Đồ án Băng chuyền nhận dạng, phân loại sản phẩm theo mẫu, kết hợp giám sát hệ thống thông qua mạng (Phần 1)

Nội dung text: Đồ án Băng chuyền nhận dạng, phân loại sản phẩm theo mẫu, kết hợp giám sát hệ thống thông qua mạng (Phần 1)

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO NGÀNH CNKT ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐỀ TÀI: BĂNG CHUYỀN NHẬN DẠNG, PHÂN LOẠI SẢN PHẨM THEO MẪU, KẾT HỢP GIÁM SÁT HỆ THỐNG THÔNG QUA MẠNG GVHD : PGS.TS PHẠM HỒNG LIÊN SVTH : NGUYỄN XUÂN LỘC MSSV : 13141597 Lớp : 13141CLVT Khoá : 2013-2017 S K L 0 0 4 9 4 3 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 06/2017
2. TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA ĐÀ O TAỌ CHẤ T LƢƠNG̣ CAO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP BĂNG CHUYỀN NHẬN DẠNG, PHÂN LOẠI SẢN PHẨM THEO MẪU, KẾT HỢP GIÁM SÁT HỆ THỐNG THÔNG QUA MẠNG \ SVTH : NGUYỄN XUÂN LỘC MSSV :13141597 Khóa :2013 Ngành:CNKT Điện Tử - Truyền Thông GVHD:PGS.TS PHẠM HỒNG LIÊN TP. Hồ Chí Minh, tháng 6 năm 2017 i
3. CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự do – Hạnh phúc TP. Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 06 năm 2017 NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Họ và tên sinh viên: NGUYỄN XUÂN LỘC MSSV : 13141597 Ngành: CNKT Điện Tử - Truyền Thông Lớp : 13141CLVT Giảng viên hƣớng dẫn: PGS.TS PHẠM HỒNG LIÊN ĐT : 0988.202.124 Ngày nhâṇ đề tài: 02/03/2017 Ngày nộp đề tài: 11/07/2017 1. Tên đề tài: BĂNG CHUYỀN NHẬN DẠNG, PHÂN LOẠI SẢN PHẨM THEO MẪU, KẾT HỢP GIÁM SÁT HỆ THỐNG THÔNG QUA MẠNG 2. Các số liệu, tài liệu ban đầu: Kiến thức Xử Lý Ảnh, kỹ năng lập trình phần mềm Matlab, Arduino. 3. Nội dung thƣc̣ hiêṇ đề tài : Thiết kế và xây dựng băng chuyền phân loại sản phẩm theo mẫu có sẵn, mẫu này đƣợc tùy chọn (tối đa 3 mẫu). Cánh tay Robot gắp sản phẩm đã đƣợc phân loại vào ba kho. Giám sát thông tin số lƣợng sản phẩm trong kho thông qua mạng internet. 4. Sản phẩm: Mô hình băng chuyền phân loại sản phẩm, cánh tay robot gắp sản phẩm và giám sát hệ thống thông qua mạng. GIẢNG VIÊN HƢỚNG DẪN ii
4. CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự do – Hạnh phúc PHIẾ U NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƢỚNG DẪN Họ và tên sinh viên: NGUYỄN XUÂN LỘC MSSV : 13141597 Ngành: CNKT Điện Tử - Truyền Thông Lớp : 13141CLVT Tên đề tài: BĂNG CHUYỀN NHẬN DẠNG, PHÂN LOẠI SẢN PHẨM THEO MẪU, KẾT HỢP GIÁM SÁT HỆ THỐNG THÔNG QUA MẠNG Họ và tên Giáo viên hƣớng dẫn: PGS.TS PHẠM HỒNG LIÊN NHẬN XÉT 1. Về nội dung đề tài & khối lƣợng thực hiện: 2. Ƣu điểm: 3. Khuyết điểm: 4. Đề nghị cho bảo vệ hay không? 5. Đánh giá loại: 6. Điểm: .(Bằng chữ: ) TP. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2017 Giáo viên hƣớng dẫn (Ký & ghi rõ họ tên) iii
5. CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự do – Hạnh phúc PHIẾ U NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN Họ và tên sinh viên: NGUYỄN XUÂN LỘC MSSV : 13141597 Ngành: CNKT Điện Tử - Truyền Thông Lớp : 13141CLVT Tên đề tài: BĂNG CHUYỀN NHẬN DẠNG, PHÂN LOẠI SẢN PHẨM THEO MẪU, KẾT HỢP GIÁM SÁT HỆ THỐNG THÔNG QUA MẠNG Họ và tên Giáo viên phản biện: NHẬN XÉT 1. Về nội dung đề tài & khối lƣợng thực hiện: 2. Ƣu điểm: 3. Khuyết điểm: 4. Đề nghị cho bảo vệ hay không? 5. Đánh giá loại: 6. Điểm: .(Bằng chữ: ) TP. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2017 Giáo viên hƣớng dẫn (Ký & ghi rõ họ tên) iv
6. LỜI CẢM ƠN Để có thể hoàn thành đề tài này, ngƣời thực hiện xin chân thành cảm ơn quý Thầy, Cô trong khoa Đào tạo chất lƣợng cao, Trƣờng Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh đã tận tình truyền đạt kiến thức trong những năm học tập. Đặc biệt, ngƣời thực hiện xin chân thành cảm ơn Cô Phạm Hồng Liên đã tận tình hƣớng dẫn và tạo điều kiện thuận lợi trong suốt thời gian thực hiện đồ án tốt nghiệp. Bên cạnh đó, ngƣời thực hiện cũng xin cảm ơn các anh, chị khóa trƣớc cũng nhƣ các bạn sinh viên trong lớp 13141CLVT đã nhiệt tình đóng góp ý kiến và chia sẻ kinh nghiệm giúp đề tài hoàn thành tốt. Cuối cùng, do kiến thức còn hạn hẹp nên không tránh gói những sai sót. Ngƣời thực hiện rất mong nhận đƣợc sự đóng góp ý kiến của quý Thầy Cô và các bạn để có thể hoàn thiện hơn. Ngƣời thực hiện xin chân thành cảm ơn! v
7. TÓM TẮT Ngày nay khoa học công nghệ đạt phát triển rất nhanh và mạnh mẽ, cùng với sự phát triển của các ngành kỹ thuật điện tử nói chung và xử lý tín hiệu số nói riêng. Những thành tựu đạt đƣợc cũng nhƣ các ứng dụng của xử lý tín hiệu số ngày càng đƣợc sử dụng nhiều trong cuộc sống hàng ngày của con ngƣời và trong các ngành công nghiệp khác. Đặc biệt hiện nay lĩnh vực xử lý ảnh với tín hiệu số ở đây là hình ảnh ngày càng phát triển nhanh chóng, những ứng dụng của nó đã mang lại hiệu quả rất thiết thực trong cuộc sống nhƣ: Photoshop, nén ảnh, nén video, nhận dạng sản phẩm, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng chữ viết, xử lý ảnh thiên văn, ảnh y tế, Hiểu và nắm đƣợc tầm quan trọng, ngƣời thực hiện đã quyết định chọn đề tài “BĂNG CHUYỀN NHẬN DẠNG, PHÂN LOẠI SẢN PHẨM THEO MẪU, KẾT HỢP GIÁM SÁT HỆ THỐNG THÔNG QUA MẠNG” để làm Đồ án Tốt nghiệp của mình. Qua đó thể hiện đƣợc một khía cạnh thiết thực, hữu ích của xử lý ảnh trong cuộc sống hiện đại ngày nay. Dù đã cố gắng nổ lực hết mình trong suốt thời gian thực hiện đề tài này nhƣng với lƣợng kiến thức và thời gian giới hạn nên đề tài không tránh khỏi nhiều thiếu sót. Ngƣời thực hiện mong nhận đƣợc nhiều nhận xét và ý kiến đóng góp của quý thầy cô và các bạn cũng nhƣ hƣớng mở rộng, phát triển hơn cho đề tài này. Ngƣời thực hiện xin chân thành cảm ơn! vi
8. MỤC LỤC Trang phụ bìa . i Nhiệm vụ đồ án tốt nghiệp ii Phiếu nhận xét của giáo viên hƣớng dẫn iii Phiếu nhận xét của giáo viên phản biện iv Lời cảm ơn . v Tóm tắt . vi Mục lục vii Danh mục các chữ viết tắt . .ix Danh mục các bảng biểu x Danh mục các hình ảnh, biểu đồ xi CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN .1 1.1. Giới thiệu tình hình nghiên cứu hiện nay 1 1.2. Tính cấp thiết của đề tài . . . 1 1.3. Mục tiêu nghiên cứu . . . . . 1 1.4. Nhiệm vu ̣nghiên cƣ́ u . . . . . 2 1.5. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu . . . . 2 1.6. Phƣơng ph́áp nghiên cƣ́ u . . . .2 1.7. Bố cục của Đồ án . . 2 CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÍ THUYẾT . 4 2.1. Tìm hiểu xử lý ảnh 4 2.1.1. Khái niệm xử lý ảnh. . 4 2.1.2. Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh. 5 2.1.3. Giới thiệu ảnh số. 7 2.1.4. Các đại lƣợng đặc trƣng 7 2.1.5. Ảnh màu và xử lý ảnh màu 9 2.1.6. Phân đoạn ảnh 12 2.2. Kit Arduino UNO R3. .18 2.2.1. Giới thiệu .18 2.2.2. Cấu trúc 19 2.2.3. Các tính năng hỗ trợ .21 2.2.4. Phƣơng thức lập trình 22 2.3. Camera LifeCam HD-3000 24 2.3.1. Giới thiệu . . 24 2.3.2. Tính năng hỗ trợ 24 2.4. Matlab R2014a 25 vii
9. 2.4.1. Giới thiệu .25 2.4.2. Kết nối Camera với Matlab 26 2.4.3. Kết nối Arduino với Matlab .30 2.4.4. Tìm hiểu về GUI 34 2.5. Công nghệ IoT 34 2.5.1. Giới thiệu .34 2.5.2 Ngôn ngữ HTML 35 CHƢƠNG 3: THIẾT KẾ VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG . 40 3.1. Yêu cầu và sơ đồ khối hệ thống 40 3.1.1. Yêu cầu của hệ thống 40 3.1.2. Sơ đồ khối và chức năng mỗi khối .40 3.2. Thiết kế hệ thống phần cứng . .58 3.2.1. Khối nguồn 41 3.2.2. Khối điều khiển ngoại vi 43 3.2.3. Khối đếm sản phẩm, giao tiếp mạng .44 3.2.4. Motor . 46 3.2.5. Cánh tay robot .47 3.3. Lập trình phần mềm 49 3.3.1. Lƣu đồ giải thuật . 49 3.3.2. Thiết kế giao diện web và giải thích hoạt động . . 60 3.4. Giao diện chƣơng trình 60 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC HIỆN . 62 4.1. Kết quả phần cứng .62 4.2. Kết quả phần mềm 63 4.2.1. Giao diện web. 63 4.2.2. Giao diện Guide Matlab 64 CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN 66 5.1. Kết luận 66 5.2. Hƣớng phát triển 66 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 67 PHỤ LỤC: HƢỚNG DẪN QUY TRÌNH ĐIỀU KHIỂN 68 viii
10. DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT GND : Ground Vin : Volt Input USB : Universal Serial Bus RST : Reset SRAM : Static Random Access Memory EEPROM : Electrically Eraseble Programmable Read Only Memory PWM : Pulse Width Modulation IDE : Intergrated Development Environment IoT : Internet of Things IP : Internet Protocol NAT : Network Address Translate ix
11. DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 2.1: Thông số của Arduino UNO R3 . 19 Bảng 2.2: Đặc điểm Camera LifeCam HD-3000 . 23 Bảng 2.3: Thuộc tính của văn bản trong HTML 37 Bảng 2.4: Bảng mã màu cơ bản trong HTML . 38 Bảng 3.1: Sơ đồ chân kết nối với ngoại vi của Arduino Uno R3 44 Bảng 3.2: Hoạt động cơ bản của cánh tay gắp 48 Bảng 3.3: Bảng khảo sát vận hành sản phẩm (mỗi mẫu ngƣời thực hiện tiến hành kiểm tra trong 60 lần) 63 x
12. DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ VÀ HÌNH ẢNH Hình 2.1: Matlab – Phần mềm xử lý ảnh thông dụng 4 Hình 2.2: Ví dụ về một hình ảnh bị nhiễu . 5 Hình 2.3: Pixel của ảnh 7 Hình 2.4: Một số độ phân giải phổ biến hiện nay . 8 Hình 2.5: Mức xám trong ảnh số 8 Hình 2.6: Các màu cơ sở 9 Hình 2.7: Mô hình màu RBG .10 Hình 2.8: Các bƣớc cơ bản trong xử lý ảnh 11 Hình 2.9: Hệ thống xử lí ảnh . 12 Hình 2.10: Lƣợc đồ xám của một ảnh có sự tách biệt về mức xám ở ngƣỡng T 13 Hình 2.11: Ảnh sau khi đƣợc phân đoạn 16 Hình 2.12: Phân chia đặc trƣng . 17 Hình 2.13: Arduino UNO R3 18 Hình 2.14: Vi điều khiển trong Arduino UNO R3 20 Hình 2.15: Phần mềm Ardunio IDE 22 Hình 2.16: Cài đặt thƣ viện Camera vs Matlab bƣớc 1 .24 Hình 2.19: Cài đặt thƣ viện Camera với Matlab bƣớc 3 25 Hình 2.20: Kiểm tra kết nối Camera với Matlab 28 Hình 2.21: Truy cập giao diện hiển thị video của Camera trên Matlab 29 Hình 2.22: Giao diện hiển thị video Camera trên Matlab 30 Hình 2.23: Cài đặt thƣ viện Arduino Uno vs Matlab bƣớc 1 30 Hình 2.24: Cài đặt thƣ viện Arduino Uno vs Matlab bƣớc 2 31 Hình 2.25: Cài đặt thƣ viện Arduino Uno vs Matlab bƣớc 3 31 Hình 2.26: Trang ví dụ mẫu giao tiếp Arduino Uno với Matlab 32 Hình 2.27: Kết nối thành công Arduino Uno với Matlab 32 Hình 2.28: Minh Họa Công nghê IOT 34 Hình 3.1: Sơ đồ khối hệ thống . 40 Hình 3.2: Khối nguồn 41 Hình 3.3: Sơ đồ chân IC LM7805 . 41 Hình 3.4: Sơ đồ nguyên lí L7805CV . 42 Hình 3.5: Sơ đồ chân IC LM7805 . 42 Hình 3.6: Sơ đồ nguyên lí LM37 43 Hình 3.7: Sơ đồ chân Arduino UNO R3 44 Hình 3.8: Cảm biến vật cản thu phát hồng ngoại . 45 Hình 3.10: Arduino Ethernet shield khi lắp vào Arduino Uno R3 46 xi
13. Hình 3.11: Motor kéo băng tải 47 Hình 3.12: Hoạt động cơ bản của cánh tay gắp 48 Hình 3.13: Servo SG90 48 Hình 3.14: Sơ đồ chân điều khiển servo 49 Hình 3.15: Lƣu đồ hệ thống . 50 Hình 3.16: Lƣu đồ thiết lập kết nối Arduino và Cam 51 Hình 3.17: Lƣu đồ Reset 52 Hình 3.18: Lƣu đồ Reset Mạn 53 Hình 3.19: Lƣu Đồ Nạp Mẫu 1 Và Tính Toán Diện Tích Mẫu 1 . 54 Hình 3.20: Lƣu Đồ Tiền Xử Lí Ảnh Và Tính Toán Diện Tích 55 Hình 3.21:Sơ đồ khối nhận dạng phân loại sản phẩm 56 Hình 3.22: Lƣu Đồ Nhận dạng phân loại 57 Hình 3.23: Lƣu Đồ Nhận dạng phân loại (tiếp theo) 57 Hình 3.24: Lƣu đồ So Sánh 58 Hình 3.25: Lƣu đồ cánh tay gắp phân loại đƣa sản phẩm vào kho 58 Hình 3.26: lƣu đồ đếm sản phẩm, giao tiếp mạng . 59 Hình 3.27: Giao diện web hiển thị thông tin số lƣợng sản phẩm trong các kho 60 Hình 3.28: Giao diện chƣơng trình 60 Hình 3.29: Kết quả phần cứng 62 Hình 3.30: Hiển thị thông tin số lƣợng sản phẩm 63 Hình 3.31: Giao diện chƣơng trình 64 xii
14. CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1. Giới thiệu tình hình nghiên cứu hiện nay Trong sản xuất công nghiệp, tự động hóa hiện nay việc kiểm tra, phân loại đối với sản phẩm là vô cùng cần thiết. Công việc này giúp cho sản phẩm trƣớc khi hoàn thành hoặc trong một dây chuyền sản xuất có chất lƣợng cao và đồng đều, loại bỏ các sản phẩm không phù hợp với mẫu hoặc hƣ hỏng Ví dụ: Phân loại bánh trƣớc khi đóng gói cần bỏ đi các bánh bị vỡ hoặc hình dạng không đúng với mẫu qui định. Tầm quan trọng của việc phân loại, kiểm tra là không thể phủ nhận đƣợc. Để quá trình sản xuất đạt năng suất cao, tiết kiệm thời gian, tiết kiệm chi phí, tránh sai sót chủ quan, việc tự động hóa trong khâu phân loại, kiểm tra là vô cùng cần thiết và ngày nay con ngƣời còn đƣa cả robot vào dây chuyền sản xuất. Xuất phát từ nhu cầu đó, ngƣời thực hiện đã tiến hành nghiên cứu ứng dụng công nghệ xử lý ảnh nhận dạng hình dạng sản phẩm theo mẫu, kết hợp cánh taygắp sản phẩm. Ngoài ra, hiện nay công nghệ mạng internet đang phát triển mạnh mẽ đặc biệt là Internet of Things (IoT) là một viễn cảnh trong đó mọi vật, mọi con vật hoặc con ngƣời đƣợc kết nối với nhau qua mạng. Thấy đƣợc sự cần thiết đó ngƣời thực hiện đã nghiên cứu thêm giám sát hệ thống thông qua mạng. 1.2. Tính cấp thiết củ a đề tài Nhƣ đã nói trên ngƣời thực hiện có đề xuất: - Ứng dụng công nghệ xử lí ảnh vào nhận dạng sản phẩm. - Sử dụng cánh tay để gắpsản phẩm tự động. - Giám sát hệ thống thông qua mạng. - Thiết kế mô hình phần cứng. 1.3. Mục tiêu nghiên cứu Ngƣời thực hiện đề tài này nhằm mục đích tạo chƣơng trình nhận dạng hình dạng sản phẩm theo mẫu dựa trên phần mềm matlab. Chƣơng trình có thể nhận dạng hình dạng theo mẫu tùy chọn nhƣ vuông, tròn, tam giác hay là bất cứ hình dạng nào chỉ cần có mẫu có sẵn. 1
15. 1.4. Nhiệm vu ̣nghiên cƣ́ u Nghiên cứu thực hiện các yêu cầu tự động trong việc phân loại sản phẩm theo mẫu một cách tự động và có thể giám sát hệ thống hoạt động thông qua mạng. 1.5. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu Với thời gian có hạn nên ngƣời nghiên cứu chỉ thực hiện nghiên cứu những vấn đề cơ bản sau: - Nghiên cứu cấu trúc ảnh, các thuật toán xử lý ảnh. - Nghiên cứu nhận dạng những mẫu có kích thƣớc khác nhau. - Nghiên cứu giao tiếp phần cứng camera, arduino, ngoại vi với matlab. - Nghiên cứu tìm hiểu về cánh tay robot gắp sản phẩm. - Nghiên cứu công nghệ IOT, giám sát hệ thống qua mạng. - Nghiên cứu thiết kế mô hình phần cứng. 1.6. Phƣơng ph́ áp nghiên cƣ́ u - Tổng hợp tài liệu và áp dụng kiến thực đã học. - Thiết kế mô hình phần cứng hệ thống. - Chuyên cần nghiên cứu dƣới sự hƣớng dẫn của giảng viên hƣớng dẫn. 1.7. Bố cục của Đồ án CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN Giới thiệu sơ lƣợc về tình hình nguyên cứu hiện nay cũng nhƣ tính cấp thiết đề tài. CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÍ THUYẾT Nêu các lí thuyết cần thiết để sử dụng trong đề tài. CHƢƠNG 3: THIẾT KẾ XÂY DỰNG HỆ THỐNG Trình bày sơ đồ hệ thống và giải thích hoạt động của hệ thống. Đƣa ra các phƣơng pháp lựa chọn phần cứng và xác định lựa chọn phù hơp với đề tài. Tính toán đƣa ra giải thuật, thuật toán phần mềm. 2
16. CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC HIỆN Trình bày kết quả đã thực hiện về phần cứng và phần mềm, đƣa ra nhận xét. CHƢƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN Nêu các ƣu điểm và nhƣợc điểm của đề tài, hƣớng khắc phục và hƣớng phát triển trong tƣơng lai. 3
17. CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1. Tìm hiểu xử lý ảnh 2.1.1. Khái niệm xử lý ảnh Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một ngành khoa học mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhƣng tốc độ phát triển của nó rất nhanh, kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng riêng cho nó. Đây là một phân ngành trong xử lý tín hiệu số với tín hiệu xử lý ở đây là pixel của ảnh, bao gồm 4 lĩnh vực chính: Xử lý nâng cao chất lƣợng ảnh, nhận dạng ảnh, nén ảnh và truy vấn ảnh. Ngày nay xử lý ảnh đã đƣợc áp dụng rất rộng rãi trong đời sống vì nhiều lợi ích mang lại nhƣ: Photoshop, nén ảnh, nén video, nhận dạng biển số xe, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng chữ viết, xử lý ảnh thiên văn, ảnh y tế, nhận dạng vân tay Hình 2.1: Matlab – Phần mềm xử lý ảnh thông dụng Quá trình xử lý ảnh đƣợc xem nhƣ là quá trình chỉnh sửa, biến đổi ảnh đầu vào nhằm cho ra một kết quả nhƣ mong muốn. Kết quả có thể là một bức ảnh nhƣ mong muốn hoặc là một kết luận. Các phƣơng pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính: Nâng cao chất lƣợng ảnh và phân tích ảnh. Ứng dụng đầu tiên đƣợc biết đến là nâng cao chất lƣợng ảnh báo đƣợc truyền qua cáp từ London đến New York từ những năm 1920. Vấn đề nâng cao chất lƣợng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng và độ phân giải của ảnh. 4
18. Việc nâng cao chất lƣợng ảnh đƣợc phát triển vào khoảng những năm 1955. Điều này có thể giải thích đƣợc vì sau thế chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho quá trình xử lý ảnh số thuận lợi. Từ năm 1964 đến nay, các phƣơng tiện xử lý, nâng cao chất lƣợng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng. Các phƣơng pháp tri thức nhân tạo nhƣ mạng neural nhân tạo, các thuật toán xử lý hiện đại và cải tiến, các công cụ nén ảnh ngày càng đƣợc áp dụng rộng rãi nhiều nơi trên thế giới và thu đƣợc kết quả tốt. 2.1.2. Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh a. Khử nhiễu Nhiễu hệ thống: Là nhiễu có quy luật có thể khử bằng các phép biến đổi. Có thể do chất lƣợng camera, do đặc điểm thu nhận ảnh của camera nhƣ ảnh không trong, ảnh hơi nhòe do tốc độ màn trập chƣa đủ nhanh, ảnh có hạt nhiễu khi chụp đêm do khẩu độ nhỏ. Nhiễu ngẫu nhiên: Là nhiễu không có quy luật, vết bẩn không rõ nguyên nhân, khắc phục bằng các phép lọc. Hình 2.2: Ví dụ về một hình ảnh bị nhiễu b. Chỉnh mức xám Nhằm khắc phục tính không đồng đều của hệ thống gây ra. Thông thƣờng có hai hƣớng tiếp cận: - Giảm số mức xám: Thực hiện bằng cách nhóm các mức xám gần nhau thành một. Trƣờng hợp chỉ có hai mức xám thì chính là chuyển về ảnh nhị phân. 5
19. - Tăng số mức xám: Thực hiện nội suy ra các mức xám trung gian bằng kỹ thuật nội suy, nhằm tăng cƣờng độ mịn cho ảnh. Trong đề tài này ngƣời thực hiện sử dụng phƣơng án giảm số mức xám, chuyển về ảnh đen trắng để quá trình nhận dạng thực hiện dễ dàng hơn. c. Phân tích ảnh Là khâu quan trọng trong quá trình xử lý ảnh. Trong phân tích ảnh việc trích chọn đặc điểm là một bƣớc quan trọng. Các đặc điểm của đối tƣợng đƣợc trích chọn tùy theo mục đích nhận dạng trong quá trình xử lý ảnh. Có thể nêu ra một số đặc điểm của ảnh sau đây: - Đặc điểm không gian: Phân bố mức xám, phân bố xác suất, biên độ, điểm uốn - Đặc điểm biến đổi: Các đặc điểm loại này đƣợc trích chọn bằng việc thực hiện lọc vùng. Các bộ vùng đƣợc gọi là “mặt nạ đặc điểm” (feature mask) thƣờng là các khe hẹp với hình dạng khác nhau (chữ nhật, tam giác, cung tròn ). - Đặc điểm biên và đƣờng biên: Đặc trƣng cho đƣờng biên của đối tƣợng và do vậy rất hữu ích trong việc trích chọn các thuộc tính bất biến đƣợc dùng khi nhận dạng đối tƣợng. d. Thu nhận và biểu diễn ảnh Thu nhận ảnh: Các thiết bị thu nhận ảnh thƣờng là camera số và thƣờng cho ra ảnh màu. Với sự tiến bộ của công nghệ ngày nay, camera trở nên đa dạng và hiện đại hơn, từ camera tích hợp sẵn trên điện thoại đến các máy ảnh số và cả những camera chuyện dụng. Chất lƣợng camera ngày càng đƣợc nâng cao về cả phân giải và chất lƣợng màu sắc. Camera có hai bộ phận chính là ống kính và cảm biến ảnh. Ánh sáng sau khi qua ống kính sẽ đập vào từng pixel của cảm biến tại mỗi pixel sẽ nhận đƣợc một mức xám khác nhau tùy thuộc vào ánh sáng vừa lọt qua ống kính. Tập hợp tất cả những pixel này sẽ cho ra bức ảnh giống hoặc gần giống nhất với khung hình đƣợc chụp. Biểu diễn ảnh: Ảnh có thể đƣợc biểu thị bằng thiết bị có thể đọc file ảnh và hiển thị qua màn hình hoặc biểu thị bằng cách in ấn ra giấy. Chất lƣợng hình ảnh sẽ ảnh hƣởng rất lớn đến việc hiển thị, in ấn. Ảnh có độ phân giải càng lớn thì càng 6
20. hiển thị càng sắc nét. Việc lựa chọn độ phân giải thích hợp tùy thuộc vào nhu cầu sử dụng và đặc trƣng của từng ảnh. 2.1.3. Giới thiệu ảnh số Ảnh số là tập hợp các điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật. Ảnh là một sự vật đại diện cho con ngƣời, sinh vật hay sự vật nào đó , ảnh động nhƣ ta thấy trên truyền hình thực chất là tập hợp của rất nhiều ảnh tĩnh liên tiếp, khi một ảnh đƣợc số hóa thì nó trở thành ảnh số và ảnh số này lại là một tập hợp của rất nhiều phần tử ảnh đƣợc gọi là điểm ảnh hay gọi là “pixel”. Mỗi điểm ảnh lại đƣợc biểu diễn dƣới dạng một số hữu hạn các bit. Chúng ta có thể chia ảnh số làm 3 loại khác nhau: - Ảnh đen trắng: Mỗi điểm ảnh đƣợc biểu diễn bởi một bit. - Ảnh xám: Mỗi điểm ảnh đƣợc biểu diễn bằng các mức chói khác nhau, thƣờng thì ảnh này đƣợc biểu diễn bằng 256 mức chói hay là 8 bit cho mỗi điểm ảnh. - Ảnh màu: Mỗi điểm ảnh chia ra thành tín hiệu chói và tín hiệu màu, tất cả các màu đƣợc tạo ra từ 3 màu cơ bản là : Đỏ (R), lam (B) và lục (G). 2.1.4. Các đại lƣợng đặc trƣng a. Điểm ảnh: Là đơn vị nhỏ nhất tạo nên hình ảnh, thƣờng mang một màu duy nhất đƣợc cấu tạo từ 3 màu chủ đạo đỏ, xanh dƣơng, xanh lá và cứ thế xếp cạnh nhau theo từng cột và hàng. Giá trị của pixel tại bất kỳ điểm nào tƣơng ứng với cƣờng độ của photon tại điểm đó. Mỗi giá trị điểm ảnh tỷ lệ thuận với cƣờng độ ánh sáng. Hình 2.3: Pixel của ảnh 7
21. b. Độ phân giải của ảnh: Là số điểm ảnh (pixel) có trên 1 đơn vị chiều dài của hình ảnh đó. Từ đó cho ta biết đƣợc tổng số pixel trên ảnh. Ví dụ: một hình ảnh có kích thƣớc 1 inch x 1 inch và có độ phân giải 72 ppi sẽ chứa tổng cộng 72 x 72 = 5.184 pixels. Hình 2.4: Một số độ phân giải phổ biến hiện nay Mức xám: Là kết quả của sự biến đổi tƣơng ứng 1 giá trị độ sáng của 1 điểm ảnh với 1 giá trị nguyên dƣơng. Thông thƣờng nó xác định trong khoảng [0 255] tuỳ thuộc vào giá trị mà mỗi điểm ảnh đƣợc biểu diễn. Các thang giá trị mức xám thông thƣờng: 16, 32, 64, 128, 256. Trong đó mức 256 đƣợc dùng rất phổ biến do máy tính dùng 1 byte (8 bit) để biểu diễn mức xám, mà mức xám dùng 1 byte để biểu diễn: 28 = 256 mức, tức là từ mức 0 đến mức 255. Hình 2.5: Mức xám trong ảnh số 8
22. S K L 0 0 2 1 5 4