Đồ án Robot nhận biết màu và hình sử dụng phương pháp nhận dạng đường biên (Phần 1)

Nội dung text: Đồ án Robot nhận biết màu và hình sử dụng phương pháp nhận dạng đường biên (Phần 1)

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - TRUYỀN THÔNG ROBOT NHẬN BIẾT MÀU VÀ HÌNH SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐƯỜNG BIÊN GVHD: TS. NGUYỄN VĂN THÁI SVTH: ĐINH BÁ CAO MSSV: 12141019 SVTH: ĐƯỜNG QUỐC QUYỀN MSSV: 12141186 S K L 0 0 4 4 1 9 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 07/2016
2. BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỆN TỬ-CÔNG NGHIỆP ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG ĐỀ TÀI: ROBOT NHẬN BIẾT MÀU VÀ HÌNH SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐƯỜNG BIÊN GVHD: TS. Nguyễn Văn Thái SVTH: Đinh Bá Cao MSSV: 12141019 SVTH: Đường Quốc Quyền MSSV: 12141186 Tp. Hồ Chí Minh – 7/2016
3. BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỆN TỬ-CÔNG NGHIỆP ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG ĐỀ TÀI: ROBOT NHẬN BIẾT MÀU VÀ HÌNH SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐƯỜNG BIÊN GVHD: TS. Nguyễn Văn Thái SVTH: Đinh Bá Cao MSSV: 12141019 SVTH: Đường Quốc Quyền MSSV: 12141186 Tp. Hồ Chí Minh – 7/2016
4. LỜI CAM ĐOAN Đề tài này là do tôi tự thực hiện dựa vào một số tài liệu trước đó và không sao chép từ tài liệu hay công trình đã có trước đó. Người thực hiện đề tài
5. LỜI CẢM ƠN Trong suốt thời gian học tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, nhờ sự giúp đỡ tận tình của quý thầy cô về mọi mặt nên đề tài tốt nghiệp của chúng em đã được hoàn thành. Chúng em xin gởi lòng biết ơn chân thành đến Bộ môn Điện tử công nghiệp cùng quý thầy cô trong khoa Điện-Điện Tử đã giảng dạy những kiến thức chuyên môn làm cơ sở để nhóm sinh viên chúng em thực hiện tốt đề tài. Đặc biệt, chúng em xin gởi lời cảm ơn sâu sắc đến Thầy TS. Nguyễn Văn Thái đã trực tiếp hướng dẫn và trong suốt quá trình làm đồ án thầy luôn quan tâm, tận tình giúp đỡ tạo điều kiện để chúng em hoàn thành tốt đề tài. Em cũng gửi lời đồng cảm ơn đến các bạn lớp 12141DT1C đã chia sẻ, đóng góp ý kiến, trao đổi kiến thức cũng như những kinh nghiệm quý báu trong thời gian thực hiện đề tài. Cảm ơn đến cha mẹ và người thân đã tận tình nhắc nhở chúng em, tạo cho chúng em nguồn động lực to lớn để hoàn thành đề tài. Chúng em xin chân thành cảm ơn! Nhóm Sinh viên thực hiện Đinh Bá Cao Đường Quốc Quyền
6. MỤC LỤC Trang bìa i Nhiệm vụ đồ án ii Lịch trình iii Cam đoan iv Lời cảm ơn v Mục lục vi Liệt kê hình vẽ ix Liệt kê bảng vẽ xi Tóm tắt xii CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN 1 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ 1 1.2 MỤC TIÊU 1 1.3 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU 2 1.4 GIỚI HẠN 2 1.5 BỐ CỤC 3 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT 4 2.1 GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH. 4 2.1.1 Tổng quan về xử lý ảnh. 4 2.1.2 Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh. 5 2.1.2.1 Điểm ảnh. 5 2.1.2.2 Phân loại ảnh. 6 2.1.2.3 Độ phân giải. 7 2.1.3 Không gian màu HSV. 7 2.1.4 Thư viện EmguCV. 8 2.2 KHỐI VI ĐIỀU KHIỂN. 9 2.2.1 Sơ lược về cấu trúc của vi điều khiển. 9 2.2.2 Vi điều khiẻn PIC 18F4550. 10 2.2.3 Sơ đồ chân PIC18F4550. 12
7. 2.2.4 Khối điều chế độ rộng xung PWM. 15 2.2.4.1 Cấu trúc khối điều chế độ rộng xung PWM. 17 2.2.4.2 Tính chu kỳ xung PWM. 17 2.2.4.3 Tính hệ số chu kỳ xung PWM. 18 2.2.5 Ngắt của vi điều khiển PIC18F4550. 18 2.2.6 Truyền/nhận dữ liệu UART. 19 2.3 MỘT SỐ THIẾT BỊ NGOẠI VI KHÁC 20 2.3.1 Cảm biến ENCODER. 20 2.3.2 PICKit 2 FULL Program/Debug. 21 2.3.3 PL2303 HX Cable. 22 2.3.4 Động cơ DC 22 2.3.5 Relay OEG-OMI-SS-124L. 23 2.3.6 OPTO PC817. 24 2.3.7 MOSFET IRF540N. 25 2.3.8 Webcam Logitech C615. 26 2.3.9 Cảm biến siêu âm SRF005. 27 CHƯƠNG 3 : THIẾT KẾ VÀ TÍNH TOÁN 29 3.1 GIỚI THIỆU. 29 3.2 TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG 29 3.2.1 Sơ đồ khối hệ thống. 29 3.2.1.1 Ứng dụng nhận dạng màu sắc. 30 3.2.1.2 Lưu đồ điều khiển Robot. 38 3.2.2 Tính toán thiết ké ứng dụng. 39 3.2.3 Tính toán và thiết kế mạch 43 3.2.3.1 Mạch nguồn. 43 3.2.3.2 Khối điều khiển động cơ: 44 3.2.4 Sơ đồ nguyên lí toàn mạch. 50 CHƯƠNG 4 : THI CÔNG HỆ THỐNG 51 4.1 THI CÔNG ỨNG DỤNG. 51 4.1.1 Phần mềm thiết kế. 51
8. 4.1.2 Ngôn ngữ lập trình C# : 51 4.1.3 Thi công giao diện: 53 4.1.4 Thi công mẫu vật 57 4.2 THI CÔNG MẠCH. 57 4.3 LẮP RÁP VÀ ĐÓNG GÓI MẠCH. 61 4.4 QUY TRÌNH THAO TÁC SỬ DỤNG. 67 CHƯƠNG 5 : KẾT QUẢ NHẬN XÉT VÀ ĐÁNH GIÁ. 69 5.1 BOARD MẠCH IN. 69 5.2 NGUỒN. 69 5.3 ĐỘNG CƠ DC 69 5.4 CẢM BIẾN ENCODER: 69 5.5 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG ỨNG DỤNG. 70 5.6 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG ROBOT. 73 CHƯƠNG 6 : KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 75 6.1 TÓM TẮT ĐỀ TÀI. 75 6.2 KẾT LUẬN. 75 6.3 HƯỚNG PHÁT TRIỂN. 76 TÀI LIỆU THAM KHẢO : 77 MỘT SỐ TRANG WEB THAM KHẢO KHÁC : 78 PHỤ LỤC. 79
9. LIỆT KÊ HÌNH VẼ Hình 2.1: Không gian màu HSV. 7 Hình 2.2 : Vi điều khiển PIC16F4550. 10 Hình 2.3 : Cấu hình PIC18F4550. 12 Hình 2.4 : Sơ đồ chân PIC18F4550. 13 Hình 2.5 : Điều chế độ rộng xung với các hệ số chu kì khác nhau 16 Hình 2.6 : Cấu trúc khối điều chế độ rộng xung PWM. 17 Hình 2.7 : Encoder và bánh xe gắn cho encoder. 20 Hình 2.8 : Hình mô phỏng cách đếm số xung từ encoder. 20 Hình 2.9 : Xung từ hai kênh của encoder. 21 Hình 2.10 :Mạch nạp cho vi điều khiển PIC. 22 Hình 2.11 : Cáp PL2303 HX. 22 Hình 2.12 : Điều khiển động cơ DC chạy thuận 23 Hình 2.13 : Điều khiển động cơ DC chạy ngược. 23 Hình 2.14 : Relay loại 8 chân. 24 Hình 2.15 : Opto PC817. 24 Hình 2.16 : Hình dáng và ký hiệu của IRF540. 25 Hình 2.17 : Webcam Logitech C615. 26 Hình 2.18 : Cảm biến siêu âm SRF005. 27 Hình 3.1 : Sơ đồ tổng quát. 29 Hình 3.2 : Sơ đồ khối giao diện điều khiển. 30 Hình 3.3 : Lưu đồ giải thuật tiền xử lý ảnh và nhận dạng màu sắc. 31 Hình 3.4 : Lưu đồ giải thuật nhận dạng hình tam giác. 33 Hình 3.5 : Lưu đồ giải thuật nhận dạng hình chữ nhật. 35 Hình 3.6 : Lưu đồ giải thuật nhận dạng hình tròn. 36 Hình 3.7 : Lưu đồ giải thuật truyền/nhận dữ liệu giữa ứng dụng và Robot. 37 Hình 3.8 : lưu đồ điều khiển Robot. 38 Hình 3.9 : Chọn chỉ số HSV để nhận dạng. 40 Hình 3.10 : Khung ảnh giá trị màu H. 40 Hình 3.11 : RadioButton chọn hình khối. 41
10. Hình 3.12 : Khung ảnh hiển thị ảnh tiền xử lý và sau xử lý. 41 Hình 3.13 : Nút nhấn trong ứng dụng. 41 Hình 3.14 : Nút nhấn và Combobox để kết nối với cổng COM. 42 Hình 3.15 : TextBox hiển thị dữ liệu truyền nhận. 42 Hình 3.16 : TextBox hiển thị tọa độ tâm vật. 42 Hinh 3.17 : mạch nguồn. 43 Hình 3.18 : Điều khiển động cơ DC dùng cặp Relay đảo chiều. 45 Hình 3.19 : Mạch điều xung (PWM) và mạch động lực đảo chiều động cơ 46 Hình 3.20 : Mạch đảo chiều động cơ. 48 Hình 3.21 : Mạch điều khiển xung PWM. 49 Hình 3.22 : Sơ đồ nguyên lý toàn mạch. 50 Hình 4.1 : Giao diện khởi động của Visual Studio 2013. 53 Hình 4.2 : Tạo một ứng dụng trong Visual Studio 2013. 54 Hình 4.3 : Giao diện thiết kế ứng dụng. 55 Hình 4.4 : Thêm control của EmguCV vào Toolbox. 56 Hình 4.5 : Mẫu vật màu xanh và đỏ. 57 Hình 4.6 : Lấy linh kiện trong ORCAD. 59 Hình 4.7 : Cách tạo file Netlist. 60 Hình 4.8 : Chỉnh lại độ phân giải màn hình trong ORCAD. 61 Hình 4.9 : Khung xe và pin . 62 Hình 4.10 : Động cơ và bánh xe trái. 62 Hình 4.11 : Động cơ và bánh xe phải. 63 Hình 4.12 : Bánh xe đa hướng trước. 63 Hình 4.13 : Encoder trái và phải. 64 Hình 4.14 : Thân sau của Robot. 64 Hình 4.16 : Mặt trên mạch điều khiển Robot. 65 Hình 4.17 : Mặt dưới mạch điều khiển Robot. 66 Hình 4.18 : Robot hoàn chỉnh. 66 Hình 4.19 : Kết nối ứng dụng với Robot. 67 Hình 4.20 : các bước sử dụng ứng dụng. 68
11. Hình 5.1 : Chọn chỉ số màu HSV. 70 Hình 5.2 : Textbox hiển thị tọa độ vật. 70 Hình 5.3 : Kết nối cổng COM. 71 Hình 5.4 : Dữ liệu truyền nhận được. 71 Hình 5.5 : Ảnh tiền xử lý. 71 Hình 5.6 : Ảnh sau khi nhận dạng màu sắc 72 Hình 5.7 : ảnh sau khi nhận dạng hình khối. 72 Hình 5.8 : Ứng dụng chạy thực tế. 73
12. LIỆT KÊ BẢNG VẼ Bảng 2.1 : So sánh bốn loại pic 18F: 12 Bảng 2.2 Một thông số kỹ thuật của IRF540(13) 25 Bảng 3.1 : Bảng màu HSV. 32 Bảng 3.2 Dòng tiêu thụ của một số linh kiện trong mạch. 44 Bảng 4.1 : Bảng danh sách các linh kiện sử dụng : 58 Bảng 5.1 : Thống kê Robot di chuyển tới vật: 73
13. CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ Sau cuộc cách mạng khoa học kỹ thuật, các phát minh, sáng chế vĩ đại không ngừng được xuất hiển biến những điều không tưởng thành sự thật và đã đưa nhân loại bước sang một nền văn minh hoàn toàn mới. Trong đó, các lĩnh vực như công nghệ thông tin, điện tử, tự động hóa, các hệ thống truyền thông sử dụng sóng vô tuyến ngày càng có những bước phát triển vượt bậc. Nền văn minh nhân loại không ngừng vận động và phát triển, và như một quy luật tự nhiên thì khoa học – công nghệ cũng đang tiến những bước rất mạnh mẽ, sức mạnh mà chúng mang lại đáp ứng được gần như là toàn bộ các nhu cầu cuộc sống của con người. Năng suất lao động được nâng lên một cách tối đa, lao động chân tay được giảm hẳn, các Robot và các thiết bị tự động hóa khác đảm nhận các công việc nặng nhọc trong các nhà máy, xí nghiệp. Một trong những lĩnh vực đã góp phần tạo nên các thành tựu to lớn đó chính là công nghệ xử lý ảnh. Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả mong muốn. Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh tốt hơn hoặc một kết luận, từ đó phục vụ xử lý các công việc chính xác hơn. Thế giới ngày càng phát triển thì lĩnh vực tự động hóa cần phải được mở rộng hơn. Những Robot phục vụ sản xuất cũng như sinh hoạt của con người ngày càng nhiều. Công nghệ chế tạo Robot cũng ngày càng hoàn thiện và tinh vi. Đồng thời, việc ứng dụng xử lý ảnh đã mang lại nhiều thuận lợi cho con người, các công việc được xử lý chính xác hơn. Xuất phát từ những nguyên nhân trên và để góp phần cũng cố những kiến thức đã được học, nhóm chọn đề tài: “ROBOT NHẬN BIẾT MÀU VÀ HÌNH SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG ĐƯỜNG BIÊN” để nghiên cứu và thi công mô hình sản phẩm. 1.2 MỤC TIÊU Thiết kế Robot và mô hình với các hình khối và màu sắc cụ thể. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 1
14. CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN Viết ứng dụng cho máy tính sử dụng công nghệ xử lý ảnh để xác định chính xác hình khối và màu sắc. Sau khi xác định chính xác hình khối và màu sắc, Robot sẽ tiến hành di chuyển tới vị trí hình khối và màu sắc theo yêu cầu. 1.3 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU NỘI DUNG 1: Thiết kế ứng dụng nhận biết hình khối và màu sắc bằng phần mềm Visual Studio. NỘI DUNG 2: Thiết kế, lập trình và thi công phần cứng Robot. NỘI DUNG 3: Kết nối phần cứng Robot với phần mềm điều khiển. NỘI DUNG 4: Chạy thử nghiệm hệ thống nhận biết hình ảnh và màu sắc. NỘI DUNG 5: Cân chỉnh hệ thống. NỘI DUNG 6: Viết sách luận văn. NỘI DUNG 7: Báo cáo đề tài tốt nghiệp. 1.4 GIỚI HẠN Để phù hợp với mục đích nghiên cứu chuyên sâu về lập trình xử lý ảnh cũng như lập trình vi điều khiển điều khiển Robot, nhóm thực hiện đề tài chỉ chú trọng nghiên cứu những phần chính sau: Thiết kế nguyên lý Robot và mô hình với các hình khối và màu sắc cụ thể. Thiết kế ứng dụng nhận biết hình khối và màu sắc trên máy tính bằng phần mềm Visual Studio 2013. Sau khi xác định chính xác hình khối và màu sắc, Robot sẽ tiến hành di chuyển tới vị trí hình khối và màu sắc theo yêu cầu. Đề tài này không đi giải quyết vấn đề sau: Các vấn đề về tính toán thiết kế mô hình cơ khí của Robot. Chỉ nhận biết được các hình ảnh 2D. Các khối nhận biết được còn giới hạn : hình tròn, chữ nhật, tam giác. Số lượng mẫu vật nhận dạng còn hạn chế( khoảng 5 mẫu vật). BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 2
15. CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN 1.5 BỐ CỤC Chương 1: Tổng Quan Chương này trình bày đặt vấn đề dẫn nhập lý do chọn đề tài, mục tiêu, nôi dung nghiên cứu, các giới hạn thông số và bố cục đồ án. Chương 2: Cơ Sở Lý Thuyết. Chương này trình bày một số lý thuyết về xử lý ảnh, vi điều khiển và trình bày về một số linh kiện sử dụng trong mạch. Chương 3: Thiết kế và tính toán. Nội dung chương là thiết kế sơ đồ hệ thống, sơ đồ từng khối. Tính toán thiết kế mạch và ứng dụng trên máy tính. Chương 4 : Thi công hệ thống. Nội dung chương là thi công mạch và thi công ứng dụng. Chương 5: Kết quả nhận xét và đánh giá. Trình bày kết quả của cả quá trình nghiên cứu làm, nhận xét và đánh giá kết quả đạt được. Chương 6: Kết luận và hướng phát triển. Trình bày những kết quả thu được so với dự kiến ban đầu, đề xuất hướng phát triển đề tài. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 3
16. CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH. 2.1.1 Tổng quan về xử lý ảnh. Là 1 công nghệ ra đời từ những năm 1960, tuy nhiên thì vào thời điểm đó cấu hình của máy tính chưa đủ mạnh để hỗ trợ công nghệ xử lý ảnh đòi hỏi tốc độ phải cao và tốn nhiều bộ nhớ lưu trữ. Vào thời điểm đó thì đã có nhiều trường đại học lớn và các viện nghiên cứu trên thế giới như MIT đã trang bị những chiếc máy tính khổng lồ để nghiên cứu về công nghệ này. Từ những năm 1970 trở đi, cấu hình máy tính đã mạnh mẽ hơn, các ứng dụng như cải thiện và nâng cao chất lượng ảnh, lưu trữ và truyền ảnh bắt đầu được phổ biến hơn. Còn ngày nay thì xử lý ảnh đang là 1 công nghệ làm thay đổi cuộc sống giúp máy móc thay thế cho thị giác của con người. Xử lý ảnh là quá trình thao tác trên ảnh đầu vào có thể là một hình ảnh, một khung hình video , đầu ra là một hình ảnh đáp ứng nhu cầu người dùng hay tập hợp các thông số liên quan đến hình ảnh. Xử lý ảnh có thể được chia ra làm 3 lĩnh vực: Cải thiện chất lượng ảnh (Improvement of pictorial information): ví dụ việc làm cho chất lượng một hình ảnh đã cũ trở lên rõ, nét như khi nó được chụp cách đây nhiều năm. Lưu trữ và Truyền ảnh (Efficient Storage and transmission): Các định dạng ảnh ra đời nhằm làm giảm dung lượng lưu trữ và tăng tốc độ truyền nhận hình ảnh khi băng thông có giới hạn. Các nhà nghiên cứu đã cho ra đời các định dạng ảnh như .jpg, .png, .bmp đã dần làm giảm đáng kể dung lượng của ảnh nhưng vẫn đảm bảo chất lượng của hình ảnh. Nhận diện ảnh (Image processing for autonomous machine): đây là ứng dụng hay được sử dụng trong các dây truyền giám sát, đánh giá và kiểm tra chất lượng sản phẩm trong công nghiệp Ví dụ như nhận diện biển số xe trong các bãi giữ BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 4
17. CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT xe, kiểm tra nhãn chai đã được dán đúng tiêu chuẩn hay chưa, kiểm tra các linh kiện điện tử đã được gắn đúng vị trí trên các bo mạch hay chưa, giúp Robot phát hiện và chữa cháy kịp thời hay trong quân sự thì sử dụng công nghệ xử lý ảnh để giúp cho Robot có thể theo dõi và bám đuổi mục tiêu. (1) 2.1.2 Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh. 2.1.2.1 Điểm ảnh. Ảnh số : là một tập hợp của nhiều điểm ảnh, hay còn gọi là pixel. Mỗi điểm ảnh biểu diễn một màu sắc nhất định (hay độ sáng với ảnh đen trắng) tại một điểm ảnh duy nhất, có thể xem một điểm ảnh giống như một chấm nhỏ trong một tấm ảnh màu. Bằng phương pháp đo lường và thống kê một lượng lớn các điểm ảnh, chúng ta hoàn toàn có thể tái cấu trúc các điểm ảnh này thành một ảnh mới gần giống với ảnh gốc. Có thể nói các pixel gần giống như các phần tử có cấu trúc hạt trên một ảnh thông thường nhưng được xếp theo từng hàng và cột và chứa các thông tin khác nhau. Ảnh được biểu diễn dưới một ma trận hai chiều với các pixel được xác định bởi cặp tọa độ (x, y), trong đó, giá trị của pixel tại tọa độ nhất định biểu diễn độ sang (ảnh đen trắng) hay màu nhất định (ảnh màu). Giá trị độ sáng được số hóa trong xử lý ảnh được gọi là ảnh xám. Với một ảnh sau khi lấy mẫu để cho ra một ảnh số với kích thước xác định gồm có M hàng và N cột, ta nói rằng ảnh có kích thước M x N và được biểu diễn dưới dạng ma trân như sau: (1,1) ⋯ (1, ) ( , ) = [ ⋮ ⋱ ⋮ ] (2.1) ( , 1) ⋯ ( , ) Trong đó : f(x,y)- giá trị pixel tại vi trí (x, y) M- số hàng của ảnh số đang xét N- số cột của ảnh số đang xét Đối với ảnh đen trắng, giá trị mức xám thường nằm trong khoảng 0 ≤ f(x,y) ≥ G -1. Trong đó G thường được biểu diễn theo lũy thừa của 2. Ảnh nhị phân (binary image) :Chỉ sử dụng duy nhất một bit để biểu diễn số pixel. (2) BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 5
18. CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1.2.2 Phân loại ảnh. Có hai dạng quan trọng trong ảnh số được dùng với nhiều mục đích khác nhau là ảnh màu và ảnh đen trắng (hay còn gọi là ảnh xám). Trong đó, ảnh màu được cấu trúc từ các pixel màu trong khi ảnh đen trắng đươc xây dựng từ các pixel có giá trị mức xám khác nhau. Ảnh đen trắng : với một ảnh đen trắng được xây dựng từ nhiều pixel mà tại đó biểu diễn một giá trị nhất định tương ứng với một mức xám. Những mức xám này trải dài trong một khoảng từ đen sang trắng với bước nhảy rất mịn, thông thường là 256 mức xám khác nhau theo tiêu chuẩn. Do mắt người chỉ có thể phân biệt một cách rõ ràng với khoảng 200 mức xám khác nhau nên vì thế hoàn toàn có thể nhận xét sự thay đổi liên tục các mức xám. Ảnh màu : thường được tạo thành từ nhiều pixel mà trong đó mỗi pixel được biểu diễn bởi ba giá trị tương ứng với các mức trong các kênh màu đỏ (Red), xanh lá (Green) và xanh dương (Blue) tại một vị trí cụ thể. Các kênh màu Red, Green và Blue (trong không gian màu RGB) là những màu cơ bản mà từ đó có thể tạo ra các màu khác nhau bằng phương pháp pha trộn. với việc chuẩn hóa 256 (28) mức cho từng kênh màu chính, từ đó có thể thấy 1 pixel màu có thể biểu diễn được trong (28)3 = 16777216 màu khác nhau. Từ đó có thể thấy rằng với một pixel chỉ cần một byte cho việc lưu trữ đối với ảnh đen trắng và 3 byte đối với ảnh màu. Vì thế với cùng một ảnh có kích thước nhất định, dung lượng của ảnh màu lưu trên bộ nhớ luôn lớn hơn gấp 3 lần dung lượng dành cho ảnh đen trắng trong trừng hợp không sử dụng các kỹ thuật nén ảnh. Việc tính toán dung lượng của ảnh với đầy đủ mức xám (G=28 =256)có thể được biểu diễn như sau : Cgs = m x n (2.2) Crgb = 3x(m x n) (2.3) Trong đó : Cgs – dung lượng của ảnh xám (tính theo byte) Crgb – dung lượng của ảnh màu (tính theo byte) m – kích thước theo chiều ngang của ảnh. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 6
19. CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT n – kích thước theo chiều dọc của ảnh. (m x n) – tổng số pixel của ảnh. Ảnh nhị phân : chỉ sử dụng duy nhất một bit để biểu diễn một pixel. Do do một bit chỉ có thể xác lập hai trạng thái là đóng và mở hay 1 và 0 tương ứng với hai màu đen và trắng. Do đặc trưng trên mà ảnh nhị phân ít khi được sử dụng trong thực tế. Ảnh chỉ số (indexed) : Một vài ảnh màu (hay đen trắng) được tạo thành từ một bảng màu có sẵn bị giới hạn, điển hình thường dùng là tập 256 màu khác nhau. Những ảnh này được gọi là ảnh màu chỉ số hóa (indexed) do dữ liệu dành cho mỗi pixel bao gồm chỉ số có sẵn chỉ rõ màu trong tập có sẵn ứng với pixel đang xét. (2) 2.1.2.3 Độ phân giải. Với cùng một ảnh, càng nhiều điểm được lấy mẫu thì ảnh chụp càng chi tiết. Mật độ điểm ảnh trong một ảnh được xem như độ phân giải trong chính nó. Ảnh có độ phân giải càng cao thì ảnh càng chứa nhiều thông tin. Nói một các chính xác, khi giữ ảnh tại cùng một kích thước vật lý thì ảnh trở nên sắc nét và chi tiết hơn nếu độ phân giải cao hơn. (2) 2.1.3 Không gian màu HSV. HSV (hue saturation value) : Không gian màu này còn có tên khác là HSI (intensity), HSL (lightness). Mô hình này do AR Smith tạo ra vào năm 1978. Nó dựa trên các đặc tính màu trực quan như sắc (tint), bóng (shade) và và tông màu (tone); nói cách khác là họ màu, độ thuần khiết, và độ sáng. Hình 2.1: Không gian màu HSV. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 7
20. CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hệ tọa độ cho không gian màu này là hình trụ: Giá trị màu thuần khiết (Hue) chạy từ 0 đến 360°. Độ bão hòa màu (Saturation) là mức độ của thuần khiết của màu, có thể hiểu là có bao nhiêu màu trắng được thêm vào màu thuần khiết này. Giá trị của S nằm trong đoạn [0, 1], trong đó S = 1 là màu tinh khiết nhất, hoàn toàn không pha trắng. Nói cách khác, S càng lớn thì màu càng tinh khiết, nguyên chất. Độ sáng của màu (Value), có khi được gọi là Intensity, Lightness, cũng có giá trị dao động trong đoạn [0, 1], trong đó V = 0 là hoàn toàn tối (đen), V = 1 là hoàn toàn sáng. Nói cách khác, V càng lớn thì màu càng sáng. Hệ thống màu HSV thích hợp với một số thiết kế đồ họa vì nó cung cấp sự điều khiển trực tiếp đến ánh sáng và sắc động. Hệ thống màu HSV cũng hỗ trợ tốt hơn những thuật toán xử lý ảnh vì tiêu chuẩn hóa về ánh màu và tập trung vào hai hàm số về độ hội tụ màu và cường độ màu. Hệ thống màu HSV có sự phân chia rõ rệt giữa ánh sáng và màu sắc do đó có khả năng rất lớn được áp dụng cho việc tính đặc trưng và so sánh sự giống nhau về màu sắc của hai ảnh nên thích hợp cho việc tìm kiếm ảnh dựa vào màu. (3) 2.1.4 Thư viện EmguCV. EmguCV là gì : Là một cross flatform .NET, một thư viện xử lý hình ảnh mạnh dành riêng cho ngôn ngữ C#. Cho phép gọi được chức năng của OpenCV là từ .NET. Tương thích ngôn ngữ như: C#, VB, VC ++, Iron Python Wrapper có thể được biên dịch bởi Visual Studio, Xamarin Studio và Unity. Nó có thể chạy trên Windows, Linux, Mac OS X, iOS, Android và Windows Phone. Lợi thế của EmguCV : EmguCV được viết hoàn toàn bằng C#. Có thể chạy trên bất kỳ nền tảng hỗ trợ bao gồm iOS, Android, Windows Phone, Hệ điều hành Mac OS X và Linux. EmguCV có thể được sử dụng từ nhiều ngôn ngữ khác nhau, bao gồm C#, VB.NET, C ++ và Iron Python. Nhận dạng ảnh : nhận dạng khuôn mặt, các vật thể BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 8
21. CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Xử lý ảnh : khử nhiễu, điều chỉnh độ sáng Nhận dạng cử chỉ. (4) 2.2 KHỐI VI ĐIỀU KHIỂN. 2.2.1 Sơ lược về cấu trúc của vi điều khiển. Năm 1971, bộ vi xử lý đầu tiên ra đời đã mở ra 1 thời đại mới trong công nghệ điện tử và tin học. Các hàng chế tạo bán dẫn đã tích hợp các mạch ngoại vi và bộ vi xử lý lên một chip duy nhất( on chip) để tạo ra các bộ vi điều khiển, để nhằm hạn chế tối đa các linh kiện mắc ngoài khi xây dựng hệ thống có sử dụng vi xử lý, vi điều khiển. Điều thúc đẩy việc nghiên cứu chế tạo vi điều khiển đó là tính đa dụng, dễ dàng sử dụng và giá thành thấp. Vi điều khiển tỏ ra rất hấp dẫn trong các ứng dụng điều khiển điện tử vì có kích thước nhỏ, tuy nhỏ nhưng chức năng rất đa dạng, dễ dàng tích hợp vào trong hệ thống để điều khiển toàn hệ thống. Các thành phần của vi điều khiển là: CPU, RAM, ROM, các bộ đếm, bộ định thời, các cổng vào ra, giao diện truyền thông nối tiếp, các khối chuyển đổi tương tự số A/D và ngược lại số tương tự D/A. Khối xử lý trung tâm CPU thực hiện các chỉ thị được lưu trong bộ nhớ chương trình ROM để điều khiển tất cả các thành phần còn lại. Bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên RAM được dùng để lưu các thiết lập và các biến sử dụng trong chương trình. Chương trình và các số liệu cố định được lưu trong ROM. Bộ nhớ ROM của vi điều khiển trở thành thành phần FIRMWARE sau khi được nạp chương trình. Vi điều khiển được sử dụng rộng rãi trong các thiết bị điện tử: thiết bị viễn thông, máy văn phòng, đồ điện tử gia dụng, đồ chơi trẻ em, thiết bị giải trí. Nói chung là các thiết bị cần một cơ cấu điều khiển thông minh, có khả năng tương tác với người sử dụng. Chương trình cho vi điều khiển là một tập các mã lệnh đã được dịch thành mã máy thường được nạp trực tiếp vào bộ nhớ ROM của vi điều khiển từ máy tính thông qua một bộ nạp chương trình. Các cổng vào ra số cho các dữ liệu nhị phân vào ra qua các chân của vi điều khiển. Các chân này được dùng để ghép nối vi điều khiển với các thiết bị vào ra số BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP 9