Nghiên cứu các kỹ thuật nhận dạng mẫu và ứng dụng đánh giá chất lượng trái bưởi

1

B GIÁO D C VÀ ĐÀO T O
Đ I H C ĐÀ N NG

H

Đ C LĨNH

NGHIÊN C U CÁC K THU T
NH N D NG M U VÀ

NG D NG ĐÁNH GIÁ

CH T LƯ NG TRÁI BƯ I

Chuyên ngành : Khoa h c máy tính
Mã s : 60.48.01

TĨM T T LU N VĂN TH C SĨ K THU T

Đà N ng - Năm 2012


2
Cơng trình đư c hồn thành t i
Đ I H C ĐÀ N NG

Ngư i hư ng d n khoa h c: TS. HUỲNH H U HƯNG

Ph n bi n 1 : PGS.TS. PHAN HUY KHÁNH

Ph n bi n 2 : TS. TRƯƠNG CƠNG TU N

Lu n văn đư c b o v t i H i ñ ng ch m Lu n văn t t
nghi p th c sĩ k thu t h p t i Đ i h c Đà N ng vào ngày 15
tháng 12 năm 2012

Có th tìm hi u lu n văn t i:
- Trung tâm Thông tin - H c li u, Đ i h c Đà N ng;
- Trung tâm H c li u, Đ i h c Đà N ng;


3

M

Đ U

1. LÝ DO CH N Đ TÀI
Nh m gi m thi u s lư ng trư ng h p ng ñ c th c ph m ngày
càng tăng trên th gi i và trong nư c do ăn ph i nh ng qu trái cây
kém ch t lư ng; ñ t o ra nh ng s n ph m ch t lư ng cao, an toàn,
ti n t i s

n ñ nh v ch t lư ng; nh m tăng cư ng kh năng c nh

tranh c a trái cây Vi t Nam, ñ c bi t là các lo i trái bư i có giá tr
kinh t cao như Bư i Năm roi, Bư i Da Xanh, .v.v. trên th trư ng
khu v c và th gi i. An toàn th c ph m theo hư ng GAP là v n đ
s ng cịn c a rau qu Vi t Nam.

Đ tài ti p c n

khâu cu i cùng c a tiêu chu n GAP nh m ki m

sốt và đánh giá ch t lư ng trái Bư i trư c khi đưa vào đóng gói và
xu t kh u ra th trư ng: Rau qu ñư c thu ho ch đúng đ chín, lo i
b các qu b héo, b sâu, d d ng .v.v. Hi n nay,

nư c ta nh ng

công vi c này h u h t đư c th c hi n th cơng. Đ tài s t p trung
nghiên c u các k thu t x lý nh s và nh n d ng m u đ gi i quy t
bài tốn này.
Vi c ñánh giá ch t lư ng trái cây ñã ñư c th c hi n b i nhi u
nhà nghiên c u, m t s cơng trình nghiên c u tiêu bi u và m i nh t
ñư c gi i thi u trong m c 1.10 c a cu n lu n văn này. H u h t h
ñ u d a trên các ñ c trưng quan tr ng c a trái cây như: kích thư c,
hình dáng, màu s c và k t c u b m t.
2. M C TIÊU VÀ NHI M V C A Đ TÀI
M c tiêu c a ñ tài
Nh n d ng và ñánh giá ch t lư ng c a trái Bư i b ng các k
thu t x lý nh s và nh n d ng m u mà không phá v c u trúc b


4
m t c a chúng.
Nhi m v c a ñ tài
-

Nghiên c u các k thu t x lý nh và các phương pháp

nh n d ng trái cây.

-

Thu th p, xây d ng cơ s d li u nh trái Bư i (qu ñ t
ch t lư ng t t và qu có các khuy t t t, d d ng, ...)

-

Nghiên c u các phương pháp ti p c n và k thu t ñánh giá
ch t lư ng trái cây, ki m tra b m t trái cây.

3. Đ I TƯ NG VÀ PH M VI NGHIÊN C U
Đ i tư ng nghiên c u: M t s lo i Bư i xu t kh u c a Vi t
Nam.
Ph m vi nghiên c u
-

Nghiên c u các k thu t x

lý nh và nh n d ng trái

Bư i.
-

Nghiên c u các phương pháp phát hi n khuy t ñi m trên
b m t trái Bư i ñ ti n t i ñánh giá ch t lư ng trái trái
Bư i.

4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN C U

Phương pháp tài li u
-

Tìm hi u các k thu t x lý nh s ; Tìm hi u các k thu t
nh n d ng ñ i tư ng, nh n d ng m u; Tìm hi u các phương
pháp ñánh giá ch t lư ng s n ph m trái cây.

-

Tìm hi u m t s cơng c h tr l p trình.


5
Phương pháp th c nghi m
Xây d ng c s d li u nh hu n luy n (thu th p nh trái

-

Bư i ñ t chu n xu t kh u và nh trái Bư i có khuy t t t).
Cài đ t chương trình th nghi m v i m t s m u d li u

-

và ñánh giá k t qu .

5. Ý NGHĨA KHOA H C VÀ TH C TI N
Ý nghĩa khoa h c
-

Nghiên c u các k thu t x lý nh và nh n d ng m u.

-

Nghiên c u m t s gi i thu t, phương pháp ñ ñánh giá
ch t lư ng trái Bư i.

-

ng d ng công ngh x lý nh s và nh n d ng vào bài
toán th c t .
Ý nghĩa th c ti n

-

Gi i quy t bài toán: Ki m tra, tuy n ch n và ñánh giá ch t
lư ng trái Bư i t i Vi t Nam.

-

ng d ng các k thu t x lý nh và nh n d ng m u, ñ i
tư ng ñ

ng d ng vào lĩnh v c phân lo i và tuy n ch n

ch t lư ng th c ph m cho k t qu t t, giá thành th p và
nhanh chóng.
-

Đ tài cũng mong mu n tr thành m t ch ñ m i đ các
nhà nghiên c u khác có th ti p t c nghiên c u sang các

6
lĩnh v c liên quan khác, như ñánh giá ch t lư ng rau s ch,
h i s n, v.v.
6. B

C C LU N VĂN

N i dung c a lu n văn đư c trình bày bao g m các ph n chính
như sau:
M đ u
Chương 1: Nghiên c u t ng quan v x lý nh s và nh n d ng
Chương 2: Trích l c đ c trưng và nh n d ng
Chương 3: K t qu nh n d ng và phát hi n khuy t ñi m
K t lu n và hư ng phát tri n.
CHƯƠNG 1. NGHIÊN C U T NG QUAN V X
S

LÝ NH

VÀ NH N D NG

1.1. GI I THI U CHUNG V

X

LÝ

NH S

VÀ

NG

D NG
1.2. T NG QUAN V X

LÝ NH S

Các bư c chính trong x lý nh s đư c th hi n
[1], [14], [16], [19].

hình dư i đây


7
Hình 1.1: Các bư c chính trong x lý nh s .
1.3. X

LÝ M C TH P

1.3.1. Thu nh n nh
1.3.2. Ti n x lý nh
1.3.2.1. Kh nhi u
1.3.2.2. B l c trong mi n không gian
1.3.2.3. B l c trong mi n t n s
1.4. X

LÝ M C TRUNG

1.4.1. Phân đo n nh
Phân đo n nh có th th c hi n b i ba k thu t cơ b n: phân
ño n nh d a trên ngư ng, d a trên biên và d a trên vùng [1], [14],
[19], [20].
1.4.1.1. Phân ño n nh d a trên ngư ng
1.4.1.2. Phân ño n nh d a trên biên
1.4.1.3. Phân ño n nh d a trên vùng
1.4.2. Bi u di n và mô t

nh

1.4.2.1. Bi u di n nh
1.4.2.2. Mô t
1.5. X

nh

LÝ M C CAO

X lý m c cao trong x lý nh bao g m: Nh n d ng nh và n i
suy nh.
1.6. CƠ SƠ TRI TH C


8
1.7. CÁC KHÔNG GIAN MÀU VÀ NH MÀU
1.7.1. Màu trong x lý nh s
1.7.2. Không gian màu RGB
1.7.3. Không gian màu HSV

Khơng gian màu HSV cịn đư c g i là khơng gian màu HSB.
Các giá tr s c đ , đ bão hịa và giá tr đ sáng đư c s d ng làm
các tr c t a ñ .
1.7.4. Không gian màu c a CIE
1.7.4.1. Không gian màu CIE XYZ
Khơng gian màu XYZ do CIE đ xu t v i ba màu cơ b n X, Y,
Z. H t a đ khơng gian màu XYZ đư c ch n làm sao cho các vector
màu th c (n m trong quang ph ) ñ u ñi qua tam giác màu đơn v
XYZ.
1.7.4.2. Khơng gian màu CIE L*a*b*
Khơng gian màu L*a*b* ñư c CIE ñ xu t vào năm 1976. Các
mi n giá tr c a không gian màu này là thành ph n đ sáng L* có giá
tr t ñen (-L) ñ n tr ng (+L) và hai thành ph n màu s c a*, b* mô t
s c đ và đ bão hịa có giá tr l n lư t trên các tr c t màu xanh lá
cây (-a) ñ n màu ñ (+a) và t màu xanh dương (-b) đ n màu vàng
(+b) [16].
1.8. X

LÝ HÌNH THÁI H C TRÊN NH

1.8.1. Khái ni m cơ b n
Ph n t c u trúc (Structuring element): Đơi khi đư c g i là m t
nhân (Kernel). Có hai lo i ph n t c u trúc: ph n t c u trúc ph ng


9
và ph n t c u trúc không ph ng. M i lo i ph n t c u trúc đ u có
hình dáng khác nhau.
Ph n l n các phép tốn hình thái h c đư c đ nh nghĩa t hai
phép toán cơ b n là phép toán co

nh (Erosion) và giãn

nh

(Dilation).
1.8.2. Phép co và gi n nh
1.8.2.1. Phép co nh
Phép toán co nh c a nh xám I v i c u trúc ph n t không
ph ng H t i v trí (x, y) c a nh I ñư c xác ñ nh như sau:
(I⊖H)(x, y) = min(I(x+i, y+j) - H(i, j) | (i, j)∈ DH)

(1.12)

1.8.2.2. Phép giãn nh
Phép toán giãn nh c a nh xám I v i c u trúc ph n t không
ph ng H t i v trí (x, y) c a nh I ñư c xác ñ nh như sau:
(I⊕H)(x, y) = max(I(x+i, y+j)+H(i, j) | (i, j)∈ DH)
1.8.3. Phép đóng và m
1.8.3.1. Phép m

(1.13)

nh

nh

G i A là ñ i tư ng trong hình nh và B là ph n t c u trúc, ()
là ký hi u c a phép m
phép m

nh gi a t p h p A và ph n t c u trúc B,

nh ñư c xác ñ nh b i công th c:
AB = (A⊖B)⊕B

(1.14)

1.8.3.2. Phép ñóng nh
V i t p h p A là ñ i tư ng trong nh, B là ph n t c u trúc.

( •) là ký hi

u phép đóng nh. Khi đó phép đóng nh c a t p h p A

b i Ph n t c u trúc B, kí hi u là ( A • B) , xác ñ nh b i:

( A • B) = ( A ⊕ B)
1.9. BI N Đ I WAVELET

B

(1.15)


10
1.9.1. Bi n ñ i Wavelet và ng d ng
1.9.2. Bi n ñ i Wavelet r i r c
Trong x lý nh th c ph m, DWT 2-D thư ng ñư c s d ng ñ
nén nh ñ u vào.

nh sau khi nén ñư c ñưa vào ma tr n GLCM đ

tính tốn các đ c trưng k t c u trong nh ph c v cho công vi c nh n
d ng nh [6], [22].
1.10. M T S

CƠNG TRÌNH NGHIÊN C U LIÊN QUAN

Đ N Đ TÀI VÀ K T QU
1.10.1. Nh n d ng trái cây
Angel Dacal-Nieto và các c ng s [2] ñã ti n hành ñánh giá ch t
lư ng c khoai tây d a trên ñ c trưng màu s c và k t c u.
Các tác gi

[3] ñã phát tri n m t thu t tốn nh n d ng đ phân

lo i th c ph m d a trên đ c trưng hình dáng và k t c u.
Hetal N. Patel và các c ng s [5] ñã ñ xu t phương pháp nh n
d ng trái cây

trên cây (fruit on tree) d a trên các ñ c trưng: Cư ng

ñ sáng, màu s c, biên, và hư ng.
Các nhà nghiên c u [6] đã đ xu t mơ hình nh n d ng trái cây
d a trên ñ c trưng v màu s c và k t c u b m t.
1.10.2. Phát hi n khuy t ñi m trên b m t trái cây
Panli HE [4] đã đ xu t mơ hình phát hi n khuy t đi m trên b
m t trái cây d a trên bi n ñ i Fourier và phân l p khuy t ñi m b ng
phương pháp SVM.

Deepesh Kumar Srivastava [7] ñã ñ xu t phương pháp kh
chói trong nh và phát hi n khuy t ñi m trên b m t trái cây s d ng
b l c Gabor.


11
Các tác gi [10] ñã ñ xu t m t phương pháp ñ phát hi n
khuy t ñi m trên b m t nh ng trái cây thu c gi ng cam qt d a
trên các đ c trưng màu s c.
Md. Zahangir Alom và Hyo Jong Lee [11] ñ xu t phương pháp
phân ño n nh Gaussian Mean (GM) ñ phát hi n b nh t t trên lá
lúa.
CHƯƠNG 2. TRÍCH L C Đ C TRƯNG VÀ NH N D NG
2.1. MƠ HÌNH H TH NG NH N D NG TRÁI BƯ I
Sau quá trình nghiên c u và th c nghi m, tác gi xin ñ xu t mơ
hình nh n d ng trái Bư i như hình 2.1.
2.2. THU NH N NH
nh trái Bư i ñư c thu nh n thông qua các thi t b ch p nh
(máy nh Cannon) có đ phân gi i cao.
Tác gi ñ xu t ch p nh trái Bư i trong tư th ñ th ng ñ ng và
ph i ch p

hai m t c a trái Bư i

(phương n m ngang vng góc

Hình 2.1: Sơ đ nh n d ng
trái Bư i

v i trái Bư i).

2.3. TRÍCH

L C

Đ C

TRƯNG
Trong lĩnh v c nh n d ng
nh trái cây có 4 đ c trưng cơ
b n đó là: kích thư c, màu s c,
hình dáng và k t c u [1]. Tuy
nhiên, ñ i v i trái Bư i tác gi ñ xu t ch s d ng 3 ñ c trưng: Màu
s c, hình dáng và k t c u ñ nh n d ng.


4π

12
2.3.1. Màu s c
Đ tách ñư c ñ c trưng v màu s c, tác gi ch n không gian màu
HSV.
2.3.1.1. Thu t toán chuy n nh màu RGB sang nh màu HSV
Thu t tốn chuy n đ i RGB sang HSV ñư c ñưa ra b i Travis.
Các giá tr c a S và V n m trong kho ng 0 (màu ñen) và 1 (màu
tr ng), giá tr c a H n m trong kho ng 0 ñ n 360o.
2.3.1.1. Thu t toán chuy n nh màu HSV sang nh màu RGB
2.3.2. Hình dáng
2.3.2.1. Các phương pháp đo lư ng hình dáng trái cây
Có r t nhi u phương pháp khác nhau đ đo lư ng hình dáng
đư c áp d ng trong lĩnh v c x lý nh trái cây, bao g m hai lo i [1]:

ño lư ng ph thu c vào kích thư c - SMD và đo lư ng khơng ph
thu c vào kích thư c - SIM.
2.3.2.2. Đ xu t phương pháp ño lư ng hình dáng trái Bư i.
Đ i v i trái Bư i tơi xin đ xu t phương pháp ño lư ng hình
dáng b ng phương pháp SDM s d ng tham s ñ r n ch c c a đ i
tư ng nh. Hình 2.3 là sơ đ ño
lư ng ñ c trưng hình dáng c a
trái Bư i. Đ l n c a hình dáng
trái Bư i đư c tính tốn d a
trên di n tích và chu vi theo
công th c sau [23]:

dien _ tich
(chu _ vi) 2
2.3.3. K t c u b m t

(2.4)

Hình 2.3: Sơ đ đo lư ng đ c trưng
hình dáng c a trái Bư i.


13
K t c u c a nh mô t các thu c tính c a các y u t c u thành
nên b m t ñ i tư ng.
2.3.3.1. Các phương pháp phân tích đ c trưng k t c u nh
Hi n nay, có r t nhi u phương pháp đư c đ xu t đ phân tích và
đo lư ng k t c u trong nh nhưng có th phân chúng thành 4 lo i
[25], [26]:
-

Phương pháp th ng kê – Statistical methods

-

Phương pháp c u trúc – Structural methods

-

Phương pháp d a trên bi n ñ i – Transform-based methods

-

Phương pháp d a trên mơ hình hóa – Model-based methods

2.3.3.2. Đ xu t phương pháp ño lư ng ñ c trưng k t c u
Tác gi xin ñ xu t sơ ñ trích l c ñ c trưng k t c u như

hình

2.6.

Hình 2.6: Sơ đ trích l c và ño lư ng ñ c trưng k t c u.
2.3.3.3. Sóng con Gabor
Trong x lý nh, b l c Gabor là m t b l c tuy n tính thư ng
đư c s d ng đ phát hi n biên, ph n vùng nh, phân tích đ c trưng
nh, phân l p nh. T n s và hư ng ñư c th hi n trong các b l c
Gabor tương t như h th ng th giác c a con ngư i. Hàm sóng con
Gabor trong mi n khơng gian có d ng như sau [27]:

g λ ,θ ,ϕ ,σ ,γ ( x, y) = exp(−

x' 2 +γ 2 y' 2
x'
) cos(2π + ϕ )
2
λ
2σ

(2.5)


14

θ
Trong đó, x ' = x cos(θ ) + y sin(θ ) , và y' = −x sin(θ ) + y cos( ) .
Bư c sóng (λ - lamda) đ i di n cho sóng c a các tác nhân
cosine c a hàm Gaussian, hư ng (θ - theta) ñ i di n cho hư ng c a
các ñư ng g ch s c song song c a hàm Gabor t i m t góc nào đó
(đ ), đ l ch pha (φ - phi) theo góc, và t l hư ng (γ - gamma) là t
l co giãn trong khơng gian và nó xác đ nh tính đơn gi n c a hàm
Gabor, và ñ l ch chu n σ xác đ nh kích thư c c a hàm Gaussian
tuy n tính.
2.3.3.4. Ma tr n đ ng hi n m c xám Co-occurrence
GLCM c a nh f(x,y) có kích thư c MxM và có G m c đ xám
là m t ma tr n hai chi u C(i, j). M i ph n t c a ma tr n th hi n xác
su t x y ra cùng giá tr cư ng ñ sáng i và j t i m t kho ng cách d và
m t góc

xác đ nh. Do đó, có th có nhi u ma tr n GLCM khác

nhau ph thu c vào c p giá tr d và

. GLCM đư c tính tốn như

sau [1]:
max(| x1 − x2 |, | y1 − y 2 ) = d
Cdθ (i, j ) = N (( x1 , y1 ), ( x2 , y 2 )) ∈ MxM

Θ(( x1 , y1 ), ( x2 , y2 )) = θ

(2.7)

f ( x1 , y1 ) = i, f ( x2 , y 2 ) = j

Haralick ñã ñ ngh m t t p h p g m 14 ñ c trưng có th tính
tốn đư c t ma tr n đ ng hi n m c xám GLCM có th ñư c s
d ng ñ phân l p k t c u hình nh. Tuy nhiên, trong đ tài này tác
gi ch ch n l c 05 ñ c trưng phù h p v i bài toán: năng lư ng
(energy), đ

tương ph n (contrast), entropy, đ

tương đ ng

(Correlation), tính ñ ng nh t (homogeneity).
Đ c trưng năng lư ng: Đ c trưng năng lư ng F1 đư c tính toán
như sau:

15
G

G

F1 = ∑∑ C (i, j ) 2

(2.8)

i =1 j =1

Cơng th c này đo lư ng tính đ ng nh t c c b trong nh. Giá tr
c a F1 n m trong kho ng [0, 1]. N u F1 = 1 thì nh có giá tr m c
xám ñ u.
Đ tương ph n: Đ tương ph n F2 ñư c tính như sau:
G

G

F2 = ∑∑ (i − j ) 2 C (i, j )

(2.9)

i =1 j =1

Công th c này cho chúng ta bi t ñư c s lư ng đi m nh có m c
đ xám bi n ñ i c c b trong nh. Giá tr F2 n m trong kho ng [0,
(size(GLCM,1)-1)2].
Đ tương ñ ng: Đ tương đ ng F3 đư c tính như sau:
G G (i − µ )( j − µ )C (i , j )

i
j
F3 = ∑∑
σ iσ j
i =1 j =1
Trong đó, µ i , µ j và σ i , σ

j

(2.10)

l n lư t là giá tr trung bình và

đ l ch chu n c a t ng hàng và c t trong ma tr n. µ i , µ j và σ i ,

σ j đư c tính như sau:
G

i =1

G

j =1

G

j =1

G

i =1

µi = ∑ i∑ C (i, j ) , µ j = ∑ j ∑ C (i, j ) ,
G

G

G

i =1

G

i =1

(2.11)

j =1

σ j = ∑ ( j − µ j ) 2 ∑ C (i, j )

j =1

σ i = ∑ (i − µ i ) 2 ∑ C (i , j ) ,

Tham s này phân tích s ph thu c tuy n tính m c ñ xám c a
các ñi m nh lân c n nhau. Giá tr c a F3 n m trong kho ng [-1, 1].
Entropy: Entropy F4 đư c tính toán như sau:
G

G

F4 = −∑∑C (i, j ) logC (i, j )
i =1 j =1

(2.12)

Entropy đo lư ng tính ng u nhiên c a các ph n t c a ma tr n
GLCM. Giá tr c a F4 n m trong kho ng [0, 1].


16
Tính đ ng nh t: Tính đ ng nh t F5 đư c tính tốn như sau:
G

G

C (i , j )
j =1 1+ | i − j |

F5 = ∑∑
i =1

(2.13)

Đ c trưng tính đ ng nh t đo lư ng tính khít ho c tính dày đ c
đư c phân b trong không gian c a ma tr n GLCM. Giá tr c a F5
n m trong kho ng [0, 1].
2.4. PHÂN L P TRÁI BƯ I S

D NG THU T TỐN k – NN

2.4.1. Thu t tốn k – NN
k-NN là thu t toán phân l p các ñ i tư ng d a trên kho ng cách
g n nh t gi a các ñ i tư ng bao g m ñ i tư ng c n phân l p và t t
c các ñ i tư ng trong t p hu n luy n.
Gi s chúng ta có hai vector xr và xs, trong khơng gian hai chi u
vector xr có giá tr là xr(xr1, xr2) và vector xs có giá tr là xs(xr1, xs2).
Kho ng cách gi a hai vector này đư c tính tốn theo công th c như
sau:

d ( xr , xs ) =| xr − xs |= ( xr1 − xs1 ) 2 + ( xr 2 − xs 2 ) 2

(2.14)

2.4.2. Thu t toán k – NN và các tham s phân lo i trái bư i
Đ i v i bài toán nh n d ng trái Bư i, các tham s ñ c trưng ñã
trích l c s ñư c ñưa vào làm giá tr ñ u vào cho k-NN. Tương ưng
v i m i nh ñ u vào chúng ta s có m t vector ch a 12 tham s :
Tham s màu s c bao g m: Giá tr trung c a m i kênh màu
HSV và ñ l ch chu n c a m i kênh màu trong khơng gian màu
HSV.
Tham s v hình dáng bao g m: Đ r n ch c.


17
Tham s v k t c u b m t bao g m: Entropy, ñ tương ph n,
ñ tương ñ ng, năng lư ng và tính đ ng nh t.
2.5. PHÁT HI N KHUY T ĐI M TRÊN B M T TRÁI BƯ I
2.5.1. Mơ hình h th ng ki m tra và phát hi n khuy t ñi m

Qua q trình nghiên c u, tác gi xin đ xu t mơ hình phát hi n
khuy t đi m trên b m t trái Bư i như hình 2.11.
2.5.2. Chuy n không gian màu RGB sang CIE L*a*b* và ngư c
l i
Đ chuy n đ i t khơng gian màu
RGB sang không gian màu CIE
L*a*b* chúng ta th c hi n các bư c

Hình 2.11: Mơ

hình phát
hi n khuy t t t trên b
m t trái Bư i.

như sau [17], [28]:
Chuy n t không gian màu RGB
sang không gian màu CIE XYZ và
ngư c l i.
X 
R,
 
 
−1
 Y  = M RGB  G 
Z
B
 
 

R

X 
 
 
 G  = M RGB  Y 
B
Z
 
 

(2.16)

Trong đó:
M

−1
RGB

 3.240479 −1.537150 − 0.498535

 0.412453 0.357580 0.180423




MRGB = − 0.969256 1.875992 0.041556
=  0.212671 0.715160 0.072169

 0.055648 − 0.204043 1.057311

 0.019334 0.119193 0.950227






,

Chuy n t không gian màu CIE XYZ sang không gian màu
CIE L*a*b*.
L* = 116Y’ – 16
a* = 500(X’ – Y’),
b* = 200(Y’ – Z’),
Trong ñó:

(2.17)


18
X’ = f(X/Xref), Y’ = f(Y/Yref), Z’ = f(Z/Zref), và
if c > 0.008856

c1 / 3
f (c ) = 
 7.787c + 16/116 if c ≤ 0.008856

(2.18)

Thơng thư ng, D56 đư c ch n là giá tr tham chi u cho các ñi m
tr ng Cref = (Xref, Yref, Zref). T c là Xref = 0.950456, Yref = 1.000000
và Zref = 1.088754. Giá tr L* là s dương n m trong kho ng [0,

100], các giá tr c a a* và b* n m trong kho ng t [-127, +127].
Chuy n t

không gian màu CIE L*a*b* sang không gian

màu CIE XYZ.
2.5.3. Tăng cư ng ñ sáng nh màu kênh a*
2.5.4. L c nhi u b ng b l c trung v trên nh màu kênh a*
2.5.5. Lo i b khuy t ñi m
m

bên ngoài ñ i tư ng s d ng phép

nh

Phép x lý hình thái h c – phép m
m t s đi m nhi u cịn sót l i

nh ñư c s d ng ñ lo i b

khu v c n n c a nh và nh ng

khuy t đi m có kích thư c nh . Qua q trình phân tích và th
nghi m nhi u ph n t c u trúc khác nhau, tác gi ñ xu t ph n t c u
trúc khơng ph ng có hình qu bóng (th c ch t là hình Ellipse) v i
bán kính R=1, đ cao H=3.
2.5.6. Phân đo n nh
2.5.6.1. Phân đo n d a trên ngư ng tồn c c - thu t toán Otsu
Thu t toán Otsu ñư c s d ng ñ t ñ ng l y ngư ng c a nh
d a trên hình dáng c a lư c ñ m c xám c a nh ho c gi m m c ñ

xám c a nh đ u vào thành nh nh phân.
Thu t tốn th c hi n qua các bư c sau [19]:


19
a. Ch n m t giá tr ư c lư ng kh i t o cho T ( thư ng là giá tr
trung bình m c xám trong nh).
b. S d ng T ñ phân ño n nh. K t qu c a bư c này s t o ra 2
nhóm đi m nh: G1 ch a t t c các ñi m nh v i giá tr m c xám
> T và G2 ch a các ñi m nh v i giá tr m c xám ≤ T.
c. Tính m c xám trung bình trong nhóm G1 là µ1 và trong nhóm G2
là µ2.
d. Tính ngư ng m i d a vào µ1 và µ2: T = (µ1 + µ2) / 2
e. L p l i bư c 2 ñ n 4 cho ñ n khi nào giá tr c a T trong các l n
l p liên ti p nh hơn m t giá tr ñ nh trư c T∞.
Qua q trình th nghi m và phân tích, tác gi đ xu t ch l y
ngư ng tồn c c Otsu n m trong kho ng [0.4, 0.55].
2.5.6.2. Phân đo n s d ng thu t tốn k – Means
Trong x lý nh, k-Means phân ño n nh thành nhi u l p khác
nhau d a trên kho ng cách v n có gi a các đi m nh (giá tr m c xám).
Thu t toán gi s r ng t p các giá tr ñ u vào là m t khơng gian vector
và c g ng tìm ra các c m (l p) m t cách t nhiên gi a chúng. Đơi v i
bài tốn này, đ u vào c a thu t toán là nh hai chi u khơng gian màu
a*b* và đư c th c hi n qua các bư c sau ñây [29], [30]:
a. Tính tốn s phân b cư ng đ sáng c a các ñi m nh trong nh.
b. Kh i t o các ñi m tâm v i các cư ng ñ ng u nhiên k.
c. L p l i các bư c dư i ñây cho ñ n khi vi c phân c m các nhãn
c a nh không thay ñ i nhi u.
d. Phân c m các ñi m tâm d a trên kho ng cách t giá tr cư ng ñ
sáng ñi m tâm ñ n các giá tr cư ng ñ sáng. (c(i) thư ng ñư c

g i là hàm chi phí c a thu t tốn k-Means).


20
c (i ) = arg min || x (i ) − µ j ||

(2.23)

j

e. Tính tốn giá tr đi m tâm m i cho các c m.

∑ 1{c = j}x
=
∑ 1{c = j}
m

µi

(i )

i =1
m

i =1

(i )

(2.24)

(i )

Trong đó, k là tham s ñ u vào c a thu t tốn (s c m c n
tìm), i là bi n l p trên t t c các giá tr cư ng ñ sáng trong nh, j là
bi n l p trên t t c các đi m tâm và µi là ñi m tâm c a các giá tr
cư ng ñ sáng.

CHƯƠNG 3. K T QU NH N D NG VÀ PHÁT HI N
KHUY T ĐI M
3.1. BÀI TOÁN ĐÁNH GIÁ CH T LƯ NG TRÁI BƯ I
Hi n nay, h u h t vi c ki m tra và ñóng gói trái Bư i ñ u ñư c
th c hi n th công. Tác gi gi i quy t bài tốn này b ng máy tính, s
d ng các phương pháp, thu t toán trong lĩnh v c th giác máy tính và
x lý nh s đ nhân d ng, phân tích hình nh đ k t lu n v ch t
lư ng c a trái Bư i mà không phá v c u trúc b m t c a chúng
nh m ti t ki m th i gian, chi phí cho các doanh nghi p thu mua và
xu t kh u trái Bư i.
3.2. MÔI TRƯ NG VÀ CÔNG C CÀI Đ T TH
3.3. M U D

NGHI M

LI U HU N LUY N VÀ KI M TRA

D li u nh ñư c l y bao g m: M t s trái Bư i có ch t lư ng
t t, ñ t tiêu chu n xu t kh u theo tiêu chu n GAP (khơng có: v t
b m, sâu, th i r a, v t ch y xư c, s o, .v.v). M t s trái Bư i có m t
s khuy t đi m trên b m t (có: v t b m, sâu, th i r a, v t ch y

21
xư c, s o và m t s

nh ñư c tác gi v thêm các v t khác thư ng

trên b m t).

Hình 3.1. M t s

Hình 3.2. M t s

Hình 3.3. M t s m u

m u trái Bư i đưa

m u trái Bư i đưa

đưa vào phân tích phát

vào hu n luy n

vào nh n d ng

hi n khuy t ñi m.

3.4. K T QU TH

NGHI M NH N D NG TRÁI BƯ I

Các tham s và hình dáng c a sóng Gabor đư c ch n như hình

3.4.
π

, λ = 8, ϕ = [0, 2 ], γ = 0.5, b = 1, N = 12, θ = 60
Hình 3.4: Các tham s và hình dáng sóng Gabor ñư c ch n

Hình 3.5: K t qu nh n

Hình 3.6: K t qu nh n d ng v i k=2.

d ng v i k=1.
3.5. NH N XÉT K T QU NH N D NG
T k t qu nh n d ng

hình 3.5 và hình 3.6 cho th y, khi d

li u hu n luy n càng nhi u và đ ng b thì đ chính xác nh n d ng
càng cao.. Tuy nhiên, khi CSDL tăng lên thì th i gian x lý và t c ñ


22
tính tốn c a h th ng ch m l i vì thu t tốn sóng Gabor cùng v i b
tham s c a nó và các tham s c a ma tr n GLCM là khá nhi u.
3.6. K T QU TH

NGHI M PHÁT HI N KHUY T ĐI M

3.6.1. Phương pháp phân ño n nh d a trên ngư ng

Hình 3.7: K t qu phát

Hình 3.9: K t qu phát hi n

hi n s khuy t trên b m t

khuy t đi m b ng thu t tốn k –

b ng phương pháp phân

Means, k = 2.

ño n d a trên ngư ng.
3.6.2. S d ng thu t toán k – Means
K t qu c a phương pháp này th hi n

hình 3.9.

3.7. NH N XÉT K T QU PHÁT HI N KHUY T ĐI M
3.7.1. Mơ hình phân đo n nh b ng thu t tốn tách ngư ng tồn
c c
K t qu

hình 3.7 cho th y r ng, mơ hình và các phương pháp

đ xu t khơng nh ng phát hi n đư c các khuy t đi m trên nh mà nó
cịn ph c v ñư c cho vi c màu hóa các khuy t ñi m ñó và ñ m
ñư c s khuy t ñi m trên nh trái Bư i r t hi u qu , giúp ích cho
vi c th ng kê s khuy t ñi m c a trái Bư i b h ng ph c v công
vi c phân lo i. Tuy nhiên, mơ hình này s d ng m t s kĩ thu t x

23
lý trên nh nh phân vì v y nó cũng làm m t ñi các ñi m nh trong
nh và thu t tốn x lý hình thái h c – phép m

nh ñã làm m t ñi

nh ng vùng nhi u bên ngồi đ i tư ng nhưng đ ng th i nó cũng làm
m t đi ho c làm tăng kích thư c c a vùng khuy t đi m trong nh.
3.7.2. Mơ hình phân đo n nh b ng thu t tốn k – Means
K t qu

hình 3.9 cho th y r ng, mơ hình và phương pháp s

d ng ñã phát hi n ñư c vùng b khuy t t t trên b m t trái bư i khá
hi u qu và vùng khuy t t t ñư c màu hóa thành các c m ñúng như
ý tư ng c a thu t toán k-Means giúp h th ng đơn gi n hơn so v i
mơ hình phân đo n nh b ng thu t tốn tách ngư ng toàn c c. Tuy
nhiên, phương pháp này t c ñ x lý lâu hơn so v i phương pháp
phân ño n b ng ngư ng c c b vì nó x lý trên nh màu.


24

K T LU N VÀ HƯ NG PHÁT TRI N
Trong lu n văn này, tác gi đã trình bày t ng quát nh ng ki n
th c, thu t toán n n t ng trong lĩnh v c x lý nh s

ng d ng trong

ngành công nghi p th c ph m nói chung và trong lĩnh đánh giá ch t
lư ng trái cây nói riêng. Đây là m t lĩnh v c m i và đang trong q
trình phát tri n trên th gi i.

Vi t Nam g n như đây là ch đ cịn

khá m i m .
N i dung c a cu n lu n văn ñã ti n hành th c hi n nghiên c u
ba v n đ chính như sau:
M t là: Lu n văn ñã ti n hành nghiên c u nh ng nguyên lý cơ
b n trong h th ng x lý nh s và nh n d ng nói chung và trong
lĩnh v c nh n d ng và phát hi n khuy t ñi m trên b m t trái cây nói
riêng đ có đư c cái nhìn t ng quát v phương pháp và ph m vi ng
d ng c a nó.
Hai là: Lu n văn đã nghiên c u các phương pháp trích l c đ c
trưng nh trái cây nói chung đ t đó tìm ra nh ng tham s ñ c trưng
phù h p v i bài tốn mà tác gi đang hư ng t i. Trong quá trình
nghiên c u, tác gi nh n th y r ng: Các lo i trái cây khác nhau có
đ c trưng b m t khác nhau, ví d : Các lo i trái cây như Táo, Lê,
Chu i .v.v thì có b m t ph ng và trơn, v i trái Bư i thì ngư c l i,
b m t nó khơng ph ng và có k t c u khá ph c t p. Do đó, vi c xác
đ nh phương pháp trích l c đ c trưng và các phương pháp ño lư ng
các ñ c trưng là ñi u r t quan tr ng. Cu n lu n văn này ñã th c hi n
ch n l a các phương pháp phù h p v i bài tốn và đư c mơ t r t
chi ti t

chương 2.


25

Ba là: Tác gi ñã nghiên c u các thu t tốn x lý nh s đ ti n
hành phân tích b m t c a trái Bư i nh m phát hi n các khuy t ñi m.
Qua quá trình nghiên c u và th nghi m, tác gi đã ch n mơ hình s
d ng phương pháp phân ño n nh nh phân và phương pháp phân
ño n nh b ng k-means ñ phát hi n khuy t ñi m trên b m t trái
Bư i.
Trên cơ s nh ng ki n th c ñã nghiên c u ñư c

trên, cu n

lu n văn ñã ñ xu t mơ hình nh n d ng trái Bư i và mơ hình đánh
giá ch t lư ng trái Bư i.
Trong mơ hình nh n d ng trái Bư i, tác gi ñã nghiên c u lo i
ñ c trưng trong nh n d ng nh trái cây nói chung và ñã ch n ra ñư c
ba lo i ñ c trưng phù h p v i bài toán: màu s c, hình dáng và k t
c u c a nh. T

nh ng tham s ñ c trưng này, tác gi ti p t c

nghiên c u các phương pháp x lý nh đ i v i các tham s đó ñ có
ñư c giá tr t t nh t và phù h p ph c v cho vi c nh n d ng. Các
khơng gian màu c a nh đư c tác gi nghiên c u: RGB, HSI, HSV,
CIE L*a*b* ... và tác gi đã l a ch n khơng gian màu HSV đ trích
l c đ c trưng cho tham s màu s c. Đ c trưng v hình dáng cũng
ñư c tác gi quan tâm khá k và tác gi đã ch n phương pháp đo
lư ng hình dáng c a trái Bư i d a trên chu vi và di n tích c a hình
dáng trái bư i sau khi ñã th c hi n bi n ñ i nh phân nh ñơn kênh H
trong không gian màu HSV. Đ c trưng k t c u c a nh là m t trong
nh ng bài tốn khó trong x lý nh s và th giác máy tính. Có r t
nhi u mơ hình khác nhau đ trích l c ñ c trưng k t c u c a nh ñã

ñư c ñ xu t. Và ñ i v i tham s này, tác gi ñã ch n phương pháp
th ng kê, s d ng ma tr n ñ ng hi n m c ñ xám Co-occurrence ñ
ño lư ng các ñ c trưng k t c u và tác gi cũng ñã ch n 5 ñ c trưng