4. Đề nghị cho bảo vệ hay không?
5.1 Thu thập dữ liệu
Chuẩn bị dữ liệu là cần thiết khi làm việc với các mạng học sâu, tôi đã tự tạo một bộ dữ liệu hình ảnh đối tượng là các lon bị lỗi (móp, méo, biến dạng) và lon bình thường. Lon sẽ được chụp ngay trên băng tải và trong một buồng ảnh để lấy ánh sáng cố định, tương tự như trong một môi trường sản xuất. Các lon bị lỗi ở đây sẽ có năm trường hợp, đó là lỗi móp đầu, móp trên, móp giữa, móp dưới và móp một bên
Hình 5.1 Các trường hợp bị lỗi
Vì mạng VGG16 yêu cầu ảnh đầu vào có kích thước là 224 x224, nên khi chỉnh lại kích thước ảnh bình thường thành ảnh vuông thì các đặc điểm nhận dạng lon lỗi sẽ không còn như trước nữa mà sẽ ít đi rất nhiều. Để giải quyết vấn đề này, tôi đã chia lon thành ba phần gồm: top, bot, mid thành ba ảnh khác nhau và chỉnh lại kích thước mỗi ảnh thành kích thước phù hợp với mạng VGG16. Công việc này được thực hiện với toàn bộ dữ liệu đã được chụp và từ đó tạo ra một bộ dữ liệu hoàn toàn mới, sau đó tự dán nhãn cho bộ dữ liệu với hai nhãn là 1 cho phần ta nhìn thấy được lỗi và 0 cho phần ta không nhìn ra được lỗi. Dữ liệu ta vừa tạo sẽ là bộ dữ liệu chính cho mạng học sâu.
Hình 5.2 Ba ảnh tách biệt được cắt ra từ ảnh gốc
Khi chạy mô hình, ảnh sẽ được chia làm ba phần riêng biệt là top, bot, mid giống như lúc chuẩn bị bộ dữ liệu và được đưa lần lượt vào mô hình nhận dạng. Nếu một trong ba phần bị phát hiện có lỗi, ta sẽ đưa ra tín hiệu phát hiện lon lỗi vào PLC và lon sẽ được xem là bình thường nếu như không phần nào bị phát hiện lỗi.