Đồ án Thiết kế và chế tạo mô hình kiểm tra linh kiện thiếu trên board mạch điện tử (Phần 1)

Nội dung text: Đồ án Thiết kế và chế tạo mô hình kiểm tra linh kiện thiếu trên board mạch điện tử (Phần 1)

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM KHOA CƠ KHÍ CHẾ TẠO MÁY ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT CƠ ĐIỆN TỬ THIẾT KẾ VÀ CHẾ TẠO MÔ HÌNH KIỂM TRA LINH KIỆN THIẾU TRÊN BOARD MẠCH ĐIỆN TỬ GVHD: ThS. NGUYỄN VIỆT THẮNG SVTH: NGUYỄN HỮU CÔNG KHANH MSSV: 11146055 SVTH: BÙI THANH QUANG MSSV: 11146084 S K L 0 0 4 0 5 5 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 7/2015
2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH  BỘ MÔN CƠ ĐIỆN TỬ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Đề tài: “THIẾT KẾ VÀ CHẾ TẠO MÔ HÌNH KIỂM TRA LINH KIỆN THIẾU TRÊN BOARD MẠCH ĐIỆN TỬ ” Giảng viên hƣớng dẫn: TH.S NGUYỄN VIỆT THẮNG Sinh viên thực hiện: NGUYỄN HỮU CÔNG KHANH MSSV: 11146055 Lớp: 111461C Khoá: 2011 - 2015 Sinh viên thực hiện: BÙI THANH QUANG MSSV: 11146084 Lớp: 111461C Khoá: 2011 - 2015 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 7/2015
3. TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM KHOA CƠ KHÍ CHẾ TẠO MÁY Độc lập - Tự do – Hạnh phúc Bộ môn NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Giảng viên hƣớng dẫn: . Sinh viên thực hiện: MSSV: MSSV: 1. Tên đề tài: . . . . 2. Các số liệu, tài liệu ban đầu: . . . . . . 3. Nội dung chính của đồ án: . . . . . . . . 4. Các sản phẩm dự kiến . . . . 5. Ngày giao đồ án: 6. Ngày nộp đồ án: TRƢỞNG BỘ MÔN GIẢNG VIÊN HƢỚNG DẪN (Ký, ghi rõ họ tên) (Ký, ghi rõ họ tên)  Đƣợc phép bảo vệ (GVHD ký, ghi rõ họ tên) i
4. LỜI CAM KẾT - Tên đề tài: Băng tải kiểm tra linh kiện thiếu trong board mạch điện tử - GVHD: TH.S NGUYỄN VIỆT THẮNG - Họ tên sinh viên: NGUYỄN HỮU CÔNG KHANH - MSSV: 11146055 Lớp: 111461C - Họ tên sinh viên: BÙI THANH QUANG - MSSV: 11146084 Lớp: 111461C - Số điện thoại liên lạc: 01665895597 - Email: nguyenkhanha11789@gmail.com - Ngày nộp khoá luận tốt nghiệp (ĐATN): 31/7/2015 - Lời cam kết: “Tôi xin cam đoan khoá luận tốt nghiệp (ĐATN) này là công trình do chính tôi nghiên cứu và thực hiện. Tôi không sao chép từ bất kỳ một bài viết nào đã được công bố mà không trích dẫn nguồn gốc. Nếu có bất kỳ một sự vi phạm nào, tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm”. Tp. Hồ Chí Minh, ngày . tháng . năm 20 Ký tên ii
5. NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƢỚNG DẪN Tp.HCM, ngày tháng năm 2013 Giáo viên hƣớng dẫn TH.S NGUYỄN VIỆT THẮNG iii
6. NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN Tp.HCM, ngày tháng năm 2013 Giáo viên phản biện TH.S LÊ THANH TÙNG iv
7. LỜI CẢM ƠN Trong lời đầu tiên của bài báo cáo này nhóm chúng em xin chân thành cảm ơn và biết ơn chân thành nhất tới tất cả những ngƣời đã hỗ trợ, giúp đỡ nhóm về kiến thức và tinh thần trong quá trình thực hiện đồ án. Trƣớc hết em xin chân thành cảm ơn thầy Ths. Nguyễn Việt Thắng, giảng viên của bộ môn cơ điện tử, khoa cơ khí chế tạo máy, ngƣời đã trực tiếp hƣớng dẫn, nhận xét, giúp đỡ nhóm trong suốt quá trình thực hiện đồ án. Nhóm rất mong nhận đƣợc ý kiến đóng góp của thầy cô giáo và các bạn để nhóm có thêm kinh nghiệm và tiếp tục hoàn thiện đồ án của mình. Nhóm xin chân thành cảm ơn! Tp.HCM, ngày tháng năm 2015 Nhóm sinh viên thực hiện: Nguyễn Hữu Công Khanh Bùi Thanh Quang v
8. TÓM TẮT ĐỒ ÁN TÊN ĐỀ TÀI: Thiết kế và chế tạo mô hình kiểm tra linh kiện thiếu trên board mạch điện tử Đậy là đề tài thiết kế một mô hình có khả năng nhận dạng các linh kiện bị thiếu trên 1 board mạch điện tử bằng phƣơng pháp xử lý ảnh. Mô hình này có khả năng phát hiện board mạch cần kiểm tra có đủ linh kiện hay không và nếu thiếu thì thiếu ở vị trí nào và báo lỗi đồng thời có thể phát hiện nếu board bị đặt ngƣợc đầu. Nhiệm vụ của đề tài này là xây dựng 1 mô hình hoàn chỉnh và dùng xử lý ảnh để phát hiện board lỗi thông qua thƣ viện OPENCV của visual studio và xây dựng 1 phần mềm để ngƣời dùng có thể tƣơng tác. Trong đề tài này nhóm em chỉ thực hiện nghiên cứu trên board mạch có kích thƣớc nhỏ 105x115 mm. Kết quả cuối cùng mà chúng em đạt đƣợc không thành công nhƣ mong đợi. Phần mềm có thể nhận diện đƣợc hầu hết các linh kiện chỉ trừ những linh kiện có độ bóng cũng nhƣ độ phản chiếu cao thì không nhận diện đƣợc một cách ổn định. Đồng thời do hệ thống chiếu sáng không ổn định cũng nhƣ camera sử dụng có độ phân giải thấp đã gây nhiều trở ngại trong quá trình thực hiện. Theo đề xuất của nhóm thì nghiên cứu 1 thuật toán khác mạnh hơn để có thể nhận diện linh kiện tốt hơn, thiết kế lại hệ thống chiếu sáng và dùng camera có độ phân giải ít nhất 5.0 megapixel. vi
9. ABSTRACT PROJECT TITLE: Circuit board’s missing components checking conveyer This project designs a model of conveyer that is capable of indentifying missing components on a circuit board by using Image Processing method. This conveyer has the ability to spot whether the circuit board has enough components or not, if not it can show users the missing places and alert users, at the same time it can point out if the circuit board is placed inverse or not. The task of this project is to build a model of completed conveyer and use Image Processing for spotting failed board with visual studio‟s OPENCV library and build a software that allows users to interact with the model. In this project, our team only carries out research on small sized circuit board 105x115 mm. Our final result doesn‟t come out as well as expected. The software can indentify almost all the components but the components that is shiny or is highly reflective make the software go wrong. As well as the unstableness of the lighting system and our camera‟s poor resolution are also a hinder to our procject‟s task. Our team‟s proposal is researching a better, stronger algorithm in order to be capable of better components indentifying, and redesigning the lighting system, also using a camera that has at least 5.0 megapixel resolution. vii
10. MỤC LỤC Trang NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP i LỜI CAM KẾT ii NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƢỚNG DẪN iii NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN iv LỜI CẢM ƠN v TÓM TẮT ĐỒ ÁN vi ABSTRACT vii MỤC LỤC viii DANH MỤC BẢNG BIỂU VÀ CÔNG THỨC xi DANH MỤC SƠ ĐỒ VÀ HÌNH VẼ xii CHƢƠNG 1 : TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1 1.1. Đặt vấn đề 1 1.2. Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu 1 1.2.1. Trên thế giới 1 1.2.2. Tại Việt Nam 1 1.3. Điểm hạn chế của sản phẩm hiện nay 2 1.4. Phƣơng pháp nghiên cứu 3 1.5. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu 3 1.5.1. Mục tiêu nghiên cứu 3 1.5.2 Nhiệm vụ 3 1.6. Yêu cầu và giới hạn đề tài 4 CHƢƠNG 2 : CƠ SỞ LÝ THUYẾT 5 2.1. Giới thiệu về xử lý ảnh 5 2.2. Lịch sử phát triển xử lý ảnh 5 viii
11. 2.3. Tình hình phát triển xử lý ảnh trên thế giới 7 2.4. Các bƣớc cơ bản trong xử lý ảnh 7 2.5. Những vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh 8 2.5.1. Có bao nhiêu loại ảnh 9 2.5.2. Mối quan hệ giữa các pixel 10 2.6. Histogram 11 2.7. Low pass filter 13 2.8. High Pass Filter 14 2.9. Matchtemplate 15 2.10. Canny 17 2.11. Contours 17 2.12. Opencv là gì? 19 2.13. Vi điều khiển PIC18F4431 và UART 19 2.14. Mạch cầu H 19 CHƢƠNG 3 :THIẾT KẾ CƠ KHÍ VÀ MẠCH ĐIỆN 21 3.1. Cơ khí 21 3.1.1. Các tiêu chí của băng tải 21 3.1.2. Nguyên lý làm việc của băng tải 22 3.1.3. Quy trình tính toán thiết kế băng tải 23 3.1.4. Cố định board 25 3.1.5. Hộp tối 26 3.2. Hệ thống mạch điện 27 CHƢƠNG 4 THUẬT TOÁN XỬ LÝ ẢNH 29 4.1. Làm thế nào để biết khi nào có board trên băng tải để chụp? 31 4.2. Làm thế nào để xác định vị trí của các linh kiện có trên board? 33 4.3. Làm thế nào để trừ ảnh với ảnh cho ra kết quả tốt nhất? 38 4.4. Phát hiện quay ngƣợc đầu 40 4.5. Xác định vị trí của các linh kiện trên board quay ngƣợc 42 CHƢƠNG 5 KẾT QUẢ ĐẠT ĐƢỢC 45 ix
12. 5.1. Cơ khí 45 5.1.1. Giao diện 46 5.2. Một số lỗi gặp phải trong quá trình tiến hành thực nghiệm 49 5.3. Cách giải quyết 50 5.4. Nhận xét tính hiệu quả 51 5.5. Các thông số của hệ thống 56 CHƢƠNG 6 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 57 6.1. Kết luận 57 6.2. Kiến nghị 57 TÀI LIỆU THAM KHẢO 59 x
13. DANH MỤC BẢNG BIỂU VÀ CÔNG THỨC Trang Bảng 2.1: Thông số Histogram 11 Bảng 4.1: So sánh phƣơng án 1 và phƣơng án 2 30 Công thức 1: Tính giá trị pixel trong cân bằng histogram 12 Công thức 2: Các công thức trong matchtemplate 16 Công thức 3: Xoay tọa độ điểm trong không gian 2D 42 xi
14. DANH MỤC SƠ ĐỒ VÀ HÌNH VẼ Trang Sơ đồ 1.1 : Nguyên lý hoạt động hiện nay 2 Sơ đồ 1.2: Tổng quan về nguyên lý hoạt động 4 Sơ đồ 2.1: Các bƣớc cơ bản trong xử lý ảnh 7 Sơ đồ 3.1: Hệ thống điện tổng quát cấp cho vi điều khiển, RC servo 28 Sơ đồ 4.1: Sơ đồ phƣơng án 1 29 Sơ đồ 4.2: Sơ đồ phƣơng án 2 29 Sơ đồ 4.3: Quy trình phát hiện có vật trên băng tải 33 Sơ đồ 4.4: Quy trình chạy băng tải 33 Sơ đồ 4.5: Quy trình xác định vị trí của các linh kiện trên board 33 Sơ đồ 4.6: Quy trình loại bỏ contours không cần thiết 36 Sơ đồ 4.7: Trừ ảnh với ảnh 38 Sơ đồ 4.8: Xác định ảnh có ngƣợc hay không 40 Sơ đồ 4.9: Xác định vị trí của các linh kiện trên bức ảnh bị quay ngƣợc 41 Hình 2.1: Ví dụ về pixel 9 Hình 2.2: Ví dụ về các ảnh cơ bản 9 Hình 2.3: Cấu trúc của 1 bức ảnh 11 Hình 2.4: Histogram 11 Hình 2.5: Ví dụ về histogram 12 Hình 2.6: Kết quả trƣớc và sau khi cân bằng mức xám 13 Hình 2.7a: Ý tƣởng áp mặt nạ Low pass filter 13 Hình 2.7b: Mặt nạ có kích thƣớc 5x5 14 Hình 2.7c: Kết quả sau khi lọc sẽ nhƣ hình bên trái 14 Hình 2.8: Kết quả trƣớc và sau khi dùng bộ lọc thông cao 15 Hình 2.9: Matchtemplate 15 Hình 2.10: Trƣớc và sau khi thông quam hàm cvCanny() 17 Hình 2.11: Hàm cvFindContours() và hàm cvBoundingRect () 18 Hình 2.12: Sơ đồ mạch cầu H 20 Hình 3.1: Sơ đồ băng tải tổng quát 22 Hình 3.2a: Sơ đồ động của hệ thông truyền động băng tải 23 Hình 3.2b: Mô phỏng bộ truyền xích 24 Hình 3.2c: Mô phỏng rãnh định vị board 25 Hình 3.2d: Mô phỏng cữ chặn 25 Hình 3.3: Hình ảnh hộp tối mô phỏng 26 Hình 3.4: Hình ảnh băng chuyền mô phỏng 26 Hình 3.5: Sơ đồ nguồn 5V cấp cho vi điều khiển 27 xii
15. Hình 3.6a: Mạch ổn áp dùng cho SERVO 27 Hình 3.6b: Sơ đồ cầu phân áp 28 Hình 4.1: Không gian màu HSV 31 Hình 4.2: Khi không có vật thì bức ảnh cho ra màu đen 32 Hình 4.3: Khi có những vật không phải là màu xanh thì sẽ cho ra những pixel màu trắng 32 Hình 4.4: Sự khác biệt giữa ảnh khi có bộ lộc thông cao và khi không có 34 Hình 4.5: Vị trí của các contour trong bức ảnh 35 Hình 4.6: Phân loại contour 36 Hình 4.7: Sau khi loại bỏ các contour không cần thiết 36 Hình 4.8: Lệnh draw 37 Hình 4.9: Bức ảnh với các vị trí linh kiện hoàn thiện 37 Hình 4.10: Kết quả đạt đƣợc sau thuật toán trên 39 Hình 4.11: Vùng ảnh thực hiện xác định board bị đặt ngƣợc đầu hay không 40 Hình 4.12: Vị trí linh kiện sau khi quay không phù hợp Hình 4.13: Kết quả sau khi xoay tọa độ và tịnh tiến 43 Hình 5.1: Mô hình phần cứng hoàn thiện 44 Hình 5.2: Bên trong hộp tối 44 Hình 5.3: Giao diện 45 Hình 5.4: Các lỗi gặp phải trong quá trình thực hiện 48 Hình 5.5: Kết quả sau khi cân bằng Histogram 49 Hình 5.6: Tụ bị chói sang 49 Hình 5.7: Kết quả sau khi cung cấp mẫu thực tế cho chƣơng trình 50 Hình 5.8: 2 loại board tiến hành thực nghiệm 51 Hình 5.9: Các lỗi trên board 53 Hình 5.10: Lỗi ở board 7 53 xiii
16. CHƢƠNG 1 : TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1.1. Đặt vấn đề Nhƣ chúng ta đã biết khoa học kỹ thuật đóng một vai trò hết sức quan trọng trong cuộc sống của chúng ta hiện nay. Nó xuất hiện ở mọi lĩnh vực, ở mọi nơi trong cuộc sống của chúng ta, từ những thiết bị thân thuộc nhƣ tivi, smart phone, máy tính, laptop, cho đến các thiết bị cấp cao nhƣ kính thiên văn, tàu con thoi, Tất cả những thiết bị kể trên đều là thành tựu của khoa học kỹ thuật. Vậy đâu là điểm chung của các sản phẩm kể trên? Đó chính là các board mạch điện tử. Trong tất cả các sản phẩm công nghệ thiết bị hiện đại chúng ta đều có thể dễ dàng tìm thấy 1 board mạch điện tử bất kỳ. Board mạch đóng 1 vai trò quan trọng trong các sản phẩm công nghệ nó là thiết bị kết nối các linh kiện với nhau. Nếu ta coi 1 thiết bị công nghệ là 1 cơ thể hoàn chỉnh thì phần mềm chính là linh hồn và board mạch chính là thể xác. Thông thƣờng trên 1 board mạch có khá nhiều linh kiện, nhiều nhất là trên 200 linh kiện và ít nhất là cũng trên 20 linh kiện và hầu hết các linh kiện này đều có kính thƣớc khá nhỏ. Vì vậy việc kiểm tra 1 board mạch có đầy đủ các linh kiện hay không là 1 điều hết sức khó khăn. Nếu chúng ta dùng nhân công cho vấn đề này thì chắc chắn là hiệu suất sẽ không cao cũng nhƣ là độ tin cậy thấp. Vì vậy vấn đề đặt ra ở đây là cần 1 thiết bị có thể nhận biết đƣợc board mạch có đầy đủ linh kiện hay không và phải hoạt động đƣợc 1 cách liên tục cũng nhƣ là có thể tham gia trực tiếp vào dây chuyền sản xuất board mạch. Vì vậy ý tƣởng băng tải kiểm tra linh kiện thiếu trong board mạch điện tử ra đời. 1.2. Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu 1.2.1. Trên thế giới Hiện nay trong lĩnh vực này có các công ty chuyên sản xuất và lắp ráp hoàn chỉnh dây chuyền cắm linh kiện tự động lên board mạch, hàn linh kiện tự động và kiểm tra các linh kiện trên board sau khi hàn cho các nhà máy chuyên sản xuất board và các công ty này cung cấp tất cả từ phần cứng đến phần mềm. 1.2.2. Tại Việt Nam Tại nƣớc ta thì công nghệ sản xuất và chế tạo board mạch đang có xu hƣớng phát triển tiêu biểu là các tập đoàn điện tử nổi tiếng trên thế giới nhƣ Intel hay Samsung đều 1
17. có nhà máy tại Việt Nam Tuy nhiên đối với các doanh nghiệp nhỏ thì họ không thể nào lắp đặt cả một dây chuyền hoàn chỉnh và vì nhu cầu của họ cũng chỉ dừng lại ở những phân đoạn trong dây chuyền đó (lắp linh kiện tự động, hàn mạch tự động, kiểm tra số linh kiện ). Và đa số việc sản xuất board mạch hiện nay ở Việt Nam cũng chỉ dừng lại ở mức thủ công vì vậy cho ra năng xuất không cao cũng nhƣ chất lƣợng sản phẩm không đƣợc đồng đều. Để bắt kịp xu hƣớng chung của thế giới cũng nhƣ năng cao chất lƣợng sản phẩm của Việt Nam thì dây chuyền sản xuất board mạch do chính chúng ta nghiên cứu và phát triển ra đời là 1 điều tất yếu . Để hoàn thiện một dây chuyền sản xuất board mạch hoàn chỉnh thì cần phải có sự phối hợp của rất nhiều khâu nhƣ: cắm linh kiện, hàn linh kiện, kiểm tra các linh kiện trên board sau khi hàn và kiểm tra khả năng hoạt động của board. Nhóm em rất quan tâm đến khâu kiểm tra các linh kiện trên board sau khi hàn vì nó sử dụng phƣơng pháp xử lý ảnh rất khác biệt so với các khâu khác. 1.3. Điểm hạn chế của sản phẩm hiện nay Bởi vì sản phẩm hiện nay hoạt động theo nguyên lý sau: Sơ đồ 1.1 : Nguyên lý hoạt động hiện nay Ở sơ đồ trên ta thấy điều quan trọng để giải quyết bài toán này là cần phải xác định đƣợc tọa độ của các linh kiện có trên board mạch ảnh để thực hiện xử lý. Trong thực tế thì ta đã biết tọa độ của các linh kiện này thông qua các phần mềm vẽ linh kiện và sau đó kết hợp với vị trí đặt camera cũng nhƣ là vị trí của board mạch khi đƣợc chụp ảnh để tính toán xác định đƣợc tọa độ của các linh kiện trên ảnh nhân đƣợc. Tuy nhiên để thực hiện đƣợc điều này đòi hỏi phải có 1 phần cơ khí khá chính xác và phần mềm cho hệ thống này thì quá phụ thuộc vào sự chính xác của phần cứng. Đồng thời, dữ liệu chúng ta thu đƣợc từ các phần mềm là khác nhau sẽ gây khó khăn trong việc xử lý dữ liệu (proteus có kiểu dữ liệu là file text và orcad co kiểu dữ liệu là excel ). 2
18. Vấn đề đặt ra là có những nhà sản xuất họ chỉ cần phần mềm chứ không cần phần cứng cũng nhƣ là phần mềm đó có khả năng thích nghi với sự đa dạng của các file dữ liệu. 1.4. Phƣơng pháp nghiên cứu Công nghệ đang đƣợc ứng dụng trong vấn đề kiểm tra số linh kiện là gì. Tìm hiểu về cách lập trình winform c++. Tìm hiểu phƣơng pháp xử lý ảnh trong công nghiệp hiện nay là gì. Xây dựng 1 mô hình hoàn chỉnh cả về phần cứng lẫn phần mềm để kiểm nghiệm thực tiễn. Đƣa ra các giải pháp để khắc phục các hạn chế còn tồn tại. 1.5. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu 1.5.1. Mục tiêu nghiên cứu Tìm hiểu lý thuyết và ứng dụng cơ bản công nghệ xử lý ảnh Nghiên cứu, xây dựng chƣơng trình nhận dạng linh kiện dựa vào màu sắc dùng thƣ viện opencv. Chƣơng trình phải có khả năng thực hiện: - Tự động bắt đƣợc vị trí của các linh kiện trên board mạch - Bắt đầu thực hiện các lệnh khi thấy có mạch - Biết đƣợc vị trí nào đang thiếu linh kiện thì khoanh màu đỏ vị trí nào có linh kiện thì khoanh màu xanh - Biết đƣợc board đó có bị đặt ngƣợc đầu hay không - Xuất ra tín hiệu điều khiển băng tải 1.5.2 Nhiệm vụ Xây dựng 1 phần mềm mà trong đó ta sẽ load 1 bức ảnh với đầy đủ các linh kiện và sau đó dùng bức ảnh này để xác định tọa độ của các linh kiện hiện có trên mạnh. Xử lý tại các tọa độ này bằng các thuật toán để xác định đƣợc vị trí đó có linh kiện hay không. Đồng thời phần mềm này còn có khả năng phát hiện board bị đặt ngƣợc đầu và tiến hành kiểm tra trên board bị đặt ngƣợc này đây là điểm khác biệt so với các chƣơng trình hiện tại. Sơ đồ hoạt động : 3
19. Sơ đồ 1.2: Tổng quan về nguyên lý hoạt động 1.6. Yêu cầu và giới hạn đề tài Nghiên cứu và chế tạo mô hình băng tải hoàn chỉnh. Thực hiện trên board có kích thƣớc 105x115 mm. Có ít hơn 40 linh kiện trên board. Trên băng tải có buồng tối và hệ thống chiếu sáng để chống nhiễu sáng. Thiết kế giao diện tƣơng tác với ngƣời dùng. Băng tải có khả năng cố định board để chụp hình tốt nhất. Phát hiện board bị đặt ngƣợc đầu. 4
20. CHƢƠNG 2 : CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1. Giới thiệu về xử lý ảnh Buổi sáng khi đi học chúng ta điểm danh bằng dấu vân tay. Dấu vân tay của chúng ta đƣợc lƣu lại và so sánh với các dấu vân tay mẫu, đó chính là xử lý ảnh. Khi chúng ta chụp 1 bức ảnh và post lên facebook thì facebook sẽ tự tag những ngƣời có mặt trong bức ảnh đó là nhận diện khuôn mặt và cũng là 1 hình thức của xử lý ảnh. Xử lý ảnh là môn học liên quan đến nhiều lĩnh vực và cần nhiều kiến thức cơ sở khác. Đầu tiên phải kể đến Xử lý tín hiệu số là một môn học hết sức cơ bản cho xử lý tín hiệu chung, các khái niệm về tích chập, các biến đổi Fourier, biến đổi Laplace, các bộ lọc hữu hạn Thứ hai, các công cụ toán nhƣ đại số tuyến tính, xác suất, thống kê. Một số kiến thứ cần thiết nhƣ trí tuệ nhân tạo, mạng nơ-ron nhân tạo cũng đƣợc đề cập trong quá trình phân tích và nhận dạng ảnh (nguồn từ luận văn tốt nghiệp của Đoàn Mạnh Tuấn). 2.2. Lịch sử phát triển xử lý ảnh - Cuối thập niên 40 và đầu thập niên 50 Cội nguồn của nhận diện xuất phát từ việc ứng dụng phân tích hình ảnh quân sự bằng trí thông minh nhân tạo. Nghiên cứu trí thông minh nhân tạo bắt đầu trong thời kỳ chiến tranh đƣa thƣ chịu tác động bởi sự phát triển của kỹ thuật máy tính. Con ngƣời nghĩ rằng sẽ hiệu quả hơn trong cạnh tranh bằng việc sử dụng máy tính kỹ thuật số hiện đại (hiện đại vào thời điểm đó). - Cuối thập niên 60 đầu thập niên 70 Phân loại đầu tiên của trí thông minh nhân tạo đƣợc chia thành 2 lĩnh vực nghiên cứu đó là logic lý luận và nhận diện hoa văn. Hàng nghìn sự khác biệt trong việc nghiên cứu thí thông minh nhân tạo đang diễn ra. Viện công nghệ massachusetts (MIT) lần đầu tiên thực sƣ phát triển việc xử lý ảnh trong công nghiệp với dự án Block Micro World cánh tay robot lái xe. David Marr một nhà tâm lý học ngƣời anh làm việc tại MIT là tiền thân cho hệ thống nhận diện hiện đại với suy nghĩ của anh ta trong việc xử lý ảnh. 5
21. - Thập niên 80 Xử lý ảnh và nhận diện giờ đây đã trở thành những lĩnh vực nghiên cứu phổ biến Viện nghiên cứu stanford (SRI) và MIT thúc đẩy tiến trình điều khiển robot với hệ thống nhận diện đối với các công ty thƣơng mại. Thuật toán nhận diện grayscale đã phát triển (8 bit) và board xử lý hình ảnh ra đời Windows 1.0 ra đời vào năm 1985. Nghành công nghiệp nhận diện gặp khó khăn khi Machine Vision International sụp đổ vào năm 1988. Cameras bắt đầu đƣợc đặc chế cho các ứng dụng công nghiệp và thị trƣờng thị giác máy. Một khối lƣợng các thiết bị nhận diện đƣợc chế tạo bằng ling kiện bán dẫn - Thập niên 90 Sự phát triển mạnh mẽ của nghành công nghiệp đƣợc tiếp thêm bởi sự phổ biến của hệ thống công nghiệp rộng lớn M&A chủ động trong các bƣớc phát triển của việc ra đời của Windows 32 bit OS – Windows 95 những camera thông minh bắt đầu đƣợc sử dụng trong các chip xử lý. Việc sử dụng tiêu chuẩn công nghệ máy tính và Windows OS cho việc nhân diện tăng nhanh. Thuật toán mạng lƣới dây thần kinh đã đƣợc giới thiệu đến luồng chính của hệ thống nhận diện. Sự phát triển của giao diện đồ họa làm cho việc lập trình và triển khai trên các khu vực sản xuất hàng hóa dễ dàng hơn. - Những năm 2000 Sự phát triển của những giải pháp hệ thống mang tính an toàn cho các nhà máy sử dụng công nghệ nhận diện với camera kỹ thuật số FIRE WIRE (IEEE1394). Thị trƣờng tiếp tục mở rộng nhanh chóng với những camera thông minh và những cảm biến GigE , công nghệ camera Firewire gia nhập bởi vì sự phù hợp với tiêu chuẩn trong công nghiệp nhận diện. Camera thông minh đã thực sự sẵn sàng trong công nghiệp nhận diện Sự gia tăng của việc sử dụng các thiết bị đọc mã dữ liệu ma trận trong công nghiệp. 6
22. S K L 0 0 2 1 5 4