Nhận dạng và định vị cà phê hạt bằng màu sắc

Khoa Điện Tử - Viễn Thông ĐHCN – ĐHQGHN
Lời cảm ơn
Em xin chân thành cảm ơn toàn thể các thầy, cô giáo trong nhà trường Đại học
Công Nghệ - Đại học Quốc Gia Hà Nội, những người đã tận tình chỉ dậy cho em trong
suốt quá trình học tập tại trường.
Em xin gửi lời cảm ơn chân thành và biết ơn sâu sắc tới Tiến sỹ Chử Đức
Trình (trường Đại học Công Nghệ) và Thạc sỹ Vũ Bá Huấn (Viện Cơ học kỹ thuật –
Viện Khoa học Kỹ thuật việt nam ) đã tận tình hướng dẫn và chỉ bảo em trong suốt
quá trình thực hiện khóa luận này.
Em xin chân thành cảm ơn toàn thể cán bộ bộ môn vi cơ điện tử - vi hệ thống
đã giúp đỡ em trong suốt quá trình em học tập tại trường.
Em xin gửi lời cảm ơn đến Ths.Nguyễn kiêm Hùng cùng toàn thể cán bộ làm
việc trong phòng “các hệ thống tích hợp và thông minh” đã chỉ bảo em trong quá
trình học tập và nghiên cứu ở trường.
Cuối cùng, em xin được bày tỏ lòng biết ơn vô hạn tới những người thân
trong gia đình đã dành cho em sự quan tâm, động viên trong cuộc sống cũng như
trong suốt quá trình học tập.
Do thời gian nghiên cứu có hạn, chắc chắn khóa luận không tránh khỏi
những thiếu sót. Em rất mong nhận được những góp ý, nhận xét của thầy cô và các
bạn để đề tài của em được hoàn thiện hơn.
Hà Nội, Ngày 28 tháng 5 năm 2008.
Sinh viên
Hà Thiên Sơn
Khóa luận tốt nghiệp Hà Thiên Sơn K49ĐB1
Khoa Điện Tử - Viễn Thông ĐHCN – ĐHQGHN
MỤC LỤC
Lời cảm ơn.......................................................................................................................................1
Khóa luận tốt nghiệp Hà Thiên Sơn K49ĐB2
Khoa Điện Tử - Viễn Thông ĐHCN – ĐHQGHN
Chương 1
GIỚI THIỆU VỀ MÁY PHÂN LOẠI CÀ PHÊ BẰNG MÀU SẮC

1.1 Tính cấp thiết của dự án.
Hiện nay, nhu cầu về thiết bị phân loại sản phẩm ở dạng hạt là rất lớn, đặc biệt
trong lĩnh vực nông sản, thực phẩm như gạo, cà phê ...
Do không có thiết bị phân loại các sản phẩm theo màu sắc nên chất lượng sản
phẩm của Việt Nam khi đưa ra thị trường thường có chất lượng thấp dẫn đến giá thấp và
không có tính cạnh tranh. Với khoảng 500.000 ha canh tác, Việt Nam đạt sản lượng 1
triệu tấn cà phê mỗi năm và đang dẫn đầu thế giới về xuất khẩu cà phê. Tuy nhiên, cà
phê Việt Nam chưa có sức cạch tranh so với cà phê thế giới do tỷ lệ những hạt lỗi quá
lớn làm cho chất lượng hạt cà phê giảm đáng kể. Để tăng sức cạch tranh, đảm bảo chất
lượng cà phê theo tiêu chuẩn quốc tế, chúng ta cần phải có quá trình sàng lọc các hạt cà
phê không đủ tiêu chuẩn. Vì vậy, việc nghiên cứu máy nhận dạng màu sắc và chỉ ra vị
trí của hạt xấu để loại bỏ chúng là việc làm cần thiết cho nhu cầu thực tế hiện nay.
1.2 Tình hình nghiên cứu trong nước.
Kỹ thuật phân loại sử dụng các sensor quang đã bước đầu được thực hiện ở Việt
Nam từ đầu những năm 90 tại các trung tâm nghiên cứu lớn như Viện Máy và dụng cụ
công nghiệp, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội …Tuy nhiên, kỹ thuật và thiết bị phân
loại chỉ có thể ứng dụng cho các đối tượng có màu sắc rõ ràng, di chuyển chậm theo tốc
độ và mật độ hoàn toàn xác định trước. Việc nghiên cứu kỹ thuật và thiết bị phân loại
đối tượng có màu không rõ ràng di chuyển nhanh với mật độ lớn như các loại vật liệu
rời và nông sản thực phẩm dạng hạt thì vẫn chưa được quan tâm đúng mức.
Được sự hỗi trợ của bộ công nghiệp cùng với sự hợp tác của các đơn vị thuộc
Tổng Công ty cà phê Việt Nam. Máy phân loại cà phê đầu tiên của Việt Nam
OPSOTEC 5.01A là sản phẩm của đề tài đã được đưa vào sử dụng trong lĩnh vực chế
biến cà phê tại Công ty Xuất nhập khẩu Cà phê II, Nha Trang.
1.3 Tình hình nghiên cứu ngoài nước.
Kỹ thuật phân loại vật liệu rời và thực phẩm dạng hạt được nghiên cứu ứng dụng
trên thế giới từ những năm 70. Các thế hệ phân loại đầu tiên sử dụng sensor quang rời
rạc (photodiodes) để nhận thông tin màu sắc, đồng thời xử lý các thông tin này bằng các
thiết bị tương tự. Nguyên tắc phân loại kiểu này tuy bước đầu đáp ứng yêu cầu thị
Khóa luận tốt nghiệp Hà Thiên Sơn K49ĐB3

Khoa Điện Tử - Viễn Thông ĐHCN – ĐHQGHN
trường phân loại sản phẩm nhưng bộc lộ nhiều nhược điểm: hệ thông phân loại cồng
kềnh, năng suất phân loại thấp, sai số lớn, độ linh hoạt không cao, rất khó khăn khi thay
đổi đối tượng phân loại.
Cùng với sự phát triển của kỹ thuật quang, các thế hệ đo – thu nhận tín hiệu màu
sắc ngày càng đạt độ chính xác cao, tích hợp ngày càng chặt chẽ, gọn nhẹ, trong đó đặc
biệt đáng kể là thiết bị quét quang học dựa trên CCD ( Charge Coupled Devides). Các
camera quang số kết hợp với kỹ thuật thu nhận – xử lý hình ảnh bằng máy tính đã mở ra
bước ngoặt mới cho cho thiết bị phân loại sản phẩm: kết cấu máy hết sức gọn nhẹ, độ
chính sác cao, linh hoạt khi thay đổi đối tượng phân loại. Nguyên tắc phân loại nhờ
camera quang số đã được hầu hết các hãng lớn trên thế giới như Allen, Delta(Mỹ),
Sortex (Anh), Satake (Nhật bản) … ứng dụng và phát triển cho đến ngày nay.
Với thành tựu to lớn trong tất cả các thiết bị điều khiển liên quan đến thiết bị phân
loại như kỹ thuật ánh sáng, kỹ thuật –thiết bị camera, kỹ thuật xử lý phân tích màu, thiết
bị số, vi xử lý và máy tính, các thiết bị phân loại vật liệu rời dạng hạt ngày nay đã đạt
được tốc độ cao, đến hàng trục triệu sản phẩm mỗi giờ, đạt độ chính xác 0-0.2% và cho
phép phân loại sản phẩm có kích thước nhỏ đến 1mm. Với các tính năng trên, thiết bị
phân loại đã được ứng dụng rộng rãi trong hầu hết lĩnh vực phân loại vật liệu rời như
quặng, đá các loại, thủy tinh, nhựa tái chế … cũng như sản phẩm dạng hạt trong lĩnh
vực chế biến nông sản thực phẩm như rau, đậu, các loại hoa quả, gạo, cacao, cà phê …
Sau đây là hình ảnh của một số máy của một số hãng nổi tiếng đã bán trên thị trường:
Hình 1.1: Một số máy phân loại cà phê của hãng sortex(Anh).
1.4 Tổng quát hoạt động của một máy phân loại cà phê hạt bằng màu sắc.
Khóa luận tốt nghiệp Hà Thiên Sơn K49ĐB4
Khoa Điện Tử - Viễn Thông ĐHCN – ĐHQGHN
Dưới đây là sơ đồ hoạt động của một máy phân biệt cà phê hạt bằng mầu sắc của
IMI:
Hình 1.2: Nguyên lý cấu tạo và hoạt động của máy phân loại cà phê và vị trí của
công nghệ trong dây chuyền chế biến cà phê hạt.
Từ hình 1.2 ta thấy nguyên tắc hoạt động của máy phân loại cà phê hạt bằng màu

sắc được trình bày sau đây:
Khóa luận tốt nghiệp Hà Thiên Sơn K49ĐB
Hạt cà phê sau
khi thu hoạch
Các khâu chế biến: làm
sạch vỏ, làm khô đánh
bóng, tạp chất….
Silo chứa /
máng vận
chuyển …..
Hệ thống cấp
ổn định dòng
liệu cho phân
loại
Hệ điều khiển
chung toàn
máy
Nguồn chiếu sáng và
nền
Sensor quang:
Photodiodes
Camera….
Điều
khiển cơ
cấu tách
hạt xấu
Cơ
cấu
tách
hạt

sấu
Hệ máng thu góp
hạt sau phân loại
Hệ thống thu
nhập xử lý dữ
liệu từ sensor
về
Đóng bao
Nhập kho
Dòng
hạt tốt
Dòng
hạt
xấu
Dòng
hạt
đầu
vào
Dòng
hạt re-
sort
Hạt
phân
loại
lại
(re-
sort)
Máy phân loại cà
phê hạt bằng màu
sắc

5
Khoa Điện Tử - Viễn Thông ĐHCN – ĐHQGHN
Các kiểu máy phân loại cà phê hạt bằng màu sắc đều hoạt động theo một nguyên
lý chung: liên tục ghi hình và phân tích dòng hạt được cấp qua vùng quan sát của các
camera, trên cơ sở các tiêu chuẩn hạt tốt/xấu được lưu trong bộ nhớ, máy đồng thời xử
lý tách các hạt xấu ra khỏi dòng hạt ban đầu bằng các cơ cấu chấp hành thích hợp (hình
1.2).
Dòng hạt được cấp từ hệ thống cấp liệu, nhờ các máng dẫn, được đưa tới các điểm
nhận dạng với tốc độ nào đó; tại đây hệ thông nhận dạng sẽ thu nhận màu sắc của từng
hạt cà phê, sau đó các tín hiệu thu nhận sẽ được đưa về hệ thống xử lý, điều khiển quyết
định hạt cà phê đang xử lý là thành phẩm hay phế phẩm. Đối với hạt phế phẩm thì khi
hạt rơi tới điểm thổi, hệ thống sẽ đưa tín hiệu điều khiển cho van thổi tác động một
xung khí nén áp lực cao vào hạt và đẩy hạt rơi vào thùng chứa phế phẩm, còn lại hạt là
thành phẩm hạt rơi tự do vào thùng thành phẩm. Toàn bộ quá trình hoạt động liên tục
của máy với năng xuất đặt trước được điều khiển, giám sát hoàn toàn tự động theo
chương trình với các thông số kỹ thuật, công nghệ cài đặt, hiệu chỉnh trước. Các hình
1.3-1.5 mô tả nguyên lý làm việc các bước chính trong quá trình phân loại hạt cà phê
theo màu sắc của máy:
Bước 1: Các camera thu nhập dữ liệu theo từng dòng quét một cách liên tục, mỗi
dòng bao gồm N điểm ảnh – pixel (N thường là 256,512,….2
N
pixel ).
Đây là bước quan trọng hàng đầu đảm bảo nhận dạng đủ tín hiệu của
từng hạt. Trong trường hợp lý tưởng, với dòng hạt một lớp (hạt không
che nhau) chuyển động với tốc độ đều được quét bởi camera với được
chọn tần số quét thích hợp thỏa mãn thu thập được toàn bộ tín hiệu của
mọi hạt.
Bước 2: Bộ xử lý dữ liệu phân tích, xác định hạt và màu vào nhóm cần loại bỏ hay
không căn cứ vào màu hạt rơi vào dải màu nào: đen, nâu,hay màu nền…
Đây thực chất là nội dung của thuật toán xử lý ảnh số dạng quét theo

thời gian thực mà khóa luận phải giải quyết.
Bước 3: Điều khiển thiết bị thổi hạt xấu ra khỏi hạt được phân loại. Bước này chủ
yếu được quết định bởi các thiết bị điện tử, điện khí như mạch điều
khiển thổi, van thổi.
Bước 1: Thu thập dữ liệu Bước 2: xử lý dữ liệu.
Khóa luận tốt nghiệp Hà Thiên Sơn K49ĐB6
Khoa Điện Tử - Viễn Thông ĐHCN – ĐHQGHN
Hình 1.3: Camera quét qua dòng hạt cà phê Hình 1.4: Các hạt đen cần loại bỏ
Một dòng ảnh quét trên hạt đen với độ rộng 6 pixel, độ tách nâu – đen 5 DN: Mũi
tên f1->2 chỉ ra rằng các pixel trên cùng dòng n đang quét qua một hạt có màu đen trên
hình 1.3 đang được ghi lại và phân tích, xử lý tương ứng như trên hình 1.4.
Bước 3: tách hạt xấu.
(a) (b) (c)
Hình 1.5: a: Bộ xử lý
b: Bộ điều khiển van thổi
c: Van thổi
Hình 1.5 là bộ phận điều khiển của cơ cấu chấp hành thổi hạt xấu. Nguyên tắc
hoạt động của cơ cấu này bao gồm các khâu sau: Đầu tiên bộ xử lý gửi lệnh thổi hạt xấu
vào thời điểm t. Sau đó bộ điều khiển thổi xác định tọa độ, thời gian vật lý và xung thổi.
Bước tiếp theo sau khi nhận tín hiệu điều khiển từ bộ phận điều khiển van thì van thổi
được kích hoạt, thổi hạt đã xác định là hạt xấu.
1.5 Nhiệm vụ của khóa luận này và kết quả mong muốn.
Nhiệm vụ của khóa luận này là thiết kế một hệ thống phân biệt màu sắc hạt cà
phê xấu mà có khả năng đối phó được với sự chiếu sáng của môi trường để tránh gây
Khóa luận tốt nghiệp Hà Thiên Sơn K49ĐB7
Khoa Điện Tử - Viễn Thông ĐHCN – ĐHQGHN
ảnh hưởng đến việc phân loại hạt cà phê. Nhiệm vụ tiếp theo là xác định được vị trí của
hạt cà phê xấu trong khung hình. Trọng tâm của các hạt cà phê xấu được xác định phù
hợp với các vị trí của các ống thổi.
Tổ chức của khóa luận này gồm 4 chương:

Chương 1: Giới thiệu về máy phân loại cà phê bằng mầu sắc: chương này trình
bày nhu cầu và nguyên lý hoạt động của máy phân loại cà phê hạt bằng mầu sắc. Nhiệm
vụ của khóa luận cũng được trình bày kết hợp với các kết quả mong muốn.
Chương 2: Giới thiệu qua về cơ sở xử lý ảnh: một số khái niệm cơ sở về xử lý ảnh
được trình bày.
Chương 3: Ứng dụng của xử lý ảnh trong hệ thông máy phân loại cà phê: trong
chương này, hệ thống xử lý ảnh dùng cho máy phân loại cà phê của Viện máy và công
cụ công nghiệp - IMI, Việt Nam được giới thiệu. Đây là một sản phẩm nghiên cứu khoa
học và ứng dụng trong sản xuất thành công đầu tiên tại Việt Nam trong trong vực này.
Phương pháp xử lý ảnh của IMI dựa trên thuật toán tách biên. Chương này trình bày
phương pháp thiết kế về hệ thống phân biệt hạt cà phê xấu và phương pháp tìm trọng
tâm của vị trí hạt xấu đó dựa trên thuật toán phép đệ quy. Các so sánh giữa hệ thống xử
lý ảnh đề xuất của khóa luận và hệ thống đã phát triển của IMI cũng được đưa ra.
Chương 4: Kết luận và hướng phát triển trong tương lai: Phần này trình bày kết
luận về kết quả đã đạt được trong quá trình thực hiện khóa luận tốt nghiệp. Các hướng
phát triển trong tương lai cũng như bài toán ứng dụng được đặt ra.
Khóa luận tốt nghiệp Hà Thiên Sơn K49ĐB8
Khoa Điện Tử - Viễn Thông ĐHCN – ĐHQGHN
Chương 2
CƠ SỞ VỀ XỬ LÝ ẢNH
2.1 Giới thiệu chung về xử lý ảnh.
Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một ngành
khoa học mới so với nhiều ngành khoa học khác. Song tốc độ của nó phát triển rất
nhanh, kích thích được nhiều các trung tâm nghiên cứu về nó với nhiều ứng dụng khác
nhau. Xử lý ảnh có thể được áp dụng cho nhiều lĩnh vực khác nhau từ những lĩnh vực về
dân sự đến những lĩnh vực an ninh quốc phòng xu hướng ngày nay, đang được áp dụng
hết sức rộng dãi, và ngày một phát triển nhanh dưới sự phát triển của khoa học công
nghệ nó đã giúp cho xử lý ảnh ngay càng phát triển. Những ứng dụng của xủ lý ảnh
đang được ứng dụng rất nhiều như trong dự báo cháy rừng, dự báo lũ lụt, dự báo thời
tiết, trong lĩnh vực an ninh như nhân dạng vân tay, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng tội

phạm.
Ngoài ra còn một ứng dụng của xử lý ảnh mà mấy năm trở lại đây được cho là rất
quan trọng đó chính là ứng dụng xử lý ảnh trong việc phân biệt màu sắc, ứng dụng này
bây giờ đang được ứng dụng trong rất nhiều nghành. Đặc biệt bây giờ đang được áp
dụng rất mạnh trong nông nghiệp, như ứng dụng xử lý ảnh cho việc phát hiện vật phẩm
xấu. Do vậy xử lý ảnh đang được phát triện hết sức toàn diện trên mợi lĩnh vực.
Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính: nâng cao chất lượng
ảnh và phân tích ảnh.
Nâng cao chất lượng ảnh là cần thiết bởi vì khi chúng ta thu nhận ảnh, thi ảnh
thường có nhiễu do bị chiếu sáng qua hay do một vài lý do nào đó mà làm cho ảnh bị
biến dạng so với ban đầu. Do vậy việc nâng cao chất lượng ảnh là hoàn toàn quan trọng
trước khi chúng ta thực hiện một thao tác nào đó với ảnh mà thu được. Vì nếu không
nâng cao chất lượng thi khi phân tích ảnh thì ảnh sẽ không cho ra đúng như mình mong
muốn tại vì ảnh lúc đó đã bị biến dạng, không còn là ảnh ảnh gốc ban đầu nữa.
Phân tích ảnh thực chất bao gồm nhiều công đoạn nhỏ. Trước hết là công việc
tăng cường ảnh để nâng cao chất lượng ảnh. Do những nguyên nhân khác nhau: có thể
do chất lượng thiết bị thiết bị thu nhận ảnh, do nguồn sáng hay do nhiễu, ảnh có thể bị
suy biến. Do vậy cần phải tăng cường và khôi phục ảnh để nổi bật một số đặc tính chính
của ảnh, hay làm cho ảnh gần giống nhất với trạng thái gốc.
Khóa luận tốt nghiệp Hà Thiên Sơn K49ĐB9
Khoa Điện Tử - Viễn Thông ĐHCN – ĐHQGHN
2.2 Khái niệm cơ sở xử lý ảnh
2.2.1 Các thiết bị thu nhận ảnh.
Bộ cảm biến ảnh.
Bao gồm như máy chụp ảnh, camera có thể ghi lại hình ảnh như phim trong máy
chụp ảnh, vidicon trong camera truyền hình. Có nhiều loại máy cảm biến (sensor) làm
việc với ánh sáng nhìn thấy được và hồng ngoại như: Micro Densitomerters, Image
Disector, Camera Divicon, linh kiện quan điện bằng bán dẫn.
Camera
Đối với một hệ thống xử lý ảnh thu nhận qua camera-camera như là con mắt của

hệ thống. Cú 2 loại camera: camera ống loại CCIR và camera CCD. Loại camera ứng
với chuẩn CCIR quột ảnh với tần số 1/25 và mỗi ảnh gồm 625 dũng. Loại CCD gồm
cỏc photo điốt và làm tương ứng một cường độ sỏng tại một điểm ảnh ứng với một phần
tử ảnh (pixel). Như vậy, ảnh là tập hợp các điểm ảnh. Số pixel tạo nờn một ảnh gọi là
độ phân giải (resolution).
Có nhiều kiểu thiết bị tạo ảnh, từ mắt động vật đến những ống kính camera ghi
hình và radio. Chúng có thể có hoặc không trang bị thấu kính. Mô hình buồng tối
camera đầu tiên được phát minh vào thế kỷ 16 không có các thấu kính, nhưng thay vào
đó là một lỗ (pinhole) để hội tụ các tia sáng lên trên tường hoặc tấm mờ. Các lỗ dần dần
được thay thế bởi các thấu kính càng ngày càng phức tạp.
Nói chung camera thường có hai bộ phận cơ bản một là hệ thống tạo ảnh và hai là
bề mặt tạo ảnh có chứa chất nhạy cảm quang. Bề mặt tạo ảnh của một camera thông
thường là hình chữ nhật, nhưng các camera toàn cảnh có thể trang bị mặt tạo ảnh hình
trụ để tăng trường nhìn. Những phần tử nhạy tạo ảnh có những đặc trưng khác nhau.
Chúng có thể ghi nhận một ảnh rời rạc hoặc một ảnh liên tục về mặt không gian. Hệ
thống tạo ảnh có thể là lỗ hoặc là hệ thấu kính trong các camera hiện đại.
Cảm biến ảnh CCD (Charge Couple Device).
Như chúng ta biết Niepce phát minh ra kỹ thuật chụp ảnh từ đầu thế kỷ 19, nhưng
Daguerre mới là người giới thiệu nó với công chúng. Sau hai lần cùng cộng tác trong
năm 1826, Daguerre tiếp tục phát triển phương pháp chụp ảnh của riêng mình sử dụng
hơi thuỷ ngân để khuếch đại và để lộ ra ảnh được tạo trên miếng đồng mạ bạc được bôi
iốt. Phép chụp ảnh Daguerre ngay lập tức thành công khi Arago biểu diễn phương pháp
Khóa luận tốt nghiệp Hà Thiên Sơn K49ĐB10
Khoa Điện Tử - Viễn Thông ĐHCN – ĐHQGHN
Daguerre ở viện hàn lâm khoa học Pháp năm 1839. Những cột mốc khác trong lịch sử
lâu dài của phương pháp chụp ảnh bao gồm phương pháp tấm ướt âm/dương của Legray
và Archer năm 1850, phương pháp gelatin (chất lỏng trong suốt không có vị để chế tạo
phim ảnh) của Maddox năm 1870, Eastman giới thiệu phim chụp ảnh năm 1889, và phát
minh kỹ thuật điện ảnh (cinema) của Lumiere năm 1895 và chụp ảnh màu năm 1908.
Các camera CCD (Charge Couple Device) được đề xuất năm 1970 và đã thay thế

các camera vidicon trong hầu hết các ứng dụng hiện đại. Cảm biến CCD sử dụng một
lưới hình chữ nhật của các điểm (site) thu thập điện tử phủ trên một đế silic mỏng để ghi
lại năng lượng ánh sáng đến mỗi điểm trong chúng (hình 2.3). Mỗi một điểm được tạo
thành bằng cách cấy một lớp SiO
2
trên đế và sau đó lắng đọng một cấu trúc cổng dẫn lên
trên. Khi photon đập vào silic, thì cặp điện tử lỗ trống được tạo ra (chuyển đổi quang)
và điện tử bị bắt giữ bằng giếng điện thế được tạo thành bởi tác động của một điện thế
dương ở cổng tương ứng. Các điện tử được tạo ra ở mỗi điểm được tập hợp qua một chu
kỳ thời gian T cố định.
Hình 2.1: Thiết bị CCD.
Các điện tích được lưu trữ ở những điểm riêng biệt sẽ được di chuyển sử dụng
cách mắc tích nạp điện (charge coupling): Các gói điện tích được truyền từ điểm này
đến điểm kia bằng cách vận chuyển các điện thế cổng và bảo tồn các gói riêng biệt. ảnh
được đọc ra khỏi CCD một hàng một lần, mỗi hàng được truyền song song tới một
thanh ghi lối ra nối tiếp. Giữa hai lần đọc hàng, thanh ghi truyền một ô điện tích của nó
một lần (hình 2.1) tới một bộ khuếch đại lối ra tạo ra một tín hiệu tỷ lệ với điện tích nó
nhận được. Quá trình này tiếp tục cho tới khi toàn bộ ảnh đã được đọc ra. Nó có thể
được lặp lại 30 lần trong một giây (tốc độ TV) cho các ứng dụng ghi hình hoặc ở tốc độ
thấp hơn nhiều, bỏ đi nhiều thời gian (giây, phút, thậm chí hàng giờ) để thu thập điện tử
trong các ứng dụng mức sáng thấp như thiên văn học. Lưu ý rằng lối ra số của hầu hết
Khóa luận tốt nghiệp Hà Thiên Sơn K49ĐB11
Truyền pixel
Thanh ghi dịch
Truyền hàng
Mảng các
điểm thu
Khoa Điện Tử - Viễn Thông ĐHCN – ĐHQGHN
các CCD camera được chuyển đổi bên trong thành một tín hiệu ghi hình tương tự trước
khi được chuyển tới một bộ bắt hình (frame grabber) ở đó tạo dựng ảnh số cuối cùng.

Các CCD camera mầu cấp độ dân dụng thực chất sử dụng các chip giống như các
camera đen trắng, chỉ khác là các hàng hoặc các cột liên tiếp của cảm biến được tạo ra
nhạy cảm với ánh sáng đỏ, lục hoặc lam thường sử dụng một bộ lọc phủ để bù ánh sáng.
Các mẫu lọc khác có thể thực hiện được bao gồm các khối khảm (mosaic) 2×2 được tạo
bởi các bộ cảm nhận hai lục, một đỏ và một lam (mẫu Bayer). Độ phân giải không gian
của camera một CCD tất nhiên là có giới hạn, các camera chất lượng cao hơn sử dụng
một bộ chia chùm tia để chuyển ảnh tới 3 CCD khác nhau thông qua các bộ lọc màu.
Các kênh màu riêng biệt sau đó được số hoá hoặc là riêng biệt (lối ra RGB) hoặc kết
hợp thành tín hiệu ghi hình màu hỗn hợp (NTSC, SECAM hoặc PAL) hoặc thành định
dạng ghi hình thành phần tách rời thông tin màu và độ chiếu sáng.
Quá trình số hoá ảnh và các bộ xử lý.
Các tín hiệu hình ảnh từ CCD sẽ được số hoá qua các bộ bắt hình rồi đưa tiếp vào
bộ xử lý. Hình 2.2 là cấu trúc cơ bản của một bộ bắt hình.
Dồn kênh
tín hiệu vào
Tách xung
đồng bộ
Trích-giữ
mẫu & A/D
Bộ đệm
hình ảnh
FIFO
Máy phát
xung đồng
bộ
Số liệu
BUS
Điều khiển
Địa chỉ
Đồng bộ/

thời gian
(PLL)
Tín hiệu
video
Xung nhịp
pixel
Xung đồng
bộ ra
Điều khiển Điều khiển
Đồng bộ
dòng/mành
Hình 2.2: Cấu tạo của bộ bắt hình (frame grabber).
Tín hiệu video được đưa đến bộ tách các xung đồng bộ dòng và mành ra khỏi tín
hiệu thị tần hình ảnh. Tuỳ theo chuẩn video mà mạch trích giữ mẫu tín hiệu sẽ trích 767
pixel trên một dòng cho chuẩn CCIR và 647 pixel trên một dòng cho chuẩn EIA để số
hoá chúng. Khi bộ bắt hình được nối với bus mở rộng có tốc độ chậm như bus ISA thì
cần phải sử dụng các bộ nhớ phụ trên bản mạch nhưng khi nối với các bus nhanh như
PCI thì chỉ cần bộ nhớ đệm FIFO để đệm cho một dòng quét. Thường sau khi tín hiệu
video vào đến bộ bắt hình, cần đến 3 khung ảnh để khởi động.
Khóa luận tốt nghiệp Hà Thiên Sơn K49ĐB12
Khoa Điện Tử - Viễn Thông ĐHCN – ĐHQGHN
Các bộ xử lý có thể là các mạch vi xử lý chuyên dụng (DSP), vi điều khiển hoặc
các máy vi tính PC. Ngoài nhiệm vụ thu thập dữ liệu, chúng có nhiệm vụ xử lý các dữ
liệu này bằng các chương trình được nhúng trong bộ xử lý hoặc chạy trên các máy PC.
Một vi điều khiển (microcontroller) là một máy tính trên một chip (computer-on-a-chip,
single-chip computer). Thường các vi điều khiển còn được gọi là các bộ điều khiển
nhúng (embedded controller) vì rằng chúng và các mạch điện hỗ trợ thường được thiết
kế lắp đặt (nhúng) ngay bên trong các thiết bị được điều khiển. Hiện có rất nhiều loại vi
điều khiển được sản xuất như họ 80x51, MC68HCxx, Basic Stamp hay PSoC. Một vi
điều khiển tương tự như một vi xử lý bên trong một máy tính cá nhân. Cả hai loại, vi xử

lý và vi điều khiển đều chứa một đơn vị xử lý trung tâm CPU có nhiệm vụ chạy các lệnh
cho phép thực hiện các chức năng logic, toán học và chuyển số liệu cơ bản trong máy
tính. Để tạo một máy tính hoàn chỉnh, ngoài vi xử lý còn phải có bộ nhớ để lưu trữ số
liệu và chương trình, các ghép nối vào/ra. Ngược lại, một vi điều khiển là một máy tính
trên một chip nghĩa là nó chứa cả bộ nhớ và giao diện vào/ra bên cạnh CPU. Tuy nhiên,
vì cần được thiết kế chỉ trên một chip nên lượng bộ nhớ và các giao diện vào/ra trong vi
điều khiển được thiết kế nhỏ.
Mô hình cảm biến.
Để đơn giản, ta hạn chế sự chú ý tới các CCD camera đen trắng: các camera màu
có thể được giải quyết tương tự bằng cách xem xét mỗi kênh màu riêng biệt và tính đến
hiệu ứng lọc màu. Gọi I là số các điện tử ghi được tại tế bào có vị trí ở hàng r và cột c
của mảng CCD thì I có thể được mô hình là:
,)()(),(),(
),(
∫ ∫
∈
=
λ
λλλ
crSp
dpdqpRpETcrI
(2.1)
ở đó T là thời gian thu thập điện tử và tích phân được tính trên miền không gian
S(r,c) của tế bào và dải bước sóng mà đáp ứng của CCD khác không. Trong tích phân E
là công suất trên đơn vị diện tích và đơn vị bước sóng đến điểm p, R là đáp ứng không
gian của điểm, và q là hiệu ứng lượng tử của thiết bị. Trong trường hợp tổng quát, E và
q phụ thuộc vào bước sóng ánh sáng λ, và E và R phụ thuộc vào vị trí điểm p trong
S(r,c).
Bộ khuếch đại lối ra của CCD chuyển đổi điện tích được thu thập tại mỗi điểm
thành điện áp có thể đo lường được. Trong hầu hết các camera, điện áp này sau đó được

chuyển đổi thành một tín hiệu ghi hình được lọc thông thấp có biên độ tỷ lệ với I. Ảnh
tương tự có thể được chuyển đổi lại một lần nữa thành ảnh số sử dụng một khối bắt hình
Khóa luận tốt nghiệp Hà Thiên Sơn K49ĐB13
Khoa Điện Tử - Viễn Thông ĐHCN – ĐHQGHN
ở đó lấy mẫu không gian và lượng tử hoá giá trị chiếu sáng ở mỗi điểm ảnh hoặc gọi là
pixel (hoặc thành phần ảnh – picture element).
Có một vài hiện tượng vật lý làm thay đổi mô hình camera lý tưởng chẳng hạn
nhèo ảnh sẽ xuất hiện khi nguồn sáng chiếu vào các điểm thu thập là quá mạnh đến mức
điện tích được lưu trữ ở các điểm đó tràn qua các điểm gần kề. Có thể ngăn chặn việc
này bằng cách điều khiển sự chiếu sáng, nhưng các yếu tố khác như khuyết tật sản xuất,
các hiệu ứng nhiệt và lượng tử và ồn lượng tử hoá là gắn liền với quá trình tạo ảnh
2.2.2 Những khái niệm cơ sở về xử lý ảnh
Ảnh phẳng là ảnh một thị kính một vật kính (monocular) được tạo bởi hệ thống
như camera lỗ (pinhole camera). Trong đó ảnh được tạo bởi phép chiếu các điểm trên
vật thể tới mặt phẳng ảnh qua 1 lỗ. ảnh phẳng không cho các thông tin về độ sâu của các
điểm trên vật thể trong không gian 3 chiều.
Ảnh nổi là ảnh hai thị kính hai vật kính (binocular) được tạo bởi hệ thống có hai
điểm nhìn. Hệ thống này có các ống kính không đồng quy mà được sắp đặt song song
nhìn ra điểm vô cực theo hướng z nào đó. Thông tin độ sâu của một điểm được giải mã
bởi các vị trí khác nhau của điểm đó trong hai mặt phẳng ảnh.
Tín hiệu điện của một ảnh trong thực tế thường là liên tục về không gian và cường
độ sáng. Khi được số hoá, các tín hiệu này được rời rạc hoá thông qua quá trình lấy mẫu
và lượng tử hoá thành phần độ sáng. Mặc dù các mẫu không gian có thể được đại diện
cho các điểm nhưng sẽ thực tế hơn khi coi các mẫu này như các mẫu ảnh có kích thước
hữu hạn và có mức xám không đổi trong toàn mẫu. Những mẫu ảnh này gọi là các pixel
(picture element) và ảnh trở thành ảnh số gồm một tập hợp các pixel. Trong thị giác máy
tính, thường coi một pixel cần khảo sát ở trung tâm có hình chữ nhật thì có 4 pixel hoặc
8 pixel lân cận như mô tả trên hình 2.3. Thường biểu diễn trực tiếp các số đo mức xám
của các pixel như hình 2.3c.
Ảnh số được biểu diễn toán học bằng một hàm ảnh (image function). Nói chung

nó là một hàm vectơ với m hướng. Hầu hết các ảnh được biểu diễn bằng hàm của 2 biến
không gian f(x) = f(x,y), trong đó f(x,y) là độ sáng của mức xám ảnh tại toạ độ (x,y) của
các pixel.
Mức xám (gray level) là kết quả của sự mã hoá tương ứng một cường độ sáng của
mỗi điểm ảnh với một giá trị số. Thông thường ảnh đơn sắc thường được mã hoá bằng 8
bit tương ứng sẽ có 256 mức xám (từ 0 đến 255).
Khóa luận tốt nghiệp Hà Thiên Sơn K49ĐB14
15 7 3
9 16 18
2 20 98
(b)

(a)

c)

(c)

Khoa Điện Tử - Viễn Thông ĐHCN – ĐHQGHN
Hình 2.3: Pixel trung tâm và 4 pixel lân cận (a) và 8 pixel lân cận (b).
Một ảnh đa phổ f là một hàm vectơ với các thành phần (f
1
, f
2
, ..., f
n
). Một ảnh đa
phổ đặc biệt là ảnh màu trong đó các thành phần đo các giá trị độ sáng của mỗi một
trong 3 bước sóng, đó là:
f(x) =

{ }
)(),(),( xfxfxf
greenbluered
(2.2)
Với trường hợp ảnh ba chiều 3-D, x = (x,y,z). Thường giá trị của f được lưu trữ
trên 1 bit (với ảnh đen trắng), 8 bit (ảnh đa mức xám) hay 16, 24 hay 32 bit (ảnh giả
màu, màu thật, ...).
Vậy trong một ảnh thường có nhiều điểm ảnh mà mỗi điểm ảnh thường có thể là là
1 bit hay cũng cú thể là một ma trận 8 bit hay 24 bit.
Hình 2.4: Sự phân bố dữ liệu RGB.
Từ hình 2.4 trên ta thấy với định dạng RGB mỗi điểm ảnh có 24 bit: Trong đó 8
bit là R, 8 bit G, 8 bit B. Tổng quát không gian biểu diễn phân bố điểm ảnh của RGB
được trên hình trên.
Đây chính là biểu diễn về sự phân bố của không gian màu RGB, từ hình trên ta
thấy mỗi điểm ảnh bao gồm 3 màu R,G,B mỗi màu mang giá trị 8 bít vậy một điểm ảnh
bao gồm 24 bit. Mà trong một ảnh thì lại có nhiều điểm ảnh.
Khóa luận tốt nghiệp Hà Thiên Sơn K49ĐB15
Khoa Điện Tử - Viễn Thông ĐHCN – ĐHQGHN
2.2.3 Không gian màu.
Mọi vật mà chúng ta quan sát được là nhờ ánh sáng. Bề mặt của các vật đó là sáng
hay tối có hai nguyên nhân chính: năng xuất phản xạ của nó và số lượng ánh sáng mà
chúng ta nhận được từ nguồn. Có hai loại nguồn sáng. Loại thứ nhất tự nó phát ra ánh
sáng gọi là nguồn sơ cấp (mặt trời, đèn điện..). Loại thứ hai là chỉ phản xạ hay khuyếch
tán ánh sáng mà nó nhận được từ các nguồn sáng khác nhau gọi là nguồn sáng thứ cấp
(như mặt trăng, đồ vật..).
Hình 2.5: Các loại sóng điện từ (trên) và dải ánh sáng được phóng to (dưới).
Ánh sáng khác với sóng điện từ khác là mắt người nhận biết được nó. Mắt người
nhậy cảm với sóng điện từ trong dải của bước sóng λ trong khoảng từ 350nm đến
750nm. Hình 2.5 trên biểu diễn các loại sóng điện từ theo bước sóng và dải nhìn thấy
được. Cảm nhận màu có được do 3 loại tế bào hình chóp trong võng mạc mắt người.

Mỗi tế bào nhậy cảm với một dải phổ nhất định tương ứng với các màu đỏ,xanh lục và
xanh dương. Nguồn sáng có thành phần phổ f(
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 tạo bởi tế bào màu đỏ sẽ
là:
∫
= )()()()(
λλλλ
dhrfR
R
. (2.3)
Tức là tín hiệu hình ảnh trên các lối ra của sensor(tế bào). Trong thực tế chính
bằng tích phân của 3 thành phần phụ thuộc vào bước sóng khác nhau: nguồn sáng f,
phản xạ bề mặt của vật r và đặc tính sensor h
R
Vậy mọi màu sắc tự nhiên đều được tổ hợp từ 3 màu cơ bản: đỏ R(red), xanh
G(green) và xanh dương B(blue). Người ta cũng đã quy định 3 màu cơ bản ứng với các
bước sóng 700 nm(R), bước sóng 546,8 nm(G), và 435,8 nm (B)
Có 3 thuộc tính chủ yếu trong cảm nhận màu:
Khóa luận tốt nghiệp Hà Thiên Sơn K49ĐB16
Khoa Điện Tử - Viễn Thông ĐHCN – ĐHQGHN
 brightness còn gọi là độ chói.
 hue còn gọi là sác thái.
 Saturation là độ bão hòa màu.
Với nguồn sáng đơn sắc thì sắc lượng tương ứng với bước sóng ánh sáng nguồn.
Độ bão hòa thay đổi nhanh nếu lượng ánh sáng trắng được thêm vào.
Mô hình không gian màu.

Là phương pháp diễn giải các đặc tính và tác động của màu trong ngữ cảch nhất
định.
Song không có mô hình màu nào là đầy đủ cho mọi việc được ví dụ như không
gian màu RGB ứng dụng cho màn hình, TV và không gian màu HSV dùng cho nhận
nhức của con người ngoài ra còn có không gian màu CMYK dùng cho máy in.
Tổ chức quốc tế về chuẩn hoá màu CIE(Commision Internationale d'Eclairage)
đưa ra một số các chuẩn để biểu diễn màu. Các hệ này có các chuẩn riêng. ở đây chỉ đề
cập đến chuẩn màu CIE-RGB (hệ toạ độ dùng 3 màu cơ bản). Như đã nêu trên, một màu
là tổ hợp của các màu cơ bản theo một tỉ lệ nào đấy. Như vậy, một pixel ảnh màu kí
hiệu P
x
được viết:
P
x
=
red
green
blue










(2.4)
Người ta dùng hệ toạ độ ba màu R-G-B(tương ứng với hệ toạ độ x-y-z) để biểu

diễn màu như sau:
Do vậy ta có không gian màu RGB như hình vẽ dưới đây:

Khóa luận tốt nghiệp Hà Thiên Sơn K49ĐB17
Khoa Điện Tử - Viễn Thông ĐHCN – ĐHQGHN
Hình 2.6: Mô hình không gian màu RGB
Trong cách biểu diễn này ta có công thức: R + G + B =1. Công thức này gọi là
công thức Maxell.
Mô hình không gian màu HSV.
Thay vì chọn phần tử RGB để có màu mong muốn, người ta chọn các tham số
màu:Hue,Saturation và Value.
Mô hình không gian màu HSV có thể suy diễn từ mô hình RGB. Trong đó
 Hue: Bước sóng của ánh sáng.
 Value: Cường độ hay là độ chói ánh sáng.
 Saturation: Thước đo độ tinh khiết của ánh sáng.
Hình 2.7 a: mô hình không gian màu HSV.
Hình 2.7 b:Mô hình không gian màu HSV.
Khóa luận tốt nghiệp Hà Thiên Sơn K49ĐB18