Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/104738
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorTrương, Quốc Bảo-
dc.contributor.authorĐặng, Khánh Trung-
dc.contributor.authorNGUYỄN, Hữu Ý-
dc.date.accessioned2024-07-08T02:12:04Z-
dc.date.available2024-07-08T02:12:04Z-
dc.date.issued2023-12-
dc.identifier.urihttps://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/104738-
dc.description.abstractĐề tài “Xây dựng công cụ Đếm đối tượng ứng dụng kỹ thuật xử lý ảnh trên Raspberry Pi” là mô hình đếm số lượng sản phẩm và tiến hành phân loại sản phẩm dựa trên số lượng và hình thái (thiếu, đủ và vỡ) của trứng. Song song đó, nhằm thêm giải thuật trong thuật toán xử lý ảnh nên nhóm đã sử dụng đối tượng tương tự là trường hợp thuốc. Dựa trên ngôn ngữ Python với thư viện chính là Open CV viết trong giao diện của Visual Code Studio và được thực hiện thông qua sự kết hợp giữa Kit Raspberry Pi 4 và Kit Arduino Uno. Ở đây, sử dụng xử lý ảnh để xác định thiếu đủ và vỡ đối với trường hợp là trứng, cùng với đó là thiếu và đủ ở trường hợp của thuốc để nhận dạng, tiến hành phân loại và đếm số lượng. Kết quả nhận được của đề tài là nhận dạng được trường hợp thiếu đủ và vỡ của trứng trong khay, cùng với đó là nhận dạng được thiếu đủ của thuốc trong vỉ. Đếm được số lượng khay trứng đủ, số lượng khay trứng thiếu và số lượng trứng thiếu, trứng vỡ trong từng khay. Đếm được số lượng vỉ thuốc đủ, số lượng vỉ thuốc thiếu và số lượng thuốc thiếu trong từng vỉ. Thực nghiệm 10 mẫu cho từng trường hợp ở trứng tỷ lệ xử lý ảnh thủ công so với xử lý ảnh là 89%, đối với thuốc là 95%. Từ đó xác định được các yếu tố quan trọng trong đề tài có thể kể đến như chất lượng hình ảnh thu được thông qua camera, điều kiện sáng có thể ảnh hưởng trức tiếp đến kết quả thu được, thông qua đây mong muốn của đề tài là sẽ cải thiện được khả năng nhận dạng hình ảnh của camera, điều chỉnh thuật toán để thu được kết quả mong muốn nhất để tiếp tục cải thiện và hoàn thiện hơn nữa trong tương lai. Từ khóa: Đếm số lượng sản phẩm, xử lý ảnh, Python, thư viện OpenCVvi_VN
dc.description.tableofcontentsCHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 6 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT 9 2.1.2.2 Không gian màu HSV (HSB) 9 2.1.2.3 Cách chuyển từ không gian màu RGB sang không gian màu HSV 9 2.1.2.4 Phân đoạn ảnh 10 2.1.2.5 Thuật toán Otsu 11 2.1.2.6 Xử lý hình thái học (Morphology) 13 a) Phép giản nở( Dilation) 13 b) Phép toán co (Erosion) 14 c) Phép toán mở (Opening) 14 d) Phép toán đóng (Closing) 15 2.3 NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH PYTHON 15 2.4 THIẾT LẬP MÔI TRƯỜNG LẬP TRÌNH PYTHON VỚI VISUAL STUDIO CODE 16 2.5 GIỚI THIỆU VỀ THƯ VIỆN OPENCV 17 2.6 TẠO GIAO DIỆN VỚI THƯ VIỆN PYQT5 19 2.7 RASPBERRY PI 4 21 2.13 ARDUINO UNO R3 24 2.14 WEBCAM RAPOO C280 25 2.14.1 Giới thiệu 25 2.15 CẢM BIẾN VẬT CẢN HỒNG NGOẠI E18-D80NK 26 2.16.1 Giới thiệu 29 2.17 BĂNG TẢI 30 2.18 NGUỒN TỔ ONG 31 2.19 MOTOR GIẢM TỐC 32 CHƯƠNG 3. THIẾT KẾ HỆ THỐNG 33 3.1 SƠ ĐỒ KHỐI HỆ THỐNG 33 3.2 HỆ THỐNG PHẦN CỨNG 34 3.2.1 Sơ đồ kết nối của toàn hệ thống 34 3.2.2 Mô hình lấy ảnh từ camera 35 3.2.3 Kết nối Raspberry với Arduino 35 3.1.4 Kết nối cảm biến vào băng tải 36 3.2.5 Kết cơ cấu đẩy vào băng tải 36 3.3 HỆ THỐNG PHẦN MỀM 37 3.3.1 Lưu đồ giải thuật trên Arduino 37 3.3.2 Lưu đồ giải thuật trên Raspberry 38 3.2.3 Các kỹ thuật xử lý ảnh được sử dụng 39 3.2.3.1 Xử lý số lượng thuốc và trứng bình thường 39 3.2.3.2 Xử lý trứng vỡ 42 3.2.3.3 Các bước kết nối PC vào Raspberry Pi để tiến hành chạy hệ thống 45 CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 49 4.1 BẢNG SO SÁNH KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 49 4.2 KẾT QUẢ THỰC TẾ HIỂN THỊ TRÊN GIAO DIỆN 53 CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ 60 ĐỀ NGHỊ: 60 TÀI LIỆU KHAM KHẢO 61 PHỤ LỤC 63 CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 6 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT 9 2.1.2.2 Không gian màu HSV (HSB) 9 2.1.2.3 Cách chuyển từ không gian màu RGB sang không gian màu HSV 9 2.1.2.4 Phân đoạn ảnh 10 2.1.2.5 Thuật toán Otsu 11 2.1.2.6 Xử lý hình thái học (Morphology) 13 a) Phép giản nở( Dilation) 13 b) Phép toán co (Erosion) 14 c) Phép toán mở (Opening) 14 d) Phép toán đóng (Closing) 15 2.3 NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH PYTHON 15 2.4 THIẾT LẬP MÔI TRƯỜNG LẬP TRÌNH PYTHON VỚI VISUAL STUDIO CODE 16 2.5 GIỚI THIỆU VỀ THƯ VIỆN OPENCV 17 2.6 TẠO GIAO DIỆN VỚI THƯ VIỆN PYQT5 19 2.7 RASPBERRY PI 4 21 2.13 ARDUINO UNO R3 24 2.14 WEBCAM RAPOO C280 25 2.14.1 Giới thiệu 25 2.15 CẢM BIẾN VẬT CẢN HỒNG NGOẠI E18-D80NK 26 2.16.1 Giới thiệu 29 2.17 BĂNG TẢI 30 2.18 NGUỒN TỔ ONG 31 2.19 MOTOR GIẢM TỐC 32 CHƯƠNG 3. THIẾT KẾ HỆ THỐNG 33 3.1 SƠ ĐỒ KHỐI HỆ THỐNG 33 3.2 HỆ THỐNG PHẦN CỨNG 34 3.2.1 Sơ đồ kết nối của toàn hệ thống 34 3.2.2 Mô hình lấy ảnh từ camera 35 3.2.3 Kết nối Raspberry với Arduino 35 3.1.4 Kết nối cảm biến vào băng tải 36 3.2.5 Kết cơ cấu đẩy vào băng tải 36 3.3 HỆ THỐNG PHẦN MỀM 37 3.3.1 Lưu đồ giải thuật trên Arduino 37 3.3.2 Lưu đồ giải thuật trên Raspberry 38 3.2.3 Các kỹ thuật xử lý ảnh được sử dụng 39 3.2.3.1 Xử lý số lượng thuốc và trứng bình thường 39 3.2.3.2 Xử lý trứng vỡ 42 3.2.3.3 Các bước kết nối PC vào Raspberry Pi để tiến hành chạy hệ thống 45 CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 49 4.1 BẢNG SO SÁNH KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 49 4.2 KẾT QUẢ THỰC TẾ HIỂN THỊ TRÊN GIAO DIỆN 53 CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ 60 ĐỀ NGHỊ: 60 TÀI LIỆU KHAM KHẢO 61 PHỤ LỤC 63 CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 6 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT 9 2.1.2.2 Không gian màu HSV (HSB) 9 2.1.2.3 Cách chuyển từ không gian màu RGB sang không gian màu HSV 9 2.1.2.4 Phân đoạn ảnh 10 2.1.2.5 Thuật toán Otsu 11 2.1.2.6 Xử lý hình thái học (Morphology) 13 a) Phép giản nở( Dilation) 13 b) Phép toán co (Erosion) 14 c) Phép toán mở (Opening) 14 d) Phép toán đóng (Closing) 15 2.3 NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH PYTHON 15 2.4 THIẾT LẬP MÔI TRƯỜNG LẬP TRÌNH PYTHON VỚI VISUAL STUDIO CODE 16 2.5 GIỚI THIỆU VỀ THƯ VIỆN OPENCV 17 2.6 TẠO GIAO DIỆN VỚI THƯ VIỆN PYQT5 19 2.7 RASPBERRY PI 4 21 2.13 ARDUINO UNO R3 24 2.14 WEBCAM RAPOO C280 25 2.14.1 Giới thiệu 25 2.15 CẢM BIẾN VẬT CẢN HỒNG NGOẠI E18-D80NK 26 2.16.1 Giới thiệu 29 2.17 BĂNG TẢI 30 2.18 NGUỒN TỔ ONG 31 2.19 MOTOR GIẢM TỐC 32 CHƯƠNG 3. THIẾT KẾ HỆ THỐNG 33 3.1 SƠ ĐỒ KHỐI HỆ THỐNG 33 3.2 HỆ THỐNG PHẦN CỨNG 34 3.2.1 Sơ đồ kết nối của toàn hệ thống 34 3.2.2 Mô hình lấy ảnh từ camera 35 3.2.3 Kết nối Raspberry với Arduino 35 3.1.4 Kết nối cảm biến vào băng tải 36 3.2.5 Kết cơ cấu đẩy vào băng tải 36 3.3 HỆ THỐNG PHẦN MỀM 37 3.3.1 Lưu đồ giải thuật trên Arduino 37 3.3.2 Lưu đồ giải thuật trên Raspberry 38 3.2.3 Các kỹ thuật xử lý ảnh được sử dụng 39 3.2.3.1 Xử lý số lượng thuốc và trứng bình thường 39 3.2.3.2 Xử lý trứng vỡ 42 3.2.3.3 Các bước kết nối PC vào Raspberry Pi để tiến hành chạy hệ thống 45 CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 49 4.1 BẢNG SO SÁNH KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 49 4.2 KẾT QUẢ THỰC TẾ HIỂN THỊ TRÊN GIAO DIỆN 53 CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ 60 ĐỀ NGHỊ: 60 TÀI LIỆU KHAM KHẢO 61 PHỤ LỤC 63vi_VN
dc.language.isovivi_VN
dc.publisherTrường Đại Học Cần Thơvi_VN
dc.subjectCơ điện tửvi_VN
dc.titleXÂY DỰNG CÔNG CỤ ĐẾM ĐỐI TƯỢNG ỨNG DỤNG KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH TRÊN RASPBERRY PIvi_VN
dc.typeThesisvi_VN
Appears in Collections:Trường Bách khoa

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
_file_
  Restricted Access
42.42 kBMicrosoft Word XML
Your IP: 18.223.108.134


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.