I. Thiết kế hệ thống
Phần này tập trung vào thiết kế hệ thống phát hiện lỗi vỉ thuốc, bao gồm việc xác định các yêu cầu kỹ thuật và phương pháp tiếp cận. Hệ thống được thiết kế để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả trong việc phát hiện các lỗi như thiếu viên thuốc, viên bị vỡ, hoặc sai màu sắc. Các yếu tố như hệ thống băng tải, buồng chụp, và camera được tính toán kỹ lưỡng để tạo môi trường ổn định cho quá trình thu thập hình ảnh.
1.1. Thiết kế buồng chụp
Buồng chụp được thiết kế để tạo môi trường ánh sáng ổn định, giúp camera thu thập hình ảnh chất lượng cao. Các yếu tố như đèn LED, thấu kính phân cực, và khung nhôm được lựa chọn cẩn thận để đảm bảo độ chính xác trong quá trình chụp ảnh.
1.2. Thiết kế băng tải
Hệ thống băng tải được thiết kế để vận chuyển vỉ thuốc qua buồng chụp với tốc độ không vượt quá 0,2 m/s. Các cơ cấu định hướng và rulo được tính toán để đảm bảo vỉ thuốc được định vị chính xác trước khi chụp ảnh.
II. Chế tạo hệ thống
Phần này mô tả quá trình chế tạo hệ thống dựa trên các thiết kế đã được đề xuất. Các linh kiện như camera Raspberry Pi, đèn LED, và cảm biến được lắp đặt và tích hợp vào hệ thống. Quá trình chế tạo đảm bảo tính đồng bộ và độ tin cậy của hệ thống trong việc phát hiện lỗi vỉ thuốc.
2.1. Lắp đặt camera và đèn
Camera và đèn LED được lắp đặt trong buồng chụp để đảm bảo ánh sáng đồng đều và hình ảnh rõ nét. Các thấu kính phân cực được sử dụng để giảm thiểu hiện tượng phản xạ ánh sáng, giúp cải thiện chất lượng hình ảnh.
2.2. Tích hợp hệ thống điều khiển
Hệ thống điều khiển bao gồm các module xử lý tín hiệu, cảm biến, và động cơ được tích hợp để điều khiển hoạt động của băng tải và buồng chụp. Các mạch điều khiển được thiết kế để đảm bảo độ chính xác và ổn định trong quá trình vận hành.
III. Phát hiện lỗi vỉ thuốc
Phần này tập trung vào việc phát hiện lỗi trong vỉ thuốc thông qua các thuật toán xử lý ảnh. Hệ thống sử dụng các phương pháp như so sánh hình dạng, tính diện tích, và phân đoạn ảnh để xác định các lỗi như thiếu viên, viên bị vỡ, hoặc sai màu sắc. Kết quả được cập nhật liên tục thông qua web server để người dùng có thể giám sát từ xa.
3.1. Thuật toán phát hiện lỗi
Các thuật toán như Cascade Classifier và SVM (Support Vector Machine) được sử dụng để phát hiện lỗi. Quá trình xử lý bao gồm việc thu thập hình ảnh, tách nền, và so sánh với mẫu chuẩn để xác định lỗi.
3.2. Xử lý tín hiệu sau phát hiện lỗi
Sau khi phát hiện lỗi, hệ thống sẽ gửi tín hiệu đến cơ cấu chấp hành để loại bỏ vỉ thuốc lỗi khỏi dây chuyền. Kết quả được lưu trữ và hiển thị trên web server để người dùng có thể theo dõi và phân tích.
IV. Ứng dụng công nghệ
Phần này đánh giá giá trị và ứng dụng công nghệ của hệ thống trong thực tế. Hệ thống không chỉ đáp ứng nhu cầu kiểm soát chất lượng trong sản xuất dược phẩm mà còn có thể được áp dụng trong các lĩnh vực khác như thực phẩm và điện tử. Kết quả của đề tài cũng là tài liệu tham khảo hữu ích cho các nghiên cứu tương tự trong tương lai.
4.1. Giá trị thực tiễn
Hệ thống giúp giảm thiểu sai sót do yếu tố con người, nâng cao chất lượng sản phẩm và hiệu quả sản xuất. Đây là giải pháp tiềm năng cho các doanh nghiệp trong ngành dược phẩm.
4.2. Định hướng phát triển
Trong tương lai, hệ thống có thể được cải tiến để hỗ trợ nhiều loại thuốc hơn và tích hợp các công nghệ tiên tiến như AI và machine learning để tăng độ chính xác và hiệu quả.
