Ưu điểm: - Dễ lắp nối, canh chỉnh độ dài
- Độ bền cao, khó bung, rớt trong quá tình truyền động Nhược điểm: - Giá thành cao
Căn cứ từ việc phân tích những ưu, nhược điểm của các phương pháp thiết kế trên nhóm quyết định lựa chọn phương án thiết kế cuối cùng đó là sử dụng khóa từ để phân loại và dùng bộ truyền xích để truyền động.
3.2.2 Phần băng tải để xử lý ảnh kích thước và màu sắcNguyên lý hoạt động Nguyên lý hoạt động
Sau khi xoài được cấp từ phần cấp nguyên liệu sẽ theo băng tải đến bộ phận xử lý ảnh. Tại đây được bố trí camera để quét tìm ra các dị tật về hình dáng, màu sắc: trái bị méo, eo, có nhiều vết đốm đen, hư, dập bỏ….Những trái đạt chuẩn sẽ được chuyển đến phần băng tải tiếp theo, đồng thời những trái không đạt tiêu chuẩn sẽ được loại bỏ ở băng tải thứ 2. Đồng thời lúc này camera cũng sẽ tiến hành quét theo chiều dài, chiều ngang và chiều cao của trái xoài từ đó tính được ra thể tích của trái xoài theo phương pháp thống kê.
Hình 3.3 Băng tải xử lý ảnh phân loại xoài bị khuyết tật và tính toán kích thước thể tích của xoài
Tính toán thiết kế
Ở phần băng tải chiều dài tối đa của trái xoài là: 150 mm, khoảng cách an toàn với
2 đầu trái xoài là 80 mm, để đáp ứng công suất 3 tấn/h → chiều dài đoạn băng tải tối thiểu là: 1840mm
Phần băng tải chứa cơ cấu xử lý ảnh hộp chứa có kích thước 640x640x640 mm (dài x rộng x cao) → Chiều dài băng tải 1840mm
Với kích thước của xoài cũng như kích thước của buồng xử lý ảnh ta chọn chiều rộng của băng tải là 640mm. Như vậy ta có thể phân loại theo 2 hàng 1 lúc đáp ứng được công suất
Sau khi bàn luận với nhóm, đưa ra phương án thiết kế băng tải như sau:
- Dùng băng tải sử dụng các ống nhựa PVC kích thước đường kính 48mm, dài 430 mm, dày 3mm, dùng các con lăn 2 đầu nối với xích tải trượt trên bề mặt thanh sắt.
+ Ưu điểm: Dễ tìm trên thị trường, giá thành thấp, giúp xoài có thể lăn đều, camera xử lý dễ dàng hơn
+Nhược điểm: Tốn thời gian gia công các con lăn.
Hình 3.4 Cơ cấu băng tải dùng ống nhựa PVC
3.2.3 Thiết kế cơ cấu phân loại xoài theo tỷ trọng Nguyên lý hoạt động
Xoài đạt chuẩn về hình dạng màu sắc sẽ theo băng tải đi qua khu vực xử lý. Tại đây ở dưới băng tải được gắn 1 Loadcell làm nhiệm vụ cân khối lượng của trái xoài (kết nối trực tiếp với PLC). Sau đó kết quả được trả về PLC xử lý tiếp theo
Tính toán thiết kế
* Thiết kế băng tải
- Vì là phân loại đồng loạt và phân ra nhiều loại xoài nên ta dùng khay xoài có thể
từng quả một, qua đó thể hiện được chính xác tỷ trọng của từng quả. Dựa trên kích thước của xoài ở trên ta thiết kế được khay có hình dạng như sau:
Hình 3.5 Khay chứa xoài
- Với công suất 3 tấn/h ta tính toán được kích thước băng tải là 4000x830x870
mm ( dàixrộngxcao)
Hình 3.6 Băng tải phân loại xoài theo tỷ trọng
Tính toán ví trí loadcell (cân khối lượng)
Khối lượng thực tế của trái xoài m = m1+m2
Trong đó: - m1 là phần khối lượng mà bị mất do lực đàn hồi(bằng hợp lực căng băng tải tại thời điểm đang xét )
- m2 :phần khối lượng mà loadcell đọc được
Vì độ chuyển vị của đầu cân loadcell rất nhỏ với khối lượng trung bình trái xoài từ 350-700g nên ta bỏ qua và coi như toàn bộ khối lượng m2 tác dụng lên loadcell khi m1 đã làm cho cho trái xoài đè băng tải xuống 1 đoạn a chạm vào loadcell.
Giả sử băng tải giãn đều với lực đàn hồi Fđh = K. l
Với K (N/mm) là hệ số đàn hồi K= 0
Trong đó : E là modun đàn hồi của băng tải
S là tiết diện băng tải
l0 chiều dài băng tải xét
l mm là độ giãn ra của băng tải
Tại thời điểm băng tải chạy ổn định với vận tốc v (mm/s) Khi có tải (trái xoài) thì băng tải chùn xuống một đoạn a Ta xét băng tải tại điểm D tiếp tuyến với trái xoài
Theo định luật 2 Newton ta có: Ta phân tích =1 ∑ =1 ⃗⃗=∑ **** Xét trong hệ trục Oxz : ⃗⃗⃗ 1 + ∑ =1 ⃗⃗ =0
- Giả sử ban đầu chưa có tải (trái xoài) thì
băng tải bị giãn ra 1 đoạn l bởi lực
kéo băng tải Fk=Fđh=T = K l
Với T (N) là lực căng tại B khi băng tải chạy với vận tốc v(mm/s)
Fk =
Vì băng tải giãn đều nên ta xét tại điểm C cách A 1 đoạn x thì lực đàn hồi là Fđh1 ,
Fđh2 : Fđh1 = Fđh2 Với : l1 = x- l01 l01 + l02 {1l1− 2l2= 001+ 02= 0 {( − )01− 02 =001+ 02= 0 01= 1=K. ; 2=K. − l1 = x-
----Khi đã có tải trọng(trái xoài):
Giả sử đặt loadcell cách băng tải 1 đoạn a (mm)
Khi đó vị trí C thành D làm băng tải căng T1’T2’ và giãn ral1’ l2’
Với T1’=K1 l1’ ; T2’=K2 l2’
Xét cân bằng tại điểm D: 11 = Theo định lý cosin ta có: P112 = T11’ 2 + T12’ 2 P112 = K2.[( +2.( (√ 2+ 2 2+ 2− √ 2 + 2 2 + 2− Với Cos( )= √ 2+ 2.√( − )2+ 2 l1’= AC- l01 ; l2’= BC- l02 ; m11 = 11.1000 (g);
Với mọi l ; K ; F ; a cố định ta luôn có sự phụ thuộc của m vào x theo đồ thị sau :
Hình 3.7 Ví trí cân xoài (loadcell)
Cơ cấu phân loại (theo tiêu chuẩn VIETGAP) Nguyên lý hoạt động
Sau khi nhận được kết quả trả về: khối lượng và thể tích, PLC sẽ tiến hành điều khiển rút khóa chốt từ bằng cách trả tín hiệu về thông qua bộ hẹn giờ Timer làm các con lăn trên từng khay chứa xoài theo từng loại rớt xuống khỏi đường ray dẫn vào từng máng khác nhau dựa vào tiêu chuẩn phân loại của VIETGAP đối với xoài cát Chu và xoài cát Hòa Lộc.
Hình 3.8 Cơ cấu phân loại xoài theo tiêu chuẩn VIETGAP
Tính toán thiết kế cơ khí
Dựa theo khối lượng trung bình của cát Chu và cát Hòa Lộc và trong quá trình thực nghiệm ta thấy khối lượng lớn nhất mà trái xoài có thể đạt đến là: = 750 nên ta có:
à = . = 0,75.10 = 7,5 ( )
Chọn = 10 ( / 2)
Vì ta có 5 loại xoài khác nhau nên ta cần dùng 4 khóa chốt từ để phân loại xoài:
Hình 3.9 Khóa chốt điện từ dùng để phân loại xoài
Khoảng cách giữa các khay xoài của mỗi phần là 200 mm, khoảng cách giữa các máng phân loại là 390mm, nên ta chọn khoảng cách tối thiểu của 2 chốt điện từ là 390mm.
Với khoảng chiều dài 2 đầu bánh răng, cùng phần xử lý tỷ trọng (loadcell) là 2000mm.
Ta có ă ả 2= 390 5 + 2000 = 3950( )
Ta chọn ă ả 2 = 4000( )
3.2.4 Thiết kế khung
Vì mô hình gồm nhiều phần băng tải ghép lại với nhau nên đòi hỏi giữa các phần băng tải phải được liên kết chặt chẽ cũng như đồng bộ, tạo nên cơ cấu xuyên xuốt trong quá tình nên khung đỡ phải là 2 khung cố định liền mạch để gắn cả 2 bộ phận băng tải lên.
Chiều dài tối thiểu của khung:
ℎ 1 = ă ả 1 = 1840 ( )
Chọn ℎ 1 = 1840( )
Do chiều rộng băng tải ă ả 1= 510 nên chiều rộng khung phải lớn hơn
ă ả 1→ chọn chiều rộng khung ℎ 1= 640 (mm)
Chọn chiều cao chân khung ℎ ℎ 1 = 1050 ( )
Hình 3. 3 Hình chiếu kích thước khung đỡ
ℎ 2 = ă ả 2= 4000 ( )
Chọn ℎ 2 = 4000( )
Do chiều rộng băng tải ă ả 2= 7000 nên chiều rộng khung phải lớn hơn
ă ả 2→ chọn chiều rộng khung ℎ 2= 830 (mm)
Để phù hợp cho việc dẫn doài từ băng tải 1 sang băng tải 2. Chọn chiều cao chân khung ℎ ℎ 2 = 810 ( )
Vật liệu làm khung chọn thép vuông C45
Chương 4: LẬP TRÌNH ĐIỀU KHIỂN
Lưu đồ giải thuật mô hình phân loại xoài theo màu sắc, thể tích và khối lượng:
4.1 Xử lí ảnh 4.1.1 Tổng quan
Sự phát triển và ứng dụng của xử lý hình ảnh và hệ thống thị giác máy tính trong việc phát hiện khuyết tật bề mặt trái cây trong lĩnh vực nông nghiệp đang ngày một phát triển. Giám sát và phát hiện khuyết tật đang trở thành vấn đề quan trọng trong việc phân loại trái cây. Nhận biết bề mặt trái cây là chỉ số quan trọng trong việc nhận biết chất lượng. Trong chương này sẽ trình bày phương pháp tự động phát hiện khuyết tật trên bề mặt trái xoài dựa trên công nghệ xử lý ảnh. Phần mềm và thư viện sử dụng trong đồ án: PyCharm2019.1.3, thư viện OpenCv, thư viện pandas, thư viện Pyqt5,…
Thư viên OpenCv là một thư viện mã nguồn mở hàng đầu cho thị giác
máy tính (computer vision), xử lý ảnh và máy học, và các tính năng tăng tốc
GPU trong hoạt động thời gian thực. Nó chứa hàng ngàn thuật toán tối ưu hoá, trong đó cung cấp một bộ công cụ phổ biến cho các ứng dụng về thị giác máy tính. OpenCV đang được sử dụng trong rất nhiều ứng dụng, từ khâu hình ảnh Street View của Google tới việc chạy các chương trình nghệ thuật tương tác, nhận diện khuôn mặt, hay Robot, xe hơi tự lái.
Thư viện Pandas là thư viện mã nguồn mở với hiệu năng cao cho phân tích dữ liệu trong Python được phát triển bởi Wes McKinney trong năm 2008. Chỉ với hơn 1 năm phát triển nó đã trở thành một thư viện chuẩn cho việc phân tích dữ liệu khi dùng Python.
Thư viện Qt là một Application framework đa nền tảng viết trên ngôn ngữ C++ , được dùng để phát triển các ứng dụng trên desktop, hệ thống nhúng và mobile. Hỗ trợ cho các platform bao gồm : Linux, OS X, Windows, VxWorks, QNX, Android, iOS, BlackBerry, Sailfish OS và một số platform khác. PyQt là Python interface của Qt, kết hợp của ngôn ngữ lập trình Python và thư viện Qt, là một thư viện bao gồm các thành phần giao diện điều khiển
Ngoài ra chương trình còn sử dụng một số thư viện hỗ trợ cho việc xử lí ảnh như thư viện numpy,openpyxl… Trong đề tài này áp dụng những ứng dụng của thư viện OpenCv để kết nối với webcam, thu dữ liệu về từ webcam Stream.
4.1.2 Giới thiệu:
Ngày nay, hệ thống thị giác máy có sự hiệu quả về tiết kiệm thời gian, giảm chi phí lao động, nhất quán, tốc độ cao và sự chính xác khi đánh giá chất lượng trái cây. Ảnh kỹ thuật số là chìa khóa quan trọng để lấy dữ liệu xử lý, việc trích xuất dữ liệu từ ảnh kỹ thuật số và hiểu được chúng sẽ giúp ta thực hiện được một số tác vụ quan trọng trong đồ án này.
Màu sắc trong thị giác máy được sử dụng để ước tính độ chín, mức độ khuyết tật, thời gian bảo quản và giá trị dinh dưỡng. Về thị giác máy (machine vision) sẽ có hai phần chính: chụp ảnh và xử lý ảnh. Đề tài này áp dụng cho trái cây đơn màu, hệ thống sẽ xác định cụ thể các thuộc tính của trái xoài như: kích thước trái, kích thước phần khuyết tật.
Hình 4. 1 Sơ đồ nguyên lý hệ thống
4.2 Qui trình xử lý ảnh và tính toán số liệu:
4.3.1 Thu nhận ảnh:
Một hệ thống chiếu sáng tốt nên được cung cấp đồng bộ về điều kiện chiếu sáng, không gian chụp, điều kiện bức xạ… để chống tạo ra bóng của vật mẫu và gây nhiễu màu. Chất lượng của ảnh thu được quyết định nhiều đến kết quả của việc nhận dạng, sau đó ảnh phải được lưu trữ theo một định dạng phù hợp với các bước xử lý sau này, ảnh tạo ra có dạng hai chiều.
Camera:
Hình 4. 2 Webcam logitech c270 (Nguồn Internet)
Thông số kỹ thuật:
- Kiểu kết nối: dây USB
- Loại USB: Tốc độ cao Usb 2.0
- Focal length: 4mm
- Field of view: 600
- W: 680 pixels
- Chất lượng video HD 1280x720
- Công nghệ tinh thể lỏng Logitech Fluid Crystal™
- Chụp ảnh cho độ phân giải 640x480 3.0MP
- Tốc độ khung hình tối đa: 30 frame/s
Dựa vào thông số kỹ thuật của webcam và qua thực nghiệm cho thấy Camera đáp ứng được yêu cầu.
Buồng chụp và đèn chiếu sáng :
Việc sắp xếp nguồn sáng ảnh hưởng đáng kể đến hình ảnh thu được vậy nên điều kiện chiếu sáng được ưu tiên như sau:
- Các mẫu được chiếu sáng bằng hai thanh led 12v
- Vị trí đặt đèn được bố trí như hình dưới:
Hình 4. 3 Sơ đồ bố trí đèn chiếu sáng
Qua thực nghiệm cho thấy vị trí đặt đèn chiếu sáng như trên sẽ không tạo bóng đen làm nhiễu ảnh và cường độ sáng không làm bề mặt trái xoài quá chói, thuận lợi cho việc nhận diện khuyết tật chính xác hơn.
Bước này làm tăng khả năng nhận dạng chính xác, có vai trò nâng cao chất lượng ảnh trước khi đem phân tích và nhận dạng. Công việc của bước này thường là khử nhiễu, biến đổi ảnh và nâng cao một số đặc tính quan trọng của ảnh. Trong đề tài này sử dụng bộ lọc Gausian filter.
- Bộ lọc Gausian filter: Nhanh chóng làm nhòe vùng chọn theo mức độ có thể
điều chỉnh. Giá trị Radius càng cao thì mức độ nhòe càng mạnh
- Thuật toán: Ta sử dụng một cửa sổ lọc (ma trận 3x3) quét qua lần lượt từng
điểm ảnh của ảnh đầu vào input. Tại vị trí mỗi điểm ảnh lấy giá trị của các điểm ảnh tương ứng trong vùng 3x3 của ảnh gốc "lấp" vào ma trận lọc. Sau đó sắp xếp các điểm ảnh trong cửa sổ này theo thứ tự (tăng dần hoặc giảm dần tùy ý). Cuối cùng, gán điểm ảnh nằm chính giữa (Trung vị) của dãy giá trị điểm ảnh đã được sắp xếp ở trên cho giá trị điểm ảnh đang xét của ảnh đầu ra output.
Hình 4. 4 Sắp xếp phần tử trung vị
Hình 4. 5 Ảnh lọc nhiễu
4.3.3 Chuyển ảnh màu RGB sang ảnh mức xám:
Mô hình màu RGB: sử dụng mô hình bổ sung trong đó ánh sáng đỏ, xanh lá cây và xanh lam được tổ hợp với nhau theo nhiều phương thức khác nhau để tạo thành các màu khác trên một điểm ảnh, cường độ của mỗi màu có thể thay đổi từ 0 đến 255 và tạo ra 16,777,216 màu khác nhau.
Hình 4. 6 Hình ảnh được lưu trữ
Dưới đây là ví dụ mẫu về cường độ của 3 màu đỏ, xanh lục, xanh lam để tạo ra màu hiển thị của một điểm ảnh:
Đỏ Xanh lục Xanh lam Vàng Trắng Đen
- Ảnh xám (Gray image) hay còn gọi là ảnh đơn sắc (Monochromatic), mỗi giá
trị điểm ảnh (Pixel) trong ma trận điểm ảnh mang giá trị từ 0 đến 255. Để chuyển từ ảnh RGB sang ảnh xám sử dụng hàm trong OpenCvSharp: Cv2.cvtcolor();
4.3.4 Nhị phân hóa ảnh
Nhị phân hóa ảnh là quá trình biến đổi ảnh xám thành ảnh nhị phân.
Ảnh nhị phân là ảnh mà giá trị của các điểm ảnh chỉ được biểu diễn bằng hai giá trị là 0 (Đen) và 255 (Trắng).
Cách biến đổi:
- Gọi giá trị cường độ sáng tại một điểm ảnh là I (x, y).
- INP (x, y) là cường độ sáng của điểm ảnh trên ảnh nhị phân.
- (Với 0 < x <Chiều dài ảnh) và (0 < y < Chiều rộng ảnh).
Để biến đổi ảnh xám thành ảnh nhị phân. Ta so sánh giá trị cường độ sáng của điểm ảnh với một ngưỡng nhị phân T (Threshold).
- Nếu I (x, y) > T thì INP (x, y) = 0 (0).
- Nếu I (x, y) > T thì INP (x, y) = 255 (1).
Điều chỉnh giá trị T trong khoảng (0, 255) sẽ cho ra ảnh nhị phân khác nhau. Vậy nên cần điều chỉnh giá trị T để cho ra ảnh mong muốn.
Hình 4. 8 Nhị phân hóa ảnh
Hình : Chuyển sang ảnh nhị phân
4.3.5 Xác định kích thước và diện tích khuyết tật
1.3.5.1 Xác định kích thước
Ta xây dựng thuật toán để lấy chiều rộng và chiều cao của trái xoài