Đồ án tốt nghiệp - Thiết kế hệ thống phân loại cam theo màu sắc và kích thước bằng phương pháp xử LẢ

BỘ GIÁO DỤC &amp ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN
-⸙∆⸙-

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

THIẾT KẾ HỆ THỐNG PHÂN LOẠI CAM THEO
MÀU SẮC VÀ KÍCH THƯỚC BẰNG PHƯƠNG
PHÁP XỬ LÝ ẢNH
GVHD: TS. Trần Vi Đô
SVTH:

MSSV:

Nguyễn Huỳnh Quế Anh 20151190
Phạm Thị Kim Thư

Tp. Hồ Chí Minh tháng 6 năm 2024

20151576

BỘ GIÁO DỤC &amp ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN
-⸙∆⸙-

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

THIẾT KẾ HỆ THỐNG PHÂN LOẠI CAM THEO
MÀU SẮC VÀ KÍCH THƯỚC BẰNG PHƯƠNG
PHÁP XỬ LÝ ẢNH
GVHD: TS. Trần Vi Đô
SVTH:

MSSV:

Nguyễn Huỳnh Quế Anh 20151190
Phạm Thị Kim Thư

Tp. Hồ Chí Minh tháng 6 năm 2024

20151576

LỜI CẢM ƠN
Nhóm xin chân thành gửi lời cảm ơn đến Thầy – Tiến sĩ Trần Vi Đô, giảng viên
hướng dẫn trực tiếp đã tạo điều kiện cho nhóm thực hiện đề tài, tận tình giúp đỡ, đề xuất
nội dung, ý tưởng trong quá trình nhóm thực hiện đề tài.
Nhóm chân thành cảm ơn những người bạn cùng khóa đã ở bên cạnh giúp đỡ trong
những ngày tháng khó khăn khi làm đồ án tốt nghiệp.
Nhóm xin cảm ơn các thầy cô Khoa Điện – Điện tử, đặc biệt là các thầy cô trong
Bộ môn Điều khiển Tự động giảng dạy chúng em kiến thức cơ sở và chuyên ngành, là
kiến thức nền tảng để chúng em hoàn thành tốt đồ án.
Chúng con xin cảm ơn Ba Mẹ và gia đình đã giúp đỡ về tài chính và động viên
tinh thần trong lúc khó khăn, tạo điều kiện cho chúng con hoàn thành đồ án tốt nghiệp.
Mặc dù nhóm em đã cố gắng hoàn thành tốt đề tài này một cách hoàn chỉnh nhất,
nhưng cũng không thể tránh những sai sót nhất định trong công tác nghiên cứu, tiếp cận
thực tế, cũng như những hạn chế về kiến thức lẫn thời gian thực hiện. Rất mong nhận
được sự góp ý của quý thầy cô và các bạn để đề tài này được hoàn chỉnh hơn
Xin chân thành cảm ơn!

-i-

LỜI CAM ĐOAN
Nhóm xin cam đoan đề tài “Thiết kế hệ thống phân loại cam theo màu sắc và
kích thước bằng phương pháp xử lý ảnh” là nhóm tự thực hiện, tham khảo các tài liệu
trước đó, cùng với sự hỗ trợ giúp đỡ của Thầy – Trần Vi Đô và hoàn toàn không sao
chép từ bất cứ tài liệu hay công trình nghiên cứu khác.
Tp. Hồ Chí Minh, ngày.... tháng.... năm 2024
Sinh viên thực hiện 1

Sinh viên thực hiện 2

(Ký và ghi rõ họ tên)

(Ký và ghi rõ họ tên)

Nguyễn Huỳnh Quế Anh

Phạm Thị Kim Thư

-ii-

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

CỘNG HÓA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SPKT TP.HCM

VIỆT NAM

KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

ĐỘC L
...

...
itwise_and(frame1, frame1, mask=mask1)
# Chuyển đổi ảnh sang dạng grayscale để dễ xử lý
gray1 = cv2.cvtColor(result1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Áp dụng GaussianBlur để giảm nhiễu và làm cho việc phát hiện
cạnh dễ dàng hơn
blurred1 = cv2.GaussianBlur(gray1, (3, 3), 0)
# Sử dụng hàm Canny để phát hiện cạnh
edges1 = cv2.Canny(blurred1, 80, 150)
# Tìm contours trong ảnh
contours1, _ = cv2.findContours(edges1, cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
total_s = 0
# Lặp qua contours để tìm quả cam
for contour1 in contours1:
# Ưu tiên lấy contours có diện tích lớn hơn một ngưỡng nào đó
if cv2.contourArea(contour1) 3000:
# Lấy bounding box của contour
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour1)
# Vẽ bounding box lên ảnh gốc
cv2.rectangle(frame1, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255),
2)
total_s = w*h
# Chuyển đổi ảnh sang không gian màu HSV
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# Xác định khoảng màu cho quả cam chín
lower_orange = np.array([0, 80, 80])
upper_orange = np.array([30, 250, 250])
# Tạo mask để loại bỏ các phần không phải màu cam
mask = cv2.inRange(hsv, lower_orange, upper_orange)
# Áp dụng mask lên ảnh gốc
result = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)
# Chuyển ảnh thành ảnh đen trắng
gray = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Áp dụng GaussianBlur để giảm nhiễu
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)

-78-

PHỤ LỤC

# Phát hiện cạnh bằng phương pháp Canny
edges = cv2.Canny(blurred, 80, 150)
# Tìm contour của vùng chín cam
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
total_area = 0
# Vẽ contour lên ảnh gốc, Tính toán diện tích của vùng đã giới hạn
bởi contours
for contour in contours:
if cv2.contourArea(contour) 50:
cv2.drawContours(frame, contours, -1, (0, 255, 0), 2)
area = cv2.contourArea(contour)
total_area += area
# Gửi tín hiệu qua PLC
signal = 0
if total_s 70000:
if total_area 1000:
signal = 1
elif total_s 50000:
if total_area 1000:
signal = 2
client.write_register(0, int(signal), unit=UNIT)
#In diện tích và tín hiệu truyền qua PLC
if total_s != 0:
print(\\nKích thước quả cam: , total_s)
print(Vùng cam chín: , total_area)
print(Tín hiệu truyền đi: , signal)
# Hiển thị frame
cv2.imshow(Camera, frame)
cv2.imshow(Camera1, frame1)
# Đợi 1ms và kiểm tra xem người dùng có nhấn q để thoát không
if cv2.waitKey(1) &amp 0xFF == ord(q):
break
# Giải phóng camera và đóng cửa sổ hiển thị
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == __main__:
main()

-79-