Đồ Án HCMUTE: Robot Nhận Biết Màu và Hình Ảnh Qua Nhận Dạng Đường Biên

• Tác giả: Đinh Bá Cao
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Thái
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP.HCM
• Chuyên ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật Điện Tử - Truyền Thông
• Đề tài: Robot Nhận Biết Màu Và Hình Ảnh Bằng Phương Pháp Nhận Dạng Đường Biên
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

• 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. GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH
• 2.1.1. Tổng quan về xử lý ảnh
• 2.1.2. Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh
• 2.1.3. Phân loại ảnh
• 2.1.4. Không gian màu HSV
• 2.1.5. Thư viện EmguCV
• 2.2. KHỐI VI ĐIỀU KHIỂN
• 2.2.1. Sơ lược về cấu trúc của vi điều khiển
• 2.2.2. Vi điều khiển PIC 18F4550
• 2.2.3. Khối điều chế độ rộng xung PWM
• 2.2.3.1. Cấu trúc khối điều chế độ rộng xung PWM
• 2.2.3.2. Tính chu kỳ xung PWM
• 2.2.3.3. Tính hệ số chu kỳ xung PWM
• 2.2.4. Ngắt của vi điều khiển PIC18F4550
• 2.2.5. Truyền/nhận dữ liệu UART
• 2.3. MỘT SỐ THIẾT BỊ NGOẠI VI KHÁC
• 2.3.1. Cảm biến ENCODER
• 2.3.2. PICKit 2 FULL Program/Debug
• 2.3.3. PL2303 HX Cable
• 2.3.4. Relay OEG-OMI-SS-124L
• 2.3.5. Cảm biến siêu âm SRF005
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ VÀ TÍNH TOÁN
• 3.1. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1.1. Sơ đồ khối hệ thống
• 3.1.2. Ứng dụng nhận dạng màu sắc
• 3.1.3. Lưu đồ điều khiển Robot
• 3.1.4. Tính toán thiết kế ứng dụng
• 3.1.5. Tính toán và thiết kế mạch
• 3.1.5.1. Khối điều khiển động cơ
• 3.1.5.2. Sơ đồ nguyên lí toàn mạch
• 4. CHƯƠNG 4: THI CÔNG HỆ THỐNG
• 4.1. THI CÔNG ỨNG DỤNG
• 4.1.1. Phần mềm thiết kế
• 4.1.2. Ngôn ngữ lập trình C#
• 4.1.3. Thi công giao diện
• 4.1.4. Thi công mẫu vật
• 4.2. THI CÔNG MẠCH
• 4.3. LẮP RÁP VÀ ĐÓNG GÓI MẠCH
• 4.4. QUY TRÌNH THAO TÁC SỬ DỤNG
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ NHẬN XÉT VÀ ĐÁNH GIÁ
• 5.1. BOARD MẠCH IN
• 5.2. CẢM BIẾN ENCODER
• 5.3. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG ỨNG DỤNG
• 5.4. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG ROBOT
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 6.1. HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu về Robot Nhận Biết Màu và Hình Ảnh

Robot nhận biết màu và hình ảnh là một ứng dụng quan trọng trong lĩnh vực tự động hóa và công nghệ thông tin. Việc sử dụng phương pháp nhận dạng đường biên giúp robot có khả năng phân tích và nhận diện các hình khối và màu sắc trong môi trường xung quanh. Công nghệ này không chỉ nâng cao hiệu suất làm việc mà còn mở ra nhiều cơ hội mới trong các lĩnh vực như sản xuất, y tế và dịch vụ. Công nghệ nhận diện ngày càng trở nên phổ biến, nhờ vào sự phát triển của các thuật toán nhận diện hình ảnh và cảm biến hình ảnh. Việc áp dụng công nghệ nhận diện vào robot giúp cải thiện khả năng tương tác và tự động hóa trong nhiều ứng dụng thực tiễn.

1.1. Tầm quan trọng của nhận diện màu sắc

Nhận diện màu sắc là một phần quan trọng trong quá trình xử lý hình ảnh. Màu sắc trong hình ảnh không chỉ giúp phân loại các đối tượng mà còn cung cấp thông tin về đặc điểm của chúng. Việc sử dụng không gian màu HSV cho phép robot dễ dàng phân biệt các màu sắc khác nhau, từ đó đưa ra quyết định chính xác hơn trong quá trình hoạt động. Cảm biến hình ảnh được sử dụng để thu thập dữ liệu màu sắc, sau đó áp dụng các thuật toán nhận diện để phân tích và xử lý thông tin. Điều này không chỉ giúp robot hoạt động hiệu quả hơn mà còn mở rộng khả năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

1.2. Phương pháp nhận dạng đường biên

Phương pháp nhận dạng đường biên là một kỹ thuật quan trọng trong xử lý hình ảnh, cho phép robot xác định các cạnh và hình dạng của đối tượng. Kỹ thuật này sử dụng các thuật toán như Canny, Sobel để phát hiện các đường biên trong hình ảnh. Việc phát hiện đường biên giúp robot nhận diện được hình dạng của các đối tượng, từ đó thực hiện các thao tác như di chuyển, phân loại hay tương tác. Hệ thống robot sử dụng phương pháp này có thể hoạt động trong nhiều môi trường khác nhau, từ sản xuất công nghiệp đến các ứng dụng trong đời sống hàng ngày.

II. Cơ sở lý thuyết về xử lý ảnh

Xử lý ảnh là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng, liên quan đến việc thao tác và phân tích hình ảnh để thu thập thông tin. Công nghệ xử lý ảnh đã phát triển mạnh mẽ từ những năm 1960 và hiện nay được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Các khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh bao gồm ảnh số, ảnh nhị phân, và không gian màu. Việc hiểu rõ các khái niệm này là cần thiết để phát triển các ứng dụng robot nhận diện màu và hình ảnh. Thư viện EmguCV là một công cụ mạnh mẽ hỗ trợ việc xử lý ảnh trong môi trường .NET, cho phép lập trình viên dễ dàng tích hợp các chức năng xử lý ảnh vào ứng dụng của mình.

2.1. Các khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh

Trong xử lý ảnh, ảnh số được định nghĩa là một tập hợp các điểm ảnh (pixel), mỗi điểm ảnh biểu diễn một màu sắc hoặc độ sáng nhất định. Ảnh nhị phân chỉ sử dụng một bit để biểu diễn màu sắc, thường được sử dụng trong các ứng dụng đơn giản. Không gian màu HSV là một mô hình màu phổ biến, giúp dễ dàng nhận diện và phân loại màu sắc. Việc sử dụng không gian màu này trong các thuật toán nhận diện giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả của robot trong việc nhận diện màu sắc và hình ảnh.

2.2. Ứng dụng của xử lý ảnh trong robot

Xử lý ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các hệ thống robot hiện đại. Các ứng dụng của xử lý ảnh bao gồm nhận diện đối tượng, phân loại màu sắc, và theo dõi chuyển động. Robot có thể sử dụng các thuật toán xử lý ảnh để nhận diện và tương tác với môi trường xung quanh. Cảm biến hình ảnh và các thuật toán nhận diện giúp robot có khả năng hoạt động tự động và hiệu quả hơn trong nhiều tình huống khác nhau. Việc áp dụng công nghệ này không chỉ giúp nâng cao hiệu suất làm việc mà còn mở ra nhiều cơ hội mới trong các lĩnh vực như sản xuất, y tế và dịch vụ.