Đồ Án Tốt Nghiệp: Ứng Dụng Camera 3D Trong Phân Loại Sản Phẩm Theo Hình Dạng Và Kích Thước

Đồ án nghiên cứu tốt nghiệp ứng dụng camera 3d trong việc phân loại sản phẩm theo hình dạng và kích thước, thiết kế chi tiết, tính toán kỹ thuật theo tiêu chuẩn, đánh giá tính khả

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Đồ án tốt nghiệp

2019

83
8
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

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. TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ CÁC THƯ VIỆN LIÊN QUAN

2.2. NHỮNG VẤN ĐỀ TRONG XỬ LÝ ẢNH

2.3. PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI SẢN PHẨM THEO HÌNH DẠNG

2.4. ÁP DỤNG KỸ THUẬT HIỆU CHỈNH STEREO CAMERA ĐỂ TÍNH KÍCH THƯỚC SẢN PHẨM

2.5. NGÔN NGỮ PYTHON

2.6. GIỚI THIỆU PHẦN CỨNG

3. CHƯƠNG 3: TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ

3.1. THIẾT KẾ HỆ THỐNG PHẦN CỨNG

3.1.1. Khối thu tín hiệu

3.1.2. Khối hiển thị

3.1.3. Khối giao tiếp và điều khiển

3.2. CÁC TÍNH TOÁN TRONG NHẬN DẠNG

3.2.1. Giới thiệu đặc điểm của hình dạng

3.2.2. Phương pháp tính toán các đặc điểm

4. CHƯƠNG 4: THI CÔNG HỆ THỐNG

4.1. THI CÔNG HỆ THỐNG

4.1.1. Các linh kiện và model cần thiết cho mô hình

4.1.2. Kết nối, lắp ráp và kiểm tra mô hình

4.2. THI CÔNG MÔ HÌNH

4.3. LẬP TRÌNH HỆ THỐNG

4.3.1. Lập trình với ngôn ngữ Python cùng thư viện OpenCV

4.3.2. Xử lý tín hiệu hay hình ảnh

5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ NHẬN XÉT ĐÁNH GIÁ

5.1. XÁC ĐỊNH MÀU SẮC CỦA SẢN PHẨM

5.2. NHẬN DẠNG VÀ TÍNH KÍCH THƯỚC SẢN PHẨM

5.3. PHÂN LOẠI SẢN PHẨM

6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

6.1. Kết quả đạt được

6.2. Những mặt hạn chế

6.3. HƯỚNG PHÁT TRIỂN

LIỆT KÊ HÌNH VẼ

LIỆT KÊ BẢNG

Tóm tắt

I. Giới thiệu về ứng dụng camera 3D trong phân loại sản phẩm

Ứng dụng camera 3D trong việc phân loại sản phẩm theo hình dạng và kích thước là một giải pháp công nghệ tiên tiến, đặc biệt trong bối cảnh Công nghiệp 4.0. Camera 3D không chỉ giúp nhận dạng hình dạng sản phẩm mà còn đo lường kích thước chính xác, tạo nền tảng cho các hệ thống tự động hóa phân loại. Đề tài này tập trung vào việc sử dụng công nghệ quét 3D kết hợp với ngôn ngữ Python và thư viện OpenCV để xây dựng mô hình phân loại sản phẩm hiệu quả.

1.1. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chính của đề tài là tìm hiểu và ứng dụng camera 3D để phân loại sản phẩm dựa trên hình dạng (hình tròn, vuông, chữ nhật, tam giác) và kích thước. Nghiên cứu này cũng nhằm phát triển một hệ thống tự động hóa phân loại sử dụng công nghệ 3D, giúp tăng hiệu quả trong sản xuất và đóng gói sản phẩm.

1.2. Nội dung nghiên cứu

Nội dung nghiên cứu bao gồm: tìm hiểu phương pháp nhận dạng hình dạng sản phẩm, tổng quan về xử lý ảnh, khám phá camera 3D và các module liên quan, viết chương trình Python, hoàn thiện mô hình, và đánh giá kết quả. Các bước này đều hướng đến việc tạo ra một hệ thống phân loại sản phẩm chính xác và hiệu quả.

II. Cơ sở lý thuyết về xử lý ảnh và camera 3D

Xử lý ảnh là một lĩnh vực quan trọng trong khoa học kỹ thuật, đặc biệt trong việc phân tích hình ảnhnhận dạng hình dạng. Camera 3D với khả năng ghi nhận chiều sâu đối tượng, tương tự mắt người, đã mở ra nhiều ứng dụng thực tiễn. Đề tài này sử dụng công nghệ quét 3D để đo lường kích thước và nhận dạng hình dạng sản phẩm, tạo nền tảng cho các hệ thống tự động hóa phân loại.

2.1. Xử lý ảnh và các thư viện liên quan

Xử lý ảnh bao gồm các phương pháp như lọc nhiễu, phát hiện biên, và phân loại ảnh. Thư viện OpenCV trong Python được sử dụng để thực hiện các thuật toán phân tích hình ảnhnhận dạng hình dạng. Các kỹ thuật này giúp cải thiện độ chính xác trong việc phân loại sản phẩm.

2.2. Camera 3D và kỹ thuật hiệu chỉnh

Camera 3D sử dụng kỹ thuật hiệu chỉnh stereo để đo lường kích thước sản phẩm. Phương pháp này dựa trên nguyên lý tam giác đồng dạng, giúp tính toán khoảng cách và kích thước chính xác. Đây là yếu tố quan trọng trong việc phân loại sản phẩm theo kích thước.

III. Thiết kế và thi công hệ thống phân loại

Hệ thống phân loại sản phẩm được thiết kế dựa trên camera 3D và ngôn ngữ Python. Quá trình thi công bao gồm việc lắp ráp các module phần cứng, lập trình các thuật toán nhận dạng hình dạngđo lường kích thước, và kiểm tra hiệu quả của mô hình. Kết quả cho thấy hệ thống có khả năng phân loại sản phẩm chính xác dựa trên hình dạng và kích thước.

3.1. Thiết kế phần cứng

Phần cứng của hệ thống bao gồm camera quét 3D, khối thu tín hiệu, khối hiển thị, và khối giao tiếp điều khiển. Camera 3D đóng vai trò trung tâm trong việc thu thập dữ liệu hình ảnh, trong khi các khối khác hỗ trợ xử lý và hiển thị kết quả.

3.2. Lập trình và thử nghiệm

Chương trình được viết bằng Python với thư viện OpenCV, tập trung vào các thuật toán nhận dạng hình dạngđo lường kích thước. Quá trình thử nghiệm cho thấy hệ thống có thể phân loại sản phẩm chính xác với các hình dạng cơ bản như hình tròn, vuông, chữ nhật, và tam giác.

IV. Kết quả và đánh giá

Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống phân loại sản phẩm sử dụng camera 3D đạt độ chính xác cao trong việc nhận dạng hình dạngđo lường kích thước. Hệ thống có thể ứng dụng trong các dây chuyền sản xuất tự động, giúp tăng hiệu quả và giảm thiểu sai sót trong quá trình phân loại sản phẩm.

4.1. Nhận dạng hình dạng và kích thước

Hệ thống đã nhận dạng thành công các hình dạng cơ bản như hình tròn, vuông, chữ nhật, và tam giác. Đồng thời, đo lường kích thước của các sản phẩm cũng được thực hiện chính xác, đáp ứng yêu cầu của đề tài.

4.2. Đánh giá hiệu quả

Hệ thống phân loại sản phẩm sử dụng camera 3D đã chứng minh tính khả thi và hiệu quả trong thực tế. Tuy nhiên, vẫn cần cải thiện khả năng nhận dạng đồng thời nhiều sản phẩm để tăng tính ứng dụng trong các dây chuyền sản xuất quy mô lớn.

12/02/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

đặt vấn đề dẫn nhập lý do chọn đề tài, mục tiêu, nôi dung nghiên cứu, các giới hạn thông số và bố cục đồ án.  Chƣơng 2: Cơ sở lý thuyết Chƣơng này sẽ trình bày cơ bản về xử lý ảnh, phƣơng pháp cơ bản để nhận dạng và phân loại ảnh, tính kích thƣớc sản phẩm, giới thiệu cơ bản về camera 3D và thƣ viện liên quan.  Chƣơng 3: Thiết kế và tính toán Chƣơng này sẽ đi tìm hiểu kỹ các thuật toán nhận dạng sản phẩm theo hình dạng, thuật toán tính kích thƣớc và thiết kế mô hình sản phẩm.  Chƣơng 4: Thi công hệ thống BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 2 CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN Nội dụng chƣơng này là quá trình thi công cùng với việc chạy chƣơng trình về phân loại sản phẩm cũng nhƣ tính kích thƣớc sản phẩm.

 Chƣơng 4: Kết quả nhận xét và đánh giá Nội dụng chƣơng này là tổng hợp các kết quả đạt đƣợc sau khi thi công mô hình và kết quả đạt đƣợc khi phân loại sản phẩm.  Chƣơng 5: Kết luận và hƣớng phát triển Kết quả nhận đƣợc khi hoàn thiện đề tài, đƣa ra các hƣớng phát triển hoàn thiện. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 3 CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ CÁC THƢ VIỆN LIÊN QUAN 2.1 Giới thiệu xử lý ảnh Xử lý ảnh không còn là đề tài quá mới, nó đƣợc áp dụng từ trong các hoạt động thƣờng ngày cho đến việc nâng cao sản xuất. Nó giúp ích cho cá nhân hay gia đình, mà còn ứng dụng cả trong Chính trị, Y tế, Giáo dục… Xử lý tín hiệu là một môn học trong kỹ thuật điện tử, viễn thông và trong toán học.

Liên quan đến nghiên cứu và xử lý tín hiệu kỹ thuật số và analog, giải quyết các vấn đề về lƣu trữ, các thành phần bộ lọc, các hoạt động khác trên tín hiệu. Các tín hiệu này bao gồm truyền dẫn tín hiệu, âm thanh hoặc giọng nói, hình ảnh, và các tín hiệu khác… Trong số các phƣơng pháp xử lý tín hiệu kể trên, lĩnh vực giải quyết với các loại tín hiệu mà đầu vào là một hình ảnh và đầu ra cũng là một hình ảnh, sản phẩm đầu ra đƣợc thực hiện trong một quá trình xử lý. Đó chính là quá trình xử lý ảnh. Nó có thể đƣợc chia thành xử lý hình ảnh tƣơng tự và xử lý hình ảnh kỹ thuật số.

Để có 1 bức ảnh số ta có quá trình thực hiện nhƣ sau: Chụp ảnh từ một máy ảnh là một quá trình vật lý. Ánh sáng mặt trời sử dụng nhƣ một nguồn năng lƣợng. Một dãy cảm biến đƣợc sử dụng cho việc thu lại của hình ảnh. Vì vậy, khi ánh sáng mặt trời rơi trên ngƣời đối tƣợng, sau đó số lƣợng ánh sáng phản xạ của đối tƣợng đƣợc cảm nhận từ các cảm biến, và một tín hiệu điện áp liên tục đƣợc tạo ra bởi số lƣợng dữ liệu cảm biến đó.

Để tạo ra một hình ảnh kỹ thuật số, chúng ta cần phải chuyển đổi dữ liệu này thành một dạng kỹ thuật số. Điều này liên quan đến việc lấy mẫu và lƣợng tử hóa. Kết quả của việc lấy mẫu và lƣợng tử hóa sau một quá trình xử lý là một hình ảnh kỹ thuật số.2 Những vấn đề trong xử lý ảnh Điểm ảnh BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 4 CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Là đơn vị cơ bản nhất để tạo nên một bức ảnh kỹ thuật số, địa chỉ của điểm ảnh đƣợc xem nhƣ là một tọa độ (x,y) nào đó. Một bức ảnh kỹ thuật số - có thể đƣợc tạo ra bằng cách chụp hoặc bằng một phƣơng pháp đồ họa nào khác - đƣợc tạo nên từ hàng ngàn hoặc hàng triệu pixel riêng lẻ.

Bức ảnh càng chứa nhiều pixel thì càng chi tiết. Một triệu pixel thì tƣơng đƣơng với 1 megapixel. Ảnh số Ảnh số là tập hợp hữu hạn các điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật. Số điểm ảnh xác định độ phân giải của ảnh.

Ảnh có độ phân giải càng cao thì càng thể hiện rõ nét các đặt điểm của tấm hình càng làm cho tấm ảnh trở nên thực và sắc nét hơn. Một hình ảnh là một tín hiệu hai chiều. Nó đƣợc xác định bởi hàm toán học f(x, y) trong đó x và y là hai tọa độ theo chiều ngang và chiều dọc. Các giá trị của f(x, y) tại bất kỳ điểm nào là cung cấp các giá trị điểm ảnh (pixel ) tại điểm đó của một hình ảnh.

Phân loại ảnh Mức xám của điểm ảnh là cƣờng độ sáng, gán bằng một giá trị tại điểm đó. Các mức ảnh xám thông thƣờng: 16, 32, 64, 128, 256. Mức đƣợc sử dụng thông dụng nhất là 256, tức là dùng 1byte để biểu diễn mức xám. Ảnh nhị phân: Là ảnh có 2 mức trắng và đen.

Chỉ có 2 giá trị 0 và 1 và chỉ sử dụng 1 bit dữ liệu trên 1 điểm ảnh. Ảnh đen trắng: Là ảnh có hai màu đen, trắng (không chứa màu khác) với mức xám ở các điểm ảnh có thể khác nhau. Ảnh màu: Là ảnh kết hợp của 3 màu cơ bản lại với nhau để tạo ra một thế giới màu sinh động. Ngƣời ta thƣờng dùng 3byte để mô tả mức màu, tức là có khoảng 16,7 triệu mức màu.

Quan hệ giữa các điểm ảnh Lân cận điểm ảnh: đƣợc nói một cách hài hƣớc nhƣ là hàng xóm của các điểm ảnh. Có 2 loại lân cận cơ bản là lân cận 4 và lân cận 8. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 5 CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Điểm Điểm Điểm xét xét xét Lân cận 4 hàng cột Lân cận 4 chéo Lân cận 8 Hình 2.1: Lân cận 4 và lân cận 8 Bốn điểm ảnh lân cận 4 theo cột và hàng với tọa độ lần lƣợt là (x+1, y), (x-1, y), (x,y+1), (x, y-1) ký hiệu là tập N4(p). Bốn điểm ảnh lân cận 4 theo đƣờng chéo có tọa độ lần lƣợt là (x+1, y+1), (x+1, y+1), (x-1, y+1), (x-1, y-1) ký hiệu là tập ND(p).

Tập 8 điểm ảnh lân cận 8 là hợp của 2 tập trên: N8(p) = N4(p) + ND(p). Liên kết ảnh [3][4]: Các mối liên kết của ảnh đƣợc xem nhƣ là mối liên kiết của 2 điểm ảnh gần nhau, có 3 loại liên kết: liên kết 4, liên kết 8, lên kết m(liên kết hỗn hợp). Trong ảnh đa mức xám, ta có thể đặt V chứa nhiều giá trị nhƣ V={tập con}. Liên kết 4: hai điểm ảnh p và q có giá trị thuộc về tập V đƣợc gọi là liên kết 4 của nhau nếu q thuộc về tập N4(p).

Liên kết 8: hai điểm ảnh p và q có giá trị thuộc về tập V đƣợc gọi là liên kết 8 của nhau nếu q thuộc về tập N8(p). Liên kết m: hai điểm ảnh p và q có giá trị thuộc về tập V đƣợc gọi là Liên kết M của nhau nếu thõa 1 trong 2 điều kiện sau: q thuộc về tập N4(p). q thuộc về tập ND(p) và giao của hai tập N4(p), N4(q) không chứa điểm ảnh nào có giá trị thuộc V. Lọc nhiễu Ảnh thu nhận đƣợc thƣờng sẽ bị nhiễu nên cần phải loại bỏ nhiễu.

Các toán tử không gian dùng trong kỹ thuật tăng cƣờng ảnh đƣợc phân nhóm theo công dụng: làm trơn nhiễu, nổi biên. Để làm trơn nhiễu hay tách nhiễu [3-4], ngƣời ta sử dụng các bộ lọc tuyến tính (lọc BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 6 CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT trung bình, thông thấp) hoặc lọc phi tuyến (trung vị, giả trung vị, lọc đồng hình). Từ bản chất của nhiễu (thƣờng tƣơng ứng với tần số cao) và từ cơ sở lý thuyết lọc là: bộ lọc chỉ cho tín hiệu có tần số nào đó thông qua, để lọc nhiễu ngƣời ta thƣờng dùng lọc thông thấp (theo quan điểm tần số không gian) hay lấy tổ hợp tuyến tính để san bằng (lọc trung bình). Để làm nổi cạnh (ứng với tần số cao), ngƣời ta dùng các bộ lọc thông cao, lọc Laplace.

Phƣơng pháp lọc nhiễu. Chia làm 2 loại: lọc tuyến tính, lọc phi tuyến. Làm trơn nhiễu bằng lọc tuyến tính Khi chụp ảnh có thể xuất hiện nhiều loại nhiễu vào quá trình xử lý ảnh, nên ta cần phải lọc nhiễu [4]. Gồm các phƣơng pháp cơ bản lọc trung bình, lọc thông thấp… Lọc trung bình: Với lọc trung bình, mỗi điểm ảnh đƣợc thay thế bằng trung bình trọng số của các điểm lân cận.

Lọc trung bình có trọng số chính là thực hiện chập ảnh đầu vào với nhân chập H. Nhân chập H có dạng: 1 1 1 H  1 1 1 1 (2.1) 9 1 1 1 Lọc thông thấp: Lọc thông thấp thƣờng đƣợc sử dụng để làm trơn nhiễu. Về nguyên lý của bộ lọc thông thấp giống nhƣ đã trình bày trên.2) 8 0 1 0 Làm trơn nhiễu bằng lọc phi tuyến Các bộ lọc phi tuyến cũng hay đƣợc dùng trong kỹ thuật tăng cƣờng ảnh. Một số phƣơng pháp lọc cơ bản bộ lọc trung vị, lọc ngoài… Với lọc trung vị, điểm ảnh đầu vào sẽ đƣợc thay thế bởi trung vị các điểm ảnh còn lọc giả trung vị sẽ dùng trung bình cộng của hai giá trị “trung vị” (trung bình cộng của max và min).

Lọc trung vị: Kỹ thuật này đòi hỏi giá trị các điểm ảnh trong cửa sổ phải xếp theo thứ tự tăng hay giảm dần so với giá trị trung vị. Kích thƣớc cửa số thƣờng đƣợc chọn sao cho số điểm ảnh trong cửa sổ là lẻ. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 7 CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Phƣơng pháp phát hiện biên Biên là một trong những vấn đền ta cần quan tâm trong xử lý ảnh. Vì ở giai đoạn phân đoạn ảnh chủ yếu dựa vào biên [4].2: Hình tách biên Điểm biên: Một điểm ảnh đƣợc coi là điểm biên nếu có sự thay đổi nhanh hoặc đột ngột về mức xám.

Ví dụ trong ảnh nhị phân, điểm đen gọi là điểm biên nếu lân cận nó có ít nhất một điểm trắng. Đƣờng biên: tập hợp các điểm biên liên tiếp tạo thành một đƣờng biên. Ý nghĩa của đƣờng biên trong xử lý: ý nghĩa đầu tiên của đƣờng biên là một loại đặc trƣng cục bộ tiêu biểu trong phân tích, nhận dạng ảnh. Thứ hai, ngƣời ta sử dụng biên làm phân cách các vùng xám cách biệt.

Ngƣợc lại, ngƣời ta cũng sử dụng các vùng ảnh để tìm đƣờng phân cách. Tầm quan trọng của biên: để thấy rõ tầm quan trọng của biên, xét ví dụ sau: khi ngƣời họa sỹ muốn vẽ một danh nhân, họa sỹ chỉ cần vẽ vài đƣờng nứt tốc họa mà không cần vẽ một cách đầy đủ.

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

Bài viết "Ứng Dụng Camera 3D Phân Loại Sản Phẩm Theo Hình Dạng Và Kích Thước" giới thiệu công nghệ camera 3D tiên tiến trong việc phân loại sản phẩm dựa trên hình dạng và kích thước, mang lại hiệu quả cao trong quy trình sản xuất và đóng gói. Ứng dụng này không chỉ tăng độ chính xác mà còn giảm thiểu thời gian và chi phí, phù hợp với các ngành công nghiệp đòi hỏi sự tối ưu hóa. Để hiểu rõ hơn về các giải pháp tự động hóa tương tự, bạn có thể tham khảo Khoá luận tốt nghiệp nghiên cứu tổng quan về hệ thống băng tải thiết kế mô hình băng tải phân loại sản phẩm theo chiều cao dùng PLC, hoặc Đồ án hcmute điều khiển và giám sát mô hình lưu kho bằng PLC. Ngoài ra, nếu quan tâm đến các ứng dụng robot trong công nghiệp, Hcmute thiết kế chế tạo robot tự động dò line cũng là một tài liệu đáng để khám phá.