Tải bản đầy đủ

THIẾT KẾ, CHẾ TẠO MÔ HÌNH PHÂN LOẠI TÁO THÔNG QUA KÍCH THƯỚC CỦA TRÁI

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

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

THIẾT KẾ, CHẾ TẠO MÔ HÌNH PHÂN LOẠI TÁO
THÔNG QUA KÍCH THƯỚC CỦA TRÁI

Họ và tên sinh viên: MAI THẾ KIỆT
VÕ ĐỨC BẢY
Chuyên Ngành: CƠ ĐIỆN TỬ
Niên khóa: 2014-2018

Tháng 06 năm 2018

1


THIẾT KẾ, CHẾ TẠO MÔ HÌNH PHÂN LOẠI TÁO
THÔNG QUA KÍCH THƯỚC CỦA TRÁI


Tác giả

MAI THẾ KIỆT và VÕ ĐỨC BẢY

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

Giáo viên hướng dẫn:
Th.S TRẨN THỊ KIM NGÀ

Tháng 06 năm 2018
2


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

TPHCM, ngày tháng 06 năm 2012
Sinh viên thực hiện

MAI THẾ KIỆT và VÕ ĐỨC BẢY

3


TÓM TẮT
Đề tài nghiên cứu “ Thiết kế, chế tạo mô hình phân loại táo thông qua kích thước
của trái ” được thực hiện tại trường Đại Học Nông Lâm Thành Phố Hồ Chí Minh, thời
gian từ tháng 3 đến tháng 6 năm 2018.
Đề tài đã thiết kế chế tạo mô hình phân loại táo với ba kích cỡ khác nhau, sử dụng
ngôn ngữ lập trình python xây dựng chương trình xử lý ảnh và trích xuất được các đại
lượng đặc trưng về kích thước của quả táo, kết hợp được chương trình xử lý ảnh và
chương trình điều khiển các bộ phận phân loại trong mô hình. Thiết kế được mạch
điều khiển và động lực để vận hành mô hình.
Đề tài sử dụng máy tính nhúng Raspberry Pi3 làm bộ xử lý trung tâm có thể đáp
ứng tốc độ xử lý cho quá trình phân loại, kết hợp với lập trình xử lý ảnh để nhận dạng
tách đối tượng và tính kích thước. Sau đó, kết hợp với hệ thống động cơ, cảm biến để
phân loại ra từng loại riêng biệt. Đây được xem là kết quả chính của đề tài.
Do thời gian thực hiện còn hạn chế, cũng như mức độ rộng lớn của đề tài, nên dù
đã cố gắng hết sức nhưng phương án giải quyết bài toán của chúng em chắc chắn
không thể tránh khỏi những thiếu sót. Chúng em rất mong nhận được sự đóng góp ý
kiến của quý thầy cô và bạn bè để đề tài của em càng được hoàn thiện hơn.

4


MỤC LỤC

5


DANH SÁCH CHỮ TẮT

CGA .............................(Color Graphic Adaptor)
MP4.............................. (Moving Picture )
IMG..............................(Image)
RGB..............................(Red Green Blue)
HSV..............................(Hue Saturation Value)
HLS..............................(Hue Lightness Saturation
CMYK..........................(Cyan Magenta Yellow Key)
CIE...............................(Commission Internationale d’Eclairage)
RAM.............................(Random Access Memory)
CPU ARM....................(Central Processing Unit Advanced RISC Machine)
LAN..............................(Local Area Network)
LPDDR2 memory.........(Low-power Double Data Rate 2)
GNU/ linux...................(GNU is Not Unix)
USB..............................(Universal Serial Bus)
HDMI...........................(High-Definition Multimedia Interface)
RCA..............................(Radio Corporation of America)
GPIO pins.....................(General-purpose input/output)
DSI...............................(Display Serial Interface)
SD Card........................(Secure Digital Card)
IPS................................( Instrument Pointing System)
6


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



7


DANH SÁCH CÁC BẢNG
Bảng 3.1 Thời gian biểu thực hiện đề tài....................................................................26
Bảng 4.1 Khảo nghiệm 100 lần với 50 quả táo lớn....................................................50
Bảng 4.2 Khảo nghiệm 100 lần với 50 quả táo trung.................................................51
Bảng 4.3 Khảo nghiệm 100 lần với 50 quả táo nhỏ....................................................52
Bảng 4.4 Khảo nghiệm 100 lần 100 quả táo 3 loại...................................................53

8


DANH SÁCH HÌNH ẢNH
Hình 1.1 Kiểm tra lại sản phẩm sau khi phân loại cà chua.........................................2
Hình 1.2 Hình ảnh máy rửa phân loại cà chua tự động..............................................2
Hình 1.3 Mô hình máy có dạng chữ L.......................................................................3
Hình 1.4 Máy phân loại dưa hấu................................................................................4
Hình 1.5 Máy phân loại táo........................................................................................4
Hình 1.6 Máy phân loại chanh...................................................................................5
Hình 2.1 Ma trận biểu diển ảnh nhị phân...................................................................7
Hình 2.2 Ma trận biểu diễn ảnh xám..........................................................................7
Hình 2.3 Ma trận biểu diễn mức xám của thành phần RED.......................................8
Hình 2.4 Ma trận biểu diễn mức xám của thành phần GREEN..................................8
Hình 2.5 Ma trận biểu diễn mức xám của thành phần BLUE.....................................8
Hình 2.6 Hệ trục tọa độ Red Green Blue....................................................................10
Hình 2.7 Mô hình không gian màu RBG...................................................................11
Hình 2.8 Mô hình không gian màu HSV....................................................................11
Hình 2.9 Mô hình không gian màu HSV....................................................................11
Hình 2.10 Mô hình màu HLS.....................................................................................12
Hình 2.11 Mô hình màu L*a*b..................................................................................13
Hình 2.12 Biến đổi fourier.........................................................................................13
Hình 2.13 Module Raspberry Pi 3..............................................................................15
Hình 2.14 Module Raspberry Pi Camera...................................................................16
Hình 2.15 Mặt trước màn hình Raspberry Pi.............................................................17
Hình 2.16 Mặt sau màn hình Raspberry Pi.................................................................18
Hình 2.17 Mạch cầu H...............................................................................................18
Hình 2.18 Nguyên lý hoạt động mạch cầu H.............................................................19
Hình 2.19 Module L298.............................................................................................19
Hình 2.20 Cảm biến quang.........................................................................................20
Hình 2.21 Mạch xử lý tín hiệu ra...............................................................................21
Hình 2.22 Công tắc hành trình...................................................................................22
Hình 2.23 Cách đấu dây và sơ đồ công tắc hành trình...............................................22
9


Hình 2.24 Logo phần mềm lập trình python..............................................................23
Hình 2.25 Logo opencv..............................................................................................24
Hình 3.1 Module Raspberry Pi 3................................................................................27
Hình 3.2 Module Camera Pi 3....................................................................................27
Hình 3.3 Màn Hình 7 inch HDMI LCD (C), IPS,Cảm Ứng Điện Dung Waveshare. .27
Hình 4.1 Mô hình 3D tổng quát.................................................................................29
Hình 4.2 Bản vẽ 2D khung.........................................................................................31
Hình 4.3 Bản vẽ 3D khung.........................................................................................31
Hình 4.4 Bản vẽ 2D trục đai.......................................................................................32
Hình 4.5 Bản vẽ 3D trục đai.......................................................................................32
Hình 4.6 Bản vẽ 3D hộp chụp xử lý ảnh....................................................................33
Hình 4.7 Bản vẽ 2D hộp chụp xử lý ảnh....................................................................33
Hình 4.8 Bản vẽ 3D hộp điện.....................................................................................34
Hình 4.9 Bản vẽ 2D hộp điện....................................................................................34
Hình 4.10 Bản vẽ 3D khay to ,trung...........................................................................35
Hình 4.11 Bản vẽ 2D khay to ,trung...........................................................................35
Hình 4.12 Bản vẽ 3D khay nhỏ..................................................................................36
Hình 4.13 Bản vẽ 2D khay nhỏ..................................................................................36
Hình 4.14 Bản vẽ 3D nắp hộp điện............................................................................37
Hình 4.15 Bản vẽ 2D nắp hộp điện............................................................................37
Hình 4.16 Bản vẽ 3D trục bánh ren............................................................................38
Hình 4.17 Bản vẽ 2D trục bánh ren............................................................................38
Hình 4.18 Bản vẽ 3D mô hình phân loại táo..............................................................39
Hình 4.19 Bản vẽ 2D mô hình phân loại táo..............................................................39
Hình 4.20 Mô hình phân loại táo thực tế....................................................................40
Hình 4.21 Sơ đồ khối của mô hình.............................................................................40
Hình 4.22 Sơ đồ mạch điện........................................................................................41
Hình 4.23 Hộp điện lắp các linh kiện điện tử và nối dây............................................42
Hình 4.24 Sơ đồ khối các bước xử lý và điều khiển...................................................42
Hình 4.25 Hình ảnh gốc thu từ camera.......................................................................43
Hình 4.26 Hình ảnh được chuyển ảnh xám................................................................44
10


Hình 4.27 Chuyển ảnh qua nhị phân..........................................................................44
Hình 4.28 Tìm contour của quả táo...........................................................................45
Hình 4.29 Tính kích thước của quả táo......................................................................45
Hình 4.30 Vận hành thực tế mô hình.........................................................................47

11


Chương 1
MỞ ĐẦU
1.1 Đặt vấn đề
Hiện nay, đất nước đang trong giai đoạn công nghiệp hóa, hiện đại hóa nên nhu
cầu đời sống vật chất tinh thần của con người cũng đòi hỏi phải được đáp ứng ở một
mức độ khác. Các hoạt động lao động chân tay hằng ngày cần phải được thay thế bằng
các mô hình tự động hoặc bán tự động. Các máy công nghiệp vận dụng sức mạnh của
vi xử lý và công nghệ tiên tiến ra đời.
Trong nông nghiệp, việc thu hoạch và phân loại sản phẩm sau thu hoạch vốn làm
bằng thủ công. Nhưng với trình độ ngày nay, người ta hoàn toàn có thể tự động hóa nó,
vừa tiết kiệm sức người, vừa tiết kiệm chi phí thời gian.
Với sự phân tích trên ta có thể thấy được sự quan trọng của tự động hóa đối với
ngành nông nghiệp như thế nào. Vì thế, nhóm chúng tôi đã chọn đề tài “Thiết kế, chế
tạo mô hình phân loại táo thông qua kích thước của trái ”. Mô hình vận dụng sức mạnh
của các vi xử lý và công nghệ xử lý ảnh để xử lý một cách linh hoạt. Trong tương lai
có thể phát triển thành các hệ thống có quy mô lớn ứng dụng vào thực tế đáp ứng vào
nhu cầu từng loại nông sản.
1.2 Tình hình nghiên cứu trong nước
Tỉnh Lâm Đồng là một trong những vùng chuyên canh cây táo lớn nhất nước với
sản lượng táo thu hoạch mỗi năm hơn hàng chục nghìn tấn. Các chủ vựa thu mua táo
lớn trong tỉnh phải bỏ ra rất nhiều thời gian, công sức và tiền bạc để đi thuê một đội
ngủ công lao động ngồi rửa, phân loại rồi lau khô, đánh bóng táo trước khi đóng thùng.
Nhất là khi vào những dịp giáp Tết, lượng tiêu thụ hàng tăng cao, các chủ vựa thu mua
còn phải đối mặt với sự khan hiếm nguồn lao động.
Tại đây đã có một kỹ sư chân đất tìm hiểu, nghiên cứu, thiết kế và chế tạo loại
máy rửa, phân loại, hong khô nước và đánh bóng trái táo trước khi đóng thùng sản
phẩm.


Hình 1.1: Kiểm tra lại sản phẩm sau khi phân loại

Máy rửa, phân loại, hong khô nước và đánh bóng trái táo của anh hoạt động ngày
8 giờ đồng hồ, đạt năng suất khoảng 20 tấn táo, gần bằng khối lượng công việc của 20
nhân công làm bằng phương pháp thủ công. Máy còn có thể tăng gấp đôi năng suất,
hoặc có thể thay đổi tùy theo yêu cầu người đặt hàng.

Hình 1.2: Hình ảnh máy rửa phân loại táo tự động

Máy rửa, phân loại, hong khô nước và đánh bóng trái táo của anh có hình chữ L,
bao gồm các bộ phận cơ bản như thùng đựng táo thô. Từ đây, một băng chuyền hoạt


động tương tự như cầu thang máy sẽ tự động lấy táo đến bộ phận sang lọc các loại chất
thải còn bám trên quả như rác, lá, cuống, táo hư hổng, thối,… Và tách bỏ những chất
thải này ra khỏi quả. Táo tiếp tục được chuyển tới bộ phận đựng nước rửa. Táo sau khi
được rửa sạch lại được các băng chuyền chuyển tới vùng sấy khô nước và đánh bóng
táo, sau đó đưa tới vùng phân chia các loại táo lớn nhỏ khác nhau. Khi đã hoàn tất các
công đoạn trên, táo được đưa ra các máng trượt, mỗi máng là một loại lớn nhỏ khác
nhau.

Hình 1.3: Mô hình máy có dạng chữ L

Bên cạnh máy rửa, phân loại, hong khô và đánh bóng táo ở tỉnh Lâm Đồng thì
trên thị trường cũng có nhiều loại máy giúp hỗ trợ phân loại trái cây hoa quả khác. Có
thể kể tên một vài mô hình như sau:


- Máy phân loại dưa hấu.

Hình 1.4: Máy phân loại dưa hấu

Hệ thống phân loại dưa hấu được hoạt động dựa trên ứng dụng của cảm biến khối
lượng (load cell). Mỗi trái dưa hấu sẽ được đặt trên một băng tải được ghép thành từ
các đĩa cân riêng biệt, mỗi đĩa cân sẽ có các cảm biến khối lượng để xác định khối
lượng của quả dưa hấu. Dựa vào các tiêu chuẩn về khối lượng khác nhau mà hệ thống
sẽ được lập trình để phân loại dưa theo từng mức khối lượng cụ thể.
- Máy phân loại táo.

Hình 1.5 : Máy phân loại táo


Hệ thống phân loại táo bao gồm một băng chuyền để dẫn táo đi và hai bên là các
khay đựng táo theo các tiêu chuẩn khác nhau. Hệ thống này hoạt động tương tự như hệ
thống phân loại dưa hấu nêu trên, nó cũng sử dụng các cảm biến khối lượng để phân
loại. Táo được đưa di chuyển trên băng chuyền sẽ được nghiêng cho rớt vào từng khay
chính xác khi có tín hiệu từ cảm biến truyền về.
- Máy phân loại chanh.

Hình 1.6: Hình máy phân loại chanh

Hệ thống phân loại chanh theo kích thước hoạt động theo nguyên lý khá đơn
giản. Hệ thống gồm một buồng lớn đựng chanh chưa phân loại được nối liền với các
ống trục được khoét lỗ theo kích thước khác nhau. Khi ống quay, chanh sẽ được cuốn
theo, những trái có kích thước nhỏ hơn kích thước lỗ trên ống sẽ bị rớt xuống một
băng chuyền dẫn đến rổ chứa. Kích thước lỗ trên ống sẽ được tăng dần để phân loại
chanh theo nhiều kích cỡ khác nhau.


1.3

Phạm vi thực hiện đề tài

Hiện nay trên thị trường đã có rất nhiều hệ thống tự động phục vụ cho nhu cầu
phân loại trái cây của người tiêu dùng. Chẳng hạn như hệ thống máy tự động phân loại
trái cây theo kích thước, hệ thống máy rửa trái cây và đóng gói trái cây, hệ thống máy
phân loại trái cây theo trọng lượng, hay hệ thống bao gồm việc rửa, phân loại, hong
khô, đánh bóng và đóng gói sản phẩm…Với mỗi loại máy khác nhau người ta sử dụng
các công cụ hỗ trợ khác nhau trong việc xử lý phân loại đó. Có loại sử dụng cảm biến
màu, có loại sử dụng cảm biến trọng lượng, có loại dùng xử lý ảnh…
Trong đề tài nghiên cứu này, nhóm chúng tôi giới hạn lại ở việc phân loại trái cây
theo kích thước của nó. Mô hình của chúng tôi áp dụng công nghệ xử lý ảnh, thông
qua độ tương phản của màu sắc để tách đối tượng ra và tính kích thước bằng đơn vị
pixel, từ đó kiểm tra và phân loại táo theo các mức kích thước khác nhau.
Vì thời gian giới hạn cũng như mức độ rộng lớn của đề tài nên chúng tôi chỉ thực
hiện nghiên cứu các vấn đề cơ bản sau:


Dùng Camera thu tín hiệu video trực tiếp và truyền dữ liệu qua cổng USB kết nối trực
tiếp đến bộ phân xử lý máy tính nhúng Raspberry Pi và sử dụng các thuật toán để phát
hiện đối tượng tách đối tượng và tính toán các thông số cần thiết.



Ứng dụng xử lý ảnh bằng thư viện Opencv vào các thuật toán để phân tích, tính toán
các dữ liệu.



Hệ thống băng tải vận chuyển kết hợp bộ phận loại để phân loại kích cỡ táo phù hợp.
1.4 Nội dung thực hiện
-

Thiết kế bản vẽ 2D và 3D của mô hình.
Mua vật liệu và gia công lắp ráp mô hình thực tế.
Lắp ráp các thiết bị điện tử lên mô hình.
Cài đặt hệ điều hành, OpenCV và các phần mềm cần thiết cho raspberry pi.
Kết nối các mạch điều khiển và các mạch động lực với cơ cấu chấp hành.
Nghiên cứu và lập trình ngôn ngữ python trong xử lý ảnh.
Tiến hành chạy chương trình và khắc phục những lỗi phát sinh để hoàn thiện hệ
thống .


Chương 2
TỔNG QUAN
2.1 Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh
2.1.1 Ảnh
Là một tập hợp hữu hạn các điểm ảnh kề nhau. Ảnh thường được biểu diễn bằng
một ma trận hai chiều, mỗi phần tử của ma trận tương ứng với một điểm ảnh.
2.1.1.1 Ảnh nhị phân
Ảnh nhị phân là ảnh chỉ có 2 mức đen trắng phân biệt, mỗi điểm ảnh của ảnh nhị
phân chỉ có thể là 0 hoặc 1.

0
1
0
0

1
1
0
1

1
1
1
1

0
0
1
1

Hình 2.1 Ma trận biển diễn ảnh nhị phân

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

0
1

5
9

12
21

0
0

5
0

4
0

15

9

1

6
24

1

1

5

2

0

Hình 2.2 Ma trận biểu diễn ảnh xám


2.1.1.3 Ảnh màu
Thông thường, ảnh màu được tạo nên từ 3 ảnh xám đối với màu nền đỏ (RED),
xanh lá cây (GREEN), xanh lam (BLUE). Tất cả các màu trong tự nhiêu đều có thể
được tổng hợp từ 3 thành phần màu trên theo các tỷ lệ khác nhau.

0
115
0
0

7
94
0
11

11
20
15

0
0
1

22

6
1

5

2

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

0
14
0
0

1

12

0

9

1
21

0

0

0
115

1

22

6
2

11

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

0

1

2

0

13

7
9

1
5

0

5
0

3
0

0
1

6

1

5
2

7
1

1

5

9

0

Hình 2.5 Ma trận biểu diễn mức xám của thành phần BLUE.
2.1.1.4 Độ phân giải


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


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




Có ba thuộc tính trong việc cảm nhận màu:

- Hue: là sắc thái
- Saturation: là mức độ bão hòa
- Brightness: là độ sáng

Với nguồn sáng đơn sắc thì sác lượng tương ứng với bước sóng của ánh sáng
nguồn. Độ bão hòa thay đổi nhanh nếu lượng ánh sáng trắng được thêm vào.
 Một số không gian màu


Không gian màu RGB (Red, Green, Bule)
Tổ chức quốc tế về chuẩn hóa màu CIE (Commission Internationale d’Eclairage)

đưa ra một số các tiêu chuẩn để biểu diễn màu. Các hệ này có các dạng chuẩn riêng, ở
đây chỉ đề cập đến chuẩn màu CIE-RGB (dùng hệ tọa độ 3 màu cơ bản). Như đã nêu
trên, một màu là sự pha trộn của ba màu cơ bản với 1 tỷ lệ nhất định nào đây. Vậy, một
pixel ảnh màu ký hiệu Px được viết như sau:
Px =
Ngươi ta dùng hệ tọa độ ba màu R-G-B (tương ứng với tọa độ x-y-z) để biểu diễn
màu, nên không gian màu RGB có dạng như sau:

Hình 2.6 : Hệ trục tọa độ Red Green Blue.

Trong cách biểu diễn này ta có công thức R + G +B = 1. Công thức này được gọi
là công thức Maxell. Còn gọi là ảnh “truecolor” do tính trung thực của nó. Ảnh này
được biểu diễn bởi một ma trậnba chiều kích thước m x n x 3, với m x n là kích thước
ảnh theo pixels. Ma trận này định nghĩacác thành phần màu red, green, blue cho mỗi
điểm ảnh, các phần tử của nó có thể thuộc kiểu uint 8, uint16 hoặc double.


Hình 2.7 Mô hình không gian màu RGB .


Không gian màu HSV
Thay vì chọn các phần tử R,G,B để có màu mong muốn, người ta chọn các phần tử

tham số màu Hue, Saturation và Value để pha màu.
Mô hình không gian màu HSV có thể được suy diễn từ không gian màu RGB.

Hình 2.8 Mô hình không gian màu HSV

Hình 2.9 Mô hình không gian màu HSV


Trong đó:

H: Hue là bước sóng của ánh sáng hay còn gọi là ngưỡng màu
S: Saturation là độ tinh khiết của ánh sáng
V: Value là cường độ hay độ chói của ánh sáng


Ngoài ra, còn có một vài không gian màu khác, mỗi khôi gian màu đề có những
ứng dụng riêng. Tùy thuộc vào tính chất công việc mà chúng ta lựa chọn không gian
màu cho phù hợp với yêu cầu.
Giả sử trong việc nhận diện, phân biệt màu sắc thì chúng ta chọn không gian màu
HSV. Không gian màu HSV có ưu điểm là phù hợp với nhaajnj thức của con người
nên nó là phù hợp nhất trong việc phân loại màu sắc.


Mô hình màu HLS
Mô hình màu HLS được xác định bởi tập hợp hình chóp sáu cạnh đôi của không

gian hình trụ.Sắc màu là góc quanh trục đứng cảu hình chóp sáu cạnh đôi với màu đỏ
tại góc 0o. Các màu sẽ xác định theo thứ tự giống như trong biểu đồ CIE khi ranh giới
của nó bị xoay ngược chiều kim đồng hồ: Màu đỏ, màu vàng, màu lục, màu xanh tím,
màu lam và đỏ thẫm. Điều này cũng giống như thứ tự sắc xếp trong mẫu hình chóp sáu
cạnh đơn HSV.

Hình 2.10 Mô hình màu HLS




Mô hình màu L*a*b
Là không gian màu phổ biến cho việc so sánh sự khác biệt về màu sắc. Trong đó,

hệ thống L*a*b đại diện cho 3 mức tỷ lệ với L(light) đại diện cho độ sáng.

Hình 2.11 Mô hình L*a*b
 Một số công cụ trợ giúp xử lý ảnh


Kỹ thuật lọc số
Chất lượng hình ảnh kém do rất nhiều nguyên nhân như do nhiễm điện tử của máy

thu hay chất lượng bộ số hóa kém. Nhiễu ảnh số được xem như là sự dịch chuyển
nhanh của tín hiệu thu nhận trên một khoảng cách ngắn. Về mặt tần số, nhiễu ứng với
các thành phần tần số cao trong ảnh. Như vậy để xử lý nhiễu ta có thể lọc các thành
phần tần số cao. Việc lọc dựa vào tính dư thừa thông tin không gian, các pixel lân cận
có thể có cùng hoặc gần cùng một số đặc tính. Kỹ thuật lọc này dùng một mặt nạ và di
chuyển khắp ảnh gốc.


Biến đổi Fourier

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

Hình 2.12 Biến đổi Fourier.
Biến đổi Fourier thuận cho tín hiệu một chiều gồm một cặp biến đổi :


Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

Tải bản đầy đủ ngay

×

×