1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

109 6 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Nghiên Cứu Mô Hình Hệ Thống Nhận Dạng Hạt Gạo Cho Máy Phân Loại Chất Lượng Gạo Dùng Xử Lý Ảnh
Tác giả Hoàng Đình Minh
Người hướng dẫn TS. Lê Mỹ Hà
Trường học Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
Chuyên ngành Công Nghệ Kỹ Thuật Điều Khiển-Tự Động Hóa
Thể loại Đồ án tốt nghiệp
Năm xuất bản 2016
Thành phố Tp. Hồ Chí Minh
Định dạng
Số trang 109
Dung lượng 4,86 MB

Nội dung

Ngày đăng: 29/11/2021, 10:29

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] Scott Tan Yeh Ping, Chun Hui Weng, Boonping Lau, “Face detection through template matching and color segmentation” Sách, tạp chí
Tiêu đề: Face detection through template matching and color segmentation
[2] L. Fan and K.K. Sung, “Face Detection and Pose Alignment Using Color, Shape and Texture Information”, Proc. Visual Surveillance, 2000 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Face Detection and Pose Alignment Using Color, Shape and Texture Information
[3] Diedrick Marius, Sumita Pennathur, and Klint Rose, “Face Detection Using Color Thresholding, and Eigenimage Template Matching” Sách, tạp chí
Tiêu đề: Face Detection Using Color Thresholding, and Eigenimage Template Matching
[4] Ths Nguyễn Xuân Vinh, Ths Lê Đình Lương (2010), “Ứng Dụng Xử Lý Ảnh và Mạng Nơron Trong Phân Loại Gạo Trắng Thành Phẩm”, Trường Đại học Kỹ Thuật Công Nghệ, 2010 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Ứng Dụng Xử Lý Ảnh và Mạng Nơron Trong Phân Loại Gạo Trắng Thành Phẩm
Tác giả: Ths Nguyễn Xuân Vinh, Ths Lê Đình Lương
Năm: 2010
[5] Vũ Việt Hà (2009), “Tìm Hiểu Các Phép Toán Hình Thái”, Trường Đại học Dân Lập Hải Phòng Sách, tạp chí
Tiêu đề: Tìm Hiểu Các Phép Toán Hình Thái”
Tác giả: Vũ Việt Hà
Năm: 2009
[6] Huỳnh Thái Hoàng, “Hệ Thống Điều Khiển Thông Minh”, Trường Đại học Bách Khoa TP.HCM Sách, tạp chí
Tiêu đề: Hệ Thống Điều Khiển Thông Minh
[7] Hà Thiên Sơn (2008), “Nghiên Cứu Máy Phân Loại Cà Phê Bằng Màu Sắc”, Khoa Điện tử -Viễn Thông, Đại học Công Nghệ-Đại học Quốc Gia Hà Nội Sách, tạp chí
Tiêu đề: Nghiên Cứu Máy Phân Loại Cà Phê Bằng Màu Sắc”
Tác giả: Hà Thiên Sơn
Năm: 2008
[8] PGS.TS Nguyễn Quang Hoan (2006), “Xử lý ảnh”, Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông Sách, tạp chí
Tiêu đề: Xử lý ảnh”
Tác giả: PGS.TS Nguyễn Quang Hoan
Năm: 2006
[9] Jinman Kang, Isaac Cohen, G´erard Medioni, Chang Yuan, “Detection and Tracking of Moving Objects from a Moving Platform in Presence of Strong Parallax”, University of Southern California, CA 90089, USA, 2005 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Detection and Tracking of Moving Objects from a Moving Platform in Presence of Strong Parallax
[10] Jorge Alberto Marcial Basilio, Gualberto Aguilar Torres, Gabriel Sanchez Pérez, L.Karina Toscano Medina, Héctor M.Pérez Meana, “Explicit Image Detection using YCbCr Space Color Model as Skin Detection” Sách, tạp chí
Tiêu đề: Explicit Image Detection using YCbCr Space Color Model as Skin Detection
[11] Thu-Thao Nguyen, “Real-Time Face Detection And Tracking”, School of Electrical and Computer Engineering, 2012 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Real-Time Face Detection And Tracking”

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH HỆ THỐNG NHẬN DẠNG HẠT GẠO CHO MÁY PHÂN LOẠI CHẤT LƯỢNG - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH HỆ THỐNG NHẬN DẠNG HẠT GẠO CHO MÁY PHÂN LOẠI CHẤT LƯỢNG (Trang 1)
NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH HỆ THỐNG NHẬN DẠNG HẠT GẠO CHO MÁY PHÂN LOẠI CHẤT LƯỢNG HẠT GẠO CHO MÁY PHÂN LOẠI CHẤT LƯỢNG - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH HỆ THỐNG NHẬN DẠNG HẠT GẠO CHO MÁY PHÂN LOẠI CHẤT LƯỢNG HẠT GẠO CHO MÁY PHÂN LOẠI CHẤT LƯỢNG (Trang 2)
NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH HỆ THỐNG NHẬN DẠNG HẠT GẠO CHO MÁY PHÂN LOẠI CHẤT LƯỢNG - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH HỆ THỐNG NHẬN DẠNG HẠT GẠO CHO MÁY PHÂN LOẠI CHẤT LƯỢNG (Trang 3)
Hình 2.1: Các bước cơ bản trong xử lý ảnh. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Hình 2.1 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh (Trang 22)
Hình 2.6: Mô hình không gian màu RGB. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Hình 2.6 Mô hình không gian màu RGB (Trang 30)
Hình 2.12: Đường biên của ảnh. (a) Đường biên lý tưởng. (b) Đường biên bậc thang. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Hình 2.12 Đường biên của ảnh. (a) Đường biên lý tưởng. (b) Đường biên bậc thang (Trang 41)
Hình 2.15: Phép mở. (a) Một ảnh có nhiều vật thể liên kết. (b) Các vật thể được cách - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Hình 2.15 Phép mở. (a) Một ảnh có nhiều vật thể liên kết. (b) Các vật thể được cách (Trang 49)
- Một hệ thống hình hình cây các đầu dây thần kinh vào. - Trục dẫn đến đầu thần kinh ra - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
t hệ thống hình hình cây các đầu dây thần kinh vào. - Trục dẫn đến đầu thần kinh ra (Trang 50)
Mạng Nơron nhân tạo (Artificial Neural Network- ANN) là mô hình xử lý thông tin được mô phỏng dựa trên hoạt động của hệ thống thần kinh của sinh vật, bao gồm số lượng lớn các Nơron được gắn kết để xử lý thông tin - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
ng Nơron nhân tạo (Artificial Neural Network- ANN) là mô hình xử lý thông tin được mô phỏng dựa trên hoạt động của hệ thống thần kinh của sinh vật, bao gồm số lượng lớn các Nơron được gắn kết để xử lý thông tin (Trang 51)
Hình 2.27: Mạng truyền thẳng nhiều lớp. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Hình 2.27 Mạng truyền thẳng nhiều lớp (Trang 55)
Hình 2.29: Luật học thông số có giám sát. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Hình 2.29 Luật học thông số có giám sát (Trang 56)
Hình 2.30: Luật học củng cố. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Hình 2.30 Luật học củng cố (Trang 57)
Hình 2.31: Luật học không có giám sát. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Hình 2.31 Luật học không có giám sát (Trang 57)
Hình 2.32: Phần mềm Matlab. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Hình 2.32 Phần mềm Matlab (Trang 58)
Hình 2.36: Kéo giãn lược đồ histogram bằng Matlab. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Hình 2.36 Kéo giãn lược đồ histogram bằng Matlab (Trang 60)
Hình 2.38: Mô phỏng trực quan trong thời gian thực bằng Matlab. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Hình 2.38 Mô phỏng trực quan trong thời gian thực bằng Matlab (Trang 61)
Hình 3.3: Hệ màu YCbCr. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Hình 3.3 Hệ màu YCbCr (Trang 65)
Hình 3.5: Lưu đồ giải thuật huấn luyện mạng Nơron. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Hình 3.5 Lưu đồ giải thuật huấn luyện mạng Nơron (Trang 66)
Hình 3.8: Ảnh gạo chuyển sang mức xám. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Hình 3.8 Ảnh gạo chuyển sang mức xám (Trang 68)
Hình 3.16: Chu kỳ huấn luyện sau khi đã huấn luyện xong. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Hình 3.16 Chu kỳ huấn luyện sau khi đã huấn luyện xong (Trang 73)
Hình 3.25: Kết quả phân loại gạo (ảnh 2). - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Hình 3.25 Kết quả phân loại gạo (ảnh 2) (Trang 78)
Hình 3.27: Kết quả phân loại gạo (ảnh 4). - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Hình 3.27 Kết quả phân loại gạo (ảnh 4) (Trang 79)
Hình 4.3: Ảnh sử dụng backround màu vàng. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Hình 4.3 Ảnh sử dụng backround màu vàng (Trang 81)
Hình 4.2: Ảnh sau khi tách biên sử dụng backround màu trắng. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Hình 4.2 Ảnh sau khi tách biên sử dụng backround màu trắng (Trang 81)
Hình 4.4: Ảnh sau khi tách biên sử dụng backround màu vàng. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Hình 4.4 Ảnh sau khi tách biên sử dụng backround màu vàng (Trang 82)
Hình 4.9: Thiết bị thu nhận video. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Hình 4.9 Thiết bị thu nhận video (Trang 84)
Hình 4.13: Ảnh sau khi xử lý trong thời gian thực (ảnh 1). - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Hình 4.13 Ảnh sau khi xử lý trong thời gian thực (ảnh 1) (Trang 88)
Hình 4.15: Ảnh sau khi xử lý trong thời gian thực (ảnh 2). - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Hình 4.15 Ảnh sau khi xử lý trong thời gian thực (ảnh 2) (Trang 89)
Hình 4.17: Ảnh sau khi xử lý trong thời gian thực (ảnh 2). - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Hình 4.17 Ảnh sau khi xử lý trong thời gian thực (ảnh 2) (Trang 90)
Bảng 4.3: Tốc độ xử lý củ a1 khung hình đối với số đối tượng khác nhau. Số đối tượng trong 1 khung hình Thời gian xử lý của 1 khung hình - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
Bảng 4.3 Tốc độ xử lý củ a1 khung hình đối với số đối tượng khác nhau. Số đối tượng trong 1 khung hình Thời gian xử lý của 1 khung hình (Trang 93)

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w