HCMUTE: Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm bằng QR Code trên băng tải

Tài liệu nghiên cứu Hcmute ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm bằng qr code trên băng tải, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên sâu về .

2021

56
4
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU

1.1. Tính cấp thiết của đề tài

1.2. Tổng quan tình hình nghiên cứu

1.3. Mục tiêu của đề tài

1.4. Cách tiếp cận, phương pháp nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu

1.4.1. Cách tiếp cận

1.4.2. Phương pháp nghiên cứu

1.4.3. Phạm vi nghiên cứu

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Mã QR là gì?

2.2. Mã QR được ứng dụng ở đâu?

2.3. Cấu tạo của mã QR

2.4. Mức độ lưu trữ

2.5. Ngôn ngữ Python

2.5.1. Khái niệm

2.5.2. Tính năng

2.5.3. Giao diện điều khiển

2.5.3.1. GUI Python
2.5.3.2. Thư viện Tkinter
2.5.3.3. Thư viện pyserial

2.6. Cảm biến

2.6.1. Khái niệm

2.6.2. Cảm biến tiệm cận

2.7. Điều khiển động cơ servo

2.7.1. Nguyên lý mạch cầu H

2.8. Máy tính nhúng

2.8.1. Khái niệm

2.8.2. Đặc điểm

2.8.3. Ưu điểm

3. CHƯƠNG 3: NỘI DUNG THỰC HIỆN

3.1. Phần cứng

3.1.1. Quy trình công nghệ

3.1.2. Lựa chọn thiết bị

3.2. Phần mềm

3.2.1. Khái quát về nhận dạng mã QR

3.2.2. Thiết kế giao diện điều khiển

3.2.3. Giao diện chính

4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

4.1. Mô hình phần cứng

4.2. Kiểm tra độ chỉnh xác của hệ thống

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

5.1. Kết luận

5.2. Hướng phát triển

PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Giới thiệu về ứng dụng xử lý ảnh HCMUTE phân loại sản phẩm bằng QR Code trên băng tải

Đề tài nghiên cứu khoa học "Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm bằng QR Code trên băng tải" do sinh viên HCMUTE thực hiện tập trung vào việc xây dựng một hệ thống tự động hóa quá trình phân loại sản phẩm dựa trên việc nhận dạng QR Code. Hệ thống này ứng dụng các kỹ thuật xử lý ảnh, nhận dạng QR Code, và điều khiển tự động, hứa hẹn đem lại hiệu quả cao trong sản xuất. Nghiên cứu đã tập trung vào việc thiết kế và triển khai một hệ thống tích hợp phần cứng và phần mềm, sử dụng các công nghệ hiện đại như computer vision, machine learning, và phần mềm xử lý ảnh. Ứng dụng xử lý ảnh HCMUTE trong đề tài này góp phần vào việc tăng hiệu quả sản xuất, giảm chi phí, và tự động hóa quy trình phân loại sản phẩm. Nghiên cứu này có ý nghĩa thực tiễn cao, ứng dụng được trong nhiều ngành công nghiệp, đặc biệt là trong bối cảnh Công nghiệp 4.0 đang phát triển mạnh mẽ.

1.1. Phân loại sản phẩm bằng QR Code và xử lý ảnh

Phần này tập trung vào giải pháp phân loại sản phẩm bằng QR Code. QR Code đóng vai trò là mã nhận dạng duy nhất cho mỗi sản phẩm, giúp hệ thống xác định chính xác loại sản phẩm. Xử lý ảnh được sử dụng để đọc và giải mã thông tin trên QR Code, ngay cả trong điều kiện ánh sáng phức tạp. Quá trình này liên quan đến việc sử dụng các thuật toán phân tích ảnh, nhận diện hình ảnh, và OCR để trích xuất dữ liệu từ ảnh chụp QR Code. Việc sử dụng QR Code thay thế cho các phương pháp truyền thống giúp tăng tốc độ phân loại, giảm lỗi, và nâng cao hiệu quả. Các kỹ thuật machine learningdeep learning có thể được tích hợp để cải thiện độ chính xác của hệ thống nhận dạng. Nhận dạng QR Code là một khía cạnh cốt lõi của toàn bộ hệ thống. Việc lựa chọn thuật toán và thư viện phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo hiệu quả hoạt động. Ứng dụng di động cũng có thể được phát triển để hỗ trợ quá trình giám sát và quản lý hệ thống.

1.2. Ứng dụng xử lý ảnh trong hệ thống phân loại tự động

Hệ thống phân loại sản phẩm trên băng tải sử dụng ứng dụng xử lý ảnh như một công cụ cốt lõi. Xử lý ảnh bằng QR Code cho phép hệ thống nhận dạng sản phẩm một cách nhanh chóng và chính xác. Hệ thống được thiết kế để hoạt động tự động trên băng tải tự động, giảm thiểu sự can thiệp của con người. Các thành phần chính của hệ thống bao gồm camera, hệ thống xử lý ảnh, và cơ cấu phân loại. Camera chụp ảnh các sản phẩm trên băng tải, hệ thống xử lý ảnh phân tích hình ảnh và nhận dạng QR Code, cơ cấu phân loại di chuyển sản phẩm đến vị trí phù hợp. Phân loại sản phẩm tự động giúp tăng năng suất, giảm chi phí lao động và sai sót trong quá trình phân loại. Khả năng giám sát sản xuất được cải thiện nhờ việc theo dõi sản phẩm thông qua hệ thống. Quản lý chất lượng sản phẩm cũng được nâng cao nhờ việc tích hợp hệ thống vào quy trình kiểm soát chất lượng.

1.3. Ứng dụng xử lý ảnh HCMUTE và các công nghệ liên quan

Ứng dụng xử lý ảnh HCMUTE trong đề tài này tận dụng những tiến bộ trong lĩnh vực computer vision. Các thuật toán xử lý ảnh tiên tiến được áp dụng để đảm bảo độ chính xác và hiệu quả của hệ thống. Việc sử dụng phần mềm xử lý ảnh chuyên nghiệp giúp tối ưu hóa quá trình nhận dạng và phân loại. Nhận diện hình ảnhphân tích ảnh là hai khía cạnh quan trọng trong việc trích xuất thông tin từ QR Code. Các kỹ thuật machine learningdeep learning có thể được tích hợp để nâng cao khả năng của hệ thống trong việc xử lý các trường hợp phức tạp. Tiến trình xử lý ảnh bao gồm các bước như tiền xử lý ảnh, trích xuất đặc trưng, và phân loại. Hệ thống cũng cần khả năng tự động hiệu chỉnh và thích ứng với những thay đổi về ánh sáng và môi trường. Sự phát triển của công nghệ nhận dạng đóng vai trò quan trọng trong việc hoàn thiện hệ thống.

01/02/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

MỞ ĐẦU Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKHSV/00 Lần soát xét: 00 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 9/55 Luan van Tính cấp thiết của đề tài Tại nước phát triển trên thế giới, sự đột phá về khoa học – kỹ thuật đã giúp họ tìm ra những công nghệ tiên tiến áp dụng trong sản xuất, chế tạo và nghiên cứu. Cho đến nay, việc ứng dụng kỹ thuật trong cuộc sống, công việc cũng như nhiều lĩnh vực khác đã và đang được áp dụng phổ biến hơn. Xu hướng phát triển công nghệ ngày càng được đẩy mạnh nhằm phục vụ và cải thiện đời sống con người, trong đó, có những công nghệ và phát minh có thể làm thay đổi toàn diện cuộc sống con người… Cùng với sự tăng trưởng ngày càng mạnh mẽ của công nghệ số thì việc kiểm tra dữ liệu, thông tin của sản phẩm hoặc cá nhân tổ chức nào đó một cách nhanh chóng và thuận tiện là điều vô cùng quan trọng do đó QR code ra đời nhằm đảm bảo và đáp ứng các yêu cầu trên. Trong thời kì công nghệ hóa, hiện đại hóa thì các nhà máy ngày càng nhiều thì việc điều khiển tự động ngày càng phổ biến nên các dây chuyền phân loại tự động càng được cần thiết, giúp tăng năng suất, giảm sai sót, giảm thời gian phân loại, tốc độ phân loại cao, giảm sức lao động của con người.

Một nhà máy có tính tự động trong phân loại thì có thể giảm diện tích kho bãi do không có hàng tồn động, các sản phẩm sau khi sản xuất ra thì có thể trực tiếp lên container hoặc di chuyển đến nơi khác, không phụ thuộc vào công nhân vận chuyển thường dùng các xe nâng hàng, giảm tai nạn lao động, doa các quá trình trên cò người không trực tiếp can thiệp mà chỉ cần giám sát thiết bị vận hành. Do công dụng của QRcode trong đời sống rất thực nghiệm nên nhóm sinh viên chúng em quyết định nghiên cứu về QRcode. Qua đó có thể giúp chúng em hiểu hơn về cách vận hành và có thêm nhưng nhận định rõ hơn về ưu nhược điểm mà tụi em làm được thông qua mô hình. Đó cũng là lý do mà tụi em đã chọn đề tài này để nghiên cứu, do đề tài đã có nhưng bước tiến lớn và ứng dung rộng rãi trong và ngoài nước nên chúng em chỉ nghiên cứu với mô hình mang tính chất tham khảo.

Từ những giả thiết trên, chúng tôi quyết định lựa chọn đề tài “ Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm bằng QR code trên băng tải” làm đề tài nghiên cứu khoa học. Tổng quan tình hình nghiên cứu Trong nước: + Ở Việt Nam, QR Code đa số được sử dụng trong dân dụng chưa được rộng rãi trong công nghiệp. + Nghiên cứu mã QR code và ứng dụng trong công tác quản lý thông tin sinh viên (Tác giả: Nguyễn Duy Linh, Trương Thanh Đồng) (Bài viết này nói về ứng dụng của mã QR code trong việc xác minh, tìm kiếm và quản lý thông tin sinh viên, có thể sử dụng các thiết bị hiện có như camera laptop hay camera thường để quét mã, tiết kiệm thời gian nhập thông tin, cho kết quả nhanh khi thực hiện các chức năng tra cứu.) + Ứng dụng QR code Ngoài nước: Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKHSV/00 Lần soát xét: 00 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 10/55 Luan van + Research on Dual Anti Duplication and Anti-conterfeiting Technology of QR Code Based on Metamerism Characteristics (Author: Chen Fangfang, Cao Peng) (Year :2020). Bài báo này đề xuất một phương pháp chống hàng giả bằng cách sử dụng đặc điểm metamerism in màu CMYK và nhúng nhiễu giả ngẫu nhiên để tạo QR an toàn mã có chống sao chép kép và chống hàng giả.

Mẫu sàng lọc tương ứng được thiết kế theo vị trí và số lượng thông tin nhiễu của mã QR an toàn. Khi sàng lọc bán sắc được thực hiện trên hình ảnh siêu sắc, một mẫu sàng lọc có thể được sử dụng theo thông tin nhiễu, giúp cải thiện hiệu quả hiển thị của hình ảnh. + Channel Coding Optimization for Visually Pleasant QR Codes: Invited Presentation (Author: Karelia Pena-Pena; Gonzalo R. (Trong bài báo này, một thuật toán để tạo mã QR nâng cao trực quan được đề xuất.

Thuật toán nhằm mục đích trộn mã QR đen và trắng với một hình ảnh màu. Lợi dụng việc sửa lỗi mã được sử dụng trong mã hóa mã QR tiêu chuẩn, mã nhị phân gốc mã QR được sửa đổi mà không ảnh hưởng đến tỷ lệ giải mã. Loại bỏ GaussJordan được sử dụng để tạo QR nhị phân mới này mã có cấu trúc giống với hình ảnh màu hơn. Cuối cùng, độ sáng của hình ảnh pha trộn được tối ưu hóa để giảm thiểu chỉ số chất lượng hình ảnh bị hạn chế ở mức tối đa xác suất lỗi giải mã.

+ Data Validation System Using QR Code and Meaningless Reversible Degradation (Author: Lucas F. Vizcarra Melgar) (Year: 2019) (Bài báo này trình bày một hệ thống xác thực dữ liệu chuỗi mới sử dụng Mã QR và có thể đảo ngược vô nghĩa suy thoái. Đề án đề xuất khai thác có thể đảo ngược tính chất suy thoái, sử dụng Berlekamp có hệ thống thuật toán sửa lỗi Reed-Solomon và mã QR. Cơ chế mới này mã hóa tối đa 388 ký tự trong hai kênh thông tin: QR phiên bản động Mã (kênh 1) và mạng không dây (kênh 2).

Chế độ byte Mã QR lưu trữ một phần bị hỏng và các bit đầu vào dữ liệu bị che. Kích thước phiên bản của nó thay đổi giữa 1 và 11 theo số lượng dữ liệu được lưu trữ. Không dây kênh tải xuống Reed-Solomon được tạo trước đó tệp dự phòng để sửa thông tin truy xuất Mã QR và giải mã thông điệp bí mật.) + The Nested QR Code (Author: Guo-Jian Chou; Ran-Zan Wang) (Year: 2020) (Bài báo này trình bày một biến thể mới của mã QR được đặt tên là mã QR lồng nhau. Nó bao gồm hai mã QR với các tin nhắn riêng lẻ trên một nơi chia sẻ hình ảnh.

Hai mã QR có thể được đọc riêng biệt một chút điều chỉnh khoảng cách và góc tại đó hình ảnh thu được bằng cách sử dụng trình đọc mã QR tiêu chuẩn.) Mục tiêu của đề tài Tìm hiểu hoạt động, cấu tạo của QR code. - Phân tích những ưu điểm khi sử dụng QR code để phân loại so với các phương pháp truyền thống và so với phân loại thủ công. - Làm mô hình thực tế để xem xét những khó khăn và khuyết điểm của phân loại bằng QR code để tìm ra hướng giải quyết và phát triển thêm. Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKHSV/00 Lần soát xét: 00 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 11/55 Luan van Cách tiếp cận, phương pháp nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu Cách tiếp cận - Tiếp cận từ thực tiễn, khảo sát đánh giá thực trạng phân loại sản phẩm của các nhà máy hiện nay và nhu cầu phân loại tự động của các nhà máy.

- Tiếp cận từ những định hướng, mục tiêu, chiến lược phát triển của ngành tự động hóa trong công nghiệp Phương pháp nghiên cứu - Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: Trên cơ sở dữ liệu, thông tin có sẵn tại các văn bản, tài liệu bằng các thao tác tư duy logic để rút ra kết luận để phân tích chúng thành những chủ để có liên quan đến nhau, cùng một hướng trong đề tài. - Phương pháp nghiên cứu thực tiễn: áp dụng trực tiếp vào vấn đề cần nghiên cứu trên mô hình để hiểu rõ bản chất và các quy luật của vấn đề. - Phương pháp thực nghiệm khoa học: Áp dụng đối với một số vấn đề nghiên cứu cần tác động vào đối tượng đề điều hướng chúng phát triển hay hoạt động theo mục tiêu dự kiến đặt ra. Phạm vi nghiên cứu Do hạn chế về thời gian và nguồn lực tài chính, đề tài xác định các phạm vi như sau: - Phạm vi không gian: đề tài chỉ tập trung xem tài liệu và lắp ráp mô hình tại nhà và trường - Phạm vi thời gian: đề tài tập trung nghiên cứu trong gần 1 năm.

Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKHSV/00 Lần soát xét: 00 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 12/55 Luan van CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKHSV/00 Lần soát xét: 00 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 13/55 Luan van Mã QR là gì? Mã QR hay mã hai chiều là một mã vạch ma trận (hay mã vạch hai chiều, mã phản hồi nhanh) được phát triển bởi công ty Denso Wave (Nhật Bản) vào năm 1994. Chữ "QR" xuất phát từ "Quick Response", trong tiếng Anh có nghĩa là đáp ứng nhanh, vì người tạo ra nó có ý định cho phép mã được giải mã ở tốc độ cao. Mã QR được ứng dụng ở đâu? Thông thường, điện thoại thông minh được sử dụng như một máy quét mã QR, hiển thị mã và chuyển đổi nó thành một số dạng hữu ích (chẳng hạn như URL tiêu chuẩn cho một trang web, do đó không cần người dùng nhập mã đó vào trình duyệt web) Mặc dù ban đầu được sử dụng để theo dõi các bộ phận trong sản xuất xe, mã QR được sử dụng trong nhiều ứng dụng hơn.

Chúng bao gồm theo dõi thương mại, giải trí và bán vé vận tải, tiếp thị sản phẩm và khách hàng thân thiết và ghi nhãn sản phẩm tại cửa hàng. Chúng có thể được sử dụng để lưu trữ thông tin cá nhân để các tổ chức, lưu trữ địa chỉ và URL có thể xuất hiện trên tạp chí, trên bảng hiệu, trên xe buýt, trên danh thiếp. Hiện tại đang đẩy mạnh việc sử dụng vào chức năng thẻ tín dụng. Cấu tạo của mã QR Không giống như các mã vạch một chiều cũ hơn, được thiết kế để quét cơ học bằng chùm ánh sáng hẹp, mã QR được phát hiện bởi cảm biến hình ảnh kỹ thuật số 2 chiều và sau đó được phân tích kỹ thuật số bởi một bộ xử lý được lập trình.

Bộ xử lý định vị ba hình vuông đặc biệt ở các góc của hình ảnh mã QR, sử dụng một hình vuông nhỏ hơn (hoặc nhiều hình vuông) gần góc thứ tư để chuẩn hóa hình ảnh về kích thước, hướng và góc xem. Các chấm nhỏ trong toàn bộ mã QR sau đó được chuyển đổi thành số nhị phân và được xác thực bằng một thuật toán sửa lỗi. Mức độ lưu trữ: Lượng dữ liệu có thể được lưu trữ trong biểu tượng mã QR phụ thuộc vào kiểu dữ liệu (chế độ hoặc bộ ký tự đầu vào), phiên bản (1, ., 40, cho biết kích thước tổng thể của biểu tượng), và mức độ sửa lỗi. Dung lượng lưu trữ tối đa xảy ra cho phiên bản 40 và mức sửa lỗi L (thấp), ký hiệu là 40-L.

Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKHSV/00 Lần soát xét: 00 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 14/55 Luan van Hình 2.

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

Bài viết "Ứng dụng xử lý ảnh HCMUTE phân loại sản phẩm bằng QR Code trên băng tải" giới thiệu một giải pháp công nghệ tiên tiến giúp tự động hóa quá trình phân loại sản phẩm trong sản xuất. Ứng dụng này sử dụng công nghệ nhận diện hình ảnh kết hợp với mã QR, giúp tăng cường hiệu quả và độ chính xác trong việc phân loại hàng hóa. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu sai sót trong quy trình sản xuất, mang lại lợi ích lớn cho các doanh nghiệp.

Để tìm hiểu thêm về các ứng dụng và giải pháp trong quản lý chuỗi cung ứng và sản xuất, bạn có thể tham khảo các tài liệu liên quan như Luận văn thạc sĩ hoàn thiện hệ thống phân phối sản phẩm phân hữu cơ sinh học của công ty cổ phần phân bón và dịch vụ tổng hợp bình định, nơi bạn sẽ thấy cách tối ưu hóa quy trình phân phối sản phẩm. Ngoài ra, Luận án ts phân tích chuỗi giá trị và hiệu quả sản xuất của các hộ nuôi cá tra ở đồng bằng sông cửu long cũng cung cấp cái nhìn sâu sắc về việc tối ưu hóa sản xuất trong ngành nông nghiệp. Cuối cùng, bạn có thể khám phá thêm về Luận văn thạc sĩ quản trị kinh doanh tối ưu hóa tồn kho thành phẩm và nguyên vật liệu, giúp bạn hiểu rõ hơn về quản lý tồn kho trong doanh nghiệp. Những tài liệu này sẽ mở rộng kiến thức của bạn về các giải pháp quản lý hiệu quả trong sản xuất và phân phối.