Xử lí ảnh: Trong thư viện này cung cấp rất nhiều khối chức năng thực hiện cho xử lí ảnh điển hình là khối Vision Assistant, khối cung cấp cơng cụ cho việc phân tích hình học các vật, biểu đồ màu sắc, các bộ lọc, xử lí màu sắc, các bộ phân tích ảnh, các hàm tốn học giúp việc nhân chia cộng trừ các tham số trong ảnh, làm mịn ảnh cũng như lựa chọn vùng ảnh cần phân tích. Ngồi ra cịn có rất nhiều các cơng cụ khác khi tải trên thư viện của người sử dụng trên khắp thế giới như là dynamic microscopy in brain research, image averaging with LabVIEW, and quicktime for LabVIEW.
Pattern matching (đối chiếu mẫu): là một công cụ xử lý ảnh xác định vùng của ảnh xám khớp với ảnh mẫu. Pattern matching đối chiếu được với mẫu dù trong điều
kiện thiếu sáng, mờ, nhiễu, mẫu di chuyển hoặc bị xoay. Pattern matching là một trong những hàm xử lí quan trọng trong xử lí ảnh bởi vì ứng dụng đa dạng của phương thức này:
Căn chỉnh xác định vị trí và hướng của vật thể bằng cách xác định điểm chuẩn.
Đo lường: đo chiều dài, đường kính, góc và các kích thước khác
Kiểm tra, phát hiện khuyết điểm ví dụ như thiếu sót thành phần, bộ phận hoặc những bản in không thể đọc
Cung cấp thơng tin về số lượng và vị trí của mẫu ở trong ảnh .
Ví dụ ứng dụng trong mạch in: kiểm tra và căn chỉnh vị trí chip trên bo mạch điện tử. Ứng dụng trong đo đạc xác định sau đó tính tốn, đo khoảng cách giữa các vật thể. Nếu phép đo ở trong khoảng đặt trước thì vật thể được nhận là đạt yêu cầu, nếu ở ngồi khoảng thì loại. Pattern matching là một trong những bước đầu tiên trong ứng dụng thị giác máy, nó nên hoạt động tốt dưới nhiều điều kiện. Trong ứng dụng thị giác máy tự động, hình ảnh hiển thị của vật liệu hoặc thành phần khi kiểm tra có thể thay đổi vì nhiều yếu tố như hướng của vật, thay đổi mức phóng đại, điều kiện ánh sáng. Pattern matching luôn giữ được khả năng nhận diện dù những ảnh hưởng của những điều kiện trên.
Mẫu vật xoay và xử lí đa điểm: Pattern matching có thể xác định được mẫu cho dù vật thể bị xoay hoặc phóng to, nhỏ trong ảnh.
Vật mẫu trong ảnh
Vị trí của vật trong ảnh
Hướng của mẫu
Nhiều mẫu vật trong ảnh (nếu có)
Trong mơi trường thiếu ánh sáng: Pattern matching có thể nhận dạng được mẫu trong ảnh ở điều kiện ánh sáng luôn thay đổi trong suốt q trình xử lí.
Tình trạng mờ và nhiễu: Pattern matching có thể nhận diện mẫu trong những trường hợp bị mờ hoặc nhiễu do độ focus của camera hoặc độ sâu của vùng hoạt động.
Các kĩ thuật pattern matching:
+ Cross Correlation (tương quan chéo) : Chuẩn hóa tương quan chéo là cách phổ biến nhất để tìm mẫu trên ảnh. Vì ngun lí cơ bản của tương quan dựa trên một loạt nhiều phép nhân, biến xử lí tương quan là thời gian hoạt động. Những công nghệ như MMX(multimedia Extensions) cho phép làm đồng thời nhiều phép nhân và giảm tổng thời gian xử lí. Có thể tăng tốc độ nhận diện bằng cách giảm kích thước ảnh và tối giản vùng nhận diện. Tuy nhiên, phép chuẩn hóa tương quan chéo khơng đáp ứng tốc độ u cầu của nhiều ứng dụng.
+ Pyramidal matching (khớp kim tự tháp): có thể giảm cải thiện thời gian tính tốn bằng cách giảm kích thước ảnh và mẫu vật. Kĩ thuật như vậy gọi là pyramidal matching. Trong kĩ thuật này cả ảnh và mẫu đều được chia ra lấy mẫu ở độ phân giải miền khơng gian nhỏ hơn. Ảnh có thể bị giảm kích thước bằng ¼ ban đầu. Việc đối chiếu được thực hiện trong lần giảm kích thước đầu tiên. Khi đối chiếu hoàn tất chỉ vùng với độ trùng khớp cao mới được cho là vùng khớp với ảnh gốc.
+ Scale-invariant matching (đối chiếu tỉ lệ bất biến): với cách thức này phải lặp lại q trình điều chỉnh kích thước ảnh sau đó dùng phương pháp tương quan ảnh. Việc này sẽ tạo ra một lượng lớn phép tính vào q trình xử lí. Nếu có một dấu hiệu về sự xoay chuyển ảnh có thể đơn giản xoay ảnh và dùng tương quan. Tuy nhiên nếu việc xoay ảnh chưa xác định rõ thì việc tìm mẫu khớp thật u cầu phải xoay tồn bộ ảnh.
Các phương pháp mới chẳng hạn những cái được sử dụng trong IMAQ vision đã cố gắng kết hợp kĩ thuật hiểu ảnh để diễn giải thơng tin mẫu sau đó dùng thơng tin này để tìm mẫu trong ảnh. Hiểu ảnh đề cập đến kĩ thuật xử lí ảnh mà xuất ra thơng tin về đặc tính của ảnh mẫu. Các kĩ thuật bao gồm:
Mơ hình hình học của ảnh
Hiệu quả mẫu hình khơng đồng nhất
Các kĩ thuật trên giảm lượng thông tin cần để mô tả đầy đủ ảnh hoặc mẫu vật, qua đó tăng tốc độ tìm kiếm xử lí. Đồng thời trích xuất thơng tin cần thiết từ mẫu và loại bỏ nhiễu và thông tin khơng cần thiết sẽ cho ra những tìm kiếm chính xác.
Một kĩ thuật pattern matching dùng mẫu khơng đồng nhất. Khi mà phần lớn ảnh chứa những thông tin khơng hữu ích, nếu dùng tất cả các thơng tin đó để xử lí sẽ mất thời gian và giảm độ chính xác. Cải thiện tốc độ và độ chính xác bằng cách tách ra một vài điểm để biểu thị cho ảnh cần xử lí.
Một số phương pháp nhận dạng ảnh trong đồ án này có thể sử dụng như:
Color matching (đối chiếu màu): phương pháp này định lượng màu và xem có bao nhiêu màu trong một ảnh và dùng thơng tin đó để kiểm tra ảnh khác có bao gồm màu đó với tỉ lệ tương ứng.Ứng dụng phương pháp này cho việc kiểm tra màu, kiểm tra ví trí vật thể có màu tương ứng và một số ứng dụng khác yêu cầu so sánh màu của ảnh.
Color location (vị trí màu): dùng để xác định vị trí vùng màu trong ảnh. Các ứng dụng: kiểm tra lỗi như thiếu sót thành phần của một chi tiết hoặc lỗi sai trên bản vẽ, phân loại dựa vào các tiêu chí như màu, hình dạng, kích thước, nhận diện vật thể sau đó gắn tên nhãn.
2.3. Truyền thông OPC 2.3.1. Khái niệm 2.3.1. Khái niệm
OPC là 1 chuẩn giao tiếp dữ liệu giữa các phần mềm, theo cơ chế client-sever , được sử dụng rộng rãi trong cơng nghiệp để đảm bảo tính linh hoạt và tương thích giữa các thành phần (có xuất xứ từ nhiều nhà sản xuất khác nhau). Một trong những phiên bản mới nhất của OPC là OPC UA (kiến trúc hợp nhất) là giao thức đa nền tnagr cho giao tiếp giữa máy với máy như tiếng Anh và mặt khác phiên bản cũ hơn của OPC là OPC DA (truy cập dữ liệu) khơng tương thích với đa nền tảng. Do mục đích của hệ thống cần truy cập dữ liệu từ client nên với đề tài này nhóm sử dụng OPC DA làm phương thức truyền thông từ Client đến máy chủ (KepServer).
Giao thức OPC DA ( giao thức truy cập dữ liệu ) là giao thức cơ bản nhất của OPC. OPC DA giải quyết các vấn đề về sự phù hợp dữ liệu giữa các nền tảng khác nhau và giảm chi phí phát triển và bảo trì phần mềm. Cách biểu thị dữ liệu cho DA được hoạt động bằng cách đầu tiên giá trị tức thời là chính dữ liệu cùng với tên đi kèm và thơng tin khác đi kèm với nó, sau đó cung cấp chính xác giá trị được đọc, thơng tin liên quan đến tính hợp lệ của dữ liệu [7].
2.3.2. Ngun lí hoạt động
Đặc tả OPC mơ tả giao diện giữa máy khách và máy chủ, máy chủ và máy chủ, bao gồm quyền truy cập dữ liệu thời gian thực, giám sát các báo động và sự kiện, truy cập dữ liệu lịch sử và các ứng dụng khác.
Kịch bản kết nối OPC cổ điển là một kết nối máy chủ-máy khách trên một máy tính, ngồi ra cũng có các tuỳ chọn khác:
Kết nối máy khách OPC với một số máy chủ OPC. Đây được gọi là tập hợp OPC.
Kết nối máy khách OPC với OPC server qua mạng. Điều này có thể được thực hiện với đường hầm OPC.
Kết nối máy chủ OPC với máy chủ OPC khác để chia sẻ dữ liệu. Điều này được gọi là bắc cầu OPC.
OPC DataHub được thiết kế dành riêng cho tất cả các tác vụ này. Một sự kết hợp giữa OPC server và máy khách OPC hỗ trợ nhiều kết nối. Do đó, nó có thể kết nối với nhiều máy chủ OPC cùng lúc để tổng hợp và bắc cầu OPC. Hai OPC DataHub có thể phản ánh dữ liệu qua mạng TCP để cung cấp đường hầm OPC [7].
2.3.3. Lợi ích khi sử dụng tiêu chuẩn OPC
Giảm tải cho thiết bị phần cứng.
Tăng khả năng mở rộng của hệ thống.
Do máy chủ OPC, các ứng dụng khách khơng cần biết gì về chi tiết giao thức phần cứng.
Mặc dù thiết bị không cần phục vụ nhiều khách hàng, nhưng tuổi thọ của thiết bị tăng lên.
Khả năng tương tác (Unix/Linux và Windows - cả hai nền tảng đều được OPC hỗ trợ).
2.4. Giao diện giám sát trên webserver2.4.1. Ngôn ngữ HTML 2.4.1. Ngôn ngữ HTML
HTML (viết tắt của Hypertext Markup Language hay ngôn ngữ đánh dấu siêu văn bản) là ngôn ngữ đánh dấu được dùng để tạo các trang siêu văn bản được sử dụng trên mạng internet (hay trang web). Gọi là ngôn ngữ đánh dấu là vì HTML sử dụng các thẻ để định nghĩa (hay đánh dấu) các thành phần khác nhau trên trang web [8].
Có bốn loại phần tử đánh dấu trong HTML:
Đánh dấu có cấu trúc miêu tả mục đích của phần văn bản
Đánh dấu trình bày miêu tả phần hiện hình trực quan của phần văn bản bất kể chức năng của nó là gì
Đánh dấu liên kết ngoài chứa phần liên kết từ trang này đến trang kia
Các phần tử thành phần điều khiển giúp tạo ra các đối tượng
2.4.2. CSS
CSS là chữ viết tắt của Cascading Style Sheets, nó là một ngơn ngữ được sử dụng để tìm và định dạng lại các phần tử được tạo ra bởi các ngôn ngữ đánh dấu (HTML). Nói ngắn gọn hơn là ngơn ngữ tạo phong cách cho trang web. Có thể hiểu đơn giản rằng, nếu HTML đóng vai trị định dạng các phần tử trên website như việc tạo ra các đoạn văn bản, các tiêu đề, bảng,…thì CSS sẽ giúp chúng ta có thể thêm style vào các phần tử HTML đó như đổi bố cục, màu sắc trang, đổi màu chữ, font chữ, thay đổi cấu trúc…[9]