Hệ thống phân loại hạt cà phê dựa trên xử lý hình ảnh

Bài viết này nghiên cứu và ứng dụng xử lý ảnh bằng phần mềm matlab để xử lý tách lọc hình ảnh cho hệ thống phân loại hạt cà phê, sử dụng một số giải thuật thu nhận ảnh, lọc nhiễu, tách biên (Canny, Sobel, Roberts,Log, Prewitt,…) và histogram.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Hệ thống phân loại hạt cà phê dựa trên xử lý hình ảnh CHÀO MỪNG NGÀY THÀNH LẬP TRƯỜNG 01/04/2017 chóng, chính xác, tiết kiệm được nhiều thời gian và công sức để sỹ quan hàng hải có thể tập trung hơn tới các công việc khác trên tàu. Việc chủ động về công nghệ cũng cho phép việc phát triển để bổ sung các module tính toán tuyến đường hàng hải tối ưu căn cứ vào các thông tin thời tiết, các thông tin an toàn hàng hải cũng như các đặc tính điều động tàu, là các chủ đề sẽ được nhóm tác giả tập trung nghiên cứu bổ sung trong thời gian tới. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. “Chart Manager”, at http://www.chartco.com/passagemanager/chartmanager. [2]. “Guide to Using Passage-Manager”, at http://www.chartco.com/superyacht/resources/guide-to- using-passagemanager?tmpl=component. [3]. Nguyễn Thái Dương (2012), Địa văn Hàng hải III, NXB Giao thông Vận tải Hà Nội. [4]. Nguyễn Phùng Hưng (2012), Địa văn Hàng hải I, NXB Giao thông Vận tải Hà Nội. Ngày nhận bài: 10/3/2017 Ngày phản biện: 20/3/2017 Ngày duyệt đăng: 26/3/2017 HỆ THỐNG PHÂN LOẠI HẠT CÀ PHÊ DỰA TRÊN XỬ LÝ HÌNH ẢNH COFFEE BEAN GRADING SYSTEM BASED ON THE IMAGE PROCESSING ĐẶNG XUÂN KIÊN1, PHẠM TÂM THÀNH2, NGUYỄN MINH TOÀN3 1Việnđào tạo SĐH, Trường Đại học Giao thông vận tải TP. Hồ Chí Minh, 2Trường Đại học Hàng hải Việt Nam, 3 Công ty TNHH Hiếu Uyên, Tóm tắt Bài báo này nghiên cứu và ứng dụng xử lý ảnh bằng phần mềm matlab để xử lý tách lọc hình ảnh cho hệ thống phân loại hạt cà phê, sử dụng một số giải thuật thu nhận ảnh, lọc nhiễu, tách biên (Canny, Sobel, Roberts,Log, Prewitt,…) và histogram. Dựa trên mô hình hệ thống phân loại hạt cà phê, kỹ thuật xử lý ảnh được dùng để phân tích các đặc trưng của đối tượng giúp nhận dạng các loại hạt cà phê. Từ khóa: Hệ thống phân loại cà phê, xử lý ảnh. Abstract In this paper, we present an image processing application based on Matlab software for a coffee bean grading system using the basic algorithm of noise filtering, separation border (Canny, Sobel, Roberts, Log, Prewitt,....) and histogram. Based on the coffee bean grading model, an image processing algorithm is analyzed to specifically identify the coffee beans. Keywords: Coffee bean grading system, image processing. 1. Giới thiệu Hệ thống phân loại hạt cà phê là một trong những ứng dụng thành tựu khoa học kỹ thuật cao vào khai thác và chế biến nông sản. Hệ thống phân loại hạt cà phê là một trong những ứng dụng tiêu biểu trong phân loại bằng hình ảnh [1,2], [9], nguyên lý hoạt động là hạt cà phê qua hệ thống rung rồi chạy qua một băng tải camera ghi lại và gử i dữ liệu về cho hệ thống xử lý và nhận dạng cho ra kết quả đạt hay không đạt. Xử lý và nhận dạng bằng một số phương pháp như lọc ảnh [6,7], tách biên [3,5], màu sắc [8], các tác giả còn áp dụng kết hợp lọc nhiểu vào hệ thống phân loại hạt cà phê. Đã có rất nhiều công trình nghiên cứu trong lĩnh vực này được công bố, tu y nhiên mỗi công trình chỉ áp dụng từng phương pháp riêng, hoặc kết hợp lại. Trong bài báo này, các tác giả kết hợp các phương pháp xử lý ảnh như tách biên, màu sắc, lọc ảnh,... kết hợp các thuật toán vào mô hình hệ thống phân loại hạt cà phê theo định hướng ứng dụng. 2. Một số phương pháp xử lý ảnh 2.1. Khái niệm trong xử lý ảnh Ảnh có thể được biểu diễn bằng hàm 2 biến f(x,y). Trong đó, ‘x’ và ‘y’ là cặp toạ độ trong miền không gian ảnh. Giá trị của hàm f tại cặp toạ độ (x,y) được gọi là cường độ sáng (intensity) hoặc mức xám (grayscale) của ảnh tại điểm đó. Khi x,y và biên độ hàm f(x,y) của ảnh là các giá trị xác Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải Số 50 - 4/2017 70  CHÀO MỪNG NGÀY THÀNH LẬP TRƯỜNG 01/04/2017 định của các mức rời rạc, chúng ta gọi đó là ảnh số. Do các máy tính làm việc trên dữ liệu số (rời rạc) cho nên khái niệm xử lý ảnh kỹ thuật số ra đời Xử lý ảnh số xuất phát từ 2 lĩnh vực ứng dụng chủ yếu là: nâng cao chất lượng ảnh phục vụ tốt hơn cho đời sống nhận thức của con người và xử lý ảnh phục vụ cho việc lưu trữ, truyền thông tin ảnh và nhận dạng ảnh. Ảnh số bao gồm một số hữu hạn các phần tử. Mỗi phần tử trong ảnh số có một vị trí và mức năng lượng khác nhau. Một ảnh số tổng quát có cấu tạo như dưới đây Hình 1. Cấu tạo tổng quát của một ảnh số Hình 2. Sơ đồ khối nguyên lý hoạt động 2.2. Phương pháp canny Bộ tách biên Canny (Canny [1986]) là một trong những bộ tách biên kinh điển nhất cung cấp bởi hàm edge, Cú pháp bộ tách biên Canny là: [g,t] = edge(f, ‘canny’, T, sigma) (1) Trong đó: T (vector) là 2 ngưỡng được giải thích trong bước 3 của thủ tục trước và sigma là độ lệch chuẩn của bộ lọc làm trơn. Nếu t gộp vào thông số ngõ ra, nó là vector 2 phần tử chứa 2 giá trị ngưỡng được dùng bởi thuật toán. Cú pháp đơn giản được giải thích như các phương pháp khác, bao gồm việc tự động tính toán T nếu nó không được cung cấp. Giá trị mặc định của sigma là 1. Hình 3. Bộ lọc Canny Hình 4. Bộ lọc Sobel 2.3. Phương pháp sobel Cấu trúc tách biên sobel sử dụng mặt nạ để xấp xỉ đạo hàm bậc nhất G x và Gy nói cách khác gradient tại điểm tâm trong một lân cận được tách sobel. g = [G2x + G2y]1/2 = {[(z7+ 2z8+ z9) - (z1+ 2z2+ z3)]2 + [(z3+ 2z6+ z9) - (z1+ 2z4+ z7)]2}1/2 (2) Cú pháp gọi bộ tách biên tổng quát [g,t] = edge(f, ‘sobel’, T, dir) (3) 2.4. Xử lý theo màu sắc histogram Histogram của 1 ảnh grayscale có L mức xám khác nhau là một hàm rời rạc, có biểu thức h(rk)=nk, trong đó rk ...