Đồ án tốt nghiệp - Thiết kế và chế tạo thiết bị thu thập và đánh giá ngoại quan hình ảnh mối hàn HQT

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO
-⸙∆⸙-

NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT CƠ ĐIỆN TỬ

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Đề tài: “Thiết kế và chế tạo thiết bị thu thập và đánh giá ngoại quan
hình ảnh mối hàn hồ quang tay”
Giảng viên hướng dẫn:

ThS. Trần Ngọc Thiện

Sinh viên thực hiện:

Tô Quốc Trung

19146290

Đỗ Đức Hào

19146181

Võ Nguyễn Phú Thịnh

19146271

Khóa:

2019 - 2023

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 07/2023

LỜI CAM KẾT

-

Tên đề tài: “Nghiên cứu, thiết kế và chế tạo thiết bị thu thập và đánh giá ngoại quan
hình ảnh mối hàn hồ quang tay”

-

GVHD: ThS. Trần Ngọc Thiện
Họ và tên sinh viên thực hiện:
Tô Quốc Trung

MSSV: 19146290

Đỗ Đức Hào

MSSV: 19146181

Võ Nguyễn Phú Thịnh

MSSV: 19146271

-

Số điện thoại liên lạc: 0933894003
Email: [email protected]

-

Ngày nộp khóa luận tốt nghiệp:
Lời cam kết: “Tôi xin cam đoan khóa luận tốt nghiệp (ĐATN) này là công trình nghiên
cứu của chúng tôi. Chúng tôi không sao chép từ bất cứ 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”.

i

LỜI CẢM ƠN

Để có được sự thành công hôm nay đều là sự cố gắng nỗ lực và sự hỗ trợ, giúp đỡ dù ít
hay nhiều, dù trực tiếp hay gián tiếp của mọi người xung quanh. Trong thời gian thực hiện đồ
án tốt nghiệp “Nghiên cứu, thiết kế và chế tạo thiết bị thu thập hình ảnh và đánh giá ngoại
quan mối hàn ngoại quang tay”, nhóm chúng tôi đã gặp khó khăn vì kiến thức và kinh nghiệm
thực tế chưa đủ nhiều. Nhóm tôi rất may mắn khi nhận được rất nhiều sự giúp đỡ tận tình của
quý thầy cô, sự hỗ trợ từ bạn bè và gia đình. Chính những điều đó đã giúp nhóm tôi hoàn
thành được đồ án này. Chúng tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến:
Giảng viên ThS. Trần Ngọc Thiện đã dành thời gian quan tâm, chỉ bảo và hướng dẫn
nhóm tôi đi đúng hướng trong suốt quá trình thực hiện đề tài. Nhờ sự chỉ dạy của Thầy mà
chúng tôi đã học được them nhiều kiến thức quý báo, giúp nhóm tôi tránh được các sai sót và
có thể thực hiện những cách hợp lý nhất cho đề tài nghiên cứu này.
Các quý thầy cô Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp. HCM, Khoa Đào Tạo Chất
Lượng Cao đã tận tình giảng dạy, truyền đạt kiến thức và đã tạo điều kiện, hỗ trợ cho chúng
tôi hoàn thành được đề tài.
Gia đình, bạn bè đã tạo điều kiện tốt nhất để chúng tôi học tập tốt trong suốt thời gian
đi học tại trường.
Xin chân thành cảm ơn.

ii

TÓM TẮT ĐỒ ÁN
NGHIÊN CỨU, THIẾT KẾ VÀ CHẾ
...

...
= cv2.contourArea(cnt)
# bỏ đi các giá trị contours nhỏ
if w*h minArea:
perimeter = cv2.arcLength(cnt, True)
err = abs(((w+h)*2) - perimeter)
# tính giá trị chu vi để xác định xem có thực sự là hình chữ nhật không
if err 20000:
# tìm giá trị contour lớn nhất
if plateArea maxArea:
maxArea = plateArea
y = y + cutHigh
# đơn vị là % cắt bỏ phần dư của đinh trên trục X
naiCutX = (w*4)//100
# đơn vị là % cắt bỏ phần dư của đinh trên trục Y
nailCutY = (h*2)//100
maxPlate = imgRaw[y+nailCutY : y+h, x : x+w-naiCutX]
cv2.rectangle(imgRaw, (x, y+nailCutY),
(x+w-naiCutX, y+h), (255, 0, 0), 4)
if maxPlate is not None:
return maxPlate, imgRaw
else:
print(Cannot detect plate)
return None, imgRaw

II

PHỤ LỤC
Chương trình nhận diện mối hàn trong tấm phôi:
def detectWelds(plate, img, numOfPlates):
welds = []
# khi không nhận diện được tấm phôi
if plate is None:
while len(welds) 5:
welds.append(None)
return welds
center = plate.shape[1]//(numOfPlates)
weld_roi = (plate.shape[1] * 12) //100
for i in range(1, numOfPlates):
# weldRoi là vùng có thể chứa mối hàn
weldRoi = plate[:, center*i - (weld_roi//2) : center*i + (weld_roi//2)]
weldRoiHSV = cv2.cvtColor(weldRoi, cv2.COLOR_BGR2HSV)
weldRoiBin = cv2.inRange(weldRoiHSV, (20, 5, 0), (150, 250, 220))
# preprocessing for the kernel
kernel_1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
weldRoiBin = cv2.morphologyEx(weldRoiBin, cv2.MORPH_OPEN, kernel=kernel_1,
iterations=2)
weldRoiBin = cv2.morphologyEx(weldRoiBin, cv2.MORPH_CLOSE, kernel=kernel_1,
iterations=2)
meanX1 = np.mean(weldRoiBin, axis=0)
if np.max(meanX1) 10:
thresh = np.max(meanX1) - ((np.max(meanX1)*20)//100)
minX = np.min(np.where(meanX1 thresh))
maxX = np.max(np.where(meanX1 thresh))
# tính tâm mối hàn trong weldRoi
weldCenter = (minX+maxX) // 2

III

PHỤ LỤC
# tính sai số khoảng cách giữa tâm vùng quan tâm và tâm mối hàn trong vùng quan
tâm cắt ra
error = weldCenter - (weld_roi//2)
# tính tâm mối hàn trong tấm phôi
weldCenter = (center*i) + error
weld_region = (plate.shape[1] * 12) // 100
weld = plate[:, weldCenter - (weld_region//2):weldCenter + (weld_region//2)]
weld = cv2.rotate(weld, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)
weld = cv2.resize(weld, [600, 150])
welds.append(weld)
else:
welds.append(None)
while len(welds) 5:
welds.append(None)
return welds

IV

PHỤ LỤC

V

PHỤ LỤC

VI

PHỤ LỤC

VII

PHỤ LỤC

VIII

PHỤ LỤC

IX

PHỤ LỤC

X

PHỤ LỤC

XI

PHỤ LỤC

XII

PHỤ LỤC

XIII

PHỤ LỤC

XIV

PHỤ LỤC

XV

PHỤ LỤC

XVI