49
3.2. Ưu điểm của đề tài.
➢ Sau khi hoàn thành đề tài nghiên cứu khoa học này, nhóm chúng em đánh giá giao diện dễ sử dụng, khơng tạo sự khó hiểu cho người dùng.
➢ Độ chính xác của mỗi quá trình huấn luyện của mạng là 100% nên độ tin cậy cao. ➢ Thời gian nhận diện nhanh chóng.
3.3. Nhược điểm của đề tài.
➢ Người sử dụng quên thay đổi thanh chọn hiển thị mạch chỉnh lưu làm cho sai lệch các lỗi. Bởi vì lỗi của mạch chỉnh lưu này có thể sẽ là đúng của mạch chỉnh lưu khác.
➢ Chưa thể viết dấu tiếng Việt để hiển thị được. Nhưng có chú thích “Tên nhãn dán” nên nhược điểm này khơng ảnh hưởng nhiều đến q trình nhận diện nhiều.
C. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ.
Đề tài đã nghiên cứu, tìm hiểu bài tốn tự động nhận dạng, tìm kiếm lỗi sai trong mạch chỉnh lưu. Nhóm đã thực hiện phát triển, cài đặt phương án giải quyết cho bài tốn dựa trên sự tìm kiếm, thống kê các hướng tiếp cận đã được công bố qua rất nhiều bài báo, cơng trình khoa học trên thế giới, tiếp cận được nền công nghệ máy về phương pháp lẫn cấu trúc của mạng học sâu.
Những kết quả đã đạt được trong quá trình nhận diện lỗi như sau:
- Hoàn thiện xây dựng bộ cơ sở dữ liệu ảnh phục vụ huấn luyện nhận dạng cho ba mạch chỉnh lưu thơng dụng trong phịng thực hành D302, với số lượng ảnh gốc trong mỗi mạch chỉnh lưu dao động từ 250 – 400 ảnh.
- Cài đặt và tinh chỉnh một mạng nơ-ron tích chập đã được huấn luyện trước, ứng dụng vào bài toán nhận dạng lỗi trong mạch chỉnh lưu. Đồng thời xây dựng hệ thống tự động nhận dạng lỗi trong mạch chỉnh lưu dễ sử dụng kết hợp với độ chính xác cao trên máy tính.
Thực nghiệm với bộ dữ liệu test và trong thực tế đã cho kết quả khá tốt, nguyên nhân chính là do phạm vi số lượng mạng chỉnh lưu được thu gọn lại ứng dụng cho phòng thực hành khơng được tính là nhiều nếu so sánh với số lượng mạch chỉnh lưu đang có hiện nay
50 tại Việt Nam nói riêng và cả thế giới nói chung. Hệ thống tự động nhận dạng lỗi trong mạch chỉnh lưu cịn có nhiều thiếu sót cần được cải thiện nhiều hơn về mặt chất lượng của bộ CSDL ảnh huấn luyện cũng như độ chính xác và tốc độ vận hành trong mỗi lần nhận diện. Trong tương lai, để có thể cải thiện độ chính xác của mơ hình nhận dạng, nhóm đề tài đề xuất cài đặt thử nghiệm và đánh giá các loại mơ hình mạng Học sâu đã được huấn luyện trước, đặc biệt là các mạng đã đạt được kết quả cao trong cuộc thi Nhận dạng ảnh quy mô lớn do ImageNet tổ chức thường niên như: ZF Net (2013), VGG Net (2014), GoogleNet và Microsoft ResNet (2015)… Và đặc biệt nếu có thể thì nên phát triển theo hướng code trên Python thay vì Matlab để giảm nhẹ về mặt dung lượng cần có để sử dụng chương tình này.
51
Tài liệu tham khảo.
1. www.mathworks.com 2. www.wikipedia.org
3. Giáo trình Điện tử cơ bản – Trần Thu Hà (Chủ biên).
4. Giáo trình Thực tập Điện tử - Trương Thị Bích Nga (Chủ biên). 5. Văn kiện Nghị quyết Đại hội Đảng toàn quốc lần thứ XIII.
Chương trình máy tính.
➢ Code xử lý nút “Ảnh đầu vào”. global I;
% Tao khoang trong
set(handles.edit1,'string',''); % Lay anh dau vao
[Filename,Pathname]=uigetfile({'*.*';'*.jpg';'*.png'},'File
Select');
% Lay duong dan file image
fullfile=strcat(Pathname,Filename);
%hien thi image len axes + dieu chinh kich thuoc dau vao a=imread(fullfile); I = imresize(a, [227 227]); axes(handles.axes1); imshow(I); ➢ Code xử lý nút “Nhận diện”. global I; luachon = get(handles.luachon,'value');
52 switch luachon
case 2 % CL ban ky % Ket qua nhan duoc
net = load('CL_ban_ky.mat');
[YPred,probs] = classify(net.trainedNetwork_1,I); imshow(I)
% Xuat ra man hinh
set(handles.edit1,'string',YPred); axes(handles.axes2)
imshow('C:\matlab_NCKH\CL_ban_ky.png')
set(handles.edit2,'string','So do nguyen ly mach'); case 3 % CL cau
% Ket qua nhan duoc
net = load('CL_cau.mat');
[YPred,probs] = classify(net.trainedNetwork_2,I); imshow(I)
% Xuat ra man hinh
set(handles.edit1,'string',YPred); axes(handles.axes2)
imshow('C:\matlab_NCKH\CL_cau.png')
set(handles.edit2,'string','So do nguyen ly mach'); case 4 % CL toan ky
53 net = load('CL_toan_ky.mat');
[YPred,probs] = classify(net.trainedNetwork_3,I); imshow(I)
% Xuat ra man hinh
set(handles.edit1,'string',YPred); axes(handles.axes2)
imshow('C:\matlab_NCKH\CL_toan_ky.png')
set(handles.edit2,'string','So do nguyen ly mach'); end
➢ Code xử lý nút “Close”.
answer = questdlg('Do you want to close?', ... 'Close', ... 'Yes','No','No'); switch answer case 'Yes' close; case 'No' end
➢ Chèn “Tên nhãn dán” vào giao diện. web tên.htm