Đồ án tốt nghiệp: Thiết kế và chế tạo hệ thống phát hiện lỗi vỉ thuốc

Đồ án tốt nghiệp tập trung thiết kế và chế tạo hệ thống phát hiện lỗi vỉ thuốc, ứng dụng công nghệ hiện đại nhằm nâng cao chất lượng sản phẩm dược phẩm.

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

đồ án tốt nghiệp

2021

100
7
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

TÓM TẮT

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG

1.1. Tính cấp thiết của đề tài

1.2. Lý do chọn đề tài

1.3. Mục tiêu của đề tài

1.4. Giới hạn đề tài

1.5. Bố cục luận văn

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Không gian hoạt động

2.2. Các phương pháp loại

2.2.1. Phân loại cơ khí

2.2.2. Công nhân kiểm tra trực tiếp

2.2.3. Phân loại bằng phương pháp xử lý ảnh

2.3. Giới thiệu về xử lý ảnh

2.3.1. Sự ra đời của xử lý ảnh

2.3.2. Quy trình xử lý ảnh

2.3.3. Những vấn đề trong xử lý ảnh

2.3.4. Phân loại ảnh

2.3.5. Phân đoạn ảnh

2.3.6. Theo dõi đối tượng

2.4. Các thuật toán trong quá trình xử lý

2.4.1. Theo dõi đối tượng

2.4.2. Thuật toán huấn luyện máy (Training Model)

2.4.3. Công cụ xử lý ảnh OpenCV

2.4.4. Các nghiên cứu, hệ thống ứng dụng xử lý ảnh

2.4.5. Phương pháp kết nối Websever

3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG BUỒNG CHỤP, BĂNG TẢI

3.1. Thiết kế buồng chụp. Chức năng và lựa chọn linh kiện cho từng phần

3.2. Thiết kế băng tải

3.3. Cơ cấu định hướng

3.4. Hệ thông băng tải

4. CHƯƠNG 4: HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN

4.1. Khối điều khiển

4.2. Khối hiển thị

4.3. Khối cảm biến

4.4. Khối chấp hành

4.5. Điều chỉnh độ sáng của đèn

4.6. Module xử lý tín hiệu

4.7. Module loại sản phẩm lỗi

4.8. Mạch điều khiển động cơ

5. CHƯƠNG 5: GIẢI THUẬT

5.1. Cơ sở dữ liệu

5.2. Phát hiện lỗi

5.3. Phát hiện và theo dõi vỉ

5.4. Phát hiện lỗi. Xử lý tín hiệu sau khi phát hiện lỗi

5.5. Hệ thống buồng chụp

5.6. Hệ thống băng tải và định hướng

5.7. Thiết kế web server

5.8. Thu thập hình ảnh

5.8.1. Thu thập cơ sở hình ảnh cho bộ huấn luyện phân loại theo tầng Cascade Classifier

5.8.2. Thu thập cơ sở hình ảnh cho bộ huấn luyện phân loại SVM

5.9. Định hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

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 ClassifierSVM (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 AImachine learning để tăng độ chính xác và hiệu quả.

12/02/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tính cấp thiết, mục tiêu và giới hạn của đề tài Chương 2: Cơ sở lý thuyết cho việc xây giải thuật và thiết kế hệ thống. Chương 3: Ở chương này trình bày quá trình tính toán và thiết kế hệ thống hệ thống cơ khí. Chương 4: Trình bày mối liên hệ các khối chức năng trông hệ thống Chương 5: Trình bày giải thuật được sử dụng trong hệ thống Chương 6: Trình bày kết quả của quá trình thực nghiệm, định hướng phát triển đề tài 2 Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Để thiết kế và chế tạo hệ thống đáp ứng các mục tiêu của đề tài, cần xác định rõ các vấn đề trong quá trình thực hiện, từ đó dựa trên các cơ sở lý thuyết có liên quan lựa chọn cách giải quyết phù hợp. Không gian hoạt động Trên thị trường hiện nay có dạng thuốc như: dạng cốm, viên nén, viên nang, dạng nước, siro.

Dù đa dạng về trạng thái vật lý như hầu hết các dây chuyền sản xuất đều trải qua các bước sau: Bước 1: Cân chia nguyên liệu, tiến hành bào chế. Bước 2: Dập viên, bao phim. Bước 3: Ép vỉ, đóng lọ. Bước 4: Đóng gói Đề tài nhắm đến việc kiểm tra sau công đoạn ép vỉ, đóng lọ (bước 3) trước khi đưa vào quy trình đóng gói (bước 4).

Các phương pháp loại Tùy vào đặc điểm của từng loại thuốc mà có các phương pháp phân loại phù hợp 2. Phân loại cơ khí Phương pháp phân loại cơ khí thường được áp dụng trên các đối tượng vật lý có yêu cầu đồng đều về hình dạng và khối lượng. Có 2 phương pháp cơ khí được sử dụng phổ biến là sàng rung và cân trọng lượng. Ở phương pháp sử dụng sàn rung, các sản phẩm đủ kích thước và trọng lượng sẽ qua được vách ngắn trên sàng, không đủ sẽ ở lại.

Phân loại bằng trọng lượng, khi sản phẩm đi qua băng tải tích hợp cân trọng lượng, nếu sản phẩm không đủ khối lượng theo giá trị cài đặt trước, hệ thống sẽ trả tín hiệu loại sản phẩm ra khỏi dây chuyền.1: Sàng rung trong công nghiệp1 Hình 2.2: Hệ thống phân loại theo khối lượng2 (1) Sàng rung trong công nghiệp (https://sanxuatmay.com/may-sang-rung-cong-nghiep.html) (2) Dây chuyên rửa & phân loại trái cây (https://www.com/watch?v=y193AQPz2qU) 4 2. Dùng tia X Dựa trên tính đâm xuyên của ánh sáng có bước sóng ngắn. Tia X được sử dụng để kiểm tra lỗi của bên trong các sản phẩm đặt, không thể thể quan sát bằng các thiết bị thu hình thông thường như camera hay mắt người.3: Thiết bị kiểm tra lỗi bằng tia X tiêu biểu1 2. Công nhân kiểm tra trực tiếp Là phương pháp truyền thống, trước kia được áp dụng rộng rãi trong việc kiểm tra và đánh giá chất lượng đầu ra của sản phẩm.

Cùng với sự phát triển của khoa học và công nghệ, dần dần việc kiểm tra đã được thay thế bằng các hệ thống tự động. (1) Chu Minh Dương, “Ứng dụng kỹ thuật hạt nhân kiểm tra lỗi linh kiện trong các nhà máy sản xuất công nghiệp”, Cục năng lượng nguyên tử 5 Hình 2.4: Công nhân trực tiếp kiểm tra sản phẩm1 2. Phân loại bằng phương pháp xử lý ảnh Phương pháp này được thực hiện dựa trên nền tảng các thuật toán xử lý hình ảnh, sau quá trình xử lý sẽ trả kết quả dưới dạng số từ đó tác động đến cơ cấu chấp hành. Thực tế đã có nhiều đơn vị tham gia vào việc nghiên cứu ứng dụng xử lý ảnh trong các hệ thống kiểm tra tự động, trong đó có kiểm tra lỗi của thuốc [4][5].

[4] Đề tài sử dụng phương pháp so sánh hình dạng giữa mẫu và mục tiêu (ảnh đúng) cần đạt để phát hiện lỗi của thuốc. Quá trình xử lý được chia thành hai giai đoạn, bước đầu tiên là thu thập và hiển thị các đặc trưng của mẫu, bước thứ 2 là so sánh hình dạng của ảnh mẫu với hình ảnh đúng. Ở bước đầu tiên có 3 vấn đề cần quan tâm đó là giới hạn vùng xử lý, xây dựng mẫu, xác định chính xác mẫu.8: Phân đoạn và hiển thị biên dạng2 (1) “Nhân viên KCF là gì” (https://timviec365.vn/blog/nhan-vien-kcs-la-gi-new4081.html) (2 LI Guang, CAO Chenchen, GE Jie and LI Guangchen,. “Defects Detection of Pharmaceutical Blister Packaging Based on Shape Template Matching” 6 Hình 2.9: Trích xuất vùng đặt trưng của mẫu1 [5] Phương pháp xác định lỗi của đề tài dựa trên diện tích của viên thuốc.

Bằng cách xác định đường bao biên dạng của viên, tính được diện tích rồi so sánh với giá trị mẫu từ đó đưa ra kết luận. Quá trình xử lý thực hiện theo các bước: lọc nền tìm biên dạng, dùng các hình phù hợp bao lấy biên dạng vừa tìm được, tính diện tích và so sánh.5: Tách nền tìm biên dạng2 Hình 2.6: Khoanh vùng (1) LI Guang, CAO Chenchen, GE Jie and LI Guangchen,. “Defects Detection of Pharmaceutical Blister Packaging Based on Shape Template Matching” (2) (3) Prajwala NB, “Defect Detection in Pharma Pills Using Image Processing” 7 Hình 2.7: Tinh diện tích1 2.3 Giới thiệu về xử lý ảnh 2.1 Khái quát Xử lý ảnh kỹ thuật số có các ứng dụng rất rộng rãi và hầu như trong tất cả các lĩnh vực kỹ thuật đều bị ảnh hưởng bởi DIP. Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ.

Nó là một ngành khoa học mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển của nó rất nhanh, kích thích phát triển các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng riêng cho nó. Xử lý ảnh được đưa vào giảng dạy bậc đại học ở nước ta khoảng hơn một thập kỷ trở lại đây. Nó là môn học liên quan đến nhiều lĩnh vực, cần nhiều kiến thức cơ sở khác. Đầu tiên phải kể đến Xử lý tín hiệu số là một phần hết sức cơ bản cho xử lý tín hiệu chung, các khái niệm về tích chập, các biến đổi Fourier, biến đổi Laplace, các bộ lọc hữu hạn.

Thứ hai, các công cụ toán như đại số tuyến tính, xác xuất - thống kê. Một số kiến thứ cần thiết như trí tuệ nhân tao, mạng nơ-ron nhân tạo cũng được đề cập trong quá trình phân tích và nhận dạng ảnh. Sự ra đời của xử lý ảnh Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các mục đích chính: nâng cao chất lượng ảnh và phân tích ảnh. Một trong những ứng dụng đầu tiên được biết đến là nâng cao chất lượng ảnh báo được truyền qua cáp từ London đến New York từ những năm 1920.

Bức ảnh được gửi đi mất ba giờ đồng hồ để chuyển từ nơi này đến nơi khác.10: Bức ảnh mất 3 giờ để gửi từ London đến New York năm 19201 Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng và độ phân giải của ảnh. Việc nâng cao chất lượng ảnh được phát triển vào khoảng những năm 1955. Điều này có thể giải thích được vì sau thế chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho quá trình xử lý ảnh số thuận lợi. Năm 1964, máy tính đã có khả năng xử lý và nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng và vệ tinh Ranger 7 của Mỹ bao gồm: làm nổi đường biên, lưu ảnh.

Từ năm 1964 đến nay, các phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng. Các phương pháp tri thức nhân tạo như mạng nơ-ron nhân tạo, các thuật toán xử lý hiện đại và cải tiến, các công cụ nén ảnh ngày càng được áp dụng rộng rãi và thu nhiều kết quả khả quan. Các bước cần thiết trong xử lý ảnh. Đầu tiên, ảnh tự nhiên được thu qua các thiết bị thu nhận hình ảnh, cảm biến, camera.

Trước đây, ảnh được thu qua Camera bình thường. Gần đây sự phát triển của công nghệ, sau khi thu được ảnh màu hoặc đen trắng sẽ được chuyển trực tiếp thành ảnh nhị phân tạo thuận lợi cho quy trình xử lý tiếp theo. Quy trình xử lý ảnh Xử lý ảnh số là một lĩnh vực của tin học ứng dụng. Xử lý ảnh số bao gồm các phương pháp và kỹ thuật biến đổi, để truyền tải hoặc mã hoá các ảnh tự nhiên.

Mục đích của xử lý ảnh gồm: - Biến đổi ảnh làm tăng chất lượng ảnh. - Tự động nhận dạng, đoán nhận, đánh giá các nội dung của ảnh. (1) Giới thiệu về xử lý ảnh của webside Tutorialspoint (https://www.htm) 9 Để dễ tưởng tượng, xét các bước cần thiết trong xử lý ảnh. Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ thế giới ngoài được thu thập qua các thiết bị thu (Camera).

Gần đây với sự phát triển của công nghệ, ảnh màu hoặc đen trắng được lấy ra từ Camera, sau đó được truyền trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo.1 dưới đây mô tả các bước cơ bản trong xử lý ảnh. Thu nhận Nâng cao Phân đoạn Nhận dạng Theo dõi hình ảnh chất lượng / Khai thác đối tượng đối tượng hình ảnh đặt tính Nền tảng tri thức Hình 2.11: Các bước cơ bản trong xử lý ảnh. Sơ đồ này bao gồm các thành phần sau: a) Thu nhận hình ảnh (Image capture) Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc trắng đen. Thường ảnh nhận qua camera là ảnh màu.

Đây là công đoạn đầu tiên mang tính quyết định đối với quá trình DIP. Ảnh đầu vào sẽ được thu thập qua các thiết bị như camera, sensor, máy scanner sau đó số hóa tín hiệu vào. Việc lựa chọn thiết bị thu thập ảnh sẽ phụ thuộc vào đặc tính của các đối tượng cần xử lý. Các thông số lưu ý ở bước này là độ phân giải, hệ màu, dung lượng lưu trữ và tốc độ xử lý ảnh của các thiết bị.

b) Nâng cao chất lượng hình ảnh (Image enhancement) Sau khi thu nhận, ảnh có thể nhiễu do độ tương phản thấp nên cần đưa vào bộ xử lý để nâng cao chất lượng hình ảnh. Ở bước này, ảnh sẽ được cải thiện về độ tương phản, khử nhiễu, khử bóng, khử độ lệch, … Với mục đích làm cho chất lượng ảnh trở lên tốt hơn nữa, chuẩn bị cho các bước xử lý phức tạp hơn về sau trong quá trình DIP. Quá trình này thường được thực hiện bởi các bộ lọc. Chức năng chính là lọc nhiễu, 10 nâng cao độ tương phản để làm ảnh rõ nét hơn, nét hơn, hay đáp ứng yêu cầu kỹ thuật khác.

c) Phân đoạn / Khai thác đặt tính (Segmentation / Feature extraction) Phân đoạn ảnh là bước then chốt trong DIP. Giai đoạn này phân tích ảnh thành những thành phần có cùng tính chất nào đó dựa theo biên hay các vùng liên thông. Tiêu chuẩn để xác định các vùng liên thông có thể là cùng màu, cùng mức xám … Mục đích của phân đoạn ảnh là để có một miêu tả tổng hợp về nhiều phần tử khác nhau cấu tạo lên ảnh thô.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Thiết kế và chế tạo hệ thống phát hiện lỗi vỉ thuốc - Đồ án tốt nghiệp là một nghiên cứu chuyên sâu về việc ứng dụng công nghệ để phát hiện lỗi trong quá trình sản xuất vỉ thuốc. Đồ án này không chỉ giúp cải thiện chất lượng sản phẩm mà còn tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm thiểu rủi ro và chi phí. Với việc tích hợp các công nghệ tiên tiến, hệ thống này mang lại hiệu quả cao trong việc kiểm soát chất lượng, đảm bảo an toàn cho người tiêu dùng.

Nếu bạn quan tâm đến các ứng dụng công nghệ trong lĩnh vực tự động hóa và quản lý chất lượng, bạn có thể tham khảo thêm Đồ án tốt nghiệp thiết kế chế tạo mô hình máy khắc laser ứng dụng công nghệ CNC để hiểu rõ hơn về cách công nghệ CNC được áp dụng trong sản xuất. Ngoài ra, Đồ án tốt nghiệp thiết kế và thi công mô hình xe thăm dò môi trường cũng là một tài liệu hữu ích để khám phá thêm về ứng dụng công nghệ trong lĩnh vực môi trường. Cuối cùng, Đồ án tốt nghiệp nghiên cứu ứng dụng hệ thống BMS trong tòa nhà cao tầng sẽ cung cấp thêm góc nhìn về việc quản lý và tự động hóa trong các công trình hiện đại.