CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Giới thiệu tình hình nghiên cứu hiện tại Trong những năm gần với sự phát triển nhanh chóng của nền kinh tế, nhu cầu về một cuộc sống tiện lợi của con người cũng theo đó được nâng cao. Mua sắm là một trong những nhu cầu hàng đầu của con người, vì thế ngày càng có nhiều siêu thị được mở ra và máy tính tiền dần trở thành một phần quan trọng trong mô hình kinh doanh này. Tuy máy tính tiền đã mang lại sự tiện lợi cho con người, nhưng đã có vấn đề phát sinh đó là sự chờ đợi trong việc thanh toán. Là người đã nhiều lần mua hàng trong siêu thị, chúng em nhận thấy rằng kể cả vào thời điểm siêu thị vắng khách thì khi thanh toán khách hàng đều phải chờ một khoảng thời gian khá dài.
Lý do là doanh nghiệp đã giảm bớt số lượng nhân viên thu ngân trong thời điểm vắng khách để tiết kiệm chi phí. Từ những vấn đề nêu trên chúng em đã quyết định chọn “THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG HỆ THỐNG MÁY THANH TOÁN TỰ ĐỘNG” làm đề tài cho đồ án tốt nghiệp của mình.2 Tính cấp thiết của đề tài Đa phần các siêu thị ở Việt Nam hiện nay việc tính tiền hàng hóa sẽ do những người thu ngân đảm nhiệm, để giúp cho máy tính có thể phân biệt được loại hàng hóa người ta sử dụng mã vạch riêng cho từng sản phẩm. Tuy nhiên đôi khi xảy ra những trường hợp máy không thể quét được mã vạch của sản phẩm dẫn đến mất thời gian cho việc thanh toán. Với thiết bị đã và hiện có ở thị trường để cung cấp cho cửa hàng, siêu thị thì thiết bị do chúng em tạo ra về phần thiết kế có bắt mắt hơn, gọn gàng hơn và không chiếm quá nhiều diện tích.
Do đó chúng em đã nảy ra ý tưởng “Thiết kế và thi công hệ thống máy thanh toán tự động”. 1 Hệ thống này có thể mang lại cho con người những lợi ích như: - Giảm thời gian chờ đợi của khách hàng tại quầy thanh toán - Tạo sự thuận tiện, thoải mái cho khách hàng trong quá trình thanh toán. - Giảm khả năng xảy ra lỗi và gian lận trong quá trình giao dịch. - Tăng tính chính xác trong việc quản lý hàng hóa và ghi nhận giao dịch.
- Giảm chi phí cho doanh nghiệp trong việc thuê thêm nhân viên thu ngân.3 Mục tiêu nghiên cứu Máy thanh toán tự động sẽ do người dùng trực tiếp thao tác mà không cần đến nhân viên mà nhóm chúng em tạo ra góp phần cắt giảm bớt chi phí nhân viên cho cửa hàng và siêu thị với khả năng tự nhận diện sản phẩm qua camera trong thời gian thực, tích hợp loadcell để đo trọng lượng của sản phẩm. Tất cả các thông tin thu được từ camera và loadcell được đưa vào bộ xử lý trung tâm để tính toán sau đó hiển thị giá trị lên màn hình để thông báo người dùng. Sau khi khách hàng bấm xác nhận thanh toán, một mã QR sẽ xuất hiện giúp cho việc thanh toán qua ngân hàng. Thông qua đề tài này chúng em muốn củng cố lại những kiến thức và kỹ năng đã trau dồi được trong 4 năm học vừa qua, đồng thời học hỏi thêm nhiều kiến thức mới.
Ngoài ra, chúng em mong muốn có thể tạo ra một sản phẩm có ích, phục vụ cho đời sống hằng ngày.4 Nhiệm vụ nghiên cứu - Hoàn thành đồ án đúng thời hạn. - Hệ thống hoạt động ổn định, đúng các tiêu chí đã đề ra. - Giao diện hiển thị thông tin trên màn hình dễ nhìn, dễ sử dụng. - Mô hình hệ thống sạch, đẹp, gọn gàng 2 1.5 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 1.1 Đối tượng nghiên cứu Về phần cứng, nhóm tập trung nghiên cứu các linh kiện sau: Raspberry Pi4, Camera Pi Module, Esp32, Loadcell, LCD 16x2 – I2C và các chuẩn chuẩn giao tiếp liên quan.
Về phần mềm, nhóm nghiên cứu các ngôn ngữ lập trình: Python, HTML, CSS, Javascript và các công cụ hỗ trợ thiết kế phẩn cứng (Proteus 8), phần mềm lập trình cho vi xử lý và vi điều khiển (Arduino IDE, Pycharm), phần mềm hỗ trợ thiết kế giao diện web và thiết lập giao thức API (Visual Studio Code) Về mô hình, nhóm nghiên cứu cách vận hành của các máy tính tiền được sử dụng phổ biến hiện nay, cách thiết kế hệ thống, bố trí linh kiện sao cho phù hợp, gọn gằng, đẹp mắt.2 Phạm vi nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu của đề tài dừng lại ở mức thiết kế hệ thống tính tiền tự động với khả năng nhận diện 3 loại quả khác nhau, người mua hàng có thể tự tiến hành thanh toán và trả phí thông qua mã QR - Nghiên cứu cách kết nối và lập trình cho Raspberry Pi4, Esp32. - Nghiên cứu cơ sở lý thuyết về Loadcell Module, Camera Pi Module. - Tìm hiểu về các lý thuyết có liên quan như ngôn ngữ C, HTML, CSS, Javascript, Python. - Nghiên cứu các nội dung cần thiết cho đề tài như: thuật toán nhận diện hình ảnh, cấu trúc dữ liệu, tạo và liên kết mã QR với trang web.6 Phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu về cơ sở lý thuyết: 3 - Tham khảo tài liệu, thông tin mô tả của các linh kiện trong hệ thống.
- Dựa vào những kiến thức đã học và những thông tin đã tìm hiểu được, tiến hành mô phỏng hệ thống. - Tham khảo các sản phẩm trên thị trường có chức năng gần giống, đánh giá các điểm mạnh và điểm yếu của các sản phẩm ấy, từ đó đưa ra các phương án cải tiến cho mô hình. Nghiên cứu thực hiện mô phỏng: - Mô phỏng từng khối của mô hình, kiểm tra kết quả, tinh chỉnh các thông số sao cho đáp ứng được các yêu cầu đã đề ra. - Kết hợp các khối thành mô hình hoàn chỉnh.7 Bố cục đồ án Chương 1: Tổng quan: Đưa ra tình hình nghiên cứu hiện nay, tính cấp thiết của đề tài.
Đưa ra lý do chọn đề tài và ứng dụng thực tế của đề tài. Chương 2: Cơ sở lý thuyết: Giới thiệu chi tiết cơ sở lý thuyết, các khái niệm sẽ vận dụng trong đề tài. Chương 3: Thiết kế hệ thống: Trình bày được sơ đồ khối hệ thống, thiết kế của từng khối trong hệ thống, lựa chọn linh kiện, tính toán, xây dựng lưu đồ giải thuật và đưa ra cách vận hành hợp lý của hệ thống dựa trên những lý thuyết có sẵn. Chương 4: Kết quả: Biểu thị, vận hành phần cứng thực tế, đánh giá độ ổn định của hệ thống, nhược điểm còn tồn tại.
Chương 5: Kết luận và hướng phát triển: Nêu ra những kết quả đã thực hiện được và hướng phát triển đề tài trong tương lai. 4 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Tổng quan về xử lý ảnh [1] Xử lý ảnh là quá trình áp dụng các thuật toán, phương pháp để phân tích, trích xuất thông tin hoặc cải thiện chất lượng của hình ảnh. Xử lý ảnh được ứng dụng ở nhiều lĩnh vực như: điều khiển tự động, kỹ thuật y sinh, viễn thông, giao thông. Việc xử lý ảnh gồm nhiều vấn đề khác nhau, được chia thành bốn lĩnh vực chính: tạo lập ảnh, biểu diễn, phân tích, quản lý.
1: Các lĩnh vực nghiên cứu chính trong xử lý ảnh số 5 - Tạo lập ảnh: là quá trình thu nhận ảnh từ các nguồn khác nhau như máy ảnh, video sau đó hình thành một ảnh số dưới dạng ma trận. - Hiển thị: thực hiện các xử lý trên ma trận ảnh để thu được ảnh đầu ra mong muốn - Phân tích: gồm các bước xử lý phục vụ cho việc đo lường hoặc nội suy, để thực hiện quá trình này chúng ta cần phải hiểu bản chất, nội dung của ảnh cũng như các thuật toán được dùng để xử lý ảnh. - Quản lý: cung cấp các khả năng lưu trữ, phục hồi, truyền thông hiệu quả. - Tăng cường: các thuật toán tăng cường ảnh có thể coi như là một bước tiền xử lý hoặc hậu xử lý trong các lĩnh vực được nêu trên.2 Những vấn đề trong xử lý ảnh 2.1 Điểm ảnh [1] Đơn vị cơ bản nhất của ảnh số là điểm ảnh (pixel), mỗi điểm ảnh biểu diễn thông tin về màu sắc và độ sáng tại một trị trí cụ thể trên ảnh.
Vị trí của mỗi điểm ảnh được xác định bằng một tọa độ (x, y), số lượng điểm ảnh càng nhiều thì độ phân giải của ảnh số càng cao, càng chứa nhiều thông tin.2 Ảnh số [1] [2] Ảnh số là tập hợp của nhiều điểm ảnh, được định nghĩa là hàm hai chiều f(x, y), với x và y là tọa độ không gian và biên độ của hàm f tại toạ độ (x, y) bất kỳ được gọi là mức xám của ảnh tại điểm đó, các giá trị x, y và mức xám của ảnh số đều là các đại lượng hữu hạn, rời rạc. Bằng các phương pháp thống kê và đo lường một lượng lớn các điểm ảnh, chúng ta có thể tái cấu trúc các điểm ảnh này thành một ảnh mới tương tự với ảnh gốc.3 Lân cận ảnh [1] [4] Ở một điểm ảnh p tại tọa độ (x, y) bất kỳ, luôn có 4 điểm ảnh xung quanh theo phương ngang và dọc với tọa độ được xác định như sau: (x +1, y), (x −1, y), (x, y +1), (x, y −1) (2.1) Tập hợp các điểm ảnh này được gọi là lân cận 4 của p hoặc N4(p). Ngoài ra, một dạng lân cận nữa là theo đường chéo được gọi là ND(p) với các tọa độ như sau: (x +1, y +1), (x +1, y −1), (x −1, y +1), (x −1, y −1) ( 2.2 ) Kết hợp hai dạng lân cận trên chúng ta có lân cận 8 điểm ảnh N8(p). Cần lưu ý những khái niệm này không áp dụng cho các đường biên của ảnh.
2: Các loại lân cận ảnh 2.4 Phân loại ảnh [1] Có hai dạng chính của ảnh số, đó là ảnh màu và ảnh đen trắng, hay còn gọi là ảnh xám. Ảnh màu được tạo thành từ các pixel mang các giá trị màu sắc khác nhau, trong khi 7 ảnh đen trắng được hình thành từ các pixel có giá trị mức xám khác nhau. 3: Hình minh họa về sự thay đổi mức xám • Ảnh đen trắng: được cấu tạo từ nhiều pixel với mỗi pixel mang một giá trị nhất định tương ứng với một mức xám. Những mức xám này có giá trị giới hạn trong khoảng từ 0-255 với giá trị 0 tương ứng với màu đen và 255 tương ứng với màu trắng.
• Ảnh màu: được tạo thành từ các pixel màu, mỗi pixel được biểu diễn bởi ba giá trị tương ứng với các mức trong các kênh màu đỏ (Red), xanh lá (Green) và xanh dương (Blue) tại một vị trí cụ thể.