6. NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA ĐỀ TÀI VÀ NHỮNG VẤN ĐỀCHƯA THỰC HIỆN ĐƯỢC
4.2. ĐỐI TƯỢNG THỬ NGHIỆM:
4.2.1. Thử nghiệm nhận dạng gương mặt
Tác giả tiến hành thử nghiệm nhận dạng người sử dụng trên 2 camera : Raspberry Pi Camera và Dahua C35p, với 5 sinh viên đang thực tập tại phòng nghiên cứu B304, 3 sinh viên đã được chụp ảnh gương mặt bằng camera được sử dụng, 2 người sinh viên không được chụp ảnh thu được kết quả như bảng sau:
Đối tượng Camera Pi Dahua C35p
Sinh viên 1 70% 65%
Sinh viên 2 80% 60%
Sinh viên 3 70% 70%
Đối tượng sai 0% 0%
Đối tượng sai 0% 0%
Bảng 4-1: So sánh độ chính xác khi thử nghiệm nhận dạng gương mặt trên camera Pi và camera IP Dahua C35p
. Kết quả này cho thấy độ chính xác khi sử dụng Camera Pi được khoản trên 70%.
4.2.2. Thử nghiệm nâng hạ chiều cao bàn
Tác giả tiến hành thử nghiệm với 5 sinh viên thực tập tại phòng thực hành B304 với chiều cao được cài đặt trước, và tiến hành thử nghiệm bằng camera Raspberry Pi, với dữ liệu hình ảnh được học từ chính camera này, lần lượt cho ngồi làm việc ngẫu nhiên trước bàn với thời gian 5 phút mỗi sinh viên thử 5 lần, thu được kết quả như bảng sau:
Đối tượng Chiều cao cài đặt (cm)
Chiều cao mặt bàn trung bình sau 5 lần
thay đổi Sinh viên 1 50 49 Sinh viên 2 80 80 Sinh viên 3 100 98 Sinh viên 4 90 88 Sinh viên 5 120 116
Bảng 4-2: Thử nghiệm điều khiển chiều cao động cơ
KẾT LUẬN
Kết quả đạt được
Qua quá trình nghiên cứu và xây dựng bàn thông minh, đề tài đã làm được một số việc như sau:
Thiết kết, xây dựng và đưa ra được sản phẩm demo “Bàn thông minh”
Nghiên cứu về lĩnh vực thị giác máy tính và thư viện OpenCV, ứng dụng sử lý trong nhận dạng gương mặt và vật thể.
Phương pháp lập trình trên Adruino.
Xây dựng được ứng dụng điều khiển trên thiết bị di động Android bằng phương pháp truyền nhận dữ liệu thông qua socket .
Tuy nhiên, trong giới hạn về kiến thức và thời gian, đề tài vẫn chưa hoàn thiện được một số chức năng như chỉnh ánh sáng, thời gian đáp ứng sử lý còn chậm.
Hướng phát triển
Cải thiện độ chính xác trong chức năng nhận dạng người và gương mặt. Giảm thời gian phản hồi từ phần cứng.
Tài liệu tham khảo:
[1] Stir, "Kinectic Desk M1," [Online]. Available:
https://www.stirworks.com/consumer/. [Accessed 1 7 2018].
[2] L. l. i. co.. [Online]. Available: http://www.lian-li.com/dk-04/. [Accessed 1 7 2018].
[3] Autonomous, "Autonomous SmartDeskk," [Online]. Available:
https://www.smartdesk.com.vn/san-pham/product/view/137/44.html. [Accessed 2 7 2018].
[4] A. Corner, "AZ CORNER V1," [Online]. [Accessed 7 7 2018]. [5] WHO, "Protecting workers' health," [Online]. Available:
http://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/protecting-workers'-health. [Accessed 15 8 2018].
[6] CÔNG TY CP ĐẦU TƯ PHÁT TRIỂN CÔNG NGHỆ SAO VIỆT, “Giải pháp hệ thống bãi giữ xe thông minh,” [Trực tuyến]. Available:
http://www.saoviet.net.vn/bai-giu-xe-thong-minh. [Đã truy cập 3 8 2018]. [7] E. Granger and T. L. Nguyen, "A Comparison of CNN-based Face and Head
Detectors for Real-Time Video Surveillance Applications," [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/1809.03336. [Accessed 15 8 2018].
[8] CEN, "Furniture. Chairs and tables for educational institutions. Functional dimensions," 2016.
[9] C. N. Khánh và Đ. T. Nghị, “Nhận dạng mặt người với giải thuật Haar Like Feature – Cascade of Boosted Classifiers và đặc trưng SIFT,” pp. Tạp chí Khoa học – 2014, Quyển 3 (2), Tr. 15 – 24., 2014.
PHỤ LỤC:
I. Máy tính nhúng Raspberry Pi
1.Raspberry Pi: là một máy vi tính rất nhỏ gọn, kích thước hai cạnh chỉ cỡ
một cái thẻ ATM. Người ta đã tích hợp mọi thứ cần thiết trong đó để bạn sử dụng như một cái máy vi tính. Trên bo mạch của Pi có CPU, GPU, RAM, khe cắm thẻ microSD, Wi-Fi, Bluetooth và 4 cổng USB 2.0.
2.Cấu hình: Raspberry Pi có nhiều phiên bản, ở đây tôi dùng Raspberry Pi 3
Model B V1.2
Vi xử lý: Broadcom BCM2837B0, quad-core A53 (ARMv8) 64-bit
SoC @1.4GHz
RAM: 1GB LPDDR2 SDRAM
Kết nối: 2.4GHz and 5GHz IEEE 802.11 b/g/n/ac wireless LAN, Bluetooth 4.2, BLE, Gigabit Ethernet over USB 2.0 (Tối đa 300Mbps).
Cổng USB: 4 x 2.0
Mở rộng: 40-pin GPIO
Video và âm thanh: 1 cổng full-sized HDMI, Cổng MIPI DSI Display, cổng MIPI CSI Camera, cổng stereo output và composite video 4 chân.
Multimedia: H.264, MPEG-4 decode (1080p30), H.264 encode (1080p30); OpenGL ES 1.1, 2.0 graphics
Lưu trữ: MicroSD
Nguồn điện sử dụng: 5V/2.5A DC cổng microUSB, 5V DC trên chân GPIO, Power over Ethernet (PoE) (yêu cầu thêm PoE HAT).
3. Cài đặt hệ điều hành:
Raspberry Pi có rất nhiều hệ điều hành hỗ trợ, trong đó có Raspbian là hệ điều hành chính thức của Raspberry Pi Foundation, ngoài ra có 7 hệ điều hành khác được xác nhận hỗ trợ và kha khá hệ điều hành do các nhà phát triển tự tối ưu.
Raspbian là hệ điều hành cơ bản, phổ biến nhất và do chính Raspberry Pi Foundation cung cấp. Nó cũng được hãng khuyến cáo sử dụng, nhất là cho người mới bắt đầu làm quen với RPI.
NOOBS được biết tắt bởi dòng New Out Of the Box Software là một hệ thống quản lý cài đặt tổng hợp các hệ điều hành của Raspberry Pi. Có thể sử dụng NOOBS để cài đặt hệ điều hành Raspbian cho Raspberry Pi, chi
tiết từng bước cài đặt có thể tham khảo tại
https://projects.raspberrypi.org/en/projects/raspberry-pi-setting-up
II.OpenCV 1. OpenCV
OpenCV (Open Computer Vision) là một thư viện mã nguồn mở chuyên dùng để xử lý các vấn đề liên quan đến thị giác máy tính, sử lý ảnh, máy học và và các tính năng tăng tốc GPU trong hoạt động thời gian thực, là hệ thống các giải thuật chuyên biệt, được tối ưu cho việc xử lý thị giác máy tính, tính ứng dụng của OpenCV là rất lớn, một số ứng dụng của OpenCV:
Nhận dạng ảnh: nhận dạng khuôn mặt, các vật thể …
Xử lý ảnh: khử nhiễu, điều chỉnh độ sáng …
Nhận dạng cử chỉ
Và còn rất nhiều ứng dụng khác nữa
Chúng ta có thể sử dụng nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau để làm việc với OpenCV C++, Java, Python, C# ...
2. Một số function của OpenCV 3 sẽ được sử dụng trong phát hiện gương mặt:
CascadeClassifier = cv2.CascadeClassifier(cascadeFile) – Load a classifier from a file.
Trong đó:
cascadeFile – Cascade file, thường nằm tại folder ..\opencv\build\etc\
detectedObjects = CascadeClassifier.detectMultiScale(image, scaleFactor, minNeighbors, flags, minSize) – Phát hiện các đối tượng (được qui định trong Classifier) với các kích thước khác nhau có trong bức ảnh. Các đối tượng được phát hiện sẽ được trả về ở dạng “a list of rectangles“.
Trong đó:
image – input image.
scaleFactor – được sử dụng để tạo “scale pyramid” cho phép phát hiện đối tượng ở multiple scales.
minNeighbors – This parameter controls how many rectangles (neighbors) need to be detected for the window to be labeled a face, thường trong khoảng [3, 4, 5, 6].
minSize – kích thước nhỏ nhất của đối tượng có thể được phát hiện, thường là (30, 30). Các đối tượng có kích thước nhỏ hơn minSize sẽ bị bỏ qua.
III.Thông tin một số linh kiện điện tử sử dụng trong đề tài 1. Biến trở xoay 100K 2W xoay 10 vòng:
Đề tài sử dụng biến trở xoay chính xác để đọc giá trị của động cơ có thông số kỹ thuật như sau:
- Trở kháng: 100k Ohms. - Công suất: 2W.
- Nhiệt độ hoạt động: ± ° C. - Số vòng xoay: 10
Hình 6-2:Cấu tạo biến trở xoay
Module Relay 4 kênh 5V gồm 4 relay , điện áp hoạt động 5 v điều khiển đầu ra tối đa 220VAC/10A và 30VDC/10A. Đầu vào IN1, IN2, IN3 IN4 nhận tín hiệu cực thấp.
Module có sẵn header rất tiện dụng khi kết nối với vi điều khiển. Có các lỗ bắt vít rất tiện lợi dễ lắp đặt
trong hệ thống mạch.
Trong module đã có sẵn mạch kích relay sử dụng IC cách ly quang và transistor giúp cách ly hoàn toàn mạch vi điều khiển với rơ le bảo đảm vi điều khiển hoạt động ổn định.
Mạch điều khiển relay 4 kênh này sử dụng chân kích mức Thấp (0V): khi có tín hiệu 0V vào chân IN thì relay sẽ nhảy qua thường Mở của Relay.
Hình 6-4:Relay 4 kênh 5v
Thông số Module Relay 4 kênh 5V:
- Kích thước: 76mm (chiều dài) * 56mm (chiều rộng) * 18.5mm (H) - Trọng lượng: 61g
- Bốn lỗ để bắt vít cố định có đường kính 3.1mm, dễ dàng lắp đặt trong hệ thống mạch.
- Opto cô lập, tốt chống nhiễu. - Có đèn báo đóng ngắt trên Relay. - Sử dụng điện áp nuôi DC 5V.
- Đầu ra điện thê đóng ngắt tối đa: DC 30V / 10A, AC 250V / 10A - IN1…IN4: tín hiệu đầu vào, hoạt động mức thấp
- NO1…NO4: Công tắc thường mở
3. Arduino UNO R3:
Trong đề tài sử dụng Arduino Uno R3 để thực hiện đọc tín hiệu và điều khiển động cơ. Một vài thông số của Arduino UNO R3:
- Vi điều khiển: ATmega328 họ 8bit. - Điện áp hoạt động: 5V DC (chỉ được cấp qua cổng USB) - Tần số hoạt động 16 MHz
- Dòng tiêu thụ khoảng 30mA
- Điện áp vào khuyên dùng: 7-12V DC - Điện áp vào giới hạn 6-20V DC
- Số chân Digital I/O 14 (6 chân hardware PWM)
- Số chân Analog 6 (độ phân giải 10bit) - Dòng tối đa trên mỗi chân I/O: 30 mA - Dòng ra tối đa (5V): 500 mA
- Dòng ra tối đa (3.3V): 50 mA
- Bộ nhớ flash: 32 KB (ATmega328) với 0.5KB dùng bởi bootloader
- SRAM: 2 KB (ATmega328)
- EEPROM: 1 KB (ATmega328)
Hinh 6-6: Sơ đồ chân trên Arduino.
4. Máy tính nhúng Raspberrypi:
Đề tài sử dụng máy tính nhúng Raspberrypi phiên bản “Model 3b v1.2” làm bộ sử lý trung tâm, giải quyết vấn đề sử dụng các thuật toán nhận dạng và điều khiển chức năng cho bàn. Một số thông số kỹ thuật của phiên bản này: - CPU: ARMv7 - RAM : 1024Mb - USB ports : 4 - Ethernet ports : 1 - Wi-fi : Có - Bluetooth : Có - Camera ports (CSI) : 1 - Display ports (DSI): 1
Hinh 6-8: Các chân kết nối và GPIO trên Raspberrypi Model 3B
5. Nguồn Xung 24V20A 480W:
Cung cấp điện cho toàn bộ hệ thống:
- Công suất: 480W
- Chịu tải đầu ra: DC 20A - Điền thế đầu ra: DC 24V - Điện thế vào: 110V/220V
- Kích thước (MM):
220*120*50
- Cân nặng: 1.2Kg
- Chức năng bảo vệ: Ngắn mạch, quá tải
- Điều chỉnh DC: 10%
6. Mạch giảm áp DC LM2596:
Mạch giảm áp DC nhỏ gọn, trong đề tài sử dụng dùng hạ áp 24V từ nguồn chính xuống còn 5V dùng cấp nguồn cho Raspberrypi và Arduino.
Thông số kỹ thuật:
- Module nguồn không sử dụng cách ly
- Nguồn đầu vào từ 4V - 35V.
- Nguồn đầu ra: 1V - 30V. - Dòng ra Max: 3A
- Kích thước mạch: 53mm x 26mm
- Đầu vào: INPUT +, INPUT- - Đầu ra: OUTPUT+, OUTPUT-
7. Động cơ DTL:
Hệ thống sử dụng 2 Xy lanh điện DTL của hãng MOVIS được sử dụng rộng rãi trong ngành nội thất, xây dựng, chế máy móc và các ứng dụng khác. Nó có những ưu điểm là được sản xuất với chất lượng tốt, lực đẩy lớn, tiếng ồn nhỏ, linh hoạt và dễ sử dụng. Thông số cơ bản: - Hành trình: Từ 650 đến 1250 mm - Tải trọng: Từ 3000 N đến 6000 N - Tốc độ: Từ 5 mm/s đến 10 mm/s Hình 6-10: Mạch giảm áp DC LM2596
Hình 6-11: Mạch giảm áp DC LM2596 pin Out