THIẾT KẾ CHẾ TẠO MÔ HÌNH LOẠI BỎ SẢN PHẨM LỖI TRÊN BĂNG TRUYỀN DÙNG ADRUINO VÀ CÔNG NGHỆ XỬ LÝ ẢNH

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

KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP

THIẾT KẾ, CHẾ TẠO MƠ HÌNH PHÁT HIỆN
VÀ LOẠI BỎ SẢN PHẨM LỖI TRÊN BĂNG
CHUYỀN

Họ và tên sinh viên: NGUYỄN PHÚC
Chuyên Ngành: CƠ ĐIỆN TỬ
Niên khóa:

2015-2019


Tháng 06 năm 2019

THIẾT KẾ, CHẾ TẠO MƠ HÌNH PHÁT HIỆN VÀ LOẠI BỎ
SẢN PHẨM LỖI TRÊN BĂNG CHUYỀN

Tác giả

Khóa luận tốt nghiệp được đệ trình đáp ứng yêu
cầu cấp bằng Kỹ sư ngành Cơ Điện Tử

Giáo viên hướng dẫn:
Th.S

Tháng 06 năm 2019

LỜI CẢM ƠN
Em xin trân trọng cảm ơn tất cả q thầy cơ ở trường Đại học Nơng Lâm TP.Hồ
Chí Minh và q chầy cơ trong khoa Cơ Khí - Công Nghệ đã trang bị cho em những
kiến thức quý báu cũng như đã giúp đỡ em trong suốt quá trình học tập tại trường.
Em xin chân thành cảm ơn các thầy cô trong bộ môn Cơ Điện Tử đã giúp đỡ chúng
em nhiệt tình trong thời gian thực hiện đề tài.
Em cũng xin bày tỏ sự biết ơn chân thành đối với cô Trần Thị Kim Ngà đã tận tình
hướng dẫn em trong suốt quá trình làm Luận văn tốt nghiệp.
Đặc biệt, em xin cảm ơn quý thầy cô trong hội đồng đã dành thời gian nhận xét và
góp ý để luận văn của em hoàn thiện hơn.
Cuối cùng, em xin gửi lời cảm ơn đến những người thân cũng như bạn bè đã động
viên, ủng hộ và luôn tạo cho em mọi điều kiện thuận lợi trong suốt q trình hồn
thành luận văn.

TPHCM, ngày tháng 06 năm
2019 Sinh viên thực hiện

NGUYỄN NHỰT HÀO và MAI TUẤN CƯỜNG


TÓM TẮT
Đề tài nghiên cứu “ Thiết kế, chế tạo mơ hình phát hiện và loại bỏ sản phẩm lỗi
trên băng chuyền. ” được thực hiện tại trường Đại Học Nơng Lâm Thành Phố Hồ Chí
Minh, thời gian từ tháng 3 đến tháng 6 năm 2019.
Đề tài đã thiết kế chế tạo mơ hình phát hiện và loại bỏ sản phẩm lỗi, khơng đúng
u cầu về hình dáng và màu sắc bên ngồi, sử dụng ngơn ngữ lập trình python xây
dựng chương trình xử lý ảnh và trích xuất được các đại lượng đặc trưng về hình dáng,
màu sắc và kích thước của sản phẩm, kết hợp được chương trình xử lý ảnh và chương
trình điều khiển các bộ phận phân loại trong mơ hình. Thiết kế được mạch điều khiển

và động lực để vận hành mơ hình.
Đề tài sử dụng máy tính nhúng Raspberry Pi3 làm bộ xử lý trung tâm có thể đáp
ứng tốc độ xử lý cho quá trình phân loại, kết hợp với lập trình xử lý ảnh để nhận dạng
tách đối tượng và tính kích thước. Sau đó, kết hợp với hệ thống động cơ, cảm biến để
phân loại ra từng loại riêng biệt. Đây được xem là kết quả chính của đề tài.
Do thời gian thực hiện còn hạn chế, cũng như mức độ rộng lớn của đề tài, nên dù
đã cố gắng hết sức nhưng phương án giải quyết bài toán của chúng em chắc chắn
khơng thể tránh khỏi những thiếu sót. Chúng em rất mong nhận được sự đóng góp ý
kiến của quý thầy cô và bạn bè để đề tài của em càng được hoàn thiện hơn.


MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN............................................................................................................. iii
TÓM TẮT................................................................................................................... iv
MỤC LỤC.................................................................................................................... v
DANH SÁCH CHỮ TẮT......................................................................................... viii
DANH SÁCH CÁC BẢNG.......................................................................................... x
DANH SÁCH CÁC HÌNH.........................................................................................xi
Chương 1....................................................................................................................... 1
MỞ ĐẦU....................................................................................................................... 1
1.1 Đặt vấn đề............................................................................................................... 1
1.2 Mục tiêu của đề tài.................................................................................................. 1
1.3 Phạm vi thực hiện đề tài.......................................................................................... 2
1.4 Nội dung thực hiện.................................................................................................. 2
Chương 2....................................................................................................................... 3
TỔNG QUAN............................................................................................................... 3
2.1 Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh................................................................3
2.1.1 Ảnh........................................................................................................................ 3
2.1.1.1 Ảnh nhị phân...................................................................................................3
2.1.1.2

Ảnh xám.........................................................................................................3

2.1.1.3 Ảnh màu..........................................................................................................4
2.1.4.4 Độ phân giải.......................................................................................................4
2.2 Khơng gian màu......................................................................................................5
2.3 Giới thiệu về máy tính nhúng Raspberry Pi3......................................................... 11
2.4 Các thiết bị ngoại vi khác và sơ đồ kết nối............................................................ 12
2.4.1 Camera Pi............................................................................................................ 12
2.4.2 Điều chế độ rộng xung PWM.............................................................................. 13
2.4.3 Cảm biến quang...................................................................................................14
2.4.4 Động cơ Servo.....................................................................................................16


2.5 Phần mền lập trình python, Opencv và ứng dụng xử lý ảnh..................................17
2.5.1 Phần mềm lập trình python:................................................................................17
2.5.2 Thư viện xử lý ảnh OpenCV...............................................................................18
2.5.3 Các ứng dụng OpenCV.......................................................................................19
2.6 Tình hình nghiên cứu trong nước..........................................................................19
Chương 3..................................................................................................................... 24
VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU.................................................. 24
3.1 Thời gian thực hiện đề tài...................................................................................... 24
3.2 Đối tượng và các thiết bị nghiên cứu..................................................................... 24
3.3 Thiết bị nghiên cứu................................................................................................ 25
3.3.1 Máy tính nhúng Raspberry Pi 3........................................................................... 25
3.3.2 Module Camera Pi.............................................................................................. 25
3.4 Các phần mềm được sử dụng.................................................................................26
3.5 Phương pháp nghiên cứu........................................................................................26
Chương 4..................................................................................................................... 27
KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN....................................................................................27

4.1 Thiết kế mơ hình và ngun lý hoạt động.............................................................. 27
4.1.1 Thiết kế mơ hình.................................................................................................27
4.1.2 Ngun lý hoạt động của mơ hình.......................................................................28
4.2 Thiết kế phần cơ khí..............................................................................................28
4.2.1 Bản vẽ cơ khí của mơ hình..................................................................................28
4.3 Thiết kế khối xử lý và điều khiển...........................................................................36
4.3.1 Sơ đồ khối...........................................................................................................36
4.4 Xử lý ảnh, nhận dạng và phân loại........................................................................37
4.4.1 Sơ đồ khối các bước xử lý ảnh............................................................................37
4.4.2 Giải thuật phân loại sản phẩm theo màu sắc, kích thước và biên dạng................44
4.4.3 Giải thích q trình hoạt động của hệ thống........................................................45
4.5 Khảo nghiệm thực tế và kết quả............................................................................45


Chương 5..................................................................................................................... 46
KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ........................................................................................46
5.1 Kết quả đạt được...................................................................................................46
5.2 Hướng phát triển của đề tài....................................................................................46
TÀI LIỆU THAM KHẢO.............................................................................. ……...48
PHỤ LỤC...................................................................................................................49


DANH SÁCH CHỮ TẮT

CGA .............................(Color Graphic Adaptor)
MP4 .............................. (Moving Picture )
IMG ..............................(Image)
RGB ..............................(Red Green Blue)
HSV ..............................(Hue Saturation Value)
HLS...............................(Hue Lightness Saturation

CMYK ..........................(Cyan Magenta Yellow Key)
CIE................................(Commission Internationale d’Eclairage)
RAM .............................(Random Access Memory)
CPU ARM ....................(Central Processing Unit Advanced RISC Machine)
LAN ..............................(Local Area Network)
LPDDR2 memory.........(Low-power Double Data Rate 2)
GNU/ linux ...................(GNU is Not Unix)
USB ..............................(Universal Serial Bus)
HDMI............................(High-Definition Multimedia Interface)
RCA ..............................(Radio Corporation of America)
GPIO pins .....................(General-purpose input/output)
DSI................................(Display Serial Interface)
SD Card ........................(Secure Digital Card)


IPS ................................( Instrument Pointing System)
DC.................................(Direct Current một chiều)
PAL / NTSC......(Phase Alternative Line/ National Television System Committee)
HID ...............................(Human Interface Design)
GND..............................(Ground)
BJT ...............................(Bipolar Junction Transistor)
MOSFET ......................(Metal Oxide Semiconductor Field-Effect Transistor).
LED ..............................(Light Emitting Diode)
ASIC ............................( Application Specific Integrated Circuit)
3D CAD ........................(Computer-aided design)
UNIX ...........................(Uniplexed Information and Computing System)
GUI ...............................(Graphical User Interface)

xiii

DANH SÁCH HÌNH ẢNH

Hình 2.1 Ma trận biểu diển ảnh nhị phân......................................................................3
Hình 2.2 Ma trận biểu diễn ảnh xám.............................................................................3
Hình 2.3 Ma trận biểu diễn mức xám của thành phần RED..........................................4
Hình 2.4 Ma trận biểu diễn mức xám của thành phần GREEN.....................................4
Hình 2.5 Ma trận biểu diễn mức xám của thành phần BLUE.......................................4
Hình 2.6 Hệ trục tọa độ Red Green Blue......................................................................6
Hình 2.7 Mơ hình khơng gian màu RBG......................................................................7
Hình 2.8 Mơ hình khơng gian màu HSV.......................................................................7
Hình 2.9 Mơ hình khơng gian màu HSV.......................................................................7
Hình 2.10 Mơ hình màu HLS........................................................................................8
Hình 2.11 Mơ hình màu L*a*b.....................................................................................9
Hình 2.12 Biến đổi fourier............................................................................................9
Hình 2.13 Module Raspberry Pi 3...............................................................................11
Hình 2.14 Module Raspberry Pi Camera....................................................................12
Hình 2.15 PWM..........................................................................................................13
Hình 2.16 Module PWM DC......................................................................................13
Hình 2.17 Cảm biến quang.........................................................................................14
Hình 2.18 Mạch xử lý tín hiệu ra................................................................................15
Hình 2.19 Động cơ Servo MG996R............................................................................16


Hình 2.20 Logo phần mềm lập trình python................................................................17
Hình 2.21 Logo opencv...............................................................................................18
Hình 2.22 Hình ảnh máy rửa phân loại táo tự động.....................................................20
Hình 2.23 Kiểm tra lại sản phẩm sau khi phân loại.....................................................20
Hình 2.24 Mơ hình máy có dạng chữ L.......................................................................21
Hình 2.25 Máy phân loại dưa hấu...............................................................................22

Hình 2.26 Máy phân loại táo.......................................................................................22
Hình 2.27 Hình máy phân loại chanh..........................................................................23
Hình 3.1 Module Raspberry Pi 3.................................................................................25
Hình 3.2 Module Camera Pi 3.....................................................................................25
Hình 4.1 Mơ hình 3D tổng quát...................................................................................27
Hình 4.2 Bản vẽ 1 (dự kiến)........................................................................................28
Hình 4.3 Bản vẽ 3D khung..........................................................................................29
Hình 4.4 Bản vẽ 2D khung..........................................................................................29
Hình 4.5 Bản vẽ 3D khớp nối......................................................................................30
Hình 4.6 Bản vẽ 2D khớp nối......................................................................................30
Hình 4.7 Bản vẽ 3D khay phân loại.............................................................................31
Hình 4.8 Bản vẽ 2D khay phân loại.............................................................................31
Hình 4.9 Bản vẽ 3D trục..............................................................................................32
Hình 4.10 Bản vẽ 2D trục............................................................................................32
Hình 4.11 Bản vẽ 3D hộp chụp xử lý ảnh....................................................................33
Hình 4.12 Bản vẽ 2D hộp chụp xử lý ảnh...................................................................33
Hình 4.13 Bản vẽ 3D hộp điện....................................................................................34
Hình 4.14 Bản vẽ 2D hộp điện....................................................................................34
Hình 4.15 Bản vẽ 3D khay nhỏ...................................................................................35
Hình 4.16 Bản vẽ 2D khay nhỏ...................................................................................35
Hình 4.17 Mơ hình thực tế..........................................................................................36
Hình 4.18 Sơ đồ khối cho mơ hình..............................................................................36
Hình 4.19 Sơ đồ khối các bước xử lý và điều khiển....................................................37


Hình 4.20 Hình ảnh gốc thu từ camera.........................................................................38
Hình 4.21 Hình ảnh được chuyển ảnh xám...................................................................39
Hình 4.22 Chuyển ảnh qua nhị phân.............................................................................40
Hình 4.23 Tìm contour của sản phẩm...........................................................................41
Hình 4.24 Biên dạng sản phẩm lỗi................................................................................42

Hình 4.25 Sản phẩm lỗi màu sắc...................................................................................42
Hình 4.26 Sản phẫm sai kích thước..............................................................................43


Chương 1
MỞ ĐẦU
1.1 Đặt vấn đề
Hiện nay, đất nước đang trong giai đoạn cơng nghiệp hóa, hiện đại hóa nên sự phát
triển của các ngành khoa học kĩ thuật, trong đó tự động hóa đóng vai trị hết sức quan
trọng trong đời sống, công nghiệp và đặc biệt là nông nghiệp. Các hoạt động lao động
chân tay hằng ngày cần phải được thay thế bằng các mơ hình tự động hoặc bán tự
động. Các máy công nghiệp vận dụng sức mạnh của vi xử lý và công nghệ tiên tiến ra
đời.
Trong nông nghiệp, việc thu hoạch và phân loại sản phẩm sau thu hoạch vốn làm
bằng thủ công. Nhưng với trình độ ngày nay, người ta hồn tồn có thể tự động hóa nó,
vừa tiết kiệm sức người, vừa tiết kiệm chi phí, thời gian và đạt năng suất cao.
Với sự phân tích trên, ta có thể thấy được sự quan trọng của tự động hóa đối với
ngành nơng nghiệp như thế nào. Từ thực tế cuộc sống và kiến thực được học ở trường,
với mong muốn nâng cao năng suất mà vẫn đảm bảo độ chính xác trong khâu phân
loại, nhóm quyết định chọn đề tài “Thiết kế, chế tạo mơ hình phát hiện và phân loại
sản phẩm lỗi trên băng chuyền ”. Mơ hình vận dụng sức mạnh của vi xử lý và công
nghệ xử lý ảnh để xử lý một cách linh hoạt. Trong tương lai có thể phát triển thành các
hệ thống có quy mơ lớn ứng dụng vào thực tế đáp ứng vào nhu cầu của nhiều loại sản
phẩm.
1.2 Mục tiêu của đề tài
+ Thiết kế, chế tạo băng chuyền và cơ cấu gạt loại bỏ sản phẩm khơng đúng u
cầu về hình dáng và màu sắc bên ngồi.
+ Xây dựng chương trình xử lý ảnh nhận dạng sản phẩm khơng đúng u cầu về
hình dáng và màu sắc bên ngồi.
+ Xây dựng thuật tốn phát hiện và loại bỏ sản phẩm lỗi ra khỏi băng chuyền.

+ Xây dựng mạch điều khiển cho mơ hình.
1


+ Khảo nghiệm, đánh giá độ chính xác và ổn định của mơ hình.

2


1.3 Phạm vi thực hiện đề tài
Hiện nay trên thị trường đã có rất nhiều hệ thống tự động phục vụ cho nhu cầu
phát hiện và phân loại sản phẩm, đặc biệt là trái cây. Chẳng hạn như hệ thống máy tự
động phân loại trái cây theo kích thước, hệ thống máy rửa trái cây và đóng gói trái cây,
hệ thống máy phân loại trái cây theo trọng lượng, hay hệ thống bao gồm việc rửa, phân
loại, hong khô, đánh bóng và đóng gói sản phẩm…Với mỗi loại máy khác nhau người
ta sử dụng các công cụ hỗ trợ khác nhau trong việc xử lý phân loại đó. Có loại sử dụng
cảm biến màu, có loại sử dụng cảm biến trọng lượng, có loại dùng xử lý ảnh…
Trong đề tài nghiên cứu này, nhóm chúng tơi giới hạn lại ở việc phân loại vật
phẩm hình vng màu đỏ và có kích thước cụ thể. Mơ hình của chúng tơi áp dụng
công nghệ xử lý ảnh, thông qua độ tương phản của màu sắc để tách đối tượng ra và
tính kích thước bằng đơn vị pixel, từ đó phát hiện và loại bỏ sản phẩm khơng đúng u
cầu về hình dáng và màu sắc bên ngồi.
Vì thời gian giới hạn cũng như mức độ rộng lớn của đề tài nên chúng tôi chỉ thực
hiện nghiên cứu các vấn đề cơ bản sau:
 Dùng Camera thu tín hiệu video trực tiếp và truyền dữ liệu qua cổng CSI
camera kết nối trực tiếp đến bộ phân xử lý máy tính nhúng Raspberry Pi và sử dụng
các thuật toán để phát hiện đối tượng tách đối tượng và tính tốn các thơng số cần
thiết.
 Ứng dụng xử lý ảnh bằng thư viện Opencv vào các thuật tốn để phân tích, tính
tốn các dữ liệu.

 Hệ thống băng tải vận chuyển kết hợp bộ phận phân loại để loại bỏ sản phẩm
không đúng yêu cầu về hình dáng và màu sắc bên ngồi.
1.4 Nội dung thực hiện
- Thiết kế bản vẽ 2D và 3D của mơ hình.
- Mua vật liệu và gia cơng lắp ráp mơ hình thực tế.
- Lắp ráp các thiết bị điện tử lên mơ hình.
- Cài đặt hệ điều hành, OpenCV và các phần mềm cần thiết cho raspberry pi.
- Kết nối các mạch điều khiển và các mạch động lực với cơ cấu chấp hành.
- Nghiên cứu và lập trình ngôn ngữ python trong xử lý ảnh.
3


- Tiến hành chạy chương trình và khắc phục lỗi phát sinh để hoàn thiện hệ thống.

4


Chương 2
TỔNG QUAN
2.1 Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh
2.1.1 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.
2.1.1.1 Ảnh nhị phân
Ảnh nhị phân là ảnh chỉ có 2 mức đen trắng phân biệt, mỗi điểm ảnh của ảnh nhị
phân chỉ có thể là 0 hoặc 1.

0

1

1

0

1

1

1

0

0

0

1

1

0

1

1

1

Hình 2.1 Ma trận biển diễn ảnh nhị phân

2.1.1.2 Ảnh xám
Ảnh xám là ảnh mà giá trị mức xám của các điểm ảnh được biểu diễn bằng 8 bit
(giá trị từ 0 đến 255).

0

5

12

0

15

94

21

0

0

0

156

9

0

11

245

12

Hình 2.2 Ma trận biểu diễn ảnh xám

5


2.1.1.3 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.

0

7

11

0

115

94

20

0

0

0

15

16

0

11

225

12

Hình 2.3 Ma trận biểu diễn mức xám của thành phần RED

0

1

121

0

14

9

210

0

0

0

115

16

0

11

22

2

Hình 2.4 Ma trận biểu diễn mức xám của thành phần GREEN

0

17

21

0

135

93

50

0

0

0

15

67

0

11

25

19

Hình 2.5 Ma trận biểu diễn mức xám của thành phần BLUE.
2.1.1.4 Độ phân giải
Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh

số được hiển thị. Khoảng cách giữa các điểm ảnh phải được chọn sao cho mắt người
vẫn thấy được sự liên tục của ảnh. Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên một
mật độ phân bổ, đó chính là độ phân giải và được phân bố theo trục x và y trong không
gian hai chiều.
6


Ví dụ: Độ phân giải của ảnh trên màn hình CGA (Color Graphic Adaptor) là
một lưới điểm theo chiều ngang màn hình: 320 điểm chiều dọc * 200 điểm ảnh
(320*200). Rõ ràng, cùng màn hình CGA 12” ta nhận thấy mịn hơn màn hình CGA
17” độ phân giải 320*200. Lý do: cùng một mật độ (độ phân giải) nhưng diện tích màn
hình rộng hơn thì độ mịn (liên tục của các điểm) kém hơn.
2.2 Không gian màu
Mọi vật mà ta quan sát được là nhờ vào ánh sáng. Bề mặt của các vật đó là sáng
hay tối có hai nguyên nhân chính:năng suất phản xạ của nó và số lượng ánh sáng
chúng ta nhận được từ nguồn. Có hai loại nguồn sáng, loại thứ nhất nó tự phát ra ánh
sáng gọi là nguồn sơ cấp (mặt trời, đèn điện,…); loại thứ hai nó chỉ phản xạ hay
khuếch tán ánh sáng mà nó nhận được từ các nguồn khác nhau gọi là nguồn sáng thứ
cấp (mặt trăng, đồ vât,…).
Ánh sáng khác với sóng điện từ là mắt người nhận biết được nó. Mắt người nhạy
cảm với sóng điện từ trong khoảng bước sóng λ, trong khoảng từ 350nm cho đến
750nm. Hình trên biểu diễn các dạng sóng điện từ theo bước sóng và dãy nhìn thấy
được. Cảm nhận màu có được do 3 loại tế bào hình chop trong võng mạc mắt người.
Mỗi tế bào nhạy cảm với 1 dãy phổ nhất định tương ứng với các màu đỏ, xanh lục,
xanh dương. Nguồn sáng có dãy thành phần phổ ƒ(λ), được biến đổi bởi bề mặt phản
xạ của vật thể. Giả sử r(λ) là hàm phản xạ này. Khi đó, số đo R được tào từ tế bào mau
đỏ sẽ là:
R = ʃ ƒ(λ) r(λ)hR(λ)d(λ)
Tức là tín hiệu hình ảnh trên các lối ra của sensor (tế bào) trong thực tế chính bằng
tích phân của ba thành phần phụ thuộc vào bước sóng khác nhau: nguồn sáng ƒ, phản

xạ bề mặt của vật r và đặc tính sensor hR.
Vậy, mọi màu sắc tự nhiên đều được tổ hợp từ ba màu cơ bản: màu đỏ R (Red), màu
xanh lục G (Green) và màu xanh dương B (Blue). Người ta cũng quy định ba màu cơ
bản tương ứng với các bước sóng là 700nm(Red), 546,8nm(Green) và 435,8nm(Blue).

7


Có ba thuộc tính trong việc cảm nhận màu:
- Hue: là sắc thái
- Saturation: là mức độ bão hòa
- Brightness: là độ sáng
Với nguồn sáng đơn sắc thì sác lượng tương ứng với bước sóng của ánh sáng
nguồn. Độ bão hòa thay đổi nhanh nếu lượng ánh sáng trắng được thêm vào.
 Một số không gian màu
 Không gian màu RGB (Red, Green, Bule)
Tổ chức quốc tế về chuẩn hóa màu CIE (Commission Internationale d’Eclairage)
đưa ra một số các tiêu chuẩn để biểu diễn màu. Các hệ này có các dạng chuẩn riêng, ở
đây chỉ đề cập đến chuẩn màu CIE-RGB (dùng hệ tọa độ 3 màu cơ bản). Như đã nêu
trên, một màu là sự pha trộn của ba màu cơ bản với 1 tỷ lệ nhất định nào đây. Vậy, một
pixel ảnh màu ký hiệu Px được viết như sau:
Px = [ ]
Ngươi ta dùng hệ tọa độ ba màu R-G-B (tương ứng với tọa độ x-y-z) để biểu diễn
màu, nên khơng gian màu RGB có dạng như sau:

Hình 2.6 : Hệ trục tọa độ Red Green Blue.

Trong cách biểu diễn này ta có cơng thức R + G +B = 1. Công thức này được gọi
là công thức Maxell. Cịn gọi là ảnh “truecolor” do tính trung thực của nó. Ảnh này
được biểu diễn bởi một ma trậnba chiều kích thước m x n x 3, với m x n là kích thước

ảnh theo pixels. Ma trận này định nghĩacác thành phần màu red, green, blue cho mỗi
điểm ảnh, các phần tử của nó có thể thuộc kiểu uint 8, uint16 hoặc double.

8


Hình 2.7 Mơ hình khơng gian màu RGB .
 Khơng gian màu HSV
Thay vì chọn các phần tử R,G,B để có màu mong muốn, người ta chọn các phần tử
tham số màu Hue, Saturation và Value để pha màu.
Mơ hình khơng gian màu HSV có thể được suy diễn từ khơng gian màu RGB.

Hình 2.8 Mơ hình khơng gian màu HSV

9


Hình 2.9 Mơ hình khơng gian màu HSV

10


Trong đó:
H: Hue là bước sóng của ánh sáng hay còn gọi là ngưỡng màu
S: Saturation là độ tinh khiết của ánh sáng
V: Value là cường độ hay độ chói của ánh sáng
Ngồi ra, cịn có một vài khơng gian màu khác, mỗi khơi gian màu đề có những ứng
dụng riêng. Tùy thuộc vào tính chất cơng việc mà chúng ta lựa chọn không gian màu
cho phù hợp với yêu cầu.
Giả sử trong việc nhận diện, phân biệt màu sắc thì chúng ta chọn khơng gian màu

HSV. Khơng gian màu HSV có ưu điểm là phù hợp với nhaajnj thức của con người
nên nó là phù hợp nhất trong việc phân loại màu sắc.
 Mơ hình màu HLS
Mơ hình màu HLS được xác định bởi tập hợp hình chóp sáu cạnh đơi của khơng
gian hình trụ.Sắc màu là góc quanh trục đứng cảu hình chóp sáu cạnh đơi với màu đỏ
tại góc 0o. Các màu sẽ xác định theo thứ tự giống như trong biểu đồ CIE khi ranh giới
của nó bị xoay ngược chiều kim đồng hồ: Màu đỏ, màu vàng, màu lục, màu xanh tím,
màu lam và đỏ thẫm. Điều này cũng giống như thứ tự sắc xếp trong mẫu hình chóp sáu
cạnh đơn HSV.

Hình 2.10 Mơ hình màu HLS

11


 Mơ hình màu L*a*b
Là khơng gian màu phổ biến cho việc so sánh sự khác biệt về màu sắc. Trong đó,
hệ thống L*a*b đại diện cho 3 mức tỷ lệ với L(light) đại diện cho độ sáng.

Hình 2.11 Mơ hình L*a*b
 Một số cơng cụ trợ giúp xử lý ảnh
 Kỹ thuật lọc số
Chất lượng hình ảnh kém do rất nhiều nguyên nhân như do nhiễm điện tử của máy
thu hay chất lượng bộ số hóa kém. Nhiễu ảnh số được xem như là sự dịch chuyển
nhanh của tín hiệu thu nhận trên một khoảng cách ngắn. Về mặt tần số, nhiễu ứng với
các thành phần tần số cao trong ảnh. Như vậy để xử lý nhiễu ta có thể lọc các thành
phần tần số cao. Việc lọc dựa vào tính dư thừa thơng tin khơng gian, các pixel lân cận
có thể có cùng hoặc gần cùng một số đặc tính. Kỹ thuật lọc này dùng một mặt nạ và di
chuyển khắp ảnh gốc.
 Biến đổi Fourier

Biến đổi Fourier cho một tín hiệu có thể biểu diễn như sau:

Hình 2.12 Biến đổi Fourier.
12


Biến đổi Fourier thuận cho tín hiệu một chiều gồm một cặp biến đổi :
- Biến đổi Fourier thuận: chuyển sự biểu diễn từ không gian thực sang không gian tần
số (phổ và pha). Các thành phần tần số này được gọi là các biểu diễn trong không gian
Fourier của tín hiệu.
- Biến đổi Fourier ngược: Chuyển đổi sự biểu diễn của đối tượng từ không gian
Fourier sang không gian thực.
 Biên và các phương pháp phát hiện biên
Biên là vấn đề quan trọng trong trích chọn đặc điểm nhằm tiến tới hiểu ảnh. Cho
đến nay chưa có định nghĩa chính xác về biên, trong mỗi ứng dụng người ta đưa ra các
độ đo khác nhau về biên, một trong các độ đo đó là độ đo về sự thay đổi đột ngột về
cấp xám. Ví dụ: Đối với ảnh đen trắng, một điểm được gọi là điểm biên nếu nó là điểm
đen có ít nhất một điểm trắng bên cạnh. Tập hợp các điểm biên tạo nên biên hay
đường bao của đối tượng. Xuất phát từ cơ sở này người ta thường sử dụng hai phương
pháp phát hiện biên cơ bản:
Phát hiện biên trực tiếp: Phương pháp này làm nổi biên dựa vào sự biến thiên mức
xám của ảnh. Kỹ thuật chủ yếu dùng để phát hiện biên ở đây là kỹ thuật lấy đạo hàm.
Nếu lấy đạo hàm bậc nhất của ảnh ta có các kỹ thuật Gradient, nếu lấy đạo hàm bậc
hai của ảnh ta có kỹ thuật Laplace. Ngồi ra cịn có một số các tiếp cận khác.
Phát hiện biên gián tiếp: Nếu bằng cách nào đó ta phân được ảnh thành các vùng
thì ranh giới giữa các vùng đó gọi là biên. Kỹ thuật dị biên và phân vùng ảnh là hai
bài toán đối ngẫu nhau vì dị biên để thực hiện phân lớp đối tượng mà khi đã phân lớp
xong nghĩa là đã phân vùng được ảnh và ngược lại, khi đã phân vùng ảnh đã được
phân lớp thành các đối tượng, do đó có thể phát hiện được biên.
Phương pháp phát hiện biên trực tiếp tỏ ra khá hiệu quả và ít chịu ảnh hưởng của

nhiễu, song nếu sự biến thiên độ sáng không đột ngột, phương pháp tỏ ra kém hiệu
quả, phương pháp phát hiện biên gián tiếp tuy khó cài đặt, song lại áp dụng khá tốt
trong trường hợp này. Sự khác biệt cơ bản giữa hai phương pháp này là: Phương pháp
phát hiện biên trực tiếp cho ta kết quả là ảnh biên, còn phương pháp phát hiện biên
trực tiếp cho ta kết quả là đường biên.
13