Đang tải... (xem toàn văn)
Tài liệu tham khảo đồ án tốt nghiệp chuyên ngành viễn thông Nhận dạng và định vị cà phê hạt bằng màu sắc
Khoa Điện Tử - Viễn Thông ĐHCN – ĐHQGHNLời cảm ơnEm 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 viênHà Thiên SơnKhóa luận tốt nghiệp Hà Thiên Sơn K49ĐB1 Khoa Điện Tử - Viễn Thông ĐHCN – ĐHQGHNMỤC LỤCLời cảm ơn .1Khóa luận tốt nghiệp Hà Thiên Sơn K49ĐB2 Khoa Điện Tử - Viễn Thông ĐHCN – ĐHQGHNChương 1 GIỚI THIỆU VỀ MÁY PHÂN LOẠI CÀ PHÊ BẰNG MÀU SẮC1.1 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 – ĐHQGHNtrường 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 – ĐHQGHNDưới 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 K49ĐBHạt cà phê sau khi thu hoạchCác 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 loạiHệ điều khiển chung toàn máyNguồn chiếu sáng và nềnSensor quang:PhotodiodesCamera….Điều khiển cơ cấu tách hạt xấuCơ cấu tách hạt sấuHệ máng thu góp hạt sau phân loạiHệ thống thu nhập xử lý dữ liệu từ sensor vềĐóng baoNhập khoDòng hạt tốtDòng hạtxấuDòng hạt đầu vàoDòng hạt re-sortHạt phân loại lại(re-sort)Máy phân loại cà phê hạt bằng màu sắc5 Khoa Điện Tử - Viễn Thông ĐHCN – ĐHQGHNCác 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,….2N 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 bỏMột 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 thổiHình 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 – ĐHQGHNảnh 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 – ĐHQGHNChương 2CƠ SỞ VỀ XỬ LÝ ẢNH2.1 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 – ĐHQGHN2.2 Khái niệm cơ sở xử lý ảnh2.2.1 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.CameraĐối 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 [...]... không đồng nhất màu trong chính một hạt cà phê Đây là nguyên nhân chính gây nên nhiễu ảnh hưởng đến quá trình xác định vị trí hạt cà phê xấu 3.1.5 Quyết định vị trí hạt xấu Sau khi đã lọc nhiễu việc quan trọng là xác được vị trí của những hạt cà phê xấu Mục đích chính là xác định được trọng tâm của hạt xấu đó Thuật toán ở phần sau sẽ thể hiện cách xác định trọng tâm của hạt cà phê xấu 3.2 Cài đặt thuật... nào để tìm ra được vị trí của hạt xấu một cách nhanh nhất Họ chưa quan tâm đúng mức đến việc việc làm sao để chọn được các hạt xấu vì với thuật toán của IMI thì nhiều trường hợp khó phát hiện ra được hạt xấu Phương pháp sử dụng nhận dạng cà phê hạt bằng màu sắc: bài toán này có đối tượng cụ thể với dải màu hạt xấu và đặt cho trước Vấn đề chủ yếu của bài toán phân biệt màu hạt cà phê là phải đối phó... Cấu trúc chung của định dạng ảnh Khóa luận tốt nghiệp 20 Hà Thiên Sơn K49ĐB Khoa Điện Tử - Viễn Thông ĐHCN – ĐHQGHN Chương 3 ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH TRONG HỆ THỐNG MÁY PHÂN LOẠI MÀU SẮC 3.1 Nguyên tắc hoạt động của hệ thống phân loại cà phê theo màu sắc Hình 3.1 là một mẫu cà phê còn lẫn các hạt xấu cần phải loại bỏ Hạt tốt là các hạt có màu nâu đen, các hạt màu đỏ hoặc màu vàng là các hạt xấu cần loại bỏ... cho phù hợp để nếu có bị chiếu sáng ảnh hưởng đến hạt cà phê thì nó cũng không gây ảnh hưởng nhiều đến kết quả của việc phân loại hạt cà phê Nếu dải hạt màu cà phê mà nằm trong dải màu như đã nếu trên thì ta coi đó là dải hạt xấu và quyết định nó có màu trắng, còn ngược lại nó sẽ có màu đen Do vây, sau quá trình phân ngưỡng thì ảnh sau xử lý ảnh hạt cà phê thực chất chỉ là ảnh nhị phân Khóa luận tốt... qua phân biệt màu sắc Phương pháp nhận dạng cà phê hạt xấu của IMI: Sơ đồ dưới đây mô tả chi tiết các bộ phận của một máy phân biệt cà phê hạt của IMI: Hình 3.2: Sơ đồ nguyên lý và bố trí các cụm thiết bị của máy OPSOTEC 5.0XX (foreground) và nền (background) tương đương màu hạt tốt bằng nguồn sáng phản xạ Từ hình 3.2 trên ta thấy được nguyên tắc xử lý và tách cà phê hạt xấu ra ngoài Chi tiết của quá... saturation and value), không gian màu này thu được từ không gian RGB dựa vào không gian màu HSV ảnh sẽ được phân ngưỡng cho ảnh để tìm các hạt xấu 3.1.3 Phân ngưỡng Để xác định vị trí của hạt cà phê xấu yêu cầu phân ngưỡng cho ảnh dựa trên không gian màu HSV Đây là bước tìm ngưỡng hạt xấu Các hạt vượt qua ngưỡng này được đánh dấu bằng màu trắng, tất cả các điểm còn lại đánh dấu bằng màu đen Do vậy, sau quá trình... thương mại thường và có định dạng BITMAP Hình 3.1: Ảnh mẫu hạt cà phê Phương pháp truyền thống để phân biệt hạt cà phê xấu là dùng mắt thường và tay nhặt loại bỏ các hạt xấu Phương pháp sàng được dùng để loại bỏ các hạt có kích thước không phù hợp hoặc các mảnh vỡ của hạt Nhược điểm của phương pháp truyền thống là năng xuất thấp không phù hợp với khối lượng sản phẩm lớn và cách xác định hạt xấu mang tính... với độ chiếu sáng vào hạt cà phê Đây cũng Khóa luận tốt nghiệp 23 Hà Thiên Sơn K49ĐB Khoa Điện Tử - Viễn Thông ĐHCN – ĐHQGHN chính là vấn đề chính để ta có thể phân biệt được hạt cà phê xấu Dưới đây là sơ đồ chung cho quá trình hoạt động của hệ thống phân biệt màu hạt cà phê Hì Đầu vào Phân ngưỡng Bộ lọc trung bình Bộ chuyển đổi RGB->HSV Quyết định vị trí hạt xấu Lọc nhiễu Tọa độ hạt xấu xấu nh 3.4:... 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, quét bởi camera được chọn tần số quét thích hợp, ta sẽ thu thập được toàn bộ tín hiệu của mọi hạt Sau bước này, chúng ta thu được dữ liệu ảnh được chứa trong bộ đệm 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... phù hợp với nhận nhức của con người nên nó rất phù hợp cho nhận dạng màu sắc 2.2.4 Những định dạng của ảnh Ảnh thu nhận được sau quá trình số hóa thường được lưu lại cho các quá trình xử lý tiếp theo hay truyền đi Trong quá trình truyền của kỹ thuật xử lý ảnh, tồn tại nhiều định dạng khác nhau từ ảnh đen trắng như định dạng IMG, ảnh đa cấp xám cho đến ảnh màu (BMP,JPEG,GIF) tùy thuộc định dạng khác nhau . vềĐóng baoNhập khoDòng hạt tốtDòng hạtxấuDòng hạt đầu vàoDòng hạt re-sortHạt phân loại lại(re-sort)Máy phân loại cà phê hạt bằng màu sắc5 Khoa Điện Tử - Viễn. 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
