MỞ ĐẦU 1. Mục tiêu đề tài - Nghiên cứu, phân tích đặc điểm của động cơ DC băng tải, xylanh khí nén, robot ABB. - Nghiên cứu, phân tích đặc điểm của camera, làm quen với ngôn ngữ lập trình Python cũng như các công cụ hỗ trợ trong thư viện OpenCV. - Nghiên cứu, tìm hiểu cách lập trình điều khiển cho robot ABB đến các vị trí lập trình sẵn và truyền thông gửi, nhận tín hiệu từ PLC.
- Nghiên cứu, phân tích đặc điểm cảm biến. - Nghiên cứu, phân tích phương pháp điều khiển, giao tiếp Modbus TCP/IP giữa PLC và Python thông qua máy tính. Nội dung nghiên cứu - Nghiên cứu phương pháp tìm,vẽ biên dạng bằng OpenCV với ngôn ngữ lập trình Python. - Nghiên cứu phương pháp xây dựng chương trình điều khiển cho hệ thống phân loại phôi.
- Nghiên cứu, điều khiển, vận hành trạm phân loại phôi tự động. Đối tượng nghiên cứu Khách thể nghiên cứu: -Nghiên cứu, lắp đặt vận hành mô phỏng điều khiển mô hình phân loại sản phẩm theo hình dạng lỗi bề mặt sử dụng OpenCV. Đối tượng nghiên cứu gồm các bộ phận sau: - Nghiên cứu hệ thống băng tải vận chuyển sản phẩm. - Lắp đặt hệ thống camera công nghiệp.
- Xây dựng quy trình điều khiển. Phương pháp nghiên cứu Để xây dựng và phát triển đề tài thì sử dụng các phương pháp nghiên cứu sau: - Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: Sử dụng các kiến thức cơ sở lý thuyết và các tài liệu liên quan. 8 - Phương pháp nghiên cứu thực tiễn: Dựa trên các trạm phân loại đã có trong xưởng và một số nguồn tham khảo trên Internet, thiết kế và lắp đặt trạm hoàn chỉnh. Phạm vi nghiên cứu - Nghiên cứu phân tích đặc điểm các phần tử trong mô hình phân loại.
- Nhận dạng hình dạng sản phẩm lỗi thông qua OpenCV. - Dùng Python để lập trình từ đó gửi tín hiệu điều khiển PLC và robot ABB. Ý nghĩa đề tài ❖ Ý nghĩa về mặt lý luận: - Là cơ sở để phân tích cấu tạo, giải thích được nguyên lý hoạt động của mô hình phân loại. - Băng tải vận chuyển sản phẩm, phân loại bằng cơ cấu xylanh khí nén.
- Nắm được phương pháp lập trình bằng ngôn ngữ Python. ❖ Ý nghĩa về mặt thực tiễn: - Phục vụ cho quá trình cung cấp, phân loại sản phẩm theo hình dạng. - Phục vụ cho quá trình giảng dạy, quá trình sản xuất, phân loại của hệ thống xử lý ảnh. 9 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 2.
Xử lý ảnh là gì? Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một nhanh khoa học mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển của nó rất nhanh, kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng riêng cho nó. Xử lý ảnh là kỹ thuật áp dụng trong việc tăng cường và xử lý các ảnh thu nhận từ các thiết bị như camera, webcam… Do đó, xử lý ảnh đã được ứng dụng và phát triển trong rất nhiều lĩnh vực quan trọng như: • Trong lĩnh vực quân sự: xử lý và nhận dạng ảnh quân sự. • Trong lĩnh vực giao tiếp người máy: nhận dạng ảnh, xử lý âm thanh, đồ họa.
• Trong lĩnh vực an, bảo mật: nhận diện khuôn mặt người, nhận diện vân tay, mẫu mắt, … • Trong lĩnh vực giải trí: trò chơi điện tử, lĩnh vực y tế: Xử lý ảnh y sinh, chụp X quang, MRI,… Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính: nâng cao chất lượng và phân tích ảnh. Ứng dụng đầu tiên được biết đến là nâng cao chất lượng ảnh báo được truyền từ Luân đôn đến New York từ những năm 1920. 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 được thuận lợi hơn. 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 được nhiều kết quả khả quan hơn.
Sau đây, ta sẽ xét các bước cần thiết trong quá trình xử lý ảnh. Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ thế giới bên ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (như Camera, máy chụp ảnh). Trước đây, ảnh thu qua Camera là các ảnh tương tự (loại Camera ống kiểu CCIR). Gần đây với sự phát triển của công nghệ, ảnh màu hoặc đen trắng được lấy ra từ Camera, sau đó nó được chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo.
Mặt khác 10 ảnh có thể được quét từ vệ tinh chụp trực tiếp bằng máy quét ảnh.1 dưới đây mô tả các bước cơ bản trong xử lý ảnh. Các bước cơ bản trong xử lý ảnh Hình 2.1 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh 2. Thu nhận ảnh (Image Acquisition) Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc trắng đen. Thường ảnh nhận qua camera là ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh 25 dòng), cũng có loại camera đã số hóa (như loại CCD – Change Coupled Device) là loại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh.
Camera thường dùng là loại quét dòng, ảnh tạo ra có dạng hai chiều. Sau đó các tín hiệu này sẽ được số hóa. Việc lựa chọn các thiết bị thu nhận ảnh sẽ phụ thuộc vào đặc tính của các đối tượng cần xử lý. Các thông số quan trọng ở bước này là độ phân giải, chất lượng màu, dung lượng bộ nhớ và tốc độ thu nhận ảnh của các thiết bị.Chất lượng ảnh thu nhận được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh).
Tiền xử lý (Image Processing) Ở bước này, ảnh sẽ được cải thiện về độ tương phản, khử nhiễu, khử bóng, khử độ lệch,v.v… 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 XLA. Quá trình này thường được thực hiện bởi các bộ lọc. Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh Phân đoạn ảnh là bước then chốt trong xử lý ảnh. Giai đoạn này nhằm phân tích ảnh thành các vùng 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 mức xám, cùng màu hay cùng độ nhóm. Quá trình phân đoạn ảnh nhằm tách đối tượng cần khảo sát ra khỏi phần nội dung còn lại của ảnh, hay phân chia các đối tượng trong ảnh thành những đối tượng riêng biệt. Như vậy 11 quá trình phân đoạn ảnh là quá trình giảm bớt số lượng thông tin trong ảnh và chỉ giữ lại những thông tin cần thiết cho ứng dụng. Do đó phân đoạn ảnh là quá trình loại bỏ các đối tượng không quan tâm trong ảnh.
Có nhiều phương pháp phân đoạn ảnh khác nhau. Trong đó quá trình phân đoạn ảnh sử dụng một ngưỡng giá trị xám để phân đoạn ảnh ra thành các đối tượng và nền là phương pháp đơn giản nhất. Lúc này các điểm ở bên dưới ngưỡng giá trị xám thuộc về nền còn những điểm ảnh ở bên trên ngưỡng giá trị xám thuộc về đối tượng. Phương pháp phân đoạn ảnh này hiệu quả lớn đối với ảnh nhị phân, văn bản in hay đồ họa.
Dựa vào đặc tính vật lý của vùng ảnh, các kỹ thuật phân đoạn vùng có thể được chia làm 3 loại: • Các kỹ thuật cục bộ: dựa trên các đặc tính cục bộ của các điểm ảnh và các lân cận của nó. • Các kỹ thuật tổng thể: phân đoạn một ảnh dựa trên cơ sở của thông tin lấy từ tổng thể như sử dụng biểu đồ mức xám histogram. • Các kỹ thuật chia, nối và phát triển: dựa trên các khái niệm tương đồng về hình dạng và tính đồng nhất. Hai vùng có thể được nối lại với nhau và liền kề bên nhau.
Các vùng không đồng nhất có thể được chia thành các vùng nhỏ. Một vùng có thể được phát triển bằng các nối các điểm ảnh sao cho nó đồng nhất với nhau. Biểu diễn ảnh (Image Representation) Kết quả của bước phân đoạn ảnh thường được cho dưới dạng dữ liệu điểm ảnh thô, trong đó hàm chứa biên của một vùng ảnh, hoặc tập hợp tất cả các điểm ảnh thuộc về chính vùng ảnh đó. Trong cả hai trường hợp, sự chuyển đổi dữ liệu thô này thành một dạng thích hợp hơn cho việc xử lý trong máy tính là rất cần thiết.
Để chuyển đổi chúng, câu hỏi đầu tiên cần phải trả lời là nên biểu diễn một vùng ảnh dưới dạng biên hay dưới dạng một vùng hoàn chỉnh gồm tất cả những điểm ảnh thuộc về nó. Biểu diễn dạng biên cho một vùng phù hợp với những ứng dụng chỉ quan tâm chủ yếu đến các đặc trưng hình dạng bên ngoài của đối tượng, ví dụ như các góc cạnh và điểm uốn trên biên chẳng hạn. Biểu diễn dạng vùng lại thích hợp cho những ứng dụng khai thác các tính chất bên trong của đối tượng, ví dụ như vân ảnh hoặc cấu trúc xương của nó. Sự chọn lựa cách biểu diễn thích hợp cho một vùng ảnh chỉ mới là một phần trong việc chuyển đổi dữ liệu ảnh thô sang một dạng thích hợp hơn cho các xử lý về sau.
Chúng ta còn phải đưa ra một phương pháp mô tả dữ liệu đã được chuyển đổi đó sao cho những tính chất cần quan tâm đến sẽ được làm nổi bật lên, thuận tiện cho việc xử lý chúng. Việc biến đổi các số liệu này thành dạng thích hợp là cần 12 thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính. Việc chọn các tính chất để thể hiện ảnh gọi là trích chọn đặc trưng (Feature Selection) gắn với việc tách các đặc tính của ảnh dưới dạng các thông tin định lượng hoặc làm cơ sở để phân biệt lớp đối tượng này với đối tượng khác trong phạm vi ảnh nhận được. Ví dụ: trong nhận dạng ký tự trên phong bì thư, chúng ta miêu tả các đặc trưng của từng ký tự giúp phân biệt ký tự này với ký tự khác.
Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh.