Ứng dụng xử lý ảnh trong điều khiển cánh tay robot công nghiệp

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌ ĐỖ VĂN CHUYÊN ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH TRONG ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY ROBOT CƠNG NGHIỆP Chun ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 LUẬN VĂN THẠ Ngƣ : TS Phạm Đức Long Thái Nguyên – 2013 Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan tồn nội dung đƣợc trình bày luận văn kết tìm hiểu nghiên cứu riêng tơi, q trình nghiên cứu luận văn “Ứng dụng xử lý ảnh điều khiển cánh tay robot công nghiệp” kết liệu đƣợc nêu hoàn toàn trung thực dƣới hƣớng dẫn TS Phạm Đức Long Mọi thông tin trích dẫn dẫn đƣợc tuân theo luật sở hữu trí tuệ, có liệt kê rõ ràng tài liệu tham khảo Tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm với nội dung đƣợc viết luận văn Thái Nguyên, ngày 19 tháng 11 năm 2013 HỌC VIÊN Đỗ Văn Chuyên Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ii LỜI CẢM ƠN Luận văn đƣợc thực Trƣờng Đại học Công nghệ Thông tin Truyền Thông - Đại học Thái Nguyên dƣới hƣớng dẫn thầy TS Phạm Đức Long Trƣớc hết em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới thầy TS.Phạm Đức Long, Trƣờng Đại học Công nghệ Thông tin Truyền Thông - Đại học Thái Nguyên, ngƣời tận tình hƣớng dẫn giúp đỡ để em hồn thành tốt luận văn Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy cô giáo Trƣờng Đại học Công nghệ Thông tin Truyền Thông - Đại học Thái Ngun, thầy giáo nhiệt tình giảng dạy, truyền đạt kiến thức cho em suốt trình học tập trƣờng nhƣ trình làm luận văn Cuối em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè, đồng nghiệp ngƣời động viên, giúp đỡ tạo điều kiện cho em q trình học tập hồn thành luận văn Thái Nguyên, ngày 19 tháng 11 năm 2013 HỌC VIÊN Đỗ Văn Chuyên Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT v DANH MỤC CÁC HÌNH v Chƣơng 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH 1.1 Lý thuyết xử lý ảnh [1] 1.1.1 Hệ thống xử lý ảnh 1.1.2 Các vấn đề xử lý ảnh 1.1.3 Thu nhận ảnh số hóa 1.1.4 Phân tích ảnh 1.1.5 Hệ định 1.2 Thu nhận ảnh lƣu trữ ảnh 1.2.1 Thu nhận ảnh[7] 1.2.2 Lƣu trữ ảnh 1.3 Phân tích ảnh 11 1.3.1 Khái niệm pixel pixel lân cận 11 1.3.2 Một số không gian màu 11 1.3.3 Một số kỹ thuật trợ giúp xử lý ảnh 14 1.3.4 Biên phƣơng pháp phát biên[1][4][7] 14 1.4 Biến đổi Hough 15 1.4.1 Biến đổi Hough tổng quát [9] 15 1.4.2 Biến đổi Hough tìm hình chữ nhật [11] 20 1.4.2 Biến đổi Hough tìm đƣờng trịn 23 Chƣơng 2: GIỚI THIỆU CHUNG VỀ ROBOT CÔNG NGHIỆP 26 2.1 Sơ lƣợc q trình phát triển robot cơng nghiệp 26 2.2 Ứng dụng robot cơng nghiệp q trình sản xuất 27 Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ iv 2.3 Các khái niệm định nghĩa robot công nghiệp 28 2.3.1 Định nghĩa robot công nghiệp 28 2.3.2 Bậc tự robot (DOF: Degrees Of Freedom) 29 2.3.3 Hệ tọa độ (Coordinate frames) 29 2.3.4 Trƣờng công tác robot 31 2.4 Cấu trúc robot công nghiệp 31 2.4.1 Các thành phần robot cơng nghiệp 31 2.4.2 Kết cấu tay máy 33 2.5 Phân loại robot công nghiệp 36 2.5.1 Phân loại theo kết cấu 36 2.5.2 Phân loại theo hệ thống truyền động 36 2.5.3 Phân loại theo ứng dụng 36 2.5.4 Phân loại theo cách thức đặc trƣng phƣơng pháp điều khiển 36 Chƣơng 3: ĐĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY ROBOT BẰNG XỬ LÝ ẢNH 38 3.1 Ứng dụng xử lý ảnh công nghiệp 38 3.2 Cánh tay robot điều khiển thông tin chiết xuất từ ảnh 39 3.3 Giới thiệu camera Eye-RIC 41 3.4 Xác định vị trí đối tƣợng xử lý ảnh 45 3.4.1 Xác định vị trí đối tƣợng hình trịn 45 3.4.2 Xác định vị trí đối tƣợng hình vng 47 3.4.3 Xác định vị trí đối tƣợng hình trịn lẫn với đối tƣợng hình vng mặt phẳng chi chi tiết máy 48 3.4.4 Kết thực nghiệm 50 KẾT LUẬN 54 TÀI LIỆU THAM KHẢO 55 Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ v DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT KÝ HIỆU/TỪ VIẾT TẮT CCD CMOS Ý NGHĨA Charge Coupled Device Conplementary Metal – Oxide – Semiconductor BMP Bitmap PCX Personal Computer Exchange RLE Run – Length – Encoded TIFF Targed Image File Format RGB Red- green- blue CMY Cyan-Magenta- Yellow HSV Hue-Saturation-Value AMF American machijne and Foundry Company NC CNC AFNOR Numerically Controlled machine tool Computer(ized) Numerical(ly) Control(led) Association Franỗaise de Normalisation RIA Robot institule of America DOF Degrees Of Freedom SCARA AI CNN PC Selective Compliant Articulated Robot Arm Artificial intelligence Cellular neural network Personal computer Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ vi DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1 Hệ thống xử lý ảnh Hình 1.2: Tọa độ P tọa độ điểm lân cận 11 Hình 1.3: Mơ hình màu RGB 12 Hình 1.4: biểu diễn đƣờng thẳng 16 Hình 1.5: Đƣờng thẳng Hough trục tọa độ 18 Hình 1.6: a) Original image b) Image after gradiant filtering 20 Hình 1.7: c) Hough array visualization d) Image with detected lines 20 Hình 1.8: Hình chữ nhật có gốc tọa độ nằm 21 Hình 1.9: Hình chữ nhật không gian Hough 22 Hình 1.10: Ảnh nhị phân 24 Hình 1.11: Hiển thị ma trận phép biến đổi Hough 25 Hình 1.12: Tâm vịng trịn với bán kính R 26 Hình 2.1 Các tọa độ suy rộng robot 30 Hình 2.2: Qui tắc bàn tay phải 30 Hình 2.4 Các thành phần hệ thống robot 32 Hình 2.5 Robot kiển tạo độ Đề 33 Hình 2.6 Robot kiểu tọa độ trụ 34 Hình 2.7 Robot kiểu tọa độ cầu 34 Hình 2.8 Robot hoạt động theo kiểu hệ tọa độ góc 35 Hình 2.9 Robot kiểu SCARA 36 Hình 3.1 a) Vịng bi b) Vòng đệm máy 47 Hình 3.2 a) Ốc máy b) Phụ tùng máy 40 Hình 3.3 Quá trình xử lý 40 Hình 3.4 Cánh tay robot điều khiển thơng tin chiết xuất từ hình ảnh 41 Hình 3.5 Sơ đồ hệ thống điều khiển cánh tay robot 50 Hình 3.6 Cameta EyE Rics 42 Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ vii Hình 3.7 Cài đặt phần mềm ứng dụng 44 Hình 3.8 Bƣớc chọn thƣ mục cài đặt 44 Hình 3.9 Kết thúc trình cài đặt 45 Hình 3.10 Giao diện phần mềm Eye-RIS ADK 10.2 45 Hình 3.11 Tìm tâm hình học hình 46 Hình 3.12 Tìm đỉnh góc lệch hình vng 48 Hình 3.13 Khơng gian thực 56 Hình 3.14 Khơng gian thực cịn hình trịn 57 Hình 3.15 Thuật tốn chung 57 Hình 3.16 Các đuối tƣợng hình trịn nằm đối xứng 58 Hình 3.17 Thu ảnh hình chịn từ camera Eye-Ric 50 Hình 3.18 Kết sau xử lý 51 Hình 3.19 Kết tính tốn 51 Hình 3.20 Thu ảnh từ camera 51 Hình 3.21 Kết sau xử lý 52 Hình 3.22 Kết tính tốn 52 Hình 3.23 Thu ảnh từ camera 52 Hình 3.24 Kết thu đƣợc sau trình xử lý 53 Hình 3.25 Kết tìm tọa độ đỉnh góc lệch 53 Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ MỞ ĐẦU Trong ngành khoa học máy tính, xử lý ảnh đƣợc nghiêm cứu ứng dụng mạnh mẽ đời sống nhƣ y học xử lý ảnh xử dụng nhận dạng khối u, cải thiện ảnh X-quang Trong sống gia đình xử lý ảnh dùng để cải thiện chất lƣợng ảnh truyền hình Trong Điều khiển Tự động hóa xử lý ảnh có đóng góp quan trọng đặc biệt lĩnh vực Robot Robot thông minh ngày thiếu xử lý ảnh để thực Nhận dạng đối tƣợng ngồi mơi trƣờng nói chung hay nhà máy xí nghiệp Từ việc nhận dạng giải nhiều toán nhƣ gắp vật, tránh vật cản, dị đƣờng,…Các chƣơng trình ứng dụng nhƣ: nhận dạng mặt ngƣời, nhận dạng vân tay điều tra hình sự, xử lý ảnh vệ tinh, kiểm sốt giao thơng, xử lý ảnh chụp cắt lớp, MRI, chuẩn đốn tế bào y học, chƣơng trình nhận dạng chữ viết đem lại nhiều ứng dụng tiện ích cho ngƣời Nhận dạng đối tƣợng ảnh vấn đề đƣợc nhiều nhà khoa học quan tâm Mục đích nhằm tìm đối tƣợng ảnh với thời gian nhỏ Thuật tốn tìm kiếm đối tƣợng dựa biến đổi Hough nhiều phƣơng pháp tìm kiếm đối tƣợng ảnh Biến đổi Hough kỹ thuật dùng để tách đặc điểm hình dáng cụ thể ảnh nhị phân Đối tƣợng có hình dạng miễn biểu diễn đƣợc phƣơng trình tốn Các tốn tìm kiếm từ mức đơn giản nhƣ tìm đƣờng thẳng tới tốn phức tạp nhƣ tìm hình trịn, hình elipse, hình vng hình phức tạp thực biến đổi Hough Luận văn bao gồm nội dung nhƣ sau: Chƣơng 1: Cở sở lý thuyết xử lý ảnh Chƣơng 2: Giới thiệu chung robot công nghiệp Chƣơng 3: Điều khiển cánh tay robot xử lý ảnh Do thời gian trình độ cịn hạn chế nên luận văn khó tránh khỏi thiếu sót, kính mong nhận đƣợc đóng góp, bảo thầy giáo, giáo bạn đồng nghiệp Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ Chƣơng CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH 1.1 Lý thuyết xử lý ảnh [1] 1.1.1 Hệ thống xử lý ảnh Hệ thống xử lý ảnh điển hình thƣờng bao gồm thành phần sau: Hình 1.1 Hệ thống xử lý ảnh Từ hình vẽ ta thấy hệ thống xử lý ảnh bao gồm thu nhận ảnh, số hóa ảnh, phân tích ảnh cuối định (tùy thuộc vào yêu cầu ứng dụng cụ thể mà đƣa định phù hợp) 1.1.2 Các vấn đề xử lý ảnh Một số khái niệm - Ảnh điểm ảnh: Điểm ảnh đƣợc xem nhƣ dấu hiệu hay cƣờng độ sáng tọa độ không gian đối tƣợng ảnh đƣợc xem nhƣ tập hợp điểm ảnh - Mức xám, màu: Là số giá trị có điểm ảnh ảnh Khử nhiễu - Có hai loại nhiễu trình thu nhận ảnh Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 41 Hình 3.4: Cánh tay robot điều khiển thơng tin chiết xuất từ hình ảnh Một trình thu ảnh đối tƣợng công nghiệp để xác định thông tin dùng cho tay máy gồm bƣớc nhƣ hình 3.5  Thu ảnh  Tiền xử lý: Giảm nhiễu Phân ngƣỡng  Phân biệt nhóm đối tƣợng cần tính tốn  Tính tốn vị trí đối tƣợng  Điều khiển cánh tay robot  Kiểm tra;Tác động Hình 3.5: Sơ đồ hệ thống điều khiển cánh tay robot Trong hình 3.5 gồm bƣớc: Bƣớc Thu ảnh: Sử dụng camera tốc độ bắt ảnh cao bắt ảnh đa cấp xám Các bƣớc 2, 3, thực máy tính cơng nghiệp, đó: Bƣớc 2: Làm tốt ảnh lên Phân ngƣỡng để có ảnh nhị phân Bƣớc 3: Phân nhóm đối tƣợng: Trong vùng làm việc camera thu đƣợc có nhiều đối tƣợng có hình dạng khác nhau; chẳng hạn có nhóm nhóm có hình trịn nhóm có hình chữ nhật (vng) Trƣớc hết cần phân biệt hai nhóm biến đổi Hough Bƣớc 4: Tính tốn vị trí đối tƣợng Bƣớc 5: Sử dụng thông tin để điều khiển cánh tay robot đến vị trí yêu cầu Bƣớc 6: Kiểm tra xem cánh tay có đến vị trí cần thiết khơng để điều khiển tinh chỉnh (nếu cần thiết) Sau thực tác động (gắp đối tƣợng đến nguyên công tiếp theo) 3.3 Giới thiệu camera Eye-RIC Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 42 Hình 3.6: Camera Eye- RIC Đặc điểm kỹ thuật, thông số kỹ thuật: + Tốc độ bắt ảnh: 10000fps + Độ phân giải: 176 x 144 pixels + Optics: C-mount 1/2’’ + Kích thƣớc: 47x47x26.53mm3 + Phạm vi hoạt động: o > 50dB tích hợp o Lên đến 120dB lập trình + Cảm biến đọc: Tích hợp 4ADCs and 4DACs (8-bit at 50MHz) cho ảnh xám + Hệ thống nhúng thông minh cho điểm ảnh: Lƣu trữ đến đến hình ảnh màu xám hình ảnh nhị phân + Điều khiển xử lý hình ảnh: Sử dụng chip Altera Nios II 32bit RISC vi xử lý chạy 100MHz, 16MB SDRAM cho chƣơng trình hình ảnh / lƣu trữ liệu, EPC flash 8MB + Các cổng vào/ra: USB 2.0, UART… + Ống kính, Pentax CCTV Lenses tiêu cự 50mm f1.4 Ống kính thay đổi cách xoawys ren để thay Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 43 Phần mềm điều khiển Eye-RIS ADK 10.2 - ADK Eye-RIS môi trƣờng phát triển phần mềm đƣợc cung cấp với Eye-IS hệ thống phát triển ứng dụng - Các bƣớc cài đặt chƣơng trình Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 44 Hình 3.7: Cài đặt phần mềm ứng dụng Hình 3.8: Bƣớc chọn thƣ mục cài đặt Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 45 Hình 3.9: Kết thúc trình cài đặt Hình 3.10: Giao diện phần mềm Eye-RIS ADK 10.2 3.4 Xác định vị trí đối tƣợng xử lý ảnh 3.4.1 Xác định vị trí đối tượng hình trịn + Thơng tin u cầu xác định: Do hình trịn có đặc điểm đối xứng nên cẩn xác định tâm đƣờng kính chi tiết hình trịn để cung cấp cho máy tính cơng nghiệp Xmin Xmax X N Ymin XO, YO Ymax M Y Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 46 Hình 3.11: Tìm tâm hình học hình + Thuật tốn: Tìm đối tƣợng hình trịn o Thuật tốn 1: Tìm điểm cực trái đối tƣợng theo phƣơng Ox  B1 Thu ảnh từ camera  B2 Chia ảnh MxN thành mảng MM có N phần tử  B3 Trên mảng MM tìm điểm đem từ trái sang Nếu có cập nhật vị trí điểm vào mảng Mngang1  B4 Trên mảng Mngang1 tính giá trị min(MM) Đây vị trí điểm cực trái đối tƣợng o Thuật tốn 2: Tìm điểm cực phải đối tƣợng ảnh theo phƣơng Ox  B1 Thu ảnh từ camera  B2 Chia ảnh MxN thành mảng MM có N phần tử  B3 Trên mảng MM tìm điểm đem từ phải sang Nếu có cập nhật vị trí điểm vào mảng Mngang2  B4 Trên mảng Mngang2 tính giá trị min(MM) Đây vị trí điểm cực phải đối tƣợng o Thuật tốn 3: Tìm điểm đối tƣợng có tọa độ gần trục Ox (Ymin)  B1 Thu ảnh từ camera  B2 Chia ảnh MxN thành mảng NN có M phần tử  B3 Trên mảng NN tìm điểm đem từ xuống Nếu có cập nhật vị trí điểm vào mảng Ndọc1  B4 Trên mảng Ndọc1 tính giá trị min(NN) Đây vị trí điểm có tọa độ gần trục Ox đối tƣợng Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 47 o Thuật tốn 4: Tìm điểm đối tƣợng có tọa độ xa trục Ox (Ymax)  B1 Thu ảnh từ camera  B2 Chia ảnh MxN thành mảng NN có M phần tử  B3 Trên mảng NN tìm điểm đem từ phía dƣới lên Nếu có cập nhật vị trí điểm vào mảng Ndọc2  B4 Trên mảng Ndọc2 tính giá trị min(NN) Đây vị trí điểm có tọa độ gần trục Ox đối tƣợng 3.4.2 Xác định vị trí đối tượng hình vng + Thơng tin yêu cầu xác định: Giả thiết biết kích thƣớc chi tiết hình chữ nhật Do biên hình vuông không đối xứng với tâm nên cần xác định tâm góc lệc cạnh với trục tọa độ (đứng ngang) để cung cấp cho máy tính cơng nghiệp + Thuật toán: Xmin Xmax X O A Ymin θ B D Ymax C Y Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 48 Hình 3.12: Tìm đỉnh góc lệch hình vng Để xác định đỉnh hình vng dựa thuật tốn tìm đối tƣợng hình trịn Sau tính dọc lệch θ cạnh AD với trục Oy Trƣờng hợp góc lệch θ = 0o cạnh AD song song với trục Oy Trƣờng hợp góc lệch θ = 90o cạnh AD song song với trục Ox 3.4.3 Xác định vị trí đối tượng hình trịn lẫn với đối tượng hình vng mặt phẳng chi chi tiết máy Thông tin yêu cầu xác định: Giả thiết chi tiết không đè lên biết kích thƣớc chi tiết hình trịn Trƣớc hết cần phân biệt hình vng với hình khác Sau thực tìm tọa độ tâm và góc lệch cạnh với trục tọa độ (đứng ngang) để cung cấp cho máy tính cơng nghiệp Giả thiết: Các đối tƣợng hình trịn có kích thƣớc biết Hình 3.13: Khơng gian thực + Qua biến đổi Hough để tìm hình trịn Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 49 Hình 3.14: Khơng gian thực cịn hình trịn + Điều khiển cánh tay robot gắp dần chi tiết theo chiều từ dƣới lên + Thuật toán xác định vị trí đối tƣợng hình trịn Begin Thu ảnh Tìm đối tƣợng hình trịn để gắp N Có đối tƣợng Y Xác định vị trí đối tƣợng Máy tính điều khiển tay robot Tiếp tục? Y N Kết thúc Hình 3.15: Thuật toán chung + Với trƣờng hợp đặc biệt nhƣ hình vẽ dƣới đây: Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 50 Hình 3.16: Các đuối tƣợng hình tròn nằm đối xứng + Để điều khiển cánh tay robot gắp đối tƣợng nhƣn hình vẽ trên, điều khiển cánh tay robot gắp đối tƣợng từ dƣới lên từ trái sang (Xmin,Ymax) gắp đối tƣợng từ xuống từ trái sang (Xmin,Ymin) 3.4.4 Kết thực nghiệm + Kết thực nghiệm 1: Tìm đối tƣợng hình trịn Hình 3.17: Thu ảnh hình chịn từ camera Eye-Ric Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 51 Hình 3.18: Kết sau xử lý Hình 3.19: Kết tính tốn + Kết thực nghiệm 2: Tìm đối tƣợng hình vng đặt song song với trục OY Hình 3.20: Thu ảnh từ camera Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 52 Hình 3.21: Kết sau xử lý Hình 3.22: Kết tính tốn + Kết thực nghiệm 3: Tìm đối tƣợng hình vng đặt lệch góc với trục OY Hình 3.23: Thu ảnh từ camera Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 53 Hình 3.24: Kết thu đƣợc sau trình xử lý Hình 3.25: Kết tìm tọa độ đỉnh góc lệch Trên hình 3.25 kết thu đƣợc sau xử lý ảnh hình 3.24 Tọa độ điểm ảnh đỉnh hình vng lần lƣợt A(107, 23), B(140,111), C(53, 140), D(20, 52) góc lệch hình vng với trục tọa độ Oy 71,5650520 Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 54 KẾT LUẬN Phƣơng pháp sử dụng biến đổi Hough xử lý ảnh để phân biệt chi tiết máy có hình dạng khác sau xác định vị trí chi tiết để điều khiển cánh tay robot trình bày luận văn phƣơng pháp có độ xác cao thƣờng đƣợc áp dụng thực tế sản xuất công nghiệp Phƣơng pháp đƣợc áp dụng trƣờng hợp camera đặt vng góc tâm mặt phẳng làm việc chứa chi tiết Nếu lý kỹ thuật camera khơng đặt đƣợc vng góc mặt phẳng làm việc cần có phép biến đổi để hiệu chỉnh Việc nghiên cứu ứng dụng xử lý ảnh công nghiệp cần phải đƣợc đẩy mạnh để đáp ứng đƣợc nhu cầu thực tiễn Hƣớng cứng hóa thuật tốn bƣớc xử lý mạch FPGA bƣớc nhiều tiềm tạo sản phẩm ứng dụng thực tế; công nghiệp quân Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 55 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt: [1] Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình, Giáo trình xử lý ảnh, Khoa cơng nghệ thông tin – Đại học Thái Nguyên, 2007 [2] Lƣơng Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy, Nhập môn xử lý ảnh số, NXB Khoa học kỹ thuật, 2002 [3] Võ Đức Khánh, Hồng Văn Kiếm, Giáo trình xử lý ảnh số, NXB Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, 2008 [4] Phạm Việt Bình, "Phương pháp xử lý biên ứng dụng nhận dạng đối tượng ảnh", Luận án tiến sĩ, 2006 [5] Nguyễn Thiện Phúc, Robot công nghiệp, NXB Khoa học Kỹ thuật, 2005 [6] Nguyễn Mạnh Tiến, Điều khiển Robot công nghiệp, NXB Khoa học kỹ thuật, 2007 [7] Nguyễn Quang Hoan, Giáo trình xử lý ảnh, Học viện cơng nghệ bƣu viễn thơng [8] Phạm Đức Long, "Xác định vị trí giá đỡ hàng cho xe tự động bốc xếp kho cảng", Tạp chí Tin học Điều khiển học, tập 26 số 3, năm 2010, tr 267-277 Tiếng Anh: [9] Richard O Duda, Peter E Hart, "Use of the Hough Transformtion to detect lines and curves in pictures" Comm ACM, Vol 15, No.1, 1972 [10] Cl´audio Rosito Jung and Rodrigo Schramm, "Rectangle Detection based on a Windowed Hough Transform" UNISINOS, 950 S˜ao Leopoldo, RS, Brasil, 2004 [11] Zeyun Yu and Chandrajit Bajaj, “Detecting circular and rectangular particles based on geometric feature detection in electron micrographs” Journal of Structural Biology 145 (2004) 168–180, Elsevier Inc., 2003 Số hóa trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ... loại theo ứng dụng 36 2.5.4 Phân loại theo cách thức đặc trƣng phƣơng pháp điều khiển 36 Chƣơng 3: ĐĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY ROBOT BẰNG XỬ LÝ ẢNH 38 3.1 Ứng dụng xử lý ảnh công nghiệp ... SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH 1.1 Lý thuyết xử lý ảnh [1] 1.1.1 Hệ thống xử lý ảnh 1.1.2 Các vấn đề xử lý ảnh 1.1.3 Thu nhận ảnh số hóa 1.1.4 Phân tích ảnh. .. MỞ ĐẦU Trong ngành khoa học máy tính, xử lý ảnh đƣợc nghiêm cứu ứng dụng mạnh mẽ đời sống nhƣ y học xử lý ảnh xử dụng nhận dạng khối u, cải thiện ảnh X-quang Trong sống gia đình xử lý ảnh dùng