I. Thiết kế mô hình
Phần này tập trung vào thiết kế mô hình hệ thống đếm và phân loại sản phẩm theo cân nặng và màu sắc. Mô hình được xây dựng dựa trên việc sử dụng Raspberry Pi 3 Model B làm bộ xử lý trung tâm, kết hợp với cảm biến cân nặng và camera để thu thập dữ liệu. Ngôn ngữ lập trình Python và thư viện OpenCV được sử dụng để xử lý hình ảnh và nhận diện màu sắc. Mục tiêu là tạo ra một hệ thống có khả năng phân loại sản phẩm một cách chính xác và hiệu quả.
1.1. Thiết kế phần cứng
Phần cứng của hệ thống bao gồm Raspberry Pi 3 Model B, cảm biến cân nặng, camera USB, và các thiết bị hỗ trợ như xi-lanh khí nén và van điện từ. Raspberry Pi đóng vai trò là bộ xử lý trung tâm, kết nối với các thiết bị ngoại vi để thu thập và xử lý dữ liệu. Cảm biến cân nặng được sử dụng để đo trọng lượng sản phẩm, trong khi camera thu thập hình ảnh để phân tích màu sắc.
1.2. Thiết kế phần mềm
Phần mềm được phát triển trên nền tảng Python, sử dụng thư viện OpenCV để xử lý hình ảnh và nhận diện màu sắc. Thuật toán xử lý ảnh được áp dụng để trích xuất các đặc trưng màu sắc từ hình ảnh sản phẩm. Dữ liệu về cân nặng và màu sắc sau đó được xử lý để phân loại sản phẩm vào các nhóm tương ứng.
II. Thi công mô hình
Quá trình thi công mô hình bao gồm việc lắp ráp các thiết bị phần cứng và tích hợp phần mềm. Raspberry Pi được kết nối với cảm biến cân nặng và camera thông qua các cổng GPIO và USB. Xi-lanh khí nén và van điện từ được lắp đặt để thực hiện việc phân loại sản phẩm dựa trên kết quả xử lý dữ liệu. Hệ thống được kiểm tra và hiệu chỉnh để đảm bảo hoạt động ổn định.
2.1. Lắp ráp phần cứng
Các thiết bị phần cứng được lắp ráp theo sơ đồ kết nối đã thiết kế. Raspberry Pi được kết nối với cảm biến cân nặng thông qua module HX711, và với camera qua cổng USB. Xi-lanh khí nén và van điện từ được lắp đặt trên băng tải để thực hiện việc đẩy sản phẩm vào các hộp chứa tương ứng.
2.2. Tích hợp phần mềm
Phần mềm được tích hợp vào Raspberry Pi, bao gồm các chương trình xử lý hình ảnh, đo lường cân nặng, và điều khiển các thiết bị ngoại vi. Giao diện web được phát triển để người dùng có thể theo dõi và điều chỉnh các thông số phân loại từ xa.
III. Đếm sản phẩm
Hệ thống được trang bị chức năng đếm sản phẩm tự động. Mỗi sản phẩm sau khi được phân loại sẽ được đếm và lưu trữ dữ liệu. Raspberry Pi thực hiện việc đếm dựa trên tín hiệu từ cảm biến cân nặng và camera. Dữ liệu được cập nhật liên tục và hiển thị trên giao diện web, cho phép người dùng theo dõi số lượng sản phẩm đã được xử lý.
3.1. Thuật toán đếm
Thuật toán đếm sản phẩm được xây dựng dựa trên việc xác định sự xuất hiện của sản phẩm trên băng tải. Khi sản phẩm đi qua cảm biến cân nặng, hệ thống sẽ ghi nhận và tăng biến đếm. Dữ liệu được lưu trữ và hiển thị trên giao diện web.
3.2. Hiển thị dữ liệu
Dữ liệu về số lượng sản phẩm được hiển thị trên giao diện web, cho phép người dùng theo dõi trực quan. Giao diện web cũng cung cấp các tùy chọn để xuất dữ liệu ra file hoặc in báo cáo.
IV. Phân loại sản phẩm
Hệ thống thực hiện phân loại sản phẩm dựa trên hai tiêu chí chính: cân nặng và màu sắc. Cảm biến cân nặng đo trọng lượng sản phẩm, trong khi camera thu thập hình ảnh để phân tích màu sắc. Dữ liệu được xử lý và sản phẩm được phân loại vào các nhóm tương ứng. Xi-lanh khí nén và van điện từ được sử dụng để đẩy sản phẩm vào các hộp chứa phù hợp.
4.1. Phân loại theo cân nặng
Sản phẩm được phân loại dựa trên trọng lượng đo được từ cảm biến cân nặng. Các ngưỡng cân nặng được cài đặt sẵn để xác định nhóm sản phẩm. Kết quả phân loại được sử dụng để điều khiển xi-lanh khí nén đẩy sản phẩm vào hộp chứa tương ứng.
4.2. Phân loại theo màu sắc
Màu sắc sản phẩm được phân tích thông qua hình ảnh thu được từ camera. Thuật toán xử lý ảnh được sử dụng để trích xuất các đặc trưng màu sắc và phân loại sản phẩm vào các nhóm màu sắc khác nhau. Kết quả phân loại được sử dụng để điều khiển van điện từ đẩy sản phẩm vào hộp chứa phù hợp.
V. Công nghệ xử lý hình ảnh
Hệ thống sử dụng công nghệ xử lý hình ảnh để nhận diện và phân loại sản phẩm. Thư viện OpenCV được sử dụng để xử lý hình ảnh thu được từ camera. Các bước xử lý bao gồm: thu nhận ảnh, tiền xử lý, trích chọn đặc trưng, và hậu xử lý. Kết quả cuối cùng là việc nhận diện chính xác màu sắc của sản phẩm.
5.1. Thu nhận và tiền xử lý ảnh
Hình ảnh sản phẩm được thu nhận thông qua camera và được tiền xử lý để cải thiện chất lượng. Các bước tiền xử lý bao gồm khử nhiễu, cân bằng sáng, và tăng cường độ tương phản.
5.2. Trích chọn đặc trưng
Các đặc trưng màu sắc được trích xuất từ hình ảnh sản phẩm. Thuật toán xử lý ảnh được sử dụng để xác định các vùng màu sắc chính trên bề mặt sản phẩm. Dữ liệu này được sử dụng để phân loại sản phẩm vào các nhóm màu sắc khác nhau.
VI. Hệ thống kiểm soát chất lượng
Hệ thống được trang bị hệ thống kiểm soát chất lượng để đảm bảo độ chính xác trong quá trình phân loại. Các thông số về cân nặng và màu sắc được kiểm tra liên tục để phát hiện và điều chỉnh sai sót. Giao diện web cung cấp các công cụ để người dùng theo dõi và điều chỉnh các thông số phân loại.
6.1. Kiểm soát cân nặng
Hệ thống kiểm soát liên tục các thông số về cân nặng để đảm bảo độ chính xác. Các sai sót trong quá trình đo lường được phát hiện và điều chỉnh kịp thời.
6.2. Kiểm soát màu sắc
Hệ thống kiểm soát các thông số về màu sắc để đảm bảo việc phân loại chính xác. Các sai sót trong quá trình nhận diện màu sắc được phát hiện và điều chỉnh thông qua giao diện web.
