Đồ án tốt nghiệp - Thiết kế và chế tạo hệ thống phát hiện lỗi của vỉ thuốc

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO
BỘ MÔN CƠ ĐIỆN TỬ

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

THIẾT KẾ VÀ CHẾ TẠO HỆ THỐNG PHÁT HIỆN LỖI
CỦA VỈ THUỐC

SVTH: NGUYỄN HỮU LỘC

MSSV: 17146152

SVTH: NGUYỄN THÀNH LONG

MSSV: 17146150

Khóa: 2017
Ngành: CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT CƠ ĐIỆN TỬ
GVHD: THS. VÕ LÂM CHƯƠNG

Tp. Hồ Chí Minh, 01/2021

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO
BỘ MÔN CƠ ĐIỆN TỬ

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

THIẾT KẾ VÀ CHẾ TẠO HỆ THỐNG PHÁT HIỆN LỖI
CỦA VỈ THUỐC

SVTH: NGUYỄN HỮU LỘC

MSSV: 17146152

SVTH: NGUYỄN THÀNH LONG

MSSV: 17146150

Khóa: 2017
Ngành: CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT CƠ ĐIỆN TỬ
GVHD: THS. VÕ LÂM CHƯƠNG

Tp. Hồ Chí Minh, 01/2021

i

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
***

Tp. Hồ Chí Minh, ngày 07 tháng 09 năm 2021

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ và tên sinh viên 1: NguyễnThành Long

MSSV: 17146150 Lớp: 17146CL2B

Họ và tên sinh viên 2: Nguyễn Hữu Lộc

MSSV: 17146152 Lớp: 17146CL2B

Ngành:

Công nghệ kỹ thuật Cơ điện tử

Giáo viên hướng dẫn: Ths. Võ Lâm Chương
Ngày nhận đề tài:

07/09/2020

Ngày nộp đề tài:

21/01/2021

1. Tên đề tài:
Thiết kế và chế tạo hệ thống phát hiện lỗi của thuốc.
2. Các số liệu, tài liệu ban đầu:
- Số liệu:
+ Kích thước mô hình: 2100x700x980mm
- Tài liệu:
+ “Learning OpenCV3” author Adrian Kaehler &amp Gary Bradski
+ “Digital Image” Processing author Rafael C. Gonzalez &amp Richard E. Woods
+ Tài liệu môn học Xử lý ảnh công nghiệp của TS. Bùi Hà Đức, giảng viên trường
Đại học Sư phạm Kỹ thuật thành phố Hồ Chí Minh
3. Nội dung thực hiện đề tài:
- Thiết kế các hệ thống cơ khí phục vụ quá trình thu thập hình ảnh và xử lý dữ liệu
- Xây dựng giải thuật phát hiện lỗi của thuốc
4. Sản phẩm:
- Hệ thống băng tải, buồng chụp, thuật toán phát hiện lỗi.

ii

TRƯỞNG NGÀNH

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

iii

LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên nhóm thực hiện chân thành cảm ơn tất cả các thầy cô của trường
Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.HCM nói chung và các thầy cô bộ môn Cơ điện tử khoa
Đào tạo Chất lượng cao nói riêng đã tận tình giảng dạy và truyền đạt kiến thức trong
suốt quá trình chúng em học tập tại trường!
Đặc biệt chúng em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy Ths. Võ Lâm Chương,
thầy TS. Bùi Hà Đức và thầy TS. Vũ Quang Huy đã tận tình hướng dẫn, góp ý và chia
sẽ các kinh nghiệm quý báu cho chúng em trong suốt quá trình thực hiện đề tài!
Cảm ơn gia đình đã tin tưởng và đồng hành trong suốt quá trình học tập!
Cảm ơn tập thể lớp 17146CL2 chuyên ngà
...

...
ọng số tìm được trong hệ thống xử lý cho
các kết quả:

83

Hình 6.25: Kết quả nhận dạng
Bên cạnh các vỉ đã nhận diện đúng, hệ thống vẫn mắc các lỗi nhận dạng sai
như Hình 6.27, để khắc phục vấn đê này buộc chúng tôi phải bổ sung thư viện hình
ảnh cho việc huấn luyện. Quá trình này được thực hiện cho đến khi, các vỉ thuốc đều
được nhận dạng chính xác:

Hình 6.26: Các lỗi điển hình khi nhận dạng
Để khắc phục vấn đề phát nhận dạng sai, chúng tôi tiến hành bổ sung cơ sở dữ
liệu hình ảnh cho các bộ huấn luyện, quá trình được lập lại cho đến khi kết quả thu
được là chính xác nhất. Sau đây là kết quả của quá thực nghiệm sau các lần cập nhật
thư viện hình ảnh cho quá trình huấn luyện, với số mẫu kiểm tra trong một lần thử là
20.

84

100
90
90
80

80

95

95

85

85

5

6

90

80

80

75

Tỷ lệ nhận dạng đúng (%)

70
70
60
60
50
40

30
20
10
0
1

2

3

Lần thử

Cascade

4

SVM

Hình 6.27: Biểu đồ thống kê kết quả của đề tài
6.6. Kết quả đề tài
Sau hơn 3 tháng thực hiện đề tài, chúng tôi đã thực hiện các vấn đề sau:
✓ Thiết kế và lắp đặt buồng chụp đáp ứng yêu các yêu cầu của
việc thu thập hình ảnh.
✓ Thiết kế và lắp đặt hệ thống băng tải đáp ứng yêu cầu vận
chuyển thuốc với tốc độ mong muốn.
✓ Xây dựng giải thuật phát hiện lỗi và loại sản phẩm lỗi ra khỏi
dây chuyền sản xuất.
6.7. Định hướng phát triển
Song song với các kết quả đã đạt được, chúng tôi cũng nhận ra các vấn đề
mà hệ thống cần cải tiến để đáp ứng tốt nhu cầu thực tế như sau:
➢ Nâng cấp camera để thu được hình ảnh chất lượng hơn trong
quá trình xử lý ảnh động.

85

➢ Xây dựng bộ cơ sở dữ liệu hình ảnh cho quá trình huấn luyện
đa dạng và chuẩn xác hơn.
➢ Ứng dụng phương pháp phát hiện lỗi trên các đối tượng khác.

86

TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
[1]
TS. Bùi Hà Đức (2020), “Giáo trình môn học Xử lý ảnh trong công nghiệp”,
Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp, Hồ Chí Minh.
[2]

Trịnh Chất, Lê Văn Uyển, “Tính toán hệ thống dẫn động cơ khí tập 1”, Nhà

xuất bản giáo dục Việt Nam.
Tiếng Anh
[3]

Adrian Kaehler &amp Gary Bradski (2016), “Learning OpenCV 3”

[4]
LI Guang, CAO Chenchen, GE Jie and LI Guangchen,. “Defects Detection of
Pharmaceutical Blister Packaging Based on Shape Template Matching”.
[5]

Prajwala NB, “Defect Detection in Pharma Pills Using Image Processing”.

[6]
Wen-Chang Cheng &amp Ding-Mao Jhan, “A Cascade Classifier Using Adaboost
Algorithm and Support Vector Machine for Pedestrian Detection”.
[7]

Rafael C. Gonzalez &amp Richard E. Woods (2017), “Digital Image Processing”.

87