Đồ án tốt nghiệp - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng GDXLẢ

Tên môn học: Khóa luận tốt nghiệp

Giá: 56.000đ

Tổng thanh toán:

56.000đ

Người đăng tải:

#10377

Chi tiết tài liệu :

Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh: - Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (HCMUTE)

Định dạng	PDF
Dung lượng	5.21 MB
Số trang	107
Ngành	CNKT điều khiển và TĐH

Lượt xem	17
Ngày đăng	06/02/2026

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO



ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

Đề Tài:

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH HỆ THỐNG NHẬN DẠNG
HẠT GẠO CHO MÁY PHÂN LOẠI CHẤT LƯỢNG
GẠO DÙNG KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH
SVTH: HOÀNG ĐÌNH MINH
MSSV: 10118167
Khóa : 2010-2014
Ngành: CNKT ĐIỀU KHIỂN-TỰ ĐỘNG HÓA
GVHD: TS. LÊ MỸ HÀ

TP. Hồ Chí Minh - 07/2016

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO



ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

Đề Tài:

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH HỆ THỐNG NHẬN DẠNG
HẠT GẠO CHO MÁY PHÂN LOẠI CHẤT LƯỢNG
GẠO DÙNG KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH
SVTH: HOÀNG ĐÌNH MINH
MSSV: 10118167
Khóa : 2010-2014
Ngành: CNKT ĐIỀU KHIỂN-TỰ ĐỘNG HÓA
GVHD: TS. LÊ MỸ HÀ

TP. Hồ Chí Minh - 07/2016

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
***

Tp. Hồ Chí Minh, ngày… tháng… năm 20..

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ và tên sinh viên:
Ngành:
Giảng viên hướng dẫn:
Ngày nhận đề tài:

Hoàng Đình Minh
CNKT Điều Khiển-Tự Động Hóa
TS. Lê Mỹ Hà
29/2/2016

MSSV: 10118167
Lớp: 10118CLC
ĐT: 0938811201
Ngày nộp đề tài:

1. Tên đề tài:

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH HỆ THỐNG NHẬN DẠNG HẠT GẠO CHO MÁY
PHÂN LOẠI CHẤT LƯỢNG GẠO DÙNG KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH
2. Các số liệu, tài liệu ban đầ u: ………………………………………………………………..
3. Nội dung thực hiện đề tài:
 Sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh để tìm và theo dõi các hạt gạo không đạt yêu cầu tiêu chuẩn
về kích thước và màu sắc trên phần mềm Matlab.
 Nghiên cứu chế tạo mô hình sản phẩm có khả năng tách các hạt gạo không đạt chất
lượng.
4. Sản phẩm:

Phần mềm mô phỏng (Chạy mô phỏng trên dữ liệu thực)
TRƯỞNG NGÀNH

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

*******
PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
Họ và tên sinh viên:
Hoàng Đình Minh
MSSV: 10118167
Ngành:
CNKT Điều Khiển-Tự Động Hóa
Tên đề tài: Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng
gạo dùng kỹ thuật xử lý ảnh
Họ và tên Giáo viên hướng dẫn: TS. Lê Mỹ Hà

NHẬN XÉT
1. Về nội dung đề tài &amp khối lượng thực hiện:
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
..................
...

...
,T]=bwboundaries(bw,noholes)
stats = regionprops(bw,all)
for object = 1:length(stats)
x1 = (stats(object).MinorAxisLength)/100
x2 = (stats(object).MajorAxisLength)/100
x3 = (stats(object).Area)/10000
bb = CC1(object).BoundingBox
bc = CC1(object).Centroid
lamda = 1
x = [-1 x1 x2 x3]
w1(:,1) = [0.8 0.43 0.439 0.027 ]
net1 = 0.43*x1 + 0.439*x2 + 0.027*x3 - 0.8
y1(1,object) = 1/(1+exp(-lamda*net1))
end

data1 = rgb2ycbcr(I)
diff_im1 = data1(:,:,1)
diff_im2 = data1(:,:,2)
diff_im3 = data1(:,:,3)

diff_im1 = medfilt2(diff_im1, [6 6])
diff_im2 = medfilt2(diff_im2, [6 6])

mask2 = 0.46 % Duoi muc 0.46 cho mang matrix cb
mask3 = 0.52 % Tren muc 0.52 cho mang matrix cr

86

mask1 = 0.29 % Duoi muc 0.2 cho mang matrix y

diff_im1 = im2bw(diff_im1,mask1)
diff_im2 = im2bw(diff_im2,mask2)
diff_im1 = bwareaopen(diff_im1,50)
diff_im2 = bwareaopen(diff_im2,50)
bw1 = bwlabel(diff_im1, 8)
bw2 = bwlabel(diff_im2, 8)
bw1 = ~bw1
bw2 = ~bw2
stats1 = regionprops(bw1, BoundingBox, Centroid)
stats2 = regionprops(bw2, BoundingBox, Centroid)
idx1 = find(y10.4 &amp y10.7)
BW3 = ismember(zz, idx1)
image3 = cat(1,BW3)

CC2 = regionprops(image3,Centroid,...
MajorAxisLength,MinorAxislength,Area,Orientation,BoundingBox)

imshow(I,[])
hold on
for j = 1:length(CC2)

bb = CC2(j).BoundingBox
bc = CC2(j).Centroid

rectangle(Position,bb,EdgeColor,r,LineWidth,2)

87

plot(bc(1),bc(2), -m+)
%a=text(bc(1)+15,bc(2), strcat(X: , num2str(round(bc(1))),
num2str(round(bc(2)))))

Y: ,

%set(a, FontName, Arial, FontWeight, bold, FontSize, 12, Color, Blue)
end

for object = 1:length(stats1)
bb = stats1(object).BoundingBox
bc = stats1(object).Centroid
rectangle(Position,bb,EdgeColor,r,LineWidth,2)
plot(bc(1),bc(2), -m+)
%a=text(bc(1)+15,bc(2), strcat(X: , num2str(round(bc(1))),
num2str(round(bc(2)))))

Y: ,

%set(a, FontName, Arial, FontWeight, bold, FontSize, 12, Color,
yellow)
end

for object = 1:length(stats2)
bb = stats2(object).BoundingBox
bc = stats2(object).Centroid
rectangle(Position,bb,EdgeColor,r,LineWidth,2)
plot(bc(1),bc(2), -m+)
a=text(bc(1)+15,bc(2), strcat(X: , num2str(round(bc(1))),
num2str(round(bc(2)))))

Y: ,

set(a, FontName, Arial, FontWeight, bold, FontSize, 12, Color, red)
end
hold off
end

88

flushdata(Video)
clear all
sprintf(%s, HOANG DINH MINH 10118167 ... thank for watching :)) )

89