NGHIÊN cứu THIẾT kế hệ THỐNG PHÂN LOẠI sản PHẨM THEO màu sắc ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH số

Bài báo trình bày quá trình thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm theo đặc trưng màu sắc của sản phẩm sử dụng công nghệ xử lý ảnh có độ chính xác cao. Hệ thống có thể nhận diện được tối đa 58 màu sắc khác nhau với nhiều ưu điểm hơn so với các hệ thống phân loại sử dụng cảm biến số lượng màu sắc còn nhiều hạn chế trên thực tế. Hệ thống phân loại sản phẩm sử dụng công cụ xử lý ảnh trên nền LabView để phân loại các sản phẩm ra từng loại khác nhau và tích hợp thêm chức năng giám sát và điều khiển từ xa mang lại hiệu quả kinh tế cao cho hệ thống. Trong phạm vi bài báo, nhóm tác giả ứng dụng thuật toán nhận diện màu sắc ảnh thu được từ camera, sau đó thực hiện xử lý trên 3 loại màu phổ biến là màu đỏ, vàng, xanh. Kết quả thực nghiệm được tiến hành trong bốn trường hợp cụ thể. Số liệu cho thấy, hệ thống hoạt động ổn định, độ chính xác cao: với sản phẩm màu đỏ độ chính xác 100%; sản phẩm màu vàng có độ chính xác 98% và sản phẩm màu xanh có độ chính xác 96%.

TNU Journal of Science and Technology 226(11): 332 - 340 RESEARCH ON DESIGNING COLOR-BASED PRODUCT CLASSIFICATION SYSTEM APPLYING DIGITAL IMAGE PROCESSING TECHNOLOGY Ho Mau Viet*, Le Hoang Hiep, Mac Thi Phuong TNU - University of Information and Communication Technology ARTICLE INFO Received: 11/12/2020 Revised: 27/8/2021 Published: 27/8/2021 KEYWORDS LabVIEW Measurement and control Image Processing Microcontroller Camera ABSTRACT This paper presents the process of designing a product classification system according to the color characteristics of the product using high precision image processing technology The system can recognize up to 58 different colors with many advantages over the classification systems using the number of color sensors that are limited in practice Product classification system uses LabView-based image processing tools to classify products into different categories and integrates additional monitoring and remote control functions to bring high economic efficiency to the system In the scope of the article, the authors applied an algorithm to detect the image colors obtained from the camera and then processed on popular colors: red, yellow, and blue Experimental results were conducted in four specific cases The data shows that the system operates stably, with high accuracy: with the red product 100% accuracy; yellow products with 98% accuracy and blue products with 96% accuracy NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ HỆ THỐNG PHÂN LOẠI SẢN PHẨM THEO MÀU SẮC ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ XỬ LÝ ẢNH SỐ Hồ Mậu Việt*, Lê Hồng Hiệp, Mạc Thị Phượng Trường Đại học Cơng nghệ thông tin Truyền thông – ĐH Thái Nguyên THƠNG TIN BÀI BÁO TĨM TẮT Ngày nhận bài: 11/12/2020 Bài báo trình bày trình thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm theo đặc trưng màu sắc sản phẩm sử dụng cơng nghệ xử lý ảnh có độ xác cao Hệ thống nhận diện tối đa 58 màu sắc khác với nhiều ưu điểm so với hệ thống phân loại sử dụng cảm biến số lượng màu sắc nhiều hạn chế thực tế Hệ thống phân loại sản phẩm sử dụng công cụ xử lý ảnh LabView để phân loại sản phẩm loại khác tích hợp thêm chức giám sát điều khiển từ xa mang lại hiệu kinh tế cao cho hệ thống Trong phạm vi báo, nhóm tác giả ứng dụng thuật tốn nhận diện màu sắc ảnh thu từ camera, sau thực xử lý loại màu phổ biến màu đỏ, vàng, xanh Kết thực nghiệm tiến hành bốn trường hợp cụ thể Số liệu cho thấy, hệ thống hoạt động ổn định, độ xác cao: với sản phẩm màu đỏ độ xác 100%; sản phẩm màu vàng có độ xác 98% sản phẩm màu xanh có độ xác 96% Ngày hồn thiện: 27/8/2021 Ngày đăng: 27/8/2021 TỪ KHÓA LabVIEW Đo lường điều khiển Xử lý ảnh Vi điều khiển Camera DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.3831 * Corresponding author Email: hmviet@ictu.edu.vn http://jst.tnu.edu.vn 332 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 226(11): 332 - 340 Giới thiệu Việc ứng dụng thành tựu khoa học kỹ thuật sản xuất phổ biến giới từ lâu Đặc biệt ứng dụng thành tựu công nghệ thông tin, truyền thơng tự động hóa dây chuyền sản xuất công nghiệp, nông nghiệp coi kim nam nhằm thúc đẩy kinh tế Vấn đề thường gặp phải dây chuyền sản xuất sản phẩm đầu (trong báo sản phẩm gạch nung) khơng phải lúc 100% sản phẩm có chất lượng giống hệt mà ln có tỷ lệ sản phẩm lỗi định (có sai khác so với mẫu thiết kế) Việc phát sản phẩm lỗi hay sản phẩm không đạt chất lượng mắt thường khó khăn, tốn nhiều thời gian nhiều cơng sức lao động hàng hóa sản xuất nhiều khoảng thời gian ngắn Các thành tựu nghiên cứu, phát minh đại thường ứng dụng hệ thống máy móc tự động hóa tập đồn, nhà máy xí nghiệp lớn, với đầu tư kinh phí cao để mua lại cơng nghệ sản xuất Tuy nhiên, nhà máy, xí nghiệp nhỏ hay hợp tác xã nông thôn địa phương nước cịn sản xuất theo mơ hình thủ công, chủ yếu dựa vào sức người lao động nên suất thấp hiệu kinh tế không cao; nhà máy sản xuất gạch với khối lượng sản phẩm lớn thường đầu tư hệ thống máy móc phân loại sản phẩm nhập từ nước ngồi với giá thành cao, khó áp dụng cho sở sản xuất vừa nhỏ vùng q Ngồi ra, cơng trình nghiên cứu ngồi nước có hướng với báo thường áp dụng công nghệ phân loại màu sắc phức tạp, địi hỏi người sử dụng phải có kiến thức chun mơn sâu (machine learning, lập trình PLC,…) địi hỏi đầu tư kinh phí cao để xây dựng hệ thống gây khó khăn cho việc triển khai phổ cập vùng quê Bình Xuyên – Vĩnh Phúc – Việt Nam Nghiên cứu với mong muốn thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm tự động sử dụng công nghệ xử lý ảnh số kết hợp với lập trình LabVIEW [1], [2] ứng dụng dây chuyền sản xuất công nghiệp nông nghiệp (cụ thể phạm vi nghiên cứu ứng dụng phân loại sản phẩm gạch nung) Hình ảnh sản phẩm camera tích hợp hệ thống thu/gửi chương trình LabVIEW, sau hệ thống thực phân tích xử lý ảnh với đặc trưng màu sắc ảnh để đưa lệnh điều khiển gạt sản phẩm theo loại quy định lập trình với yêu cầu sản xuất Hệ thống nhận diện tối đa 58 thị màu khác ảnh thu Trong hệ thống có tích hợp thêm chức điều khiển giám sát từ xa qua điện thoại thông minh Hệ thống phân loại sản phẩm gạt khay đựng quy định trước Bên cạnh đó, hệ thống đếm số lượng sản phẩm tương ứng với loại sản phẩm giúp kiểm soát tốt số lượng sản phẩm đầu dây chuyền sản xuất [3]-[5] Kết nghiên cứu thử nghiệm thành cơng mơ hình thực tế với kết xác cao tới 95% Thiết kế hệ thống phần cứng 2.1 Sơ đồ khối hệ thống Khối thu ảnh (H04) Khối xử lý ảnh (H03) Khối xử lý trung tâm (H01) Khối điều khiển (H02) Hình Sơ đồ khối hệ thống Hình Sơ đồ khối xử lý trung tâm Sơ đồ khối hệ thống mơ tả hình bao gồm có 04 khối chức [3]: Khối xử lý trung tâm (H01), Khối điều khiển (H02), Khối xử lý ảnh (H03), Khối thu ảnh (H04) Thiết kế chi tiết khối thể phần sau http://jst.tnu.edu.vn 333 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 226(11): 332 - 340 2.2 Khối xử lý trung tâm (H01) Sơ đồ mạch nguyên lý khối xử lý trung tâm mô tả hình Khối xử lý trung tâm vi điều khiển Wifi SoC ESP8266 với thiết kế nhỏ gọn dễ dàng sử dụng tích hợp sẵn mạch nạp sử dụng chíp CP2102 bo mạch Bên ESP8266 có sẵn lõi vi xử lý lập trình trực tiếp hỗ trợ chức kết nối Wifi phục vụ cho ứng dụng không dây nghiên cứu 2.3 Khối điều khiển (H02) Hình Sơ đồ khối hiển thị Hình Sơ đồ mạch điều khiển băng truyền Sơ đồ mạch nguyên lý khối điều khiển mô tả hình Sử dụng hai động Servo để điều khiển cần gạt sản phẩm phân loại Khi sản phẩm màu vàng qua động Servo gạt sản phẩm vào khay Chân Data động Servo nối với chân D8 khối xử lý trung tâm Khi sản phẩm màu đỏ qua Servo gạt sản phẩm vào khay Chân Data Servo nối với chân D9 khối xử lý trung tâm Sản phẩm màu xanh qua không bị gạt (đây xem sản phẩm đạt yêu cầu) Hệ thống có thêm mạch L298 để điều khiển tốc độ chiều quay băng truyền sản phẩm Chân băm xung 1EN L298 nối với chân D11 khối xử lý trung tâm Chân điều khiển chiều quay 1A1, 1A2 L298 nối chân D5, D6 khối xử lý trung tâm Sơ đồ mạch ngun lý mơ tả Hình 2.4 Khối xử lý ảnh (H03) Khối xử lý ảnh có chức phân tích hình ảnh thu từ khối thu ảnh để đưa thông số đặc trưng ảnh Khối xử lý ảnh sử dụng công cụ Vision/Vision and Motion hỗ trợ thuật toán xử lý ảnh LabView, mơ tả hình [4] Hình Hình ảnh khối xử lý ảnh Hình Khối thu ảnh Camera 2.5 Khối thu ảnh (H04) Khối thu ảnh có chức thu hình ảnh từ sản phẩm gửi hình ảnh chương trình xử lý ảnh xây dựng phần mềm lập trình LabVIEW Khối thu ảnh đóng vai trị quan trọng, định chất lượng hệ thống Ảnh thu rõ nét khâu xử lý đơn giản xác giúp hệ thống hoạt động hiệu Trong phạm vi nghiên cứu này, sử dụng Camera USB 2.0 với độ phân giải 8.0 Megapixel Khối thu ảnh thể Hình http://jst.tnu.edu.vn 334 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 226(11): 332 - 340 2.6 Kết thiết kế phần cứng Hình Sơ đồ khối tổng thể hệ thống Hình Hình ảnh hệ thống phần cứng Sơ đồ mạch nguyên lý thiết kế toàn hệ thống phần cứng hình sơ đồ kết nối hệ thống dựa thiết kế chi tiết khối trình bày phần bên Từ mạch nguyên lý nhóm tác giả thi cơng thành mơ hình hệ thống thực tế hình Ứng dụng cơng nghệ xử lý ảnh số 3.1 Không gian màu sử dụng để tạo quang phổ Phổ màu thể phân bố màu sắc hình ảnh khơng gian hue-saturationlightness (HSL) [5] Nếu hình ảnh đầu vào định dạng R (red), G (green) and B (blue)- (viết tắt RGB), trước tiên hình ảnh chuyển đổi sang định dạng HSL phổ màu tính từ khơng gian HSL Sử dụng trực tiếp hình ảnh HSL hình ảnh có thiết bị thu nhận hình ảnh có chuyển đổi RGB sang HSL bo mạch để khớp màu cải thiện tốc độ hoạt động Màu sắc thể khơng gian mơ hình HSL dễ dàng cho người định lượng Thành phần độ chói cường độ khơng gian HSL tách biệt khỏi thơng tin màu sắc Tính dẫn đến thể màu sắc mạnh mẽ độc lập với thay đổi cường độ ánh sáng Tuy nhiên, mặt phẳng sắc độ sắc độ độ bão hồ khơng thể sử dụng để biểu thị màu đen trắng thường bao gồm màu nhiều ứng dụng thị giác máy 3.2 Tạo phổ màu Mỗi phần tử mảng phổ màu tương ứng với phần màu không gian HSL Hai phần tử cuối mảng thể màu đen trắng Hình minh họa cách chia không gian màu HSL thành phần Không gian màu chia thành số khu vực khu vực lại chia thành hai phần: phần đại diện cho vùng bão hòa cao phần khác đại diện cho vùng bão hịa thấp Hình Hình ảnh phân chia phổ màu Hình 10 Sơ đồ kết nối liệu Firebase Mỗi phần tương ứng với phần màu bảng phổ màu nhiều chi tiết hơn, chẳng hạn độ phân giải màu cao so với phổ có ô Trong NI Vision LabVIEW chọn ba mức để đặt độ nhạy màu thấp, trung bình cao Độ nhạy thấp chia khơng gian http://jst.tnu.edu.vn 335 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 226(11): 332 - 340 màu sắc thành bảy khu vực, tạo tổng cộng × + = 16 phần Độ nhạy trung bình chia khơng gian màu sắc thành 14 phần, tạo tổng cộng × 14 + = 30 phần Độ nhạy cao chia không gian màu sắc thành 28 phần, tạo tổng số × 28 + = 58 phần Cơ sở liệu thời gian thực FireBase Firebase dịch vụ sở liệu thời gian thực hoạt động tảng đám mây (Cloud) cung cấp Google hỗ trợ lập trình phát triển nhanh ứng dụng cách đơn giản hóa thao tác với sở liệu Việc kết nối liệu Firebase client server minh họa hình 10 Firebase lưu trữ liệu Database dạng JSON thực đồng Database tới tất Client theo thời gian thực Cụ thể xây dựng Client đa tảng tất Client sử dụng chung Database đến từ Firebase tự động cập nhật liệu Database thêm sửa đổi Tự động tính tốn quy mơ ứng dụng cần nâng cấp hay mở rộng dịch vụ Ngoài ra, Firebase sử dụng NoSQL, giúp cho Database không bị bó buộc bảng trường mà tùy ý xây dựng Database theo cấu trúc riêng người dùng Thiết kế chương trình phần mềm điều khiển 5.1 Thiết kế chương trình LabVIEW 5.1.1 Thiết kế giao diện người dùng Lập trình giao diện thực cửa sổ Front Panel phần mềm lập trình LabVIEW, kết Hình 11 Hình 11 Giao diện điều khiển LabVIEW Hình 12 Code lập trình LabVIEW Thiết kế giao diện người dùng bao gồm chức sau [6], [7]: - Hiển thị hình ảnh màu sắc sản phẩm qua camera Nếu màu bật báo hiệu màu sắc ảnh thu - Trên phần mềm có thể số lượng sản phẩm tương ứng màu sắc, ô sản phẩm màu đỏ, ô số sản phẩm màu vàng, ô số lượng sản phẩm màu xanh ô số lượng tổng sản phẩm - Hiển thị thời gian, ngày tháng theo thời gian thực - Xóa hệ thống thực muốn đưa hệ thống trạng thái ban đầu - Cổng chọn camera với chức thay đổi camera hệ thống đòi hỏi độ phân giải camera lớn 5.1.2 Lập trình chương trình điều khiển Lập trình chương trình điều khiển xây dựng cửa sổ Block Diagram phần mềm lập trình LabVIEW Chương trình điều khiển gồm khối như: Khối thu thập ảnh từ camera, khối phân tích đặc trưng màu sắc ảnh, khối đếm sản phẩm, khối phân lọai sản phẩm khối truyền liệu lên Firebase Chương trình điều khiển lập trình LabVIEW hình 12 http://jst.tnu.edu.vn 336 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 226(11): 332 - 340 5.2 Thiết kế chương trình giám sát từ xa điện thoại Kết phân loại sản phẩm gửi tới máy chủ sở liệu Firebase Từ máy chủ gửi kết điện thoại chạy tảng Android IOS có cài phần mềm nhóm tác giả xây dựng Phần mềm thiết kế dựa phần mềm lập trình MIT App Inventor cung cấp Google Khi hệ thống phân loại sản phẩm hoạt động, kết phân loại gửi tới máy chủ FireBase để lưu trữ vào sở liệu Khi người dùng khởi động phần mềm điện thoại thiết bị thông minh khác, sở liệu từ FireBase gửi thông tin kết đo đến người dùng Phần mềm giám sát từ xa điện thoại gồm chức sau: + Chức 1: Hiển thị kết phân loại hệ thống từ xa; + Chức 2: Điều khiển hoạt động hệ thống từ xa thông qua lệnh ON/OFF phần mềm Chương trình thể Hình 13 Hình 14 Hình 13 Code chương trình giám sát từ xa Hình 14 Phần mềm giám sát điện thoại Thử nghiệm đánh giá kết Hình 15 Kết phân loại sản phẩm màu đỏ Hình 16 Kết nhận diện sản phẩm màu đỏ Hình 17 Kết phầm mềm điện thoại Hình 18 Kết phân loại sản phẩm màu vàng http://jst.tnu.edu.vn 337 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 226(11): 332 - 340 Trong phạm vi báo này, kinh phí có hạn nên nhóm tác giả tiến hành chạy thử nghiệm hệ thống hình 21 Hệ thống đơn giản đủ để làm sở đánh giá kết nghiên cứu Hệ thống phân loại 58 màu sắc khác sản phẩm, nhiên phạm vi báo nhóm tác giả thực loại màu đặc trưng bao gồm màu đỏ, màu vàng màu xanh Kết đánh giá thực trường hợp sau: - Trường hợp 1: Cho sản phẩm màu đỏ vào hệ thống ta thu kết hình 15, hình 16 hình 17 - Trường hợp 2: Cho sản phẩm màu vàng vào hệ thống ta thu kết hình 18, hình 19 hình 20 Hình 20 Kết phầm mềm điện thoại Hình 19 Kết nhận diện sản phẩm màu vàng - Trường hợp 3: Cho sản phẩm màu đỏ, sản phẩm màu vàng, sản phẩm màu xanh vào hệ thống thu kết hình 21, hình 22, hình 23 Hình 21 Kết phân loại sản phẩm màu Hình 22 Kết phân loại sản phẩm màu Hình 23 Kết phầm mềm điện thoại Hình 24 Kết nhận diện 100 mẫu sản phẩm màu sắc - Trường hợp 4: Đánh giá mức độ hoạt động hệ thống với việc thực hiên phân loại 50 sản phẩm với màu sắc thu kết hình 24, hình 25 http://jst.tnu.edu.vn 338 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 226(11): 332 - 340 Hình 25 Kết phầm mềm điện thoại Kết thử nghiệm hệ thống với sản phẩm có màu sắc khác thể bảng STT 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Đỏ Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Bảng Bảng số liệu thử nghiệm 50 mẫu sản phẩm Vàng Xanh STT Đỏ Đúng Đúng 26 Đúng Đúng Đúng 27 Đúng Đúng Đúng 28 Đúng Đúng Đúng 29 Đúng Đúng Đúng 30 Đúng Đúng Đúng 31 Đúng Đúng Đúng 32 Đúng Đúng Đúng 33 Đúng Đúng Sai 34 Đúng Đúng Đúng 35 Đúng Đúng Đúng 36 Đúng Sai Đúng 37 Đúng Đúng Đúng 38 Đúng Đúng Đúng 39 Đúng Đúng Đúng 40 Đúng Đúng Đúng 41 Đúng Đúng Đúng 42 Đúng Đúng Đúng 43 Đúng Đúng Đúng 44 Đúng Đúng Đúng 45 Đúng Đúng Đúng 46 Đúng Đúng Đúng 47 Đúng Đúng Đúng 48 Đúng Đúng Đúng 49 Đúng Đúng Đúng 50 Đúng Vàng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Xanh Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Sai Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Đúng Sai Đúng Đúng Đúng Đúng Từ bảng số liệu kết qủa kiểm thử 50 sản phẩm loại qua hệ thống ta thấy sản phẩm màu đỏ xác 100% Sản phẩm màu vàng có trường hợp nhận diện khơng (chính xác 98%) sản phẩm màu xanh có sản phẩm nhận diện khơng (chính xác 96%) Chứng tỏ màu sắc khác sản phẩm dẫn tới độ xác khác vào hệ thống Kết luận Nghiên cứu trình bày trình thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm theo đặc trưng màu sắc sản phẩm sử dụng công nghệ xử lý ảnh có độ xác cao (tỉ lệ phần trăm định lượng rõ trường hợp mô bên trên) Hệ thống nhận diện tối đa 58 màu sắc khác với nhiều ưu điểm so với hệ thống phân loại sử dụng cảm biến số lượng màu http://jst.tnu.edu.vn 339 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 226(11): 332 - 340 sắc nhiều hạn chế Hệ thống phân loại sản phẩm sử dụng công cụ xử lý ảnh LabView để phân loại sản phẩm loại khác tích hợp thêm chức giám sát điều khiển từ xa mang lại hiệu kinh tế cao cho hệ thống Từ việc nghiên cứu triển khai phịng thí nghiệm, kết cho thấy bước triển khai thi cơng thiết kế, sau thực nghiệm phân loại sản phẩm cho thấy hệ thống hoạt động ổn định với độ xác cao Hơn nữa, nhóm tác giả lập kế hoạch cho việc xây dựng thiết bị thật để áp dụng thực tế, kinh phí mua gia cơng (khung sắt, bo mạch, sơn,…) để có sản phẩm cuối ước tính khoảng 20 triệu Việt Nam đồng (VNĐ), giá thành phù hợp để sản xuất hàng loạt phù hợp với túi tiền hộ, sở sản xuất gạch nung vùng quê nghèo Việt Nam TÀI LIỆU THAM KHẢO/ REFERENCES [1] M S Murugan, L Srikanth, and V P S Naidu, "Design and development of LabVIEW based environmental test chamber controller," International Conference on Electrical, Electronics, Communication, Computer, and Optimization Techniques (ICEECCOT), Mysuru, 2017, pp 1-4, doi: 10.1109/ICEECCOT.2017.8284638 [2] M Odema, I Adly, and H A Ghali, "LabVIEW-Based Interactive Remote Experimentation Implementation using NI myRIO," International Conference on Innovative Trends in Computer Engineering (ITCE), Aswan, Egypt, 2019, pp 214-218, doi: 10.1109/ITCE.2019.8646602 [3] H M Viet and L H Hiep, “Designing a surveillance, measurement and control system for supplying livestock and farm LabVIEW platform-based,” TNU Journal of Science and Technology, vol 225, no 06, pp 258-264, 2020 [4] H M Viet and L H Hiep, “Study to build an automatic measurement and warning system of alcohol concentration for vehicle drivers,” TNU Journal of Science and Technology, vol 225, no 14, pp 165172, 2020 [5] B Y Yu et al., “Image processing and classification algorithm for yeast cell morphology in a microfluidic chip,” Journal of Biomedical Optics, vol 16, no 6, pp 066008(1-8), 2011, https://doi.org/10.1117/1.3589100 [6] R M Shrenika, S S Chikmath, A V R Kumar, Y V Divyashree, and R K Swamy, “Non-contact Water Level Monitoring System Implemented Using LabVIEW and Arduino,” International Conference on Recent Advances in Electronics and Communication Technology (ICRAECT), Bangalore, 2017, pp 306-309, doi: 10.1109/ICRAECT.2017.51 [7] K R Asha, P S Tasleem, A V R Kumar, S M Swamy, and K R Rekha, “Real Time Speed Control of a DC Motor by Temperature Variation Using LabVIEW and Arduino,” International Conference on Recent Advances in Electronics and Communication Technology (ICRAECT), Bangalore, 2017, pp 72-75, doi: 10.1109/ICRAECT.2017.50 http://jst.tnu.edu.vn 340 Email: jst@tnu.edu.vn ... Chứng tỏ màu sắc khác sản phẩm dẫn tới độ xác khác vào hệ thống Kết luận Nghiên cứu trình bày trình thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm theo đặc trưng màu sắc sản phẩm sử dụng cơng nghệ xử lý. .. bật báo hiệu màu sắc ảnh thu - Trên phần mềm có ô thể số lượng sản phẩm tương ứng màu sắc, ô sản phẩm màu đỏ, ô số sản phẩm màu vàng, ô số lượng sản phẩm màu xanh ô số lượng tổng sản phẩm - Hiển... – Việt Nam Nghiên cứu với mong muốn thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm tự động sử dụng công nghệ xử lý ảnh số kết hợp với lập trình LabVIEW [1], [2] ứng dụng dây chuyền sản xuất công nghiệp