CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Tính cấp thiết của đề tài Trong thời đại hiện đại, cùng với sự tiến bộ của các lĩnh vực khoa học kỹ thuật và kỹ thuật điện tử, việc sử dụng hệ thống điều khiển tự động đã trở thành yếu tố quan trọng trong mọi lĩnh vực như khoa học kỹ thuật, quản lý và công nghiệp tự động hóa. Điều này đòi hỏi chúng ta phải hiểu và áp dụng điều khiển tự động một cách hiệu quả để đóng góp vào sự phát triển khoa học kỹ thuật toàn cầu nói chung và trong việc phát triển kỹ thuật điều khiển tự động nói riêng. Dựa trên những trải nghiệm từ việc tham quan các doanh nghiệp có dây chuyền sản xuất, chúng tôi đã nhìn thấy nhiều quá trình tự động trong quá trình sản xuất. Một trong những quá trình tự động hóa trong sản xuất là quá trình phân loại nông sản và thực phẩm sử dụng công nghệ xử lý ảnh.
Sau khi tham khảo và nghiên cứu về các đề tài và nghiên cứu trước đó, nhóm chúng tôi đã quyết định lựa chọn đề tài: "Thiết kế và xây dựng một hệ thống băng tải để phân loại cà chua dựa trên màu sắc và khối lượng".2 Ý nghỉa khoa học và thực tiễn của đề tài Nhóm nghiên cứu đã thành công trong việc thiết kế và chế tạo một hệ thống phân loại cà chua dựa trên màu sắc và khối lượng. Hệ thống này đạt được một sự hoàn thiện về mặt cơ điện tử, kết hợp sự tích hợp của cơ khí, điện tử và tin học. Đề tài này sẽ đóng vai trò là tài liệu tham khảo quan trọng, hỗ trợ tốt cho công tác đào tạo, nghiên cứu và ứng dụng, cũng như đóng góp vào sự phát triển của ngành khoa học và ứng dụng thực tế trong các nhà máy sản xuất. Hệ thống này có những ưu điểm vượt trội, bao gồm sự ổn định trong quá trình hoạt động, tính linh hoạt và khả năng dễ dàng thay đổi các thông số đầu vào thông qua việc lập trình điều khiển linh hoạt.
Đặc biệt, hệ thống này đạt được mức độ chính xác cao trong việc phân loại cà chua.3 Mục tiêu nghiên cứu của đề tài Mô hình đã được thiết kế thành công, đạt đầy đủ các yếu tố cần thiết, bao gồm tính thẩm mĩ, độ chắc chắn và khả năng hoạt động ổn định. Mô hình có thể mô phỏng toàn bộ các chức năng của một hệ thống thực tế. Hệ thống này có khả năng phân loại sản phẩm dựa trên màu sắc và khối lượng, và hiển thị số lượng sản phẩm trên màn hình hiển thị. Nó sử dụng băng chuyền để thực hiện quá trình phân loại và cung cấp chức năng cài đặt mức độ khối lượng cho quá trình này.
Hơn nữa, hệ thống có khả năng điều khiển và giám sát thông qua màn hình cảm ứng.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Thu thập kiến thức về việc lựa chọn và phân loại cà chua, cũng như nắm vững ứng dụng của công nghệ xử lý ảnh trong việc phân tích đối tượng trong bài toán phân loại sản phẩm. Tiếp cận và tìm hiểu về việc sử dụng Arduino và quá trình lập trình Arduino trong một ứng dụng thực tế. Khám phá và nghiên cứu về máy tính nhúng Raspberry. Kết hợp các thiết bị và linh kiện điện tử thành một mô hình hoàn chỉnh bằng cách lắp ráp chúng lại với nhau.5 Phương pháp nghiên cứu Ứng dụng tri thức đã học vào quá trình thiết kế và chế tạo một mô hình thực tế có khả năng áp dụng vào các tình huống thực tế.
Áp dụng kiến thức đã được học và thu thập từ các nguồn thông tin bên ngoài vào quá trình tính toán và thiết kế để đảm bảo hoạt động hiệu quả của băng tải. Thực hiện mô phỏng với sản phẩm thực tế và tải trọng thực tế để đánh giá độ hoàn thiện và khả thi của dự án.6 Kết cấu của Đồ án tốt nghiệp Đồ án tốt nghiệp bao gồm 6 chương. Trong đó: Chương 2 trình bày tổng quan về đề tài. Chương 3 nói về cơ sở lý thuyết của các lĩnh vực liên quan.
Chương 4 đề cập đến phương hướng và cách giải quyết vấn đề. Chương 5 thực hiện thiết kế và tính toán. Chương 6 trình bày đến phần chạy thử nghiệm mô hình thực tế và đưa ra kết quả. 7 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI 2.1 Tổng quan về hệ thống phân loại cà chua Sau khi thu hoạch, trước khi đưa cà chua ra thị trường, quả cà chua cần trải qua quá trình phân loại đa giai đoạn để loại bỏ các sản phẩm không đạt tiêu chuẩn.
Cà chua sẽ được chuyển đến hệ thống phân loại thông qua băng tải và đi qua các khu vực phân loại dựa trên nhiều tiêu chí như kích thước, trọng lượng và màu sắc. nhằm lựa chọn những quả có chất lượng tốt nhất và phù hợp với nhu cầu sử dụng của người tiêu dùng. 1: Phân loại cà chua sau khi thu hoạch 2.2 Nguyên tắc phân loại cà chua 2.1 Phân loại theo kích thước Phân loại cà chua dựa trên kích thước giúp tạo sự đồng đều trong quả cà chua sau khi được chọn lọc, mang lại một diện mạo hấp dẫn và hợp ý với sở thích của người tiêu dùng. Tuy nhiên, việc phân loại theo kích thước không đảm bảo chất lượng của quả cà chua và không thể phân biệt được quả chín và quả chưa chín.
2: Dây chuyền phân loại cà chua theo kích thước 8 2.2 Phân loại theo màu sắc Phân loại cà chua dựa trên màu sắc đảm bảo chất lượng và giúp việc bảo quản cà chua trở nên dễ dàng hơn, cung cấp thông tin về thời gian bảo quản phù hợp. Mặc dù không đảm bảo việc chọn lọc các quả cà chua theo đồng đều và hấp dẫn như các nguyên tắc phân loại khác, việc phân loại theo màu sắc vẫn được coi là nguyên tắc quan trọng nhất trong việc đảm bảo chất lượng, vì chất lượng luôn được ưu tiên hàng đầu. 3: Dây chuyền phân loại cà chua theo màu sắc 2.3 Phân loại theo khối lượng Giống như việc phân loại theo kích thước, phân loại cà chua theo khối lượng cũng nhằm đạt được sự đồng đều trong quả cà chua sau khi được lựa chọn. Điểm khác biệt là nguyên tắc này dựa trên việc đo đạc khối lượng của quả cà chua.
Tuy nhiên, cũng giống như các nguyên tắc phân loại khác, phân loại theo khối lượng không đảm bảo chất lượng của quả sau khi được phân loại Hình 2. 4: Dây chuyền phân loại cà chua theo khối lượng 9 2.3 Tổng quan về phương pháp xử lý ảnh Lĩnh vực xử lý ảnh là một lĩnh vực khoa học và công nghệ đầy tiềm năng. Mặc dù nó được coi là một ngành khoa học mới so với nhiều lĩnh vực khác, nhưng tốc độ phát triển của nó là rất nhanh, đồng thời thúc đẩy sự phát triển của các trung tâm nghiên cứu và ứng dụng, đặc biệt là sự xuất hiện của máy tính đặc biệt được thiết kế cho việc xử lý ảnh. Xử lý ảnh là một lĩnh vực sử dụng công nghệ để tăng cường và xử lý các hình ảnh được thu thập từ các thiết bị như máy ảnh, webcam.
Do đó, xử lý ảnh đã được áp dụng và phát triển trong nhiều lĩnh vực quan trọng như sau: Trong lĩnh vực quân sự: xử lý và nhận dạng hình ảnh quân sự. Trong lĩnh vực giao tiếp người máy: nhận dạng hình ảnh, xử lý âm thanh, đồ họa. Trong lĩnh vực an ninh và bảo mật: nhận diện khuôn mặt, nhận diện vân tay, mẫu mắt. Trong lĩnh vực giải trí: trò chơi điện tử.
Trong lĩnh vực y tế: xử lý ảnh y sinh, chụp X-quang, MRI. Phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ việc nâng cao chất lượng và phân tích hình ảnh. Một ứng dụng đầu tiên đã được biết đến là việc nâng cao chất lượng ảnh được truyền từ Luân Đôn đến New York vào những năm 1920. Các vấn đề liên quan đến nâng cao chất lượng ảnh bao gồm phân bố mức sáng và độ phân giải của ảnh.
Việc nâng cao chất lượng ảnh đã tiến triển mạnh mẽ vào khoảng những năm 1955, đặc biệt sau Thế chiến II khi máy tính phát triển nhanh chóng và tạo điều kiện thuận lợi cho xử lý ảnh số. Vào năm 1964, máy tính đã có khả năng xử lý và nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng và vệ tinh Ranger 7 của Mỹ, bao gồm việc làm nổi đường biên và lưu trữ ảnh. Từ năm 1964 đến nay, các phương pháp xử lý, nâng cao chất lượng và nhận dạng ảnh đã phát triển không ngừng. Các phương pháp trí tuệ nhân tạo như mạng nơ-ron nhân tạo, thuật toán xử lý hiện đại và cải tiến, công cụ nén ảnh ngày càng được áp dụng rộng rãi và mang lại nhiều kết quả khả quan hơn.
Tiếp theo ta sẽ xét các bước cần thiết trong quá trình xử lý ảnh. Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ thế giới bên ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (như Camera, máy chụp ảnh). Trước đây, ảnh thu qua Camera là các ảnh tương tự (loại Camera ống kiểu CCIR). Gần đây với sự phát triển của công nghệ, ảnh màu hoặc đen trắng được lấy ra từ Camera, sau đó nó được chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo.
Mặt khác ảnh có thể được quét từ vệ tinh chụp trực tiếp bằng máy quét ảnh. Hình dưới đây mô tả các bước cơ bản trong xử lý ảnh. 5: Các bước cơ bản trong xử lý ảnh 2.1 Thu nhận ảnh (Image Acquisition) Ảnh có thể được thu nhận thông qua máy ảnh màu hoặc đen trắng. Thông thường, ảnh thu được từ máy ảnh là dạng ảnh tương tự (sử dụng camera ống kiểu CCIR với tần số quét 1/25, tức mỗi ảnh được quét thành 25 dòng).
Ngoài ra, cũng có loại máy ảnh đã số hóa (như cảm biến CCD - Charge-Coupled Device) sử dụng photodiode để đo cường độ sáng tại từng điểm ảnh. Máy ảnh thông thường thường sử dụng phương pháp quét dòng, tạo ra ảnh hai chiều. Chất lượng của ảnh thu được phụ thuộc vào thiết bị thu, cũng như điều kiện môi trường như ánh sáng và phong cảnh.2 Tiền xử lý ảnh (Image processing) Khi ảnh được thu nhận, có thể tồn tại nhiễu và độ tương phản thấp, do đó cần thực hiện các bước tiền xử lý để cải thiện chất lượng. Chức năng chính của quá trình tiền xử lý là loại bỏ nhiễu và tăng độ tương phản, nhằm làm cho ảnh trở nên rõ nét hơn.3 Phân đoạn ảnh (Segmentation) Phân đoạn ảnh là quá trình tách một hình ảnh đầu vào thành các vùng riêng biệt để thực hiện phân tích và nhận dạng.