Thạc Sĩ Phát hiện lỗi màu trên gạch men

LỜI NÓI ĐẦU

Tìm lỗi bề mặt một vấn đề rất được quan tâm hiện nay, các ứng dụng trong việc tìm lỗi bề mặt của sản phẩm công nghiệp thường được ứng dụng trong các sản phẩm như: tìm lỗi vải, thép, gỗ, đá hoa cương, hay trong lĩnh vực khảo cổ học đã và đang là những đề tài vẫn còn trong giai đoạn nghiên cứu theo nhiều lĩnh vực áp dụng khác nhau, và cũng đang là nhu cầu cần thiết cấp bách cho các ngành công nghiệp trên nhiều nước. Để phát hiện được các lỗi chính xác và nhanh, ta phải phân tích kết cấu ảnh hay phân tích các lớp màu càng chính xác thì kết quả tìm lỗi sẽ càng tối ưu. Đồng thời để thực hiện nhanh phù hợp với việc xử lý thời gian thực dữ liệu xử lý càng ít càng tốt, vì thế phương pháp tốt nhất để dữ liệu ít là tìm đặc trưng của từng lớp màu. Công việc tìm lỗi chỉ thực hiện trên các tập đặc trưng. Kỹ thuật tìm lỗi màu trên gạch men, phân tích các thành phần của ảnh theo kết cấu, phương pháp sử dụng thuật toán K-means trong đề tài này cũng là một kỹ thuật được áp dụng khá rộng rãi, nhưng trong lĩnh vực tìm lỗi màu trên bề mặt sản phẩm thuật toán K-means là một nghiên cứu ứng dụng mới. Thuật toán K-means thực hiện để phân tích ảnh màu theo phương pháp kết nhóm mà các giá trị khởi tạo ban đầu được thực hiện theo hai cách: chọn bằng tay và chọn lựa nhờ vào kỹ thuật phân tích các thành phần chính (PCA). Việc sử dụng phép biến đổi không gian màu CIE để tách các màu theo các lớp mà theo trực giác của con người cho là khác màu nhau, sau đó ta sử dụng các phép toán Minkowski để làm trơn tru các đường bao của các lớp màu vừa tách. Từ các thành phần của các lớp màu khác nhau này ta sẽ dễ dàng phát hiện các lỗi về màu sắc trên ảnh của gạch theo các phương pháp
ã Phân tích tìm lỗi màu bằng luật quyết định Bayes
ã Tìm lỗi màu bằng kỹ thuật truy hồi từ trạng thái hình học
ã Tìm lỗi màu bằng kỹ thuật so sánh diện tích các lớp màu
ã Tìm lỗi sai kích thước bằng cách tính trọng tâm
Đề tài gồm 5 chương
ã Chương 1: Giới thiệu tổng quan
Giới thiệu tổng quan về lỗi màu sắc trên gạch men, đặc trưng về màu của gạch men và các nghiên cứu trước đây
ã Chương 2: Cơ sở phân tích
Giới thiệu phép biến đổi trong không gian màu CIE và các phép toán học cơ bản được áp dụng để phân tích các thành phần của ảnh, các kỹ thuật trích rút đặc trưng nhằm áp dụng cho các phương pháp tìm lỗi kết cấu
ã Chương 3: Phân tích đặc trưng của kết cấu và lỗi của gạch men
Đưa ra các phương pháp phân tích trích rút đặc trưng màu của ảnh kết cấu, và phân tích các dạng lỗi của gạch, từ cơ sở đó có thể minh chứng cho việc chọn lựa phương pháp phân tích màu phù hợp với các đặc điểmkiểm tra lỗi trên ảnh gạch
ã Chương 4: Phát hiện lỗi màu trên gạch men
Đây là chương trọng tâm của đề tài, chương này đã xây dựng cơ sở và phân tích toàn bộ các bước thực hiện tìm lỗi dựa trên các cơ sở phân tích được chọn lọc. Quá trình thực hiện gồm hai giai đoạn, mỗi giai đoạn thực hiện ba bước: tạo dữ liệu chuẩn, tạo dữ liệu kiểm tra và phát hiện lỗi
ã Chương 5: Kết quả thực nghiệm
Chương này trình bày các kết quả thực hiện của đề tài, bao gồm kết quả của kỹ thuật kết nhóm K-means, kết quả tìm lỗi màu và kết quả tìm lỗi kích thước, các lỗi sẽ được khoanh các vùng trên ảnh kết quả.
MỤC LỤC

Trang phụ bìa
Mục lục
Danh mục các ký hiệu và các chữ viết tắt
Danh mục các bảng
Danh mục các hình vẽ, đồ thị
LỜI NÓI ĐẦU
Chương 1 – GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
1.1 Tổng quan về phương pháp tìm lỗi bề mặt . 1
1.2 Màu sắc và kết cấu bề mặt của gạch 3
1.3 Các nghiên cứu trước đây 4
1.3.1. Phương pháp biến đổi DWHT (Directional Walsh-
Hadamard Transform) 4
1.3.2. Phương pháp dùng lọc Gabor . 6
1.3.3. Phương pháp GLCM (Grey Level Co-occurrence
Matrices) . 9
1.3.4. Phương pháp tìm lỗi dùng mạng neural 11
Chương 2 – CƠ SỞ PHÂN TÍCH
2.1 Chuyển đổi giữa các không gian màu .13
2.2 Phân tích các thành phần chính (PCA) .20
2.2.1. Thành phần chính 20
2.2.2. Tối thiểu hóa sự sai biệt của PCA 25
2.2.3. Tính bình phương sai số tối thiểu của PCA .27
2.2.4. Chọn thành phần chính 28
2.3 Các phép toán hình học cơ bản 30
2.4 Luật quyết định Bayes .36
Chương 3 – PHÂN TÍCH ĐẶC TRƯNG KẾT CẤU
3.1 Giới thiệu các loại đặc trưng kết cấu ảnh .47
3.2 Các phương pháp phân lớp ảnh .49
3.2.1. Phân lớp RBFNN (Radial Basis Function Neural
Networks) .49
3.2.2. Phân lớp KNN (K-Nearest Neighbourhood) .52
3.2.3. Phân lớp bằng thuật toán kết nhóm K-means .55
Chương 4 – PHÁT HIỆN LỖI TRÊN GẠCH MEN
4.1 Các lỗi ở gạch men .67
4.2 Cơ sở dữ liệu 69
4.3 Các bước thực hiện 71
4.4 Phân lớp màu theo kết cấu .77
4.5 Kỹ thuật kết nhóm .79
4.5.1. Khởi tạo nhóm 79
4.5.2. Kết hợp các nhóm màu giống nhau .80
4.5.3. Làm nhẵn đường biên theo phương pháp hình học 81
4.6 Chọn ngưỡng theo kết cấu ảnh 83
4.7 Các phương pháp tìm lỗi .84
4.7.1. Tìm lỗi màu bằng luật quyết định Bayes 84
4.7.2. Tìm lỗi bằng kỹ thuật truy hồi trạng thái hình học 85
4.7.3. Tìm lỗi bằng kỹ thuật so sánh diện tích các lớp màu.86
4.7.4. Khoanh vùng phần bị lỗi 87
4.7.5. Tìm lỗi sai kích thước .88
Chương 5 – KẾT QUẢ THỰC HIỆN
5.1 Các kết quả khảo sát thuật toán kết nhóm Kmeans .95
5.1.1. Kết nhóm ảnh phong cảnh .95
5.1.2. Kết nhóm các ảnh gạch men 96
5.2 Tìm lỗi bằng kỹ thuật truy hồi từ trạng thái hình học .97
5.2.1. Gạch bị lỗi do vết dơ 97
5.2.2. Gạch bị các lỗ đinh nhỏ 98
5.2.3. Gạch lỗi màu không đồng nhất . 99
5.2.4. Gạch bị lỗi màu 100
5.3 Phân tích tìm lỗi màu bằng luật quyết định Bayes 101
5.3.1. Lỗi vết dơ ố 101
5.3.2. Gạch lỗi bị mờ, bị bóng che khuất .102
5.3.3. Gạch lỗi bị mờ, không đều về màu 103
5.3.4. Gạch lỗi do trầy xước, bong tróc màu 104
5.3.5. Một số kết quả từ ảnh quay từ Quickcam 105
5.4 Tìm lỗi kích thước .106
5.5 Nhận xét kết quả .108
KẾT LUẬN
TÀI LIỆU THAM KHẢO