Thiết kế và chế tạo máy tự động kiểm tra và phân loại nhãn in trên sản phẩm trong công đoạn đóng gói
Sự phát triển nhanh của nền kinh tế phần nhiều năm qua một phần nằm ở ngành công nghiệp chế tạo và lắp ráp. Khoảng 4,1 triệu lao động đang làm việc cho các doanh nghiệp FDI và doanh nghiệp ngoài nhà nước. Hiện nay chi phí nhân công ngày tăng cao, từ năm 2010 đến năm 2016 mức lương tối thiểu tăng 200% đối với doanh nghiệp FDI. Sự thay đổi nhanh chóng các quy định về luật và dưới luật càng làm tăng chi phí quản lý. Thêm vào đó ngày càng nhiều công ty mới xuất hiện từ các quốc gia Ấn Độ, Trung Quốc, Braxin cạnh tranh về cả công nghệ và giá thành. Do vậy yêu cầu không ngừng cải tiến thiết bị máy móc tại các phân xưởng sản xuất nhằm nâng cao hiệu quả sản xuất và giảm chi phí lao động đang là vấn đề hết sức được chú trọng.
Bên cạnh đó, yêu cầu của khách hàng ngày càng khắc khe, các tiêu chuẩn trong đo lường ,kiểm tra truy vết sản phẩm được đòi hỏi chỉnh chu và kỹ lưỡng trước khi giao sản phẩm đến khách hàng. Trong nhà máy hiện nay, sử dụng lao động thủ công để kiểm tra công đoạn dán nhãn mã vạch trong công đoạn đóng gói. Công đoạn này đòi hỏi sự tập trung cao của công nhân để kiểm tra sự sai sót trong việc in ấn nhãn, mà trong đó các lỗi hay gặp như : nhãn in mờ, không rõ nét, bay mực, sai code sản phẩm.
Việc kiểm tra không tránh khỏi khả năng bỏ xót lỗi do chưa tự động hóa được khâu kiểm tra và các mã hàng thay đổi thường xuyên . Do vậy dẫn đến các sản phẩm đóng gói không đạt được gửi đến khách hàng, vấn đề này xảy ra ảnh hưởng rất nghiêm trọng đến công tác quản lý chất lượng của nhà máy cũng như uy tín của công ty chưa kể các khoảng đền bù khá lớn do sai sót.
Đứng trước thực tế đó, nhiều giải pháp được đưa ra, trong đó việc sử dụng robot scara được trang bị hệ thống vision dùng để phân loại và kiểm tra sản phẩm khá khả thi như là robot scara ADTECH, TOSHIBA THL400,YAMAHA YK400XG, EPSON LS3-401, những Robot này thường có chi phí đầu tư tương đối cao khoảng từ 20,000-30,000 USD, do vậy việc áp dụng và nhân rộng tại nhà máy khó triển khai.
Việc làm chủ công nghệ, nghiên cứu thiết kế, sản xuất, chế tạo hệ thống mà không phụ thuộc vào công nghệ các hãng sản xuất lớn trên thế giới để chủ động về công nghệ và giảm chi phí đầu tư là một yêu cầu cấp thiết đối với khoa học công nghệ ở Việt Nam nói chung và công ty nói riêng.
Robot Scara Vision của ADTECH và YAMAHA
Xuất phát nhu cầu thực tế nêu trên, người nghiên cứu đã chon đề tài “ Thiết kế và chế tạo máy tự động kiểm tra và phân loại nhãn in trên sản phẩm trong công đoạn đóng gói” để nghiên cứu và thực hiện luận văn.
- Thiết kế cụm máy có chức năng kiểm tra và phân loại các nhãn in lỗi: sai model, sai code khách hàng, in thiếu nét không rõ nét,hoặc chưa dán nhãn
- Lập trình thuật toán trên phần mềm Labview để xử lý ảnh phân tích nhận diện chuỗi ký tự trên nhãn in để sàng lọc các lỗi
- Lập trình hệ thống điều khiên PLC điều khiển hệ thống phân loại, loại bỏ sản phẩm không đạt (NG) ra khỏi băng chuyền và gắp sản phẩm đạt vào vĩ chứa thành phẩm (OK).
Mô hình mô phỏng máy dự kiến thiết kế
3. Đối tượng và Phạm vi nghiên cứu
3.1. Đối tượng nghiên cứu:
- Nghiên cứu ứng dụng Labviews trong xử lý ảnh
- Nghiên cứu hệ thống dẫn động băng tải
- Nghiên cứu động học cụm robot 3 trục XYZ
- Nghiên cứu hệ thống điều khiển PLC
- Phạm vi nghiên cứu:
- Nghiên cứu xử lý ảnh phân tích chuỗi ký tự của phần mềm Labview ứng dụng trong việc kiểm tra sản phẩm, đo lường , đánh giá của dây chuyền sản xuất
- Nghiên cứu hệ thống phân loại của các dây chuyền tự động ở các nhà máy khác
3.Phương pháp nghiên cứu
Kết hợp phương pháp khảo sát, lý thuyết và thực nghiệm:
Phương pháp khảo sát: Trên hiện trường dây chuyền sản xuất, đo cycle time thực hiện thao tác tại công đoạn kiểm tra nhãn in và phân loại sản phẩm vào khay thành phẩm .Lập checksheet ghi lại các danh mục cần kiểm tra lỗi nhãn in và các lưu ý đặc biệt khi công nhân thao tác tại công đoạn này.
Phương pháp lý thuyết: Cơ sở lý thuyết ứng dụng Labview trong phân tích xử lý ảnh để nhận diện các ký tự.Tính toán thiết kế các cụm chi tiết máy băng tải, cơ cấu chấp hành khí nén, hệ thống điều khiển bằng PLC
Phương pháp thực nghiệm: Quan sát mô hình máy mô phỏng trên file 3D, thử nghiệm các loại camera để biết các mức độ nhận diện so sánh, đánh giá.
4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
4.1. Ý nghĩa khoa học : làm chủ công nghệ điều khiển hệ thống thiết bị kiểm tra nhãn in tương tự hệ thống kiểm tra vision
4.2. Ý nghĩa thực tiễn
- Loại bỏ những sai sót nhầm lẫn ở công đoạn in nhãn, nâng cao chất lượng của quy trình kiểm soát ở công đoạn đóng gói thành phẩm. Nâng cao uy tín của công ty đối với khách hàng.
- Chi phí đầu tư thấp giảm đến 50% chi phí đầu tư cho 1 hệ thống robot scara có trang bị hệ thống vision.
- Giảm chi phí nhân công 1 người ở công đoạn kiểm tra nhãn in sản phẩm. Toàn nhà máy có 30 dây chuyền, như vậy giảm được 30 người và chi phí ước tính cho một nhân công 400 USD/tháng. Tiết kiệm 12,000 $/tháng
MỞ ĐẦU
- Mục tiêu và nội dung nghiên cứu
- Phương pháp nghiên cứu
- Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Chương 1: TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
- Tổng quan nhà máy Foster Electric Đà Nẵng
- Dây chuyền đóng gói sản phẩm
- Băng tải trong lĩnh vực đóng gói ngành công nghiệp nhẹ
- Ứng dụng xử lý ảnh trên nền tảng Labview
Chương 2: PHÂN TÍCH XỬ LÝ ẢNH BẰNG ỨNG DỤNG LABVIEW
2.1 Giới thiệu về LabVIEW
2.2 Những khái niệm cơ bản của LabView
2.3 Các kỹ thuật lập trình trên LabVIEW
Chương 3: THIẾT KẾ CỤM MÁY ROBOCYLINER VÀ BẲNG TẢI
3.1 Thiết kế cụm máy robocylider
3.2 Phân tích lựa chọn cơ cấu cho chuyển động vận chuyển sản phẩm
3.3 Tính toán động lực học
Chương 4: HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG PLC
- Tổng quan về PLC
- So sánh PLC với các hệ thống điều khiển khác
- Ứng dụng của hệ thống điều khiển PLC
- Ứng dụng của hệ thống điều khiển PLC
CHƯƠNG 5: CHƯƠNG TRÌNH ĐIỀU KHIỂN VÀ KẾT QUẢ
- Tồng quan thiết bị máy và phần mềm điều khiển lập trình
- Cấu trúc chương trình Labview
- Cấu trúc chương trình PLC
- Kết quả
TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
. TỔNG QUAN NHÀ MÁY FOSTER ELECTRIC ĐÀ NẴNG
Foster Electric, một trong những tập đoàn hàng đầu chuyên sản xuất các thiết bị điện tử, hệ thống loa, tai nghe, micro speaker, loa thiết bị âm thanh, loa xe hơi… có trụ sở chính đặt tại Tokyo-Nhật Bản đến nay tập đoàn đã có hơn 32 nhà máy, chi nhánh hoạt động trên khắp thế giới.
Ngày thành lập : 20/06/1949
Vốn đầu tư : 3.770 triệu JPY (33.9 triệu USD)
Trụ sở chính của công ty: 1-1-109 Tsutsujigaoka, thành phố Akishima – Tokyo, Nhật Bản
Các sản phẩm chính
- Headphones – Tai nghe điện thoại di động
- Headsets – Ống nghe điện đài
- Speaker for Automotives – Loa ô tô
- Speaker for TV – Loa Ti vi
- Micro Acoustic Transducers – Thiết bị truyền đổi âm thanh siêu nhỏ
- Hi-Fi Speaker Systems – Hệ thống loa Hi-fi
- Professional Audio Equipment – Thiết bị nghe chuyên nghiệp
Hình 1.1. Các sản phẩm tai nghe sản xuất tại Foster
Tại Việt Nam, Công ty TNHH Điện tử Foster (Việt Nam) được thành lập từ cuối năm 2006 có trụ sở tại khu công nghiệp Việt Nam Singapore (VSIP) Thuận An, Bình Dương chuyên sản xuất các loại tai nghe (earphone, headphone) dùng cho điện thoại di động. Đến nay, công ty đã có 3 nhà máy đang hoạt động tại Việt Nam : VSIP1, VSIP2 – Bình Dương & KCN Hòa Cầm – Đà Nẵng.
Hình 1.2. Trụ sở: KCN Hòa Cầm – TP. Đà Nẵng
Thành lập: tháng 6-2008 Hoạt động: tháng 1-2009
Sản phẩm chính: Các loại tai nghe điện thoại (Headphones)
Số lượng CNV (tháng 12/2014): 9.045 người
Văn hóa công ty
Xây dựng môi trường làm việc tại công ty trên tinh thần: « Tôn trọng; Hợp tác; Trung Thực; Trách nhiệm; Thân thiện; Công bằng »
. DÂY CHUYỀN ĐÓNG GÓI SẢN PHẨM
. Quy trình đóng gói và kiểm tra hiện tại
QUY TRÌNH ĐÓNG GÓI SẢN PHẨM
Công nhân 1
In nhãn từ máy tính
Thực hiện thao tác dán nhãn in lên hộp sản phẩm
Công nhân 2
kiểm tra lỗi in trên nhãn
Công nhân 3 Xếp hộp sản phẩm vào khay chứa & đóng thùng
Sơ đồ 1.1. Quy trình đóng gói hiện tại
. Ưu điểm và hạn chế của quy trình hiện tại
Ưu điểm:
+ Quy trình đơn giản dễ thực hiện
+ Đào tạo lao động đơn giản
Khuyết điểm:
+ Có yếu tố con người nên bỏ qua các lỗi bị in nhãn sai
+ Việc gia tăng sản lượng của sản xuất , công nhân tăng các lỗi sai sót
+ In nhầm mã sản phẩm và kiểm soát khó khăn
+ Quản lý không kiểm soát được 100% lỗi in sai do máy và do người nhập dữ liệu
. Cải tiến máy tự động kiểm tra nhãn in và phân loại vào khay chứa
QUY TRÌNH ĐÓNG GÓI SẢN PHẨM
Công nhân 1
In nhãn từ máy tính
Thực hiện thao tác dán nhãn in lên hộp sản phẩm
Hệ thống máy tự động kiểm tra nhãn in và xếp vào khay chứa
Công nhân 2 đóng thùng
Sơ đồ 1.2. Quy trình đóng gói cải tiến
Sơ đồ 1.3. Bảng so sánh kết quả trước và sau khi cải tiến
. Sơ đồ nguyên lý máy tự động kiểm tra và phân loại nhãn in
- Mô hình được xây dựng theo cấu trúc module theo nguyên lý mở:
Về mặt kết cấu được thiết kế chế tạo thành các module chức năng riêng biệt dể thuận lợi cho việc lắp ráp thử nghiệm
Hệ thống máy kiểm tra va phân loại nhãn in trên hộp sản phẩm
Module Băng tải truyền động
Module Gấp hút hộp sản phẩm
Module Cánh tay robot Cylinder dịch chuyển theo tọa độ XYZ
Module Camera & Xử lý ảnh bằng phần mềm Labview
Module tủ điều khiển PLC và thiết bị cảm biến
Module màn hình hiển thị HMI
Sơ đồ 1.4. module chương trình
- Sơ đồ khối hệ thống điều khiển thiết bị
Sơ đồ 1.5. Quy trình hoạt động
. Phương pháp nhận dạng label và các lỗi hay gặp
a. Mẫu label
Kiểm tra lỗi barcode
Kiểm tra lỗi in ký tự
S31: Mã khách hàng Samsung
160929: ngày sản xuất được hiểu Năm 2016 tháng 09 ngày 29
01: line 01 sản xuất
105: Số thứ tự sản phẩm.Sản phẩm thứ 105 được làm ra
b. Các lỗi chất lượng in
Trong quá trình sản xuất thường xuyên gặp phải các vấn đề về chất lượng do các nguyên nhân 4M : Con người, máy móc, vật tư , phương pháp. Do vậy , tình trạng sản phẩm lỗi được kiểm tra kiểm soát nhầm đảm bảo các yêu cầu của chất lượng.
Thống kê về các lỗi bị hàng đầu trong công đoạn in như sau:
1/ Lỗi in sai Model. Nguyên nhân có nhiều model triển khai trên 1 line sản xuất nên quản lý sản xuất có trường hợp nhầm mã hàng.
2/ Lỗi in mờ, lem mực
3/ Lỗi in mất nét
4/ Nhãn in bị nhăn , rách
. BĂNG TẢI TRONG LĨNH VỰC ĐÓNG GÓI NGÀNH CÔNG NGHIỆP NHẸ
Các băng tải thường dùng để di chuyển các vật liệu đơn chiếc theo phương ngang, phương thẳng đứng hoặc phương xoắn. Trong các dây chuyền sản xuất, các thiết bị này được sử dụng rộng rãi như những phương tiện vận chuyển các linh kiện nhẹ; trong các xưởng kim loại thì dùng vận chuyển quặng, than đá, các loại xỉ lò; trên các trạm thủy điện thì dùng để chuyển nhiên liệu; trên các kho bãi thì dùng vận chuyển các loại hàng bao kiện vật liệu hạt hoặc một số sản phẩm khác; trên các công trường dùng để vận chuyển vật liệu xây dựng; trong ngành lâm nghiệp và khai thác gỗ thì vận chuyển gỗ, vỏ bào; trong một số ngành công nghiệp nhẹ, công nghiệp thực phẩm,hóa chất và một số ngành công nghiệp khác thì dùng để vận chuyển sản phẩm hoàn thành và chưa hoàn thành ở các giai đoạn, các phân xưởng, đồng thời cũng như loại bỏ các sản phẩm không dùng được.
a. Theo phương chuyển động.
Theo phương ngang: Băng tải loại này được ứng dụng trong việc vận chuyển các loại nguyên liệu cho ngành xây dựng, vận chuyển than đá hoặc những sản phẩm đóng gói.
Theo phương nghiêng: Dùng vận chuyển sản phẩm trên cao đã được đóng gói, đóng thùng hoặc vận chuyển các sản phẩm dạng rời như than đá, sỏi… Kết cấu loại băng tải này là băng tải đai vải, chân của băng tải có thể nâng lên hạ xuống để tạo dốc nghiêng hoặc ở cố định nhưng lớn nhất phải nhỏ hơn góc ma sát giữa vật liệu và băng từ 7-10 độ.
Theo phương đứng: Băng tải loại này dùng để vận chuyển dạng kiện hoặc khối nhỏ lên cao. Thông thường thì băng tải loại này vận chuyển hàng từ trên xuống hoặc từ dưới lên, hình dáng bên ngoài giống băng tải gầu. Đặc biệt nó còn ưu điểm nữa là không tốn diện tích nơi nó vận hành
Theo phương xoắn: Băng tải loại này dùng để vận chuyển những kiện hàng nhỏ vừa, hình dáng của nó như con ốc xoắn. Nó cũng vận chuyển hàng từ trên xuống và ngược lại. Nó cũng có ưu điểm nữa là không tốn diện tích nơi nó vận hành.
b. Theo kết cấu
Loại cố định: Băng tải loại này sử dụng trong dây chuyền sản xuất có tính liên tục và đặt cố định trong dây chuyền.
Loại di động: Được dùng trong dây chuyền không có tính liên tục hay cố định, có hay không đều không ảnh hưởng đến dây chuyền. Kết cấu giống như băng tải cố định nhưng khác ở chỗ có gắn bộ phận chuyển động ở dưới chân đế của băng tải.
c. Theo công dụng.
Loại vạn năng: Có thể dùng để vận chuyển nhiều loại sản phẩm khác nhau.
Loại chuyên dùng: Được sử dụng chuyên chở các vật dụng cá nhân gia đình (băng hành tải hành lý), thức ăn. Băng tải loại này rất hiện đại.
d. Theo cấu tạo
Băng tải con lăn: Băng tải loại này không có bộ phận kéo, người sử dụng phải tác động lực để trượt những sản phẩm trên con lăn .
Băng tải xích:
Băng tải đai vải: dùng để vận chuyển vật liệu dạng bột, hạt, bánh kẹo,…
Hình 1.13. Băng tải làm đai vải
. ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH TRÊN NỀN TẢNG LABVIEW
Các ứng dụng lên quan đến thu thập và xử lý hình ảnh theo thời gian thực được sử dụng rộng rãi trong rôbốt phục vụ (vệ sinh, trông nom nhà cửa, công nghiệp thực phẩm, tìm kiếm cứu nạn, kiểm tra, giám sát, ứng dụng y tế, cứu hỏa,..) rôbốt công nghiệp.Việc sử dụng các ứng dụng này giúp cho các hệ thống quan sát và nhận biết rõ về môi trường làm việc qua đó sẽ có sự tương tác hiệu quả hơn. Ngoài ra các ứng dụng này còn là các điều kiện cần thiết cho sự phát triển các ứng dụng đa ngành khác. Việc lập trình cho các ứng dụng này là vô cùng phức tạp khi sử dụng các phần mềm như: Matlab, OpenCV, Mathcad, DirectShow. Tuy nhiên dùng công cụ IMAQ vision toolbox trong phần mềm LabVIEW tạo ra các VI (Virtual Instrument) sẽ giúp cho việc tạo các ứng dụng này một cách dễ dàng.
. Xử lý ảnh và các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh
a. Xử lý ảnh và quá trình phát triển
Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một ngành khoa học mới mẽ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển của nó rất nhanh, kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng riêng cho nó ngày càng đa dạng và mở rộng.
Con người thu nhận thông tin qua các giác quan, trong đó thị giác đóng vai trò quan trọng nhất. Những năm trở lại đây với sự phát triển của phần cứng máy tính, xử lý ảnh và đồ họa phát triển một cách mạnh mẽ và có nhiều ứng dụng trong cuộc sống.
Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả mong muốn. Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh “tốt hơn” hay một kết luận.
Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính như nâng cao chất lượng ảnh và phân tích ảnh. Ứng dụng đầu tiên được biết đến là nâng cao chất lượng ảnh báo được truyền qua cáp từ Luân đôn đến New York từ những năm 1920. Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng và độ phân giải của ảnh. Việc nâng cao chất lượng ảnh được phát triển vào khoảng những năm 1955. Điều này có thể giải thích được vì sau thế chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho quá trình xử lý ảnh sô thuận lợi. Năm 1964, máy tính đã có khả năng xử lý và nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng và vệ tinh Ranger 7 của Mỹ bao gồm: làm nổi đường biên, lưu ảnh. Từ năm 1964 đến nay, các phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng. Các phương pháp tri thức nhân tạo như mạng nơ ron nhân tạo, các thuật toán xử lý hiện đại và cải tiến, các công cụ nén ảnh ngày càng được áp dụng rộng rãi và thu nhiều kết quả khả quan.
Để dễ tưởng tượng, xét các bước cần thiết trong xử lý ảnh. Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ thế giới ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (như Camera, máy chụp ảnh). Trước đây, ảnh thu qua Camera là các ảnh tương tự (loại Camera ống kiểu CCIR). Gần đây, với sự phát triển của công nghệ, ảnh màu hoặc đen trắng được lấy ra từ Camera, sau đó nó được chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo. (Máy ảnh số hiện nay là một thí dụ gần gũi). Mặt khác, ảnh cũng có thể tiếp nhận từ vệ tinh; có thể quét từ ảnh chụp bằng máy quét ảnh.
Có thể xem một ví dụ minh họa cho quá trình trên.
Có thể hiểu tiến trình xử lý trên như sau
Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition)
Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng. Thường ảnh nhận qua camera là ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh 25 dòng), cũng có loại camera đã số hoá (như loại CCD – Change Coupled Device) là loại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh.
Camera thường dùng là loại quét dòng: ảnh tạo ra có dạng hai chiều. Chất lượng một ảnh thu nhận được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh).
Tiền xử lý (Image Processing)
Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng. Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn.
Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh
Phân vùng ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh. Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) trên phong bì thư cho mục đích phân loại bưu phẩm, cần chia các câu, chữ về địa chỉ hoặc tên người thành các từ, các chữ, các số (hoặc các vạch) riêng biệt để nhận dạng. Đây là phần phức tạp khó khăn nhất trong xử lý ảnh và cũng dễ gây lỗi, làm mất độ chính xác của ảnh. Kết quả nhận dạng ảnh phụ thuộc rất nhiều vào công đoạn này.
Biểu diễn ảnh (Image Representation)
Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân đoạn) cộng với mã liên kết với các vùng lận cận. Việc biến đổi các số liệu này thành dạng thích hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính. Việc chọn các tính chất để thể hiện ảnh gọi là trích chọn đặc trưng (Feature Selection) gắn với việc tách các đặc tính của ảnh dưới dạng các thông tin định lượng hoặc làm cơ sở để phân biệt lớp đối tượng này với đối tượng khác trong phạm vi ảnh nhận được. Ví dụ: trong nhận dạng ký tự trên phong bì thư, chúng ta miêu tả các đặc trưng của từng ký tự giúp phân biệt ký tự này với ký tự khác.
Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation)
Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh. Quá trình này thường thu được bằng cách so sánh với mẫu chuẩn đã được học (hoặc lưu) từ trước. Nội suy là phán đoán theo ý nghĩa trên cơ sở nhận dạng. Ví dụ: một loạt chữ số và nét gạch ngang trên phong bì thư có thể được nội suy thành mã điện thoại. Có nhiều cách phân loai ảnh khác nhau về ảnh. Theo lý thuyết về nhận dạng, các mô hình toán học về ảnh được phân theo hai loại nhận dạng ảnh cơ bản:
- Nhận dạng theo tham số.
- Nhận dạng theo cấu trúc.
Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay đang được áp dụng trong khoa học và công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn bản (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt người…
Cơ sở tri thức (Knowledge Base)
Như đã nói ở trên, ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu. Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các phương pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con người. Trong các bước xử lý đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo các phương pháp trí tuệ con người. Vì vậy, đây các cơ sở tri thức được phát huy. Trong tài liệu, chương 6 về nhận dạng ảnh có nêu một vài ví dụ về cách sử dụng các cơ sở tri thức đó.
. Những vấn đề cơ bản trong hệ thống xử lý ảnh
a. Điểm ảnh (Picture Element)
Gốc của ảnh (ảnh tự nhiên) là ảnh liên tục về không gian và độ sáng. Để xử lý bằng máy tính (số), ảnh cần phải được số hoá. Số hoá ảnh là sự biến đổi gần đúng một ảnh liên tục thành một tập điểm phù hợp với ảnh thật về vị trí (không gian) và độ sáng (mức xám). Khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được thiết lập sao cho mắt người không phân biệt được ranh giới giữa chúng. Mỗi một điểm như vậy gọi là điểm ảnh (PEL: Picture Element) hay gọi tắt là Pixel. Trong khuôn khổ ảnh hai chiều, mỗi pixel ứng với cặp tọa độ (x, y).
Định nghĩa: Điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạ độ (x, y) với độ xám hoặc màu nhất định. Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được chọn thích hợp sao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian và mức xám (hoặc màu) của ảnh số gần như ảnh thật. Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là một phần tử ảnh.
b. Độ phân giải của ảnh
Định nghĩa: Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh số được hiển thị.
Theo định nghĩa, 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.
c. Mức xám của ảnh
Một điểm ảnh (pixel) có hai đặc trưng cơ bản là vị trí (x, y) của điểm ảnh và độ xám của nó. Dưới đây chúng ta xem xét một số khái niệm và thuật ngữ thường dùng trong xử lý ảnh.
Định nghĩa: Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng giá trị số tại điểm đó.
Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256 (Mức 256 là mức phổ dụng. Lý do: từ kỹ thuật máy tính dùng 1 byte (8 bit) để biểu diễn mức xám: Mức xám dùng 1 byte biểu diễn: 
=256 mức, tức là từ 0 đến 255).
Ảnh đen trắng: là ảnh có hai màu đen, trắng (không chứa màu khác) với mức xám ở các điểm ảnh có thể khác nhau.
Ảnh nhị phân: ảnh chỉ có 2 mức đen trắng phân biệt tức dùng 1bit mô tả 21mức khác nhau. Nói cách khác: mỗi điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ có thể là 0 hoặc 1.
Ảnh màu: trong khuôn khổ lý thuyết ba màu (Red, Blue, Green) để tạo nên thế giới màu, người ta thường dùng 3 byte để mô tả mức màu, khi đó các giá trị màu: 
= 
≈ 16,7 triệu.
LabVIEW là một ngôn ngữ lập trình hình ảnh do công ty National Instrument (NI) phát triển. Nó sử dụng các biểu tượng thay cho các dòng lệnh để tạo ra một đoạn chương trình. Trái ngược với các chương trình viết bằng các lệnh chữ, LabVIEW sử dụng kiểu lập trình theo luồng dữ liệu (dataflow programming), nơi mà các luồng của dữ liệu quyết định việc thực thi.
Trong LabVIEW, người xây dựng chương trình sử dụng sẽ xây dựng giao diện người dùng bởi việc kéo các công cụ hay thực thể. Giao diện người dùng được hiểu là phần khung mà người sử dụng sẽ thao tác. Sau đó người lập trình sẽ thêm các mã chương trình bằng cách sử dụng các hàm được viết dưới dạng hình ảnh. Và các thành phần này sẽ được viết trên một giao diện gọi là sơ đồ khối (block diagram).
LabVIEW là một công cụ mạnh mẽ, tích hợp đầy đủ các hàm phục vụ chuẩn giao tiếp với các hệ thống thông dụng như: VXI, RS-232, USB, GPIB… LabVIEW cũng được xây dựng để kết nối với các ứng dụng với các chuẩn của Web hay các nền tảng ActiveX của Windows.
Sử dụng LabVIEW, người lập trình có thể xây dựng, kiểm tra, đo lường, trao đổi dữ liệu, điều khiển… Từ việc mô phỏng trên máy tính cá nhân, người lập trình có thể kiểm tra chất lượng, tốc độ sản phẩm. Sau đó, LabVIEW cho phép người sử dụng nhúng các chương trình mang tính mô phỏng này lên hệ thống thực tế và thực thi trên một hệ thống nhúng độc lập.
Các chương trình LabVIEW được gọi là các thiết bị ảo (Virtual Instruments-VIs). Các thiết bị ảo bao gồm bốn phần chính: sơ đồ khối, khung trước, biểu tượng, và các ô kết nối.
Người lập trình xây dựng khung trước bằng các khối điều khiển và hiển thị. Các khối điều khiển có thể là các nút nhấn, thanh trượt, núm xoay… Các hiển thị có thể là các biểu đồ, dòng text, LEDs, đồng hồ, nhiệt kế. Các khối điều khiển của LabVIEW được xây dựng với các điều khiển gần giống với thực tế nhất có thể, chúng có nhiệm vụ cung cấp dữ liệu cho việc xử lý, hỗ trợ người dùng dễ dàng thay đổi dữ liệu. Các hiển thị có nhiệm vụ hiển thị dữ liệu sau khi xử lý tùy theo mục đích của người dùng.
Sau khi xây dựng khung trước, người lập trình cần xây dựng các thuật toán, thao tác xử lý trên các sơ đồ khối. Sơ đồ khối của một chương trình bao gồm các biểu tượng của các đoạn mã, các đầu cuối điều khiển, đầu cuối hiển thị, các cấu trúc điều khiển, vòng lặp, hằng số, và các dây nối. Dây nối là thành phần quan trọng trong sơ đồ khối để nối các thành phần lại với nhau. Các thành phần này phải có cùng kiểu dữ liệu ra-vào.
Các kết nối các thiết bị ảo hỗ trợ việc xây dựng các hàm con (SubVIs). Chúng có thể được gọi ở các chương trình lớn hơn. Nhưng để sử dụng được các khối này, người sử dụng cần xây dựng thêm các ô kết nối để định nghĩa kiểu dữ liệu vào ra cho một hàm con đã xây dựng.
E:\DỮ LIỆU COP CỦA CHỊ YẾN\DAI HOC DA NANG\KY THUAT CO DIEN TU\HO DAC VAN NHAN
