đặt vấn đề dẫn nhập, lý do chọn đề tài, mục tiêu, nội dung nghiên cứu, các giới hạn thông số và bố cục đồ án. Chƣơng 2: Cơ Sở Lý Thuyết. Nội dung chƣơng bao gồm lý thuyết cơ bản về xử lý ảnh, giới thiệu về mạng nơ- ron tích chập (CNN), giới thiệu cơ bản về Raspberry Pi, ngôn ngữ lập trình Python và thƣ viện hỗ trợ Open CV, giới thiệu về cảm biến E18-D80NK, Servo. Chƣơng 3: Thiết Kế và Tính Toán Từ những cơ sở lý thuyết có đƣợc, nhóm đề tài sẽ trình bày về sơ đồ khối, chức năng từng khối và kết nối của hệ thống.
Chƣơng 4: Thi Công Hệ Thống Sau khi thực hiện tính toán và thiết kế, nhóm đề tài sẽ tiến hành thi công hệ thống và trình bày lại quá trình thi công tại chƣơng này. Chƣơng 5: Kết Qủa - Nhận Xét - Đánh Giá Những kết quả đạt đƣợc cùng với những nhận xét, đánh giá về toàn bộ hệ thống nhóm đề tài sẽ tóm tắt tại Chƣơng 5. Chƣơng 6: Kết Luận và Hƣớng Phát Triển Cuối cùng, nhóm xin đƣợc trình bày những kết luận đã đƣợc rút ra trong suốt quá trình thực hiện đề tài cùng với hƣớng phát triển, cải tiến của đề tài sao cho phù hợp với thực tế hơn. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 3 do an CHƢƠNG 2.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chƣơng 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 2.1 Giới thiệu về xử lý ảnh Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một ngành khoa học mới so với nhiều ngành khoa học khác nhƣng tốc độ phát triển của nó rất nhanh đặc biệt là máy tính chuyên dụng riêng cho nó. Xử lý ảnh là kỹ thuật áp dụng trong việc tăng cƣờng và xử lý các ảnh thu nhận từ các thiết bị nhƣ camera, webcam… Do đó, xử lý ảnh đã đƣợc ứng dụng và phát triển trong rất nhiều lĩnh vực quan trọng nhƣ: Trong lĩnh vực quân sự: xử lý và nhận dạng ảnh quân sự. Trong lĩnh vực giao tiếp: nhận dạng ảnh, xử lý âm thanh, đồ họa.
Trong lĩnh vực an ninh, bảo mật: nhận diện khuôn mặt ngƣời, nhận diện vân tay, mẫu mắt, … Trong lĩnh vực giải trí: trò chơi điện tử. Trong lĩnh vực y tế: xử lý ảnh y sinh, chụp X quang, MRI,… Sau đây, ta sẽ xét các bƣớc cần thiết trong quá trình xử lý ảnh. Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ thế giới bên ngoài đƣợc thu nhận qua các thiết bị thu (nhƣ camera, máy chụp ảnh). Trƣớc đây, ảnh thu qua camera là các ảnh tƣơng tự (loại camera ống kiểu CCIR).
Gần đây với sự phát triển của công nghệ, ảnh màu hoặc đen trắng đƣợc lấy ra từ camera, sau đó nó đƣợc chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo. Mặt khác ảnh có thể đƣợc quét từ vệ tinh chụp trực tiếp bằng máy quét ảnh. THU NHẬN TIỀN XỬ LÝ PHÂN ĐOẠN BIỂU DIỄN VÀ NHẬN DẠNG ẢNH ẢNH ẢNH MÔ TẢ VÀ NỘI SUY CƠ SỞ TRI THỨC Hình 2.1: Các bước cơ bản của xử lý ảnh BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 4 do an CHƢƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Thu nhận ảnh(Image Acquisition) : Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng.
Thƣờng ảnh nhận qua camera là ảnh tƣơng tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh 25 dòng), cũng có loại camera đã số hóa (nhƣ loại CCD – Change Coupled Device) là loại photodiot tạo cƣờng độ sáng tại mỗi điểm ảnh. Camera thƣờng dùng là loại quét dòng, ảnh tạo ra dạng 2 chiều. Chất lƣợng một ảnh thu nhận đƣợc phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trƣờng (ánh sáng, phong cảnh). Tiền xử lý(Image processing): Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tƣơng phản thấp nên cần đƣa vào bộ tiền xử lý để nâng cao chất lƣợng.
Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc nhiễu, nâng độ tƣơng phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn. Phân đoạn(Segmentation) hay phân vùng ảnh: Phân vùng ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh. Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) trên phong bì thƣ cho mục đích phân loại bƣu phẩm, cần chia các câu chữ về địa chỉ hoặc tên ngƣời thành các từ, các chữ, các số (hoặc các vạch) riêng biệt để nhận dạng. Đây là phần phức tạp khó khăn nhất trong xử lý ảnh và cũng dễ gây lỗi, làm mất độ chính xác của ảnh.
Kết quả nhận dạng phụ thuộc rất nhiều vào công đoạn này. Biểu diễn ảnh(Image Representation): Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân đoạn) cộng với mã liên kết với các vùng lận cận. Việc biến đổi các số liệu này thành dạng thích hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính. Việc chọn các tính chất để thể hiện ảnh gọi là trích chọn đặc trƣng (Feature Selection) gắn với việc tách các đặc tính của ảnh dƣới dạng các thông tin định lƣợng hoặc làm cơ sở để phân biệt lớp đối tƣợng này với đối tƣợng khác trong phạm vi ảnh nhận đƣợc.
Ví dụ: trong nhận dạng ký tự trên phong bì thƣ, chúng ta miêu tả các đặc trƣng của từng ký tự giúp phân biệt ký tự này với ký tự khác. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 5 do an CHƢƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Nhận dạng và nội suy ảnh(Image Recognition and Interpretation): Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh. Quá trình này thƣờng thu đƣợc bằng cách so sánh với mẫu chuẩn đã đƣợc học (hoặc lƣu) từ trƣớc.
Nội suy là phán đoán theo ý nghĩa trên cơ sở nhận dạng. Ví dụ: một loạt chữ số và nét gạch ngang trên phong bì thƣ có thể đƣợc nội suy thành mã điện thoại. Có nhiều cách phân loại ảnh khác nhau về ảnh. Theo lý thuyết về nhận dạng, các mô hình toán học về ảnh đƣợc phân theo hai loại nhận dạng ảnh cơ bản: Nhận dạng theo tham số.
Nhận dạng theo cấu trúc. Một số đối tƣợng nhận dạng khá phổ biến hiện nay đang đƣợc áp dụng trong khoa học và công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn bản (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt ngƣời… Cơ sở tri thức(Knowledge Base): Nhƣ đã nói ở trên, ảnh là một đối tƣợng khá phức tạp về đƣờng nét, độ sáng tối, dung lƣợng điểm ảnh, môi trƣờng để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu. Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các phƣơng pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, ngƣời ta mong muốn bắt chƣớc quy trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con ngƣời. Trong các bƣớc xử lý đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo các phƣơng pháp trí tuệ con ngƣời.
Vì vậy, ở đây các cơ sở tri thức đƣợc phát huy. Mô tả: Ảnh sau khi số hoá sẽ đƣợc lƣu vào bộ nhớ, hoặc chuyển sang các khâu tiếp theo để phân tích. Nếu lƣu trữ ảnh trực tiếp từ các ảnh thô, đòi hỏi dung lƣợng bộ nhớ cực lớn và không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng và công nghệ. Thông thƣờng, các ảnh thô đó đƣợc đặc tả (biểu diễn) lại (hay đơn giản là mã hoá) theo các đặc điểm của ảnh đƣợc gọi là các đặc trƣng ảnh (Image Features) nhƣ: biên ảnh (Boundary), vùng ảnh (Region).
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 6 do an CHƢƠNG 2.2 PHƢƠNG PHÁP DÙNG NOTRON TÍCH CHẬP 2.1 Phƣơng pháp học sâu (Deep Learning) Hình 2. 2: Tổng quan về trí tuệ nhân tạo Các mạng huấn luyện theo phƣơng pháp học sâu còn đƣợc gọi với cái tên khác là mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Network) do cách thức hoạt động của chúng. Về cơ bản, các mạng này bao gồm rất nhiều lớp khác nhau, mỗi lớp sẽ phân tích dữ liệu đầu vào theo các khía cạnh khác nhau và theo mức độ trừu tƣợng nâng cao dần. Cụ thể, với một mạng học sâu cho nhận dạng ảnh, các lớp đầu tiên trong mạng chỉ làm nhiệm vụ rất đơn giản là tìm kiếm các đƣờng thẳng, đƣờng cong, hoặc đốm màu trong ảnh đầu vào.
Các thông tin này sẽ đƣợc sử dụng làm đầu vào cho các lớp tiếp theo, với nhiệm vụ khó hơn là từ các đƣờng, các cạnh đó tìm ra các thành phần của vật thể trong ảnh. Cuối cùng, các lớp cao nhất trong mạng huấn luyện sẽ nhận nhiệm vụ phát hiện ra vật thể trong ảnh. Với cách thức học thông tin từ ảnh lần lƣợt qua rất nhiều lớp, nhiều tầng khác nhau nhƣ vậy, các phƣơng pháp này có thể giúp cho máy tính hiểu đƣợc những dữ liệu phức tạp bằng nhiều lớp thông tin đơn giản qua từng bƣớc phân tích. Đó cũng là lý do chúng đƣợc gọi là các phƣơng pháp học sâu.
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 7 do an CHƢƠNG 2.2 Mô hình mạng tổng quát mạng nơ-ron Hình 2.3: Mạng nơ-ron tổng quát Mô hình tổng quát mạng nơ-ron bao gồm 3 lớp cơ bản: Input layer (lớp đầu vào), hidden layer (lớp ẩn), output layer (lớp đầu ra). Trong mỗi lớp sẽ chứa các nơ-ron đƣợc liên kết với các nơ-ron khác ở các lớp gần kề. Mỗi mô hình luôn có một lớp đầu vào và một lớp đầu ra, có hoặc không có các lớp ẩn. Các nơ-ron trong lớp ẩn và lớp đầu ra liên kết với các nơ-ron ở lớp trƣớc đó với các trọng số w và trong mỗi nơ-ron có hệ số bias riêng.
Mỗi lớp ẩn đƣợc gọi là fully connected layer (lớp kết nối đầy đủ) theo đúng ý nghĩa của nó do các nơ-ron đƣợc kết nối với tất cả nơ-ron của lớp trƣớc nhƣ đã nêu trên. Cả mô hình đƣợc gọi là fully connected neural network (FCN).3 Tập dữ liệu huấn luyện Về cơ bản, máy học yêu cầu phải có một tập dữ liệu (dataset). Tập dữ liệu này có thể hiểu là những gì chúng ta muốn cho máy tính “học” và sau khi quá trình “học” hoàn tất thì máy tính có thể nhận biết đƣợc đối tƣợng đã “học” trong những hoàn cảnh BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 8 do an CHƢƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT khác nhau.
Do đó, việc chuẩn bị tập dữ liệu huấn luyện là điều quan trọng bậc nhất trong máy học. Nhóm thực hiện đề tài đã chuẩn bị một tập dữ liệu huấn luyện theo yêu cầu của đề tài tƣơng ứng 3 loại trái cây khác nhau: táo, chanh và lê. Tập dữ liệu bao gồm 1346 ảnh, trong đó ảnh táo chiếm 508 ảnh, ảnh chanh chiếm 534 ảnh và ảnh lê chiếm 549 ảnh.