I. Giới thiệu về ứng dụng xử lý ảnh trong phân loại sản phẩm tại HCMUTE
Đồ án tốt nghiệp "Ứng dụng xử lý ảnh trong hệ thống phân loại sản phẩm" tại HCMUTE (Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh) tập trung vào việc xây dựng một hệ thống tự động phân loại sản phẩm dựa trên xử lý ảnh. Hệ thống sử dụng kỹ thuật xử lý hình ảnh để nhận diện và phân loại sản phẩm theo màu sắc, cụ thể là đỏ, xanh và vàng. Đây là một ứng dụng thực tiễn của computer vision và deep learning, đặc biệt là trong lĩnh vực tự động hóa sản xuất. Phân loại sản phẩm bằng ảnh là một vấn đề quan trọng trong nhiều ngành công nghiệp, và đồ án này đóng góp vào việc nghiên cứu và áp dụng các giải pháp tiên tiến trong lĩnh vực này tại HCMUTE. Nghiên cứu này tập trung vào việc khai thác sức mạnh của phần mềm xử lý ảnh, cụ thể là OpenCV, kết hợp với khả năng lập trình của Python xử lý ảnh, để giải quyết bài toán phân loại sản phẩm. Các thuật toán xử lý hình ảnh kỹ thuật số được sử dụng để tách nền, nhận diện màu sắc và cuối cùng là phân loại sản phẩm.
1.1. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu
Mục tiêu chính của đồ án là phát triển một hệ thống phân loại sản phẩm dựa trên xử lý ảnh có độ chính xác cao. Hệ thống này sẽ sử dụng Raspberry Pi và Arduino như nền tảng phần cứng. Phần mềm xử lý ảnh được sử dụng là OpenCV cùng với ngôn ngữ lập trình Python. Phát hiện vật thể và tách nền ảnh là hai khâu quan trọng trong quá trình xử lý ảnh. Hệ thống được thiết kế để phân loại sản phẩm theo ba màu sắc: đỏ, xanh lá và vàng. Các thuật toán phân loại ảnh được lựa chọn để tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác. Dữ liệu ảnh được thu thập từ Camera Pi. Việc bổ dữ liệu ảnh được thực hiện để đảm bảo độ tin cậy của hệ thống. Đánh giá mô hình được tiến hành dựa trên các chỉ số đánh giá hiệu suất như độ chính xác, độ nhạy và độ đặc hiệu. Hạn chế của nghiên cứu này là quy mô nhỏ, chỉ tập trung vào phân loại sản phẩm dựa trên màu sắc và số lượng sản phẩm hạn chế.
1.2. Phương pháp luận
Đồ án áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng và định tính. Phân tích ảnh được thực hiện bằng các kỹ thuật xử lý hình ảnh kỹ thuật số. Học máy không được sử dụng trong nghiên cứu này. Thuật toán phân loại dựa trên việc so sánh màu sắc của sản phẩm với màu sắc mẫu đã được định nghĩa trước. OpenCV cung cấp các hàm xử lý ảnh cần thiết. Python được sử dụng để viết chương trình điều khiển hệ thống. Dữ liệu ảnh được xử lý để loại bỏ nhiễu và nâng cao chất lượng. Mô hình phân loại được đánh giá dựa trên độ chính xác. Kết quả được thể hiện thông qua các hình ảnh và bảng số liệu. Hệ thống bao gồm các thành phần chính: Raspberry Pi, Arduino, Camera Pi, băng tải, cảm biến và động cơ servo. Tích hợp hệ thống được thực hiện thông qua giao tiếp giữa Raspberry Pi và Arduino.
II. Thực hiện và kết quả
Phần thực hiện bao gồm việc thiết kế, xây dựng và kiểm thử hệ thống. Việc xử lý ảnh được thực hiện trên Raspberry Pi sử dụng OpenCV và Python. Arduino điều khiển các cơ cấu cơ khí như băng tải và động cơ servo để phân loại sản phẩm. Nhận dạng ảnh được thực hiện dựa trên phân tích màu sắc. Thuật toán xử lý ảnh được tối ưu để đảm bảo hiệu quả. Dữ liệu được thu thập và phân tích để đánh giá hiệu suất hệ thống. Kết quả cho thấy hệ thống có thể phân loại sản phẩm với độ chính xác cao. Các số liệu cụ thể về độ chính xác sẽ được trình bày trong báo cáo chi tiết. Hệ thống đã được kiểm thử trong điều kiện phòng thí nghiệm với kết quả khả quan.
2.1. Xây dựng hệ thống phần cứng
Hệ thống sử dụng Raspberry Pi 3 làm trung tâm xử lý ảnh, Arduino Uno điều khiển các phần cứng khác. Camera Pi thu thập ảnh. Băng tải vận chuyển sản phẩm. Cảm biến phát hiện sản phẩm. Động cơ servo phân loại sản phẩm. Kết nối giữa Raspberry Pi và Arduino được thực hiện qua giao tiếp UART. Thiết kế phần cứng được tối ưu hóa về hiệu suất và độ tin cậy. Lắp ráp hệ thống được thực hiện cẩn thận để đảm bảo hoạt động ổn định. Tất cả các thành phần phần cứng đều được lựa chọn kỹ lưỡng để phù hợp với yêu cầu của hệ thống. Việc triển khai mô hình được thực hiện một cách bài bản. Hệ thống được thiết kế gọn nhẹ, dễ dàng bảo trì và vận hành.
2.2. Phát triển phần mềm và thuật toán
Phần mềm được viết bằng Python và sử dụng thư viện OpenCV. Thuật toán xử lý ảnh bao gồm các bước: thu nhận ảnh, tiền xử lý, phân đoạn ảnh, nhận dạng màu sắc, và phân loại sản phẩm. Thuật toán được thiết kế để xử lý nhanh và chính xác. Mã nguồn được viết rõ ràng, dễ hiểu và dễ bảo trì. Hệ thống được thiết kế để dễ dàng mở rộng và cập nhật. Kiểm thử phần mềm được tiến hành kỹ lưỡng để đảm bảo chất lượng. Hiệu quả của thuật toán được đánh giá dựa trên độ chính xác của việc phân loại sản phẩm. Việc huấn luyện mô hình không được đề cập trong đồ án này. Mô hình CNN hay RNN không được áp dụng.
III. Kết luận và hướng phát triển
Đồ án đã thành công trong việc xây dựng một hệ thống tự động phân loại sản phẩm dựa trên xử lý ảnh. Hệ thống đạt được độ chính xác cao trong việc phân loại sản phẩm theo màu sắc. Ứng dụng thực tiễn của hệ thống này là rất lớn trong các dây chuyền sản xuất tự động. Tuy nhiên, đồ án vẫn còn một số hạn chế như quy mô nhỏ và tốc độ xử lý còn chậm. Các hướng phát triển trong tương lai bao gồm: tăng tốc độ xử lý, mở rộng số lượng sản phẩm và màu sắc, tích hợp với các hệ thống khác, và ứng dụng học sâu để nâng cao độ chính xác.
3.1. Đánh giá tổng quan
Đồ án đã chứng minh khả năng ứng dụng xử lý ảnh trong phân loại sản phẩm. Hệ thống hoạt động ổn định và đạt được độ chính xác cao. Nghiên cứu này đóng góp vào việc ứng dụng công nghệ hiện đại trong lĩnh vực tự động hóa sản xuất. Kết quả đạt được cho thấy tiềm năng của xử lý ảnh trong việc giải quyết các vấn đề thực tiễn. HCMUTE nên tiếp tục đầu tư vào nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực này. Đồ án này là một bước khởi đầu tốt cho việc nghiên cứu sâu hơn về xử lý ảnh và trí tuệ nhân tạo.
3.2. Hướng phát triển trong tương lai
Tăng cường khả năng nhận dạng đối tượng bằng cách tích hợp các thuật toán học sâu như CNN hoặc RNN. Mở rộng hệ thống để xử lý nhiều loại sản phẩm hơn và nhiều màu sắc hơn. Cải thiện tốc độ xử lý bằng cách tối ưu hóa thuật toán và sử dụng phần cứng mạnh hơn. Tích hợp hệ thống với các hệ thống khác trong dây chuyền sản xuất. Xây dựng giao diện người dùng thân thiện hơn. Nghiên cứu khả năng ứng dụng trong môi trường thực tế phức tạp hơn. Khắc phục các vấn đề về ánh sáng ảnh hưởng đến chất lượng ảnh. Cải thiện chất lượng ảnh bằng các kỹ thuật làm sạch dữ liệu ảnh và tăng cường ảnh. Áp dụng các kỹ thuật nhận diện khuôn mặt hoặc nhận diện đối tượng nâng cao.
