Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
Kính lúp sử dụng là loại đường kính 45mm, độ phóng đại x2.

Kính lúp sử dụng là loại đường kính 45mm, độ phóng đại x2.

Tải bản đầy đủ - 0trang

Hình 4. 5 Cửa hộp ảnh và vỏ hộp

Hộp ảnh được bao xung quanh mặt sau và 2 mặt bên bởi 3 miếng mica đen, độ

dày 2mm. Kích thước 100mmx200mm. 1 miếng mica đen, độ dày 2mm kích thước

100mmx130mm. Các miếng vỏ được khoét lỗ kích thước 25mmx2mm. Đảm bảo hộp

kín và khơng bị ảnh hưởng bởi điều kiện ánh sáng bên ngồi.

4.1.5.2 Đế hộp và miếng đỡ kính lúp

Đế hộp ảnh làm bằng mica đen độ dày 2mm. Kích thước 100mmx100mm, có các

gờ kích thước 15mmx2mm để liên kết với các miếng vỏ hộp đảm bảo độ chắc chắn và

ổn định.

Đế hộp ảnh liên kết với các lỗ cách đất 30mm. Mặt trên được dán decal xanh tím,

nhám để khi thu ảnh khơng bị lóa và dễ dàng trong việc xử lý tách lúa ra khỏi ảnh và

xử lý. Mặt dưới đế hộp là nguồn cung cấp cho LED chiếu sáng khi thu ảnh.

Miếng đỡ kính lúp chất liệu mika đen, độ dày 2mm. Kích thước 100mmx100mm,

có các gờ kích thước 15mmx2mm liên kết chính xác với vỏ hộp ảnh. Ở giữa được

kht một lỗ tròn đường kính d=45mm, là vị trí kính lúp.



Mặt dưới của miếng đỡ giữa hộp là hệ thống đèn LED chiếu sáng, đảm bảo được

độ ổn định của độ sáng mỗi khi thu ảnh là như nhau. Giúp việc xử lý và nhận dạng

giống lúa có độ chính xác cao hơn.



Hình 4. 6 Đế hộp và miếng đỡ kính lúp

4.1.5.3 Hộp chứa vi điều khiển

Hộp chứa vi điều khiển chất liệu mica đen, đồ dày 2mm. Kích thước

100x100x80mm. Bên trong là Arduino Uno R3, module i2c và LCD.



Hình 4. 7 Hộp chứa vi điều khiển và LCD



4.1.5.6 Hộp ảnh



Mặt cắt hình chiếu cạnh cho thấy vị trí lắp đặt camera, hệ thống đèn led chiếu

sáng, kính lúp và nguồn cho led.



Hình 4. 8 Mặt cắt hộp ảnh



4.1.4.7 Hình ảnh thực tế của hộp ảnh



Hình 4. 9 Hộp thu ảnh thực tế

Hình ảnh của hộp thu ảnh thực tế với các nút nhấn được chú thích rõ ràng và màn

hình LCD phía trước giúp điều khiển cũng như hiển thị một cách dễ dàng và dễ quan

sát kết quả.



4.2 Xử lý ảnh



4.2.1 Sơ đồ khối quá trình xử lý ảnh



Hình 4. 10 Sơ đồ khối quá trình xử lý ảnh

Hình ảnh hạt lúa thu nhận về máy tính bằng camera có dây Logitech được đặt

trong hộp thu ảnh, kết nối truyền thông tin qua cổng USB.

Hình ảnh từ camera thu được sau khi truyền về máy tính sẽ được phân tích, xử lý

tách các hạt lúa ra khỏi nền. Sau đó trích xuất các đặc trưng về màu sắc như: giá trị

trung bình của màu đỏ, giá trị trung bình của màu xanh da trời, giá trị trung bình của

màu xanh lá cây, giá trị lớn nhất của màu đỏ, giá trị lớn nhất của màu xanh da trời, giá

trị lớn nhất của màu xanh lá cây, giá trị nhỏ nhất của màu đỏ, giá trị nhỏ nhất của màu

xanh da trời, giá trị nhỏ nhất của màu xanh lá cây, độ lệch chuẩn của màu đỏ, độ lệch

chuẩn của màu xanh da trời, độ lệch chuẩn của màu xanh lá cây.

Và đồng thời trích xuất các đặc trưng về hình dạng như: diện tích trung bình, chu

vi trung bình, chiều dài trung bình, chiều rộng trung bình, độ trọn của hạt và tỉ lệ chiều

dài hạt chia chiều rộng của hạt.

4.2.2 Cơ sở dữ liệu

Các giống lúa sử dụng là 5 loại giống lúa được trồng nhiều ở khu vực Tây

Nguyên và đồng bằng Sông Cửu Long: IR4625, OM4500, lúa thơm RVT, đài thơm 8,

giống lúa HT1.



Mỗi mẫu lúa giống được đưa vào mô hình để nhận dạng gồm 10 hạt. Để đánh giá

độ chính xác của mơ hình, đề tài sử dụng 30 mẫu khác nhau cho mỗi giống lúa trên.

Hình ảnh thu được từ hộp thu ảnh giống lúa IR4625:



Hình 4. 11 Giống lúa IR4625

4.2.3 Quá trình xử lý ảnh

4.2.3.1 Thu ảnh



Hình 4. 12 Mẫu thử nghiệm giống lúa IR4625



Hình 4.12 được thu bằng hộp thu ảnh với webcam Logitech C310 thông qua

phần mềm Matlab.

4.2.3.2 Chuyển ảnh xám

Cấu tạo của một ảnh RGB được cấu thành từ ba ma trận ảnh: Red, Green, Blue.

Thực chất, 3 lớp này đại diện bởi 3 lớp ảnh xám khác nhau (gray- scale) có tỉ lệ xám

khác nhau, tùy tỉ lệ đó mà chúng tạo nên lớp R, G hay B trong ảnh màu RGB. Kết quả

sau khi chuyển sang ảnh xám như hình 4.13:



Hình 4. 13 Ảnh thu nhận từ hộp thu ảnh được chuyển sang ảnh xám

4.2.3.3 Chuyển ảnh nhị phân và tách biên hạt lúa

Chúng ta không thể xử lý trực tiếp trên nền ảnh ảnh RGB mà cần phải chuyển

sang ảnh nhị phân và nó là cơ sở tính tốn trong suốt quá trình xử lý.

Thực hiện tách biên các hạt lúa để trích xuất các đặc trưng về màu sắc như: giá

trị trung bình của màu đỏ, giá trị trung bình của màu xanh da trời, giá trị trung bình

của màu xanh lá cây, giá trị lớn nhất của màu đỏ, giá trị lớn nhất của màu xanh da trời,

giá trị lớn nhất của màu xanh lá cây, giá trị nhỏ nhất của màu đỏ, giá trị nhỏ nhất của

màu xanh da trời, giá trị nhỏ nhất của màu xanh lá cây, độ lệch chuẩn của màu đỏ, độ

lệch chuẩn của màu xanh da trời, độ lệch chuẩn của màu xanh lá cây và các đặc trưng

về hình dạng như: diện tích trung bình, chu vi trung bình, chiều dài trung bình, chiều

rộng trung bình, độ trọn của hạt và tỉ lệ chiều dài hạt chia chiều rộng của hạt.

. Hình ảnh thu được khi thực hiện chuyển ảnh nhị phân các hạt lúa:



Hình 4. 14 Ảnh nhị phân

4.2.3.4 Trích xuất đặc trưng hình dạng và màu sắc

Hình ảnh sau khi được chuyển ảnh nhị phân và tách biên là cơ sở để trích xuất

các đặc trưng của hạt lúa.

Trích xuất đặc trưng như diện tích, chu vi, chiều dài, chiều rộng, độ tròn,… các

chỉ số về màu sắc: giá trị lớn nhất của màu đỏ, giá trị nhỏ nhất màu đỏ, giá trị lớn nhất

của màu xanh da trời, giá trị nhỏ nhất màu xanh da trời, giá trị lớn nhất của màu xanh

lá cây, giá trị nhỏ nhất màu xanh lá cây …

Thông qua việc tách rời các hạt lúa, chúng ta có thể đếm số lượng đối tượng cụ

thể. Qua đó tính tốn các đặc trưng trung bình trên số hạt lúa thu được.

 Đặc trưng màu sắc:

 Giá trị trung bình màu đỏ

 Giá trị trung bình màu xanh da trời

 Giá trị trung bình màu xanh lá cây

 Giá trị lớn nhất của màu đỏ

 Giá trị lớn nhất của màu xanh da trời

 Giá trị lớn nhất của màu xanh lá cây

 Giá trị nhỏ nhất của màu đỏ

 Giá trị nhỏ nhất của màu xanh da trời

 Giá trị nhỏ nhất của màu xanh lá cây

 Độ lệch chuẩn của màu đỏ



 Độ lệch chuẩn của màu xanh da trời

 Độ lệch chuẩn của màu xanh lá cây

 Đặc trưng hình dạng hình 4.15

 Diện tích: Là diện tích bên trong đường bao màu đỏ của hạt lúa.

 Chu vi: Là độ dài đường bao màu đỏ của hạt lúa

 Chiều dài: Là chiều dài hình chữ nhật đen bao quanh hạt lúa.

 Chiều rộng: Là chiều rộng hình chữ nhật đen bao quanh hạt lúa

 Độ tròn Rn

Trong đó: S là diện tích hạt lúa

P là chu vi hạt lúa

 Tỉ lệ dài/rộng là tỉ lệ giữa chiều dài hình chữ nhật bao quanh hạt lúa

với chiều rộng hình chữ nhật bao quanh hạt lúa.



Hình 4. 15 Trích xuất đặc trưng hình dạng



Các mẫu đưa vào hộp thu ảnh để nhận dạng gồm 10 hạt, như vậy từ việc rút trích

các đặc trưng về hình dạng và màu sắc như trên kết hợp với đếm số lượng hạt lúa ta có

thể tính giá trị trung bình của các đặc trưng về màu sắc: giá trị trung bình màu đỏ, giá

trị trung bình màu xanh da trời, giá trị trung bình màu xanh lá cây và đặc trưng hình

dạng: diện tích trung bình, chu vi trung bình, chiều rộng trung bình, chiều dài trung

bình, độ tròn trung bình của hạt như sau:



4.2.3.5 Các kết quả tính đặc trưng về hình dạng và màu sắc

Kết quả rút trích đặc trưng hình dạng và màu sắc được thực hiện trên 30 mẫu lúa

khác nhau của giống lúa IR4625

Bảng 4. 1 Kết quả của các đặc trưng hình dạng và màu sắc giống lúa IR4625



4.2.3.6 Lưu đồ giải thuật quá trình xử lý ảnh

4.3 Mạng neural nhân tạo



Hình 4. 16 Lưu đồ giải thuật quá trình xử lý ảnh



Hình 4. 17 Sơ đồ khối neural nhân tạo

Sơ đồ khối mạng neural nhân tạo gồm:



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

Kính lúp sử dụng là loại đường kính 45mm, độ phóng đại x2.

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×