tailieunhanh - Ứng dụng thuật toán xử lý ảnh tạo véc tơ đặc tính phân loại chất lượng gạch Ceramic

Bài báo đã nghiên cứu và đề xuất ứng dụng một số thuật toán xử lý hình ảnh thu được từ camera số để tạo véc- tơ đặc tính phân loại chất lượng gạch ceramic. Từ ảnh của mỗi mẫu gạch véctơ đặc tính sẽ được tính toán và đưa ra gồm các thành phần như độ sai lệch kích thước, mẻ cạnh, sứt góc, độ vuông góc của các cạnh tương ứng và có kể đến vết sạn, vết xước bề mặt. | TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT SỐ 71 - 2009 ỨNG DỤNG thuật toán xử lý ảnh tạo véc tơ đặc tính PHÂN LOẠI chất lượng gạch ceramic APPLICATION OF IMAGE PROCESSING TO GENERATE THE FEATURE VECTORS TO CLASSIFY THE QUALITY OF CERAMIC BRICK Đinh Văn Nhượng Phạm Thị Ngọc Yến Trần Hoài Linh Trường CĐCN Sao Đỏ Trường Đại học Bách khoa Hà Nội TÓM TẮT Bài báo đã nghiên cứu và đề xuất ứng dụng một số thuật toán xử lý hình ảnh thu được từ camera số để tạo véc- tơ đặc tính phân loại chất lượng gạch ceramic. Từ ảnh của mỗi mẫu gạch véc-tơ đặc tính sẽ được tính toán và đưa ra gồm các thành phần như độ sai lệch kích thước mẻ cạnh sứt góc độ vuông góc của các cạnh tương ứng và có kể đến vết sạn vết xước bề mặt. Các véc-tơ đặc tính này có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình nhận dạng đạt hiệu quả cao. Kết quả nghiên cứu này phối hợp với mô hình mạng nơ ron logic mờ TSK đã được kiểm nghiệm trên 340 mẫu gạch ceramic của nhà máy gạch Sao Đỏ- Hải Dương cho kết quả tốt tỷ lệ chính xác trong phân loại đạt 97 8 . Mô hình có thể được triển khai để xây dựng các thiết bị tự động phân loại gạch ceramic một cách hiệu quả nhằm khắc phục cách phân loại thủ công mà hiện nay các nhà máy đang thực hiện. ABSTRACT This paper proposes some algorithms to generate the feature vectors of the ceramic tiles from their image acquired from digital camera. For the picture of each ceramic tile a feature vector is calculated containing different features such as error of dimensions chipped sides chipped angle the angle of correspond sides and other defects scratches grits . These feature vectors are later used in pattern recognition system with Takaga-Sugeno-Kang TSK fuzzy-neural network to detect the class of the ceramic tiles. With the accuracy about 97 8 for the testing set of data 340 samples of ceramic tiles produced by the Sao Do Ceramic Tile company in Hai Duong province . The solution can be used effectively in an automatic sorting system of ceramic tiles to replace the human .