Hệ thống phân loại và đóng lọ thuốc bằng học máy

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG PHÂN LOẠI VÀ ĐÓNG GÓI SẢN PHẨM ỨNG DỤNG XỬ LÍ ẢNH

1.1. Lí do chọn đề tài

1.2. Phạm vi nghiên cứu của đề tài

1.3. Nguyên lí hoạt động của toàn bộ hệ thống

1.4. Hệ thống phân loại sản phẩm bằng xử lí ảnh

1.5. Đóng thuốc vào lọ – secondary packaging

1.6. Đóng gói hộp, lọ vào thùng

1.7. Ý nghĩa của hệ thống

2. CHƯƠNG 2: TÍNH TOÁN, THIẾT KẾ HỆ THỐNG CƠ KHÍ

2.1. Yêu cầu của hệ thống cơ khí

2.2. Mô hình đề xuất

2.3. Thiết kế hệ thống cấp phôi tự động

2.3.1. Phân tích đối tượng cần cấp

2.3.2. Tính toán, thiết kế phễu rung của hệ thống

2.3.3. Tính toán, thiết kế nguồn rung của hệ thống

2.3.4. Mô phỏng hệ thống

2.4. Thông số đầu vào

2.5. Tính sơ bộ dữ liệu đầu vào

2.6. Tính toán động cơ

2.7. Xy lanh khí nén

2.8. Cơ cấu đóng nắp lọ

2.8.1. Cấu tạo máy đóng nắp lọ

2.8.2. Nguyên lí hoạt động

2.8.3. Cách thức hoạt động

3. CHƯƠNG 3: HỆ THỐNG ĐIỆN, ĐIỀU KHIỂN

3.1. Giới thiệu các thiết bị điện cơ bản sử dụng trong hệ thống

3.2. Bài toán điều khiển

3.2.1. Bài toán và yêu cầu

3.2.2. Quy trình công nghệ

3.3. Van đảo chiều

3.4. Relay điện từ

3.5. Bộ điều khiển PLC

3.6. Thiết kế giao diện HMI

3.7. Bài toán kết nối PLC với Python

3.8. Hệ thống chiếu sáng

4. CHƯƠNG TRÌNH PHÂN LOẠI THUỐC ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH VÀ CÔNG NGHỆ HỌC MÁY

4.1. Thuật toán lọc ảnh Gauss

4.2. Thuật toán Canny

4.3. Thuật toán trích chọn đặc trưng HOG

4.4. Thuật toán phân loại trong học máy

4.4.1. Phát hiện đối tượng

4.4.2. Trích chọn đặc trưng

4.4.3. Kết quả thực hiện

5. XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỆ THỐNG VÀ THỰC NGHIỆM

5.1. Xây dựng mô hình hệ thống

5.2. Kết quả thực nghiệm

5.3. Hướng phát triển của đồ án trong tương lai

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Hệ thống Phân loại và Đóng lọ Thuốc bằng Học máy

Hệ thống phân loại và đóng lọ thuốc bằng học máy là một giải pháp tự động hóa tiên tiến, ứng dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo (AI) và machine learning để nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong ngành sản xuất dược phẩm. Hệ thống phân loại này sử dụng các thuật toán phân loại được dữ liệu huấn luyện từ mô hình học máy để nhận dạng hình ảnh và phân loại thuốc dựa trên các đặc điểm như hình dạng, màu sắc, và kích thước. Hệ thống này giúp giảm thiểu sai sót, nâng cao hiệu quả sản xuất và đảm bảo kiểm soát chất lượng sản phẩm đầu ra.

1.1. Vai trò của Trí tuệ Nhân tạo và Học máy

AI và machine learning đóng vai trò quan trọng trong việc nhận dạng hình ảnh và phân loại thuốc. Các thuật toán machine learning được huấn luyện trên dữ liệu hình ảnh của thuốc đạt chuẩn và thuốc lỗi, từ đó có khả năng phân loại thuốc tự động với độ chính xác cao.

1.2. Quy trình Hoạt động của Hệ thống

Hệ thống hoạt động theo quy trình sau: thu thập hình ảnh thuốc bằng camera, xử lý ảnh để trích xuất đặc trưng, phân loại thuốc dựa trên thuật toán machine learning, và cuối cùng là đóng lọ thuốc tự động.

II. Lợi ích và Ứng dụng của Hệ thống

Hệ thống phân loại và đóng lọ thuốc bằng học máy mang lại nhiều lợi ích cho ngành sản xuất dược phẩm, bao gồm: nâng cao năng suất, giảm thiểu sai sót, kiểm soát chất lượng sản phẩm tốt hơn, và tối ưu hóa quy trình sản xuất. Hệ thống này có thể được ứng dụng rộng rãi trong các dây chuyền sản xuất thuốc, từ phân loại viên nén, capsule đến kiểm tra trực quan chất lượng thuốc.

Tiểu luận đồ án tốt nghiệp: Thiết kế hệ thống phân loại và đóng lọ thuốc sử dụng học máy