Đặt vấn đề Công nghiệp đang phát triển mạnh mẽ, với việc xây dựng những nhà máy hiện đại trang bị dây chuyền tự động hóa ngày càng phổ biến. Sự tự động hóa không chỉ giảm sức lao động mà còn tăng hiệu quả sản xuất. Trong quá trình này, vấn đề phân loại sản phẩm trở nên quan trọng, đặc biệt là khi áp dụng các phương pháp xử lý hình ảnh và trí tuệ nhân tạo để nhận diện lỗi sản phẩm. Phân loại sản phẩm có nhiều cách tiếp cận, từ kích thước, màu sắc, đến lỗi sản phẩm.
Trong số đó, phân loại theo lỗi sản phẩm đòi hỏi sự chính xác và phức tạp. Sử dụng thị giác máy tính, đặc biệt là xử lý hình ảnh, cung cấp một giải pháp linh hoạt và chính xác. Kết hợp với mạng nơ-ron và học máy, giúp xử lý hiệu quả đối với sản phẩm có nhiều chi tiết và lỗi phức tạp. Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu và sản phẩm Smart Camera cho công nghiệp, nhưng chi phí cao khiến chúng chỉ phù hợp cho các nhà máy lớn.
Các sinh viên thực hiện nghiên cứu trong lĩnh vực này, nhằm tìm ra giải pháp hiệu quả và chi phí thấp. Sự phát triển của công nghệ thông minh, đặc biệt là sự kết hợp của IoT, trí tuệ nhân tạo, và đám mây, đã tạo ra những nhà máy thông minh. Sự tự động hoá không chỉ tăng hiệu suất sản xuất mà còn giải phóng sức lao động. Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo để số hóa nhà máy đang giải quyết một cách triệt để nhiệm vụ này.
[3] Mỗi nhà máy bây giờ có thể được điều khiển từ xa thông qua việc áp dụng máy tính nhúng và chuyển đổi số dữ liệu vận hành. Máy tính nhúng này giải quyết thuật toán và điều khiển máy móc, đồng thời truyền thông tin về máy chủ. Sự chính xác và linh hoạt trong vận hành này tạo ra sự khác biệt giữa nhà máy thông minh và nhà máy truyền thống. Chúng em quyết định thực hiện đề tài “Thiết kế mô hình phân loại sản phẩm bằng xử lý ảnh sử dụng ngôn ngữ Python trên Raspberry Pi 4” sử dụng thư viện OpenCV.
Dây chuyền của chúng em sử dụng Raspberry Pi làm bộ xử lý trung tâm, cảm biến hồng ngoại và camera để phân loại sản phẩm thông qua xử lý ảnh. Sự kết hợp giữa USB camera và máy tính với bộ xử lý giúp giảm chi phí, thuận tiện và dễ dàng vận hành và bảo trì.2 Các nhà máy sản xuất thuốc Ngành dược phẩm tại Việt Nam đang có tốc độ phát triển nhanh chóng. Những nỗ lực của chính phủ để làm cho dịch vụ chăm sóc sức khỏe dễ tiếp cận hơn và giá cả phải chăng là một trong những động lực thúc đẩy sự phát triển của ngành dược phẩm nói SVTH: Trần Khương Đạt – Lê Phúc Tân GVHD: ThS. Trần Duy Chung 2 THIẾT KẾ MÔ HÌNH PHÂN LOẠI SẢN PHẨM BẰNG XỬ LÝ ẢNH SỬ DỤNG NGÔN NGỮ PYTHON TRÊN RASPBERRY PI 4 chung.
Ngoài ra, Việt Nam là một trong những quốc gia có dân số già hóa nhanh nhất thế giới; nhận thức về chăm sóc sức khỏe của người tiêu dùng ngày càng nâng cao và thu nhập cao hơn đã dẫn đến sự gia tăng chung về chi tiêu cho chăm sóc sức khỏe, đặc biệt là mức tiêu thụ thuốc bình quân đầu người. Mặc dù có nhiều tiềm năng phát triển, song theo nhận định của nhiều chuyên gia, ngành công nghiệp sản xuất thuốc Việt Nam hiện nay vẫn còn gặp phải những khó khăn. Có thể kể đến như việc các nhà máy sản xuất dược chưa tối ưu hóa được quy trình sản xuất thông minh bởi trang thiết bị của từng nhóm nghiên cứu chưa được đồng bộ thống nhất; giữa các bộ phận trong quy trình sản xuất vẫn còn đang thực hiện thủ công gây khó khăn cho công tác lập kế hoạch; quản lý giám sát dữ liệu, hàng tồn kho, và theo dõi tiến độ cũng như đảm bảo chất lượng tiêu chuẩn sản xuất dược phẩm.1: Quy trình sản xuất dược phẩm được kiểm soát chặt chẽ trên dây chuyền công nghệ hiện đại Dược phẩm đóng vai trò quan trọng trong đời sống, ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe con người. Chính vì thế, việc sản xuất, phân phối dược phẩm luôn nhận được sự quan tâm đặc biệt từ Nhà nước và các cơ quan quản lý.
Hiện nay, để được đánh giá là nhà máy sản xuất dược phẩm chất lượng, các đơn vị bắt buộc phải đảm bảo tiêu chí của tiêu chuẩn GMP và tiến độ sản xuất. Nhà máy sản xuất dược phẩm đạt chuẩn cần được thiết kế và xây dựng với quy mô phù hợp nhu cầu sản xuất, đảm bảo độ bền cũng như khả năng cải tạo trong tương lai. Bên cạnh đó, việc thiết kế nhà máy cũng cần đảm bảo yếu tố khoa học, có sự phân chia SVTH: Trần Khương Đạt – Lê Phúc Tân GVHD: ThS. Trần Duy Chung 3 THIẾT KẾ MÔ HÌNH PHÂN LOẠI SẢN PHẨM BẰNG XỬ LÝ ẢNH SỬ DỤNG NGÔN NGỮ PYTHON TRÊN RASPBERRY PI 4 rõ ràng các khu vực để không ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm và tối ưu nhất về tiến độ sản xuất.
[4] Ngoài ra, trang thiết bị được lắp đặt phải đảm bảo chất lượng, có nguồn gốc rõ ràng, bố trí phù hợp, thuận tiện cho việc di chuyển, thao tác và vệ sinh định kỳ.2: Nhà máy sản xuất dược phẩm Traphaco 1.3 Dây chuyền phân loại sản phẩm Dây chuyền phân loại sản phẩm là dây chuyền hoàn toàn tự động được sử dụng để phục vụ và hỗ trợ dây chuyền phân loại – đóng gói, xếp dỡ, xuất nhập kho và bưu kiện. Các dây chuyền phân loại sản phẩm theo mã vạch, kích thước, khối lượng, màu sắc và các tiêu chí khác theo yêu cầu của khách hàng với độ chính xác và tự động hóa cao. + Ưu điểm của dây chuyền phân loại sản phẩm: Trước đây, phương pháp phân loại sản phẩm truyền thống yêu cầu không gian làm việc rộng, số lượng người tham gia phân loại nhiều, thời gian làm việc kéo dài, dễ xảy ra sai sót. Như vậy, dây chuyền phân loại sản phẩm tự động do cơ chế làm việc linh hoạt nên giảm 80% số lượng lao động, năng suất tăng gấp 3-5 lần so với phân loại truyền thống.
Dây chuyền phân loại sản phẩm hoạt động theo cơ chế phân loại sản phẩm với máy phân loại, cảm biến nhận dạng sản phẩm, camera kiểm tra sản phẩm, cân điện tử, hệ thống đo lường, cơ cấu chọn và vận chuyển: Băng tải, băng chuyền, bẫy, đòn bẩy, dải phân cách, băng tải góc, cần gạt…Hệ thống băng tải xương cá, hệ thống trung tâm và điều khiển trung tâm kết nối dữ liệu từ xa. Dây chuyền phân loại sản phẩm được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp: chế biến nông sản, rau củ quả, nhà máy sản xuất linh kiện điện tử, cơ khí, kho vận, bưu điện, thương mại điện tử trong việc phân loại bưu phẩm, bưu kiện … SVTH: Trần Khương Đạt – Lê Phúc Tân GVHD: ThS. Trần Duy Chung 4 THIẾT KẾ MÔ HÌNH PHÂN LOẠI SẢN PHẨM BẰNG XỬ LÝ ẢNH SỬ DỤNG NGÔN NGỮ PYTHON TRÊN RASPBERRY PI 4 Với một số dây chuyền phân loại sản phẩm nông sản, nhựa, chi tiết dạng hạt, sợi, máy phân loại có cấu tạo nhỏ gọn và thực hiện đầy đủ các chức năng phân loại chọn sản phẩm có camera và cơ cấu kiểm tra sản phẩm khi chuyển qua băng tải, phễu chứa. Ứng dụng chính của dây chuyền này là ngành thực phẩm và đồ uống.
3: Dây chuyền sản xuất và phân loại dược phẩm đạt chuẩn GMP 1.4 Mục tiêu và giới hạn Thiết kế và thi công một dây chuyền có thể phân loại vỉ thuốc ứng dụng xử lý ảnh dùng thư viện mã nguồn mở OpenCV viết trên ngôn ngữ Python. Dây chuyền có thể phân loại các vỉ thuốc đầy đủ hoặc thiếu. Các thông số của dây chuyền có thể cài đặt và giám sát qua giao diện và Raspberry Pi Phát triển thêm về công nghệ xử lý ảnh nhằm giải quyết vấn đề về vỉ thuốc trong các nhà máy sản xuất. Khai thác các tài liệu mới để hoàn thiện hơn mô hình.5 Nội dung nghiên cứu Tìm hiểu cách thức hoạt động của các hệ thống phân loại dùng xử lý ảnh.
Tìm hiểu về Raspberry pi Thiết kế và thi công mô hình dây chuyền phân loại. Thiết kế và thi công điện cho hệ thống. Viết chương trình điều khiển Chạy thử nghiệm mô hình, chỉnh sửa và hoàn thiện hệ thống. Thực hiện viết luận văn báo cáo.
Tiến hành báo cáo đề tài tốt nghiệp.6 Giới hạn Sử dụng USB Camera để thu nhận ảnh và dùng Raspberry pi để xử lý. Dây chuyền phân loại vỉ thuốc có thiếu hay đủ hoặc sai màu sắc thuốc SVTH: Trần Khương Đạt – Lê Phúc Tân GVHD: ThS. Trần Duy Chung 5 THIẾT KẾ MÔ HÌNH PHÂN LOẠI SẢN PHẨM BẰNG XỬ LÝ ẢNH SỬ DỤNG NGÔN NGỮ PYTHON TRÊN RASPBERRY PI 4 Dây chuyền chỉ dừng ở mức mô hình, kích thước nhỏ.7 Bố cục - CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI - CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT - CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG HỆ THỐNG - CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ ĐÁNH GIÁ SVTH: Trần Khương Đạt – Lê Phúc Tân GVHD: ThS. Trần Duy Chung 6 THIẾT KẾ MÔ HÌNH PHÂN LOẠI SẢN PHẨM BẰNG XỬ LÝ ẢNH SỬ DỤNG NGÔN NGỮ PYTHON TRÊN RASPBERRY PI 4 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Tổng quan về xử lý ảnh Xử lý tín hiệu là một môn học trong kỹ thuật điện tử, viễn thông và trong toán học.
Liên quan đến nghiên cứu và xử lý tín hiệu kỹ thuật số và analog, giải quyết các vấn đề về lưu trữ, các thành phần bộ lọc, các hoạt động khác trên tín hiệu. Các tín hiệu này bao gồm truyền dẫn tín hiệu, âm thanh hoặc giọng nói, hình ảnh, và các tín hiệu khác… Trong số các phương pháp xử lý tín hiệu kể trên, lĩnh vực giải quyết với các loại tín hiệu mà đầu vào là một hình ảnh và đầu ra cũng là một hình ảnh, sản phẩm đầu ra được thực hiện trong một quá trình xử lý. Đó chính là quá trình xử lý ảnh. Nó có thể được chia thành xử lý hình ảnh tương tự và xử lý hình ảnh kỹ thuật số: - Xử lý hình ảnh tương tự: Xử lý hình ảnh tương tự được thực hiện trên các tín hiệu analog.
Nó bao gồm xử lý trên tín hiệu analog 2 chiều. Trong loại xử lý này, những hình ảnh được thao tác, xử lý bằng phương thức điện bằng cách thay đổi các tín hiệu điện. Các ví dụ phổ biến bao gồm là hình ảnh truyền hình.