Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM THIẾT BỊ VÀ ĐÁNH GIÁ

CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM THIẾT BỊ VÀ ĐÁNH GIÁ

Tải bản đầy đủ - 0trang

b) Thiết bị cầm tay

Thiết bị cầm tay được lắp ráp bằng cách Picamera được nối với Raspberry Pi qua bus có

sẵn trên bo mạch, màn hình được kết nối qua cổng HDMI và được cấp nguồn từ cổng USB

của Raspberry Pi. Nguồn có thể sử dụng nguồn pin dự phòng 5V/2A đến từ các hãng khác.

Trong đồ án lần này em sẽ demo thiết bị trên băng tải tự động và thiết bị cầm tay. Việc

điều khiển thiết bị, hiển thị kết quả sử dụng màn hình cảm ứng điện dung LCD lắp trên đỉnh

của thiết bị , và được lắp vào một khung nhựa.



a) Mặt trên



b) Mặt dưới



Hình KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM THIẾT BỊ VÀ ĐÁNH GIÁ-33: Thiết bị đánh giá và phân loại quả

xoài cầm tay



Dữ liệu kết quả tính tốn bao gồm số liệu và hình ảnh được lưu vào thẻ nhớ máy tính

Raspberry Pi, có thể dễ dàng kiểm tra lại bằng màn hình điều khiển chính của thiết bị. Thiết bị

thiết kế đơn giản, trực quan, dễ dàng chuyển đổi 2 loại thiết bị bằng cách cắm thêm module

4.1.2. Hệ thống thử nghiệm hoạt động thiết bị

Hệ thống được đặt tại phòng, một hệ thống băng tải mơ phỏng lại quả xồi đang chạy

trên bằng chuyền được đặt vng góc thiết bị, hệ thống được thiết kế sao cho thiết bị sẽ nhìn

góc thẳng vào mặt quả xồi từ phía trên. Trong đồ án này, em lấy 2 mẫu xoài là xoài keo và

xoài Cát Chu để thử nghiệm.



45



Hình KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM THIẾT BỊ VÀ ĐÁNH GIÁ-34: Mô phỏng hệ thống thử nghiệm thiết bị



4.1.3. Mơ tả hoạt động thí nghiệm

Hệ thống giả định được xây dựng như dưới hình 4-4. Khi có đối tượng chạy ngang qua

cảm biến hồng ngoại, camera sẽ chụp lại nền, khi quả xồi đến vị trí camera thì camera sẽ

chụp lại hình ảnh đối tượng và xử lý, phân tích, và đưa ra kết quả. Kết quả này được hiển thị

trên màn hình LCD và lưu lại trong file ảnh và file text trong thẻ nhớ.

Đối với thiết bị cầm tay thì em thử nghiệm trong điều kiện là cầm thiết bị lên và chụp

lại hình đối tượng bằng cách bấm nút chụp hình, sau đó camera sẽ gửi hình ảnh về Raspberry

để xử lý hình ảnh. Sau đó kết quả hiển thị lên màn hình cảm ứng LCD 3,5 inch và lưu vào thẻ

nhớ.



Hình KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM THIẾT BỊ VÀ ĐÁNH GIÁ-35: Hệ thống băng tải và vị trí các thiết bị



46



4.1.4. Nội dung của các thử nghiệm





Mô phỏng môi trường hoạt động, thử nghiệm khả năng hoạt động thiết bị trên băng

tải tự động và thiết bị cầm tay;







Phân loại chất lượng từ các khuyết tật có trên bề mặt quả xồi và đưa ra kết luận, sai

số trung bình thiết bị;



4.2. Kết quả



4.2.1. Giao diện người dùng

Thiết bị đánh giá và phân loại quả xoài trên băng tải tự động được kết nối với LCD, có

thể sử dụng chuột và bàn phím do là máy tính nhúng, vì vậy việc cần có một giao diện người

dùng thân thiện, trực quan, đơn giản dễ thiết lập là rất quan trọng. Vì vậy em đã sử dụng thư

viện PyQt5 lập trình ra một GUI thân thiện, đơn giản, bất cứ ai cũng có thể dễ dàng nhớ cách

sử dụng. Giao diện có thể giúp hiển thị hình ảnh kết quả, các thơng số như số quả đã kiểm tra,

số quả đạt, số quả không đạt và mức độ hỏng của mỗi quả.

Giao diện người dùng được chia làm 2 phần.





Bên trái là stream video và ảnh thu được, giúp cho người sử dụng có thể điều chỉnh

hướng của camera sao cho nhìn thẳng vào mặt quả đang di chuyển trên băng tải phụ

để có thể cho kết quả chính xác nhất







Bên phải ở phần trên là Button thực hiện stream video, thu nhận ảnh và đóng giao

diện, và ở phần dưới là thơng tin kết quả bao gồm số pixel bề mặt quả, số pixel vùng

khuyết tật, và tỉ lệ giữa 2 thơng số này.



Hình KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM THIẾT BỊ VÀ ĐÁNH GIÁ-36: Giao diện người dùng của thiết bị







Hướng dẫn sử dụng thiết bị

o Bước 1: Nhấn nút nguồn (cứng) để khởi động thiết bị.

47



o Bước 2: Nhấn nút stream video trên màn hình.

o Bước 3: Nhấn Capture để thu lại ảnh đối tượng, đợi kết quả được đưa ra sẽ hiển

thị trên 2 ô bên phải của “Mango pixels” và “Scar pixels”. Bước này đối với

thiết bị trên băng tải được thực hiện tự động. Thông tin về tỉ lệ giữa 2 thông số

này được hiển thị ở ô bên phải “Scale”

o Bước 4: Tiếp tục thực hiện đối với quả tiếp theo.

o Bước 5: Sau khi kết thúc phiên làm việc thì ấn nút “Close” để thốt ra khỏi

chương trình.



4.2.2. Xử lý hình ảnh

Ban đầu Camera thu nhận là ảnh màu RGB, điều kiện chụp là có ánh sáng tự nhiên từ

LED và nền là mặt phẳng.Với thiết bị cầm tay thì xử lý trực tiếp bức ảnh thu được, thiết bị

đánh giá và phân loại quả xoài trên băng tải tự động có thêm thuật tốn phát hiện chuyển

động, khi đó ảnh chưa có quả là ảnh nền. Hình ảnh nền là cơ sở để máy tính có thể phát hiện

lúc nào có quả chạy qua, lúc nào khơng có quả chạy qua.



Hình KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM THIẾT BỊ VÀ ĐÁNH GIÁ-37: Ảnh thu nhận trực tiếp từ camera



Thực hiện bước tiền xử lý đầu tiên, Sử dụng bộ lọc màu kênh Green để phân biệt màu

quả xoài với màu nền xung quanh, trước khi chuyển sang ảnh xám và phân ngưỡng để nhận

dạng được hình dáng quả xồi.



48



Hình KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM THIẾT BỊ VÀ ĐÁNH GIÁ-38: Ảnh màu được chuyển sang kênh

Green



Ở bước tiếp theo, em chuyển màu Green sang ảnh màu xám theo công thức ở mục 3.3.1.



Hình KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM THIẾT BỊ VÀ ĐÁNH GIÁ-39: Ảnh màu Green chuyển sang ảnh màu

xám



Thực hiện bước tiền xử lý ảnh là lọc nhiễu bằng Gaussian Blur để giảm bớt các nhiễu

nhỏ đến từ bước lọc màu, có thể gây ra sai số cho phép hình ảnh, dẫn đến một kết quả sai. Ở

bước này tùy vào thực tế về độ nhiễu của nền để chọn ma trận cho phù hợp.



49



Hình KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM THIẾT BỊ VÀ ĐÁNH GIÁ-40: Ảnh đưa qua bộ lọc Gaussian Blur



Bước tiếp theo tùy vào thiết bị cầm tay hay băng tải tự động. Với thiết bị cầm tay, em sử

dụng bộ phân ngưỡng Canny với thiết lập ngưỡng tự động. Với thiết bị chạy trên băng tải thì

chỉ cần thực hiện phép trừ ảnh khi cảm biến hồng ngoại nhận tín hiệu và ảnh của đối tượng.



Hình KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM THIẾT BỊ VÀ ĐÁNH GIÁ-41: Ảnh sau khi thực hiện trừ nền



Sau bước trên, ảnh đã lọc ra chỉ còn đối tượng cần phân tích là quả xồi. Tiếp theo em

thực hiện bước vẽ đường bao cho đối tượng là quả xoài bằng hàm Contour với phân ngưỡng

Canny trong OpenCV. Trong bước này, hàm Contour em sử dụng mode lấy các điểm nằm bên

trong đường bao lớn nhất để tránh nhầm với những vết khuyết tật trên mặt quả xoài, kết quả là

đối tượng quả xoài được lấp đầy đường bao quanh nó.



50



a) Bộ lọc Canny



b) Lấp đầy đối tượng



Hình KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM THIẾT BỊ VÀ ĐÁNH GIÁ-42: Bộ lọc Canny và đối tượng được lấp

đầy



Từ ảnh nhị phân của quả xồi có thể tính được vùng diện tích của tỉ lệ của bề mặt quả

xồi cách tính số pixel trắng có trên đối tượng được lấp đầy.

Sau khi giữ lại được tồn bộ hình ảnh đối tượng khơng chứa khuyết điểm, sử dụng một

lần nữa bộ lọc Canny trên ảnh đã trừ nền. Lúc này đối tượng là vùng khuyết tật và nền là bề

mặt quả xoài. Tuy nhiên tại những vùng hằn mờ vết khuyết tật thì cần dùng thêm phép biến

đổi hình thái co giãn vết khuyết tật để có thể rõ hơn các vết này.



a) Ảnh màu kênh Green



b) Ảnh xám đã được lọc nhiễu, có giãn hình thái



Hình KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM THIẾT BỊ VÀ ĐÁNH GIÁ-43: Lặp lại bước xử lý với ảnh đã được trừ

nền



Tiếp tục sử dụng bộ lọc Canny và vẽ đường bao của đối tượng, ở đây đối tượng là vết

khuyết tật, có giá trị trên thang màu xám rất nhỏ, nên em thiết lập ngưỡng Canny thấp hơn so

với giá trị khi phân ngưỡng với đối tượng là bề mặt quả xoài.



51



a) Vẽ đường



b) Ảnh xám đã được làm mờ, có giãn hình

thái



Hình KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM THIẾT BỊ VÀ ĐÁNH GIÁ-44: Xác định đối tượng vết khuyết tật



Ở đây, đường viền của đối tượng đã được xác định nằm trong đường viền của quả xoài.

Tiếp theo, sử dụng phép trừ đường viền của đối tượng quả xoài và sử dụng phép co giãn hình

thái để lấp đầy những đường này.

Kết quả nhận dạng được các vết khuyết tật, từ đây tính tốn được diện tích tỉ lệ của các

vết khuyết tật này bằng cách tính số pixel của vùng khuyết tật này.

Cuối cùng, tính tỉ lệ giữa diện tích vùng khuyết tật và diện tích bề mặt quả xoài để đưa

ra được quyết định. Tùy theo yêu cầu của người dùng cần tỉ lệ này trong khoảng cho phép là

bao nhiêu để đưa ra quyết định loại bỏ hay giữ lại quả này.



4.2.3. Lưu và hiển thị dữ liệu

Ban đầu dữ liệu sẽ được hiển thị lên giao diện của thiết bị.



Hình KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM THIẾT BỊ VÀ ĐÁNH GIÁ-45: Dữ liệu được hiển thị lên giao diện



52



Kết quả cho thấy số pixel trên bề mặt quả xoài là 6945 và số pixel vùng khuyết tật là 26,

tính tốn tỉ lệ lấy tròn 2 số sau dấu phảy ra tỉ lệ 0,37%. Do đặt điều kiện là số pixel vùng

khuyết tật nhỏ hơn 0,1% đủ chất lượng nên kết quả cho ra quả xoài này bị loại.

Dữ liệu số sẽ được lưu trên file text để bảo lưu giữa liệu, file text này được ghi lên thẻ

nhớ nằm trong máy tính nhúng Raspberry PI 3.



Hình KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM THIẾT BỊ VÀ ĐÁNH GIÁ-46: Dữ liệu được lưu dưới dạng file Text



Các thông số được lưu lại bao gồm ID quả, số pixel của bề mặt quả, số pixel của bề mặt

vùng khuyết tật, tỉ lệ khuyết tật so với diện tích bề mặt và quyết định loại/khơng loại quả giúp

người dùng có thể tổng kết lại dữ liệu của buổi hơm đó một cách dễ dàng nhất.



4.3. Đánh giá kết quả

Do kết quả đưa ra hình ảnh của vùng khuyết tật, chỉ có thể đánh giá trực quan là chuẩn

hay khơng chuẩn và bài tốn thực tế là kiểm định trực tiếp xoài ở ngoài thị trường hay trên

băng tải chưa có phương pháp nào đo lường diện tích vùng khuyết tật một cách chính xác nhất

nên em đánh giá kết quả bằng sai số ổn định của thiết bị.

Ở đây, em sẽ chọn một nguồn sáng đủ điều kiện nhất (100%) sao cho kết quả đưa ra

hình ảnh bề mặt khuyết tật được đánh giá trực quan tin cậy nhất làm kết quả tham chiếu cho

các trường hợp có điều kiện ánh sáng mạnh hơn hoặc yếu hơn. Kết quả này tính theo số pixel

vùng khuyết tật

Điều kiện ánh sáng đủ nhận dạng



Sai số trung bình



Lần đo



1



2



3



4



5



Kết quả



26



26



26



26



26



Điều kiện ánh sáng mạnh (>100%)

Lần đo



6



7



8



9



10



Kết quả



28



28



27



29



26



6.15 %



53



Điều kiện ánh sáng yếu

Lần đo



11



12



13



14



15



Kết quả



24



22



22



24



20



13.85 %



Điều kiện ánh sáng cực yếu

Lần đo



16



17



18



19



20



Kết quả



15



18



16



16



17



36.92 %



Bảng KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM THIẾT BỊ VÀ ĐÁNH GIÁ-2: Kết quả đo pixel vùng khuyết tật với các

nguồn ánh sáng khác nhau



Thực hiện thêm bước xét sai số theo tiêu chuẩn nhận dạng đúng vùng khuyết tật, em

thực hiện trên quả xồi có 3 vùng khuyết tật, sau đó đối chiếu vùng khuyết tật nhận dạng và

quan sát so sánh trực quan trên bề mặt của quả xoài. Kết quả ở đây là số vùng khuyết tật nhận

dạng đúng, được trình bày như bảng dưới:

Điều kiện ánh sáng đủ nhận dạng



Sai số trung bình



Lần đo



1



2



3



4



5



6



7



8



9



10



Kết quả



3



3



3



3



3



3



3



3



3



3



Điều kiện ánh sáng mạnh (>100%)

Lần đo



11



12



13



14



15



16



17



18



19



20



Kết quả



3



3



2



3



3



3



3



3



3



3



10 %



Điều kiện ánh sáng yếu

Lần đo



21



22



23



24



25



26



27



28



29



30



Kết quả



3



3



2



3



3



3



1



3



3



3



20 %



Điều kiện ánh sáng cực yếu

Lần đo



31



32



33



34



35



36



37



38



39



40



Kết quả



3



2



3



3



2



2



3



3



3



1



40 %



Bảng KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM THIẾT BỊ VÀ ĐÁNH GIÁ-3: Kết quả đưa ra số vùng khuyết tật được

nhận dạng đúng



4.4. Kết luận chương 4

Kết quả trên cho thấy thiết bị hoạt động ở ánh sáng ổn định vì nhận dạng được khuyết

tật trên bề mặt quả xồi cần có được ánh sáng tự nhiên

Những thử nghiệm thực tế mô phỏng lại không gian kiểm định trong thực tế, kiểm tra

khả năng hoạt động trên cả hai loại thiết bị đánh giá và phân loại quả xoài trên băng tải tự

động và cầm tay ở các điều kiện khác nhau có thể xảy ra ở trong trên băng tải hay ngoài tự

nhiên được xây dựng lại.

Sai số được tính dựa trên mức độ ổn định của thiết bị, từ kết quả thu được cho thấy ảnh

của đối tượng cần nhận dạng cần có ánh sáng tự nhiên, đặc biệt là nguồn ánh sáng có cường

độ thấp ảnh hưởng lớn đến kết quả thu được.

54



KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

1. Kết luận

Từ tổng quan ngành xuất khẩu rau củ quả nói chung và ngành xuất khẩu hoa quả nói

riêng, và những yêu cầu cấp thiết đặt ra của ngành xuất khẩu hoa quả Việt Nam để có thể tăng

độ tin cậy, em đã thiết kế một thiết bị có thể gắn vào các băng tải kiểm định chất lượng và trở

thành thiết bị đánh giá và phân loại quả xoài trên băng tải tự động hoặc chuyển thành thiết bị

cầm tay để dễ dàng mang đi kiểm định, thu mua quả xoài. Thiết bị phù hợp với định hướng

hiện nay là tự động hóa, hiện đại hóa cơng nghiệp, tăng năng suất lao động.

Thiết bị được thiết kế đơn giản, theo kiểu module, giá rẻ, và dễ dàng lắp đặt, bảo trì

thiết bị khi thiết bị được thiết kế theo dạng module kết nối, nguồn nguyên vật liệu dễ kiếm, có

thể dễ dàng sản xuất đại trà.

Phương pháp xử lý hình ảnh mang lại kết quả tốt khi so sánh độ chính xác với các

phương pháp như sử dụng cảm biến màu, quét laser từ trên không, và so với các phương pháp

thực hiện thủ công thì đó là một bước tiến rất lớn, đặc biệt khi xử lý số lượng lớn các quả

xồi, khơng thể kiểm định chính xác bằng mắt thường. Tốc độ đưa ra kết quả của cả hai loại

thiết bị đều nhanh, đối với thiết bị cầm tay thời gian căn chỉnh và chụp ảnh để kiểm định chất

lượng quả chỉ khoảng 3-5 giây, đối với thiết bị trên băng tải tự động thời gian xử lý mỗi quả

khoảng 3s.

Kết quả cho thấy điều kiện ánh sáng có ảnh hưởng quyết định tới kết quả đo khi cần

phải có nguồn ánh sáng ổn định.

2. Hướng phát triển

Trong khoảng thời gian khoangr ba tháng thực hiện đề tài, thiết bị đánh giá và phân loại

quả xồi sử dụng máy tính nhúng tác giả thiết kế, hệ thống thiết bị và phần mềm của hệ thống

đã thu được nhiều kết quả nhất định. Để có thể thương mại hóa sản phẩm, cần bổ sung thêm

một số nội dung sau:





Nghiên cứu và sử dụng GPU của máy tính Raspberry Pi để giúp tăng tốc độ xử lý

cho phần mềm.







Hoàn thiện thêm hệ thống xử lý hình ảnh để có thể cho kết quả đo chính xác hơn.







Thiết bị khi đưa vào thực tế để có thể bán cần các kết nối BUS giữa các module nhỏ

gọn và đẹp mắt hơn.







Cải thiện độ chính xác của phương pháp xử lý ảnh như các gia đoạn lọc nhiễu nền và

co giãn hình thái học đối với hai đối tượng là bê mặt quả xoài và vùng khuyết tật.







Xây dựng một ứng dụng điện thoại hoặc một sever độc lập có thể truy xuất cơ sở dữ

liệu, kiểm soát dữ liệu từ xa.







Kết hợp với các hệ thống băng tải rung để có thể kiểm định chất lượng của toàn bộ

bề mặt xung quanh quả xoài.



55



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM THIẾT BỊ VÀ ĐÁNH GIÁ

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×