Nghiên Cứu Ứng Dụng Xử Lý Ảnh Phân Loại Sản Phẩm Theo Màu Sắc Tại Trường Đại Học Kỹ Thuật – Công Nghệ Cần Thơ

• Tác giả: Võ Thị Phương Loan
• Người hướng dẫn: ThS. Đường Khánh Sơn
• Trường học: Trường Đại Học Kỹ Thuật – Công Nghệ Cần Thơ
• Chuyên ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật Cơ Điện Tử
• Đề tài: Nghiên Cứu Ứng Dụng Xử Lý Ảnh Phân Loại Sản Phẩm Theo Màu Sắc
• Loại tài liệu: luận văn tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Cần Thơ

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Lý do và mục đích chọn đề tài
• 1.2. Đối tượng nghiên cứu
• 1.3. Mục đích nghiên cứu
• 1.4. Nhiệm vụ nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Ý nghĩa và thực tiễn của đề tài
• 1.7. Tổng quan về đề tài nghiên cứu
• 1.7.1. Giới thiệu sơ lược về hệ thống phân loại sản phẩm
• 1.7.2. Một số ứng dụng của hệ thống phân loại sản phẩm
• 1.7.3. Các đề tài phân loại sản phẩm đã thực hiện
• 2. CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ MÔ HÌNH
• 2.1. Mô hình tổng quan hệ thống phân loại sản phẩm
• 2.2. Thiết kế cơ khí mô hình phân loại sản phẩm theo màu sắc
• 2.3. Tính toán lý thuyết và thiết kế băng tải
• 2.4. Thiết kế cơ khí băng tải
• 2.5. Chọn bộ truyền
• 2.6. Vật liệu chế tạo băng tải
• 2.7. Thiết kế mô hình cấp nguyên liệu
• 2.8. Máy bơm nén khí cao áp mini 12V R5548
• 2.9. Van khí nén và xi lanh
• 2.10. Van điện từ khí nén 5/2
• 2.11. Thiết kế cơ khí bằng Solidworks
• 2.12. Mô hình cơ khí thực tế
• 2.13. Thiết kế mạch điện
• 2.14. Động cơ Servo MG90S
• 2.15. Thiết bị thu nhận ảnh (Webcam HD C270 Logitech)
• 2.16. Mô hình hoàn chỉnh
• 3. CHƯƠNG 3: XỬ LÝ ẢNH VÀ THIẾT KẾ GIAO DIỆN NGƯỜI DÙNG
• 3.1. Giới thiệu chung về hệ thống xử lý ảnh
• 3.2. Xét các bước cần thiết trong xử lý ảnh
• 3.3. Những vấn đề cơ bản trong hệ thống xử lý ảnh
• 3.4. Hệ tọa độ màu
• 3.5. Ảnh RGB và các thao tác cơ bản trong Toolbox Matlab
• 3.6. Các công đoạn xử lý ảnh trong mô hình
• 3.7. Thiết kế giao diện người dùng trên Matlab
• 3.8. Giới thiệu tổng quan về phần mềm Matlab
• 3.9. Cấu trúc dữ liệu của MATLAB, các ứng dụng
• 3.10. Giao diện GUI trên Matlab
• 3.11. Giới thiệu về giao diện người dùng
• 3.12. Các thao tác với GUI
• 3.13. Mô tả chức năng các công cụ trong GUI
• 3.14. Thiết kế giao diện người dùng
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 4.1. Kết quả thực tế của mô hình
• 4.2. Kết quả nghiên cứu đạt được
• 4.3. Hướng phát triển đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về Nghiên Cứu Ứng Dụng Xử Lý Ảnh

Nghiên cứu ứng dụng xử lý ảnh trong phân loại sản phẩm theo màu sắc đang trở thành xu hướng quan trọng trong ngành công nghiệp hiện đại. Việc áp dụng công nghệ này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả sản xuất mà còn giảm thiểu chi phí nhân công. Hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc sử dụng các thuật toán xử lý ảnh tiên tiến, cho phép nhận diện và phân loại sản phẩm một cách chính xác và nhanh chóng.

1.1. Lý do chọn đề tài nghiên cứu

Nhu cầu tự động hóa trong sản xuất ngày càng cao, đặc biệt là trong việc phân loại sản phẩm theo màu sắc. Việc áp dụng công nghệ xử lý ảnh giúp cải thiện năng suất và chất lượng sản phẩm.

1.2. Mục đích nghiên cứu

Mục đích chính của nghiên cứu là phát triển một hệ thống phân loại sản phẩm tự động, sử dụng camera và thuật toán xử lý ảnh để nhận diện màu sắc, từ đó nâng cao hiệu quả sản xuất.

II. Thách thức trong Phân Loại Sản Phẩm Theo Màu Sắc

Mặc dù công nghệ xử lý ảnh mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại một số thách thức trong việc phân loại sản phẩm theo màu sắc. Các vấn đề như độ chính xác của cảm biến, tốc độ xử lý và khả năng nhận diện màu sắc đa dạng là những yếu tố cần được giải quyết.

2.1. Độ chính xác trong nhận diện màu sắc

Độ chính xác của hệ thống phân loại phụ thuộc vào khả năng nhận diện màu sắc của camera và thuật toán xử lý ảnh. Việc cải thiện độ chính xác là rất cần thiết để đảm bảo chất lượng sản phẩm.

2.2. Tốc độ xử lý và hiệu suất

Tốc độ xử lý của hệ thống cần phải nhanh chóng để đáp ứng nhu cầu sản xuất. Việc tối ưu hóa thuật toán xử lý ảnh là một trong những giải pháp quan trọng.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Xử Lý Ảnh Hiệu Quả

Để giải quyết các thách thức trong phân loại sản phẩm theo màu sắc, nghiên cứu đã áp dụng nhiều phương pháp xử lý ảnh khác nhau. Các thuật toán học sâu (deep learning) và machine learning được sử dụng để cải thiện khả năng nhận diện màu sắc.

3.1. Ứng dụng Machine Learning trong xử lý ảnh

Machine learning giúp cải thiện khả năng phân loại sản phẩm bằng cách học từ dữ liệu thực tế, từ đó nâng cao độ chính xác trong nhận diện màu sắc.

3.2. Kỹ thuật xử lý ảnh cơ bản

Các kỹ thuật xử lý ảnh như lọc màu, phân đoạn ảnh và nhận diện đối tượng là những bước quan trọng trong quá trình phân loại sản phẩm.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu và Ứng Dụng Thực Tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc đã đạt được hiệu quả cao trong việc tự động hóa quy trình sản xuất. Hệ thống này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao chất lượng sản phẩm.

4.1. Kết quả thực nghiệm

Các thử nghiệm cho thấy hệ thống có khả năng phân loại chính xác các sản phẩm theo màu sắc với tỷ lệ thành công lên đến 95%.

4.2. Ứng dụng trong ngành công nghiệp

Hệ thống đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực như chế biến thực phẩm, sản xuất sơn và dược phẩm, giúp nâng cao hiệu quả sản xuất.

V. Kết Luận và Hướng Phát Triển Tương Lai

Nghiên cứu ứng dụng xử lý ảnh trong phân loại sản phẩm theo màu sắc đã mở ra nhiều cơ hội mới cho ngành công nghiệp. Hướng phát triển trong tương lai sẽ tập trung vào việc cải thiện công nghệ và mở rộng ứng dụng của hệ thống.

5.1. Tầm quan trọng của nghiên cứu

Nghiên cứu này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả sản xuất mà còn góp phần vào sự phát triển bền vững của ngành công nghiệp.

5.2. Hướng phát triển trong tương lai

Tương lai của hệ thống phân loại sản phẩm sẽ hướng đến việc tích hợp trí tuệ nhân tạo và các công nghệ mới để nâng cao khả năng tự động hóa.