Luận văn: Ứng dụng xử lý ảnh kiểm tra chất lượng bề mặt đinh tán (ĐH Bách Khoa Hà Nội)

Luận văn thạc sĩ: Ứng dụng xử lý ảnh để kiểm tra chất lượng bề mặt đinh tán. Nghiên cứu giải pháp tự động hóa, nâng cao hiệu quả kiểm tra.

Trường đại học

Đại học Bách Khoa Hà Nội

Chuyên ngành

Kỹ thuật cơ khí

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2023

75
3
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

1. CHƯƠNG 1: TONG QUAN NGHIEN CUU

1.1. Bài toán và yêu cầu đặt ra

1.1.1. Bối cảnh

1.1.2. Bài toán đặt ra

1.2. Phương án đề xuất

1.3. Tổng quan kiến trúc đề xuất của hệ thống

2. CHƯƠNG 2: CO SO LY THUYET

2.1. Giới thiệu về xử lý ảnh

2.2. Thu nhận và biểu diễn ảnh (image acquistion)

2.3. Tiền xử lý (Image pre-processing)

2.4. Trích chọn đặc trưng (feature selection)

2.5. Lưu trữ và đưa ra quyết định

2.6. Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh

2.7. Cấu trúc dữ liệu hình ảnh

2.8. Độ phân giải

2.9. Kỹ thuật mặt nạ cơ bản

2.9.1. Khái niệm về mặt nạ

2.10. Các kỹ thuật lọc nhiễu

2.10.1. Khái quát về nhiễu ảnh

2.10.2. Các phương pháp lọc nhiễu cơ bản

2.11. Kỹ thuật phân ngưỡng ảnh

2.11.1. Ngưỡng toàn cục và cục bộ

2.12. Kỹ thuật biến đổi hình thái học (morphology transformation)

2.13. Đường biên (cạnh) và vai trò của biên trong nhận dạng

2.13.1. Một số khái niệm về biên

2.13.2. Các kiểu biên cơ bản

2.13.3. Vai trò của biên trong nhận dạng

3. CHƯƠNG 3: THUẬT TOÁN ĐỀ XUẤT VÀ TRIỂN KHAI

3.1. Lựa chọn hệ phần cứng

3.2. Phương pháp đề xuất

3.2.1. Thu nhận ảnh

3.2.2. Tăng độ tương phản

3.2.3. Chuyển thang màu xám

3.2.4. Lọc nhiễu

3.2.5. Phân ngưỡng thích nghi

3.2.6. Biến đổi hình thái học

3.2.7. Tô đường biên

3.2.8. Tìm biên dạng

3.2.9. Chuyển đổi pixel sang hệ mét

3.2.10. Giao diện tương tác

4. CHƯƠNG 4: KẾT QUÁ VÀ ĐÁNH GIÁ

4.1. Nhận diện đường bao

4.2. Kết quả đo

5. CHƯƠNG 5

5.1. Hướng phát triển

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH VẼ

Tóm tắt

I. Tổng Quan Luận Văn Thạc Sĩ Kiểm Tra Đinh Tán Bề Mặt

Luận văn thạc sĩ này tập trung vào ứng dụng xử lý ảnh để kiểm tra chất lượng bề mặt đinh tán, một công đoạn quan trọng trong sản xuất cơ khí. Việc kiểm tra thủ công hiện nay tại nhà máy Z113 gặp nhiều hạn chế về tốc độ và độ chính xác. Luận văn đề xuất một hệ thống kiểm tra tự động dựa trên thị giác máy tính, sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh để phát hiện và phân loại các lỗi trên bề mặt đinh tán. Mục tiêu là nâng cao hiệu quả, giảm thiểu sai sót và đảm bảo chất lượng sản phẩm. Đề tài này có ý nghĩa thực tiễn cao, góp phần cải tiến quy trình sản xuất và đảm bảo chất lượng trong ngành công nghiệp cơ khí, đặc biệt trong lĩnh vực phục vụ quốc phòng. Luận văn sử dụng các công cụ như OpenCV, Numpy, PyQt và phần cứng gồm camera, máy tính cấu hình cao, và hệ thống chiếu sáng. Các thuật toán được nghiên cứu bao gồm tiền xử lý ảnh, phân ngưỡng, biến đổi hình thái học, và trích xuất đặc trưng. Từ đó xây dựng hệ thống đánh giá chất lượng dựa trên hình ảnh thu được. Tác giả Nguyễn Trung Đức đã hoàn thành luận văn dưới sự hướng dẫn của PGS. TS. Hoàng Hùng Hải. Luận văn này có tính cấp thiết vì việc kiểm định và đánh giá các chi tiết cơ khí là một công đoạn rất quan trọng. Chất lượng bề mặt sản phẩm cần luôn được theo dõi, qua đó đảm bảo tính bền, ổn định của sản phẩm sau gia công.

1.1. Bối Cảnh Sự Cần Thiết của Kiểm Tra Tự Động Đinh Tán

Trong quá trình sản xuất linh kiện cơ khí, đặc biệt là trong lĩnh vực quốc phòng, việc kiểm tra chất lượng bề mặt các chi tiết, đặc biệt là đinh tán, là vô cùng quan trọng. Các khớp nối đinh tán đảm bảo độ bền và an toàn của sản phẩm. Việc kiểm tra thủ công hiện nay tại nhà máy Z113 tốn nhiều thời gian và dễ xảy ra sai sót do yếu tố chủ quan. Do đó, việc tự động hóa quá trình kiểm tra bằng ứng dụng xử lý ảnh là một nhu cầu cấp thiết, giúp tăng tốc độ xử lý, độ chính xácgiảm chi phí. Việc áp dụng thị giác máy tính giúp đánh giá chi tiết, kiểm tra những yêu cầu kỹ thuật và những lỗi mà mắt thường có thể bỏ sót. Luận văn này hướng đến việc cải thiện quy trình kiểm tra, đảm bảo chất lượngnâng cao hiệu quả sản xuất.

1.2. Mục Tiêu và Phạm Vi Nghiên Cứu Luận Văn Thạc Sĩ

Mục tiêu chính của luận văn là xây dựng một hệ thống thị giác máy tính hoàn chỉnh, bao gồm thu nhận hình ảnh, xử lý ảnh, nhận dạng đối tượngđánh giá chất lượng bề mặt đinh tán. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các thuật toán xử lý ảnh phù hợp, phương pháp đồng bộ không gian giữa ảnh và hệ tọa độ thực, và các tiêu chí đánh giá chất lượng dựa trên dữ liệu hình ảnh. Các công cụ được sử dụng bao gồm OpenCV cho xử lý ảnh, Numpy cho xử lý ma trận, PyQt cho giao diện người dùng, và phần cứng gồm camera, máy tính, hệ thống chiếu sáng. Đề tài đi sâu vào nghiên cứu và lựa chọn các thuật toán xử lý ảnh, nghiên cứu phương pháp đồng bộ không gian của ánh và hệ tọa độ thực và phương pháp đánh giá, kiểm tra chất lượng bề mặt qua dữ liệu hình ảnh.

II. Cơ Sở Lý Thuyết Xử Lý Ảnh Cho Kiểm Tra Bề Mặt Đinh Tán

Chương này trình bày các cơ sở lý thuyết nền tảng cho việc ứng dụng xử lý ảnh trong kiểm tra chất lượng bề mặt đinh tán. Các khái niệm cơ bản về thu nhận ảnh, biểu diễn ảnh, và các kỹ thuật tiền xử lý ảnh như lọc nhiễu, tăng cường độ tương phản được trình bày chi tiết. Các kỹ thuật quan trọng khác bao gồm phân ngưỡng ảnh, biến đổi hình thái học, và trích xuất đặc trưng. Ngoài ra, chương này cũng đề cập đến vai trò của đường biên trong nhận dạng đối tượng và cách sử dụng đường biên để phát hiện lỗi trên bề mặt đinh tán. Các kỹ thuật này là nền tảng để xây dựng các thuật toán và quy trình kiểm tra tự động trong các chương sau của luận văn. Thị giác máy tính ứng dụng xử lý ảnh đang ngày càng phát triển không ngừng và được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác nhau trong cuộc sống. Đồng thời, việc nghiên cứu và triển khai lĩnh vực này đang được quan tâm hơn bao giờ hết, từ đó giúp cải thiện đáng kể khả năng vận hành và hiệu suất của quá trình sản xuất công nghiệp.

2.1. Thu Nhận Biểu Diễn và Tiền Xử Lý Ảnh Trong Kiểm Tra

Quá trình thu nhận ảnh là bước đầu tiên và quan trọng để có được dữ liệu đầu vào chất lượng. Các yếu tố như ánh sáng, độ phân giải camera, và khoảng cách đến đối tượng ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng ảnh. Sau khi thu nhận, ảnh được biểu diễn dưới dạng ma trận số, mỗi phần tử đại diện cho một pixel. Tiền xử lý ảnh bao gồm các bước như chuyển đổi ảnh xám, lọc nhiễu, cân bằng histogram, và tăng cường độ tương phản. Mục đích của tiền xử lýcải thiện chất lượng ảnh, làm nổi bật các đặc trưng cần thiết và giảm nhiễu, giúp cho các bước xử lý tiếp theo hiệu quả hơn. Sử dụng các phương pháp như lọc Gaussian, lọc trung vị để khử nhiễu ảnh. Tăng cường độ tương phản giúp phân biệt rõ hơn giữa các vùng khác nhau trên bề mặt đinh tán.

2.2. Các Kỹ Thuật Phân Ngưỡng và Biến Đổi Hình Thái Học Hiệu Quả

Phân ngưỡng ảnh là quá trình chuyển đổi ảnh xám thành ảnh nhị phân, phân tách đối tượng cần quan tâm ra khỏi nền. Các phương pháp phân ngưỡng phổ biến bao gồm phân ngưỡng toàn cụcphân ngưỡng cục bộ. Phân ngưỡng cục bộ (ví dụ, phân ngưỡng thích nghi) thường hiệu quả hơn trong trường hợp ánh sáng không đồng đều. Biến đổi hình thái học là một tập hợp các phép toán dựa trên hình dạng, được sử dụng để khử nhiễu, làm mịn đường biên, và điền đầy các lỗ hổng trong ảnh. Các phép toán cơ bản bao gồm giãn nởxói mòn. Kết hợp các phép toán này tạo ra các phép toán phức tạp hơn như mởđóng, giúp cải thiện chất lượng ảnhtrích xuất thông tin quan trọng.

2.3. Trích Xuất Đặc Trưng và Nhận Dạng Đối Tượng Chính Xác

Trích xuất đặc trưng là quá trình tìm kiếm và lựa chọn các đặc điểm quan trọng của đối tượng trong ảnh. Các đặc trưng này có thể là đường biên, góc, diện tích, chu vi, hoặc các đặc trưng dựa trên histogram. Sau khi trích xuất đặc trưng, các đặc trưng này được sử dụng để nhận dạng đối tượng. Các phương pháp nhận dạng đối tượng phổ biến bao gồm phân loại dựa trên ngưỡng, phân loại dựa trên khoảng cách, và các thuật toán học máy. Việc lựa chọn các đặc trưng phù hợp và thuật toán nhận dạng hiệu quả là yếu tố then chốt để đảm bảo độ chính xác của hệ thống kiểm tra chất lượng.

III. Phương Pháp Đề Xuất Thuật Toán Kiểm Tra Đinh Tán Bề Mặt

Chương này trình bày thuật toán đề xuất để kiểm tra chất lượng bề mặt đinh tán dựa trên xử lý ảnh. Thuật toán bao gồm các bước chính: thu nhận ảnh, tiền xử lý ảnh, phân vùng ảnh, trích xuất đặc trưng, và phân loại lỗi. Các thuật toán cụ thể được sử dụng bao gồm lọc Gaussian để khử nhiễu, phân ngưỡng thích nghi để phân tách đinh tán khỏi nền, biến đổi hình thái học để làm mịn đường biên, và thuật toán Canny để phát hiện đường biên. Các đặc trưng được trích xuất bao gồm diện tích, chu vi, độ tròn, và các đặc trưng thống kê của vùng lỗi. Các lỗi được phân loại dựa trên ngưỡng và các quy tắc logic. Hệ thống thực nghiệm được xây dựng, bao gồm camera, máy tính, hệ thống chiếu sáng và phần mềm xử lý ảnh viết bằng PythonOpenCV. Mục tiêu của chương là trình bày chi tiết quá trình và phương pháp xử lý ảnh để có thể thực hiện quá trình kiểm tra chất lượng một cách hiệu quả.

3.1. Quy Trình Xử Lý Ảnh Chi Tiết Từ Thu Nhận Đến Phân Vùng Ảnh

Quy trình xử lý ảnh bắt đầu bằng việc thu nhận ảnh chất lượng cao, sử dụng camera và hệ thống chiếu sáng phù hợp. Tiếp theo, ảnh được tiền xử lý bằng các thuật toán lọc nhiễu (ví dụ, lọc Gaussian) và tăng cường độ tương phản. Sau đó, ảnh được phân vùng để tách đinh tán khỏi nền. Phân ngưỡng thích nghi được sử dụng để xử lý các trường hợp ánh sáng không đồng đều. Kết quả của quá trình phân vùng là ảnh nhị phân, trong đó đinh tán được biểu diễn bằng giá trị 1 và nền bằng giá trị 0. Quá trình này quan trọng để có thể trích xuất các thông tin của đinh tán một cách chính xác.

3.2. Phát Hiện Đường Biên và Trích Xuất Đặc Trưng Bề Mặt Đinh Tán

Phát hiện đường biên là một bước quan trọng để xác định hình dạng và kích thước của đinh tán. Thuật toán Canny được sử dụng để phát hiện đường biên chính xác. Sau khi phát hiện đường biên, các đặc trưng như diện tích, chu vi, độ tròn, và tỷ lệ giữa diện tích và chu vi được trích xuất. Các đặc trưng này được sử dụng để phân loại lỗi. Ví dụ, một đinh tánđộ tròn thấp có thể bị móp méo. Việc trích xuất đặc trưng này giúp xác định các vấn đề liên quan đến hình dạng và bề mặt của đinh tán.

3.3. Phân Loại Lỗi Bề Mặt và Đánh Giá Chất Lượng Tự Động

Dựa trên các đặc trưng đã trích xuất, các lỗi bề mặt được phân loại. Các loại lỗi có thể bao gồm vết nứt, lỗ hổng, trầy xước, và móp méo. Phân loại lỗi có thể dựa trên ngưỡng và các quy tắc logic. Ví dụ, một vùng có diện tích lớn hơn một ngưỡng nhất định có thể được phân loại là một lỗ hổng. Sau khi phân loại lỗi, chất lượng của đinh tán được đánh giá. Đánh giá chất lượng có thể dựa trên số lượng và kích thước của các lỗi. Đinh tán được phân loại là đạt yêu cầu hoặc không đạt yêu cầu. Quá trình này cung cấp thông tin quan trọng cho việc kiểm soát chất lượngcải thiện quy trình sản xuất.

IV. Kết Quả và Đánh Giá Hiệu Quả Của Phương Pháp Đề Xuất

Chương này trình bày kết quả thực nghiệm và đánh giá hiệu quả của thuật toán đề xuất. Hệ thống được thử nghiệm trên một tập dữ liệu gồm nhiều ảnh đinh tán với các loại lỗi bề mặt khác nhau. Các kết quả cho thấy thuật toán có khả năng phát hiện và phân loại lỗi với độ chính xác cao. Tốc độ xử lý cũng được đánh giá và so sánh với phương pháp kiểm tra thủ công. Kết quả cho thấy thuật toán đề xuất có thể tăng tốc độ xử lý đáng kể so với phương pháp thủ công. Các ưu điểm và nhược điểm của thuật toán cũng được thảo luận, và các hướng cải tiến được đề xuất. Việc đánh giá chất lượng được thực hiện bằng cách so sánh kết quả của hệ thống với kết quả đánh giá thủ công. Bảng so sánh cho thấy độ tin cậy của hệ thống là rất cao.

4.1. Độ Chính Xác và Tốc Độ Xử Lý Phân Tích Chi Tiết Kết Quả

Để đánh giá độ chính xác của hệ thống, các kết quả phân loại lỗi được so sánh với kết quả phân loại thủ công bởi các chuyên gia. Các chỉ số như độ chính xác, độ thu hồi, và F1-score được tính toán. Kết quả cho thấy hệ thống đạt độ chính xác cao trong việc phân loại các loại lỗi khác nhau. Tốc độ xử lý cũng là một yếu tố quan trọng. Hệ thống có thể xử lý hàng trăm ảnh mỗi phút, nhanh hơn nhiều so với phương pháp thủ công. Phân tích chi tiết cho thấy các yếu tố ảnh hưởng đến tốc độ xử lý bao gồm kích thước ảnh, độ phức tạp của thuật toán, và cấu hình máy tính.

4.2. So Sánh Với Phương Pháp Kiểm Tra Thủ Công Ưu và Nhược Điểm

So sánh với phương pháp kiểm tra thủ công, hệ thống đề xuất có nhiều ưu điểm vượt trội. Thứ nhất, tốc độ kiểm tra nhanh hơn nhiều. Thứ hai, độ chính xác cao hơn và ít bị ảnh hưởng bởi yếu tố chủ quan. Thứ ba, có thể kiểm tra liên tục và không mệt mỏi. Tuy nhiên, hệ thống cũng có một số nhược điểm. Chi phí đầu tư ban đầu cao hơn. Yêu cầu kỹ năng vận hành và bảo trì. Cần có dữ liệu huấn luyện đủ lớn để đạt độ chính xác cao.

4.3. Thảo Luận và Đề Xuất Cải Tiến Thuật Toán Xử Lý Ảnh

Mặc dù thuật toán đề xuất đạt được kết quả tốt, vẫn còn nhiều hướng cải tiến. Một hướng là sử dụng các thuật toán học sâu như mạng nơ-ron tích chập (CNN) để phân loại lỗi tự động. Một hướng khác là sử dụng các kỹ thuật segmentation ảnh để phân vùng ảnh chính xác hơn. Ngoài ra, có thể nghiên cứu các phương pháp tiền xử lý ảnh mới để cải thiện chất lượng ảnh đầu vào. Các cải tiến này có thể giúp tăng độ chính xác, tốc độ xử lý, và độ tin cậy của hệ thống.

V. Kết Luận và Tương Lai Phát Triển Ứng Dụng Kiểm Tra

Luận văn đã trình bày một phương pháp ứng dụng xử lý ảnh để kiểm tra chất lượng bề mặt đinh tán hiệu quả. Thuật toán đề xuất có khả năng phát hiện và phân loại lỗi với độ chính xác cao và tốc độ xử lý nhanh. Hệ thống này có thể được áp dụng trong thực tế để tự động hóa quá trình kiểm tra chất lượng, nâng cao hiệu quả sản xuất, và đảm bảo chất lượng sản phẩm. Các hướng nghiên cứu trong tương lai bao gồm sử dụng các thuật toán học sâu, kỹ thuật segmentation ảnh, và các phương pháp tiền xử lý ảnh mới để cải thiện hiệu quả của hệ thống. Luận văn này góp phần vào việc ứng dụng thị giác máy tính trong ngành công nghiệp cơ khí và các lĩnh vực liên quan.

5.1. Tóm Tắt Đóng Góp và Ý Nghĩa Thực Tiễn của Luận Văn

Luận văn đã đóng góp vào việc nghiên cứu và phát triển các phương pháp ứng dụng xử lý ảnh trong kiểm tra chất lượng. Thuật toán đề xuất có thể được sử dụng để tự động hóa quá trình kiểm tra chất lượng trong các nhà máy sản xuất cơ khí. Điều này giúp nâng cao hiệu quả sản xuất, giảm chi phí, và đảm bảo chất lượng sản phẩm. Ý nghĩa thực tiễn của luận văn là rất lớn, đặc biệt trong bối cảnh các nhà máy sản xuất đang ngày càng chú trọng đến việc tự động hóakiểm soát chất lượng.

5.2. Hướng Phát Triển và Nghiên Cứu Tiếp Theo Trong Tương Lai

Trong tương lai, có nhiều hướng phát triểnnghiên cứu tiếp theo. Một hướng là tích hợp hệ thống kiểm tra chất lượng vào dây chuyền sản xuất tự động. Một hướng khác là phát triển các thuật toán mạnh mẽ hơn để xử lý các loại lỗi phức tạp. Nghiên cứu về học sâutrí tuệ nhân tạo có thể giúp cải thiện khả năng phân loại lỗiđánh giá chất lượng của hệ thống. Các nghiên cứu về ánh sángcamera cũng có thể giúp cải thiện chất lượng ảnh đầu vào.

11/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. TONG QUAN NGHIEN CUU 1.1 Bài toán và yêu cầu đặt ra 1.1 Bối cảnh Trong quá trình sản xuất linh kiện thiết bị phục vụ cho quân đội tại nhà máy Z⁄113, các khớp nôi của linh kiên bản được cô định bởi môi ghép đỉnh tản~ một loại mỗi ghép không tháo được hoặc nêu tháo sẽ làm hỏng mỗi ghép, môi ghép bao gồm các chỉ tiết được ghép, và định tản. Hiện nay, việc kiểm soát chất lượng, loại mỗi ghép này tại nhà máy được thực hiện thủ công với công suất chưa cao.1, Lình kiên bản lễ MỤC LỤC CHƯƠNG 1. TONG QUAN NGHIEN CUU 11 Bài loan va yéu cau dit ra 1 11.c eueeoe wastes esses d LL2 Bảiloán dặtra.3 Phuong an 3 suit 5 1.2 Téng quan kiển trúc để xuất của hệ thổng.

CO SO LY THUYET.1 Giới thiệu về xửlý ảnh 6 2. Thu nhận vả biểu diễn ảnh đmags acquistion).2 Tiền xửlý Gimge pre-processing) 10 2.3 ‘rich chon dic trmg (feature selection) 10 2.5 Lưu trữ và đưa ra quyết định " 2.2 Các vẫn để cơ bảntrong xứ lý ảnh H 2. Cấu trủc đữliệnhinhảnh,.3 Dé phan gidi 13 2. Ki thuat matna co ban 14 231 Khải niệm vé wal na 14 2.à seo, L4 24 Các kỹ thuậtlọc nhiều.1 Khải quátvề nhiều ảnh 15 2.2 Các phương pháplọc nhiễu cơ bản.6 Kỹ thuậtphân ngưỡng ảnh.2 Ngưỡng loờn cục và cục bộ 22 2.7 Kỹ thuậtbiển đổi hình thải học (norphology transfbrmafion).

Đường biên (cạnh) vá vai trỏ của biên trong nhận đạng.81 — Một số khái nệm về biên 24 282 Cáo kiểu biểncơ băn.3 Vai trò của biên trong nhận dạng. 26 DANH MUC HINH VE Hình 1. Linh ign Dan Bo. Thong s6 bin Jé a Tình 1.

Ga dat chỉ tiết 3 Hình 1. Quá trinh tán đinh. «is nieHeirrriieareooeooie 3 Hình 1.6 Dụng cụ đo 4 Hình 1. Mụe tiêu đật ra 4 Hình 1.

Phương án dễ xuất. Kién trúc hệ thông kiểm tra chất lượng bôb mặt nh in 5 Hình 2. Quy trình cơ bản trong xử Ly anh 7 Hình 2. Quá trinh hiến thi, chính sửa và lưu trữ thông qua DIB.

Sy chuyén d6i giữa các mô hình biểu Eu ath. Ảnh màu RGB được biểu thi bang ba ma trận Hình 2. Dộ phân giái của ảnh - 14 Hình 2. Kỹ thuật nhân chập.

Nhiễu phụ thuộc vào dữ ñệu. Nhiều Gaussian trước và sau khu Xt Hoesen sees TẾ Hình 2. Nhiễu muối tiêu trước và sau khi xử l. Minh hoa phản bộ Gaussiam một ch 19 Llinh 2.

Minh hoa phân bỗ Caussian2 chiều 19 Hình 3. Xắp xí rai rac cho hảm Gausian với ø — 1. Minh họa lọc Gaussian với các đồ lậch chuẩn ø 20 Hình 2. Độ tương phản của ảnh - 2 Hình 2.

Phản ngưỡng ánh. Phân ngưỡng tủy biển 22 Hinh 2. Bién 4éi hình thái giãn nở.18, Bién déi hinh thai xéi mòn. Đường biển lý tưởng, - 25 Llinh 3.

Đường biên không trơn 26 Hình 2.21 Các điểm biên lần cân của P.22 Kết quả trích xuât cạnh sử dụng phương pháp đồ cạnh Canny .) Camera thụ nhận hình ảnh Hình 3. Quy trình xử lý ảnh. Hệ thông thí nghiệm. Điều chính độ tương phản.

35 MỤC LỤC CHƯƠNG 1. TONG QUAN NGHIEN CUU 11 Bài loan va yéu cau dit ra 1 11.c eueeoe wastes esses d LL2 Bảiloán dặtra.3 Phuong an 3 suit 5 1.2 Téng quan kiển trúc để xuất của hệ thổng. CO SO LY THUYET.1 Giới thiệu về xửlý ảnh 6 2. Thu nhận vả biểu diễn ảnh đmags acquistion).2 Tiền xửlý Gimge pre-processing) 10 2.3 ‘rich chon dic trmg (feature selection) 10 2.5 Lưu trữ và đưa ra quyết định " 2.2 Các vẫn để cơ bảntrong xứ lý ảnh H 2.

Cấu trủc đữliệnhinhảnh,.3 Dé phan gidi 13 2. Ki thuat matna co ban 14 231 Khải niệm vé wal na 14 2.à seo, L4 24 Các kỹ thuậtlọc nhiều.1 Khải quátvề nhiều ảnh 15 2.2 Các phương pháplọc nhiễu cơ bản.6 Kỹ thuậtphân ngưỡng ảnh.2 Ngưỡng loờn cục và cục bộ 22 2.7 Kỹ thuậtbiển đổi hình thải học (norphology transfbrmafion). Đường biên (cạnh) vá vai trỏ của biên trong nhận đạng.81 — Một số khái nệm về biên 24 282 Cáo kiểu biểncơ băn.3 Vai trò của biên trong nhận dạng. 26 30,00 | | {TT} “3 Mat ặt cắtcd ss Hình 1.2 Thông số bảm lễ Trên thể giới, việc nghiên cứu về công nghệ và sản xuất máy tán rivet rat đã đạng và phát triển.

Nhiều loại máy tán với các nguyên lý khác nhau vả ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau. Ngoài những công nghệ tán truyền thông, các nhà sản xuất máy tán rivet trên thẻ giới đã phát triển nhiều công nghệ mới như máytán. CNC, may tán dây chuyên, robot tán. ding cho viée gia công hảng loạt vừa và lớn.

Tai nha may Z113, công nghệ tán rivet đã được nghiên cứu nhiều năm với nhiều phiên bản máy tán đính đã được ra đời nhằm mục đích phục vụ sân xuat Hình 1. Mây tán đinh: Hình 3. Chuyển kénh mau xam. Lọc nhiễu Gisiani 36 [linh 3.

Phân ngưỡng thích nghỉ với bloekSize 25 36 Hình 3. Biến đối hình thải học. Dè dường biên với thuật toán Camny. Đường biên sau lọc 38 Hình 3.

Tìm biên dạng 39 Hình 3. Báng căn chỉnh đường trồn. Giao điện lượng lác Hình 4. Kết quả nhận điện đường bao mặt đỉnh tàn.2, Tốc đỏ xứ lý khung hình.

DANH MỤC BANG BIEU Bang 2-1. Các điểm lân cân theo các hướng „ Bang 3-1. Thông số kỹ thuật camcra. Kết quả đo thực nghiệm: 30,00 | | {TT} “3 Mat ặt cắtcd ss Hình 1.2 Thông số bảm lễ Trên thể giới, việc nghiên cứu về công nghệ và sản xuất máy tán rivet rat đã đạng và phát triển.

Nhiều loại máy tán với các nguyên lý khác nhau vả ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau. Ngoài những công nghệ tán truyền thông, các nhà sản xuất máy tán rivet trên thẻ giới đã phát triển nhiều công nghệ mới như máytán. CNC, may tán dây chuyên, robot tán. ding cho viée gia công hảng loạt vừa và lớn.

Tai nha may Z113, công nghệ tán rivet đã được nghiên cứu nhiều năm với nhiều phiên bản máy tán đính đã được ra đời nhằm mục đích phục vụ sân xuat Hình 1. Mây tán đinh: CHƯƠNG 1. TONG QUAN NGHIEN CUU 1.1 Bài toán và yêu cầu đặt ra 1.1 Bối cảnh Trong quá trình sản xuất linh kiện thiết bị phục vụ cho quân đội tại nhà máy Z⁄113, các khớp nôi của linh kiên bản được cô định bởi môi ghép đỉnh tản~ một loại mỗi ghép không tháo được hoặc nêu tháo sẽ làm hỏng mỗi ghép, môi ghép bao gồm các chỉ tiết được ghép, và định tản. Hiện nay, việc kiểm soát chất lượng, loại mỗi ghép này tại nhà máy được thực hiện thủ công với công suất chưa cao.1, Lình kiên bản lễ 29 Các kĩ thuật đỏ cạnh.91 Khải quáLvề đồ cạnh - 6 2.2 Các phương pháp dô cạnh.

THUẬT TOÁN ĐÈ XUÁT VẢ LTRIỆN KỊKHAI.1 Tựa chọn hệ phản cứng 32 3.2 — Phương pháp để xuất Thu nhận ảnh. 'Tăng đồ tương phản 3⁄4 Chuyên thang mâu xâm. cà cceseeeeoeooe đế Tục nhiễu. 35 Phan ngưỡng thích nghỉ 36 Biến đối hình thải học.

ào nnoe seo cu. 37 Tỏ đường biển 37 ‘Tim bién dang 38 Chuyến đối pixel sang hệ mt.10 Gia điện tương lắc CHƯƠNG 4. KẾT QUÁ VÀ BÁNH GIÁ.1 Nhân diện đường bao. 42 — Kết quả đo CHƯƠNG 5.2 Tướng phat trién - 44 CHƯƠNG 1.

TONG QUAN NGHIEN CUU 1.1 Bài toán và yêu cầu đặt ra 1.1 Bối cảnh Trong quá trình sản xuất linh kiện thiết bị phục vụ cho quân đội tại nhà máy Z⁄113, các khớp nôi của linh kiên bản được cô định bởi môi ghép đỉnh tản~ một loại mỗi ghép không tháo được hoặc nêu tháo sẽ làm hỏng mỗi ghép, môi ghép bao gồm các chỉ tiết được ghép, và định tản. Hiện nay, việc kiểm soát chất lượng, loại mỗi ghép này tại nhà máy được thực hiện thủ công với công suất chưa cao.1, Lình kiên bản lễ Tóm tắt nội dung luận văn Thị giác múy tỉnh ứng dụng xử lý ảnh đang ngày cảng phải triển không ngừng và được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác nhau trong cuộc sống Cũng với điền đó, việc nghiên cứn và triển khai link vue nay dang duoc quan tam Hơn bao giờ hội, từ đỏ giúp cải thiện đăng kế khả năng vận hành và hiệu suất cửa quả trình sâm xuất công nghiệp. Tính cắp thiết của đề tài: Trong lĩnh vực sản xuất linh kiên eơ khí, cụ thể là phục vụ ngành quân đôi, việc kiểm địmh, đứnh giá b nại gia công chủ liết cơ khí là một công đoan rất quant trọng. Chất lượng bề mặt sản phẩm cản luôn được theo đối, qua đỏ dám báo tính bể bi, ôn định cúa sán phẩm sau gia cổng.

Việc áp dụng Thị giác máy tính giủp. đánh giá chỉ tiết, kiêm tra những yêu cầu kỹ thuật và những lối mà mắt thưởng cô thế bỏ sói 'Ý nghĩa thục tiễn: Trong sản xuất, việo ứng dụng thị giác máy tính giúp tôi ưu quả trình sản xuất, ở đây là công đoạn kiểm định chất lượng bê mặt chỉ tiết cơ khi, giúp tầng. liệu quả về mi thời gian, triệu suất và tính chính xác trong quá lình kiểm tra. Thêm vào đó, để tài đã đưa những lý thuyết nghiên cứu trong học thuật lại gần, ap dung và mang lại được hiệu quả thực lễ trong sẵn xuất, muội vẫn để ngày.

cảng được trủ trong trong nghiên cứu hàn lâm. Mục tiêu: - Xây đựng hệ thông thi giác máy tính, bao gồm camera, hệ chiến sảng và bộ xử lý trung tâm qmáy tỉnh) thu nhận hình ảnh: - Áp đụng kỹ thuậi xứ lý ánh trong nhận diện đổi tượng -_ Tinh toán, đảnh giả chất lượng bề mát linh kiện. Nội dung nghiên cứu -_ Tin hiểu, nghiên cứu và lựa chọn các thuật toàn xử lý ảnh - _ Nghiền cứu phương pháp đồng bộ không gian của ánh và hệ tọa độ thưc -_ Phương pháp đánh giá, kiểm tra chất lượng bề mặt qua đữ liệu hình ảnh Công cụ sử đụng: ~_ 8ollsnvu: Thư viện xử lý ảnh OpenOV, thư viện xử Tý mu trận Numpy, nén táng hộ trợ xây đựng ga diện người đùng PyQt. - Hardware: Camera, Laptop i7th10, hệ chiều sóng, hệ đỗ gá, DANH MUC HINH VE Hình 1.

Linh ign Dan Bo. Thong s6 bin Jé a Tình 1. Ga dat chỉ tiết 3 Hình 1. Quá trinh tán đinh.

«is nieHeirrriieareooeooie 3 Hình 1.6 Dụng cụ đo 4 Hình 1. Mụe tiêu đật ra 4 Hình 1. Phương án dễ xuất. Kién trúc hệ thông kiểm tra chất lượng bôb mặt nh in 5 Hình 2.

Quy trình cơ bản trong xử Ly anh 7 Hình 2. Quá trinh hiến thi, chính sửa và lưu trữ thông qua DIB. Sy chuyén d6i giữa các mô hình biểu Eu ath. Ảnh màu RGB được biểu thi bang ba ma trận Hình 2.

Dộ phân giái của ảnh - 14 Hình 2. Kỹ thuật nhân chập. Nhiễu phụ thuộc vào dữ ñệu.

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