Kết luận chung
Kiểm tra sản phẩm trên dây chuyền đóng chai nước ng t là m t khâu quan trọng ọ ộ trong quá trình thành ph m. Nó yêu cẩ ầu độ chính xác cao trong khi s giám sát, ự kiểm tra của con người có thể có những sai sót do sức kh e, m t t p trung ho c ỏ ấ ậ ặ thiếu cẩn thận dẫn đến các l i x y ra trên sỗ ả ản phẩm.
T ừnghiên cứu trong luận văn ta có thể thấy việc ứng dụng xửlý ảnh trong kiểm tra dây chuyền sản xuất đóng chai nước ng t s giúp phát hiện các l i sai m t cách ọ ẽ ỗ ộ nhanh chóng, tự động và chính xác hơn, giúp con người có th ti t kiể ế ệm đượ ức s c lao động, thời gian và nhiều kho n chi phí.Qua quá trình nghiên cứu th c hi n luả ự ệ ận văn tôi đã xây dựng đề xuất m t thuộ ật toán chương trình ứng dụng k thu t x lý ỹ ậ ử ảnh cơ bản k t h p v i mô hình hế ợ ớ ọc sâu (Deep Learning) để phân tích các l i theo ỗ yêu cầu và kiểm tra sản phẩm dựa trên tính cấp thiết c a luủ ận văn với thi t kế ế ố t i ưu,d ễdàng v n hànhậ , và độ chính xác c a hủ ệ thống qua kết quả đo thực nghiệm là 95% .
Qua quá trình tìm hiểu và thực hiện đề tài do trình độvà thời gian có hạn, bài báo cáo vẫn còn nh ng hữ ạn chế nhấ ịt đnh về ệ h thống phần cứng cũng như thuật toán chưa được tối ưu hoàn toàn để có th áp d ng vào thực tế. Tôi xin được tiếp thu ý ể ụ kiến đánh giá, chỉ ả b o của các thầy cô giáo để đề tài có những hướng mới phát triển và hoàn thiện hơn.
Hướng phát tri n c a luể ủ ận văn
+ Sử ụ d ng thêm 1 camera theo chi u thề ẳng đ ng đứ ể nhận d ng và kiạ ểm tra l i c a ỗ ủ chai nướ ỗc r ng trư c khi bướ ớc vào quá trình chi t rót. ế
+ Mở ộ r ng thuật toán hu n luyấ ện trên các model mạng học sâu (deep learning) để tăng độ chính xác các góc camera trong quá trình nh n diở ậ ện đối tượng.
+ Mở ộ r ng bài toán đểcó thể đồng bộ hóa quá trình ki m tra l i chai vào toàn bể ỗ ộ h ệthống chiết rót chai từ động.