- Trang Chủ
- Điện-Điện tử-Viễn thông
- Đồ án tốt nghiệp Công nghệ kỹ thuật điều khiển và tự động hóa: Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm theo hình dạng, điều khiển và giám sát qua WinCC
Xem mẫu
- ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
ĐẠI HỌC
NGÀNH: CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ
TỰ ĐỘNG HOÁ
ĐỀ TÀI:
ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH ĐỂ PHÂN LOẠI SẢN
PHẨM THEO HÌNH DẠNG, ĐIỀU KHIỂN VÀ
GIÁM SÁT QUA WINCC
Người hướng dẫn : ThS. Phan Thị Thanh Vân
Sinh viên thực hiện : Bùi Anh Dũng
Phạm Lê Bảo Hoàng
Mã sinh viên : 1811505520113
1811505520217
Lớp : 18TDH1
18TDH2
Đà Nẵng, tháng 6/2022
- ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
ĐẠI HỌC
NGÀNH: CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ
TỰ ĐỘNG HOÁ
ĐỀ TÀI:
ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH ĐỂ PHÂN LOẠI SẢN
PHẨM THEO HÌNH DẠNG, ĐIỀU KHIỂN VÀ
GIÁM SÁT QUA WINCC
Người hướng dẫn : ThS. Phan Thị Thanh Vân
Sinh viên thực hiện : Bùi Anh Dũng
Phạm Lê Bảo Hoàng
Mã sinh viên : 1811505520113
1811505520217
Lớp : 18TDH1
18TDH2
Đà Nẵng, tháng 6/2022
- NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
- NHẬN XÉT CỦA NGƯỜI PHẢN BIỆN
- TÓM TẮT ĐỒ ÁN
Tên đề tài: “ Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm theo hình dạng, điều khiển
và giám sát qua WinCC”.
Sinh viên thực hiện:
Bùi Anh Dũng Mã SV: 1811505520113
Phạm Lê Bảo Hoàng Mã SV: 1811505520217
Lớp: 18TDH1, 18TDH2
Nội dung:
Mô hình xử lý ảnh để phân loại sản phẩm theo hình dạng, điều khiển và giám sát qua
WinCC sử dụng Kit Raspberry Pi 4B và PLC S7 – 1200. Ở đây nhóm đã sử dụng CPU
1214C DC/DC/DC, dòng CPU đời mới, hiện đã và đang được ứng dụng trong các nhà máy
lớn với chức năng điều khiển quy trình hoạt động lớn của một hệ thống sản xuất của một
nhà máy.
Đề tài nghiên cứu tập trung vào sử dụng ngôn ngữ lập trình Python để xử lý ảnh, tín
hiệu được gửi tới PLC S7 – 1200 thông qua cổng Ethernet, quy trình điều khiển tuần tự mà
từ đó viết chương trình phân loại sản phẩm dựa theo hình dạng.
Báo cáo về đề tài gồm có 5 phần chính:
Chương 1: Tổng quan về hệ thống phân loại sản phẩm theo hình dạng.
Giới thiệu tổng quan về hệ thống phân loại sản phẩm theo hình dạng. Nguyên lý
hoạt động của hệ thống. Các công nghệ sử dụng trong hệ thống : sử dụng Kit Raspberry
4B để xử lý ảnh, sử dụng PLC S7 – 1200 để phân loại sản phẩm. Đưa ra nhiều phương án
thiết kế, so sánh, đánh giá rồi chọn ra phương án thiết kế phù hợp nhất với đề tài.
Chương 2: Giới thiệu về Rapberry và ngôn ngữ lập trình Python.
Trình bày tổng quan về Raspberry, giới thiệu ngôn ngữ lập trình Python và thư viện
OpenCV. Tổng quan về xử lý ảnh và tiến hành xử lý ảnh.
Chương 3: Giới thiệu về PLC S71200 và phần mềm TIA Portal.
Trình bày tổng quan về PLC và giới thiệu PLC S7 – 1200, làm việc với phần mềm
Tia Portal V16. Phương pháp kết nối giữa PLC và WinCC, thiết kế giao diện WinCC.
Chương 4: Thiết kế và thi công mô hình “Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm
theo hình dạng, điều khiển và giám sát trên WinCC”.
Trình bày yêu cầu công nghệ của hệ thống. Sơ đồ khối. Lựa chọn thiết bị phù hợp
với đề tài. Sơ đồ bố trí hệ thống. Sơ đồ đấu nối của hệ thống.
Chương 5: Chương trình điều khiển và giám sát hệ thống.
Lập bảng phân công đầu vào/ra. Xây dựng lưu đồ thuật toán. Vẽ giãn đồ thời gian.
Lập trình, điều khiển hệ thống. Phương pháp giao tiếp và truyền thông giữa PLC và
Raspberry thông qua thư viện Snap 7.
Kết luận và hướng phát triển
Tài liệu tham khảo
Phụ lục
- TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT CỘNG HÒA XÃ HÔI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ Độc lập Tự do Hạnh phúc
NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Giảng viên hướng dẫn: ThS. Phan Thị Thanh Vân
Sinh viên thực hiện: Bùi Anh Dũng Mã SV: 1811505520113
Phạm Lê Bảo Hoàng Mã SV: 1811505520217
1. Tên đề tài:
“Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm theo hình dạng, điều khiển và giám sát
trên WinCC”.
2. Các số liệu, tài liệu ban đầu:
PLC S71200, Raspberry Pi 4B, camera, động cơ, cảm biến, xi lanh…
Trần Văn Hiếu, “Tự Động Hóa PLC S7 – 1200 Với TIA Portal”, năm 2019, nhà xuất
bản khoa học kỹ thuật.
3. Nội dung chính của đồ án:
Chương 1: Tổng quan về hệ thống phân loại sản phẩm theo hình dạng.
Chương 2: Giới thiệu về Rapberry và ngôn ngữ lập trình Python.
Chương 3: Giới thiệu về PLC S71200 và phần mềm TIA Portal.
Chương 4: Thiết kế và thi công mô hình “Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm theo
hình dạng, điều khiển và giám sát trên WinCC”.
Chương 5: Chương trình điều khiển và giám sát hệ thống.
ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ THỰC HIỆN CỦA ĐỀ TÀI
HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI
4. Các sản phẩm dự kiến
Mô hình “Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm theo hình dạng, điều khiển
và giám sát trên WinCC”.
Báo cáo thuyết minh đề tài.
Chương trình xử lý ảnh trên Python.
Chương trình điều khiển hệ thống trên TIA Portal.
5. Ngày giao đồ án: 21/02/2022
6. Ngày nộp đồ án: 30/05/2022
Đà Nẵng, ngày 21 tháng 02 năm 2022
Trưởng Bộ môn Người hướng dẫn
- ThS. Phan Thị Thanh Vân
- LỜI NÓI ĐẦU
Công nghiệp hóa – hiện đại hóa đất nước là một trong một trong những mục tiêu mà
nước ta hiện và đang chú trọng trong những năm vừa qua. Việc áp dụng những dây chuyền
sản xuất tự động ngày càng được áp dụng nhiều trong các nhà máy, xí nghiệp nhằm tăng
năng suất làm việc, tăng lợi nhuận đầu ra, giảm thời gian sản xuất… đáp ứng cầu của thị
trường, sự phát triển hàng ngày hàng giờ của kinh tế và công nghệ. Từ đó ngành kỹ thuật
điều khiển và tự động hóa ra đời và càng phát triển hơn, đáp ứng đủ nhu cầu và nguồn lực
cho công nghiệp thời đại mới cũng như sự phát triển của nước nhà.
Sau khoảng thời gian học tập và rèn luyện, được nhận những kiến thức chuyên
ngành của thầy và cô khoa Điện – Điện tử, Trường ĐH Sư phạm Kỹ thuật – Đại học Đà
Nẵng, nhóm chúng em đã tiến hành thực hiện đồ án “Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại
sản phẩm theo hình dạng, điều khiển và giám sát qua WinCC”.
Đồ án ứng dụng những kiến thức được nhận trên trường lớp cùng với việc tìm hiểu
thông qua Internet để giải quyết vấn đề đặt ra cũng như đánh giá cơ sở lý thuyết đến giải
quyết thực tiễn. Từ đó là cơ sở nền, vững chắc thêm kiến thức suốt 4 năm đại học.
Em xin chân thành cảm ơn ThS.Phan Thị Thanh Vân đã tận tình hướng dẫn và giúp
chúng em thực hiện đồ án này. Trong quá trình thực hiện đồ án mặc dù đã cố gắng hết sức
nhưng vẫn sẽ không thể tránh thiếu sót, mong sự đóng góp ý của thầy/cô.
8
- LỜI CAM ĐOAN
Tên đề tài : “Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm theo hình dạng, điều khiển và
giám sát qua WinCC.”
Sinh viên thực hiện:
Bùi Anh Dũng Mã SV: 1811505520113
Phạm Lê Bảo Hoàng Mã SV: 1811505520217
Lớp: 18TDH1, 18TDH2
“Tôi xin cam đoan đồ án tốt nghiệp này là do chính chúng tôi nghiên cứu và thực hiện. Tôi
không sao chép từ bất kì một bài viết nào đã được công bố mà không trích dẫn nguồn gốc.
Nếu có bất kì một sự vi phạm nào, chúng tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm.”
Sinh viên thực hiện
Bùi Anh Dũng Phạm Lê Bảo Hoàng
9
- MỤC LỤC
10
- DANH SÁCH BẢNG, HÌNH ẢNH
BẢNG 1. 1 Đặc điểm hình dạng sản phẩm
11
- DANH SÁCH CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT
Đ Đúng
S Sai
PLC Programmable Logic Control
I/O Input/Output
LAD Ladder Diagram
FBD Function Block Diagram
STL Instruction List
HMI Human Machine Interface
Scada Supervisory Control And Data Acquisition
AI Analog Input
DI Digital Input
ĐC Động cơ
WinCC Windows Control Center
CPU Central Procecssing Unit
Power Supply Nguồn cấp
Input voltage DI Điện áp đầu vào
Output Voltage DOĐiện áp đầu ra
Working Memory Bộ nhớ làm việc
Protocols Các giao thức
Programming Language Ngôn ngữ lập trình
Class of Protection Lớp bảo vệ
12
- Tên đề tài: Ứng dụng xử lý ảnh để phân loai sản phẩm theo hình dạng, điều khiển và giám sát qua WinCC
MỞ ĐẦU
Trong thời đại mà các dây chuyền sản xuất, đóng gói và phân loại sản phẩm của các
nhà máy không chỉ ở nước ta mà trên toàn thế giới đang dần dần chuyển hoàn toàn thành
dây chuyền tự động hóa. Mục đích nhằm tăng năng suất sản phẩm, rút ngắn thời gian
thành phẩm, có thể làm việc liên tục, giảm sức người và nhân công nhằm đem lại lợi
nhuận lớn hơn cho doanh nghiệp và nhà đầu tư.
Đồ án “Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm theo hình dạng, điều khiển và
giám sát qua WinCC” thông qua việc sử dụng Kit Raspbbery Pi 4B, PLC Siemens S7 – 1200
và WinCC giám sát công đoạn phân loại sản phẩm theo hình dạng của từng sản phẩm,
giúp kiểm soát được những sản phẩm bị lỗi, phân loại sản phẩm theo hình dạng mong
muốn.
Đồ án gồm 5 chương chính:
Chương 1: Tổng quan về hệ thống phân loại sản phẩm theo hình dạng.
Chương 2: Giới thiệu về Rapberry và ngôn ngữ lập trình Python.
Chương 3: Giới thiệu về PLC S71200 và phần mềm TIA Portal.
Chương 4: Thiết kế và thi công mô hình “Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm
theo hình dạng, điều khiển và giám sát trên WinCC”.
Chương 5: Chương trình điều khiển và giám sát hệ thống.
ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ THỰC HIỆN CỦA ĐỀ TÀI
HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI
- Tên đề tài: Ứng dụng xử lý ảnh để phân loai sản phẩm theo hình dạng, điều khiển và giám sát qua WinCC
TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG PHÂN LOẠI SẢN PHẨM THEO HÌNH
DẠNG
a. Tổng quan về hệ thống
Ngày nay, nước ta đang thực chính sách “Công nghiệp hoá – hiện đại hoá đất nước”.
Nền Công nghiệp đang hướng tới Công nghiệp 4.0, là sự kết hợp các công nghệ lại với
nhau, làm mờ ranh giới giữa vật lý, kỹ thuật số và sinh học. Với sự phát triển của công
nghệ kỹ thuật, các bộ điều khiển đang có ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khoa học
kỹ thuật và đời sống xã hội, đặc biệt là trong tự động hoá và điều khiển. Từ đó mà việc
đưa tự động hóa vào sản xuất như diễn ra một điều tất yếu.
Việc tạo ra các sản phẩm tự động hoá không những trong công nghiệp mà ngay cả
trong đời sống con người ngày càng được phổ biến. Phân loại sản phẩm là một bài toán đã
và đang được ứng dụng rất nhiều trong thực tế hiện nay. Công việc này đòi hỏi sự tập
trung cao và có tính lặp lại, nên các công nhân khó đảm bảo được sự chính xác trong
công việc. Chưa kể đến có những phân loại dựa trên các chi tiết kĩ thuật rất nhỏ mà mắt
thường khó có thể nhận ra. Điều đó sẽ ảnh hưởng trực tiếp tới chất lượng sản phẩm và
uy tín của nhà sản xuất. Vì vậy, hệ thống tự động nhận dạng và phân loại sản phẩm ra
đời là một sự phát triển tất yếu nhằm đáp ứng nhu cầu cấp bách này.
b. Nguyên lý hoạt động của hệ thống
Đề tài “Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm theo hình dạng, điều khiển và
giám sát qua WinCC” là mô hình phân loại sản phẩm theo hình dạng (hình tròn, hình vuông,
hình tam giác và hình chữ nhật). Dựa trên ngôn ngữ Python với thư viện chính là OpenCV
và được thực hiện trên Kit Raspberry Pi 4B và PLC S7 1200. Tại đây sử dụng các đặc
điểm riêng biệt của từng hình dạng để đi nhận dạng rồi sau đó phân loại từng sản phẩm.
Hệ thống gồm camera, Raspberry, PLC. Camera sẽ chụp ảnh sản phẩm cần phân loại rồi
sau đó gửi đến Rasppberry để xử lí, sau khi xử lí được ảnh thì Rasppberry sẽ gửi đến PLC
để điều khiển và phân loại sản phẩm. Kết quả thực hiện của đề tài là nhận dạng được
những sản phẩm có hình dạng (hình tròn, hình vuông, hình tam giác và hình chữ nhật) cùng
với việc đếm được sản phẩm theo hình dạng của từng sản phẩm, hiển thị trên màn hình.
c. Các công nghệ sử dụng trong hệ thống
Phương pháp xử lý ảnh dùng phần mềm Matlab
Matlab là ngôn ngữ lập trình bậc cao dùng cho kỹ thuật. Đồng thời nó là môi trường
tương tác có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ, phát triển giải thiết, phân tích dữ liệu, tính
toán các phép tính số học và hình ảnh hoá số liệu. So với các ngôn ngữ lập trình truyền
thống như C, C++ hay Fortran thì Matlab có nhiều ưu điểm hơn do được tích hợp các hỗ
trợ rất mạnh.
Ưu điểm : Phần mềm dễ sử dụng
Nhược điểm :
+ Độ chính xác không cao
+ Việc truyền thông, giao tiếp với các phần mềm rất khó
Phương pháp xử lý ảnh dùng phần mềm Labview
14
- Tên đề tài: Ứng dụng xử lý ảnh để phân loai sản phẩm theo hình dạng, điều khiển và giám sát qua WinCC
Labview là một phần mềm lập trình mô phỏng robot được sáng chế ra với mục đích
hỗ trợ người dùng tạo ra các thiết bị ảo dựa trên nhu cầu cá nhân.
Ưu điểm :
+ Phần mềm dễ sử dụng nên được nhiều người sử dụng
+ Khả năng phát hiện hình dạng của chương trình LabView là cực kì nhanh
chóng. Có thể sử dụng các chứng năng mở rộng có sẵn trong Labview đê
tăng khả năng phân biệt nhiều sản phẩm
+ Kết quả xử lý ảnh với tỷ lệ sai lệch nhỏ và có độ chính xác cao
Nhược điểm : Khó khăn về kết hợp giữa phần mềm Labview với các phần mềm
khác
Trên đây là 2 phương pháp được sử dụng rất nhiều hiện nay. Tuy nhiên, trong một
hệ thống đòi hỏi độ chính xác cao, việc giao tiếp và truyền thống với các thiết bị khác phải
đảm bảo tính ổn định và nhanh chóng. Trong các nhà máy, xí nghiệp hiện nay thì việc sử
dụng phương pháp xử lý ảnh thông qua Raspberry kết hợp với PLC đang dần thay thế các
phương pháp khác. Do vậy, trong đề tài này sử dụng các công nghệ như sau:
Sử dụng Kit Raspberry Pi 4B thông qua thư viện OpenCV để xử lý ảnh
Sử dụng PLC S7 – 1200 để phân loại sản phẩm
Sử dụng WinCC để giám sát quá trình hoạt động và hiện thị số lượng lên màn
hình
d. Phương pháp phân loại sản phẩm theo hình dạng
Với đề tài “Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm theo hình dạng, điều khiển
và giám sát qua WinCC”. Ở phần này sẽ đi tìm hiểu chi tiết phương pháp nhận dạng của
từng sản phẩm và phân loại sản phẩm theo từng hình dạng đã được nhận dạng.
d.i. Các hình dạng cơ bản của sản phẩm
Trong cuộc sống hiện nay, nhu cầu về kiểu dáng sản phẩm ngày càng được chứ
trọng, để đáp ứng nhu cầu thiết yếu đó nên trên thị trường ra nhiều sản phẩm có hình
dạng và kiểu dáng đa dạng. Ở đề tài này, để gần với thực tế, nhóm chọn sản phẩm có
hình dạng phổ biến. Chủ yếu là các hình dạng ở ngoài cuộc sống (hình tròn, hình vuông,
hình tam giác và hình chữ nhật).
Đặc điểm cơ bản của sản phẩm có hình dạng phổ biến:
Đặc điểm nhận dạng hình chữ nhật: Có 4 đỉnh, 4 cạnh, 4 góc vuông, 2 cạnh đối
diện đều bằng nhau khác với so với hình vuông là 2 cạnh kề không bằng nhau,…
Đặc điểm nhận dạng hình vuông : Có 4 đỉnh, 4 cạnh, 4 góc vuông, 2 cạnh đối
diện đều bằng nhau, 2 cạnh kề bằng nhau,…
Đặc điểm nhận dạng hình tròn: Một hình tròn là một vùng trên mặt phẳng nằm
"bên trong" đường tròn. Bán kính tính từ tâm đến đường tròn. Đặc điểm nhận dạng: Bán
kính đều bằng nhau,…
Đặc điểm nhận dạng hình tam giác: có 3 đỉnh và 3 cạnh là hình tam giác,…
d.ii. Phương pháp nhận dạng hình dạng
Phương pháp nhận dạng hình ảnh là giai đoạn quan trọng của hệ thống xử lý ảnh.
Nhận dạng là quá trình phân loại các đối tượng được biểu diễn theo một mô hình nào đó.
Ảnh được chụp sẽ được phân tích thành các đặc trưng riêng biệt, với những đặc trưng đó
ta đem đi nhận dạng.
15
- Tên đề tài: Ứng dụng xử lý ảnh để phân loai sản phẩm theo hình dạng, điều khiển và giám sát qua WinCC
Như đã đề cập ở trên thì các hình dạng của sản phẩm sẽ có các đặc điểm riêng biệt.
Tuy nhiên, thì vẫn có một số đặc điểm giống nhau, đặc điểm khác nhau, cùng với đó có
thêm một số đặc điểm bị dư thừa trong việc so sánh với các sản phẩm khác. Chính vì vậy,
ở đề tài này, ta cần chọn lọc ra từng đặc điểm riêng biệt của từng hình mà các hình khác
không có và loại bỏ các đặc điểm không cần thiết. Như vậy, để nhận dạng được hình
dạng của sản phẩm cần xác định các đặc điểm đặc trưng riêng biệt của từng hình dạng.
Ở đây chỉ có 4 hình dạng sản phẩm (hình chữ nhật, hình vuông, hình tròn, hình tam giác)
cần phân loại, chính vì vậy sẽ có một số đặc điểm hình dạng không cần xét tới.
Sản phẩm hình chữ nhật
Hình chữ nhật là hình có 4 đỉnh, 4 cạnh, 4 góc vuông, 2 cạnh đối diện bằng nhau,...
Từ đặc điểm đó ta đi so sánh với 3 hình còn lại và phân tích thấy: Đặc điểm thứ nhất có 4
đỉnh, nhưng sản phẩm hình vuông cũng có 4 đỉnh. Vì vậy ta có đặc điểm thứ hai để so sánh
sự khác biệt với hình vuông, đó là 2 cạnh kề không bằng nhau với hình chữ nhật, với hình
vuông thì chúng bằng nhau. Như vậy, đặc điểm nhận dạng sản phẩm hình chữ nhật, gồm
4 đỉnh và 2 cạnh kề không bằng nhau.
Hình 1. : Đặc điểm hình chữ nhật
Sản phẩm hình vuông
Đặc điểm nhận dạng: Có 4 đỉnh, 4 cạnh, 4 góc vuông, 2 cạnh đối diện đều bằng
nhau, 2 cạnh kề bằng nhau,… Từ đặc điểm đó ta đi so sánh với 3 hình còn lại và phân tích
thấy: Đặc điểm thứ nhất có 4 đỉnh, nhưng sản phẩm hình chữ nhật cũng có 4 đỉnh như đã
đề cập ở trên. Chính vì vậy ta có đặc điểm thứ hai để so sánh sự khác biệt với hình chữ
nhật, đó là 2 cạnh bằng nhau. Như vậy, đặc điểm nhận dạng sản phẩm hình vuông, gồm 4
đỉnh và 2 cạnh kề bằng nhau.
16
- Tên đề tài: Ứng dụng xử lý ảnh để phân loai sản phẩm theo hình dạng, điều khiển và giám sát qua WinCC
Hình 1. : Đặc điểm hình vuông
Sản phẩm hình tròn
Đặc điểm nhận dạng: Bán kính đều bằng nhau,… Từ đặc điểm đó ta đi so sánh với 3
hình còn lại và phân tích thấy: bán kính tính từ tâm đến đường tròn bên ngoài tất cả chúng
đều bằn nhau chính vì vậy đó là đặc điểm riêng biệt của hình tròn.
Hình 1. : Đặc điểm hình tròn
Sản phẩm hình tam giác
Đặc điểm nhận dạng: có 3 đỉnh và 3 cạnh là hình tam giác,… Từ đặc điểm đó ta đi
so sánh với 3 hình còn lại và phân tích thấy: Chỉ có hình tam giác có 3 đỉnh, và đó chính là
đặc điểm đặc trưng riêng biệt của tam giác.
Hình 1. : Đặc điểm hình tam giác
17
- Tên đề tài: Ứng dụng xử lý ảnh để phân loai sản phẩm theo hình dạng, điều khiển và giám sát qua WinCC
Bảng 1. Đặc điểm hình dạng sản phẩm
Đặc điểm Hình vuông Hình chữ nhật Hình tròn Hình tam giác
đỉnh 4 đỉnh 4 đỉnh không 3 đỉnh
2 cạnh kề bằng 2 cạnh kề không
cạnh không 3 cạnh
nhau bằng nhau
bán kính không Không bằng nhau không
Như vậy ta có thể thấy, ta chỉ cần tìm ba đặc điểm chính: Đỉnh, cạnh và bán kính.
Trong đó đỉnh liên quan đến hình tam giác, hình chữ nhật và hình vuông. Cạnh chỉ có hai
hình là hình vuông và hình chữ nhật. Bán kính chỉ liên quan tới hình tròn.
d.iii. Phương pháp tìm đặc điểm hình dạng để phân loại sản phẩm
Để phân loại sản phẩm ta cần có đặc điểm của hình dạng, từ đó ta đi so sánh để
phân loại sản phẩm theo hình dạng.
Đỉnh của hình dạng
Đầu tiên ta tìm số đỉnh của các hình. Có 3 hình dạng có đặc điểm liên quan tới đỉnh là
hình chữ nhật, hình vuông và hình tam giác. Đặc điểm gồm:
Có 4 đỉnh là hình vuông và hình tròn
Có 3 đỉnh là hình tam giác
Cạnh của hình dạng
Vấn đề về cạnh chỉ có 2 hình là liên quan tới chúng là: hình chữ nhật và hình vuông.
Đặc điểm gồm:
Hai cạnh kề bằng nhau là hình vuông
Hai cạnh kề không bằng nhau là hình chữ nhật
Bán kính của hình dạng
Bán kính là độ dài tính từ tâm tới điểm ngoài đường tròn, ở đây thì liên quan có duy
nhất một hình là hình tròn.
Có đặc điểm: bán kính bằng nhau.
Phương pháp tìm đỉnh
Hình 1. : Đỉnh của hình
Sử dụng thuật toán RamerDouglasPeucker để tìm đường bao xấp xỉ, từ đường bao
ta suy ra được đỉnh.
18
- Tên đề tài: Ứng dụng xử lý ảnh để phân loai sản phẩm theo hình dạng, điều khiển và giám sát qua WinCC
Hình 1. : Đoạn Ramer – Douglas – Peucker
Ý tưởng cơ bản của thuật toán RamerDouglasPeucker là xét xem khoảng cách lớn
nhất từ đường cong tới đoạn thẳng nối hai điểm đầu và điểm cuối đường cong, có lớn
hơn ngưỡng θ không. Đầu tiên ta có điểm đầu và điểm cuối (tạm gọi là A, E) của sẽ được
giữ lại, sau đó tìm điểm có khoảng cách lớn nhất đến đường thẳng AB (tạm gọi là điểm C
và độ dài tạm gọi là h). Nếu khoảng h θ thì C là
đỉnh ngược lại thì không phải. Tương tự ta sử dụng thuật toán đó để tìm ra đỉnh B và đỉnh
D.
Phương pháp tìm độ dài cạnh
Hình 1. : Độ dài cạnh
Giả sử ta có tọa độ của 2 đỉnh tìm được ở bước tìm đỉnh là A() và B(), ta tìm cạnh
với công thức:
19
- Tên đề tài: Ứng dụng xử lý ảnh để phân loai sản phẩm theo hình dạng, điều khiển và giám sát qua WinCC
Với AB là độ dài cạnh. Tương tự cho các cạnh còn lại
Phương pháp tìm tâm và bán kính
Bán kính là khoảnh cách từ tâm tới các điểm trên đường tròn.
Hình 1. : Bán kính bằng nhau
Tìm tâm O theo phương pháp tìm tâm đường tròn ngoại tiếp tam giác, đường tròn đi
qua 3 đỉnh của tam giác ABC được gọi là đường tròn ngoại tiếp tam giác ABC khi đó tam
giác ABC nội tiếp đường tròn tâm O. Tâm đường tròn ngoại tiếp tam giác là giao điểm của
3 đường trung trực, tam giác ở đây ta chọn bất kì 3 điểm trên dườn tròn giả sử chọn 3 đỉnh
A(), B(), C(). Gọi tâm O(x,y), tìm tâm theo công thức sau:
Với AO, BO, CO chính là bán kính đường tròn, từ đó ta có:
tâm O(x,y)
e. Phương án thiết kế
e.i. Yêu cầu thiết kế
Với mục tiêu là mô hình phục vụ cho đồ án tốt nghiệp nên không thể đáp ứng được
đầy đủ các yêu cầu trong thực tế cũng như các điều kiện phân loại phức tạp. Tuy nhiên,
mô hình thiết kế phải đảm bảo một số yêu cầu kỹ thuật chung như sau:
Mô hình cơ bản phải phù hợp với nguyên lý phân loại trong thực tế;
Lắp ráp, đấu nối và vận hành điều khiển dễ dàng;
Sử dụng các vật tư, thiết bị, linh kiện thông dụng để dễ dàng thay thế sữa chữa;
Đảm bảo tính thẩm mỹ và gọn gàng. Các cơ cấu truyền động, kết nối phải đảm bảo
cứng vững và tuổi thọ cao
e.ii. Lựa chọn phương án thiết kế
Với những yêu cầu kỹ thuật đã phân tích ở trên, kết hợp với một số tài liệu tham
khảo, nhóm quyết định sẽ sử dụng công nghệ phân loại sản phẩm bằng phương pháp xử
lý ảnh thông qua Raspberry kết hợp với PLC S7 – 1200 cho đề tài “Ứng dụng xử lý ảnh để
phân loại sản phẩm theo hình dạng, điều khiển và giám sát qua WinCC”.
Nhóm chọn phương án thiết kế này vì nó dễ lắp đặt và thi công mô hình chi phí
không cao, còn những phương án thiết kế khác thì chi phí lắp đặt cao, nhiều thiết bị vật
liệu khó tìm kiếm.
Mô hình của nhóm mô phỏng lại một hệ thống như trong thực tế.
Phương án thiết kế mô hình gồm các phần chính như sau:
20
nguon tai.lieu . vn