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.
