THIẾT KẾ VÀ CHẾ TẠO MÔ HÌNH NHẬN DẠNG CÁC VẬT THỂ CÓ HÌNH DẠNG KHÁC NHAU SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ XỬ LÝ ẢNH

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
THIẾT KẾ VÀ CHẾ TẠO MÔ HÌNH NHẬN DẠNG CÁC VẬT
THỂ CÓ HÌNH DẠNG KHÁC NHAU SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ
XỬ LÝ ẢNH

Họ và tên sinh viên : ĐẶNG PHƯỚC THẢO (06153027)
DƯƠNG NGỌC THÁNH QUAN MINH
(07153024)
Ngành: CƠ ĐIỆN TỬ
Niên khóa: 2007-2011

Tp.HCM, Tháng 06/2011


LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên chúng em xin chân thành cám ơn tất cả Qúy Thầy/ Cô ở trường Đại
Học Nông Lâm TP. Hồ Chí Minh và Qúy Thầy/ Cô trong khoa cơ khí đã giúp đỡ và trang
trang bị cho chúng em những kiến thức trong suốt quá trình học tập tại trường và những
người thân, bạn bè đã luôn động viên chúng em trong quá trình thực hiện.
Chúng em cũng chân thành cảm ơn các Thầy/ Cô trong bộ môn Cơ Điện Tử đã chỉ
dạy nhiệt tình và tạo mọi điều kiện thuận lợi trong thời gian thực hiện đề tài này.
Đặc biệt chúng em cũng hết sức cám ơn Cô ThS. NGUYỄN LÊ TƯỜNG đã
hướng dẫn và giúp đỡ chúng em trong suốt quá trình làm luận văn.
Chúng em cũng bày tỏa lònng biết ơn đối với Qúy Thầy/ Cô trong Hội Đồng đã
dành thời gian quý báu để nhận xét và đóng góp ý kiến để luận văn này hoàn thiện hơn.
Cuối cùng chúng em xin chúc các Thầy/ Cô luôn thành công,hạnh phúc, đầy sức
khỏe trên mọi mặt.
TP. Hồ Chí Minh, 06 Tháng 06 Năm 2011

Sinh viên thực hiện
ĐẶNG PHƯỚC THẢO
DƯƠNG NGỌC THÁNH QUAN MINH

i


TÓM TẮT ĐỒ ÁN
Đề tài “Thiết Kế Và Chế Tạo Mô Hình Nhận Dạng Các Vật Thể Có Hình Dạng
Khác Nhau Sử Dụng Công Nghệ Xử Lý Ảnh” được chúng em tìm hiểu từ ngày nhận
đồ án và hoàn thành sơ bộ đến ngày 6/6/2011.
Đồ án đã tạo được mô hình và thiết kế giao diện phần mềm xử lý ảnh thông qua
Webcam để nhận dạng, phân loại vật thể theo yêu cầu. Phần mềm được viết trên ngôn
ngữ C# kết hợp với bộ thư viện mã nguồn mở OpenCV.
Sau khi đặt vật vào đúng vị trí so với Webcam thì qui trình nhận dạng, phân loại vật
bắt đầu thực hiện khi ta đã xử lý một số giai đoạn trên phần mềm. Qui trình nhận dạng,
phân loại vật chủ yếu dựa vào kích thước của vật đã được giới hạn trong chương trình xử
lý.
Cuối cùng vật được xác định kết quả nhận hay loại, các thông số liên quan đến vật
được hiển thị thông qua giao diện trên máy tính.

ii


MỤC LỤC

Trang tựa

Trang

Lời cảm ơn ............................................................................................................. ii
Tóm tắt .................................................................................................................. iii
Mục lục ................................................................................................................. iv
Danh sách các hình .............................................................................................. vii

CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU ....................................................................................... 1
1.1 Đặt vấn đề ........................................................................................................ 1
1.2 Ý nghĩa thực tiễn ............................................................................................. 1
1.3 Mục đích nghiên cứu ...................................................................................... 2
1.4 Giơí hạn đề tài .................................................................................................. 2

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN ............................................................................... 3
2.1 Tổng quan về nhận dạng vật thể ...................................................................... 3
2.2 Tổng quan và ứng dụng về xử lý ảnh ............................................................... 3
2.2.1 Xử lý ảnh là gì? ....................................................................................... 3
2.2.2 Ứng dụng xử lý ảnh ................................................................................ 5
2.3 Sơ lược về phần mềm xử lý ảnh của Siemen ................................................... 8
2.3.1 Spectation ............................................................................................... 8
2.3.2 Công cụ blob của Spectation ................................................................. 9

iii


2.4 Giới thiệu một số phần mềm xử lý ảnh khác .................................................. 11
2.4.1 Image Analyze ...................................................................................... 11
2.4.2 Paint Star............................................................................................... 12

CHƯƠNG 3: NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ................ 13
3.1 Chương trình xử lý ảnh .................................................................................. 13
3.1.1Nhiệm vụ chương trình.......................................................................... 13

3.2 Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh ....................................................... 13
3.2.1 Ảnh và điểm ảnh .................................................................................. 13
3.2.2 Phần tử ảnh .......................................................................................... 15
3.2.3 Mức xám .............................................................................................. 15
3.2.4 Khái niệm về biên ................................................................................ 16
3.2.5 Tăng cường và khôi phục ảnh ............................................................. 17
3.2.6 Biến đổi ảnh ......................................................................................... 17
3.2.7 Phân tích ảnh ....................................................................................... 17
3.2.8 Nhận dạng ảnh ..................................................................................... 18
3.2.9 Nén ảnh ................................................................................................ 19
3.2.10 Thu nhận ảnh ..................................................................................... 20
3.2.11 Xử lý và nâng cao chất lượng ảnh ..................................................... 21
3.3 Các phương pháp chiếu sáng trong công nghiệp ........................................... 26
3.3.1 Chiếu sáng khuếch tán trước đối tượng ............................................... 26
3.3.2 Chiếu sáng trực tiếp vào đối tượng ...................................................... 26
3.3.3 Chiếu sáng đồng trục ........................................................................... 27
iv


3.3.4 Chiếu sáng theo cấu trúc ...................................................................... 27
3.3.5 Chiếu sáng phía sau ............................................................................. 28
3.4 Sơ lược về Webcam ....................................................................................... 28
3.5 Khái quát về thư viện OpenCV ..................................................................... 29
3.6 Tính toán các thông số hình học của vật thể ................................................. 31
3.6.1 Hình tròn ............................................................................................... 31
3.6.2 Hình vuông ........................................................................................... 31
3.6.3 Hình tam giác........................................................................................ 31
3.6.4 Hình chữ nhật ....................................................................................... 32
3.6.5 Hình bình hành ..................................................................................... 32
3.6.6 Hình thoi ............................................................................................... 32

3.6.7 Hình khác .............................................................................................. 32

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN .................................................... 33
4.1 Thiết kế mô hình hệ thống ............................................................................. 33
4.1.1 Sơ đồ khối ............................................................................................ 33
4.1.2 Mô hình vẽ trên Autocad ..................................................................... 34
4.2 Giao diện phần mềm ...................................................................................... 37
4.2.1 Giao diện chính của phần mềm ........................................................... 37
4.2.2 Trình đơn chính ................................................................................... 38
4.2.3 Hiển thị video ...................................................................................... 38
4.2.4 Hiển thị xử lý ....................................................................................... 38
4.2.5 Thanh kết quả ...................................................................................... 39
v


4.2.6 Biểu đồ cường độ sáng ........................................................................ 39
4.2.7 Bảng kết quả ........................................................................................ 39
4.3 Lưu đồ giải thuật phần mềm .......................................................................... 40
4.4 So sánh kết quả tính thực tế với kết quả tính của phần mềm ......................... 43
4.4.1 Xử lý với hình tròn ............................................................................... 43
4.4.2 Xử lý với hình vuông ............................................................................ 46
4.4.3 Xử lý với hình tam giác ........................................................................ 49
4.4.4 Xử lý với hình bất kỳ ............................................................................ 52
4.5 Bảng khảo nghiệm kết quả so sánh kích thước thực với phần mềm………...54
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ ......................................................... 55
5.1 Kết quả đạt được ............................................................................................ 55
5.2 Đề nghị .......................................................................................................... 55
Tài liệu tham khảo ............................................................................................... 56
Phục lục ............................................................................................................... 57

vi


DANH SÁCH CÁC HÌNH
Chương 2
Hình 2.1. Sơ đồ khối của quá trình xử lý ảnh ................................................................5
Hình 2.2. Robot đánh bóng bàn TOPIO ........................................................................6
Hình 2.3. Robot SWAT .................................................................................................7
Hình 2.4. Giao diện của phần mềm Spectation .............................................................8
Hình 2.5. Camera VS724 của Siemen ...........................................................................9
Hình 2.6. Hình phân loại sản phẩm dựa vào vị trí của Spectation ..............................10
Hình 2.7. Hình phân loại sản phẩm dựa vào độ tròn Spectation .................................11
Chương 3
Hình 3.1. Phương pháp chiếu sáng khuếch tán trước đối tượng .................................26
Hình 3.2. Phương pháp chiếu sáng trực tiếp vào đối tượng ........................................26
Hình 3.3. Phương pháp chiếu sang đồng trục..............................................................27
Hình 3.4. Phương pháp chiếu sáng theo cấu trúc ........................................................27
Hình 3.5. Phương pháp chiếu sáng phí sau .................................................................28
Hình 3.6. Webcam .......................................................................................................28
Hình 3.7. Nhận dạng khuôn mặt trong OpenCV .........................................................30
Chương 4
Hình 4.1. Sơ đồ khối ....................................................................................................33
Hình 4.2. Hình chiếu bằng ...........................................................................................34
Hình 4.3. Hình chiếu đứng ..........................................................................................35
Hình 4.4. Hình chiếu cạnh ...........................................................................................35
Hình 4.5. Mô hình thực tế............................................................................................36
Hình 4.6. Giao diện chính của phần mềm ...................................................................37
Hình 4.7. Bảng kết quả ................................................................................................39
vii

Hình 4.8. Lưu đồ giải thuật phần trước sử dụng công cụ ............................................40
Hình 4.9. Lưu đồ giải thuật của phần sử dụng Generation..........................................41
Hình 4.10. Lưu đồ giải thuật của phần sử dụng Selector ............................................42
Hình 4.11. Bảng giới hạn thông số hình tròn ..............................................................43
Hình 4.12. Ảnh kết quả của vật tròn mẫu ....................................................................44
Hình 4.13. Ảnh kết quả của vật tròn so sánh ...............................................................45
Hình 4.14. Bảng giới hạn thông số hình vuông ...........................................................46
Hình 4.15. Ảnh kết quả của hình vuông mẫu ..............................................................47
Hình 4.16. Ảnh kết quả của hình vuông so sánh .........................................................48
Hình 4.17. Bảng giới hạn thông số hình tam giác .......................................................49
Hình 4.18. Ảnh kết quả trong hình tam giác mẫu .......................................................50
Hình 4.19. Ảnh kết quả trong hình tam giác so sánh ..................................................51
Hình 4.20. Ảnh kết quả trong vật mẫu ........................................................................52
Hình 4.21. Ảnh kết quả trong vật so sánh ...................................................................53
Hình 4.22. Bảng khảo nghiệm .....................................................................................54

viii


Chương 1
MỞ ĐẦU

1.1 Đặt vấn đề
Trong những năm gần đây với sự phát triển của nền khoa học kỹ thuật hiện đại đã
ứng dụng nhiều thành tựu mới vào các qui trình sản xuất công nghiệp để nâng cao
năng suất hay tránh lỗi sai sót theo một điều kiện tiêu chuẩn nào đó. Với lại các giai
đoạn của qui trình sản xuất hiện nay vẫn bị hạn chế vẫn phụ thuộc vào sức người là
chính nên năng suất lao động thấp và sản phẩm bị lỗi nhiều khi đưa ra thị trường tiêu
thụ. Một trong những ứng dụng nhằm hạn chế những nhược điểm đó là công nghệ sử

lý ảnh vào các công đoạn: kiểm tra, xử lý, phân loại, hay nhận dạng các vật thể xem
đạt yệu cầu chưa.
Trong xu thế phát triển công nghệ thông tin mạnh mẽ, cùng với xu thế phát triển
các hệ thống hoạt động trên cơ sở nhận dạng và xử lý ảnh. Ảnh ở đây nhiều thông tin
về màu sắc, hình dáng, kích thước…Với công cụ xử lý ảnh cho chúng ta các khả năng
nhận biết chính xác các sự vật dựa trên các đặt tính bên ngoài của vật.
Cũng chính vì lý do đó và sự gởi ý, giúp đỡ của cô ThS.Nguyễn Lê Tường và anh
Huỳnh Cao Vân chúng em đã tìm hiểu nghiên cứu và chọn đề tài “Thiết kế và chế
tạo mô hình nhận dạng các vật thể có hình dạng khác nhau sử dụng công nghệ xử
lý ảnh” với mong muốn thông qua đề tài này sẽ bổ sung thêm những kiến thức mới
cũng như phục vụ cho các hoạt động sản xuất hiệu quả hơn.
1 
 


1.2 Ý nghĩa thực tiễn
Mảng xử lý ảnh không còn mới trên thế giới và ở Việt Nam vì nó đang được phát
triển rất mạnh mẽ trong giảng dạy và trong công nghiệp.
Đồ án này nhằm tiến thêm một bước trong công nghệ xử lý ảnh mà các khóa trước
đã hình thành, khi đồ án này hoàn thành thì sẽ góp phần đáng kể trong việc nghiên cứu
sâu hơn về mảng xử lý ảnh để giúp cho các khóa sau có cơ sở nghiên cứu, hoàn thiện
các công cụ xử lý và tiến tới ứng dụng trong thực tế sản xuất.
Còn với thực tế sản xuất, đồ án khi được hoàn thiện hơn sẽ giúp giải quyết bài toán
phân loại sản phẩm theo hình dạng. So với các sản phẩm phân loại tương tự thì phần
mềm này có thể rẻ hơn và đó là lợi thế của phần mềm so với các sản phẩm khác.

1.3 Mục đích nghiên cứu
Mục đích của đề tài nhằm thiết kế và chế tạo mô hình nhận dạng các khối vật thể
khác nhau từ Webcam .Từ đó đề tài có thể dùng để tham khảo tài liệu, bổ sung kiến
thức cho các ngành học liên quan, giải quyết các tình huống thật trong sản xuất và ứng

dụng nhiều vào các nghành nghề khác: nhận dạng mã vạch,vân tay, khuôn mặt….
Tạo được phần mềm xử lý ảnh có các chức năng tương đồng với bộ Blod Tools
của phần mềm Spectation: là một công cụ xử lý ảnh có nhiều chức nãng đặc biệt trong
qui trình kiểm tra sản phẩm của hãng Siemem.
1.4 Giơí hạn đề tài
Mô hình chưa được tự động.
Nhận dạng và phân loại vật dựa vào kích thước.
Tốc độ xử lý của Webcam chậm .

2 
 


Chương 2
TỔNG QUAN

2.1 Tổng quan về nhận dạng vật thể
Trong các dây truyền sản xuất để tạo ra sản phẩm hoàn thiện, đúng theo yêu
cầu hay đat một tiêu chuẩn nào đó nhưng sản phẩm vẫn còn bị lỗi khi đưa ra thị trường
tiêu thụ hay các bước kiểm tra an ninh: nhận dạng khuôn mặt, vân tay, các loại thẻ hay
mã vạch ở các sân bay, khách sạn, ngân hàng hoặc các khu vực công cộng vẫn còn bị
hạn chế và cũng chính do các vật thể có hình dạng, kích thước, màu sắc khác nhau (ví
dụ: hình tròn, hình vuông, hình tam giác…) mà chính do con người quan sát, thực hiện
dễ gây sai sót, hạn chế, nhầm lẫn khó phân biệt bằng mắt thường.
Để khắc phục những sai sót và hạn chế đó con người đã tìm ra các phương pháp
kiểm tra, nhận định, giám sát với các kỹ thuật hiện đại đó là công nghệ xử lý ảnh có
thể dùng Webcam hay Camera …thay thế cho mắt người với năng suất và hiệu quả
cao hơn nhiều .
2.2 Tổng quan và ứng dụng về xử lý ảnh
2.2.1 Xử lý ảnh là gì?

Xử lý ảnh là một ngành khoa học còn tương đối mới mẻ so với nhiều ngành
khoa học khác. Hiện nay nó đang là một trong những lĩnh lực được quan tâm và
đã trở thành môn học chuyên ngành trong các trường đại học. Nhờ có công nghệ
số hoá hiện đại, ngày nay con người đã có thể xử lý tín hiệu nhiều chiều thông qua
nhiều hệ thống khác nhau, từ những mạch số đơn giản cho đến những máy tính
3 
 


song song cao cấp. Mục tiêu của xử lý này có thể chia làm ba hướng như sau:
 Xử lý ảnh ban đầu để có được ảnh mới theo một yêu cầu xác định (ví dụ như
ảnh mờ cần xử lý để được ảnh rõ hơn)
 Phân tích ảnh để thu được các thông tin đặc trưng giúp cho việc phân loại,
nhận biết ảnh (ví dụ phân tích ảnh vân tay để trích chọn các đặc trưng vân tay)
 Hiểu ảnh đầu vào để có những mô tả về ảnh ở mức cao hơn, sâu hơn (ví dụ từ
ảnh một tai nạn giao thông phác họa hiện trường tai nạn).
Xử lý ảnh là một trong những mảng quan trọng nhất trong kỹ thuật thị giác máy
tính, là tiền đề cho nhiều nghiên cứu thuộc lĩnh vực này. Hai nhiệm vụ cơ bản của quá
trình xử lý ảnh là nâng cao chất lượng thông tin hình ảnh và xử lý số liệu cung cấp cho
các quá trình khác trong đó có việc ứng dụng thị giác vào điều khiển.
Thị giác máy (Machine vision) là một ứng dụng của thị giác máy tính vào trong
cộng nghiệp và trong sản xuất. Nhưng ngược lại, thị giác máy tính (Computer vision)
là qui tắc chung để máy tính có thể nhìn được, thị giác máy là một qui tắc kỹ thuật,
liên quan tới các thiết bị số vào/ra và mạng máy tính để điều khiển thiết bị sản xuất
khác chẳng hạn như cánh tay robot. Thị giác máy là trường phụ kỹ thuật mà có liên
quan tới khoa học máy tính, quang học, kỹ thuật chế tạo máy, và tự động hóa công
nghiệp. Một trong các ứng dụng của thị giác máy là kiểm tra các sản phẩm tốt như
chíp bán dẫn, ô tô, thực phẩm và dược phẩm. Cũng như các người làm việc kiểm tra
trên các dây chuyền sản xuất, sử dụng thị giác để kiểm tra chất lượng của sản phẩm có
tốt hay không, việc này cần ở người kiểm tra về kinh nghiệm và kỹ năng, nhưng với hệ

thống thị giác máy thì chỉ cần sử dụng máy ảnh số, máy ảnh thông minh và phần mềm
xử lý ảnh để thực hiện việc kiểm tra tương tự.
Quá trình xử lý ảnh có thể xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho ra
kết quả mong muốn. Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh “tốt
hơn” hoặc một kết luận :
Ảnh

Ảnh
“Tốt

XỬ LÝ ẢNH

Kết luận
4 
 


Tóm lại xử lý ảnh là quá trình chụp ảnh, phân tích nhận dạng ảnh và đưa ra các tín
hiệu điều khiển hợp lý. Thiết bị thu nhận (chụp ảnh) có thể là Scanner, camera,
webcam,….Thực chất quá trình phân tích và nhận dạng ảnh bao gồm nhiều công đoạn
nhỏ có thể hình hình dung quá trình xử lý ảnh thông qua sơ đồ khối sau :

 

Hệ quyết định


Thu nhận ảnh
(Scanner,
Camera,Sensor)

Tiền xử
lý

Trích chọn
đặc điểm

Hậu
xử lý

Đối sánh
rút ra kết
luận

 
Lưu trữ

Hình 2.1: Sơ đồ khối của quá trình xử lý ảnh
2.2.2 Ứng dụng xử lý ảnh
a) Trong nước:
Ứng dụng xử lý ảnh ở nước ta chưa nhiều cũng như chưa có thống kê chính thức
nào. Tuy nhiên có thể kể ra một số ứng dụng xử lý ảnh tiêu biểu như:
- Camera đo diện tích tấm da trong sản xuất đồ da.
- Giám sát và điều khiển tín hiệu giao thông bằng camera thời gian thực.
- Ứng dụng xử lý ảnh kết hợp với mạng neural trong nhận dạng chữ viết.
- Robot xử lý ảnh trong cuộc thi robocon 2007.
- Robot đánh bóng bàn TOPIO của công Tosy Việt Nam.
- Dây chuyền tự động nhận dạng, phân lọai gạch ốp lát granite của viện nghiên
cứu kĩ thuật quân sự.

5 
 


Hình 2.2: Robot đánh bóng bàn TOPIO

Nhóm tác giả ở Viện tự động hóa Kỹ thuật quân sự (Bộ Quốc phòng) đã thực hiện
thành công đề tài "Nghiên cứu thiết kế, chế tạo hệ thống tự động hóa nhận dạng và
phân loại sản phẩm công nghiệp".
Với ứng dụng công nghệ nhận dạng, xử lý ảnh và trí tuệ nhân tạo trên cơ sở hệ
thống thu thập thông tin ảnh chất lượng cao sẽ bảo đảm tốc độ và độ chính xác nhận
dạng phân loại sản phẩm đạt tiêu chuẩn cao hơn hẳn bằng mắt thường hoặc các
phương pháp thủ công khác.
Hệ thống có tính linh hoạt và thích nghi cao vì có thể áp dụng trong nhiều dây
chuyền công nghiệp sản xuất hàng loạt sản phẩm có tiêu chuẩn phân loại cần áp dụng
công nghệ nhận dạng và xử lý ảnh. Tính thích nghi của hệ thống tạo các khả năng ứng
dụng cho nhiều loại sản phẩm khi cần thiết bằng sự thay đổi mềm dẻo các đặc trưng
của mẫu sản phẩm.

6 
 


b) Ngoài nước:
Thế giới đã phát triển và ứng dụng xử lý ảnh từ những năm 1960. Khởi đầu từ
nghiên cứu của các phòng thí nghiệm Jet Propulsion, MIT, Bell Labs, và đại học
Maryland. Ban đầu được ứng dụng để phân tích ảnh từ vệ tinh. Ngày nay có rất
nhiều ứng dụng dân dụng liên quan đến công nghệ xử lý ảnh như:
- Kiểm tra lỗi ổ cứng trong nhà máy sản xuất ổ cứng.
- Robot Asimo của công ty Honda Nhật.

- Ứng dụng chụp cắt lớp trong y học, phân tích bệnh lý qua ảnh X-quang.
- Nhận dạng vân tay, nhận dạng ký tự.
- Hay đơn giản là tăng cường, phục hồi chất lượng ảnh chụp.

Hình 2.3: Robot SWAT
Trên đây là một mẫu robot được ứng dụng cho đội SWAT của Mỹ có thể
giám sát, tuần tra, phân phát vũ khí/thức ăn, tìm và phá huỷ bom.

7 
 


2.3 Sơ lược về phần mềm xử lý ảnh của Siemen
Trong thời gian gần đây xử lý ảnh công nghiệp có những bước phát triễn tương
đối lớn, các hãng chuyên về xử lý ảnh đã không ngừng đưa ra các sản phẩm để đáp
ứng nhu cầu của khách hàng. Các công cụ ngày càng hiện đại, với tốc độ xử lý cao,
nhiều công cụ xử lý và có khả năng kết nối với các thiết bị công nghiệp khác.
Trong mảng xử lý ảnh công nghiệp không thể không nhắc tới phần mềm xử lý
ảnh tốt nhất là Spectation của Siemen.
2.3.1 Spectation
Specatation là phần mềm xử lý ảnh của Siemen với rất nhiều tính năng đặc biệt,
hãng đã tìm hiểu và đáp cứng nhu cầu của khách hàng để phát triễn bộ công cụ xử lý
ảnh phù hợp gần như toàn bộ các trường hợp trong sản xuất cần kiểm phẩm.

 

Hình 2 4: Giao diện của phần mềm Spectation
8 
 

Khi xử dụng phần mềm này thì kèm theo đó là một camera công nghiệp với tốc
độ xử lý cao, bên cạnh đó camera có thể sử dụng Ethernet và giao thức kết nối TCP/IP
và UDP/IP để giao tiếp với máy tính cho nên tốc độ truyền dữ liệu rất cao và khoảng
cách rất xa.

Hình 2.5: Camera VS724 của Siemen
2.3.2

Công cụ blob của Spectation

Blob trong Spectation được định nghĩa như miền kết nối điểm ảnh có mật độ
đồng dạng. Thanh công cụ được thiết kế để tìm, tính toán (đếm), đánh dấu Blob.
Thanh công công cụ Blob bao gồm hai Softsensor: chương trình tạo Blob (Blob
Generator) và bộ chọn Blob (Blob selector).
Chương trình tạo blob phân tích ảnh và tách blob dựa trên lựa chọn của người
dùng (mức ngưỡng và loại blob để định vị trí). Một blob được định vị trí, phương án
xử lý ảnh (ăn mòn, mở rộng, ẩn hay mở) có thể dùng để loại trừ nhiễu trong ảnh.
Softsensor này có sự đánhdấu ảnh đặc thù. Màu xanh phù hợp cho nền. Màu xám
phù hợp cho blob đang được đếm. Mầu đỏ phù hợp với đường bao của blob ,hay blob
tiếp xúc với biên của Softsensor.
Bộ chọn blob được dùng để tách blob được tạo bởi chương trình tạo blob. Phần
chính sử dụng phần mềm này là hỗ trợ người dùng tìm blob mà phần mềm ứng dụng
yêu cầu bởi tính toán hệ số thông số blob. Mục đích chung là đánh dấu bộ phận quay
và dịch chuyển, một blob đặt biệt phải được cô lập và vị trí của nó được tính toán. Khi
9 
 


nó đã làm, Softsensor khác có thể tham chiếu bộ chọn blob cho mốc qui chiếu vị trí.

Nếu mục đích chung đơn giản để tính blob hay xác định lại hình dạng/ kích thước
đúng của chúng, Soflsensor này có thể làm tự động hóa. Phần mềm này không được
đưa ra, đơn giản nó tham chiếu cho chương trình tạo blob và sử dụng trong miền được
định giới bởi đường biên của nó. Như vậy hệ quả là, nó không cài đặt ngưỡng giới
hạn, đơn giản là nó đưa ra blob từ chương trình tạo blob và thực hiện tính toán dựa
trên chúng. Thông số mà Spectation đưa ra cho mỗi blob là: vị trí, kích thước biên, độ
lệch tâm, độ khích, chu vi, cường độ sáng, diện tích, và bán kính. Người sử dụng có
thể tính toán một vài hay tất cả thông số này để hỗ trợ sự khác biệt giữa các blob mong
muốn và blob khác trong ảnh.
Việc đánh dấu của Softsensor này khác với chương trình tạo blob. Nền là màu
đen, và blob là chỗ nổi bật trong màu trắng. Blob loại bỏ thì trình màu sắc tối hơn.
Người dùng phải thiết lập thông số Softsensor để lựa chọn một blob khi làm việc với
vị trí tham chiếu.

Hình 2.6: Hình phân loại sản phẩm dựa vào vị trí của Spectation

Hình trên trình bày chỉ một blob đang được chọn và sử dụng đối với mốc tham
chiếu vị trí (chỗ nổi bật trong màu trắng). Ảnh trình bày việc đánh dấu sự định hướng
của chi tiết, đánh dấu tâm của nó. Điểm mốc này bao gồm đường màu xanh bắt đầu từ
điểm màu đỏ (điểm tâm blob).

10 
 


Hình 2.7: Hình phân loại sản phẩm dựa vào độ tròn của Spectation
Ảnh cuối cùng trính bày việc đánh dấu cho trương hợp khi 1 viền tròn hỏng.
Viền tròn hỏng bị loại vì Softsensor chỉ tìm 3 viền tròn. Trong trương hợp này
Softsensor bị ngừng chạy dựa trên đếm blob. Chú ý trong trường hợp này, vì không có
mốc tham chiếu vị trí đang được dùng, Softsensor không đánh dấu tâm và phương của

blob.
2.4 Giới thiệu một số phần mềm xử lý ảnh khác:

2.4.1 Image Analyze
Image Analyzer là một trình chỉnh sửa hình ảnh nâng cao và được tích hợp
phần mềm phân tích hình ảnh nhưng lại có dung lượng rất nhỏ . Chương trình này có
tính năng xử lý hình ảnh thông thường như điều chỉnh độ sáng, màu sắc, loại bỏ mắt
đỏ, phóng to, thu nhỏ, cắt và xoay ảnh... cùng với một số tính năng chỉnh sửa hình ảnh
nâng cao.

 
11 
 


 

2.4.2 Paint Star :
PaintStar là chương trình xử lý hình ảnh kỹ thuật số đa năng với các công cụ
chỉnh sửa và thiết kế hình ảnh, chụp màn hình, và hiển thị hình ảnh thu nhỏ hình ảnh
trong menu của Windows Explorer. Phần mềm này cũng hỗ trợ làm việc với các
layers, tích hợp các công cụ chỉnh sửa ảnh phổ biến nhất. Ngoài ra, PaintStar còn có
bộ lọc ảnh khá tốt

.

Ngoài ra còn có một số phần mềm như: PhotoPlus, PhotoScape,
Phantasmagoria…nhưng đa phần ít ứng dụng trong công nghiệp.

12 

 


Chương 3
NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1

Chương trình xử lý ảnh

3.1.1 Nhiệm vụ của chương trình
Chương trình có nhiệm vụ đọc ảnh được truyền về từ webcam xử lý, tính toán,
phân tích các đặc trưng của các khối bên trong ảnh, so sánh với các thông số yêu cầu
đặc ra nhằm rút ra kết luận khối đúng hay sai.
3.2

Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh
3.2.1 Ảnh và điểm ảnh:
Điểm ảnh: được xem như là dấu hiệu hay cường độ sáng tại một tọa độ

trong không gian của đối tượng .
Ảnh: là một tập hợp hữu hạn các điểm ảnh kề nhau. Ảnh thường được
biểu diễn bằng một ma trận hai chiều, mỗi phần tử của ma trận tương ứng với một
điểm ảnh.
Phân loại ảnh
 Ảnh nhị phân (đen trắng): là ảnh có giá trị mức xám của các điểm ảnh được
biểu diễn bằng 1 bit (giá trị 0 hoặc 1).
Ví dụ về biểu diễn ảnh nhị phân:
0 

1 

1 

0 

1 

1 

1 

0 

13 
 


0 

0 

1 

1 

0 

1 

1 

1 

 Ảnh xám: giá trị mức xám của các điểm ảnh được biểu diễn bằng 8 bit (giá trị
từ 0 đến 255).
Ví dụ về biểu diễn ảnh xám:
0 

5 

12 

0 

15 

94 

21 

0 

0 

0 

156 

9 

0 

11 

245 

12 

 Ảnh màu: thông thường, ảnh màu được tạo nên từ 3 ảnh xám đối với màu nền
đỏ (RED), xanh lá cây (GREEN), xanh lam (BLUE). Tất cả các màu trong tự
nhiêu đều có thể được tổng hợp từ 3 thành phần màu trên theo các tỷ lệ khác
nhau.
 Một số định dạng ảnh hiện nay:
Ảnh BMP (Bitmap)
Là ảnh được mô tả bởi một ma trận các giá trị số xác định màu và bảng màu
của các điểm ảnh tương ứng khi hiển thị. Ưu điểm của ảnh Bitmap là tốc độ vẽ và
tốc độ xử lý nhanh. Nhược điểm của nó là kích thước rất lớn.
Ảnh JPEG (Joint Photographic Experts Group)
Đây là một định dạng ảnh được hỗ trợ bởi nhiều trình duyệt web. Ảnh JPEG
được phát triển để nén dung lượng và lưu trữ ảnh chụp, và được sử dụng tốt nhất
cho đồ họa có nhiều màu sắc, ví dụ như là ảnh chụp được scan. File Ảnh JPEG là
ảnh Bitmap đã được nén lại.
Ảnh GIF (Graphics Interchange Format)
Ảnh GIF được phát triển dành cho những ảnh có tính chất thay đổi. Nó được
sử dụng tốt nhất cho đồ họa có ít màu, ví dụ như là ảnh hoạt hình hoặc là những
bức vẽ với nhiều đường thẳng. File ảnh GIF là những ảnh Bitmap được nén lại.
14 
 

Có hai sự khác nhau cơ bản giữa ảnh GIF và ảnh JPEG:
+ Ảnh GIF nén lại theo cách giữ nguyên toàn bộ dữ liệu ảnh trong khi ảnh JPEG
nén lại nhưng làm mất một số dữ liệu trong ảnh.
+ Ảnh GIF bị giới hạn bởi số màu nhiều nhất là 256 trong khi ảnh JPEG không
giới hạn số màu mà chúng sử dụng.
Ảnh WMF (Windows Metafiles)
Là một tập hợp các lệnh GDI dùng để mô tả ảnh và nội dung ảnh. Có hai ưu
điểm khi sử dụng ảnh WMF: kích thước file WMF nhỏ và ít phụ thuộc vào thiết
bị hiển thị hơn so với ảnh Bitmap.
3.2.2 Phần tử ảnh (pixel):
Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ sáng. Để có
thể xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải tiến hành số hoá ảnh. Trong quá trình số
hoá, người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua quá trình lấy
mẫu (rời rạc hóa về không gian) và lượng hoá thành phần giá trị mà về nguyên tắc
bằng mắt thường không phân biệt được hai điểm kề nhau. Trong quá trình này, người
ta sử dụng khái niệm Picture element mà ta quen gọi hay viết là Pixel - phần tử ảnh. Ở
đây cũng cần phân biệt khái niệm pixel hay đề cập đến trong các hệ thống đồ hoạ máy
tính. Để tránh nhầm lẫn ta tạm gọi khái niệm pixel này là pixel thiết bị. Khái niệm
pixel thiết bị có thể xem xét như sau: khi ta quan sát màn hình (trong chế độ đồ hoạ),
màn hình không liên tục mà gồm nhiều điểm nhỏ, gọi là pixel. Mỗi pixel gồm một cặp
toạ độ x, y và màu.
Như vậy một ảnh là một tập hợp các điểm ảnh. Khi được số hoá, nó thường
được biểu diễn bởi bảng hai chiều I(n,p): n hàng và p cột. Ta nói ảnh gồm n x p pixels.
Người ta thường kí hiệu I(x,y) để chỉ một pixel. Thường giá trị của n chọn bằng p và
bằng 256.
3.2.3 Mức xám:
Là kết quả của sự biến đổi tương ứng giá trị độ sáng của một điểm ảnh với
một giá trị số nguyên dương. Tùy thuộc vào số giá trị biểu diễn mức xám mà mỗi
15 

 


điểm ảnh sẽ được biểu diễn trên 1, 4, 8, 24 hay 32 bit. Số lượng bit biểu diễn mức
xám càng lớn thì chất lượng ảnh càng cao nhưng sẽ tốn dung lượng bộ nhớ nhiều hơn
để lưu trữ và cần một hệ thống mạnh hơn để xử lý.

3.2.4 Khái niệm về biên
Biên là một vấn đề chủ yếu trong phân tích ảnh vì các kỹ thuật phân đoạn ảnh
chủ yếu dựa vào biên.
Một điểm ảnh có thể coi là điểm biên nếu ở đó có sự thay đổi đột ngột về mức
xám. Tập hợp các điểm biên tạo thành biên hay đường bao ảnh của ảnh (boundary).
Thí dụ, trong một ảnh nhị phân, một điểm có thể gọi là biên nếu đó là điểm đen và có
ít nhất một điểm trắng là lân cận.
3.2.4.1 Phân loại các kỹ thuật phát hiện biên
Xuất phát từ định nghĩa toán học của biên người ta thường sử dụng 2 phương
pháp phát hiện biên sau:
3.2.4.1.1

Phương pháp phát hiện biên trực tiếp:

Phương pháp này nhằm làm nổi biên dựa vào sự biến thiên về giá trị độ sáng của
điểm ảnh. kỹ thuật chủ yếu dùng phát hiện biên ở đây là kỹ thuật đạo hàm. Nếu lấy
đạo hàm bậc nhất của ảnh ta có phương pháp Gradient; nếu lấy đạo hàm bậc hai ta có
kỹ thuật Laplace. Hai phương pháp trên được gọi là phương pháp dò biên cục bộ.
ngoài ra người ta còn sử dụng phương pháp “đii theo đường bao”: dựa vào nguyên lý
qui hoạch hoạt động và được gọi là phương pháp dò biên tổng thể.
3.2.4.1.2

Phương pháp gián tiếp:

Nếu bằng cách nào đấy , ta phân được ảnh thành các vùng thì đường phân ranh
giữa các vùng đó chính là biên. việc phân vùng ảnh thường dựa vào kết cấu (texture)
bề mặt của ảnh.

16