Tải bản đầy đủ
CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH PHÁT HIỆN LỖI TRONG DÂY CHUYỀN ĐÓNG CHAI NƯỚC NGỌT

CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH PHÁT HIỆN LỖI TRONG DÂY CHUYỀN ĐÓNG CHAI NƯỚC NGỌT

Tải bản đầy đủ

Kết thúc quy trình sản xuất.

Hình 3.1 : Dây chuyền đóng chai cocacola

Như vậy quá trình kiểm tra chất lượng đóng chai được thực hiện sau
khâu cuối cùng của dây chuyền sản xuất. Bộ phận KCS kiểm tra sản phẩm
hoàn chỉnh trên băng tải lần cuối cùng sau khi đóng thùng thành phẩm.

Hình 3.2 : Quá trình kiểm tra sản phẩm

52

3.2. Đặc điểm sản phẩm cần kiểm tra
Sản phẩm thực nghiệm: chai cocacola 1,5l
-

Vỏ chai nhựa, trong suốt.
Nước có màu, có sự phân biệt về màu giữa màu nước với màu vỏ chai.
Nút chai có màu đỏ. Phân biệt về màu với vỏ chai
Nhãn dán xung quanh thân của vỏ chai.

Sau khi kết thúc khâu đóng chai. Sản phẩm cần kiểm tra các chi tiết:
Nắp chai: đã được đóng khít đúng vị trí trên cùng của vỏ chai.
Mực nước: đủ 1,5 lít/chai( mức nước đủ so với chai mẫu).
Nhãn: đã được dán trên thân của chai.
3.3. Ứng dụng xử lý ảnh phát hiện lỗi sản phẩm
3.3.1. Quá trình thu ảnh và các yêu cầu hệ thống
Mô hình hệ thống được giả thiết như sau :

53

Hình3.3 : Mô hình hệ thống giả thiết.

Trong đó :
PLC (Programmable Logic Controller) có nghĩa là thiết bị điều khiển
lập trình được (khả trình) cho phép thực hiện linh hoạt các thuật toán điều
khiển logic thông qua một ngôn ngữ lập trình. Người sử dụng có thể lập trình
để thực hiện một loạt trình tự các sự kiện. Các sự kiện này được kích hoạt bởi
tác nhân kích thích (cổng vào) tác động vào PLC hoặc qua các hoạt động có
trễ như thời gian định thì hay các sự kiện được đếm. Một khi sự kiện được
kích hoạt thật sự, nó bật ON hay OFF thiết bị điều khiển bên ngoài được gọi là
thiết bị vật lý. Một bộ điều khiển lập trình sẽ liên tục “lặp” trong chương trình
do “người sử dụng lập ra” chờ tín hiệu ở cổng vào và xuất tín hiệu ở cổng ra
tại các thời điểm đã lập trình.

54

Hình3.4: Mạch ghép nối PC và PLC

Các sản phẩm không đủ nút chai, không đủ mức nước, chưa dán
nhãn được phân loại ra phế phẩm. Chương hình thực hiện đưa ra thông tin lỗi
giúp cho việc truyền tin qua giao diện RS485 đến PLC để gạt sản phẩm phế
phẩm ra.
Yêu cầu phần cứng: phần cứng bao gồm hệ thống giá đỡ, đèn chiếu sáng và hệ
thống camera.
-

Hệ thống giá đỡ và đèn chiếu sáng phải đảm bảo chắc chắn, chống
rung.

-

Hệ thống đèn chiếu sáng phải đảm bảo cường độ sáng đồng đều.

-

Hệ thống camera đặt cố định chính diện với chai cocacola chạy trên
băng tải. đảm bảo quan sát được nút chai, mức nước và có nhãn. Khung
nhìn camera bao quát trong tầm nhìn 1 chai trên nền trắng. Và khi đó
quá trình thu ảnh được thực hiện liên tục. Các ảnh thu được không phải

55

lúc nào cũng đảm bảo là 1 ảnh đầy đủ. Ta cần xác định ảnh để xử lý và
cho kết quả chính xác với chai được kiểm tra.

(1)

(2)

(3)

Hình3.5: Ví dụ về các ảnh thu được liên tục từ camera

Ta thấy đối với ảnh (1) và ảnh (2) khi tiến hành xử lý ta vẫn thấy được các
đặc điểm cần và vị trí của nút chai, mức nước, nhãn. Đối với ảnh (3) nếu tiến
hành xử lí sẽ không cho được kết quả về nút chai.
Như vậy, trong trường hợp những bức ảnh có đủ chi tiết của nút chai xét
dọc theo chiều cao của ảnh xuống phía dưới ta có thể kiểm tra được phần mức
nước và nhãn của chai.
Sản phẩm được kiểm tra, đánh giá chất lượng trên ảnh thu nhận được ngay
lập tức nên chất lượng thu nhận ảnh sẽ ảnh hưởng đến hiệu quả của hệ thống.

56

do đó ảnh thu nhận được phải đảm bảo nét và ít nhiễu. ảnh phải có độ sắc nét
cao, trong khi hệ thống chiếu sáng không phải thiết kế phức tạp.

3.3.2. Xử lý ảnh dựa trên đặc điểm sản phẩm cần kiểm tra
-

Chương trình xử lý đưa ra được những chai không đạt theo các tiêu

-

chuẩn: đủ nút chai, đủ mức nước và có dán nhãn.
Sản phẩm mẫu được thu ảnh bởi camera, được xử lý để đem so sánh
bởi các đặc trưng: vị trí nút(maunut), vị trí nước(maunuoc), vị trí

-

nhãn(mẫu nhãn).
Quá trình so sánh được thực hiện tương đối do có sự sai số trong quá

-

trình thu ảnh (nhiễu).
Quá trình xử lý ảnh:

57

Bắt đầu

Thu nhận ảnh

Phân ngưỡng

Tính vị trí nút chai(vtnut)

F
vtnut  mẫunut

Đếm lỗi nút

T

Tính vị trí nước(vtnuoc)

F

Đếm lỗi nước

vtnuoc  mẫunuoc
T
Tính vị trí nhãn(vtnhan)

F

Đếm lỗi nhãn

vtnhan  mẫunhan
T
Kết quả đạt

F

Kết quả không đạt

T
Thoát?

58

Kết thúc

Hình 3.6 : Quá trình xử lý ảnh.
a. Lọc nhiễu

Đây là phần tiền xử lý nhằm giảm bớt một số thành phần nhiễu cơ bản.
Lọc Trung vị là một kĩ thuật lọc phi tuyến (non-linear), nó khá hiệu quả
đối với hai loại nhiễu: nhiễu đốm (speckle noise) và nhiễu muối tiêu (saltpepper noise). Kĩ thuật này là một bước rất phổ biến trong xử lý ảnh.
Ý tưởng chính của thuật toán lọc Trung vị như sau: Ta sử dụng một cửa
sổ lọc (ma trận 3×3) quét qua lần lượt từng điểm ảnh của ảnh đầu vào input.
Tại vị trí mỗi điểm ảnh lấy giá trị của các điểm ảnh tương ứng trong vùng 3×3
của ảnh gốc “lấp” vào ma trận lọc. Sau đó sắp xếp các điểm ảnh trong cửa sổ
này theo thứ tự (tăng dần hoặc giảm dần tùy ý). Cuối cùng, gán điểm ảnh nằm
chính giữa (Trung vị) của dãy giá trị điểm ảnh đã được sắp xếp ở trên cho giá
trị điểm ảnh đang xét của ảnh đầu ra output.
Sẽ dễ hình dung hơn bằng mô tả trong hình dưới đây:

Hình 3.7: Mô tả phương pháp lọc trung vị
b. Phân ngưỡng

59

Đây là quá trình phân vùng ảnh dựa theo ngưỡng biên độ. Đặc tính đơn
giản nhất và có thể hữu ích nhất của ảnh đó là biên độ của các tính chất vật lý
của ảnh như: độ phản xạ, độ truyền sang, màu sắc hoặc đáp ứng đa phổ. Như
vậy, có thể dung biên độ để phân vùng khi mà biên độ đủ lớn đặc trưng cho
ảnh. Thí dụ, biên độ trong bộ cảm biến ảnh hồng ngoại có thể phản ánh vùng
nhiệt độ thấp hay vùng nhiệt độ cao hơn. Kỹ thuật phân ngưỡng theo biên độ
rất có ích đối với ảnh nhị phân như văn bản in, đồ họa, ảnh màu…
Trước hết cần đưa về ảnh nhị phân một cách đơn giản bằng một giá trị
nưỡng. các điểm ảnh ở trên một ngưỡng T sẽ là đối tượng còn dưới ngưỡng T
sẽ là những điểm nền. ta có một hàm biến đổi tổng quát:

Hàm này được hiện thực hóa bằng một bảng dò tìm(LUT- Look Up Table)
trên một ảnh xám B(x,y) được biến đổi thành một ảnh nhị phân A r(x,y), hay
còn gọi là một quá trình nhị phân hóa. Với phương pháp ngưỡng trên đây
phân loại điểm ảnh dựa trên đặc tính chất “giá trị xám” của các điểm đối
tượng và các điểm nền. Đặc điểm của vùng lân cận điểm ảnh không được
quan tâm đến. Khi quyết định xem một điểm ảnh nào đấy có thuộc về đối
tượng hay không phương pháp này chỉ hướng theo giá trị xám của một điểm
ảnh. Một kết quả như ý đòi hỏi có một ngưỡng tối ưu được xác định, ngưỡng
này có thể dễ dàng tìm được ở nhiều ứng dụng.
Như vậy, với sự phân biệt của màu sắc trên trai cocacola(ánh sáng
tương đối đồng đều), để dễ dàng cho việc xử lý ta tiến hành phân ngưỡng ảnh
ban đầu thành ảnh gồm 2 màu đen và trắng với ngưỡng cố định được chọn
T=128. Quá trình tạo ảnh đen trắng cũng là một kỹ thuật hiệu quả cho phần
giảm bớt nhiễu trong việc xử lý. Quá trình bao gồm các bước chính:
Bước 1: chuyển ảnh gốc về ảnh xám
60

Bước 2: Biến đổi ảnh xám thành ảnh nhị phân
for(y=0; y{
for(x=0;x{
c=bm.GetPixel(x,y);
If(c.Rbitmap.SetPixel(x,y,color.FromArgb(0,0,0));
else
bitmap.SetPixel(x,y,color.FromArgb(255,255,255));
}
}
Qua lọc nhiễu và phân ngưỡng chúng ta thu được ảnh 2 màu đen và
trắng. Lấy nội dung của nó ra lưu vào một ma trận 2 chiều với số hàng là
chiều cao của ảnh số cột là chiều rộng của ảnh. Ta tiến hành xử lý trên ma trận
ảnh nhị phân đã đưa.

61

Anh.width

Anh.height
ảnh thu được

ảnh xử lý

Hình 3.8:quá trình phân ngưỡng ảnh sản phẩm
-

Nắp chai: Dọc theo chiều dài của ảnh ta tính vị trí trên cùng là nắp
chai. Trên ảnh đã phân ngưỡng nắp chai được thể hiện bởi các điểm

-

màu đen.
Mức nước: tiếp tục xét các điểm đen tìm thấy trong ma trận ảnh nhị
phân ta tiến hành kiểm tra mức nước. Dọc theo chiều cao của ảnh,

-

mức nước chuẩn được đưa ra theo mức nước trên ảnh mẫu.
Nhãn: Ta xác định dựa vào các chi tiết in trên nhãn sản phẩm được thể
hiện bởi các vùng màu trắng.

62