I. Phân loại sản phẩm băng chuyền Tổng quan và mục tiêu
Đề tài "Ứng dụng công nghệ CNN vào việc phân loại sản phẩm trên băng chuyền" tại HCMUTE (Trường Đại học Công nghệ TP.HCM) tập trung vào việc ứng dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN), một nhánh của deep learning, trong hệ thống phân loại sản phẩm băng chuyền. Mục tiêu chính là thiết kế và xây dựng một mô hình phân loại tự động, sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh và nhận dạng vật thể dựa trên công nghệ CNN. Đề tài hướng đến giải quyết bài toán phân loại sản phẩm dựa trên đặc điểm hình ảnh, cụ thể là phân biệt hai loại sản phẩm khác nhau về kích thước. Nghiên cứu này đóng góp vào việc tự động hóa quá trình sản xuất, nâng cao hiệu suất và giảm thiểu chi phí lao động. Học máy và trí tuệ nhân tạo đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển mô hình này. Automatic product classification và conveyor belt system là hai khía cạnh trọng tâm của nghiên cứu.
1.1. Ứng dụng công nghệ CNN trong hệ thống
Công nghệ CNN được chọn vì khả năng xử lý hiệu quả dữ liệu ảnh. Thuật toán CNN cho phép nhận diện vật thể và phân tích ảnh một cách chính xác. Mô hình CNN được huấn luyện để nhận biết các đặc trưng của từng loại sản phẩm, từ đó đưa ra quyết định phân loại. Quá trình này liên quan đến việc xây dựng mô hình CNN, tối ưu hóa mô hình, và đánh giá hiệu quả. Các kỹ thuật xử lý ảnh được áp dụng để cải thiện chất lượng dữ liệu đầu vào, góp phần nâng cao độ chính xác của hệ thống. Image recognition và object detection là hai chức năng cốt lõi được thực hiện bởi mô hình CNN. Việc sử dụng TensorFlow, một thư viện deep learning, hỗ trợ đáng kể cho quá trình xây dựng và huấn luyện mô hình. Deep learning models được ứng dụng để tối đa hóa khả năng phân loại của hệ thống. Khả năng xử lý tín hiệu và xử lý ảnh cũng là những yếu tố quan trọng trong việc phát triển hệ thống.
1.2. Hạn chế và phạm vi nghiên cứu
Do thời gian hạn chế, nghiên cứu tập trung vào phân loại hai loại sản phẩm có sự khác biệt về kích thước. Hệ thống được xây dựng trên nền tảng Raspberry Pi, một thiết bị có tính năng hạn chế so với các hệ thống xử lý ảnh chuyên dụng. Bộ dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình có quy mô nhỏ, ảnh hưởng đến độ tổng quát của mô hình. Dữ liệu huấn luyện chủ yếu được thu thập từ camera trên Raspberry Pi. Công việc huấn luyện mô hình tập trung vào việc tối ưu hóa hiệu suất phân loại trên tập dữ liệu hiện có. Khả năng phân loại được đánh giá dựa trên các thước đo hiệu năng, bao gồm độ chính xác phân loại, precision, recall và F1-score. Việc mở rộng hệ thống sang phân loại nhiều loại sản phẩm hơn, hoặc tích hợp với hệ thống sản xuất thực tế, đòi hỏi nghiên cứu thêm. Kiến trúc CNN được sử dụng trong nghiên cứu này là một kiến trúc cơ bản, có thể được cải thiện bằng cách sử dụng các kiến trúc phức tạp hơn.
II. Thiết kế và triển khai hệ thống
Hệ thống bao gồm phần cứng và phần mềm. Phần cứng bao gồm Raspberry Pi 3 Model B, camera Pi, module điều khiển động cơ L298N, động cơ servo MG996, và cảm biến hồng ngoại. Phần mềm sử dụng ngôn ngữ lập trình Python và thư viện TensorFlow. Hệ thống thu thập hình ảnh từ camera, xử lý hình ảnh bằng CNN, và điều khiển động cơ để phân loại sản phẩm. Kiến trúc CNN được tùy chỉnh để phù hợp với đặc điểm của sản phẩm và dữ liệu. Image processing techniques được áp dụng để xử lý ảnh trước khi đưa vào mô hình CNN. Data augmentation có thể được sử dụng để tăng cường tập dữ liệu huấn luyện.
2.1. Thiết kế phần cứng
Raspberry Pi đóng vai trò trung tâm điều khiển. Camera Pi thu thập hình ảnh sản phẩm trên băng chuyền. Module điều khiển động cơ L298N điều khiển động cơ DC, giúp băng chuyền hoạt động. Động cơ servo MG996 điều khiển cơ cấu phân loại sản phẩm. Cảm biến hồng ngoại phát hiện sự hiện diện của sản phẩm trên băng chuyền. Kết nối giữa các thành phần được thực hiện cẩn thận để đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định. Sơ đồ mạch điện được thiết kế để đơn giản và dễ triển khai. Các linh kiện được lựa chọn dựa trên yếu tố giá thành, hiệu năng và độ tin cậy. Việc tích hợp phần cứng được thực hiện một cách khoa học, đảm bảo tính hiệu quả và khả năng mở rộng của hệ thống. Hệ thống băng chuyền được thiết kế để đáp ứng yêu cầu phân loại hai loại sản phẩm. Conveyor belt system cần đảm bảo vận hành trơn tru và chính xác.
2.2. Thiết kế phần mềm
Phần mềm được viết bằng Python, sử dụng thư viện TensorFlow. Mô hình CNN được xây dựng và huấn luyện trên tập dữ liệu thu thập. Code xử lý ảnh, điều khiển động cơ, và giao tiếp với cảm biến được tích hợp. Giao diện người dùng (nếu có) được thiết kế đơn giản và dễ sử dụng. Quá trình huấn luyện mô hình bao gồm các bước: chuẩn bị dữ liệu, thiết kế kiến trúc mạng, huấn luyện mạng, và đánh giá hiệu suất. Model training là một quá trình quan trọng, đòi hỏi sự tinh chỉnh các tham số để đạt hiệu suất tốt nhất. Model evaluation được thực hiện bằng cách sử dụng các performance metrics như classification accuracy, precision and recall, và F1-score. Tốc độ xử lý và hiệu quả phân loại là hai chỉ số quan trọng được đánh giá. Machine learning applications được ứng dụng để tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống.
III. Kết quả và thảo luận
Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống đạt được độ chính xác phân loại cao trên tập dữ liệu kiểm tra. Các thước đo hiệu năng như độ chính xác phân loại, precision, recall và F1-score được báo cáo chi tiết. Kết quả này phản ánh hiệu quả của mô hình CNN trong việc nhận dạng và phân loại sản phẩm. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng chỉ ra một số hạn chế, chẳng hạn như độ chính xác giảm khi gặp điều kiện ánh sáng không ổn định hoặc sản phẩm bị che khuất. Tốc độ xử lý của hệ thống cần được cải thiện để đáp ứng yêu cầu sản xuất thực tế.
3.1. Đánh giá hiệu quả hệ thống
Độ chính xác của hệ thống được đánh giá dựa trên các thước đo hiệu năng đã đề cập. Các chỉ số này cho thấy khả năng phân loại sản phẩm của hệ thống. Phân tích sai số được thực hiện để xác định nguyên nhân gây ra sai sót trong phân loại. Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hệ thống, như chất lượng ảnh, ánh sáng, và sự đa dạng của sản phẩm, được phân tích kỹ lưỡng. Model evaluation cung cấp thông tin quý giá để cải thiện hệ thống. Precision and recall cho thấy khả năng chính xác và độ bao phủ của hệ thống. F1-score là thước đo cân bằng giữa precision và recall. Classification accuracy cho thấy tỷ lệ phân loại chính xác tổng thể. Computer vision đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả của hệ thống.
3.2. Hướng phát triển trong tương lai
Nghiên cứu có thể mở rộng bằng cách sử dụng kiến trúc CNN phức tạp hơn. Bộ dữ liệu cần được mở rộng để tăng khả năng tổng quát của mô hình. Thuật toán tối ưu hóa cần được cải tiến để giảm thời gian huấn luyện và tăng tốc độ xử lý. Hệ thống có thể được tích hợp với các thiết bị khác trong dây chuyền sản xuất. Việc ứng dụng hệ thống trong môi trường thực tế cần được xem xét. Nghiên cứu các phương pháp xử lý dữ liệu để tăng cường khả năng chống nhiễu. Ứng dụng thực tế của hệ thống này có tiềm năng lớn trong các nhà máy sản xuất. Trí tuệ nhân tạo và học máy sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển hệ thống trong tương lai. Machine learning applications sẽ tiếp tục được nghiên cứu và phát triển.
