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

• Tác giả: Huỳnh Tấn Phúc
• Người hướng dẫn: ThS. Nguyễn Trần Minh Nguyệt
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Kĩ Thuật Điều Khiển Và Tự Động Hóa
• Đề tài: Ứng Dụng Xử Lý Ảnh Để Phân Loại Sản Phẩm Bằng QR Code Trên Băng Tải
• Loại tài liệu: báo cáo tổng kết
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

• 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

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 learning và deep 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 ảnh và phân tích ảnh là hai khía cạnh quan trọng trong việc trích xuất thông tin từ QR Code. Các kỹ thuật machine learning và deep 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.