Phân cỡ tôm bằng kỹ thuật xử lý ảnh trên máy tính Raspberry PI

Bài viết trình bày ứng dụng kỹ thuật xử lý ảnh để xác định trọng lượng tôm. Phương pháp xử lý ảnh để xác định trọng lượng tôm bao gồm các công đoạn sau: thu nhận ảnh tôm từ camera, chuyển đổi không gian màu, tách đối tượng bằng kỹ thuật phân ngưỡng ảnh, xác định diện tích của đối tượng và xây dựng hàm toán học biểu diễn mối liên hệ giữa diện tích và trọng lượng của đối tượng từ các mẫu ngẫu nhiên.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Phân cỡ tôm bằng kỹ thuật xử lý ảnh trên máy tính Raspberry PI ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, VOL. 17, NO. 5, 2019 35 PHÂN CỠ TÔM BẰNG KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH TRÊN MÁY TÍNH RASPBERRY PI IMPLEMENTATION OF SHRIMPS GRADING USING IMAGE PROCESSING ON RASPBERRY PI COMPUTERS Trương Chí Cường1, Huỳnh Thanh Lộc1, Võ Hoàng Tâm2, Lương Vinh Quốc Danh1 1 Trường Đại học Cần Thơ; lvqdanh@ctu.edu.vn 2 Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vĩnh Long Tóm tắt - Trong bài viết này, tác giả trình bày ứng dụng kỹ thuật Abstract - In this paper, the authors present the application of xử lý ảnh để xác định trọng lượng tôm. Phương pháp xử lý ảnh để image processing techniques to determine the weight of shrimps. xác định trọng lượng tôm bao gồm các công đoạn sau: thu nhận The image processing method to determine shrimp weight consists ảnh tôm từ camera, chuyển đổi không gian màu, tách đối tượng of the following stages: collecting image from camera, converting bằng kỹ thuật phân ngưỡng ảnh, xác định diện tích của đối tượng color space, thresholding images, extracting feature and và xây dựng hàm toán học biểu diễn mối liên hệ giữa diện tích và establishing mathematical functions describing the relationship trọng lượng của đối tượng từ các mẫu ngẫu nhiên. Giải thuật xử lý between area and weight of the objects from random samples. ảnh được viết bằng ngôn ngữ Python kết hợp thư viện OpenCV và Image processing algorithms are written in Python language with cài đặt chương trình trên máy tính Raspberry Pi 3. Thực nghiệm the OpenCV library and installed on the Raspberry Pi 3 computers. kiểm chứng trên số lượng 50 mẫu tôm thẻ chân trắng được chọn Experimental validation with 50 white-leg shrimps randomly ngẫu nhiên cho thấy phương pháp đề xuất có thể xác định trọng selected shows that the proposed approach can be used to lượng tôm với độ sai số trung bình là 0,34g. Kết quả nghiên cứu determine the shrimp weight with an average error of 0.34g. có thể được ứng dụng trong việc chế tạo thiết bị phân cỡ tôm tự The study results can be applied for the implementation of động cho các nhà máy chế biến thủy sản. automatic shrimp grading machines for seafood processing plants. Từ khóa - Phân cỡ tôm; Python; Raspberry Pi; Tôm thẻ chân trắng; Key words - Shrimp grading; Python; Raspberry Pi; White-leg Xử lý ảnh shrimp; Image processing 1. Đặt vấn đề tượng từ các mẫu ngẫu nhiên [9]. Trong nghiên cứu này, tác Trong những năm gần đây, mặt hàng tôm trở thành một giả đã xây dựng được phương trình biểu diễn sự liên hệ giữa trong những sản phẩm thủy sản xuất khẩu chủ lực của Việt diện tích và trọng lượng của tôm thẻ chân trắng. Bên cạnh Nam. Theo Hiệp hội Chế biến và Xuất khẩu Thủy sản Việt đó, việc xây dựng giải thuật xử lý ảnh bằng ngôn ngữ Python Nam, sản lượng tôm xuất khẩu của Việt Nam chiếm 45% [11] kết hợp thư viện OpenCV [12] và cài đặt chương trình sản lượng tôm toàn cầu [1]. Tại các nhà máy chế biến thủy trên máy tính Raspberry Pi 3 [13] cũng được xem là một sản, phân cỡ tôm là một trong những khâu quan trọng trong đóng góp của tác giả. Kỹ thuật này có thể mang đến một giải quy trình chế biến tôm xuất khẩu. Trong thực tế, việc phân pháp khả thi trong việc chế tạo thiết bị phân cỡ tôm tự động cỡ tôm tại một số cơ sở chế biến thủy sản được thực hiện thủ sử dụng trong các nhà máy chế biến thủy sản. công với số lượng nhân công lớn để có thể đảm bảo năng 2. Phương pháp thực hiện suất yêu cầu. Tuy nhiên, tình trạng thiếu hụt lao động và giá thành nhân công ngày càng tăng đã gây không ít khó khăn 2.1. Hệ thống thu nhận hình ảnh cho các doanh nghiệp chế biến thủy sản. Trong nỗ lực nhằm Camera Đèn ổn định hoạt động sản xuất và tăng năng suất công đoạn phân cỡ tôm, nhiều doanh nghiệp đã đầu tư các thiết bị phân cỡ tôm tự động. Phần lớn các thiết bị phân cỡ tôm tự động hiện có trên thị trường sử dụng nguyên lý cơ - điện tử, theo đó, trọng lượng tôm được xác định bằng các cảm biến trọng lượng [2], [3]. Phương pháp xác định trọng lượng bằng cảm Mẫu tôm biến trọng lượng có tốc độ xử lý cao, tuy nhiên, đòi hỏi cảm biến có độ chính xác cao, chi phí đầu tư và bảo trì cao. Kỹ thuật xử lý ảnh đã được ứng dụng trong nhiều lĩnh Kit Raspberry Pi 3 + vực khác nhau từ nhận dạng khuôn mặt đến phân loại trái cây [4]-[7]. Kỹ thuật xử lý ảnh cũng được sử dụng ở khâu Hình 1. Hệ thống thu nhận hình ảnh tôm phân loại sản phẩm trong nuôi trồng và chế biến thủy sản Sơ đồ khối của hệ thống thu nhận hình ảnh mẫu tôm [8]-[10]. Trong bài viết này, tác giả trình bày ứng dụng kỹ được trình bày ở Hình 1. Phần cứng hệ thống bao gồm 2 thuật xử lý ảnh để xác định trọng lượng tôm. Phương pháp phần chính: bộ kit Raspberry Pi 3 và hộp chụp ảnh. Hộp xử lý ảnh để xác định trọng lượng tôm bao gồm các công chụp ảnh được sử dụng để thu nhận hình ảnh mẫu tôm và đoạn sau: thu nhận ảnh tôm từ camera, chuyển đổi không truyền về bộ kit Raspberry Pi 3 để xử lý. Đáy hộp chụp ảnh gian màu, tách đối tượng bằng kỹ thuật phân ngưỡng ảnh, là nơi đặt mẫu tôm, được phủ bằng một lớp giấy xốp màu xá ...