Viết chương trình xử lý ảnh trên Labview

Một phần của tài liệu Phân loại sản phẩm bằng xử lý ảnh (Trang 75 - 88)

4.2 Thiết kế hệ thống điều khiển

4.2.4.2 Viết chương trình xử lý ảnh trên Labview

Trong Labview có nhiều hàm hỗ trợ xử lý ảnh như:

- NI-IMAQ: hàm này thu nhập các hình ảnh đầu vào từ thư viện ảnh có sẵn trong

máy tính, video có sẵn trong bộ nhớ, hay từ camera.

- Image Processing: ở hàm này thì nó sẽ xử lý màu của ảnh thu thập được, lọc

ảnh, phân tích ảnh…

- Machine Vision: Trong hàm này nó chưa các hàm đếm số lượng vật, đo khoảng

75

Nhưng để thuận lợi cho việc sử dụng thì LabVIEW tích hợp sẵn các hàm này vào trong thư viện Vision Express. Trong thư viện này nó có chứa hai hàm: Vision

Acquisition và Vision Assistant. Do đó nhóm em sử dụng thư viện Vision Express để

lập trình xử lý ảnh cho hệ thống. Sau đây là các bước để lập trình:

- Bước 1: Sử dụng hàm Vision Acquisition.

Hình 4.44: Hàm Vision Acquisition

Hàm Vision Acquisition: có nhiệm vụ là thu nhận hình ảnh từ thư viện ảnh,

video sẵn có hay là từ camera vào.

• Khi lấy hàm này từ thư viện hàm Vision Express. Nháy đúp chuột vào Vision

Acquisition thì sẽ xuất hiện giao diện như hình 4.45

• Ở mục Select Acquisition Source chúng ta có thể chọn Folder of Images hoặc

AVI ( chọn ảnh từ thư viện ảnh có sẵn ) trong mục Simulated Acquisition hoặc

tùy chọn các thiết bị thu nhận hình ảnh trong mục NI-IMAQdx Devices. Với mục đích lấy ảnh trực tiếp từ bên ngoài qua camera nên chúng em chọn thiết bị

cam2: e2eSoft iVCam sau đó nhấn biểu tượng để nhận hình ảnh từ bên ngoài, rời nhấn Next để chuyển sang mục tiếp theo.

76

Hình 4.45: Chọn camera trong hàm Vision Acquisition

• Ở mục Select Acquisition Type chọn Continuous Acquisition with inline

processig để có thể nhận diện màu sắc một cách liên tục, rồi nhấn Next.

Hình 4.46: Ở mục Select Acquisition Type - Continuous Acquisition with inline

77

• Ở mục Configure Acquisition Settings chọn độ phân giải của ảnh 640x480

RGB24 25.00fps rời sau đó nhấn Next.

78

• Ở mục Configure Image Logging Settings chúng ta có thể tích vào ơ Enable

Image Logging để lưu ảnh vào máy tính hoặc có thể khơng chọn, rời nhấn Next.

79

• Ở mục Select Controls/Indicator xuất hiện rất nhiều thơng số nhưng nhóm em thì chỉ chọn 3 thơng số chính ở trên hình rời sau đó nhấn Finish.

- Stop (F): dừng ảnh truyền về.

- Stopped: dừng vòng lặp.

- Image Out: hình ảnh xuất ra màn hình trên labview.

80

• Sau khi kết thúc quy trình thiết lập trong hàm Vision Acquisition thì sẽ xuất hiện một vịng lặp While Loop như sau:

Hình 4.50: Kết thúc quy trình thiết lập trong hàm Vision Acquisition

- Bước 2: Sử dụng hàm Vision Assistant.

Hình 4.51: Hàm Vision Assistant

Hàm Vision Assistant: ở đây các ảnh sẽ được xử lý, phân tích điểm, lọc điểm

nhiễu thiết lập mục đích của việc xử lý ảnh thu được.

• Khi lấy hàm từ thư viện Vision Express. Nháy đúp chuột vào Vision Assistant thì sẽ xuất hiện giao diện như hình và trong phần Processing Functions chọn mục Color rồi chọn mục Color Matching như hình để thiết lập xử lý màu sắc của sản phẩm.

81

Hình 4.52: Thiết lập xử lý màu sắc của sản phẩm

• Khi chọn vào mục Color Matching thì quét vùng mà chúng ta cần học ảnh rồi chọn Create Template.

82

• Khi đã chọn Create template rời thì qt vùng màu đỏ để labiew nhận diện sau đó nhấn OK.

Hình 4.54: Quét vùng màu đỏ để nhận diện màu

• Lưu giữ hình ảnh màu sắc mới được tạo.

83

• Chọn Select Controls rời chọn vào ô Match Score.

84

• Làm tương tự cho màu xanh và vàng từ bước 2 trở đi. Sau đó khi kết thúc thiết lập labview sẽ trở về giao diện lúc đầu, lúc này nhấn chuột phải để tạo Local

Variable.

85 • Vào thư viện Array chọn Index Array.

86 • Vào thư viện Comparison chọn Greater?.

Hình 4.59: Chọn khối so sánh Greater?

• Sau khi hoàn thành lấy các khối thì tiến hành đấu nối các chân của các khối lại với nhau.

87

Một phần của tài liệu Phân loại sản phẩm bằng xử lý ảnh (Trang 75 - 88)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(131 trang)