Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm theo hình dạng, điều khiển và giám sát qua WinCC

TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG PHÂN LOẠI SẢN PHẨM THEO HÌNH DẠNG

Các hình dạng cơ bản của sản phẩm

Trong cuộc sống hiện nay, nhu cầu về kiểu dáng sản phẩm ngày càng được chứ

Tên đề tài: Ứng dụng xử lý ảnh để phân loai sản phẩm theo hình dạng, điều khiển và giám sát qua WinCC

Để đáp ứng nhu cầu thiết yếu của người tiêu dùng, thị trường đã xuất hiện nhiều sản phẩm với hình dạng và kiểu dáng đa dạng Nhóm nghiên cứu đã chọn sản phẩm có hình dạng phổ biến, chủ yếu là các hình dạng quen thuộc trong cuộc sống như hình tròn, hình vuông, hình tam giác và hình chữ nhật Những sản phẩm này có đặc điểm cơ bản là dễ nhận diện và gần gũi với người sử dụng.

Hình chữ nhật có những đặc điểm nhận dạng rõ ràng như có 4 đỉnh, 4 cạnh và 4 góc vuông Điểm khác biệt so với hình vuông là trong hình chữ nhật, hai cạnh đối diện bằng nhau, trong khi hai cạnh kề không bằng nhau.

 Đặc điểm nhận dạng hình vuông : Có 4 đỉnh, 4 cạnh, 4 góc vuông, 2 cạnh đối diện đều bằng nhau, 2 cạnh kề bằng nhau,…

Hình tròn là một vùng trong mặt phẳng được xác định bởi đường tròn Bán kính của hình tròn là khoảng cách từ tâm đến đường tròn, và một đặc điểm quan trọng của hình tròn là tất cả các bán kính đều có độ dài bằng nhau.

 Đặc điểm nhận dạng hình tam giác: có 3 đỉnh và 3 cạnh là hình tam giác,…

Phương pháp nhận dạng hình dạng

Phương pháp nhận dạng hình ảnh đóng vai trò then chốt trong hệ thống xử lý ảnh Quá trình này liên quan đến việc phân loại các đối tượng dựa trên các mô hình nhất định Ảnh chụp sẽ được phân tích để trích xuất các đặc trưng riêng biệt, từ đó sử dụng những đặc trưng này để thực hiện nhận dạng.

Các hình dạng sản phẩm như hình chữ nhật, hình vuông, hình tròn và hình tam giác có những đặc điểm riêng biệt, nhưng cũng tồn tại một số điểm tương đồng Để phân loại hiệu quả, cần xác định các đặc điểm đặc trưng của từng hình và loại bỏ những yếu tố không cần thiết Việc này giúp nhận diện rõ ràng hình dạng sản phẩm và tập trung vào những đặc điểm nổi bật mà các hình khác không có.

Sản phẩm hình chữ nhật

Hình chữ nhật là hình có 4 đỉnh, 4 cạnh, 4 góc vuông, 2 cạnh đối diện bằng nhau,

Hình chữ nhật có 4 đỉnh, tương tự như hình vuông, nhưng điểm khác biệt chính là hai cạnh kề không bằng nhau, trong khi ở hình vuông, các cạnh này đều bằng nhau Do đó, đặc điểm nhận dạng của hình chữ nhật bao gồm 4 đỉnh và sự không đồng nhất của hai cạnh kề.

Người hướng dẫn: ThS Phan Thị Thanh Vân

Hình 1 1: Đặc điểm hình chữ nhật

Sản phẩm hình vuông có 4 đỉnh, 4 cạnh, và 4 góc vuông, với 2 cạnh đối diện và 2 cạnh kề đều bằng nhau Khi so sánh với hình chữ nhật, mặc dù cả hai đều có 4 đỉnh, hình vuông nổi bật với đặc điểm là 2 cạnh kề bằng nhau Do đó, đặc điểm nhận dạng của hình vuông bao gồm 4 đỉnh và 2 cạnh kề bằng nhau, giúp phân biệt rõ ràng với các hình dạng khác.

Hình 1 2: Đặc điểm hình vuông

Hình tròn có đặc điểm nhận dạng là bán kính đều nhau từ tâm đến đường tròn bên ngoài So với ba hình khác, đặc điểm này cho thấy sự khác biệt rõ rệt của hình tròn, khi tất cả các bán kính đều bằng nhau.

Hình 1 3: Đặc điểm hình tròn

Sản phẩm hình tam giác được nhận diện qua đặc điểm có 3 đỉnh và 3 cạnh Khi so sánh với các hình dạng khác, chỉ hình tam giác mới sở hữu đặc điểm đặc trưng này, đó chính là sự khác biệt nổi bật của nó.

Hình 1 4: Đặc điểm hình tam giác

Bảng 1 1 Đặc điểm hình dạng sản phẩm Đặc điểm Hình vuông Hình chữ nhật Hình tròn Hình tam giác đỉnh 4 đỉnh 4 đỉnh không 3 đỉnh cạnh 2 cạnh kề bằng nhau

2 cạnh kề không bằng nhau không 3 cạnh bán kính không Không bằng nhau không

Để phân tích hình học, chúng ta cần chú ý đến ba đặc điểm chính: đỉnh, cạnh và bán kính Đỉnh được liên kết với các hình như tam giác, hình chữ nhật và hình vuông Cạnh chỉ xuất hiện ở hình vuông và hình chữ nhật, trong khi bán kính chỉ áp dụng cho hình tròn.

Phương pháp tìm đặc điểm hình dạng để phân loại sản phẩm

Để phân loại sản phẩm theo hình dạng, cần xác định số đỉnh của các hình Ba hình dạng chính có đặc điểm liên quan đến đỉnh là hình chữ nhật, hình vuông và hình tam giác Việc so sánh các đặc điểm này sẽ giúp phân loại sản phẩm một cách hiệu quả.

 Có 4 đỉnh là hình vuông và hình tròn

 Có 3 đỉnh là hình tam giác

Vấn đề về cạnh chỉ có 2 hình là liên quan tới chúng là: hình chữ nhật và hình vuông Đặc điểm gồm:

 Hai cạnh kề bằng nhau là hình vuông

 Hai cạnh kề không bằng nhau là hình chữ nhật

Bán kính của hình dạng

Bán kính là độ dài tính từ tâm tới điểm ngoài đường tròn, ở đây thì liên quan có duy nhất một hình là hình tròn

Có đặc điểm: bán kính bằng nhau

Sử dụng thuật toán Ramer-Douglas-Peucker để tìm đường bao xấp xỉ, từ đường bao ta suy ra được đỉnh

Thuật toán Ramer-Douglas-Peucker dựa trên việc xác định khoảng cách lớn nhất từ đường cong đến đoạn thẳng nối hai điểm đầu và cuối của đường cong Đầu tiên, hai điểm A và E sẽ được giữ lại, sau đó xác định điểm C có khoảng cách lớn nhất đến đường thẳng AB, với khoảng cách được gọi là h Nếu h nhỏ hơn ngưỡng θ, điểm C sẽ bị loại bỏ; nếu h lớn hơn hoặc bằng θ, điểm C sẽ được giữ lại và đường cong sẽ được chia thành hai đoạn thẳng AC và CE.

Thuật toán sẽ được áp dụng lặp lại cho các đoạn AC và CB giống như với đoạn AB ban đầu Sản phẩm có hình dạng đa giác, với đường viền couar tạo thành một đường khép kín, cho thấy điểm bắt đầu và điểm kết thúc trùng nhau.

Để xác định đỉnh trong hình 1.7, ta so sánh đoạn AC với θ; nếu AC lớn hơn θ, thì C là đỉnh, ngược lại không phải Quy trình này cũng được áp dụng để tìm ra các đỉnh B và D.

1.4.3.2 Phương pháp tìm độ dài cạnh

Hình 1 8: Độ dài cạnh Giả sử ta có tọa độ của 2 đỉnh tìm được ở bước tìm đỉnh là A(𝑥 𝐴 , 𝑦 𝐴 ) và B(𝑥 𝐵 , 𝑦 𝐵 ), ta tìm cạnh với công thức:

𝐴𝐵 = √(𝑥 𝐵 − 𝑥 𝐴 ) 2 + (𝑦 𝐵 − 𝑦 𝐴 ) 2 Với AB là độ dài cạnh Tương tự cho các cạnh còn lại

1.4.3.3 Phương pháp tìm tâm và bán kính

Bán kính là khoảnh cách từ tâm tới các điểm trên đường tròn

Hình 1 9: Bán kính bằng nhau

Tâm O của đường tròn ngoại tiếp tam giác ABC được xác định bằng cách tìm giao điểm của ba đường trung trực của tam giác Đường tròn ngoại tiếp tam giác ABC là đường tròn đi qua ba đỉnh A(𝑥𝐴, 𝑦𝐴), B(𝑥𝐵, 𝑦𝐵), và C(𝑥𝐶, 𝑦𝐶) Để xác định tọa độ tâm O(x,y), ta áp dụng công thức tính toán dựa trên vị trí của ba đỉnh này.

𝐶𝑂 = √(𝑥 − 𝑥 𝐶 ) 2 + (𝑦 − 𝑦 𝐶 ) 2 Với AO, BO, CO chính là bán kính đường tròn, từ đó ta có:

Yêu cầu thiết kế

Mô hình phục vụ cho đồ án tốt nghiệp không thể đáp ứng đầy đủ các yêu cầu thực tế và điều kiện phân loại phức tạp Tuy nhiên, thiết kế của mô hình cần đảm bảo một số yêu cầu kỹ thuật chung nhất định.

- Mô hình cơ bản phải phù hợp với nguyên lý phân loại trong thực tế;

- Lắp ráp, đấu nối và vận hành điều khiển dễ dàng;

- Sử dụng các vật tư, thiết bị, linh kiện thông dụng để dễ dàng thay thế sữa chữa;

- Đảm bảo tính thẩm mỹ và gọn gàng Các cơ cấu truyền động, kết nối phải đảm bảo cứng vững và tuổi thọ cao

Lựa chọn phương án thiết kế

Nhóm nghiên cứu quyết định áp dụng công nghệ phân loại sản phẩm bằng xử lý ảnh, sử dụng Raspberry và PLC S7-1200, cho đề tài “Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm theo hình dạng, điều khiển và giám sát qua WinCC”.

Nhóm đã chọn phương án thiết kế này do tính dễ lắp đặt và chi phí mô hình thấp, trong khi các phương án thiết kế khác có chi phí lắp đặt cao và yêu cầu nhiều thiết bị, vật liệu khó tìm kiếm.

Mô hình của nhóm mô phỏng lại một hệ thống như trong thực tế

Phương án thiết kế mô hình gồm các phần chính như sau:

 Sử dụng băng tải để vận chuyển sản phẩm

 Kích thước ước tính của mô hình : D/R/C: 120/60/40 cm

 Sử dụng xilanh để đẩy sản phẩm vào ô chứa

 Sử dụng cảm biến để đếm sản phẩm

 Sử dụng nguồn điện 220, nguồn tổ ong 24V

 Sử dụng Raspberry để xử lý ảnh thông qua thư viện OpenCV

 Sử dụng PLC S7 1200 CPU 1214C DC/DC/DC để lập trình điều khiển quá trình hoạt động của mô hình

Mô hình ở đề tài được hướng thiết kế theo mô hình phân loại sản phẩm thực tế với các chức năng được mô phỏng tương tự gồm có:

- Bảng điều khiển trên tủ điện

 4 nút điều khiển bằng tay ( Băng tải, Xilanh 1, Xilanh 2, Xilanh 3)

GIỚI THIỆU VỀ RASPPBERRY VÀ NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH

Giới thiệu ngôn ngữ Python

Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến, được sử dụng rộng rãi từ môi trường học đường đến các dự án lớn, phát triển nhiều loại ứng dụng như phần mềm desktop, server và ứng dụng web Nó cũng là ngôn ngữ ưa thích trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, bao gồm machine learning Ban đầu phát triển cho nền tảng Unix, Python hiện có thể chạy trên nhiều hệ điều hành như MS-DOS, Mac OS, OS/2, Windows và Linux Được tạo ra bởi Guido van Rossum vào năm 1990, Python được phát triển trong một dự án mã nguồn mở dưới sự quản lý của tổ chức phi lợi nhuận Python Software Foundation, với Guido van Rossum là tác giả chủ yếu và người quyết định hướng phát triển của ngôn ngữ này.

Đặc điểm nổi bật của Python

Python là ngôn ngữ lập trình có cú pháp đơn giản và ngắn gọn, với ít từ khóa, khiến nó trở thành lựa chọn dễ học cho người mới bắt đầu Mã lệnh của Python không phức tạp, cho phép ngay cả những người chưa có kiến thức về ngôn ngữ này cũng có thể suy đoán ý nghĩa của từng dòng lệnh trong mã nguồn.

Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng với nhiều ứng dụng trên các nền tảng khác nhau Phần mềm được phát triển bằng Python có khả năng chạy trên nhiều hệ điều hành như Windows, Mac OSX và Linux.

2.3 Giới thiệu thư viện OpenCV

Giới thiệu OpenCV

OpenCV, viết tắt của open source computer vision library, là một thư viện mã nguồn mở chuyên dụng cho xử lý hình ảnh và phát triển ứng dụng đồ họa thời gian thực Thư viện này cung cấp một kho mã nguồn mở phong phú, hỗ trợ các lập trình viên trong việc xây dựng các ứng dụng liên quan đến thị giác máy tính.

OpenCV giúp tăng tốc độ xử lý của CPU trong các tác vụ thời gian thực, đồng thời cung cấp nhiều mã nguồn hữu ích cho các quy trình thị giác máy tính và các ứng dụng học máy khác.

Thư viện OpenCV được phát hành dưới giấy phép BDS, cho phép người dùng sử dụng miễn phí cho cả mục đích thương mại và phi thương mại OpenCV có giao diện thân thiện với nhiều ngôn ngữ lập trình như C++, C, Python và Java, đồng thời tương thích với các hệ điều hành như Windows, Linux, Mac OS, iOS và Android.

Kể từ khi ra mắt vào năm 1999, OpenCV đã thu hút một cộng đồng người dùng đông đảo, với ước tính lên tới 47.000 người Sự thành công này chủ yếu nhờ vào những ưu điểm nổi bật của OpenCV.

Thư viện OpenCV được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm phần mềm định vị và bản đồ, cung cấp dữ liệu hình ảnh cho các ứng dụng liên quan đến bản đồ Nó cũng hỗ trợ việc khởi tạo hình ảnh 3 chiều phức tạp, và là công nghệ cốt lõi cho các ứng dụng như robot, xe tự lái và bảng cảm ứng thông minh.

Thư viện sử dụng nhiều ngôn ngữ lập trình phổ biến như: ngôn ngữ lập trình C++/C# ngôn ngữ lập trình Java và Python

Chúng tôi sử dụng ngôn ngữ lập trình Python cho đề tài này, vì nó là lựa chọn lý tưởng cho phần mềm gọn nhẹ và không quá phức tạp Python với các câu lệnh ngắn gọn và thuộc tính đơn giản, giúp quá trình phát triển phần mềm OpenCV trở nên dễ dàng hơn Đây là giải pháp tốt cho những người không có nhiều kinh nghiệm lập trình Tuy nhiên, nhược điểm của Python là một số tính năng phức tạp có thể bị hạn chế do cấu trúc đơn giản của nó.

Đặc điểm OpenCV

OpenCV là một thư viện mã nguồn mở cho phép người dùng sử dụng miễn phí các thuật toán, đồng thời khuyến khích cộng đồng đóng góp thêm các thuật toán mới để thư viện ngày càng phát triển.

Các tính năng của thư viện OpenCV:

- Đối với hình ảnh, chúng ta có thể đọc và lưu hay ghi chúng

- Về Video cũng tương tự như hình ảnh cũng có đọc và ghi

- Xử lý hình ảnh có thể lọc nhiễu cho ảnh, hay chuyển đổi ảnh

- Thực hiện nhận dạng đặc điểm của hình dạng trong ảnh

- Phát hiện các đối tượng xác định được xác định trước như khuôn mặt, mắt, xe trong video hoặc hình ảnh

- Phân tích video, ước lượng chuyển động của nó, trừ nền ra và theo dõi các đối tượng trong video

2.4 Tổng quan về xử lý ảnh

Giới thiệu xử lí ảnh

Xử lý ảnh đã trở thành một lĩnh vực quan trọng, được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực từ cuộc sống hàng ngày đến nâng cao sản xuất Nó không chỉ mang lại lợi ích cho cá nhân và gia đình mà còn có vai trò trong Chính trị, Y tế, và Giáo dục Xử lý tín hiệu, một môn học trong kỹ thuật điện tử và viễn thông, liên quan đến việc nghiên cứu và xử lý tín hiệu kỹ thuật số và analog, nhằm giải quyết các vấn đề về lưu trữ, bộ lọc và các hoạt động khác liên quan đến tín hiệu Các tín hiệu này bao gồm truyền dẫn âm thanh, giọng nói, hình ảnh và nhiều loại tín hiệu khác.

Trong lĩnh vực xử lý tín hiệu, xử lý ảnh là một phương pháp đặc biệt, trong đó đầu vào và đầu ra đều là hình ảnh Xử lý ảnh có thể chia thành hai loại: xử lý hình ảnh tương tự và xử lý hình ảnh kỹ thuật số Để tạo ra một bức ảnh số, quá trình bắt đầu bằng việc chụp ảnh từ máy ảnh, sử dụng ánh sáng mặt trời làm nguồn năng lượng Các cảm biến thu nhận ánh sáng phản xạ từ đối tượng và chuyển đổi thành tín hiệu điện áp liên tục Để chuyển đổi dữ liệu này thành hình ảnh kỹ thuật số, cần thực hiện quá trình lấy mẫu và lượng tử hóa, từ đó tạo ra hình ảnh số cuối cùng.

Những vấn đề trong xử lý ảnh

Có những vấn đề cơ bản như sau :

Điểm ảnh (pixel) là đơn vị cơ bản nhất trong việc tạo ra một bức ảnh kỹ thuật số, với địa chỉ của nó được xác định qua tọa độ (x,y) Một bức ảnh kỹ thuật số có thể được tạo ra bằng cách chụp ảnh hoặc thông qua các phương pháp đồ họa khác, bao gồm hàng triệu pixel riêng lẻ Số lượng pixel trong bức ảnh càng lớn thì độ chi tiết của nó càng cao, với một triệu pixel tương đương 1 megapixel.

Nói một cách đơn giản thì biến đổi ảnh thành dạng ảnh khác: ảnh màu sang ảnh xám, ảnh xám sang nhị phân, RGB -> HSV,…

Có 2 cách để lọc màu ảnh theo dãy màu HSV và dãy màu BGR

Thông thường, ảnh được biểu diễn trong không gian màu BGR, nhưng không gian màu HSV dễ dàng xử lý hơn Kênh Hue trong không gian HSV có dãy màu “bảy sắc cầu vồng” từ đỏ đến tím và quay lại đỏ, giúp xác định màu sắc một cách nhanh chóng Vì vậy, trong hầu hết các bài toán, việc chuyển đổi ảnh từ không gian màu BGR sang HSV là cần thiết trước khi thực hiện các bước xử lý tiếp theo.

RGB là không gian màu phổ biến được sử dụng trong máy tính, máy ảnh và nhiều thiết bị kỹ thuật số khác Không gian màu này tương đồng với cách mà mắt người tổng hợp màu sắc, dựa trên ba màu cơ bản: đỏ (R), xanh lá (G) và xanh dương (B).

- xanh lục) và B (blue - xanh lam) để biểu diễn tất cả các màu sắc

Trong mô hình màu 24 bit, mỗi kênh màu R, G, B sử dụng 8 bit, cho phép giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến 255 Ba giá trị này đại diện cho cường độ của từng màu sắc tại mỗi điểm ảnh Tổng số màu tối đa có thể tạo ra trong mô hình này là 255 x 255 x 255, tương đương với 16,581,375 màu sắc khác nhau.

Hệ màu RGBA là một phiên bản mở rộng của hệ màu RGB, với việc bổ sung thêm một kênh alpha (α) để điều chỉnh độ trong suốt Kênh α cho phép kiểm soát mức độ mờ đục của pixel, với giá trị 0% biểu thị tính trong suốt hoàn toàn và 100% tạo ra sự mờ đục Việc sử dụng kênh alpha rất quan trọng trong việc ghép ảnh, giúp tăng cường độ chân thực cho hình ảnh.

2.4.2.4 Lọc nhiễu Ảnh thu nhận được thường sẽ bị nhiễu nên cần phải loại bỏ nhiễu Các toán tử không gian dùng trong kỹ thuật tăng cường ảnh được phân nhóm theo công dụng: làm trơn nhiễu, nổi biên Để làm trơn nhiễu hay tách nhiễu, người ta sử dụng các bộ lọc tuyến tính (lọc trung bình, thông thấp) hoặc lọc phi tuyến (trung vị, giả trung vị, lọc đồng hình) Từ bản chất của nhiễu (thường tương ứng với tần số cao) và từ cơ sở lý thuyết lọc là: bộ lọc chỉ cho tín hiệu có tần số nào đó thông qua, để lọc nhiễu người ta thường dùng lọc thông thấp (theo quan điểm tần số không gian) hay lấy tổ hợp tuyến tính để san bằng (lọc trung bình) Để làm nổi cạnh (ứng với tần số cao), người ta dùng các bộ lọc thông cao, lọc Laplace Phương pháp lọc nhiễu Chia làm 2 loại: lọc tuyến tính, lọc phi tuyến

Làm trơn nhiễu trong xử lý ảnh là cần thiết để cải thiện chất lượng hình ảnh, khi mà nhiều loại nhiễu có thể xuất hiện trong quá trình chụp Các phương pháp lọc cơ bản như lọc trung bình và lọc thông thấp thường được sử dụng Cụ thể, với lọc trung bình, mỗi điểm ảnh sẽ được thay thế bằng trung bình trọng số của các điểm lân cận, giúp giảm thiểu nhiễu và làm mịn bức ảnh.

Lọc phi tuyến là một kỹ thuật quan trọng trong việc làm trơn nhiễu ảnh, thường được áp dụng trong tăng cường ảnh Các phương pháp lọc cơ bản bao gồm lọc trung vị và lọc giả trung vị Lọc trung vị thay thế điểm ảnh đầu vào bằng giá trị trung vị của các điểm ảnh xung quanh, trong khi lọc giả trung vị sử dụng trung bình cộng của hai giá trị trung vị, cụ thể là trung bình cộng của giá trị lớn nhất và nhỏ nhất.

Lọc trung vị là một kỹ thuật xử lý ảnh, trong đó giá trị các điểm ảnh trong cửa sổ được sắp xếp theo thứ tự tăng hoặc giảm dần so với giá trị trung vị Kích thước cửa sổ thường được chọn sao cho số điểm ảnh là lẻ, nhằm đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của quá trình lọc.

Lọc ngoài là phương pháp xác định nhiễu dựa trên một ngưỡng nhất định, có thể tham khảo từ lược đồ xám Quá trình này so sánh giá trị độ xám của một điểm ảnh với trung bình số học của 8 điểm ảnh lân cận Nếu độ lệch lớn hơn ngưỡng quy định, điểm ảnh đó sẽ được xem là nhiễu và sẽ được thay thế bằng giá trị trung bình của 8 điểm ảnh lân cận đã tính toán.

2.4.2.5 Phương pháp phát hiện biên

Biên là một trong những vấn đền ta cần quan tâm trong xử lý ảnh Vì ở giai đoạn phân đoạn ảnh chủ yếu dựa vào biên

Điểm biên là điểm ảnh có sự thay đổi nhanh hoặc đột ngột về mức xám hoặc màu, ví dụ như trong ảnh nhị phân, điểm đen được coi là điểm biên nếu có ít nhất một điểm trắng lân cận Đường biên, hay đường bao, là tập hợp các điểm biên liên tiếp tạo thành một đường Trong xử lý ảnh, đường biên đóng vai trò quan trọng như một đặc trưng cục bộ trong phân tích và nhận dạng ảnh, đồng thời cũng được sử dụng để phân cách các vùng xám hoặc màu khác nhau Tầm quan trọng của biên có thể thấy rõ qua ví dụ của người họa sĩ, người chỉ cần vẽ vài đường nứt để thể hiện hình ảnh của một danh nhân mà không cần phải vẽ đầy đủ.

Phát hiện biên lý tưởng yêu cầu nhận diện tất cả các đường biên trong các đối tượng Định nghĩa toán học về biên là nền tảng cho các kỹ thuật phát hiện biên Sự biến thiên giữa các điểm ảnh thường nhỏ, trong khi biến thiên độ sáng tại điểm biên lại lớn Dựa trên điều này, có hai phương pháp phát hiện biên chính: tách biên theo đạo hàm bậc một, bao gồm việc tạo gradient ở hai hướng.

Người hướng dẫn ThS Phan Thị Thanh Vân đã trình bày phương pháp tách biên theo đạo hàm bậc hai, áp dụng cho các dạng vi phân bậc 2 nhằm làm xuất hiện biên Phương pháp này bao gồm việc sử dụng tập đạo hàm có hướng để đạt được kết quả mong muốn.

Phân đoạn ảnh là bước quan trọng trong xử lý ảnh, giúp phân tích và chia ảnh thành các vùng có đặc điểm tương đồng Các tiêu chí để xác định các vùng liên thông có thể bao gồm mức xám, màu sắc hoặc độ nhóm.

Quá trình phân đoạn ảnh là việc tách đối tượng cần khảo sát ra khỏi phần còn lại của ảnh, nhằm giảm bớt thông tin và giữ lại những dữ liệu cần thiết cho ứng dụng Phân đoạn ảnh giúp loại bỏ các đối tượng không quan tâm, và có nhiều phương pháp khác nhau để thực hiện Một trong những phương pháp đơn giản nhất là sử dụng ngưỡng giá trị xám để phân chia ảnh thành các đối tượng và nền, trong đó các điểm dưới ngưỡng thuộc về nền và các điểm trên ngưỡng thuộc về đối tượng Phương pháp này đặc biệt hiệu quả với ảnh nhị phân, văn bản in và đồ họa Các kỹ thuật phân đoạn vùng có thể được chia thành ba loại dựa vào đặc tính vật lý của vùng ảnh.

 Các kỹ thuật cục bộ: dựa trên các đặc tính cục bộ của các điểm ảnh và các lân cận của nó

 Các kỹ thuật tổng thể: phân đoạn một ảnh dựa trên cơ sở của thông tin lấy từ tổng thể như sử dụng biểu đồ mức xám histogram

Tiền xử lý ảnh

Bước tiền xử lý ảnh bao gồm các giai đoạn quan trọng: đầu tiên là đọc và cắt ảnh, tiếp theo là lọc màu, sau đó là biến đổi ảnh, tìm tập hợp điểm, và cuối cùng là vẽ viền quanh ảnh.

2.5.1.1 Đọc ảnh và cắt ảnh

Quá trình đọc ảnh thông qua camera màu phụ thuộc vào chất lượng thiết bị thu và độ phân giải, cũng như các yếu tố môi trường như ánh sáng và phong cảnh Để đảm bảo camera chụp được ảnh chính xác, cần cắt ảnh trước khi thực hiện quá trình đọc.

Hình 2 7:Ảnh chưa cắt trên Raspberry

Hình 2 8:Ảnh đã cắt trên Raspberry

Trong việc phân loại sản phẩm theo hình dạng, có hai phương pháp lọc màu phổ biến là dựa trên dãy màu HSV và RGB Tuy nhiên, để đơn giản hóa quá trình, chúng ta chỉ cần chuyển đổi ảnh về màu xám theo dãy màu RGB Quá trình này giúp biến đổi ảnh một cách dễ dàng hơn, tập trung vào từng pixel màu.

Hình 2 9: Lọc màu ảnh trên Raspberry

2.5.1.3 Biến đổi ảnh Ở bước này ta biến đổi ảnh về ảnh nhị phân (với mỗi điểm ảnh chỉ có 2 màu trắng và đen) với giá trị 0 là đen (tối nhất) và 255 là trắng ( sáng nhất) Tuy nhiên, việc biến đổi này vẫn còn độ nhiễu của các điểm ảnh Do vậy, chúng ta phải chỉnh lại ngưỡng của ảnh nhị phân, để loại bỏ bớt những điểm ảnh không cần thiết trong khoảng giá trị là 0 đến 255 pixel và từ đó ta có thể dễ dàng tìm được tập hợp các điểm ảnh mà ta cần

Hình 2 10: Ảnh nhị phân trên Raspberry

2.5.1.4 Tìm điểm Ở đề tài này thì việc tìm điểm trên ảnh nhị phân mà ta đã biến đổi ảnh trước đó, giúp chúng ta xác định các điểm mà ta cần Từ việc tìm điểm này, ta đã tách ra được

Trong bức ảnh nhị phân, có hai vùng điểm ảnh quan trọng: vùng điểm không cần và vùng điểm cần nhận dạng Vùng điểm không cần có giá trị là 0, trong khi vùng cần tìm là những điểm ảnh có giá trị khác, cần được nhận diện để phân tích hình ảnh hiệu quả.

255 Vậy là ta đã nhận dạng được tập hợp điểm cần tính toán để phát hiện hình dạng sản phẩm

Giúp ta vẽ lên viền bao quanh ảnh, từ đó dễ dàng quan sát ảnh qua Camera

Như vậy bước tiền xử lý ảnh này, nói một cách đơn giản là thì lọc nhiễu để camera nhận dạng ảnh một cách chính xác nhất.

Xác định cạnh và tính toán ảnh để nhận dạng hình dạng

Bước tiền xử lý ảnh là cơ sở để phân biệt bốn hình dạng cơ bản: hình chữ nhật, hình tam giác, hình vuông và hình tròn Để nhận diện các hình dạng này, chúng ta sử dụng phương pháp xác định cạnh của ảnh, đặc biệt là với hình tam giác.

Để phân biệt các hình học, chúng ta cần xác định số cạnh của chúng: hình tam giác có 3 cạnh, trong khi hình vuông và hình chữ nhật đều có 4 cạnh Tuy nhiên, để phân biệt giữa hình vuông và hình chữ nhật, ta cần tính toán diện tích vùng điểm ảnh của chúng Hình chữ nhật có diện tích lớn nhất, tiếp theo là hình vuông và cuối cùng là hình tam giác Việc này giúp chúng ta nhận dạng chính xác từng loại hình.

2.5.2.1 Xác định cạnh Để có thể xác định cạnh trên ảnh thì ta sẽ dùng phương pháp giảm điểm để tìm được khoảng cách xa nhất của hai điểm, là hai điểm đầu và điểm cuối trong tập hợp điểm ảnh, từ đó để tạo ra một đoạn thẳng trên ảnh như thế thì ta đã tìm ra một cạnh trên ảnh

Hình 2 11: Giảm điểm và tạo đoạn thẳng của lệnh ApproxPolyDP trong OpenCV

Việc tính toán hình dạng giúp phân biệt giữa hình vuông và hình chữ nhật, nhưng trong trường hợp sản phẩm 3D, ảnh có thể nhận dạng sai số cạnh, dẫn đến việc hình tam giác có thể được nhận diện với 4 đến 5 cạnh Điều này cũng xảy ra tương tự với hình vuông và hình chữ nhật, gây nhầm lẫn trong việc phân loại Vì vậy, tính toán không chỉ giúp phân biệt hai hình này mà còn nâng cao độ chính xác trong xử lý ảnh để phân loại sản phẩm Đề tài này cho thấy việc phân biệt hình vuông và hình chữ nhật là khá đơn giản, bằng cách lấy hiệu của hai cạnh, với hình chữ nhật có cạnh lớn nhất và hình vuông có cạnh nhỏ hơn Đối với hình tam giác, vùng điểm trên ảnh sẽ nhỏ hơn, và hình tròn được nhận diện khi số cạnh lớn hơn 8.

TỔNG QUAN VỀ PLC VÀ PHẦN MỀM TIA PORTAL

Cấu trúc phần cứng của PLC S7 – 1200

1 - Chế độ hoạt động của các ngõ I/O

2 - Chế độ hoạt động của PLC

Các đèn báo trên CPU:

- STOP / RUN (cam / xanh): CPU ngừng / đang thực hiện chương trình đã nạp vào bộ nhớ

- ERROR (màu đỏ) : màu đỏ ERROR báo hiệu việc thực hiện chương trình đã xảy ra lỗi

- MAINT (Maintenance): led cháy báo hiệu việc có thẻ nhớ được gắn vào hay không

- LINK: Màu xanh báo hiệu việc kết nối với tính thành công

- Rx / Tx: Đèn vàng nhấp nháy báo hiệu tín hiệu được truyền Đèn cổng vào ra:

Đèn xanh ở cổng vào (Ix.x) cho biết trạng thái tức thời của cổng, đồng thời hiển thị tín hiệu theo giá trị của công tắc.

Đèn xanh ở cổng Qx.x (đèn xanh) cho biết trạng thái tức thời của cổng này Nó hiển thị tín hiệu theo giá trị logic của cổng, giúp người dùng dễ dàng nhận biết trạng thái hoạt động.

Bảng 3 1: Bảng phân loại CPU

Chức năng CPU 1211C CPU 1212C CPU 1214C

6 DI / 4 DO 6 DI / 4 DO 14 DI / 10 DO

Bộ nhớ bit (M) 4096 Byte 4096 Byte 8192 Byte

Board module mở rộng None 2 8

Board module truyền thông mở rộng

Bộ đếm tốc độ cao Đơn pha

Thẻ nhớ SIMATIC SIMATIC SIMATIC

Thời gian lưu trữ thời gian thực 20 ngày và ít nhất là 12 ngày ở 40 o C

Tốc độ tính toán thực 18 μs/ lệnh

Cấu trúc phần mềm của PLC S7 – 1200

PLC S7 – 1200 gồm có 4 bộ phận cơ bản: bộ xử lý, bộ nhớ, bộ nguồn, INPUT/OUTPUT:

Hình 3 8: Cấu trúc phần mềm cơ bản PLC

Bộ xử lý trung tâm (CPU) là thành phần quan trọng trong PLC, chịu trách nhiệm biên dịch các tín hiệu đầu vào và thực hiện các hoạt động điều khiển theo chương trình được lưu trữ trong bộ nhớ Nó truyền đạt các quyết định dưới dạng tín hiệu điều khiển đến các thiết bị đầu ra.

Bộ nguồn đóng vai trò quan trọng trong việc chuyển đổi điện áp AC thành điện áp DC 24V, điều này cần thiết để cung cấp năng lượng cho bộ xử lý và các mạch điện trong các module giao tiếp nhập và xuất hoạt động hiệu quả.

 Bộ nhớ : là nơi lưu trữ chương trình được sử dụng cho các hoạt động điều khiển dưới sự kiểm soát của bộ vi xử lý

Các thành phần nhập và xuất (INPUT/OUTPUT) là nơi bộ nhớ tiếp nhận thông tin từ các thiết bị ngoại vi và truyền tải thông tin đến các thiết bị điều khiển Tín hiệu nhập đóng vai trò quan trọng trong quá trình này.

Board module truyền thông mở rộng

Bộ đếm xung tốc độ cao 3 bộ đếm tối đa 100 kHz; 3 bộ đếm tối đa 30 kHz

Thời gian lưu trữ thời gian thực 20 ngày và ít nhất là 12 ngày ở 40 o C

Tốc độ tính toán thực 18 μs/ lệnh

Người hướng dẫn ThS Phan Thị Thanh Vân đã trình bày về các công tắc và bộ cảm biến, cùng với các thiết bị xuất như cuộn dây của bộ khởi động động cơ và van solenoid.

Module mở rộng của PLC S7 – 1200

Bảng 3 2: Module mở rộng của PLC S7 – 1200

Module Input Output Cả Input / Output

 RS485 : PTP (Point to Point Comunication Module)

 RS232 : PTP (Point to Point Comunication Module).

Ngôn ngữ lập trình cho PLC S7 – 1200

Ở PLC S7 – 1200, Siemens đã phát triển ngôn ngữ lập trình và ưu tiên 3 ngôn ngữ là: FBD, SCL và được ưu tiên và ưu chuộng nhiều hơn là LAD

FBD (Function Block Diagram) is a programming language based on Boolean algebra, while SCL (Structured Control Language) is a text-based programming language grounded in Pascal.

LAD (Ladder): là một ngôn ngữ lập trình dựa theo sơ đồ mạch điện, cực kì đơn giản, dễ hiểu và dễ chỉnh sửa

Ngôn ngữ lập trình LAD là một công cụ phổ biến trong lĩnh vực kỹ thuật, nơi các kỹ sư sử dụng nó để thiết kế sơ đồ mạch điện Trong LAD, các phần tử như cuộn dây, tiếp điểm thường đóng và thường mở được kết nối với nhau theo hình thức bậc thang, giúp tối ưu hóa quá trình lập trình và điều khiển hệ thống.

Trong một mạng lưới, có thể thêm các nhánh để tạo ra các mạch logic song song Những nhánh này có thể mở ra theo chiều dọc hoặc kết nối trực tiếp với thanh dẫn tín hiệu Mỗi nhánh sẽ được nối lên trục chính để hoàn tất kết nối.

Những chú ý khi sử dụng ngôn ngữ LAD trong lập trình:

Mỗi network trong lập trình LAD phải kết thúc bằng lệnh hộp hoặc cuộn dây Việc kết thúc network bằng lệnh so sánh hoặc lệnh phát hiện ngưỡng sẽ dẫn đến lỗi.

- Không thể tạo ra một nhánh mà có thể đưa lại kết quả là một dòng tín hiệu theo chiều ngược lại

- Không thể tạo ra một nhánh mà có thể gây nên ngắn mạch.

Phương pháp lập trình PLC S7 – 1200

Lập trình bằng PLC mang lại nhiều ưu điểm, đặc biệt là tính linh động, không phụ thuộc vào hệ thống đấu dây phần cứng Điều này cho phép việc thay đổi hoặc nâng cấp hệ thống trở nên dễ dàng hơn, chỉ cần điều chỉnh chương trình mà không cần phải can thiệp vào hệ thống đấu dây.

Phương pháp điều khiển lập trình gồm các bước:

Hình 3 10: Phương pháp lập trình PLC

Các tập lệnh cơ bản của PLC S7 – 1200

Tiếp điểm thường hở NO (Normally Open) sẽ được đóng lại (ON) khi giá trị bit được gán là 1, trong khi đó tiếp điểm thường đóng NC (Normally Closed) sẽ được đóng lại (ON) khi giá trị bit được gán là 0.

Các tiếp điểm được nối nối tiếp sẽ tạo ra mạch logic AND

Các tiếp điểm được nối song song sẽ tạo ra mạch logic OR

Tiếp điểm NOT (LAD) chuyển đổi trạng thái logic của đầu vào tín hiệu

Nếu không có dòng tín hiệu vào trong tiếp điểm NOT, sẽ có tín hiệu ra

Nếu có dòng tín hiệu vào trong tiếp điểm NOT, sẽ không có tín hiệu ra

3.2.6.3 Cuộn dây ngõ ra (LAD)

Nếu có luồng tín hiệu chạy qua một cuộn dây ngõ ra, bit ngõ ra được đặt lên mức

Nếu không có luồng tín hiệu chạy qua một cuộn dây ngõ ra, bit ngõ ra được đặt về mức 0

Nếu có luồng tín hiệu chạy qua một cuộn dây ngõ ra đảo, bit ngõ ra được đặt về mức 0

Nếu không có luồng tín hiệu chạy qua một cuộn dây ngõ ra đảo, bit ngõ ra được đặt lên mức 1

3.2.6.4 Các lệnh Set và Reset

Lệnh S và R: Set và Reset 1 bit

Khi lệnh S (Set) được kích hoạt, giá trị tại địa chỉ OUT sẽ được thiết lập thành 1 Ngược lại, khi lệnh S không được kích hoạt, giá trị ngõ ra OUT sẽ không bị thay đổi.

Khi lệnh R (Reset) được kích hoạt, giá trị dữ liệu ở địa chỉ OUT được đặt về mức

Khi lệnh R không được kích hoạt, ngõ ra OUT không bị thay đổi

Những lệnh này có thể được đặt tại bất cứ vị trí nào trong mạch

3.2.6.5 Lệnh dò ngưỡng dương và âm

Tiếp điểm P (LAD) có trạng thái “TRUE” khi phát hiện sự quá độ dương từ OFF sang ON trên bit “IN” đã được gán Trạng thái logic của tiếp điểm này được kết hợp với dòng tín hiệu trong mạch, từ đó thiết lập trạng thái ngõ ra của dòng tín hiệu Tiếp điểm P có thể được đặt ở bất kỳ vị trí nào trong mạch, ngoại trừ vị trí kết thúc của một nhánh.

Tiếp điểm N (LAD) chuyển sang trạng thái “TRUE” khi phát hiện sự quá độ âm từ ON sang OFF trên bit được gán Trạng thái logic của tiếp điểm này được kết hợp với dòng tín hiệu trong mạch, từ đó xác định trạng thái ngõ ra.

Người hướng dẫn ThS Phan Thị Thanh Vân cho biết rằng tiếp điểm N có thể được đặt ở bất kỳ vị trí nào trong mạch, ngoại trừ ở vị trí kết thúc của một nhánh.

Sử dụng lệnh Timer để phát triển chương trình trễ định thời, với số lượng Timer phụ thuộc vào nhu cầu người sử dụng và dung lượng vùng nhớ của CPU Mỗi Timer sẽ sử dụng 16 byte dữ liệu kiểu cấu trúc IEC_Timer trong khối DB Phần mềm Step 7 sẽ tự động tạo khối DB khi khởi tạo Timer.

Kích thước và tầm của kiểu dữ liệu Time là 32 bit, lưu trữ như là dữ liệu Dint: T#-14d_20h_31m_23s_648ms đến T#24d_20h_31m_23s_647ms hay là - 2.147.483.648 ms đến 2.147.483.647 ms

Timer gồm có các loại timer:

Timer TP tạo một chuỗi xung với độ rộng xung đặt trước Thay đổi PT, IN không ảnh hưởng khi Timer đang chạy

Khi đầu vào IN được tác động vào timer sẽ tạo ra một xung có độ rộng bằng thời gian đặt PT

- Timer trễ sườn lên có nhớ - Timer TONR

Thay đổi PT không ảnh hưởng khi Timer đang vận hành, chỉ ảnh hưởng khi timer đếm lại

Khi ngõ vào IN chuyển sang trạng thái “FALSE” trong quá trình vận hành, bộ hẹn giờ sẽ dừng lại mà không đặt lại giá trị Khi chân IN trở lại trạng thái “TRUE”, bộ hẹn giờ sẽ tiếp tục đếm thời gian từ giá trị đã tích lũy trước đó.

- Timer trễ không nhớ - TON ; Timer trễ sườn xuống - TOF

Khi ngõ vào IN ngừng tác động thì reset và dừng hoạt động Timer, thay đổi PT khi Timer vận hành không có ảnh hưởng gì

Lệnh Counter trong PLC được sử dụng để đếm các sự kiện bên ngoài hoặc các sự kiện trong quá trình Mỗi Counter sử dụng cấu trúc lưu trữ của khối dữ liệu DB để lưu trữ thông tin Khi sử dụng lệnh Counter, Step 7 sẽ tự động tạo khối DB để quản lý dữ liệu.

Tầm giá trị đếm phụ thuộc vào kiểu dữ liệu bạn chọn Đối với giá trị đếm là số nguyên không dấu, nó có thể đếm từ 0 đến giới hạn tối đa Ngược lại, nếu giá trị đếm là số nguyên có dấu, nó có thể đếm từ giới hạn âm đến giới hạn dương.

Giá trị bộ đếm CV được tăng lên 1 khi tín hiệu ngõ vào CU từ 0 lên 1

Ngõ ra Q được tác động lên 1 khi CV>=PV

Nếu trạng thái R = Reset được tác động thì bộ đếm CV = 0

Giá trị bộ đếm được giảm 1 khi tín hiệu ngõ vào CD chuyển từ 0 lên 1

Ngõ ra Q được tác động lên 1 khi CV IN2, IN1 IN2 hoặc IN1 IN2

Kiểu so sánh Sự so sánh là đúng nếu:

>= INT1 lớn hơn hay bằng INT2

Tiêu đề	Ứng Dụng Xử Lý Ảnh Để Phân Loại Sản Phẩm Theo Hình Dạng, Điều Khiển Và Giám Sát Qua WinCC
Tác giả	Phạm Lê Bảo Hoàng, Bùi Anh Dũng
Người hướng dẫn	ThS. Phan Thị Thanh Vân
Trường học	Đại Học Đà Nẵng
Chuyên ngành	Công Nghệ Kỹ Thuật Điều Khiển Và Tự Động Hóa
Thể loại	Đồ Án Tốt Nghiệp
Năm xuất bản	2022
Thành phố	Đà Nẵng

Định dạng
Số trang	116
Dung lượng	7,48 MB