PHÂN LOẠI SẢN PHẨM THEO MÀU SẮC ỨNG DỤNG XỮ LÝ ẢNH

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT VĨNH LONG MÔN HỌC: ĐỒ ÁN THIẾT KẾ HỆ THỐNG CƠ ĐIỆN TỬ BÀI THUYẾT TRÌNH PHÂN LOẠI SẢN PHẨM THEO MÀU SẮC ỨNG DỤNG XỮ LÝ ẢNH Giảng viên: Thành Viên: Trần Vĩnh Phúc Nguyễn Thành Tài Phan Thành Tân Vĩnh Long, ngày 29 tháng 12 năm 2021 NHẬN XÉT VÀ ĐÁNH GIÁ ĐIỂM CỦA NGƯỜI HƯỚNG DẪN Ý thức thực hiện: Nội dụng thực hiện: Hình thức trình bày: Tổng hợp kết quả: Tổ chức báo cáo trước hội đồng Tổ chức chấm thuyết minh Vĩnh Long, ngày tháng Người hướng dẫn năm 2021 Trần Vĩnh Phúc LỜI CẢM ƠN Lời nhóm em xin gửi lời tri ân biết ơn sâu sắc đến Thầy Trần Vĩnh Phúc người hướng dẫn khóa học với giáo viên khoa tận tình hỗ trợ bảo, động viên, khích lệ em suốt trình nghiên cứu, thực đề tài Nhóm em xin gửi lời cảm ơn tới thầy, Khoa Cơ Khí tạo điều kiện tốt bạn bè giúp nhóm em q trình học tập, nghiên cứu để hồn thành tốt đồ án Trong q trình làm đề tài, cố gắng thiếu kinh nghiệm kiến thức có hạn nên chắn khơng tránh khỏi sai sót khiếm khuyết Nhóm em mong thầy bạn đóng góp ý kiến để đồ án hồn thiện Cuối lời nhóm em kính chúc thầy dồi sức khỏe bạn đạt kết tốt Em xin trân trọng cảm ơn! MỤC LỤC CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ Ngày nay, xã hội ngày phát triển Cơng nghiệp hóa, đại hóa ngày nâng cao để phát triển đất nước cải thiện sống người dân Vì việc ứng dụng khoa học kỹ thuật ngày rộng rãi, phổ biến mang lại hiệu cao hầu hết lĩnh vực kinh tế, kỹ thuật đời sống xã hội Xét điều kiện cụ thể nước ta cơng cơng nghiệp hóa, đại hóa sử dụng ngày nhiều thiết bị điều khiển tự động trình sản xuất, gia công chế biến sản phẩm Điều dẫn đến việc hình thành hệ thống sản xuất linh hoạt, cho phép tự động hóa mức độ cao sở sử dụng máy CNC, robot công nghiệp Trong có khâu quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm hệ thống phân loại sản phẩm Hệ thống phân loại sản phẩm nhằm chia sản phẩm nhóm có thuộc tính với để thực đóng gói hay loại bỏ sản phẩm hỏng Hiện để phân loại sản phẩm người ta thường sử dụng loại cảm biến với chức khác để phân loại sản phẩm theo mong muốn cảm biến phân loại theo màu sắc, cảm biến phân loại theo hình dáng Những cảm biến có ưu điểm chung q trình lắp đặt vận hành tương đối đơn giản lại dễ gây nhiễu, Do dựa tảng kiến thức học, vốn hiểu biết điện tử công nghệ xử lý ảnh với cho đồng ý giáo viên hướng dẫn - thầy Trần Vĩnh Phúc, nhóm chúng em chọn đề tài: “Phân loại sản phẩn theo màu sắc ứng dụng xử lí ảnh” 1.2 MỤC TIÊU Đề tài “Phân loại sản phẩm theo màu sắc ứng dụng xử lí ảnh” với mục tiêu phân loại sản phẩm theo màu sắc Dựa thư viện có sẳn phần mềm Ladview, thực kit Arduino Uno R3 1.3 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU Đề tài “Phân loại sản phẩm theo màu sắc ứng dụng xử lí ảnh” có nội dung sau: • Nội dung 1: Tìm hiểu phần mềm Ladview kit Arduino Uno • Nội dung 2: Tổng quan xử lí ảnh • Nội dung 3: Viết chương trình • Nội dung 4: Thiết kế làm mơ hình thực tế • Nội dung 5: Chạy thử nghiệm cân chỉnh mơ hình • Nội dung 6: Soạn thảo Word làm PowerPoint • Nội dung 7: Báo cáo đề tài đồ án 1.4 GIỚI HẠN Thời gian tốc độ xử lí cịn chậm, với Camera chụp ảnh không mong muốn điều kiện thiếu ánh sáng mà phải che kín chiếu thêm đèn Led để tăng cường sáng Đề tài xây dựng với mơ hình nhỏ gọn khơng làm thành dây chuyền sản xuất, sử dụng kit Arduino Uno R3, băng tải động Servo 1.5 BỐ CỤC  Nội dung đề tài gồm phần sau: Chương 1: Tổng quan - Đặt vấn đề - Mục tiêu - Nội dung nghiên cứu - Giới hạn - Bố cục Chương 2: Cơ sở lí thuyết - Tổng quan xử lí ảnh - Những vấn đề xử lí ảnh - Giới thiệu Camera - Giới thiệu kit Arduino Uno - Giới thiệu phần mềm Ladview - Giới thiệu động DC - Giới thiệu động Servo - Giới thiệu băng tải - Giới thiệu chuẩn giao tiếp - Giới thiệu phần mềm Arduino IDE - Phương pháp phân loại theo màu sắc Chương 3: Tính tốn thiết kế - Giới thiệu - Tính tốn thiết kế Chương 4: Thi công hệ thống - Giới thiệu - Thi công hệ thống Chương 5: Kết quả, nhận xét, đánh giá - Kết nhận dạng phân loại sản phẩm - Nhận xét đánh giá mơ hình hệ thống Chương 6: Kết luận hướng phát triển - Kết luận - Những hạn chế đề tài - Hướng phát triển CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH Xử lý ảnh lĩnh vực mang tính khoa học cơng nghệ Nó ngành khoa học mẻ so với nhiều ngành khoa học khác tốc độ phát triển nhanh, kích thích trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt máy tính chuyên dụng riêng cho Xử lý ảnh kỹ thuật áp dụng việc tăng cường xử lý ảnh thu nhận từ thiết bị camera, webcam Do đó, xử lý ảnh ứng dụng phát triển nhiều lĩnh vực quan trọng như:  Trong lĩnh vực quân sự: xử lý nhận dạng ảnh quân  Trong lĩnh vực giao tiếp người máy: nhận dạng ảnh, xử lý âm thanh, đồ họa  Trong lĩnh vực an, bảo mật: nhận diện khuôn mặt người, nhận diện vân tay, mẫu mắt,  Trong lĩnh vực giải trí: trị chơi điện tử  Trong lĩnh vực y tế: Xử lý ảnh y sinh, chụp X quang, MRI, Các phương pháp xử lý ảnh ứng dụng chính: nâng cao chất lượng phân tích ảnh Ứng dụng biết đến nâng cao chất lượng ảnh báo truyền từ Luân đôn đến New York từ năm 1920 Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng độ phân giải ảnh Việc nâng cao chất lượng ảnh phát triển vào khoảng năm 1955 Điều giải thích sau chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho trình xử lý ảnh số thuận lợi Năm 1964, máy tính có khả xử lý nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng vệ tinh Ranger Mỹ bao gồm: làm đường biển, lưu ảnh Từ năm 1964 đến nay, phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng Các phương pháp tri thức nhân tạo mạng nơ-ron nhân tạo, thuật toán xử lý đại cải tiến, công cụ nén ảnh ngày áp dụng rộng rãi thu nhiều kết khả quan Sau đây, ta xét bước cần thiết trình xử lý ảnh Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ giới bên thu nhận qua thiết bị thu (như Camera, máy chụp ảnh) Trước đây, ảnh thu qua Camera ảnh tương tự (loại Camera ống kiểu CCIR) Gần với phát triển công nghệ, ảnh màu đen trắng lấy từ Camera, sau chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý Mặt khác ảnh quét từ vệ tinh chụp trực tiếp quét máy ảnh Hình 2.1 mô tả bước xử lí ảnh Hình 2.1: Các bước xữ lí ảnh Sơ đồ bao gồm thành phần sau: 2.2.1 Thu nhận ảnh (Image Acquisition) Ảnh nhận qua camera màu trắng đen Thường ảnh nhận qua camera ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, ảnh 25 dòng), có loại camera số hóa (như loại CCD - Change Coupled Device) loại photodiot tạo cường độ sáng điểm ảnh Camera thường dùng loại quét dịng, ảnh tạo có dạng hai chiều Chất lượng ảnh thu nhận phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh) 2.1.2 Tiền xử lý (Image processing) Sau thu nhận, ảnh nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào tiền xử lý để nâng cao chất lượng Chức tiền xử lý lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét 2.1.3 Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh Phân vùng ảnh tách ảnh đầu vào thành vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) phong bì thư cho mục đích phân loại bưu phẩm, cần chia câu chữ địa tên người thành từ, chữ, số (hoặc vạch) riêng biệt để nhận dạng Đây phần phức tạp khó khăn xử lý ảnh dễ gây lỗi, làm độ xác ảnh Kết nhận dạng ảnh phụ thuộc nhiều vào công đoạn 2.1.4 Biểu diễn ảnh (Image Representation) Đây phần sau phân đoạn chứa điểm ảnh vùng ảnh (ảnh phân đoạn) cộng với mã liên kết vùng lân cận Việc biến đổi số liệu thành dạng thích hợp cần thiết cho xử lý máy tính Việc chọn tính chất để thể ảnh gọi trích chọn đặc trưng( Feature Extration) gắn với việc tách đặc tính ảnh dạng thơng tin định lượng làm sở để phân biệt lớp đối tượng với đối tượng khác phạm vi ảnh nhận Ví dụ: nhận dạng ký tự phong bì thư, miêu tả đặc trưng ký tự giúp phân biệt ký tự với ký tự khác 2.1.5 Nhận dạng nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) Nhận dạng ảnh trình xác định ảnh Quá trình thường thu cách so sánh với mẫu chuẩn học (hoặc lưu) từ trước Nội suy phán đoán theo ý nghĩa sở nhận dạng Ví dụ: loạt chữ số nét gạch ngang phong bì thư nội suy thành mã điện thoại Có nhiều cách phân loại ảnh khác ảnh Theo lý thuyết nhận dạng, mơ hình tốn học ảnh phân theo hai loại nhận dạng ảnh bản:  Nhận dạng theo tham số  Nhận dạng theo cấu trúc Một số đối tượng nhận dạng phổ biến áp dụng khoa học công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận | dạng văn (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt người, 2.1.6 Cơ sơ tri thức (Knowledge Base) 10 + Arduino Uno: có chức nhận tín hiệu từ phần mềm Ladview sau lệnh cho động servo hoạt động Ở sữ dụng kit Ảduino Uno R3 Khối camera: có chức thu thập tín hiệu hình ảnh từ thực tế chuyển tín hiệu điện gửi liệu cho khối xữ lí Ở sữ dụng Camera A780 Khối động cơ: vận hành khối điều khiển Sữ dụng động DC động Servo MG996R 3.2.2 Sơ đồ kết nối hệ thống Hệ thống kết nối dựa phần cứng có sẵn nhà sản xuất, nên khơng có phần thiết kế mạch in sơ đồ nguyên lý chi tiết a Khối xử lí • Máy tính Trên sơ đồ kết nối máy tính với khối thu tín hiệu hình ảnh Arduino Uno R3 Camera Arduino kết nối vào cổng USB máy tính Máy tính Arduino truyền nhận liệu theo chuẩn Uart Ngoài sữ dụng thêm thiết bị ngoại vi để hỗ trợ cho việc lập trình như: bàn phím, chuột, hình, thẻ nhớ, Chức máy tính nhận tín hiệu hình ảnh từ khối Camera, sau tiến hành xữ lí phân tích hình ảnh phần mềm Ladview sau đưa kết sang Arduino Uno Vì vấn đề xử lí hình ảnh cần nhiều tài nguyên tốc độ xử lí cao, nên ta sử dụng vi điều khiển thông thường để xử lí Chính vậy, nhóm sữ dụng phần mềm Ladview để làm nhiệm vụ • Arduino Uno Chức Arduino Uno nhận tín hiệu từ phần mềm Ladview thơng qua máy tính lệnh điều khiển cho động servo hoạt động Với yêu cầu ta sử dụng nhiều loại vi điều khiển để làm khối xử lí Nhưng ta chọn Kit Arduino Uno R3 Kit phổ biến với nhiều chức năng, giá thành rẽ vi điều khiển khác  Giao tiếp máy tính Arduino Uno R3 Trong suốt trình hoạt động hệ thống, máy tính Arduino Uno cần truyền liệu cách liên tục, nhóm chọn kiểu truyền Uart Kit Arduino Uno 45 máy tính điều tích hợp sẵn chuẩn truyền nên trình thiết lập dễ dàng, đồng thời chuẩn Uart với tốc độ truyền nhanh ổn định, đáp ứng tốt yêu cầu hệ thống Arduino Uno R3 kết nối cổng USB máy tính lấy nguồn trực tiếp máy tính để sữ dụng b Khối Camera Được xem mắt mơ hình Có chức thu thập tín hiệu hình ảnh từ thực tế gửi liệu cho máy tính phần mềm Ladview Ở để có chất lượng hình ảnh tốt để xử lý ảnh dễ dàng ta dùng Camera có độ phân giải từ Megapixels, nên chọn Camera A780 làm khối thu tín hiệu hình ảnh Vì khối có ảnh hưởng lớn đến chất lượng ảnh với việc nhận dạng phân loại sản phẩm, nhóm chọn Camera A780 có độ phân giải tốt Megapixels Megapixel (MP) đơn vị đo độ phân giải thiết bị quang Giá trị MP tính tích độ rộng với chiều cao số lượng điểm ảnh Có thể hiểu ngắn gọn megapixel quy định kích thước ảnh chụp Một MP tương ứng với triệu điểm ảnh (1.000 x 1.000 pixel) Như MP tương ứng với triệu điểm ảnh Cùng với kích thước nhỏ gọn phù hợp cho việc thí nghiệm mơ hình nhỏ, kích thước thực tế:110x90x50mm Camera A780 kết nối trực tiếp với máy tính thơng qua cổng USB máy tính Để tăng cường độ sáng việc tránh ánh sáng nhiễu từ bên ngồi, nhóm thêm buồng chụp có bóng đèn led với công suất 1W điện áp sử dụng 5V để tăng cường cho chất lượng ảnh c Khối động  Giao tiếp động DC: Động DC 12V sử dụng để điều khiển cho băng tải chạy Sử dụng cơng tắc để đóng ngắt trình hoạt động  Giao tiếp động Servo MG996R: - Động Servo MG996R sử dụng để gạt sản phẩm nhằm phân loại theo màu sắc Sử dụng servo tương ứng với sản phẩm màu khác - chân điều khiển servo nối tương ứng vào chân 7,8 Arduino Uno d Khối nguồn: Nguồn cấp cho camera: 46 Camera hoạt động ổn định với nguồn 5V DC-2A, nhóm sử dụng nguồn trực tiếp từ laptop (cấm trực tiếp camera vào cổng USB laptop) Nguồn cấp cho arduino: Nguồn cung cấp cho Arduino Uno R3 mức điện áp 7-12V DC, dòng điện max , nhóm sử dụng nguồn trực tiếp từ laptop (cấm trực tiếp camera vào cổng USB laptop) Nguồn cấp cho động DC: Ở nhóm sử dụng nguồn từ pin 12V DC để điều khiển hoạt động băng tải SƠ ĐỒ KẾT NỐI CÁC TIẾP BỊ 47 CHƯƠNG 4: THI CÔNG HỆ THỐNG 4.1 GIỚI THIỆU Để tài xử lý ảnh vả vào giảng đường đại học từ sơ cấp đến nâng cao Vì vậy, đề tài “Ứng dụng xử lý ảnh hệ thống phân loại sản phẩm” ứng dụng thơng qua việc xử lý hình ảnh, nhận dạng hình ảnh phân loại sản phẩm theo mẫu sắc Ở phần trình bày trình thi công hệ thống Với đề tài “ Ứng dụng xử lý ảnh hệ thống phân loại sản phẩm" bao gồm: Mơ hình phân loại sản phẩm sử dụng sản phẩm phôi theo màu sắc Để tài xây dựng với mơ hình nhỏ gon khơng làm thành dây chuyền sản xuất Mơ hình kết nối qua dây tín hiệu nên khơng có phần thiết kế thi công bo mạch 4.2 THI CÔNG HỆ THỐNG 4.2.1 Chuẩn bị phần cứng Sau tính tốn thiết kế, chuẩn bị linh kiện tiến hành lắp ráp Bảng 4.1: Danh sách linh kiện STT Tên linh kiện Băng tải Kit Arduino Giá trị điện áp Điện áp hoạt động: 5V 48 Chất liệu Chú thích Sắt nhựa Bao gồm: đế, ròng rọc, dây băng tải, mica Arduino Uno R3 Camera Điện áp hoạt động: 5V Camera A780 Dòng: 250mA Servo MG996R Điện áp hoạt động: 5V Nhựa cứng Dòng: 900mA Led đơn Điện áp hoạt động: 3V Led Dòng: 15mA Động DC Điện áp hoạt động: 12V-24V Hợp kim Dòng: 900mA Ụ chứa phôi Fomex trắng ụ chứa 4.2.2 Lắp ráp kiểm tra Là phần kết nối linh kiện module, tạo thành khối thống với a Phần Băng tải: Lắp băng tải động thông qua chi tiết sắt cắt thành phần đo đạt sẳn lắp với tạo thành băng tải hồn chỉnh 49 Hình 4.1: Băng tải động DC Phần máng trượt: b Máng trượt đưa sản phẩm sau loại màu phân 50 Hình 4.2: Máng đưa sản phẩm sau phân loại c Phần hiển thị: Kết nối camera với laptop thơng qua giao tiếp Uart (cổng USB), hình ảnh truyền lên laptop thông qua phần mềm Labview Hình 4.3: Hình ảnh truyền từ camera đến Laptop d Phần module điều khiển: 51  Lắp ráp Arduino Uno với Laptop thông qua giao tiếp Uart (cổng USB)  Lắp ráp Servo MG996R với Arduino Uno:  Servo MG996R bao gơmg dây: Cam dây tín hiệu nối vào pin 7,8 Arduino dây đỏ nối vào nguồn 5V, dây nâu nối vào GND  Đèn Led nối vào Arduino dây: dây đỏ nối vào nguồn 5V, dây đen nối vào GND Hình 4.4: Mơ hình tồn hệ thống 52 4.3 LẬP TRÌNH HỆ THỐNG 53  Giải thích lưu đồ - Bắt đầu - Động băng tài hoạt động - Chương trình Labview xử lý hình ảnh chụp được, nhận diện màu sắc tryền ngược lại cho kit Arduino chuỗi liệu cài đặt, động tiếp tục chạy - Nếu sản phẩm màu đỏ sau 1.2s servo đỏ gạt sản phẩm màu đỏ vào máng trượt màu đỏ thị led đỏ bảng điều khiển phần mềm Labview - Nếu sản phẩm màu vàng sau 3.2s servo xanh gạt sản phẩm màu xanh vào máng trượt màu xanh thị led vàng bảng điều khiển phần mềm Labview - Nếu sản phẩm màu xanh băng tải tiếp tục chạy phôi bị rơi vào máng trượt màu xanh thị led xanh bảng điều khiển phần mềm Labview - Nếu điều kiện sai băng tải tiếp tục chạy camera tiếp tục chờ xữ lý - Kết thúc q trình tiếp tục chờ có sản phẩm 54 CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ - ĐÁNH GIÁ – NHẬN XÉT Mục tiêu ban đầu để tài "Ứng dụng xử lý ảnh hệ thống phân loại sản phẩm" phân loại sản phẩm theo màu sắc Dựa phần mềm Labview thực Kt Raspberry kit Arduino Uno Sau trình nghiên cứu thực đề tài, nhóm rút nhiều đề khác nhau, từ việc sử dụng phần mềm, phương pháp giải thuật, sử dụng phần cứng Thời gian thực khoảng thời gian 10 tuần Trong đó, gồm vấn đề sau: Đối với phần cứng: Biết sử dụng Kit Arduino Uno, cách điều khiển động Servo, tự thiết kế gia cơng mơ hình băng tải, biết sử dụng Camera A780 Đối với phần mềm: Biết cách lập trình phần mềm Labview, lập trình Arduino Uno R3, giải thuật liên quan đến để tải như: phương pháp nhận dạng, phân loại 5.1 KẾT QUẢ * Kết đạt tốt - Hệ thống nhận dạng phân loại đuợc sản phẩm theo màu sắc phần mềm Labview - Giao tiếp Labview với Camera Pi - Giao tiếp Labview với Arduino Uno - Giao tiếp Arduino với Laptop, Servo 55 - Thiết kế thành cơng mơ hình phân loại sản phẩm theo màu sắc Mơ hình hoạt động ổn định Bộ xử lý trung tâm xử lý tín hiệu tốt Phân loại thành công sản phẩm đó, xanh, vàng, khơng thuộc màu sắc kể xem sản phẩm khác, hệ thống máng cấp sản phẩm hoạt động ổn định  Những hình ảnh kết mơ hình 56 Hình 5.1: Mơ hình hồn thiện chụp từ bên trái Hình 5.2: Mơ hình hồn thiện chụp từ xuống 5.2 NHẬN XÉT VÀ ĐÁNH GIÁ Qua trình thực để tài, nhóm biết sử dụng phần mềm Labview chức phần mềm, việc tạo file mới, tạo project mới, cách chạy chương trình Labview Ngồi nhóm cịn tự nghiên cứu lập trình phần mềm, cách giao tiếp với Arduino Uno R3, Camera 780 cách điều khiển động servo MG996R, tốc độ xữ lý tạm ổn cho dự án nhỏ, hệ thống chạy ổn định, dự án lớn cần cải thiện phát triển thêm Vì thời gian thực đề tài có giới hạn, nên nhóm khơng sâu giao tiếp ngoại vi WIFI, Bluetooth, Chỉ dừng lại việc sử dụng Camera A780 để xữ lý ảnh Đối với Camera A780 có độ phân giải khơng q cao ngược lại có giá thành rẻ, với chất lượng hình ảnh phù hợp với việc xữ lý đề tài Sau qua thời gian tìm hiểu phương pháp nhận dạng, phân loại sản phẩm, nhóm phân loại thành công ba màu (đỏ, xanh, vàng), không thuộc ba màu kể sản phẩm xem sản phẩm khác đuợc hiển thị giao diện Labview 57 CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ PHÁT TRIỂN 6.1 KẾT LUẬN 6.1.1 Kết đạt - Sau tổng hợp kết đạt đem so sánh với yêu cầu mục tiêu thiết kế cho thấy hệ thống đáp ứng tương đối đẩy đủ, xác - Mơ hình phần cứng hoạt động tốt, thiết bị nhỏ gọn, lắp đặt dễ dàng, có tính kinh tế, thuận tiện cho việc học tập phát triển thành dây chuyền sản xuất - Nhận dạng tốt hầu hết màu sắc đề sản phẩm 6.1.2 Những mặt hạn chế Ngoài kết đạt hệ thống cịn hạn chế sau: Tốc độ xử lý chậm, hệ thống buồng ảnh chưa đáp ứng ánh sáng tốt nhất, phân loại sản phẩm theo màu sắc, không phát đuợc sản phẩm bị lỗi 6.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN Từ mặt hạn chế để tài, để để tài hoạt động tốt áp dụng vào thực tế sau nhóm đề huởng phát triển sau: Làm thành dây chuyển sản xuất với cấu hình mạnh hơn, tiến thêm chức phát sản phẩm lỗi, tìm hiểu phát triển thêm chức vận hành giám sát từ xa 58 PHỤ LỤC Code phần mềm Ladview 59 ... màu) Ví dụ ảnh nhị phân, điểm đen gọi điểm biên lân cận có điểm trắng Đường biên (đường bao: boundary): | tập hợp điểm biến liên tiếp tạo thành đường biển hay đường bao (1) Hình 2.3: Hình tách... phân cách Tầm quan trọng biến: để thấy rõ tầm quan trọng biển, xét ví dụ sau: người họa sỹ muốn vẽ danh nhân, họa sỹ cần vẽ vài đường nứt tốc họa mà không cần vẽ cách đầy đủ Như vậy, phát biên cách... analog để đo điện áp khoảng từ 0V – 2.5V với độ phân giải 10bit Đặc biệt, Arduino UNO có chân A4 (SDA) A5 (SCL) hỗ trợ giao tiếp 12C/TWI với thiết bị khác Bảng 2.2: Thông số kỹ thuật: Vi điều khiển