Nghiên cứu thiết kế hệ thống nhận dạng chai bị lỗi trong dây chuyền sản xuất beer (1)

33 19 0
  • Loading ...
Loading...
1/33 trang

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 06/09/2017, 22:45

50 Chương XỬ LÝ ẢNH TRONG LABVIEW 4.1 Điều khiển hình ảnh LabVIEW 4.1.1Tổng quan mô Mô gì? – Mô tái giống thật động học, động lực học vật, hệ thống, hay nhiều robot… Mô (2D, 3D) tái giống thật động học, động lực học vật, robot, hệ thống Kĩ thuật mô từ lâu đóng vai trò quan trọng giáo dục đào tạo công nghiệp Trong giáo dục việc mô mô hình giúp cho người học tiếp cận vấn đề nhanh Việc mô mô hình thực tế giúp giảm chi phí đầu tư trang thiết bị mà đảm bảo chất lượng đào tạo Trong công nghiệp việc mô giúp ta phát sai số, nhanh chóng điều chỉnh trước vào sản xuất Nhờ vào việc mà tiết kiệm thời gian chi phí gia công, sản xuất Ngoài ra, việc mô giúp giới thiệu ý tưởng tới đối tác cách nhanh chóng, tiện lợi mà không cần có sản phẩm thực Mô 3D sử dụng phần mềm LabVIEW giải pháp hiệu giúp cho giáo viên, giảng viên, kĩ sư nhà nghiên cứu khoa học nói chung thực ý tưởng cách nhanh chóng Các phần mềm mô 2D, 3D: Inventor, Solidwork, EasyRob (Mô robot), LabVIEW v.v 4.1.2 Giới thiệu 3d labVIEW 4.1.2.1Công cụ cần thiết gồm: - LabVIEW 2009 Evaluation - Kiến thức vật lý - Tính toán động học, động lực học hệ học 4.1.2.2 3D LabVIEW - Thiết kế hình khối 3D như: khối cầu, khối hình lập phương, khối trụ, khối chóp nón hay hình khối có hình dạng phức tạp… 51 Hình 4.1 :Các khối hình học môi trường 3D Picture - Mô động học & động lực học: Động học gì? - Là nghành khoa học nghiên cứu thay đổi vị trí vật so với vật khác Động lực học gì? - Là nghành khoa học nghiên cứu tương tác lực chất điểm với 4.1.2.3 Một số demo mẫu Hình 4.2: Mô động học cánh tay robot 52 Hình 4.3: Mô động học cánh tay bậc tự 4.1.3 THAO TÁC MÔ PHỎNG 3D TRONG LabVIEW 4.1.3.1 Tạo khối hình học Để thiết kế mô hệ thống phức tạp ta phải việc thiết kế khối vật thể đơn giản trước Đầu tiên, ta khởi động LabVIEW sau thực theo bước sau: Bước 1: Trên cửa sổ Front Panel Lấy hàm 3D Picture thư viện Graph hình 4.4 : Hình 4.4: Lấy hàm 3D Picture sổ Front Panel (FP) 53 Hàm 3D Picture dùng để hiển thị kết mô (3D) LabVIEW Thông thường ta lấy hàm trước tiên ta phóng to, thu nhỏ khối 3D Picture cửa sổ FP cho kích thước khung hiển thị phù hợp với không gian mô phỏng, xem hình4.5 : Hình 4.5 : Hàm 3D Picture xuất giao diện chương trình Để thiết kế khối đơn giản (LabVIEW cho phép bạn vẽ khối cầu, hộp, trụ, chóp nón) LabVIEW sử dụng thư viện Graphics & Sound >> 3D Picture Control bên cửa sổ BD Hình 4.6 : Thư viện 3D Picture Control LabVIEW 54 Đường dẫn tới thư viện 3D Picture Control: cửa Block Diagram ta Right Click >> Programming >> Graphics & Sound >> 3D Picture Control Bước 3: Lấy hàm Creat Object, hàm Creat Object lệnh tạo hình khối (cầu, trụ, hộp…) để hiển thị lên môi trường 3D LabVIEW Để lấy hàm Creat Object, cửa sổ Block Diagram ta Right Click >> Programming >> Graphics & Sound >> 3D Picture Control >> Object >> Creat Object Hình4.7 : Hàm Creat Object thư viện 3D Picture Control Hình 4.8: Lấy hàm Create Object cửa sổ Block Diagram (BD) Lấy khối vật thể mà ta muốn tạo: LabVIEW cho phép ta thiết kế khối cầu, trụ, hộp, chóp nón…, khối có thư viện Geometries, 55 đường dẫn tới thư viện Geometries: cửa sổ BD ta Right Click >> Programming >> Graphics & Sound >> 3D Picture Control >> Geometry: Các hình khối mà LabVIEW hỗ trợ thư viện 3D Picture Control Tới giả sử ta muốn tạo khối cầu ta lấy hàm Create Sphere thư viện Geometries ra, xem hình 4.9 : Hình 4.9 : Lấy hàm Create Sphere để tạo khối cầu Bước 5: Thiết lập thông số cho khối vật thể: thông số kích thước & màu sắc khối vật thể Tùy theo khối vật thể ta tạo mà ta cần thiết lập thông số kích thước khác Chẳng hạn khối hộp chữ nhật ta cần thiết lập thông số chiều cao, chiều dài & chiều rộng, với khối trụ ta cần thiết lập thông số chiều cao bán kính đáy khối trụ Và với khối cầu ta cần thiết lập thông số kích thước bán kính khối cầu (radius) 56 Hàm khối cầu thông số cần thiết lập Hình 4.10 : Thiết lập bán kính cho khối cầu đơn vị chiều dài Tiếp theo để thiết lập màu sắc cho khối cầu ta sử dụng hàm Color change thư viện Helpers, đường dẫn tới thư viện Helpers: cửa sổ BD ta Right Click >> Programming >> Graphics & Sound >> 3D Picture Control >> Helpers >> Color Change Hàm Color Change để thay đổi màu sắc vật thể 57 Hàm Color Change thông số cần thiết lập Theo hình trên, chân Color cho phép ta chọn màu mà ta cần chân Alpha có giá trị 1, vật thể có màu suốt, vật thể có màu đục Chân RGBA nối tới chân Color hàm Creat Sphere (tạo khối cầu), R viết tắt Red, G Green, B Blue, A Alpha Hình 4.11 : Thiết lập màu sắc cho khối cầu Bước 6: Tiếp theo ta cần tạo không gian hoạt động cho vật thể cách sử dụng hàm Invoke Node thư viện Application Control Đường dẫn tới hàm Invoke Node thư viện Application Control: cửa sổ BD ta Right Click >> Programming >> Application Control >> Invoke Node Hàm Invoke Node 58 Hàm Invoke Node hàm đa sử dụng cho nhiều ứng dụng khác Để sử dụng hàm Invoke Node ta cần thiết lập Class (lớpnhiệm vụ) Method (phương pháp thực hiện) Ở ta chọn Class SceneObject Method Drawable, cách thiết lập xem hình sau: Hình 4.12 : Thiết lập Class cho hàm Invoke Node Hình 4.13 : Thiết lập Method cho hàm Invoke Node 59 Hàm Invoke Node sau thiết lập Class Method hình 4.14 : Hình 4.14 : Hàm Invoke Node sau thiết lập Class Method Bước 7: Thực nối hàm Creat Object Creat Sphere với input hàm Invoke Node Chân Out hàm Invoke Node nối tới hàm 3D Picure sau: Hình 4.15 : Thực nối dây Bước 8: Chạy chương trình để thấy hình cầu xuất cửa sổ 3D Picture: 68 4.2 Xử lý ảnh LabVIEW 4.2.1 Tổng quan xử lý ảnh Trong năm gần đây, với phát triển phần cứng máy tính làm cho nhớ máy tính có dung lượng lớn hơn, tốc độ chip vi xử lý nhanh hơn, cho phép ứng dụng đồ họa phát triển mạnh mẽ có nhiều ứng dụng sống Trong đó, xử lý ảnh công cụ phát triển nhanh nhu cầu ứng dụng công nghiệp Quá trình xử lý ảnh xem trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho kết mong muốn Kết đầu trình xử lý ảnh ảnh tốt kết luận Hình 4.23 : Sơ đồ trình xử lý ảnh Tùy vào mục đích thực mà kết xử lý ảnh khác Trong xử lý ảnh nghệ thuật, kết ảnh có nhiều cải thiện chất lượng, độ sáng, độ rõ nét…, công nghiệp, người ta sử dụng xử lý ảnh để đưa kết luận ảnh thu nhằm xuất tín hiệu điều khiển sang cấu chấp hành Hình4.24 : sơ đồ xử lý ảnh công nghiệp 69 Trong sơ đồ hình 3, trình lấy ảnh thực thông qua thiết bị thu nhận ảnh (camera, webcam, máy quét ảnh…), sau ảnh đưa lên máy tính thực trình xử lý Quá trình xử lý bao gồm: tiền xử lý: bước sơ chế, cải thiện chất lượng ảnh đầu vào, nhằm làm bật lên đặc điểm đặc trưng ảnh; trích chọn đặc điểm: bước lấy đặc điểm đặc bề trưng ảnh để xử lý (hình dạng, màu sắc, kích thước, dấu vết, chữ viết sản phẩm…); hậu xử lý: bước gán giá trị cho ảnh người lập trình quy định để đưa kết kết luận (đúng, sai, tốt, xấu, loại A,B,C…) Xử lý ảnh công nghiệp ngày ứng dụng nhiều lĩnh vực quản lý chất lượng, phân loại sản phẩm điều khiển thông minh Do yêu cầu độ xác chi tiết gia công ngày trở nên khắt khe nên vết lỗi nhỏ sản phẩm làm cho sản phẩm thành phế phẩm Hơn tốc độ sản xuất công nghiệp đòi hỏi nhanh để nâng cao suất nên nhận dạng mắt thường Mặt khác, chi phí để thực xử lý ảnh thông thường không cao, với webcam giá rẻ, người sử dụng tự tạo cho nhiều ứng dụng khác Robot tự hành, sản phẩm hocdelamgroup sản phẩm ứng dụng xử lý ảnh LabVIEW điều khiển xe mô hình có khả tự tránh vật cản webcam laptop 4.2.2 Xử lý ảnh LabVIEW Trong mảng xử lý ảnh, hãng National Instruments cung cấp cho người sử dụng module NI Vision builder for Automated Inspection Module phần mềm hoàn toàn độc lập với LabView chuyên biệt dành cho xử lý ảnh Module có thư viện hàm lớn với nhiều công cụ cho phép người sử dụng thực công việc nhận dạng xử lý ảnh nhiều cách khác nhau, cho phép xử lý ảnh với dung lượng lớn, tương thích với nhiều loại camera Tuy nhiên, nhược điểm module nằm khâu giao tiếp xuất tín hiệu phần mềm với cấu chấp hành Để lấy tín hiệu xử lý từ phần mềm xuất ra, phần mềm yêu cầu phải 70 có card giao tiếp chuyên biệt hãnh National Instrument độc quyền cung cấp có giá cao, đó, không thích hợp với sở sản xuất có quy mô nhỏ Để giải vấn đề này, hãng National Instruments cho phép việc xử lý ảnh thực môi trường LabVIEW , với LabVIEW công cụ làm để thực việc lập trình giao tiếp, module NI Vision Acquisition hỗ trợ cho việc thu nhận ảnh, module NI Vision Assitant hỗ trợ cho việc xử lý ảnh module NI VISA hỗ trợ giao tiếp, module kết hợp với LabVIEW Theo cách hiểu đơn giản, NI Vision Builder for Automated Inspection module tích hợp công cụ xử lý ảnh LabVIEW Hình 4.25 : Giao diện công cụ xử lý ảnh NI Assitant LabVIEW (ứng dụng nhận dạng biển số xe) Việc lập trình xử lý ảnh LabVIEW phụ thuộc nhiều vào người lập trình, nghĩa điều quan trọng người lập trình phải tìm công cụ kết hợp công cụ để lập trình cho phần mềm nhận diện xác hình ảnh đồng thời lựa chọn hàm tối ưu LabVIEW để trích lọc, so sánh giá trị xuất ra, không yêu cầu kỹ sử dụng phần mềm mà tư người lập trình Mặt khác, việc thực tốt lập trình thuật toán xử lý ảnh góp phần làm giảm chi phí cho camera thay sử dụng camera đắt tiền có độ phân giải cao 71 để lấy ảnh chất lượng cao người lập trình cải thiện chất lượng hình ảnh phần mềm Yêu cầu thực lập trình xử lý ảnh LabVIEW người lập trình phải đạt kỹ lập trình LabVIEW có kiến thức lập trình Sơ đồ xử lý ảnh LabVIEW thể hình 4.25 Hình 4.26 : Sơ đồ xử lý ảnh LabVIEW 72 Hình 4.27 : Sơ đồ nối dây LabVIEW 4.2.2.1 Thu nhận ảnh Việc thu nhận ảnh môi trường LabVIEW thực riêng thông qua module Vision Acquisition Đây module mở rộng lập trình với chức thực việc tìm kiếm camera liên kết với máy, thu nhận ảnh, xuất ảnh nhận môi trường LabVIEW đưa liệu xuất sang môi trường xử lý ảnh (Vision Assistant) Trong LabVIEW, module tương ứng với hàm Vision Acquisititon nằm thư viện Vision Express Hình 28 Cách lấy hàm Vision Acquisition LabVIEW 73 Sau lấy hàm Vision Acquisition để lập trình thu nhận ảnh, double click vào biểu tượng hàm, giao diện lập trình mở việc thực thi trình thu nhận ảnh thiết lập hoàn toàn riêng biệt module Quá trình thu nhận ảnh thực qua bước: Bước trình thực thu nhận ảnh chọn địa để phần mềm lấy ảnh, Select Acquisition Source Vision Acquisition cho phép thực xử lý ảnh tĩnh, ảnh động (trực tiếp từ camera lấy từ file video định dạng AVI ) Bước 2, lựa chọn kiểu thu nhận ảnh, Select Acquisition type , lựa chọn cách thức mà phần mềm lấy ảnh bao gồm: lấy ảnh, lấy ảnh liên tục, lấy ảnh liên tục sau khoảng thời gian (lấy mẫu) với cách thức lấy ảnh, LabVIEW sinh kiểu vòng lặp tương ứng Bước 3, cài đặt thông số cho ảnh thu nhận, Configure Acquisition Setting , cài đặt thông số cho ảnh thu nhận bao gồm: độ phân giải, chế độ chụp, thông số độ sáng, độ tương phản, không gian màu cho ảnh kiểm tra thông số cài đặt cách click vào nút test để xem ảnh định tiếp tục quay lại chỉnh sửa thông số cho thích hợp Bước bước cuối bước quan trọng Tại người lập trình lựa chọn thông số để thiết lập đầu vào/ra cho ảnh, Select Control/Indicator Các thông số đầu vào (control) thông số cài đặt bước 3, lựa chọn nó, phần mềm cho phép sửa chữa thông số LabVIEW, nghĩa thay đổi thông số mà không cần quay lại cửa sổ Vision Acquisition Các thông số đầu (Indicator) yếu tố kết trình thu nhận ảnh mà người lập trình mong muốn lấy để tiếp tục xử lý, đó, quan trọng image out chọn mặc định yếu tố liên kết sang module xử lý ảnh hiển thị ảnh lên giao diện chạy phần mềm 74 Chọn camera thư mục chứa ảnh, file avi để lập trình Lựa chọn cách thức thu nhận ảnh 75 Cài đặt thông số thu nhận ảnh Thiết lập thông số đầu vào/ra cho trình thu nhận ảnh 76 4.2.2.2 Xử lý ảnh: Công việc để thực việc xử ảnh thu thập mẫu gồm toàn màu sắc có để tiến hành lấy mẫu chức Vision Acquisition 77 Hình4.29 : Mẫu nắp chai Giao diện module Vision Assistant Ảnh sau thu nhận Vision Acquisition đưa sang module Vision Assistant để xử lý Đây bước quan trọng toàn công việc xử lý ảnh tập trung Xử lý ảnh bước không yêu cầu người sử dụng kỹ lập trình mà vấn đề tư để giải vấn đề xác làm cho chương trình đơn giản chương trình tinh gọn, tốc độ xử 78 lý nhanh Trong LabVIEW, module hàm Vision Assistant nằm thư viện Vision Express, chung với Vision Acquisition Tùy vào trường hợp, đặc điểm cần nhận dạng, loại camera mà người lập trình sử dụng công cụ khác Tuy nhiên, nhìn chung, trình xử lý ảnh trải qua bước: Đầu tiên, ảnh đưa vào có chất lượng không cao, vậy, cần phải cải thiện chất lượng hình ảnh để làm đặc điểm cần nhận diện lên rõ nét Tùy vào ứng dụng mà lựa chọn công cụ thích hợp nâng cao chất lượng hình ảnh làm bật đặc điểm nhận dạng cách thay đổi không gian màu Ảnh đầu vào ảnh không gian RGB, để nhận dạng xác màu vật thể, ảnh chuyển sang không gian màu khác cho đặc điểm ảnh bật Đây ví dụ đơn giản để nâng cao chất lượng để làm bật đặc điểm cần nhận dạng Những người có kinh nghiệm lập trình xử lý ảnh với Vision Assistant có nhiều cách để cải thiện chất lượng hình ảnh nhiều công cụ khác phần mềm Giải thuật xử lý ảnh 79 Ảnh đầu vào có màu nâu không gian RGB Qua ví dụ, nhận thấy không gian màu đỏ làm ảnh bật so với không gian màu xanh (vì màu vàng có giá trị đỏ không gian RGB cao) Ảnh đầu vào sau chuyển sang không gian màu đỏ RGB-Red Plane Ảnh đầu vào chuyển sang không gian màu xanh RGB-Blue Plane 80 Ngoài ra, bước cho phép người trích chọn phần ảnh để nhận diện Đa số ứng dụng xử lý ảnh công nghiệp không thực toàn ảnh nhận mà cần nhận diện đặc điểm vị trí ảnh, phần mềm cho phép chọn vùng gọi ROI (Region Of Interest) ảnh để xử lý, điều không giúp việc nhận diện xác mà giúp giảm dung lượng chương trình giúp chương trình chạy nhanh Tùy vào công cụ phần mềm cho phép xử lý ảnh có dung lượng lớn nhỏ, phần mềm có công cụ để nén ảnh chuyển đổi kiểu ảnh tùy vào đầu vào đầu bước trình xử lý Sau làm bật đặc điểm cần nhận dạng, ảnh xử lý tùy theo ứng dụng: nhận dạng, đo kích thước, đếm số lượng, nhận dạng chữ viết, đọc mã vạch mà phần mềm hỗ trợ Và tùy vào bước xử lý có nội dung mà người lập trình phải quy định để gán kết luận cho ảnh Cuối cùng, giá trị xử lý lựa chọn qua bước select control, giống phần thu nhận ảnh, giá trị bước trình xử lý đưa để lập trình LabVIEW Lựa chọn yếu tố đầu vào đầu để kiểm soát trình xử lý ảnh 81 4.2.2.3 Xuất tín hiệu Trước xuất tín hiệu, người lập trình phải chuyển đổi tín hiệu LabVIEW thông qua hàm chuyển đổi, so sánh, trích chọn Vì tín hiệu từ Vision Assistant xuất không giống nhau, tín hiệu dạng số, dạng chuỗi, dạng tương tự Vì tùy vào ứng dụng tùy vào cấu hiển thị, chấp hành mà chuyển đổi tín hiệu cho thích hợp Tín hiệu sau chuyển đổi xuất sang mạch giao tiếp thông qua module NI VISA Đây module hỗ trợ giao tiếp LabVIEW với mạch điện, tùy vào mạch giao tiếp mà có hàm giao tiếp kèm Chức NI VISA tìm kiếm mạch điện kết nối với máy tính để người lập trình lựa chọn xuất Trong đề tài sử dụng card giao tiếp HDL 9090 cung cấp hocdelamgroup sử dụng hàm giao tiếp IO hocdelam 9090 82 Hình 4.30 : Card giao tiếp HD 9090 hàm giao tiếp IO hocdelam 9090 ... làm để mô kết hợp LabVIEW với ngôn ngữ phần mềm mô khác Solidworks, Google SketchUp, 3DS Max… Hình 4.22 hệ thống nhận dạng chai bị lỗi 68 4.2 Xử lý ảnh LabVIEW 4.2.1 Tổng quan xử lý ảnh Trong năm... động học cánh tay bậc tự 4.1.3 THAO TÁC MÔ PHỎNG 3D TRONG LabVIEW 4.1.3.1 Tạo khối hình học Để thiết kế mô hệ thống phức tạp ta phải việc thiết kế khối vật thể đơn giản trước Đầu tiên, ta khởi động... chiều kim đồng hồ Kết sau: 67 Hình 4.21 : Quay MASTER 90 độ quanh trục z thuận chiều kim đồng hồ Trong LabVIEW, áp dụng kiến thức để thiết kế & mô động học, động lực học hệ ý muốn Trong tài liệu
- Xem thêm -

Xem thêm: Nghiên cứu thiết kế hệ thống nhận dạng chai bị lỗi trong dây chuyền sản xuất beer (1) , Nghiên cứu thiết kế hệ thống nhận dạng chai bị lỗi trong dây chuyền sản xuất beer (1) , Nghiên cứu thiết kế hệ thống nhận dạng chai bị lỗi trong dây chuyền sản xuất beer (1)

Gợi ý tài liệu liên quan cho bạn

Từ khóa liên quan

Nhận lời giải ngay chưa đến 10 phút Đăng bài tập ngay
Nạp tiền Tải lên
Đăng ký
Đăng nhập