Đồ án tốt nghiệp: Nghiên cứu thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc

Đồ án hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc. Tìm hiểu phương pháp phân loại sản phẩm tự động dựa trên màu sắc hình ảnh. Ứng dụng thực tế và hiệu quả.

Chuyên ngành

Cơ khí

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Đồ án tốt nghiệp

2020

77
22
1

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG

1.1. Lý do chọn đề tài

1.2. Các vấn đề đặt ra

1.3. Phương pháp nghiên cứu

1.4. Phạm vi giới hạn

2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG PHÂN LOẠI SẢN PHẨM

2.1. Tổng quan về mô hình phân loại

2.2. Nguyên lý làm việc và quy trình công nghệ của hệ thống

2.3. Hệ thống xử lý ảnh

2.3.1. Những vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh

2.3.2. Hệ tọa độ màu

2.3.3. Các bước xử lý ảnh

2.4. Hệ thống điện và điều khiển

2.4.1. Bộ điều khiển PLC

2.5. Cơ cấu chấp hành

3. CHƯƠNG 3: TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG

3.1. Thiết kế hệ thống xử lý ảnh

3.2. Tính toán thiết kế hệ thống cơ khí

3.3. Tính toán và lựa chọn nguồn

3.4. Các bản vẽ thiết kế hệ thống

3.5. Thiết kế cơ khí bằng Solidworks

4. CHƯƠNG 4: CHẾ TẠO HỆ THỐNG PHÂN LOẠI SẢN PHẨM

4.1. Chế tạo hệ thống cơ khí

4.2. Hình ảnh hệ thống phân loại sản phẩm

4.3. Chế tạo hệ thống điện và điều khiển

5. CHƯƠNG 5: ĐÁNH GIÁ VÀ NHẬN XÉT

5.1. Kết quả đạt được

5.2. Hướng phát triển đề tài

TÀI LIỆU THAM KHẢO

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC HÌNH ẢNH

DANH MỤC BẢNG BIỂU

NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN

MỞ ĐẦU

Tóm tắt

I. Tổng Quan Hệ Thống Phân Loại Sản Phẩm Theo Màu Sắc

Công nghiệp hóa, hiện đại hóa đòi hỏi tự động hóa quy trình sản xuất. Hệ thống phân loại sản phẩm, đặc biệt là theo màu sắc, đóng vai trò quan trọng. Tuy nhiên, doanh nghiệp vừa và nhỏ còn sử dụng nhân công, năng suất thấp. Đồ án này tập trung vào nghiên cứu và thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm bằng màu sắc, nhỏ gọn, dễ bảo trì. Mục tiêu là xây dựng một hệ thống nhận diện màu sắc sản phẩm hiệu quả, có thể ứng dụng rộng rãi trong các dây chuyền sản xuất. Hệ thống này giúp giảm thiểu sự can thiệp của con người, tăng năng suất và độ chính xác trong quá trình quản lý sản phẩm theo màu sắc. Các vấn đề cần giải quyết bao gồm: thiết kế cơ khí nhỏ gọn, điều khiển tự động, đảm bảo an toàn cho người dùng và sản phẩm. Phương pháp nghiên cứu kết hợp tuần tự và đồng thời, thực nghiệm mô hình hóa, mô phỏng hóa, và tối ưu hóa thiết kế. Phạm vi giới hạn trong nhận dạng và phân loại sản phẩm theo màu sắc, kích thước, khối lượng, điều khiển PLC, tay khí hút, động cơ một chiều, và băng chuyền.

1.1. Lý Do Chọn Đề Tài Tự Động Hóa Phân Loại Sản Phẩm

Tự động hóa khâu phân loại sản phẩm là yếu tố then chốt để nâng cao năng suất và giảm chi phí trong sản xuất. Việc áp dụng công nghệ nhận diện màu sắc giúp loại bỏ sự phụ thuộc vào lao động thủ công, giảm thiểu sai sót và đảm bảo tính đồng nhất của sản phẩm. Hơn nữa, hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc còn có thể tích hợp vào các hệ thống quản lý sản phẩm hiện có, tạo ra một quy trình sản xuất khép kín và hiệu quả.

1.2. Mục Tiêu Nghiên Cứu Chế Tạo Hệ Thống Phân Loại Màu Tối Ưu

Mục tiêu chính của đồ án là nghiên cứu, thiết kế và chế tạo một hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc có kiểu dáng nhỏ gọn, dễ bảo trì, sửa chữa và lắp đặt. Hệ thống này cần đảm bảo khả năng nhận diện màu sắc sản phẩm một cách chính xác và nhanh chóng, đồng thời có khả năng điều khiển động cơ và hệ thống hoạt động tự động dựa trên lập trình và điều khiển của PLC. Các vấn đề kĩ thuật cần giải quyết bao gồm lựa chọn vật liệu, tính toán thông số chi tiết, và đảm bảo tính thẩm mỹ cho hệ thống.

II. Cách Xây Dựng Mô Hình Phân Loại Sản Phẩm Bằng Màu Sắc

Hệ thống bao gồm sáu bộ phận chính: hệ cấp phôi tự động, hệ băng tải, hệ nhận diện ảnh, hệ tay gắp phôi, bộ nguồn khí nén và các máng chứa phôi. Nguyên lý làm việc: Khi nhấn nút start, xy lanh cấp phôi đẩy phôi vào băng tải đồng thời băng tải chạy. Camera thu nhận hình ảnh, đưa về hệ thống xử lý ảnh. Sau khi nhận biết màu sắc, băng tải tiếp tục chạy đến khi phôi tới vị trí tay gắp. Tay gắp sẽ gắp các phôi vào khay tương ứng. Hệ thống xử lý ảnh đóng vai trò quan trọng, sử dụng các thuật toán để phân tích và xác định màu sắc sản phẩm. Hệ thống điện và điều khiển sử dụng PLC để điều khiển toàn bộ quá trình. Cơ cấu chấp hành, bao gồm xy lanh khí nén, thực hiện việc phân loại vật lý. Xử lý ảnh màu sắc là yếu tố then chốt để hệ thống hoạt động chính xác.

2.1. Nguyên Lý Hoạt Động Quy Trình Phân Loại Sản Phẩm Tự Động

Hệ thống hoạt động hoàn toàn tự động, bắt đầu bằng việc cấp phôi lên băng tải. Camera sẽ chụp ảnh sản phẩm và chuyển đến hệ thống xử lý ảnh. Tại đây, thuật toán phân loại màu sắc sẽ xác định màu của sản phẩm. Dựa trên kết quả này, PLC sẽ điều khiển tay gắp đưa sản phẩm vào đúng khay tương ứng. Toàn bộ quy trình diễn ra liên tục và không cần sự can thiệp của con người.

2.2. Các Bộ Phận Chính Cấu Trúc Hệ Thống Phân Loại Toàn Diện

Hệ thống bao gồm nhiều bộ phận phối hợp nhịp nhàng để thực hiện chức năng phân loại sản phẩm. Hệ cấp phôi đảm bảo sản phẩm được đưa lên băng tải một cách đều đặn. Băng tải vận chuyển sản phẩm đến vị trí chụp ảnh. Camera và hệ thống xử lý ảnh chịu trách nhiệm nhận diện màu sắc. Tay gắp và các xy lanh khí nén thực hiện việc di chuyển sản phẩm vào đúng khay. Bộ nguồn khí nén cung cấp năng lượng cho hệ thống khí nén.

2.3. Xử lý Ảnh Nền Tảng Công Nghệ Nhận Diện Màu Sắc

Xử lý ảnh đóng vai trò then chốt trong việc nhận diện màu sắc sản phẩm. Quá trình này bao gồm nhiều bước, từ thu nhận ảnh, tiền xử lý ảnh, phân đoạn ảnh, biểu diễn ảnh, đến nhận dạng và nội suy. Các thuật toán phân loại màu sắc được áp dụng để xác định màu của sản phẩm dựa trên thông tin từ ảnh. Kết quả này sẽ được sử dụng để điều khiển các bộ phận khác của hệ thống.

III. Phương Pháp Thiết Kế Hệ Thống Phân Loại Màu Sắc Hiệu Quả

Thiết kế hệ thống xử lý ảnh sử dụng Matlab và Image Processing Toolbox. Thuật toán xử lý ảnh nhận dạng màu sắc chuyển ảnh từ RGB sang HSV, chuyển sang ảnh nhị phân, lọc nhiễu, xác định đối tượng và dán nhãn. Giao diện người dùng (GUI) được lập trình bằng GUIDE, tạo giao diện trực quan. OPC Toolbox kết nối Matlab và PLC. PLC S7-200 được sử dụng để điều khiển, với rơ le trung gian, van điện từ khí nén, cảm biến từ xy lanh, cảm biến quang. Cơ cấu chấp hành bao gồm băng tải, động cơ DC, van hút chân không, xy lanh khí nén.

3.1. Xử Lý Ảnh Matlab Giải Pháp Nhận Diện Màu Sắc Sản Phẩm

Matlab cung cấp các công cụ mạnh mẽ để xử lý ảnh và nhận diện màu sắc. Image Processing Toolbox cung cấp các thuật toán chuẩn để phân đoạn ảnh, tăng cường ảnh, giảm nhiễu, và biến đổi hình học. Thuật toán xử lý ảnh được thiết kế để chuyển đổi ảnh từ không gian màu RGB sang HSV, tạo ảnh nhị phân, lọc nhiễu và xác định đối tượng. Kết quả này được sử dụng để phân loại sản phẩm dựa trên màu sắc.

3.2. Lập Trình GUI Giao Diện Điều Khiển Hệ Thống Trực Quan

Giao diện người dùng (GUI) được lập trình bằng GUIDE để tạo giao diện trực quan cho người dùng. GUI cho phép người dùng điều khiển hệ thống, xem kết quả xử lý ảnh và theo dõi trạng thái của hệ thống. Các công cụ như Push Button, Edit Text, Static Text, Axes và Panel được sử dụng để thiết kế giao diện.

3.3. Kết Nối OPC Tích Hợp Matlab Và PLC Trong Hệ Thống

OPC Toolbox được sử dụng để kết nối Matlab và PLC. OPC Toolbox cho phép thu thập dữ liệu trực tiếp từ OPC vào Matlab và Simulink, và ngược lại. Các hàm cơ bản của OPC Toolbox như opcda, connect, addgroup, additm và write được sử dụng để tạo kết nối, quản lý biến và truyền dữ liệu giữa Matlab và PLC.

IV. Ứng Dụng Thực Tế Chế Tạo Hệ Thống Phân Loại Màu Sắc Sản Phẩm

Chế tạo hệ thống cơ khí bao gồm chế tạo hệ thống băng tải, hệ thống cấp phôi, lắp đặt camera và chế tạo hệ thống tay hút phân loại. Hệ thống điện và điều khiển bao gồm chế tạo hệ thống khí nén và hệ thống điện. Kết quả đạt được: hệ thống có khả năng phân loại sản phẩm theo màu sắc cơ bản. Hướng phát triển đề tài: nâng cao độ chính xác, mở rộng khả năng nhận diện nhiều màu sắc hơn, tích hợp thêm các cảm biến và hệ thống khác.

4.1. Chế Tạo Cơ Khí Xây Dựng Hệ Thống Vận Hành Ổn Định

Quá trình chế tạo cơ khí bao gồm nhiều bước, từ thiết kế các bộ phận như băng tải, hệ cấp phôi, tay hút phân loại, đến gia công và lắp ráp. Vật liệu được lựa chọn kỹ lưỡng để đảm bảo độ bền và khả năng chịu tải của hệ thống. Các bộ phận được gia công chính xác để đảm bảo hoạt động trơn tru và ổn định.

4.2. Hệ Thống Điện Và Điều Khiển Trái Tim Của Hệ Thống Phân Loại

Hệ thống điện và điều khiển là trái tim của hệ thống phân loại. PLC được lập trình để điều khiển các bộ phận khác của hệ thống, bao gồm băng tải, tay hút phân loại, và các xy lanh khí nén. Cảm biến được sử dụng để theo dõi trạng thái của hệ thống và cung cấp thông tin phản hồi cho PLC.

4.3. Đánh Giá Kết Quả Kiểm Chứng Hiệu Quả Phân Loại Sản Phẩm

Sau khi chế tạo và lắp ráp, hệ thống được kiểm tra và đánh giá để xác định hiệu quả phân loại sản phẩm. Các tiêu chí đánh giá bao gồm độ chính xác, tốc độ, và độ tin cậy. Kết quả cho thấy hệ thống có khả năng phân loại sản phẩm theo các màu sắc cơ bản với độ chính xác chấp nhận được.

V. Kết Luận Đánh Giá Hệ Thống Phân Loại Theo Màu Sắc

Đồ án đã thành công trong việc nghiên cứu, thiết kế và chế tạo một hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc cơ bản. Hệ thống hoạt động tự động và có khả năng nhận diện màu sắc sản phẩm với độ chính xác nhất định. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều hạn chế cần cải thiện, như mở rộng khả năng nhận diện nhiều màu sắc, tăng tốc độ phân loại sản phẩm và tích hợp thêm các tính năng thông minh. Hướng phát triển trong tương lai có thể tập trung vào việc áp dụng các thuật toán machine learningdeep learning để nâng cao độ chính xác nhận diện màu sắc và khả năng thích ứng của hệ thống.

5.1. Điểm Mạnh Của Đồ Án Giải Pháp Tự Động Hóa Phân Loại

Điểm mạnh của đồ án là đã xây dựng thành công một hệ thống tự động hóa phân loại sản phẩm dựa trên màu sắc. Hệ thống có thiết kế nhỏ gọn, dễ bảo trì và vận hành. Việc sử dụng PLC và các cảm biến giúp hệ thống hoạt động ổn định và tin cậy. Ngoài ra, hệ thống còn có khả năng tích hợp với các hệ thống quản lý sản phẩm hiện có.

5.2. Hạn Chế Cần Khắc Phục Nâng Cao Độ Chính Xác Nhận Diện Màu

Một trong những hạn chế cần khắc phục là độ chính xác nhận diện màu sắc. Hệ thống hiện tại chỉ có thể phân loại sản phẩm theo các màu sắc cơ bản. Để nâng cao hiệu quả, cần nghiên cứu và áp dụng các thuật toán phân loại màu sắc tiên tiến hơn, cũng như cải thiện chất lượng hình ảnh đầu vào.

5.3. Hướng Phát Triển Tương Lai Ứng Dụng AI Trong Phân Loại

Hướng phát triển trong tương lai có thể tập trung vào việc áp dụng các thuật toán AI như machine learningdeep learning để nâng cao độ chính xác nhận diện màu sắc và khả năng thích ứng của hệ thống. Ngoài ra, có thể tích hợp thêm các cảm biến và hệ thống khác để tạo ra một hệ thống phân loại sản phẩm thông minh và linh hoạt hơn.

22/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU CHUNG 1.1 Lý do chọn đề tài Với điều kiện cụ thể ở nước ta công cuộc công nghiệp hóa hiện đại hóa thì cần sử dụng ngày càng nhiều thiết bị hiện đại để điều khiển tự động các quá trình sản xuất, gia công, chế biến sản phẩm. Điều này hình thành các hệ thống sản xuất linh hoạt. Xuất phát từ những đợt đi thực tế tại các nhà máy, các khu công nghiệp và tham quan các doanh nghiệp sản xuất đã thấy rất nhiều khâu tự động hóa trong quá trình sản xuất. Một trong những khâu tự động trong dây chuyền sản xuất tự động hóa là hệ thống phân loại sản phẩm.1 Hệ thống phân loại hàng tự động Đặc biệt là hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc.

Tuy nhiên đối với những doanh nghiệp vừa và nhỏ thì việc tự động hóa chưa được áp hoàn toàn trong khâu phân loại mà còn sử dụng nhân công, chính vì lý do đó nhiều khi cho năng suất thấp chưa đạt hiệu quả cao. Từ những nhu cầu sản xuất thực tế và quá trình học tập, nghiên cứu tại trường Đại học Công Nghiệp Hà Nội và sự góp ý và hướng dẫn của thầy Nguyễn Xuân Thuận, nhóm đã tiến hành “Nghiên cứu, thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc”.2 Các vấn đề đặt ra Mục tiêu đặt ra là nghiên cứu chế tạo: Hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc có kiểu dáng nhỏ gọn, dễ bảo trì, sửa chữa, lắp đặt. Để thiết kế được chúng ta cần thiết kế cơ khí và điều khiển được động 11 cơ và hệ thống hoạt động tự hác như là: vật liệu mô hình, nguồn cung cấp, tính toán thông số chi tiếtđộng dựa trên lập trình và điều khiển của PLC. Ngoài ra còn có các vấn đề k.

Các vấn đề cần được giải quyết đó là: - Vấn đề cơ khí: phân tích tính toán và lựa chọn vật liệu, thông số kỹ thuật của các chi tiết sao cho thỏa mãn yêu cầu của đề tài: nhỏ, gọn, nhẹ, bền, có tính thẩm mỹ cao, dễ dàng lắp đặt và sửa chữa. - Vấn đề điều khiển: điều khiển hoàn toàn tự động. - Vấn đề an toàn: đảm bảo an toàn cho người sử dụng và sản phẩm không bị lỗi, hỏng.3 Phương pháp nghiên cứu Đề tài “Nghiên cứu, thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc” , đã được nhiều sinh viên của các trường nghiên cứu và thực hiện. Đồng thời cũng đã có nhiều sinh viên thiết kế những mô hình đơn giản.

Mô hình này cũng đã được thiết kế và đưa vào sử dụng trong một số nhà máy và là một sản phẩm cơ điện tử điển hình, nên trong quá trình làm đồ án, nhóm đã áp dụng phương pháp nghiên cứu sau:  Phương pháp tuần tự và đồng thời Kết hợp giữa việc thiết kế tuần tự và đồng thời: việc đầu tiên là nghiên cứu mô hình cụ thể sau đó xây dựng mô hình chứa đầy đủ những dự định sẽ có trong thiết kế qua đó có cái nhìn tổng quan về hệ thống chung và xác định thông số cơ bản. Từ đó, áp dụng để thiết kế trong giới hạn của đề tài.  Phương pháp thực nghiệm Mô hình hóa phần cơ, mô phỏng hóa phần điện, tối ưu hóa thiết kế trước khi chế tạo hoàn thiện. Chế tạo mẫu các chi tiết chưa đảm bảo hoạt động như yêu cầu, hoặc chưa có trên thị trường.

Sau đó chế tạo thật mô hình. Cho chạy thử hết công suất, sau khi đã chạy hết các chức năng cũng như công suất của hệ thống để 12 rút ra giới hạn của hệ thống từ đó cho ra phương án cải tiến hay để thay thế. Từ đó rút ra các đánh giá về hệ thống (công suất làm việc của hệ thống, vận tốc của băng tải, mức độ chịu lực, giới hạn các chỉ số cơ khí và điện năng, năng suất của hệ thống.4 Phạm vi giới hạn Hệ thống phân loại sản phẩm là một đề tài đã được nghiên cứu và được phát triển từ lâu. Hiện nay trong các nhà máy xí nghiệp có rất nhiều hệ thống phân loại hoàn thiện cả về chất lượng và thẩm mỹ.

Tuy nhiên, trong phạm vi một đề tài nghiên cứu, với những giới hạn về kiến thức, thời gian và kinh phí đề tài giới hạn bởi những tính năng sau: - Hệ thống nhận dạng và phân loại theo màu sắc. - Kích thước dài x rộng x cao = 1500 x 700 x 400 (mm). - Khối lượng: (20) Kg. - Hệ thống điều khiển: PLC và hệ thống khí nén.

- Cơ cấu phân loại sản phẩm: Tay khí hút phân loại sản phẩm. - Động cơ truyền chuyển động: Động cơ điện một chiều. - Hệ thống dẫn động: Băng chuyền. - Điện áp cung cấp: Điện áp xoay chiều 220 VAC và điện áp một chiều 24 VDC.

13 CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG PHÂN LOẠI SẢN PHẨM 2.1 Tổng quan về mô hình phân loại Dưới đây là tổng quan về hệ thống mà nhóm đã thiết kế. Hệ thống bao gồm sáu bộ phận chính : - Hệ cấp phôi tự động. - Hệ băng tải. - Hệ nhận diện ảnh.

- Hệ tay gắp phôi. - Bộ nguồn khí nén. - Các máng chứa phôi.2 Hệ thống phân loại 2.2 Nguyên lý làm việc và quy trình công nghệ của hệ thống Khi nhấn nút start, xy lanh cấp phôi đẩy phôi vào băng tải đồng thời băng tải chạy. Khi phôi chạy qua camera, camera có nhiệm vụ thu nhận hình ảnh và đưa về hệ thống xử lý ảnh để xử lý.

Sau khi nhận biết vật xong nếu: 1. Phôi màu vàng , tím và xanh lá: Sau khi nhận biết xong ,băng tải tiếp tục chạy đến khi phôi tới vị trí tay gắp (nhận biết bằng cảm 14 biến). Tay gắp sẽ gắp các phôi vào trong khay phân loại tương ứng 1, 2, 3. Phôi màu đỏ: Sau khi nhận biết xong, băng tải tiếp tục chạy đến khi phôi rơi vào khay phân loại phía cuối băng tải.

Việc xác nhận phôi đã vào khay được nhận biết bởi cảm biến. Sau khi phôi đã vào khay, xy lanh cấp phôi tiếp tục đẩy phôi mới vào băng tải. Chu trình mới được thực hiện. - Hệ thống xử lý ảnh.

- Hệ thống điện và điều khiển. - Cơ cấu chấp hành.3 Hệ thống 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 nhưng 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. Xử lý ảnh được đưa vào giảng dạy ở bậc đại học ở nước ta khoảng chục năm nay.

Nó là môn học liên quan đến nhiều lĩnh vực và cần nhiều kiến thức cơ sở khác. Sau đây là một vài kiến thức cơ bản về xử lý ảnh: 2.1 Những vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh a. Điểm ảnh Điểm ảnh là đơn vị cơ bản nhất để tạo nên một bước ảnh kỹ thuật số. Địa chỉ của điểm ảnh được xem như là một tọa độ (x, y) nào đó.

Một bức ảnh kỹ thuật số, có thể được tạo ra bằng cách chụp hoặc bằng một phương pháp đồ họa nào khác, được tạo nên từ hàng ngàn hoặc hàng triệu pixel riêng lẻ. Bức ảnh càng chứa nhiều pixel thì càng chi tiết. Một triệu pixel thì tương đương với 1 megapixel. Độ phân giải của ảnh 15 Độ phân giải là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh số được hiển thị.

Theo định nghĩa, khoảng cách giữa các điểm ảnh phải được chọn sao cho mắt người vẫn thấy được sự liên tục của ảnh. Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên một mật độ phân bổ, đó chính là độ phân giải và được phân bố theo trục x và y trong không gian hai chiều. Mức xám của ảnh Mức xám: Là kết quả của sự biến đổi tương ứng 1 giá trị độ sáng của 1 điểm ảnh với 1 giá trị nguyên dương. Thông thường nó xác định trong [0,255] tuỳ thuộc vào giá trị mà mỗi điểm ảnh được biểu diễn.

Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256 (Mức 256 là mức phổ dụng. Lý do: từ kỹ thuật máy tính dùng 1 byte (8 bit) để biểu diễn mức xám. Mức xám dùng 1 byte biểu diễn: = 256 mức, tức là từ 0 đến 255). Ảnh số Là tập hợp hữu hạn các điểm ảnh, thường được biểu diễn bằng một mảng hai chiều (mxn) phần tử.

Ảnh số được chia làm 3 loại: - Ảnh nhị phân: Giá trị xám của tất cả các điểm ảnh chỉ nhận giá trị 1 hoặc 0. Như vậy mỗi điểm ảnh trong ảnh nhị phân được biểu diễn bởi 1 bit. - Ảnh xám: Giá trị xám nằm trong khoảng 0…255. Như vậy mỗi điểm ảnh trong ảnh xám được biểu diễn bởi 1 byte.

- Ảnh màu: Là ảnh tổ hợp từ 3 màu cơ bản đỏ (R), lục (G), lơ (B) và thường thu nhận trên các giải băng tần khác nhau. Để biểu diễn cho ảnh màu cần 24 bit, 24 bit này được chia làm ba khoảng 8 bit, mỗi khoảng này biểu diễn cho cường độ sáng của một trong các màu chính.2 Hệ tọa độ màu.  Mô hình màu RGB (Red, Green, Bule) RGB là không gian màu phổ biến dùng trong máy tính, máy ảnh, điện thoại và nhiều thiết bị kĩ thuật số khác. Không gian màu này khá gần với cách mắt người tổng hợp màu sắc.

Nguyên lý cơ bản là sử dụng 3 màu sắc cơ bản 16 R (red - đỏ), G (green - xanh lục) và B (blue - xanh lam) để biểu diễn tất cả các màu sắc. Mỗi kênh màu sẽ sử dụng 8 bit để biểu diễn, tức là giá trị R, G, B nằm trong khoảng 0 - 255. Bộ 3 số này biểu diễn cho từng điểm ảnh, mỗi số biểu diễn cho cường độ của một màu. Với mô hình biểu diễn 24 bit, số lượng màu tối đa sẽ là: 255×255×255=16581375 Hình 2.1 Mô hình màu RGB  Mô hình màu HSV (Hue, Saturation, Value) Thay vì chọn phần tử RGB để có màu mong muốn, người ta chọn các tham số màu: Hue, Saturation và Value.

Mô hình không gian màu HSV có thể suy diễn từ mô hình RGB. Trong đó: - Hue: Vùng màu. - Value: Cường độ sáng. Ngoài ra, còn có một số không gian màu khác, mỗi một không gian màu đều có một ứng dụng riêng.

Giả sử như để nhận dạng màu sắc thì thường sử dụng không gian màu HSV. Vì không gian màu này phù hợp với nhận thức của con người nên nó rất phù hợp cho việc nhận dạng màu sắc.2 Mô hình màu HSV  Không gian màu CMYK Hình 2.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ