Đồ án tốt nghiệp: Đếm số lượng viên thuốc trong vỉ bằng kỹ thuật điện tử truyền thông

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: MỤC TIÊU

1.1. Mục tiêu của đề tài là thực hiện đếm chính xác số viên thuốc có trong vỉ thuốc để phân loại vỉ thuốc lỗi dùng Board Raspberry Pi 3B+

1.2. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

1.3. GIỚI HẠN

1.4. BỐ CỤC

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÍ THUYẾT

2.1. TỔNG QUAN VỀ XỬ LÍ ẢNH

2.1.1. Giới thiệu về xử lý ảnh

2.1.2. Các bước cơ bản trong xử lý ảnh

2.1.3. Không gian màu

2.1.3.1. Mô hình màu RGB

2.1.3.2. Ba kênh màu RGB riêng biệt

2.1.3.3. Không gian màu HSV

2.1.3.4. Cách chuyển từ không gian màu RGB sang không gian màu HSV

2.1.4. Xử lý hình thái học (Morphology)

3. CHƯƠNG 3: TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ

3.1. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ

3.1.1. Thiết kế sơ đồ khối của hệ thống

3.1.2. Tính toán và thiết kế mạch

3.1.3. Thiết kế khối thu tín hiệu hình ảnh

3.1.4. Thiết kế khối cảm biến

3.1.5. Thiết kế khối hiển thị

3.1.6. Khối công suất

3.1.7. Khối xử lý trung tâm

3.1.8. Sơ đồ nguyên lí mạch điện của hệ thống

3.2. THI CÔNG HỆ THỐNG

3.3. ĐÓNG GÓI VÀ THI CÔNG MÔ HÌNH

3.3.1. Đóng gói bộ điều khiển

3.3.2. Thi công mô hình

3.4. LẬP TRÌNH HỆ THỐNG

3.4.1. Lưu đồ chương trình trên Raspberry

3.4.2. Lưu đồ chương trình trên Arduino

3.4.3. Lưu đồ chương trình đo khoảng cách của cảm biến siêu âm

3.4.4. Lưu đồ chương trình của timer2

3.4.5. Phần mềm lập trình cho vi điểu khiển

3.5. VIẾT TÀI LIỆU HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG – THAO TÁC

3.5.1. Viết tài liệu hướng dẫn sử dụng

5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ, NHẬN XÉT VÀ ĐÁNH GIÁ

5.1. KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC

5.2. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

5.3. Mô hình sản phẩm

5.4. Kết quả thực nghiệm từ việc nhận diện số thuốc

5.5. NHẬN XÉT – ĐÁNH GIÁ

6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

6.1. HƯỚNG PHÁT TRIỂN

6.1.1. Chương trình trên Raspberry

6.1.2. Chương trình trên Arduino

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về xử lý ảnh

Xử lý ảnh là một lĩnh vực khoa học và công nghệ phát triển nhanh, ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành như y tế, giáo dục và công nghiệp. Kỹ thuật điện tử và kỹ thuật truyền thông đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng ảnh và phân tích ảnh. Các bước cơ bản trong xử lý ảnh bao gồm thu nhận ảnh, tiền xử lý, phân đoạn, biểu diễn và nhận dạng ảnh. Đồ án tốt nghiệp này tập trung vào việc đếm số lượng viên thuốc trong vỉ thuốc bằng cách sử dụng kỹ thuật số và công nghệ điện tử.

1.1. Thu nhận ảnh

Ảnh được thu nhận thông qua camera hoặc các thiết bị thu ảnh khác. Chất lượng ảnh phụ thuộc vào thiết bị và môi trường thu nhận. Trong đồ án tốt nghiệp, camera USB Logitech C270 được sử dụng để thu nhận ảnh vỉ thuốc.

1.2. Tiền xử lý ảnh

Sau khi thu nhận, ảnh được tiền xử lý để loại bỏ nhiễu và nâng cao độ tương phản. Các kỹ thuật như lọc nhiễu và điều chỉnh độ sáng được áp dụng để làm ảnh rõ nét hơn, phục vụ cho quá trình đếm viên thuốc.

II. Kỹ thuật xử lý hình thái học

Xử lý hình thái học là một kỹ thuật quan trọng trong xử lý ảnh, dựa trên lý thuyết tập hợp và cấu trúc hình học. Các phép toán cơ bản bao gồm phép giãn nở (Dilation), phép co (Erosion), phép mở (Opening) và phép đóng (Closing). Những phép toán này được sử dụng để phân tích và xử lý cấu trúc hình ảnh, giúp cải thiện độ chính xác trong việc đếm số lượng viên thuốc.

2.1. Phép giãn nở và phép co

Phép giãn nở làm tăng kích thước của các đối tượng trong ảnh, trong khi phép co làm giảm kích thước. Hai phép toán này thường được kết hợp để loại bỏ nhiễu và tách biệt các đối tượng trong ảnh.

2.2. Phép mở và phép đóng

Phép mở là sự kết hợp của phép co và phép giãn nở, giúp loại bỏ các đối tượng nhỏ không mong muốn. Phép đóng ngược lại, được sử dụng để lấp đầy các khoảng trống nhỏ trong đối tượng.

III. Thiết kế hệ thống đếm viên thuốc

Hệ thống điện tử được thiết kế để đếm số lượng viên thuốc trong vỉ thuốc bao gồm các thành phần chính như Raspberry Pi 3 Model B, camera USB, cảm biến siêu âm SRF04 và module điều khiển động cơ L298. Hệ thống sử dụng kỹ thuật truyền thông để giao tiếp giữa các thành phần và kỹ thuật số để xử lý ảnh.

3.1. Thiết kế sơ đồ khối

Sơ đồ khối của hệ thống bao gồm các khối thu tín hiệu hình ảnh, khối cảm biến, khối hiển thị và khối xử lý trung tâm. Raspberry Pi đóng vai trò là bộ xử lý trung tâm, điều khiển toàn bộ hệ thống.

3.2. Thi công mô hình

Mô hình được thi công với băng chuyền, buồng sáng và cần gạt thuốc lỗi. Hệ thống được lập trình bằng ngôn ngữ Python và sử dụng thư viện OpenCV để xử lý ảnh và đếm viên thuốc.

IV. Kết quả và đánh giá

Hệ thống đã đạt được kết quả khả quan trong việc đếm số lượng viên thuốc với độ chính xác cao. Các thử nghiệm cho thấy hệ thống có thể đếm chính xác từ 2 đến 9 viên thuốc trong vỉ. Tuy nhiên, vẫn còn một số hạn chế như độ chính xác giảm khi số lượng viên thuốc tăng lên.

4.1. Kết quả thực nghiệm

Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống đếm chính xác 100% với vỉ thuốc có 2 viên và 6 viên. Tuy nhiên, với vỉ thuốc có 8 viên, độ chính xác giảm xuống còn 90%.

4.2. Nhận xét và hướng phát triển

Hệ thống cần được cải thiện để tăng độ chính xác khi đếm số lượng viên thuốc lớn. Hướng phát triển tiếp theo bao gồm tối ưu hóa thuật toán xử lý ảnh và nâng cấp phần cứng.

Đồ án tốt nghiệp kỹ thuật điện tử truyền thông: Giải pháp đếm số lượng viên thuốc trong vỉ