Đồ Án HCMUTE: Ứng Dụng Xử Lý Ảnh Trong Hệ Thống Phân Loại Sản Phẩm

Đồ án nghiên cứu hcmute ứng dụng xử lý ảnh trong hệ thống phân loại sản phẩm, áp dụng công nghệ tiên tiến, tối ưu giải pháp kỹ thuật cho bài toán .

Chuyên ngành

Công Nghiệp Kỹ Thuật Điện Tử - Truyền Thông

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

đồ án tốt nghiệp

2019

125
88
7

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. ĐẶT VẤN ĐỀ

1.2. MỤC TIÊU

1.3. NỘI DUNG NGHIÊM CỨU

1.4. GIỚI HẠN

1.5. BỐ CỤC

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH

2.1.1. Thu nhận ảnh (Image Acquisition)

2.1.2. Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh

2.1.3. Biểu diễn ảnh (Image Representation)

2.1.4. Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation)

2.2. NHỮNG VẤN ĐỀ TRONG XỬ LÝ ẢNH

2.2.1. Phân loại ảnh

2.2.2. Quan hệ giữa các điểm ảnh

2.2.3. Phương pháp phát hiện biên

2.2.4. Phân đoạn ảnh

2.2.5. Các phép toán hình thái Morphology

2.3. GIỚI THIỆU RASPBERRY PI 3

2.3.1. Thông tin cấu hình Raspberry Pi 3

2.4. GIỚI THIỆU VỀ CAMERA PI

2.4.1. Thông tin cấu hình Camera Pi v2

2.5. GIỚI THIỆU VỀ ARDUINO UNO R3

2.5.1. Thông tin cấu hình Arduino Uno R3

2.6. GIỚI THIỆU VỀ CẢM BIẾN HỒNG NGOẠI E18-D80NK

2.6.1. Thông số kỹ thuật

2.7. GIỚI THIỆU VỀ ĐỘNG CƠ DC

2.7.1. Cấu tạo và nguyên lý hoạt động

2.8. GIỚI THIỆU VỀ ĐỘNG CƠ SERVO MG996R

2.8.1. Tổng quan về động cơ servo

2.8.2. Giới thiệu động cơ servo MG996R

2.9. GIỚI THIỆU HỆ THỐNG BĂNG TẢI

2.10. GIỚI THIỆU VỀ LCD16X2

2.11. GIỚI THIỆU HỆ ĐIỀU HÀNH TRÊN RASPBERRY PI

2.12. GIỚI THIỆU NGÔN NGỮ PYTHON VÀ THƯ VIỆN OPENCV

2.12.1. Ngôn ngữ Python

2.12.2. Thư viện OPENCV

2.13. GIỚI THIỆU VỀ CÁC CHUẨN GIAO TIẾP

2.13.1. Chuẩn giao tiếp Uart

2.13.2. Chuẩn giao tiếp I2C

2.14. GIỚI THIỆU VỀ PHẦN MỀM ARDUINO IDE

2.15. PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI SẢN PHẨM THEO MÀU SẮC

2.15.1. Các màu sắc cơ bản của sản phẩm

2.15.2. Phương pháp nhận dạng màu sắc

3. CHƯƠNG 3: TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ

3.1. GIỚI THIỆU

3.2. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG

3.2.1. Thiết kế sơ đồ khối hệ thống

3.2.2. Sơ đồ kết nối hệ thống

3.2.3. Sơ đồ kết nối toàn mạch

4. CHƯƠNG 4: THI CÔNG HỆ THỐNG

4.1. GIỚI THIỆU

4.2. THI CÔNG HỆ THỐNG

4.2.1. Chuẩn bị phần cứng

4.2.2. Lắp ráp và kiểm tra

4.3. LẬP TRÌNH HỆ THỐNG

4.3.1. Lưu đồ giải thuật trên Arduino

4.3.2. Lưu đồ giải thuật xử lý ảnh trên Raspberry

4.3.3. Các bước truy cập, lập trình trên Python

4.3.4. Hướng dẫn sử dụng và thao tác

5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ, NHẬN XÉT, ĐÁNH GIÁ

5.1. NHẬN XÉT VÀ ĐÁNH GIÁ

6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ PHÁT TRIỂN

6.1. Kết quả đạt được

6.2. Những mặt hạn chế

6.3. HƯỚNG PHÁT TRIỂN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

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 visiondeep 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 PiArduino 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 thểtách 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 PiArduino.

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 OpenCVPython. 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 ảnhtrí 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 ảnhtăng cường ảnh. Áp dụng các kỹ thuật nhận diện khuôn mặt hoặc nhận diện đối tượng nâng cao.

01/02/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN Chương 3: Tính toán và thiết kế - Giới thiệu - Tính toán và thiết kế Chương 4: Thi công hệ thống - Giới thiệu - Lập trình hệ thống - Lưu đồ điều khiển - Nạp code và chạy thử nghiệm Chương 5: Kết quả, nhận xét, đánh giá - Kết quả nhận dạng và phân loại sản phẩm - Nhận xét, đánh giá mô hình hệ thống Chương 6: Kết luận và hướng phát triển - Kết luận - Những hạn chế của đề tài - Hướng phát triển BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 3 do an CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một ngành 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.  Trong 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.[1] 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 BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 4 do an CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 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 ảnh có thể được quét từ vệ tinh chụp trực tiếp bằng máy quét ảnh[1] .1 dưới đây mô tả các bước cơ bản trong xử lý ảnh. Thu nhận Tiền xử Phân Biểu diễn Nhận ảnh lý ảnh đoạn ảnh ảnh dạng ảnh Cơ sở tri thức Hình 2.1: Các bước cơ bản trong xử lý ảnh Sơ đồ này bao gồm các thành phần sau: 2.1 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. [1] Camera thường dùng là loại quét dòng, ảnh tạo ra có dạng hai chiều.

Chất lượng ảnh thu nhận được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh).2 Tiền xử lý (Image processing) Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng. Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn.3 Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh Phân vùng ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh. Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) trên phong bì thư cho mục đích phân loại bưu phẩm, cần chia các câu chữ về địa chỉ hoặc tên người thành các từ, các chữ, các số (hoặc các vạch) riêng biệt để nhận dạng. Đây là phần phức tạp khó khăn nhất trong xử lý ảnh và cũng dễ gây lỗi, làm mất độ chính xác của BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 5 do an CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ảnh.

Kết quả nhận dạng ảnh phụ thuộc rất nhiều vào công đoạn này.4 Biểu diễn ảnh (Image Representation) Đây là phần sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân đoạn) cộng với mã liên kết ở các vùng lân cận. Việc biến đổi các số liệu này thành dạng thích hợp là cần 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 Extration) 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 phận biệt ký tự này với ký tự khác.5 Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh.

Quá trình này thường thu được bằng cách so sánh với mẫu chuẩn đã được học (hoặc lưu) từ trước. Nội suy là phán đoán theo ý nghĩa trên cơ sở nhận dạng. Ví dụ: một loạt chữ số và nét gạch ngang trên phong bì thư có thể nội suy thành mã điện thoại. Có nhiều cách phân loại ảnh khác nhau về ảnh.

Theo lý thuyết về nhận dạng, các mô hình toán học về ảnh được phân theo hai loại nhận dạng ảnh cơ bản:  Nhận dạng theo tham số.  Nhận dạng theo cấu trúc. Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay được áp dụng trong khoa học và công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn bản (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt người,…[1] 2.6 Cơ sơ tri thức (Knowledge Base) Như đã nói ở trên, ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu. Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các phương pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con người.

Trong các bước xử lý đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo các phương pháp trí tuệ con người. Vì vậy, ở đây các cơ sở tri thức được phát huy.[1] BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 6 do an CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.7 Mô tả Ảnh sau khi số hóa sẽ lưu vào bộ nhớ, hoặc truyền sang các khâu tiếp theo để phân tích. Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ các ảnh thô, đòi hỏi dung lượng bộ nhớ cực lớn và không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng và công nghệ. Thông thường, các ảnh được gọi là các đặc trưng ảnh như: biên ảnh, vùng ảnh.2 NHỮNG VẤN ĐỀ TRONG XỬ LÝ ẢNH 2.1 Điểm ảnh (Picture Element) Là đơn vị cơ bản nhất để tạo nên một bước ảnh kỹ thuật số.

Địa chỉ của điểm ảnh được xem như là một tọa độ (x,y) nào đó. Một bức ảnh kỹ thuật số, có thể được tạo ra bằng cách chụp hoặc bằng một phương pháp đồ họa nào khác, được tạo nên từ hàng ngàn hoặc hàng triệu pixel riêng lẻ. Bức ảnh càng chứa nhiều pixel thì càng chi tiết. Một triệu pixel thì tương đương với 1 megapixel.2 Ảnh số Ảnh số là tập hợp hữu hạn các điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật.

Số điểm ảnh xác định độ phân giải của ảnh. Ảnh có độ phân giải càng cao thì càng thể hiện rõ nét các đặt điểm của tấm hình càng làm cho tấm ảnh trở nên thực và sắc nét hơn. Một hình ảnh là một tín hiệu hai chiều, nó được xác định bởi hàm toán học f(x, y) trong đó x và y là hai tọa độ theo chiều ngang và chiều dọc. Các giá trị của f(x, y) tại bất kỳ điểm nào là cung cấp các giá trị điểm ảnh (pixel) tại điểm đó của một hình ảnh.3 Phân loại ảnh Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng, gán bằng một giá trị tại điểm đó.

Các mức ảnh xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256. Mức được sử dụng thông dụng nhất là 265, tức là dùng 1byte để biểu diễn mức xám. Trong đó:  Ảnh nhị phân: Là ảnh có 2 mức trắng và đen, chỉ có 2 giá trị 0 và 1 và chỉ sử dụng 1 bit dữ liệu trên 1 điểm ảnh  Ảnh đen trắng: Là ảnh có hai màu đen, trắng (không chứa màu khác) với mức xám ở các điểm ảnh có thể khác nhau.  Ảnh màu: Là ảnh kết hợp của 3 màu cơ bản lại với nhau để tạo ra một thế giới màu sinh động.

Người ta thường dùng 3byte để mô tả mức màu, tức là có BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 7 do an CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT khoảng 16,7 triệu mức màu.4 Quan hệ giữa các điểm ảnh Lân cận điểm ảnh: được nói một cách hài hước như là hàng xóm của cái điểm ảnh. Có 2 loại lân cận cơ bản là lân cận 4 và lân cận 8. Điểm Điểm Điểm xét xét xét Lân cận 4 hàng cột Lân cận 4 chéo Lân cận 8 Hình 2.2: Lân cận 4 lân cận 8 4 điểm ảnh lân cận 4 theo cột và hàng với tọa độ lần lượt là (x+1, y), (x-1, y), (x,y+1), (x, y-1) ký hiệu là tập N4(p).

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

Bài viết "Ứng Dụng Xử Lý Ảnh Trong Phân Loại Sản Phẩm Tại HCMUTE" trình bày về việc áp dụng công nghệ xử lý ảnh trong việc phân loại sản phẩm tại trường Đại học HCMUTE. Nội dung bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng các thuật toán xử lý ảnh để nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong việc phân loại sản phẩm, từ đó giúp cải thiện quy trình sản xuất và quản lý hàng hóa. Độc giả sẽ tìm thấy những lợi ích rõ ràng từ việc ứng dụng công nghệ này, bao gồm tiết kiệm thời gian và nguồn lực, cũng như tăng cường khả năng cạnh tranh trên thị trường.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về các ứng dụng liên quan đến xử lý ảnh, hãy tham khảo bài viết Đồ án hcmute ứng dụng xử lý ảnh trong nhận diện khuôn mặt, nơi bạn sẽ khám phá cách công nghệ này được áp dụng trong nhận diện khuôn mặt. Ngoài ra, bài viết Hcmute thiết kế hệ thống phân loại cà chua theo màu sắc cũng sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn sâu sắc về việc phân loại sản phẩm nông nghiệp dựa trên màu sắc, một ứng dụng thú vị của xử lý ảnh. Những tài liệu này sẽ giúp bạn mở rộng kiến thức và hiểu rõ hơn về các ứng dụng thực tiễn của công nghệ trong đời sống.