện khối Vision assistant: Hình 2.6 Giao diện khối NI Vision assistant Trong : 1.Cửa sổ làm việc; 2.Bảng chức xử lý; 3.Tỉ lệ thu phóng; 4.Kích thước ảnh; 5.Cửa sổ mã; Cửa sổ chính; 7.Các thẻ thao tác ảnh - Cửa sổ làm việc (Reference Window) Hiển thị ảnh xử lý - Cửa sổ mã (Script window) Cửa sổ ghi lại bước xử lý ảnh - Cửa sổ xử lý ảnh (Processing Window) Xử lý ảnh để đạt kết mong muốn - Duyệt ảnh (Image Browser) Gồm ảnh load vào vision acssistant - Thu nhận hình ảnh với Vision Assistant Vision Assistant cho phép sử dụng loại thu nhận hình ảnh thu nhận hiển thị hình(snap), thu nhận hiển thị hình ảnh cách liên tục (grab) thu nhận hiển thị theo thiết lập (sequence) Vision Assistant hỗ trợ nhiều loại camera khác : loại camera thông minh NI,các camera IEEE 1394 camera Gigabit Ethernet (GigE) 51  Cửa sổ thu nhận hình ảnh: Hình 2.7 Cửa sổ thu nhận hình ảnh 1.Đưa ảnh hoạt động; 2.Sắp xếp ảnh thu nhận vào duyệt; 3.Các chức thu nhận ảnh  Thu nhận hiển thị hình đơn(Snapping an Image): Chọn File»Acquire Image lựa chọn chức thu nhận hình ảnh Chọn nút Acquire Single Image Chọn nút Store Acquired Image in Browser để thu nhận hình đơn để đưa ảnh vào duyệt ảnh  Thu nhận hiển thị hình ảnh cách liên tục(Grabbing an Image): Chọn File»Acquire Image chọn chức thu nhận hình ảnh Chọn nút Acquire Continuous Images để thu nhận hiển thị hình ảnh cách liên tục Chọn nút lần để dừng thu nhận hình ảnh 52 Chọn nút Store Acquired Image in Browser để đưa ảnh vào duyệt ảnh  Thu nhận hiển thị theo thiết lập (Acquiring a Sequence of Images) Chọn File»Acquire Image chọn chức thu nhận hình ảnh Chọn nút Sequence Acquisition Thiết lập thông số :  Number of Frames : Số khung hình muốn thu nhận  Skip Count : Số khung hình cần bỏ qua bước thu nhận  Line : Đường trigger vật lý  Action : Hoạt động trigger Bao gồm Disabled, Trigger start of acquisition, Trigger each image  Timeout : Thời gian trigger xẩy ( khoảng mili giây)  Polarity : Được thiết lập tín hiệu thu nhận trigger cạnh lên hay cạnh xuống  Xử lý ảnh với Vision Assistant Các bước làm việc với Vision Assitant: Khởi động Vision Assistant từ Start » All Programs » National Instruments Vision Assistant Chọn hình ảnh cần xử lý cách click Open Image Chọn thẻ Browse Images Vision Assistant chọn ảnh cần duyệt 53 Hình 2.8 Thẻ Browse Images 1.Duyệt ảnh; 2.Vị trí ảnh; 3.Nút điều khiển; 4.Chế độ xem chi tiết/tồn kích thước; 5.Mở ảnh; 6.Tắt ảnh lựa chọn; 7.Kích thước ảnh; 8.Loại ảnh; 9.Dạng ảnh Qua thẻ Image Processing lựa chọn Script cửa sổ Functions Processing để xử lý ảnh Kiểm tra chức xử lý ảnh Scripts lựa chọn cách click chọn nút Run Once 2.2.2.3 Khối màu IMAQ ExtractSingleColorPlane VI Hình 2.9 Sơ đồ chân khối màu IMAQ ExtractSingleColorPlane VI 54 Trong : - Color Plane : Màu plane xác định mặt phẳng màu, chọn từ giá trị màu: Red (0) Xuất màu đỏ Green (1) Xuất màu xanh Blue (2) Xuất màu xanh Hue (3) Xuất màu sắc Saturation (4) Xuất màu sắc bão hòa Luminance (5) Xuất màu sáng Value (6) Xuất màu giá trị Intensity (7) Xuất màu cường độ Bảng 2: Bảng giá trị màu color Plane - Image Src : Tham chiếu đến hình ảnh màu sắc chiết suất - Image Dst : Tham chiếu đến hình ảnh đích - Error in (no error) : Mô tả trạng thái lỗi trước chạy Mặc định khơng có lỗi - Image Dst Out : Là tham chiếu đến hình ảnh đích, hình ảnh Dst kết nối hình ảnh Dst Out giống hình ảnh Dst Nếu khơng, hình ảnh Dst Out đề cập đến hình ảnh tham chiếu hình ảnh Src - Error out : Chứa thơng tin lỗi 2.2.2.4 Các mảng Build Array, Array to Cluster Hình 2.10 Sơ đồ xây dựng mảng 55 - Build Array Details : Xây dựng mảng chi tiết, đặt chức sơ đồ khối có đầu vào có sẵn , thêm đầu vào cho nút cách nhấn chuột phải chọn Add input cách thay đổi kích thước nút - Các chức xây dựng mảng hoạt động hai chế độ tùy thuộc vào việc chọn đầu vào từ menu chuột phải Nếu chọn tiếp đầu vào chức gắn thêm tất yếu tố đầu vào để tạo thành mảng đầu giống đầu vào mảng dây - Nếu không chọn nối đầu vào, chức xây dựng mảng đầu cao kích thước yếu tố đầu vào Ví dụ chọn dây mảng 1D đầu vào đến chức xây dựng Array, đầu mảng 2D 1D trống rỗng Hình 2.11 Sơ đồ mảng Array To Cluster - Array To Cluster Function : Mảng để chức cụm - Mỗi phần tử cụm tương tự yếu tố tương ứng mảng trình tự cụm phù hợp với thứ tự phần tử mảng 2.2.2.5 Lớp phủ IMAQ Overlay Rectangle VI Hình 2.12 Sơ đồ chân lớp phủ IMAQ Overlay Rectangle VI 56 Trong : - Group : Xác định nhóm muốn thêm thơng tin lớp phủ Nếu khơng có tên định, thơng tin lớp phủ bổ sung vào nhóm mặc định - Image : Tham chiếu đến hình ảnh nguồn - Ractangle : Xác định tọa độ hình chữ nhật để che phủ hình ảnh - Drawing Mode (Frame) : Xác định khung hình chữ nhật, điền vào hình chữ nhật đánh dấu hình chữ nhật - Color : Màu lớp phủ 2.3 Nghiên cứu hệ thống nhận dạng ảnh xử lý ảnh 2.3.1 Hệ thống nhận dạng ảnh Nhận dạng ảnh giai đoạn cuối hệ thống xử lý ảnh Nhận dạng ảnh dựa lý thuyết nhận dạng (Pattern Recognition) đề cập nhiều sách nhận dạng Trong lý thuyết nhận dạng nói chung nhận dạng ảnh nói riêng có ba cách tiếp cận khác nhau: - Nhận dạng dựa vào phân hoạch không gian - Nhận dạng dựa vào cấu trúc - Nhận dạng dựa vào kỹ thuật mạng nơron Hai cách tiếp cận đầu cách tiếp cận kinh điển Các đối tượng ảnh quan sát thu nhận phải trải qua giai đoạn tiền xử lý nhằm tăng cường chất lượng, làm chi tiết, trích chọn biểu diễn đặc trưng, cuối giai đoạn nhận dạng Cách tiếp cận thứ ba hoàn tồn khác Nó dựa vào chế đốn nhận, lưu trữ phân biệt đối tượng mô theo hoạt động hệ thần kinh người Do chế đặc biệt, đối tượng thu nhận thị giác người không cần qua giai đoạn cải thiện mà chuyển sang giai đoạn tổng hợp, đối sánh với mẫu lưu trữ để nhận dạng 57 2.3.2 Khối nhận dạng ảnh Vision Builder Al Hình 2.13 Giao diện khối Vision Builder Al Sau dựng lên mô hình thí nghiệm, nghiên cứu ứng dụng thuật tốn nhận dạng định vị cho hệ thống sử dụng phần mềm Labview Imaq Builder hỗ trợ nhận dạng định vị đối tượng Kết bước đầu thực nhận dạng đối tượng đơn giản cụ thể hình tròn Qua q trình thực nghiệm cho thấy việc nhận dạng định vị hệ thống chạy tốt, nhiên có hạn chế định, chẳng hạn để nhận biết đối tượng định phải qua q trình học để nhận biết đối tượng đối tượng đặt dính liền xếp chồng lên giải vấn đề nhận dạng phức tạp 58 CHƯƠNG : MÔ PHỎNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG, ĐẾM VÀ PHÂN LOẠI ĐỐI TƯỢNG 3.1 Kết đạt 3.1.1 Test webcam Hình 3.1 Hình ảnh thu từ webcam Ta thấy hình ảnh thu từ webcam nét 3.1.2 Xử lý ảnh nhận dạng đối tượng Hình 3.2 Sơ đồ VI hệ thống 59 Để nhận dạng đối tượng sau lấy ảnh từ webcam ảnh đưa vào khối Vision Assistant Nhấp vào khối Vision Assistant có cửa sổ để thiết lập nhận dạng dấu chấm đen hình sau Hình 3.3 Cửa sổ nhận dạng đối tượng Nhấp vào ô color location 1, pattern matching cửa sổ để thiết lập nhận dạng đối tượng Trong đồ án ta thiết lập mẫu đối tượng có vòng hình chữ nhật Sau quay lại giao diện cho chạy chương trình, camera lấy ảnh phần mềm nhận dạng xử lý đếm số lượng đối tượng 60 3.1.3 Kết thử nghiệm phần mềm labview Hình 3.4 Hình ảnh thu sau xử lý Hình ảnh thu nét đếm số lượng đối tượng có 3.2 Đánh giá kết đạt Đề tài xây dựng hệ thống đếm số đối tượng sở xử lý ảnh, từ việc xây dựng sở lý thuyết, việc xây dựng hệ thống xử lý ảnh sử dụng phần mềm Labview, hệ thống đếm số lượng mô tả đối tượng dấu chấm đen đếm số lượng dấu chấm đen Mục tiêu đề tài hướng tới việc đưa công nghệ xử lý ảnh vào công nghiệp dựa vào hệ thống camera thơng minh, đưa thuật tốn vào thử nghiệm ứng dụng, làm sở khoa học để phát triển nghiên cứu, đưa vào ứng dụng hệ thống đếm thực tế Hạn chế hệ thống đếm chậm chất lượng camera nhiễu bên tác động vào, chưa phát triển nhận dạng vật chưa có ứng dụng nhiều vào thực tế Tuy nhiều vấn đề cần nâng cấp hệ thống đếm kết mong muốn 61 3.3 Định hướng phát triển đề tài - Nghiên cứu phân loại đối tượng Phân loại dạng hình tròn, hình tam giác, hình vng hình tròn to, hình nhỏ… - Hồn thiện xử lý ảnh với toán cao hơn… - Nghiên cứu giải pháp nhận dạng nhanh xác, nhận dạng hình dạng màu sắc - Nghiên cứu ứng dụng tốn đếm, đếm nhiều xác - Hồn thành, phát triển, chuyển giao cơng nghệ ứng dụng thực tế công nghiệp đời sống 62 KẾT LUẬN Trong thời gian vừa qua, với định hướng hướng dẫn nhiệt tình, khẩn trương Thầy giáo Th.S HỒ SỸ PHƯƠNG, em hoàn thành đề tài Qua đồ án tơi thực công việc sau: - Lý thuyết  Tìm hiểu trình xử lý ảnh, nhận dạng ảnh, đếm ảnh  Tìm hiểu phần mềm Labview  Tìm hiểu loại Camera - Mơ hình thực  Xây dựng chương trình nhận dạng, đếm số lượng phần mềm Labview  Thiết kế hệ thống Camera với máy tính Dù cố gắng kiến thức, khả có hạn nên khơng tránh khỏi thiếu sót, nhầm lẫn kính mong thầy bạn dóng góp ý kiến để đồ án hoàn thiện đáp ứng nhu cầu thực tế Sinh viên thực hiện: Võ Văn Thanh 63 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Thu thập xử lý ảnh dùng phần mềm labview TS Vương Đức Phúc, TS Đào Minh Quân Khoa Điện – Điện tử, Trường ĐHHH Việt Nam [2] Giáo trình xử lý ảnh PGS.TS Nguyễn Quang Hoan [3] Lập trình Labview TS Nguyễn Bá Hải [4] National Instruments LabVIEW home page [Online]http://www.ni.com/labview [5] Bishop, R H LabVIEW Student Edition s.l : National Instruments Inc, 2006 64 ...CHƯƠNG NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG NHẬN DẠNG, ĐẾM VÀ PHÂN LOẠI ĐỐI TƯỢNG TRÊN CƠ SỞ XỬ LÝ ẢNH 47 2.1 Phương án thiết kế 47 2.2 Thiết kế mơ lập trình cho hệ thống đếm 48... công nghệ xử lý ảnh hệ thống phân loại ảnh Một hệ thống xử lý ảnh điển hình cho sau: Hình 1.1: Các giai đoạn xử lý ảnh Xử lý ảnh bao gồm lý thuyết kỹ thuật liên quan nhằm mục đích tạo hệ thống. .. cứu hệ thống nhận dạng, đếm số đối tượng xử lý ảnh Đối với hệ thống này: Phần khí hệ thống gồm: camera Phần cơng nghệ xử lý ảnh, xây dựng ứng dụng thị giác 10 máy tính Xây dựng hệ thống điều khiển