Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Vấn đề hỗ trợ di chuyển cho người khuyết tật là một thách thức xã hội và y tế lớn trên phạm vi toàn cầu. Theo số liệu thống kê trong đồ án, trên thế giới có hơn 70 triệu người có nhu cầu sử dụng xe lăn, tuy nhiên chỉ khoảng 5% đến 15% trong số đó có khả năng tiếp cận các thiết bị phù hợp. Tại Việt Nam, hậu quả chiến tranh để lại số lượng lớn thương bệnh binh mất đi một phần cơ thể, cùng với các trường hợp khuyết tật do tai nạn lao động, tai nạn giao thông và bệnh lý thần kinh. Những chiếc xe lăn truyền thống vận hành bằng sức đẩy của tay đòi hỏi người dùng phải có thể lực tốt ở chi trên; trong khi các dòng xe lăn điện điều khiển bằng cần gạt (joystick) thương mại chỉ hỗ trợ những người còn khả năng vận động bàn tay hoặc cánh tay. Đối với bệnh nhân bị liệt nửa người mức độ nặng hoặc liệt toàn thân (tổn thương vận động từ cổ trở xuống), các phương thức điều khiển cơ học thông thường hoàn toàn không thể áp dụng.

Trên thế giới, một số hướng tiếp cận công nghệ cao đã được nghiên cứu nhằm hỗ trợ nhóm đối tượng này, tiêu biểu như:

  • Hệ thống xe lăn điều khiển bằng hơi thở: Được phát triển bởi Viện Khoa học Weizmann (Israel), sử dụng ống dẫn khí đặt ngang mũi để phát hiện động tác hít/thở, chuyển đổi áp suất khí thành tín hiệu điện điều khiển máy tính và xe lăn.
  • Hệ thống điều khiển xe lăn bằng chuyển động mắt: Do Đại học Imperial College London (Anh) nghiên cứu, ứng dụng kỹ thuật nhận dạng chuyển động của mắt và theo dõi đồng tử để phân biệt giữa hành vi quan sát tự nhiên và ý định điều hướng chuyển động.

Hưởng ứng cuộc vận động "Nghiên cứu ứng dụng các thành tựu khoa học vào sản phẩm hỗ trợ người khuyết tật" do Bộ Khoa học và Công nghệ phối hợp cùng Bộ Lao động, Thương binh và Xã hội ban hành ngày 20/12/2012, đề tài "Nghiên cứu phân tích chuyển động của mắt để xuất ra tín hiệu điều khiển xe lăn" được thực hiện nhằm xây dựng một hệ thống điều khiển xe lăn hỗ trợ người bị liệt vận động dựa trên công nghệ thị giác máy tính.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài:

  1. Thiết kế và hoàn thiện phần cơ khí mô hình xe lăn, phần mạch điện điều khiển và cơ chế giao tiếp không dây giữa xe lăn với máy tính xử lý.
  2. Nghiên cứu, xây dựng chương trình nhận dạng đối tượng dựa vào màu sắc sử dụng thị giác máy tính và thuật toán điều khiển xe lăn, bao gồm các nhiệm vụ:
    • Thu nhận và xử lý chuỗi hình ảnh động của mắt từ webcam theo thời gian thực.
    • Nhận dạng màu sắc, tính toán vị trí sai lệch tâm khi mắt chuyển động và xuất tín hiệu điều khiển động cơ tương ứng.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Phương pháp điều khiển động cơ xe lăn thông qua chương trình xử lý ảnh phân tích chuyển động của mắt.
  • Phạm vi nghiên cứu:
    • Nghiên cứu và ứng dụng vi điều khiển Arduino Uno R3 (ATmega328), module thu phát không dây Bluetooth HC-11, động cơ bước và mạch công suất cầu H L298.
    • Nghiên cứu công nghệ xử lý ảnh và thị giác máy tính, lập trình ứng dụng bằng ngôn ngữ C++ kết hợp thư viện mã nguồn mở OpenCV.
    • Thiết kế, gia công cơ khí mô hình xe lăn kích thước thu nhỏ và lập trình giao diện điều khiển đa chế độ (Auto/Manual).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án xây dựng trên nền tảng tích hợp giữa lý thuyết xử lý ảnh số và kỹ thuật điều khiển tự động:

1. Khung lý thuyết và các mô hình tính toán:

  • Quy trình xử lý ảnh số: Tuân thủ chuỗi xử lý gồm thu nhận ảnh (Image Acquisition), tiền xử lý (Preprocessing), phân vùng ảnh (Segmentation), biểu diễn đặc trưng (Representation), nhận dạng và nội suy (Recognition & Interpretation).
  • Không gian màu:
    • Không gian màu RGB: Biểu diễn màu sắc theo hệ trục tọa độ Descartes 3 chiều với 3 kênh Đỏ (R), Lục (G), Lam (B), mỗi kênh 8-bit (tổng $2^{24}$ trạng thái màu).
    • Không gian mức xám (Gray-scale): Chuyển đổi từ RGB sang xám thông qua công thức tính độ chói: $$Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B$$ (trong đồ án trích công thức $Y = 0.11\text{Blue} + \dots$ và biểu diễn ma trận).
    • Không gian màu HSV: Biểu diễn trực quan theo tọa độ trụ/hình nón gồm ba thành phần: Hue (sắc độ màu, $0^\circ - 360^\circ$), Saturation (độ bão hòa, $0 - 100%$), Value/Bright (độ sáng, $0 - 100%$).
    • Không gian màu nhị phân: Chuyển đổi từ ảnh xám sang ảnh nhị phân (0 và 255) bằng phương pháp phân ngưỡng toàn cục (Global thresholding).
  • Kỹ thuật lọc số và làm trơn nhiễu: Sử dụng bộ lọc phi tuyến lọc trung vị (Median Filter) với cửa sổ lọc $3 \times 3$ (có thể mở rộng $5 \times 5$, $7 \times 7$) nhằm triệt tiêu nhiễu đốm (speckle noise) và nhiễu muối tiêu (salt-pepper noise) mà không làm suy hao hoặc mờ các đường biên cạnh tần số cao.
  • Giải thuật định vị và bám bắt đối tượng (Mean Shift và CAMSHIFT):
    • Giải thuật Mean Shift: Tìm kiếm cực đại của hàm mật độ xác suất cục bộ dựa trên nhân Epanechnikov Kernel: $$K_E(x) = \begin{cases} \frac{1}{2} C_d^{-1} (d + 2)(1 - x), & x < 1 \ 0, & x \ge 1 \end{cases}$$
    • Trọng tâm đối tượng (Centroid) được xác định thông qua các moment không gian bậc 0 và bậc 1: $$M_{00} = \sum_x \sum_y I(x, y), \quad M_{10} = \sum_x \sum_y x I(x, y), \quad M_{01} = \sum_x \sum_y y I(x, y)$$ $$x_c = \frac{M_{10}}{M_{00}}, \quad y_c = \frac{M_{01}}{M_{00}}$$
    • Giải thuật CAMSHIFT (Continuously Adaptive Mean Shift): Khắc phục nhược điểm kích thước cửa sổ cố định của Mean Shift bằng cách tự động điều chỉnh chiều rộng ($w$) và chiều cao ($h$) của cửa sổ tìm kiếm thích nghi theo moment bậc không: $$w = 2 \sqrt{\frac{M_{00}}{256}}, \quad h = 1.2w$$
  • Cấu trúc thư viện OpenCV: Khai thác các module chức năng chính gồm CXCORE (kiểu dữ liệu cơ sở, đại số tuyến tính), CV (thuật toán xử lý ảnh và thị giác), CVAUX (module bổ trợ), HIGHGUI (giao tiếp vào ra hình ảnh/video và GUI), CVCAM (giao tiếp video qua DirectX).
  • Phần cứng điều khiển: Vi điều khiển ATmega328 trên board mạch Arduino Uno R3 với thạch anh 16 MHz, bộ nhớ Flash 32 KB, SRAM 2 KB, EEPROM 1 KB, 14 chân Digital I/O (trong đó có 6 kênh PWM 8-bit), 6 kênh Analog 10-bit và cổng giao tiếp nối tiếp UART TTL 5V.

2. Phương pháp nghiên cứu:

  • Phương pháp tính toán và thiết kế kỹ thuật: Tính toán động lực học cơ khí, mô men xoắn, công suất tải để lựa chọn động cơ bước và kết cấu vật liệu.
  • Phương pháp lập trình và thuật toán: Xây dựng giải thuật xử lý luồng video trong C++ tích hợp OpenCV, trích xuất tọa độ mắt và truyền mã lệnh điều khiển qua giao thức nối tiếp.
  • Phương pháp thực nghiệm: Chế tạo mô hình thực tế, ghép nối phần cứng và kiểm thử khả năng đáp ứng chuyển động của xe lăn theo các hướng nhìn của mắt.

3. Nguồn dữ liệu: Dữ liệu đầu vào là chuỗi ảnh thu nhận trực tiếp từ camera (webcam) gắn hướng về phía mắt người điều khiển với độ phân giải và tốc độ khung hình tiêu chuẩn.

Thiết kế và triển khai hệ thống kỹ thuật

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc điều khiển phân tán gồm hai khối chính: Khối xử lý ảnh trung tâm và Khối điều khiển chuyển động chấp hành, liên kết không dây với nhau.

[ Webcam ] ---> [ Máy tính xử lý ảnh (C++ / OpenCV) ] 
                                | (UART qua Bluetooth)
                                v
                   [ Module Bluetooth HC-11 ]
                                |
                                v
                   [ Vi điều khiển Arduino Uno R3 ]
                                |
                                v
                   [ Mạch công suất cầu H L298 ]
                                |
                                v
                   [ Động cơ bước 23LM-C047V ] ---> [ Bánh xe lăn ]

1. Thiết kế cơ khí mô hình xe lăn

Tác giả đã phân tích và so sánh ba phương án vật liệu chế tạo khung xe:

  • Phương án 1 (Mica): Trọng lượng nhẹ, dễ gia công bằng máy CNC nhưng độ cứng vững kém, liên kết gá đặt động cơ khó đạt độ bền khi tải trọng lớn.
  • Phương án 2 (Nhôm): Bền, đẹp, cứng vững cao nhưng chi phí phôi liệu và gia công đắt đỏ.
  • Phương án 3 (Inox kết hợp Mica): Khung chịu lực bằng Inox kết hợp các tấm gá Mica giúp tối ưu chi phí, đảm bảo độ cứng vững kết cấu và dễ dàng lắp ghép chi tiết. Tác giả lựa chọn phương án này.
Thông số kỹ thuật Giá trị thiết kế
Kích thước bao (Dài x Rộng x Cao) $350 \times 300 \times 350\text{ mm}$
Khối lượng bản thân mô hình $5\text{ kg}$
Tải trọng nén thiết kế $50\text{ N}$
Vận tốc cực đại ($v_{\max}$) $0.5\text{ m/s}$
Đường kính bánh dẫn động sau ($D$) $200\text{ mm}$ (Đường kính trục: $10\text{ mm}$)
Đường kính bánh tự lựa trước $30\text{ mm}$ (Đường kính trục: $6\text{ mm}$)

2. Tính toán và lựa chọn động cơ

  • Lực kéo yêu cầu ứng với tải trọng cực đại: $F = 50\text{ N}$.
  • Công suất kéo trên tải: $P = F \cdot v = 50 \cdot 0.5 = 25\text{ W}$.
  • Hiệu suất truyền động cơ khí dự tính: $\eta = 0.95$.
  • Công suất động cơ cần thiết: $$P_{ct} = \frac{P}{\eta} = \frac{25}{0.95} \approx 26.3\text{ W} \implies \text{Chọn động cơ công suất } 30\text{ W}$$
  • Số vòng quay yêu cầu trên trục động cơ: $$n = \frac{60000 \cdot v}{\pi \cdot D_{truc}} = \frac{60000 \cdot 0.5}{\pi \cdot 10} \approx 955\text{ vòng/phút}$$
  • Mô men xoắn tính toán trên trục: $$M_{dc} = \frac{P_{dc} \cdot 10^6}{n_{dc}} = \frac{30 \cdot 10^6}{955} \approx 300\text{ Nmm}$$
  • Động cơ được chọn: Động cơ bước lưỡng cực mã hiệu 23LM-C047V (dòng STEP motor không chổi than, mô men giữ lớn, phản ứng đảo chiều nhanh và độc lập với tải trong giới hạn danh định).

3. Thiết bị điều khiển và truyền thông

  • Trung tâm xử lý ảnh: Sử dụng máy tính cá nhân (PC/Laptop). Tác giả đã so sánh với Mainboard PC104 công nghiệp và máy tính đơn bo SBC/SoC; giải pháp Laptop được chọn nhờ tốc độ xử lý cao, môi trường phát triển C++/OpenCV thuận tiện và có sẵn cổng giao tiếp ngoại vi.
  • Trung tâm điều khiển chấp hành: Mạch Arduino Uno R3 nhận diện lệnh điều khiển qua UART và phát chuỗi xung điều khiển chiều/bước quay của động cơ.
  • Truyền thông không dây: Sử dụng cặp module Bluetooth HC-11 truyền nhận dữ liệu nối tiếp chuẩn UART giữa PC và Arduino, giúp loại bỏ dây cáp kết nối vật lý, giải phóng không gian di chuyển cho xe lăn.
  • Mạch công suất: Sử dụng mạch cầu H tích hợp IC L298 để khuếch đại dòng điều khiển động cơ bước và tích hợp mạch bảo vệ chống dòng điện cảm ứng ngược.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 phân tích bối cảnh xã hội và thực trạng hỗ trợ người khuyết tật vận động tại Việt Nam và trên thế giới. Tác giả tổng quan các phương thức điều khiển xe lăn hiện hữu (bằng tay, joystick, hơi thở, điện cực mắt), chỉ ra ưu nhược điểm của từng loại và khẳng định tính cấp thiết của việc nghiên cứu phương pháp điều khiển bằng xử lý ảnh ánh mắt. Chương này cũng xác định rõ mục tiêu, đối tượng, phạm vi nghiên cứu và kết cấu tổng thể của đồ án tốt nghiệp.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 trình bày hệ thống lý thuyết nền tảng phục vụ đề tài:

  • Trình bày cấu trúc mảng hai chiều của file ảnh số, bản chất không gian màu 24-bit RGB và các không gian màu Gray-scale, HSV, nhị phân.
  • Trình bày giải thuật trích xuất trọng tâm Mean Shift và giải thuật thích nghi kích thước cửa sổ CAMSHIFT kèm hệ thống công thức tính moment không gian ($M_{00}, M_{10}, M_{01}$).
  • Trình bày nguyên lý giải thuật lọc trung vị (Median Filter) ma trận $3 \times 3$ trong việc làm trơn nhiễu mà không làm suy giảm đường biên.
  • Giới thiệu kiến trúc thư viện OpenCV (CXCORE, CV, CVAUX, HIGHGUI, CVCAM) và cấu trúc phần cứng vi điều khiển ATmega328/Arduino Uno R3.

Chương 3: Thiết kế cơ khí và mạch điều khiển

Chương 3 tập trung vào công tác tính toán và thiết kế phần cứng:

  • Đưa ra bản vẽ thiết kế 3D mô hình xe lăn ($350 \times 300 \times 350\text{ mm}$).
  • Đánh giá ba phương án gia công vật liệu (Mica, Nhôm, Inox kết hợp Mica) và lựa chọn phương án Inox - Mica.
  • Tính toán công suất cần thiết ($P_{ct} = 26.3\text{ W}$), chọn động cơ bước $30\text{ W}$ (mã hiệu 23LM-C047V), vận tốc góc $955\text{ vòng/phút}$, mô men xoắn $300\text{ Nmm}$.
  • So sánh các phương án xử lý trung tâm (PC/Laptop, PC104, SBC/SoC) và lựa chọn Laptop.
  • Thiết kế sơ đồ nguyên lý mạch điều khiển tích hợp Arduino Uno R3, module không dây Bluetooth HC-11 và mạch cầu H L298.

Chương 4: Thiết kế chương trình xử lý ảnh

Chương 4 mô tả chi tiết quy trình xây dựng phần mềm nhận dạng và điều khiển:

  • Xây dựng lưu đồ giải thuật xử lý luồng video đầu vào từ Webcam.
  • Áp dụng các bước tiền xử lý ảnh: Hiệu chỉnh độ sáng và độ tương phản (Brightness & Contrast), làm mượt ảnh bằng lọc trung vị $3 \times 3$, phân đoạn màu để nhận dạng vùng mắt.
  • Ứng dụng giải thuật CAMSHIFT để theo dõi vị trí đồng tử mắt, tính toán độ lệch tâm giữa tọa độ thực tế của mắt so với tọa độ gốc ban đầu để xác định hướng nhìn (tiến, lùi, rẽ trái, rẽ phải, dừng).
  • Xây dựng giao diện điều khiển trên máy tính hỗ trợ hai chế độ hoạt động: Chế độ tự động (Auto - điều khiển theo mắt) và Chế độ thủ công (Manual - điều khiển bằng giao diện nút bấm), tích hợp hệ thống đèn tín hiệu hiển thị hướng di chuyển.

Chương 5: Kết quả và thực nghiệm

Chương 5 trình bày các kết quả chế tạo và vận hành thực nghiệm:

  • Hoàn thiện chế tạo mô hình cơ khí xe lăn thực tế bằng Inox kết hợp Mica đúng thông số thiết kế.
  • Vận hành giao diện điều khiển phần mềm C++/OpenCV, kiểm tra tính năng hiển thị tọa độ mắt và dán nhãn đối tượng theo thời gian thực.
  • Thử nghiệm khả năng xác định độ lệch tâm của mắt để xuất mã điều khiển qua Bluetooth HC-11 đến Arduino, điều khiển xe di chuyển theo các hướng tương ứng.

Chương 6: Kết luận và hướng phát triển

Chương 6 tổng kết các kết quả đạt được đối chiếu với mục tiêu ban đầu, chỉ ra những hạn chế còn tồn tại của hệ thống và đề xuất các giải pháp nâng cấp trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính đạt được:

  • Thiết kế và chế tạo hoàn chỉnh mô hình xe lăn cơ khí 4 bánh (2 bánh dẫn động đường kính $200\text{ mm}$, 2 bánh tự lựa đường kính $30\text{ mm}$) với kích thước $350 \times 300 \times 350\text{ mm}$, đáp ứng tải trọng nén $50\text{ N}$ và vận tốc di chuyển đạt tới $0.5\text{ m/s}$.
  • Lập trình thành công phần mềm thị giác máy tính bằng C++ và OpenCV, ứng dụng giải thuật lọc trung vị $3 \times 3$ và CAMSHIFT để theo dõi tọa độ mắt, tính toán độ lệch tâm và xác định chính xác hướng nhìn của người sử dụng.
  • Thiết kế hoàn chỉnh mạch điều khiển trung tâm dùng Arduino Uno R3, mạch công suất cầu H L298 điều khiển động cơ bước 23LM-C047V ($30\text{ W}$, $300\text{ Nmm}$), liên kết không dây ổn định qua module Bluetooth HC-11 chuẩn UART.
  • Xây dựng giao diện điều khiển trực quan hỗ trợ 2 chế độ Auto và Manual có đèn báo trạng thái hướng di chuyển.

Giải pháp kỹ thuật đề xuất: Đề xuất giải pháp điều khiển không tiếp xúc (non-contact) dựa trên thị giác máy tính, chuyển đổi góc nhìn của mắt thành tín hiệu số điều khiển cơ cấu chấp hành thông qua mạng truyền thông không dây Bluetooth, loại bỏ hoàn toàn các tiếp xúc cơ học trực tiếp.

Đóng góp của đề tài: So với các nghiên cứu và sản phẩm thương mại hiện có (vốn phụ thuộc vào tay gạt cơ học, cảm biến áp suất hơi thở hoặc điện cực dán phức tạp), đề tài đã chứng minh tính khả thi của giải pháp điều khiển bằng thị giác máy tính chi phí thấp, tận dụng linh kiện phổ biến và phần mềm nguồn mở, tạo tiền đề kỹ thuật cho việc phát triển các thiết bị hỗ trợ chuyên dụng cho người liệt toàn thân tại Việt Nam.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được ghi nhận trong văn bản:

  • Thời gian vận hành liên tục của mô hình còn bị giới hạn bởi dung lượng nguồn cấp.
  • Các tính năng thông minh và tiện ích phục vụ người dùng trên giao diện điều khiển còn ở mức cơ bản.
  • Độ chính xác của thuật toán nhận dạng mắt bằng màu sắc có thể bị ảnh hưởng khi điều kiện ánh sáng môi trường xung quanh thay đổi đột ngột.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

  • Tối ưu hóa thuật toán phân đoạn và theo dõi đối tượng để tăng tính bền vững trước sự biến thiên của cường độ ánh sáng môi trường.
  • Tích hợp thêm các cảm biến siêu âm hoặc hồng ngoại nhằm hỗ trợ tính năng tự động phát hiện và tránh vật cản khi xe di chuyển.
  • Chuyển đổi khối xử lý ảnh từ máy tính xách tay (PC/Laptop) sang các bo mạch nhúng chuyên dụng (SBC/SoC) nhỏ gọn gắn trực tiếp lên xe lăn.
  • Nâng cấp dung lượng bộ nguồn và tối ưu hóa hiệu suất tiêu thụ năng lượng của động cơ để kéo dài thời gian hoạt động.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên, học viên và kỹ sư thuộc các chuyên ngành Công nghệ Kỹ thuật Cơ điện tử, Kỹ thuật Robot, Tự động hóa và Công nghệ Thông tin (chuyên ngành Thị giác Máy tính).

Các nội dung có giá trị ứng dụng cao bao gồm:

  1. Phương pháp tính toán công suất tải và mô men xoắn để lựa chọn động cơ bước cho robot di động và xe lăn điện.
  2. Quy trình lập trình xử lý ảnh với OpenCV trong C++, đặc biệt là kỹ thuật ứng dụng giải thuật lọc trung vị và thuật toán CAMSHIFT để bám bắt đối tượng theo màu sắc.
  3. Sơ đồ kết nối phần cứng và giải pháp truyền thông không dây UART qua Bluetooth HC-11 giữa phần mềm máy tính và vi điều khiển Arduino điều khiển mạch cầu H L298.

Câu hỏi thường gặp

1. Đề tài sử dụng giải thuật nào để theo dõi chuyển động của mắt và nguyên lý hoạt động ra sao?
Đề tài sử dụng giải thuật CAMSHIFT (Continuously Adaptive Mean Shift) kết hợp tiền xử lý bằng bộ lọc trung vị (Median Filter) $3 \times 3$. Thuật toán dựa trên nguyên lý Mean Shift để tìm cực đại của hàm mật độ xác suất phân bố màu sắc thông qua các moment không gian ($M_{00}, M_{10}, M_{01}$), sau đó tự động điều chỉnh kích thước cửa sổ tìm kiếm thích nghi ($w = 2\sqrt{M_{00}/256}, h = 1.2w$) theo khoảng cách của đối tượng.

2. Các thông số kỹ thuật chính của mô hình cơ khí xe lăn và động cơ được lựa chọn như thế nào?
Mô hình có kích thước $350 \times 300 \times 350\text{ mm}$, khối lượng $5\text{ kg}$, chịu tải trọng nén $50\text{ N}$, vận tốc tối đa $0.5\text{ m/s}$, gồm 2 bánh dẫn động sau ($\Phi 200\text{ mm}$) và 2 bánh tự lựa trước ($\Phi 30\text{ mm}$). Dựa trên tính toán công suất cần thiết $P_{ct} \approx 26.3\text{ W}$, tác giả chọn động cơ bước 23LM-C047V công suất $30\text{ W}$, tốc độ trục $955\text{ vòng/phút}$, mô men xoắn $300\text{ Nmm}$.

3. Tín hiệu điều khiển được truyền từ máy tính xử lý ảnh sang xe lăn bằng phương thức nào?
Dữ liệu điều khiển sau khi xử lý độ lệch tâm của mắt được máy tính truyền không dây xuống vi điều khiển Arduino Uno R3 thông qua cặp module Bluetooth HC-11 sử dụng chuẩn giao tiếp nối tiếp UART. Sau đó, Arduino sẽ xuất tín hiệu điều khiển đến mạch công suất cầu H L298 để cấp nguồn cho động cơ bước.

4. Tại sao tác giả lựa chọn vật liệu Inox kết hợp Mica để gia công mô hình xe lăn?
Sau khi so sánh 3 phương án (Mica thuần túy, Nhôm và Inox kết hợp Mica), tác giả chọn Inox kết hợp Mica vì vật liệu phổ biến, chi phí hợp lý, dễ gia công lắp ráp và đảm bảo được độ cứng vững kết cấu khi gá đặt động cơ và chịu tải trọng nén $50\text{ N}$, khắc phục được nhược điểm dễ nứt vỡ của Mica và giá thành cao của Nhôm.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Nghiên cứu phân tích chuyển động của mắt để xuất ra tín hiệu điều khiển xe lăn" đã giải quyết thành công bài toán tích hợp liên ngành Cơ học - Điện tử - Thị giác máy tính nhằm hỗ trợ người khuyết tật vận động nặng. Tác giả đã hoàn thiện từ khâu tính toán, thiết kế cơ khí mô hình xe lăn, xây dựng phần mềm xử lý ảnh bám bắt mắt bằng C++/OpenCV đến lắp ráp mạch điều khiển không dây Arduino Uno R3 kết hợp Bluetooth HC-11 và cầu H L298. Kết quả thực nghiệm khẳng định tính đúng đắn của giải pháp kỹ thuật, mở ra hướng ứng dụng công nghệ thị giác máy tính chi phí thấp trong phát triển các thiết bị y tế và phục hồi chức năng.