Nghiên cứu phân loại trứng cút dùng phương pháp xử lý ảnh

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ………… ĐỖ HOÀNG SƠN NGHIÊN CỨU PHÂN LOẠI TRỨNG CÚT DÙNG PHƢƠNG PHÁP XỬ LÝ ẢNH Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ điện tử Mã số: 605268 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 12 năm 2012 Trang i Cơng trình đƣợc hồn thành tại: Trƣờng Đại học Bách Khoa – ĐHQG-HCM Cán hƣớng dẫn khoa học : PGS.TS NGUYỄN TẤN TIẾN Ký tên PGS.TS NGUYỄN TẤN TIẾN Cán chấm nhận xét : Ký tên Cán chấm nhận xét : Ký tên Luận văn thạc sĩ đƣợc bảo vệ Trƣờng Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày 25 tháng 12 năm 2012 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trƣởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn đƣợc sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƢỞNG KHOA CƠ KHÍ PGS.TS TRẦN THIÊN PHÚC Trang ii ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: ĐỖ HOÀNG SƠN MSHV: Ngày, tháng, năm sinh: 29/11/1985 Chuyên ngành: 11390715 Nơi sinh: TP.HCM KỸ THUẬT CƠ ĐIỆN TỬ Mã số : 605268 I TÊN ĐỀ TÀI: Nghiên cứu phân loại trứng cút dùng phƣơng pháp xử lý ảnh II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Nghiên cứu giải pháp phát trứng cút vỡ III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 02/07/2012 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 21/06/2013 V CÁN BỘ HƢỚNG DẪN : PGS.TS NGUYỄN TẤN TIẾN Tp HCM, ngày tháng năm 2012 CÁN BỘ HƢỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO PGS.TS NGUYỄN TẤN TIẾN PGS.TS NGUYỄN TẤN TIẾN TRƢỞNG KHOA CƠ KHÍ PGS.TS TRẦN THIÊN PHÚC Trang iii LỜI CẢM ƠN Để hồn thành đƣợc luận văn này, tơi xin chân thành cảm ơn hƣớng dẫn tận tình Thầy PGS.TS Nguyễn Tấn Tiến, Thầy TS Nguyễn Duy Anh Quý Thầy Cô môn Cơ điện tử bạn phịng LAB Hitech Mechantronic góp ý, hỗ trợ tơi suốt q trình thực Xin cảm ơn gia đình ngƣời bạn ln động viên, ủng hộ tơi Xin chân thành cảm ơn! Đỗ Hồng Sơn Trang iv TĨM TẮT LUẬN VĂN Tóm tắt: Luận văn trình bày phƣơng pháp việc phát vết nứt vỏ trứng cút, phƣơng pháp dùng kết hợp xử lý ảnh với mạng nơ ron Giá trị histogram ảnh rọi trứng cút đƣợc sử dụng làm liệu huấn luyện mạng kiểm tra độ xác phƣơng pháp đề xuất Đầu tiên, ánh sáng trắng, vàng, đỏ từ led luxeon đƣợc sử dụng để thử nghiệm lựa chọn ánh sáng thích hợp cho việc rọi trứng cút Trong đó, ánh sáng vàng cho kết tốt ánh sáng trắng đỏ, vết nứt hiển thị rõ hơn, sai lệch histogram ảnh rọi trứng có vết nứt trứng cịn ngun lớn Kết bƣớc đầu đạt đƣợc với độ xác 85,1% cho trƣờng hợp trứng khơng vết nứt, 87,98% cho trƣờng hợp trứng có vết nứt mức xác trung bình đạt đƣợc 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 Histogram of many images of candling quail egg is used as training data for neural network and use to check the accuracy of the proposed method First, the white light, yellow and red of LED Luxeon used to test and select the appropriate light for the illumination of quail eggs In particular, yellow light for a better results than red and white light, cracks is showed clearly, bias histogram of images of candling quail egg between egg cracks and intact eggs is larger Initial results achieved with an 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 gồm phần với nội dung nhƣ sau:  Phần 1: Mở đầu Phần mở đầu trình bày lý chọn đề tài, mục đích, đối tƣợng phạm vi nghiên cứu, ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài nghiên cứu Trang v  Phần 2: Tổng quan Phân tích, đánh giá cơng trình nghiên cứu có tác giả ngồi nƣớc liên quan đến đề tài; nêu vấn đề tồn tại; vấn đề mà đề tài cần tập trung nghiên cứu, giải  Phần 3: Cơ sở lý thuyết phƣơng pháp thực Trình bày sở lý thuyết, lý luận, giả thuyết khoa học phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc sử dụng luận văn  Phần 4: Thực nghiệm kết đạt đƣợc Mô tả ngắn gọn công việc nghiên cứu khoa học tiến hành, số liệu thực nghiệm luận văn  Phần 5: Kết luận kiến nghị nghiên cƣu Trình bày kết đạt đƣợc luận văn đƣa kiến nghị hƣớng nghiên cứu dựa kết đạt đƣợc Trang vi LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan rằng, nội dung luận văn kết làm việc dƣới hƣớng dẫn Thầy PGS.TS Nguyễn Tấn Tiến, Thầy TS Nguyễn Duy Anh, ngoại trừ phần tham khảo từ tài liệu khác đƣợc ghi rõ luận văn Tp.HCM, Ngày… tháng 12 năm 2012 Đỗ Hoàng Sơn Trang vii MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN iii TÓM TẮT LUẬN VĂN iv LỜI CAM ĐOAN vi MỤC LỤC vii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU ix DANH MỤC HÌNH xiii DANH MỤC BẢNG xv Phần 1: MỞ ĐẦU Phần 2: TỔNG QUAN 2.1 Tổng quan trứng - trứng cút số tiêu chuẩn phân loại trứng 2.1.1 Đặc điểm chung trứng trứng cút 2.1.2 Một số yếu tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng trứng 2.1.3 Tiêu chuẩn đánh giá, phân loại chất lƣợng trứng 2.2 Một số phƣơng pháp kiểm tra phân loại chất lƣợng trứng 2.3 Tổng quan số cơng trình nghiên cứu tác giả ngồi nƣớc có liên quan đến đề tài 11 2.3.1 Phân tích 11 2.3.2 Các vấn đề tồn 13 2.4 Các vấn đề cần tập trung giải đề tài 13 Phần 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƢƠNG PHÁP THỰC HIỆN 14 3.1 Cơ sở lý thuyết 14 3.1.1 Xử lý ảnh số 14 3.1.1.1 Giới thiệu ảnh số 14 3.1.1.2 Giới thiệu xử lý ảnh số 17 3.1.1.3 Các ứng dụng công nghệ xử lý ảnh số 25 3.1.2 Mạng Nơ ron 26 3.1.2.1 Giới thiệu nơ ron sinh học 26 3.1.2.2 Cấu trúc thuật toán mạng nơ ron máy tính 27 3.1.2.3 Một số ứng dụng mạng nơ ron xử lý ảnh 34 Trang viii 3.2 Ứng dụng xử lý ảnh mang nơ ron giải vấn đề đề tài 34 Phần 4: THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ ĐẠT ĐƢỢC 44 4.1 Xây dựng chƣơng trình tổng thể 44 4.2 Thu thập xử lý tập mẫu 46 4.3 Dùng thuật tốn di truyền tìm cấu trúc mạng 51 4.4 Huấn luyện mạng noron 53 4.5 Kết đạt đƣợc 54 Phần 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ NHỮNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 59 5.1 Kết luận kết đề tài 59 5.2 Những vấn đề tồn hƣớng phát triển đề tài 59 DANH MỤC CƠNG TRÌNH CƠNG BỐ CỦA TÁC GIẢ 63 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 64 PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 66 Trang ix DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU Chữ viết tắt Giải thích ANN Artifical Neural Network bpp Bit per pixel CCD Charge-coupled device CMOS Complimentary Metal-Oxide Semiconductor CR Crossover Rate DIP Digital Image Proccessing HSV Hue – Saturation – Value IEC International Egg Commission MLP MultiLayer Perceptron MR Mutation Rate RGB Red – Green – Blue GA Genetic Algorithm NST Nhiễm sắc thể Xử lý ảnh Ký hiệu , Giải thích , Giá trị cƣờng độ điểm ảnh vị trí x, y Mức xám ảnh Trang 59 Phần 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ NHỮNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 5.1 Kết luận kết đề tài Sau tiến hành bƣớc huấn luyện, hiệu chỉnh kiểm tra hiệu phƣơng pháp, phần đƣa kết luận kết đề tài nhƣ sau:  Bài toán đƣợc thực nghiệm tập mẫu 5164 ảnh, 38% ảnh trứng cịn nguyên 62% ảnh trứng có vết nứt Ánh sáng đƣợc sử dụng để rọi trứng cút ánh sáng vàng từ led luxeon, ánh sáng cho kết tốt việc phát vết nứt so với ánh sáng trắng ánh sáng đỏ  Phƣơng pháp đề xuất bƣớc đầu cho kết khả quan với độ xác đạt đƣợc 85,1% cho trƣờng hợp trứng không vết nứt, 87,98% cho trƣờng hợp trứng có vết nứt mức xác trung bình 86,54% Kết cịn thấp chất lƣợng đa dạng tập mẫu chƣa cao, thực nghiệm áp dụng cho trứng cút có vết nứt rõ ràng, nhận biết mắt thƣờng qua ảnh rọi Nhóm nghiên cứu tiếp tục phát triển theo hƣớng cải thiện chất lƣợng tập mẫu để hồn thiện giải pháp đề xuất Nhóm nghiên cứu hy vọng đạt đƣợc độ xác 90% cho trƣờng hợp nứt khơng nứt 5.2 Những vấn đề cịn tồn hƣớng phát triển đề tài Ngoài kết đạt đƣợc nhƣ thể phần trên, đề tài mặt hạn chế định:  Số lƣợng ảnh mẫu hạn chế nên hiệu phƣơng pháp đề xuất chƣa cao Vì vậy, để đạt đƣợc độ xác 90% cho trƣờng hợp thử nghiệm tập mẫu, ta cần tăng thêm số lƣợng ảnh mẫu đến đạt đƣợc độ xác mong muốn  Cho hệ thống chạy tự động, kết hợp việc quan sát (ghi nhận ảnh) phân tích dây chuyền liên tục, nhƣ nâng cao khả áp dụng thực tế Trang 60 Bắt đầu Thu nhận ảnh Cải thiện, nâng cao chất lƣợng ảnh Phân tích mạng nơ ron Kiểm tra kết N Loại bỏ Y Đạt Hình 5-1: Sơ đồ ứng dụng phƣơng pháp vào hệ thống liên tục  Áp dụng cho trƣờng hợp nhiều trứng lúc, điều góp phần tăng suất Để thực hiện, ta tiến hành định vị tách thành trứng riêng lẻ để phân tích nhƣ phƣơng pháp đƣợc trình bày phần Giả sử trƣờng hợp này: Trang 61 Hình 5-2: Thực với nhiều trứng cút Ta tiến hành xác định vị trí khoanh vùng trứng: Hình 5-3: Định vị khoanh vùng nhiều trứng Tới đây, ta phân tích tồn trứng lúc Tuy nhiên, để thực đƣợc việc ta cần tạo tập mẫu huấn luyện thích hợp (huấn luyện nhiều trứng lúc), tập mẫu phức tạp đa dạng nhiều so với tập mẫu huấn luyện cho trứng cút Và để đơn giản, ta tách thành trứng riêng lẻ để phân tích nhƣ ví dụ bên dƣới: Trang 62 Hình 5-4: Tách thành trứng riêng lẻ Trang 63 DANH MỤC CÔNG TRÌNH CƠNG BỐ CỦA TÁC GIẢ  Đã gởi báo đƣợc chấp nhận báo cáo Hội Nghị Cơ Điện Tử Toàn Quốc Lần – VCM 2012 tổ chức Trƣờng Đại Học Công Nghệ, Đại Học Quốc Gia Hà Nội Đỗ Hoàng Sơn, Nguyễn Tấn Tiến, “Nghiên cứu phát vết nứt vỏ trứng cút dùng xử lý ảnh mạng nơ ron”, VCM 2012, tháng 10.2012 Trang 64 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] TS Đồn Xn Trúc (2011, December) Tổng cơng ty chăn nuôi Việt Nam [Online] http://www.vilico.vn/vi/tin-tu-tong-cong-ty/1674-ngay-the-gioi-ve-trung-gia-cam.html [2] (2006, January) Cục chăn http://www.cucchannuoi.gov.vn/Statistical.aspx nuôi [3] (2010, December) Tổng cục thống kê http://www.gso.gov.vn/default.aspx?tabid=403&idmid=2&ItemID=10835 [Online] [Online] [4] wikipedia_Egg food [Online] http://en.wikipedia.org/wiki/Egg_%28food%29 [5] duckeggs.com [Online] http://www.duckeggs.com/duck-egg-nutrition-compare.html [6] (2010) slowspringsfarm.com [Online] http://slowspringsfarm.com/id69.html [7] USDA, Egg-Grading Manual Washington, DC, United States of America: U.S Department of Agriculture, 2000 [8] United States Department of Agriculture, "United States Standards, Grades, and Weight Classes for Shell Eggs," 2000 [9] R.A.ERNST, "Egg Candling and Breakout Analysis," in University of California [10] JosseDe Baerdemaeker, "NONDESTRUCTIVE MEASUREMENTS OF THE EGG QUALITY," [11] Hao LIN, "Eggshell Crack Detection Based on Acoustic Impulse Response and Supervised Pattern Recognition," Czech J Food Sci, vol 27, no Czech J Food Sci, pp 393–402, 2009 [12] R.T.Elster, "Dectection of Cracks in Eggs Using Machine Vision," American Society of Agricultural Engineers, vol 34, pp 307-312, Feb 1991 [13] J.W.Goodrum, "MACHINE VISION FOR CRACK DETECTION IN ROTATING EGGS," American Society Agricultural Engineers, vol 35, pp 1323-1328, Aug 1992 [14] V.C.Patel, "Detection of Blood Spot and Dirt Stain in Egg Using Computer Vision and Neural Networks," American Society Agricultural Engineers, vol 12(2), pp 253258, 1996 [15] V.C.Patel, "Color Computer Vision and Artificial Neural Networks for the Detection of Defects in Poultry Eggs," Artificial Intelligence, vol 12, no Kluwer Academic, Trang 65 pp.163-176, 1998 [16] R.Polat; S.Tarhan, "Mechanical behaviour under compression loading and some physical parameters of japanese quail(Coturnix coturnix japonica) eggs," Czech J.Anim Sci, vol 52, pp 50-56, 2007 [17] PGS.TS.Nguyễn Quan Hoan, Xử lý ảnh Hà Nội, Việt Nam, 2006 [18] John D Cook (2009, August) The Endeavour [Online] http://www.johndcook.com/blog/2009/08/24/algorithms-convert-color-grayscale/ [19] codeproject [Online] http://www.codeproject.com/Articles/16419/AI-NeuralNetwork-for-beginners-Part-1-of-3 [20] Katja Hoehn Biology Reference [Online] http://www.biologyreference.com/MoNu/Neuron.html [21] wikipedia_Digital_image_processing [Online] http://en.wikipedia.org/wiki/Digital_image_processing [22] (2012, February) dinhduong [Online] http://www.dinhduong.com.vn/story/nhung-suchua-biet-ve-trung [23] Quynh Trang (2009, April) dantri [Online] http://dantri.com.vn/c7/s7-319837/anhhuong-cua-chat-sat-voi-co-the.htm [24] e-vietnamlife [Online] http://evietnamlife.net/home/detail_thongtintuvan.asp?iData=593&nChannel=News [25] (2012, April) vietbao [Online] http://vietbao.vn/Suc-khoe/Tac-dung-cua-kem-va-cacbieu-hien-thieu-kem/2131442747/250/ [26] suckhoevadoisong [Online] http://suckhoevadoisong.vn/News.php?mode=n&l=vn&cn_id=2&id=8 [27] (2009, December) dinhduong.com [Online] http://www.dinhduong.com.vn/story/sucan-thiet-va-cach-bo-sung-magie-qua-uong Trang 66 PHỤ LỤC Nội dung báo đƣợc đăng “Tuyển tập Cơng trình khoa học Hội ngh Cơ điện tử Toàn quốc lần thứ (VCM2012)”, nhà xuất Đại học Quốc gia Hà nội, Hà Nội, ngày 14-15/12/2012 Trang 67 Trang 68 Trang 69 Trang 70 Trang 71 Trang 72 Trang 73 PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: Đỗ Hồng Sơn Ngày sinh: 29/11/1985 Nơi sinh: Tp.HCM Địa liên lạc: 4/1B, ấp II, Nhị Bình, Hóc Mơn, Tp.HCM Email: dohoangson85@gmail.com Q TRÌNH ĐÀO TẠO Từ năm 2004 – 2009: Học trƣờng đại học Công nghiệp Tp.HCM Từ năm 2011 – 2013: Học cao học trƣờng đại học Bách khoa Tp.HCM Q TRÌNH CƠNG TÁC Năm 2009-2011: Làm nhân viên thiết kế công ty cổ phần cửa sổ nhựa châu âu Eurowindow ... Mã số : 605268 I TÊN ĐỀ TÀI: Nghiên cứu phân loại trứng cút dùng phƣơng pháp xử lý ảnh II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Nghiên cứu giải pháp phát trứng cút vỡ III... trắng ảnh rọi trứng cút 39 Bảng 3-4: Bảng so sánh histogram ánh sáng vàng ảnh rọi trứng cút 41 Bảng 4-1: Xử lý với ảnh rọi trứng không vết nứt 47 Bảng 4-2: Xử lý với ảnh rọi trứng. .. trứng cút thành cơng sở cho tốn phân loại trứng cút tự động sau Trang Phần 2: TỔNG QUAN 2.1 Tổng quan trứng - trứng cút số tiêu chuẩn phân loại trứng 2.1.1 Đặc điểm chung trứng trứng cút Nhƣ