Đồ án phân loại sản phẩm sử dụng kit Raspberry tại HCMUTE

Bài viết tập trung vào việc phân tích nội dung của đề tài "Phân loại sản phẩm bằng kit Raspberry tại HCMUTE". Đề tài này thuộc lĩnh vực Nghiên cứu khoa học, cụ thể là ứng dụng Công nghệ sản xuất thông minh vào quy trình sản xuất. Đề tài được thực hiện tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh (HCMUTE), một trong những trường đại học hàng đầu về đào tạo Công nghệ kỹ thuật tại Việt Nam.

Đề tài sử dụng Kit Raspberry Pi kết hợp với Camera Pi để nhận dạng sản phẩm và phân loại sản phẩm theo hình dạng. Chương 2 của đề tài đi sâu vào cơ sở lý thuyết của xử lý ảnh, bao gồm các vấn đề cơ bản như điểm ảnh, ảnh số, quan hệ giữa các điểm ảnh, lọc nhiễu, và phương pháp phát hiện biên. Bên cạnh đó, đề tài cũng trình bày về phương pháp phân loại sản phẩm theo hình dạng, sử dụng các đặc điểm hình dạng của sản phẩm như hình tròn, hình vuông, hình chữ nhật, hình tam giác để nhận dạng và phân loại.

Đề tài ứng dụng ngôn ngữ Python và thư viện OpenCV để xây dựng hệ thống phân loại. Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến trong lĩnh vực Machine learning và xử lý ảnh, trong khi OpenCV là một thư viện mã nguồn mở cung cấp các công cụ mạnh mẽ cho xử lý ảnh và học máy. Việc sử dụng Kit Raspberry Pi giúp đề tài trở nên thực tiễn hơn, bởi vì Raspberry Pi là một thiết bị nhỏ gọn, giá thành thấp, và dễ dàng tích hợp vào các hệ thống nhúng.

Đề tài đã thành công trong việc xây dựng mô hình phân loại sản phẩm dựa trên hình dạng bằng cách sử dụng Kit Raspberry Pi. Mô hình có khả năng nhận dạng và phân loại các sản phẩm có hình dạng hình tròn, hình vuông, hình chữ nhật, hình tam giác với độ chính xác cao. Ngoài ra, đề tài còn đề xuất hướng phát triển cho mô hình trong tương lai, nhằm nâng cao hiệu suất và tốc độ xử lý của hệ thống. Ứng dụng thực tiễn của đề tài rất đa dạng, có thể kể đến như: phân loại sản phẩm trong các nhà máy sản xuất, kiểm tra chất lượng sản phẩm, hỗ trợ người khuyết tật, giáo dục STEM...