3.2.6.Thiết kế mơ hình phần cứng 3D
3.2.6.1.Mơ hình 3D phần hệ thống đánh giá chất lương
Hình 3. 19 Băng tải của hệ thống đánh giá chất lương
Hình 3. 23 Mơ hình hệ thống_mặt trước
CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG
4.1. GIỚI THIỆU
Đề tài xử lý ảnh hiện nay đã và đang đi vào trong giảng đường đại học từ sơ cấp đến nâng cao. Vì vậy, đề tài “Máy đánh giá chất lượng trái cây tự động” được ứng dụng thông qua việc xử lý hình ảnh, nhận dạng hình ảnh, đánh giá cà chua theo màu sắc, kích thước và cà chua được rửa theo mơ hình cơng nghiệp nhằm đảm bảo sản phẩm đánh giá đạt độ yêu cầu tốt nhất trước khi đưa vào xử lý ảnh. Ở phần này sẽ trình bày q trình thi cơng hệ thống. Với đề tài “Máy đánh giá chất lượng trái cây tự động” là:
Mơ hình đánh giá cà chua theo màu sắc (đỏ, xanh, vàng ) và theo kích thước (to, nhỏ).
Đề tài chỉ xây dựng với mơ hình nhỏ và gọn không làm thành dây chuyền sản xuất. Mơ hình được thiết kế tham khảo dựa trên một số tiêu chuẩn công nghiệp nên sẽ không thể đạt hiệu suất cao như các máy cơng nghiệp.
4.1.THI CƠNG HỆ THỐNG
4.2.1Chuẩn bị phần cứng
Sau khi tính tốn và thiết kế, chúng ta chuẩn bị linh kiện để tiến hành lắp ráp.
STT Tên linh kiện Số
lượng Chú thích
1 Raspberry 3 Mode B 1 Quạt tản nhiệt đi kèm
2 Camera Pi V1.3 1 Kèm dây cáp
3 Cảm biến hồng ngoại E18D80NK 7
4 Động cơ DC Servo mg995 7
5 Động cơ DC 12V 1
6 Động Cơ Bước 42BYGH47-401A 1
7 Băng tải loại 60X10 1 Kèm puly dây đai
9 Dây dẫn 20m Kèm băng keo ống gen nhiệt 10 Gá đỡ ổ bi 8 11 Mica 20m² Kèm mica keo 502
12 Nguồn tổ ong 5v30A 1
13 Nguồn tổ ong 12v5A 1
14 Công tắc nguồn, nút nhấn 5 1 công tắc 20A 4 công tắc 5A
15 Thanh domino 20A 12P 2
16 Cầu H L298 1
17 Arduino Mega2560 1
18 Màn hình raspberry Pi LCD 7 inch 1 Kèm bus dây cắm
19 Đèn led hắt 5054 4
20 Nhơm định hình 1m
21 Ống nhựa PVC Φ49 1m Kèm vòng đại cao su
22 Ống nhựa PVC Φ34 1m Kèm vòng đai cao su
23 Băng tải loại 30x8 có gờ 1
24 Máy bơm khí Aco003 35W 1 Kèm theo ống dẫn sục khí
25 Quạt Lileng DC 5V 1
4.2.2Lắp ráp và kiểm tra
4.2.2.1. Hệ thống đánh giá cà chua
a.Bộ phận vận chuyển cà chua
Lắp ráp băng tải và động cơ DC với trục băng tải bằng puly.
b.Bộ phận thu hình ảnh
Bộ phận thu hình ảnh gồm 1 camera Pi v1.3, buồng ảnh có đèn led và cảm biến tiệm cận hồng ngoại. Bốn mạch đèn led siêu sáng được bố trí ở 4 phía trên cùng của buồng chụp ảnh để đảm bảo cung cấp ổn định nguồn sáng trắng cho việc chụp ảnh. Bộ phận thu hình ảnh sau khi được lắp đặt.
c.Bộ phận đánh giá cà chua
Bộ phận đánh giá có cấu tạo gồm 6 động cơ servo MG995 gắn với 6 cánh tay nhỏ để thuận tiện cho việc đẩy cà chua ra khỏi băng chuyền và dẫn cà chua vào rãnh phân loại theo từng màu sắc, kích thước mong muốn. Để nhận biết được cà chua và đẩy cà chua với màu sắc, kích thước khác nhau cần thêm 6 cảm biến hồng ngoại tiệm cận E18-D80NK để nhận biết vị trí của cà chua giúp dẫn cà chua tới chính xác vị trí của bộ phận đánh giá.
Hình 4. 3 Động cơ Servo và 6 cảm biến hồng ngoại tiệm cận
d.Bộ phận điều khiển và hiển thị
Để điều khiển được nguồn cấp cho động cơ, đèn và raspberry thì cần có bộ phận cấp nguồn điện. Bên cạnh đó thiết kế các nút điều khiển bao gồm: 1 nút cho việc tắt nguồn tổng trong trường hợp gặp sự cố, 1 nút điều khiển băng tải hoạt động.
4.2.LẬP TRÌNH HỆ THỐNG
4.3.1Lưu đồ giải thuật
4.3.1.1Lưu đồ giải thuật hệ thống đánh giá
BẮT ĐẦU
KHAI BÁO THƯ VIỆN KHỞI TẠO GIÁ TRỊ
KHAI BÁO BIẾN
HIỂN THỊ GIAO DIỆN
NHẤN START ? XỬ LÍ ẢNH PHÂN LOẠI NHẤN STOP ? No No Yes Yes
❖ Giải thích lưu đồ: ⚫ Bắt đầu.
⚫ Khai báo thư viện, khởi tạo giá trị ban đầu, khai bao biến cần dùng. ⚫ Hiển thị giao diện điều khiển, giám sát.
⚫ Kiểm tra nút nhấn Start đã nhấn hay chưa. Nếu chưa thì tiếp tục kiểm tra, nếu nhấn rồi sẽ kiểm tra nút nhấn Stop.
⚫ Kiểm tra nút nhấn Stop đã nhấn hay chưa. Nếu chưa thì sẽ tiếp tục thực hiện công việc tiếp theo, nếu đã nhấn rồi thì sẽ tiến hành quay lại kiểm tra nút nhấn Start.
⚫ Khi đã kiểm tra nút nhấn Stop chưa nhấn, thì tiến hành thực hiện chương trình con xử lý ảnh
⚫ Sau khi thực hiện xong chương trình con xử lý ảnh, tiến hành thực hiện chương trình con đánh giá cà chua theo màu sắc và kích thước.
4.3.1.2Lưu đồ giải thuật xử lý ảnh
BẮT ĐẦU
KHỞI TẠO GIÁ TRỊ KHAI BÁO BIẾN
BẬT CAMERA CÓ CÀ CHUA QUA BUỒNG ? CHUYỂN ẢNH VỀ HỆ MÀU HSV TÌM VÙNG MÀU VÀ TÍNH PIXEL TỪNG MÀU (ĐỎ, XANH LÁ, VÀNG) CHỤP ẢNH VÀ LƯU ẢNH No Yes CHUYỂN ẢNH VỀ ẢNH NHỊ PHÂN
TÌM BIÊN CỦA CÀ CHUA VÀ TÍNH ĐỘ RỘNG BIÊN (PIXEL)
❖ Giải thích lưu đồ: ⚫ Bắt đầu.
⚫ Khởi tạo giá trị ban đầu, khai báo biến cần dùng. ⚫ Chạy video camera.
⚫ Cảm biến hồng ngoại trong buồng tối kiểm tra có cà chua qua buồng tối hay khơng. Nếu khơng thì quay lại tiếp tục kiểm tra, nếu có tiến hành thực hiện cơng việc tiếp theo.
⚫ Khi đã nhận biết có cà chua trong buồng tối, camera chụp lại ảnh cà chua và lưu lại vào vào một biến đã khai báo sẵn.
⚫ Ảnh được chụp đang ở hệ màu RGB sẽ được chuyển sang hệ màu HSV để tiếp tục xử lý.
⚫ Sau khi chuyển về hệ màu HSV, tìm vùng màu và tính pixel từng màu cần xử lý đánh giá (Ở đây là pixel màu đỏ, xanh, vàng).
⚫ Sau khi đã xử lý xong phần màu sắc, chúng ta tiến hành chuyển ảnh về ảnh nhị phân để xử lý kích thước của cà chua.
⚫ Ảnh sau khi được chuyển thành ảnh nhị phân, tiến hành tìm và tách biên cà chua, tính độ rộng pixel từ đó đưa ra thơng tin kích thước to, nhỏ của cà chua.
⚫ Sau khi tính tốn đưa ra kích thước và màu sắc cà chua, lưu lại thơng tin để tiến hành xử lý đánh giá.
4.3.1.3 Lưu đồ giải thuật phân loại
⚫ Bắt đầu.
⚫ Khởi tạo giá trị ban đầu, khai báo biến cần dùng. ⚫ Đọc thông tin cà chua được lưu ở phần xử lý ảnh.
⚫ Cảm biến hồng ngoại ở ngăn xanh nhỏ kiểm tra xem có cà chua nào hay khơng. Nếu có thì tiến hành so sánh với biến thông tin cà chua đã lưu ở phần xử lý ảnh với biến “xanh nhỏ” , nếu giống biến thì tiến hành đẩy quả ra máng phân loại. Ngược lại nếu biến thông tin cà chua lưu ở phần xử lý ảnh không giống với “biến xanh nhỏ” thì tiếp tục xét tới cảm biến tiếp theo.
⚫ Tương tự như cảm biến hồng ngoại ở ngăn xanh nhỏ, cảm biến ngăn xanh to, ngăn vàng nhỏ, ngăn vàng to, ngăn đỏ nhỏ, ngăn đỏ to sẽ tiến hành giống vậy.
⚫ Nếu qua hết tất cả các cảm biến hồng ngoại mà biến thông tin cà chua lưu ở phần xử lý ảnh không giống với các biến được lưu ở các ngăn thì cà chua sẽ bị xét là lỗi hoặc màu không phải màu cần đánh giá.
Kết quả phần mềm:
Hình 4. 12 Đặt thơng số cho các màu trong hệ HSV
❖ Chương trình xử lý ảnh phần màu sắc
Hình 4. 15 Tính số Pixel màu cần tìm
❖ Chương trình xử lý ảnh tìm kích thước
Hình 4. 16 Chuyển ảnh màu sang ảnh nhị phân để xử lý
❖ Chương trình xử lý ảnh cho ra kết quả phân loại
Sau khi lọc màu sắc và tìm, tính được diện tích đường biên sẽ so sánh và cho ra kết quả phân loại.
Hình 4. 19 Mở chương trình chính điều khiển hệ thống
4.3.2Hướng dẫn quy trình vận hành hệ thống
Hệ thống được vận hành theo các bước sau:
Bước 1: Cấp nguồn cho hệ thống
Hệ thống sử dụng 2 bộ nguồn là: 1 nguồn tổ ong (5v, 60A) sử dụng cho Raspberry Pi, màn hình Raspberry LCD 7 inch, động cơ servo, cảm biến hồng ngoại, quạt. Một bộ nguồn tổ ong (12V, 5A) dùng cho 2 băng tải và đèn led hỗ trợ sáng. Sau khi cấp nguồn, tiến hành bật cơng tắc tổng, sau đó bật các cơng tắc cấp nguồn cho Raspberry, công tắc cấp nguồn cho đèn led hắt sáng, công tắc cấp nguồn cho băng tải, công tắc cho quạt.
Bước 2: Kiểm tra trạng thái của hệ thống và chạy chương trình
➢ Trên giao diện desktop ta tiến hành dùng chuột mở code chương trình chính điều khiển hệ thống.
Hình 4. 20 Nhấn run để chạy chương trình
Bước 3: Tiến hành chạy mơ hình và giám sát từ giao diện
Khi cà chua bắt đầu ở hệ thống đánh giá, ta nhấn start trên giao diện và quan sát được hình chụp, hình xử lý cà chua trên giao diện chính, kết quả loại cà chua.
Hình 4. 21 Kết quả ảnh chụp và đánh giá cà chua trên giao diện chính chính
CHƯƠNG 5. KẾT QUẢ, NHẬN XÉT, ĐÁNH GIÁ, THỰC NGHIỆM
Mục tiêu ban đầu của đề tài “Máy đánh giá chất lượng trái cây tự động” là đánh giá theo màu sắc (màu đỏ, màu xanh, màu vàng), cùng với kích thước (to, nhỏ). Dựa trên ngơn ngữ Python với thư viện chính là OpenCV và được thực hiện trên Kit Raspberry và Arduino Mega. Sau quá trình nghiên cứu và thực hiện đề tài, nhóm em đã rút ra được nhiều vấn đề khác nhau, từ việc sử dụng phần mềm, các phương pháp giải thuật, cho tới sử dụng phần cứng. Thời gian thực hiện trong khoảng thời gian 17 tuần. Trong đó, gồm các vấn đề sau: Đối với phần cứng: Biết sử dụng Kit Raspberry, Kit Arduino Mega, cách điều khiển động cơ Servo, cài đặt hệ điều hành cho Raspberry, biết sử dụng Camera Pi. Đối với phần mềm: Biết cách lập trình cơ bản trên Python cùng với thư viện OpenCV, lập trình trên Arduino IDE, và các giải thuật liên quan đến đề tài như: phương pháp nhận dạng, đánh giá chất lượng cà chua theo màu sắc và kích thước dùng xử lý ảnh.
5.1. KẾT QUẢ
❖ Hệ thống phân loại được cà chua, ảnh chụp được thể hiện ra trên giao diện để có thể dễ giám sát. Năng suất đánh giá chất lượng 15 trái/phút, Độ chính xác 90%. ❖ Giao tiếp được Raspberry Pi, Arduino Mega, nhận và xử lý được tín hiệu cảm biến
hồng ngoại và điều khiển được Servo.
5.1.2Kết quả sau khi vận hành
Qui trình hệ thống tiến hành đánh giá chất lượng : ⚫ Tiếp nhận cà chua :
⚫ Đánh giá chất lượng cà chua theo màu sắc và kích thước thơng qua q trình xử lý ảnh
Hình 5. 3 Camera nhận diện được cà chua màu vàng to và màu vàng nhỏ
Hình 5. 6 Camera khơng nhận diện được và xác định là quả lỗi
⚫ Thực hiện phân loại :
⚫ Kết quả thu được :
5.1.3Kết quả giám sát cà chua trên giao diện
Để có một kết quả khách quan nhất và để đánh giá hiệu quả hoạt động của hệ thống, nhóm em nghiên cứu tiến hành thử nghiệm cho việc phân loại cà chua có độ chín khác nhau theo 3 màu sắc như thiết kế gồm xanh, vàng và đỏ cùng với kích thước mỗi loại to nhỏ khác nhau. Tiến hành thực nghiệm như sau: Với mỗi loại cà chua nhóm em sẽ cho chạy phân loại 5 lần trên tổng số 30 quả để kiểm tra độ chính xác của hệ thống phân loại. Bảng kết quả thực nghiệm sẽ có trong mục 5.3.
Sau đây là kết quả giao diện giám sát trên màn hình:
Hình 5. 12 Giám sát kết quả phân loại trên giao diện
5.2 THỰC NGHIỆM
Nhóm em đã tiến hành thực nghiệm 5 lần trên 30 quả gồm 6 loại khác nhau ( 5 đỏ to, 5 đỏ nhỏ, 5 xanh to, 5 xanh nhỏ, 5 vàng to, 5 vàng nhỏ). Các quả to có kích thước từ 50 - 70mm và có khối lượng giao động từ 125g - 150g còn các quả nhỏ có kích thước nhỏ hơn 50mm và có khối lượng khơng q 110g.
Tiêu chuẩn phân loại: quả được nhận diện đúng màu (đỏ, xanh hoặc vàng) và kích
thước (đường kính 50 -70mm hoặc nhỏ hơn 50mm) sẽ được phân loại vào khay tương ứng.
5.2.1 Bảng thực nghiệm thực tế Số lần đo Loại 1 2 3 4 5 Chất lượng hệ thống Tỷ lệ chính xác Đỏ to (50-70mm) 3 4 4 5 5 ✓ 84% 2 1 1 0 0 Đỏ nhỏ (<50mm) 5 5 4 5 4 ✓ 92% 0 0 1 0 1 Vàng to (50-70mm) 3 4 4 3 4 ✓ 72% 2 1 1 2 1 Vàng nhỏ (<50mm) 5 4 3 4 4 ✓ 80% 0 1 2 1 1 Xanh to (50-70mm) 4 5 4 3 5 ✓ 86% 1 0 1 2 0 Xanh nhỏ (<50mm) 5 4 4 5 5 ✓ 92% 0 1 1 0 0
5.2.2 Giá trị phần trăm đúng trung bình trên mỗi mẫu
Dựa vào cơng thức tính phần trăm rơi đúng ơ trên mỗi mẫu: m = Số lần đúng
Số lần đo (%), ta được :
m1 : Mẫu 1 (Đỏ to) = 84 % m2 : Mẫu 2 (Đỏ nhỏ) = 92 % m3 : Mẫu 3 (Vàng to) = 72 % m4 : Mẫu 4 (Vàng nhỏ) = 80 % m5 : Mẫu 5 (Xanh to) = 86 % m6 : Mẫu 6 (Xanh nhỏ) = 92 % Suy ra:
Giá trị phần trăm rơi đúng ơ trung bình trên cả 6 mẫu = m1 +m2 + m3 + m4 + m5 + m6
6 = 84.33 %
5.2.3 Sai số trung bình trên mỗi mẫu
Dựa vào cơng thức tính sai số trên mỗi mẫu 𝑚̅ = 100% - m
𝑚̅1 : Mẫu 1 (Đỏ to) = 16 %
𝑚̅2 : Mẫu 2 (Đỏ nhỏ) = 8 %
𝑚̅3 : Mẫu 3 (Vàng to) = 28%
𝑚̅4 : Mẫu 4 (Vàng nhỏ) = 20 %
𝑚̅5 : Mẫu 5 (Xanh to) = 14 %
𝑚̅6 : Mẫu 6 (Xanh nhỏ) = 8 % Suy ra
Sai số trung bình trên cả 6 mẫu: ∆𝑚̅ = 𝑚̅1 + 𝑚̅2 + 𝑚̅3+ 𝑚̅4 + 𝑚̅5 + 𝑚̅6
5.3. NHẬN XÉT VÀ ĐÁNH GIÁ 5.3.1 Nhận xét
Dựa vào kết quả của bảng 5.1 nhóm nghiên cứu đưa ra các kết luận sau:
⚫ Màu vàng của cà chua có sự đánh giá chất lượng sai nhiều vì có sự phân bố giữa các màu xanh, đỏ với vàng không rõ rệt như hai màu cịn lại nên khó để nhận diện.
⚫ Do phần cơ khí chưa được thiết kế chắc chắn dẫn đến servo đẩy sai hoặc đẩy đúng nhưng cà chua lại không lọt qua ngăn phân loại dẫn đến bị đánh giá thành quả lỗi/