Đồ Án HCMUTE: Xây Dựng Mô Hình Xe Trò Chơi Trẻ Em Ứng Dụng Công Nghệ OCR

Khám phá đồ án HCMUTE xây dựng mô hình xe trò chơi trẻ em ứng dụng công nghệ OCR, mang lại trải nghiệm học tập thú vị và sáng tạo.

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Đồ Án Tốt Nghiệp

2019

87
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. ĐẶT VẤN ĐỀ

1.2. MỤC TIÊU

1.3. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

1.4. GIỚI HẠN

1.5. BỐ CỤC

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ OCR

2.2. CÁC CHUẨN TRUYỀN DỮ LIỆU

2.2.1. Chuẩn giao tiếp UART

2.2.2. Chuẩn truyền thông SPI

2.3. TỔNG QUAN VỀ HỆ ĐIỀU HÀNH ANDROID

2.3.1. Khái niệm hệ điều hành android

2.3.2. Ưu và nhược điểm của hệ điều hành Android

3. CHƯƠNG 3: TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ

3.1. GIỚI THIỆU VỀ HỆ THỐNG VÀ SƠ ĐỒ KHỐI

3.2. THIẾT KẾ VÀ TÍNH TOÁN CÁC MÔ HÌNH

3.2.1. Thiết kế mô hình xe

3.2.2. Thiết kế mô hình đường (line) xe chạy

3.2.3. Thiết kế mô hình biển báo

3.3. THIẾT KẾ VÀ TÍNH TOÁN CÁC KHỐI

3.3.1. Sơ đồ khối của mạch điều khiển xe

3.3.2. Thiết kế từng khối

4. CHƯƠNG 4: THI CÔNG HỆ THỐNG

4.1. THI CÔNG HỆ THỐNG

4.2. Thi công Board mạch

4.3. ĐÓNG GÓI VÀ THI CÔNG MÔ HÌNH

4.3.1. Đóng gói mô hình xe

4.3.2. Hoàn tất mô hình đường chạy

4.4. LẬP TRÌNH HỆ THỐNG

4.4.1. Phần mềm lập trình cho vi điều khiển

4.4.2. Phần mềm lập trình cho điện thoại, máy tính

4.5. VIẾT TÀI LIỆU HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG, THAO TÁC

5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ, NHẬN XÉT, ĐÁNH GIÁ

5.1. KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC

5.2. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

5.2.1. Thiết kế thi công tủ

5.2.2. Phần cứng, giao diện điều khiển

5.3. NHẬN XÉT, ĐÁNH GIÁ

6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

6.1. HƯỚNG PHÁT TRIỂN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu Mô hình Xe Trò chơi Trẻ em ứng dụng Công nghệ OCR tại HCMUTE

Đồ án tốt nghiệp này, thực hiện tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (HCMUTE), tập trung vào việc xây dựng mô hình xe trò chơi trẻ em tích hợp công nghệ OCR. Mục tiêu chính là thiết kế và chế tạo một mô hình xe điều khiển tự động, có khả năng nhận diện biển báo giao thông thông qua nhận diện ký tự quang học (OCR). Hệ thống sử dụng vi điều khiển Arduino Uno R3, kết hợp với các module như L298N, HC-06, và cảm biến hồng ngoại TCRT5000L. Ứng dụng công nghệ OCR cho phép xe nhận biết các chỉ dẫn trên biển báo, từ đó điều chỉnh hướng di chuyển. Đồ án này phản ánh sự kết hợp giữa công nghệ giáo dụcgiáo dục STEM, góp phần thúc đẩy sáng tạo trong phát triển gameứng dụng di động. Việc sử dụng Arduinolập trình thể hiện khả năng áp dụng kỹ thuật phần mềm vào thực tiễn.

1.1. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu

Đồ án hướng tới việc thiết kế và chế tạo một mô hình xe trò chơi trẻ em hoạt động dựa trên ứng dụng công nghệ OCR. Xe sẽ nhận diện biển báo giao thông được đặt trên mô hình đường chạy. Phạm vi nghiên cứu bao gồm: tìm hiểu nguyên lý hoạt động của cảm biến hồng ngoại TCRT5000L; tìm hiểu các chuẩn truyền thông như USART, SPI; thiết kế và thi công mô hình xe, bao gồm cả phần cứng và phần mềm; thiết kế mô hình đường chạy và các biển báo giao thông. Phần mềm điều khiển xe được viết cho Arduino, kết nối với ứng dụng di động trên hệ điều hành Android để điều khiển và hiển thị thông tin. Xử lý ảnh OCR là trọng tâm, cho phép xe nhận diện lệnh từ biển báo. Mô hình 3D có thể được sử dụng để thiết kế ban đầu. Các hạn chế của đồ án bao gồm kích thước của mô hình xemô hình đường chạy, cũng như sử dụng điện thoại Android làm camera chính.

1.2. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu dựa trên phương pháp thực nghiệm. Quá trình bao gồm: thu thập thông tin về công nghệ OCR, Arduino, và các module liên quan; thiết kế mô hình xeđường chạy dựa trên các yêu cầu; lựa chọn linh kiện phù hợp; lắp ráp và thi công hệ thống; viết chương trình điều khiển cho Arduinoứng dụng Android; kiểm thử và hiệu chỉnh hệ thống. Phân tích ảnh, xử lý ảnh, và nhận diện mẫu là các bước quan trọng trong quá trình tích hợp công nghệ OCR. Học máy (Machine Learning) có thể được áp dụng trong việc cải thiện độ chính xác của hệ thống nhận diện. Thực tế ảo (VR) hoặc thực tế tăng cường (AR) có thể được xem xét trong các hướng phát triển tiếp theo. Phát triển game dựa trên nền tảng này cũng là một hướng đi khả thi.

1.3. Kết quả và đánh giá

Đồ án đã thành công trong việc xây dựng mô hình xe trò chơi trẻ em tích hợp công nghệ OCR. Hệ thống hoạt động ổn định, có khả năng nhận diện biển báo giao thông và điều khiển hướng di chuyển của xe. Tuy nhiên, độ chính xác của hệ thống nhận diện ký tự quang học còn phụ thuộc vào chất lượng hình ảnh và điều kiện ánh sáng. Phân tích ảnh cần được cải thiện để nâng cao độ chính xác. Tầm nhìn máy tính (Computer Vision) và kỹ thuật xử lý hình ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc hoàn thiện hệ thống. Hệ thống AI có thể được tích hợp để nâng cao hiệu quả. Học sâu (Deep Learning) cũng là một hướng nghiên cứu tiềm năng để cải thiện độ chính xác của hệ thống nhận diện ký tự quang học. Mô hình xe tự lái là một mục tiêu dài hạn. Xe điều khiển từ xa có thể được xem xét để điều khiển xe.

01/02/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

đặt vấn đề, 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 BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 2 do an CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN Chƣơng này trình bày lý thuyết về các module, cảm biến và linh kiện sử dụng trong hệ thống, các chuẩn truyền thông, giao thức. - Chƣơng 3: Thiết kế và tính toán Chƣơng này thiết kế sơ đồ khối, sơ đồ nguyên lí của các khối trong hệ thống và thực hiện tính toán thiết kế. - Chƣơng 4: Thi công hệ thống Chƣơng này trình bày lƣu đồ giải thuật, thiết kế app android, viết chƣơng trình hệ thống, thiết kế sơ đồ mạch in PCB.

- Chƣơng 5: Kết quả, nhận xét và đánh giá Chƣơng này trình bày kết quả thi công phần cứng và kết quả hình ảnh thực tế của tủ, nhận xét đánh giá chung về sản phẩm. - Chƣơng 6: Kết luận và hƣớng phát triển Trong chƣơng này sẽ đƣa ra kết quả đạt đƣợc, phân tích những ƣu nhƣợc điểm và đề xuất hƣớng phát triển đề tài 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 CÔNG NGHỆ OCR OCR đƣợc hình thành từ một lĩnh vực nghiên cứu về nhận dạng mẫu, trí tuệ nhận tạo và machine vision. Mặc dù công việc nghiên cứu học thuật vẫn tiếp tục, một phần công việc của OCR đã chuyển sang ứng dụng trong thực tế với các kỹ thuật đã đƣợc chứng minh. Nhận dạng ký tự quang học (dùng các kỹ thuật quang học chẳng hạn nhƣ gƣơng và ống kính) và nhận dạng ký tự số (sử dụng máy quét và các thuật toán máy tính) lúc đầu đƣợc xem xét nhƣ hai lĩnh vực khác nhau.

Bởi vì chỉ có rất ít các ứng dụng tồn tại với các kỹ thuật quang học thực sự, bởi vậy thuật ngữ Nhận dạng ký tự quang học đƣợc mở rộng và bao gồm luôn ý nghĩa nhận dạng ký tự số. Đầu tiên hệ thống nhận dạng yêu cầu phải đƣợc huấn luyện với các mẫu của các ký tự cụ thể. Các hệ thống "thông minh" với độ chính xác nhận dạng cao đối với hầu hết các phông chữ hiện nay đã trở nên phổ biến. Một số hệ thống còn có khả năng tái tạo lại các định dạng của tài liệu gần giống với bản gốc bao gồm: hình ảnh, các cột, bảng biểu, các thành phần không phải là văn bản Hiện nay, với chữ Việt, phần mềm nhận dạng chữ Việt in VnDOCR 4.0 có khả năng nhận dạng trực tiếp các loại tài liệu đƣợc quét qua máy quét, không cần lƣu trữ dƣới dạng tệp ảnh trung gian.

Các trang tài liệu có thể đƣợc quét và lƣu trữ dƣới dạng tệp tin nhiều trang. Kết quả nhận dạng đƣợc lƣu trữ sang định dạng của Microsoft Word, Excel. phục vụ rất tốt nhu cầu số hóa dữ liệu. Ngoài ra, còn có một dự án OCR Tiếng Việt có tên VietOCR, đƣợc phát triển dựa trên nền tảng mã nguồn mở tesseract-ocr do Google tài trợ.

VietOCR có khả năng nhận dạng chữ Việt rất tốt. Đây là một chƣơng trình nguồn mở Java/.NET, hỗ trợ nhận dạng cho các dạng ảnh PDF, TIFF, JPEG, GIF, PNG, và BMP. ABBYY - một hãng công nghệ hàng đầu trên thế giới về lĩnh vực Nhận dạng ký tự quang học đã tiến hành nghiên cứu và triển khai công nghệ nhận dạng Tiếng Việt vào tháng 4 năm 2009. Với công nghệ này độ chính xác trong việc nhận dạng tài liệu chữ in Nhận dạng ký tự quang học (OCR) 1/3 Tiếng Việt lên tới hơn 99% (cứ nhận dạng 100 ký tự thì có chƣa đến 1 ký tự sai).

Công nghệ của ABBYY chấp nhận hầu hết các định dạng ảnh đầu vào nhƣ: PDF, TIFF, JPEG, GIF, PNG, BMP, PCX, DCX, DjVu. Kết quả nhận dạng đƣợc lƣu BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 4 do an CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT trữ dƣới các định dạng MS Word, MS Excel, HTML, TXT, XML, PDF, PDF 2 lớp, trong đó định dạng PDF 2 lớp là một định dạng hoàn hảo cho việc lƣu trữ và khai thác tài liệu. Với định dạng này, ngƣời đọc có thể đọc trung thực ảnh gốc nhờ lớp ảnh bên trên, các công cụ tìm kiếm có thể tìm kiểm toàn văn trên văn bản nhờ lớp text nhận dạng đƣợc bên dƣới. Ngƣời sử dụng có thể thử nghiệm công nghệ nhận dạng của ABBYY (miễn phí) tại trang web: www.vn Trạng thái hiện thời của công nghệ OCR : Sự nhận dạng chính xác ký tự Latin đánh máy đƣợc xem là vấn đề đã đƣợc giải quyết.

Tỷ lệ chính xác thực tế đạt tới 99%, mặc dù một số ứng dụng đòi hỏi tỷ lệ chính xác cao hơn nữa cần phải con ngƣời kiểm tra lại lỗi. Việc nhận dạng chữ in bằng tay, chữ thảo bằng tay, và thậm chí những phiên bản đánh máy đƣợc in ra của vài chữ (đặc biệt là những chữ có số chữ cái lớn), vẫn còn là một đề tài của các nghiên cứu. Các hệ thống nhận dạng ký tự viết tay đã đạt đƣợc những thành công lớn về mặt thƣơng mại trong những năm gần đây. Trong số đó là thiết bị nhập cho những thiết bị hỗ trợ cá nhân (PDA) nhƣ những phần mềm chạy trên Palm OS.

hãng Apple Newton đi tiên phong trong công nghệ này. Những giải thuật sử dụng trong những thiết bị này sử dụng những ƣu điểm rằng thứ tự, tốc độ, và hƣớng của những đoạn dòng đơn lẻ đã đƣợc biết trƣớc. Tƣơng tự, ngƣời dùng có thể đƣợc yêu cầu sử dụng chỉ một vài loại kiểu chữ nhất định. Những phƣơng pháp này không thể dùng đƣợc trong phần mềm scan tài liệu giấy, do đó sự nhận dạng chính xác văn bản in bằng tay vẫn là một vấn đề lớn đang đƣợc bỏ ngỏ.

Với mức chính xác từ 80% đến 90%, những ký tự in bằng tay sạch sẽ có thể đƣợc nhận ra, nhƣng độ chính xác đó vẫn tạo ra hàng tá lỗi mỗi trang, khiến cho công nghệ đó chỉ hiệu quả trong vài trƣờng hợp nào đó. Sự đa dạng của OCR hiện nay đƣợc biết đến trong công nghiệp là ICR, (Intelligent Character Recognition - Nhận dạng Ký tự Thông minh). Nhận dạng chữ viết tay là một lĩnh vực nghiên cứu sôi nổi, với tỷ lệ nhận dạng thậm chí còn thấp hơn cả văn bản in bằng tay. Tỷ lệ nhận dạng cao hơn của những bản viết tay chung chung hầu nhƣ là không thể nếu không sử dụng thông tin về ngữ pháp và văn cảnh.

Ví dụ nhƣ, nhận dạng cả một chữ từ một cuốn từ điển thì dễ hơn là việc cố gắng lấy ra những ký tự rời rạc từ đoạn đó. Đọc dòng Tổng cộng của một tờ séc (luôn luôn đƣợc viết BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 5 do an CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT bằng số) là một ví dụ trong đó sử dụng những từ điển nhỏ hơn có thể tăng tỷ lệ nhận dạng rất nhiều. Kiến thức về ngữ pháp của một ngôn ngữ đƣợc scan cũng có thể giúp xác định một từ có thể là động từ hay danh từ, ví dụ nhƣ vậy, sẽ cho phép độ chính Nhận dạng ký tự quang học (OCR) 2/3 xác cao hơn. Hình dạng của chữ viết tay bản thân nó đã không chứa đủ thông tin về để nhận dạng chính xác (hơn 98%) tất cả những đoạn chữ viết tay.

Một vấn đề khó khăn của máy tính và con ngƣời đó là những bản lƣu của những lễ thánh và đám cƣới của những nhà thờ cũ chỉ toàn chứa tên. Những trang đó có thể bị hƣ hại do thời gian, nƣớc hay lửa và những tên trên đó có thể đã lỗi thời hoặc chứa những chính tả hiếm gặp. Lĩnh vực nghiên cứu khác là tiếp cận hợp tác, ở đó máy tính hỗ trợ con ngƣời và ngƣợc lại. Kỹ thuật xử lý hình ảnh của máy tính có thể hỗ trợ con ngƣời trong việc đọc những văn bản cực kỳ khó đọc nhƣ Bản viết trên da cừu của Archimede hay những Cuộn giấy da lấy từ vùng Biển Chết.

Tóm lại, đối với những vấn đề nhận dạng phức tạp hơn mạng nơ-ron đƣợc sử dụng rộng rãi bởi chúng có thể làm làm đơn giản hóa cả biến đổi affine lẫn biến đổi phi tuyến.2 CÁC CHUẨN TRUYỀN DỮ LIỆU 2.1 Chuẩn giao tiếp UART UART : Universal Asynchronous Receiver/Transmitter, là kiểu truyền thông tin nối tiếp không đồng bộ, UART thƣờng đƣợc dùng trong máy tính công nghiệp, truyền thông, vi điều khiển, hay một số các thiết bị truyền tin khác. Một số thông số: Baud rate (tốc độ Baud ) : Khi truyền nhận không đồng bộ để hai mô đun hiểu đƣợc nhau thì cần quy định một khoảng thời gian cho 1 bit truyền nhận , nghĩa là trƣớc khi truyền thì tốc độ phải đƣợc cài đặt đầu tiên. Theo định nghĩa thì tốc độ baud là số bit truyền trong một giây. Frame ( khung truyền ) : Do khiểu truyền thông nối tiếp này rất dễ mất dữ liệu nên ngoài tốc độ , khung truyền cũng đƣợc cài đặt từ ban đầu để tránh bớt sự mất mát dữ liệu này.

Khung truyền quy định số bit trong mỗi lần truyền , các bít báo nhƣ start , stop , các bit kiểm tra nhƣ parity, và số bit trong m Bit Start : Là bit bắt đầu trong khung truyền Bit này nhằm mục đích báo cho BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 6 do an CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT thiết bị nhận biết quá trình truyền bắt đầu. trên AVR bit Start có trạng thái là 0. Data : Dữ liệu cần truyền Data không nhất thiết phải 8 bit, có thể là 5, 6, 7, 8, 9. Trong UART bit LSB đƣợc truyền đi trƣớc, Bit MSB đƣợc truyền đi sau.

Parity bit : Là bit kiểm tra dữ liệu đúng không. có 2 loại parity : chẵn (even parity ) , lẻ (old parity ). Parity chẵn là bit parity thêm vào để số bit 1 trong data + parity = chẵn, parity lẻ là bit parity thêm vào để số bit 1 trong data + parity = lẻ. Bit Parity là không bắt buộc nên có thể dùng hoặc không.

Stop : là bit báo cáo kết thúc khung truyền, thƣờng là mức 5V và có thể có 1 hoặc 2 bit stop. Giản đồ trong hình 2.10 mô tả dữ liệu truyền đi bằng UART. Giản đồ truyền dữ liệu UART 2.2 Chuẩn truyền thông SPI SPI (Serial Peripheral Interface, SPI bus) là một chuẩn đồng bộ nối tiếp để truyền dữ liệu ở chế độ song công toàn phần.

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

Bài viết "Mô Hình Xe Trò Chơi Trẻ Em Ứng Dụng Công Nghệ OCR Tại HCMUTE" giới thiệu về việc áp dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) trong việc phát triển mô hình xe trò chơi cho trẻ em tại HCMUTE. Bài viết nhấn mạnh những lợi ích của việc sử dụng công nghệ này, không chỉ giúp trẻ em phát triển tư duy sáng tạo mà còn nâng cao khả năng học hỏi thông qua việc tương tác với các mô hình xe. Độc giả sẽ tìm thấy thông tin hữu ích về cách công nghệ có thể được tích hợp vào giáo dục và phát triển kỹ năng cho trẻ em.

Nếu bạn quan tâm đến việc ứng dụng công nghệ trong giáo dục, hãy khám phá thêm về bồi dưỡng năng lực tự học cho học sinh trong dạy học chương động lực học chất điểm vật lí 10. Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn sâu sắc về việc sử dụng công nghệ thông tin trong giáo dục. Ngoài ra, bạn cũng có thể tìm hiểu về ứng dụng học tiếng Anh thông minh trên nền tảng dịch vụ điện toán đám mây Google, một ví dụ khác về việc tích hợp công nghệ vào quá trình học tập. Cuối cùng, bài viết về kết hợp phần mềm Class123 trong dạy học hóa học sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về cách công nghệ có thể thúc đẩy sự tích cực trong học tập. Những liên kết này sẽ mở ra cho bạn nhiều cơ hội để khám phá và mở rộng kiến thức trong lĩnh vực giáo dục công nghệ.