ISSN: 1859-1531
BAN BIÊN TẬP

Tổng biên tập
GS.TSKH. Bùi Văn Ga

Phó Tổng biên tập
GS.TS. Trần Văn Nam

Trưởng ban biên tập
PGS.TS. Nguyễn Tấn Hưng

Cơ quan Đại học Đà Nẵng
41 Lê Duẩn, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Bách khoa
54 Nguyễn Lương Bằng, Quận Liên Chiểu, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Kinh tế
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm
459 Tôn Đức Thắng - Liên Chiểu - Đà Nẵng
Trường Đại học Ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm kỹ thuật
48 Cao Thắng - Đà Nẵng
Phân hiệu ĐHĐN tại KonTum
129 Phan Đình Phùng, Kon Tum
Khoa công nghệ thông tin và tuyền thông
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Y Dược
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Giáo dục Thể chất
62 Ngô Sỹ Liên, Liên Chiểu, Đà Nẵng
Khoa Quốc tế
41 Lê Duẩn, Đà Nẵng
Viện Nghiên cứu & Đào tạo Việt Anh
158A Lê Lợi
Trung tâm phát triển phần mềm
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm kiểm định chất lượng giáo dục
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Tp Đà Nẵng
Trung tâm nghiên cứu phát triển quản trị và tư vấn doanh nghiệp
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Tổng: 15,303,989
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
 Tác giả: Trương Chí Cường, Huỳnh Thanh Lộc, Võ Hoàng Tâm, Lương Vinh Quốc Danh*
Đăng tại: Vol. 17, No. 5, 2019; Trang: 35-38
Tóm tắt bằng tiếng Việt:
Trong bài viết này, tác giả 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. Giải thuật xử lý ảnh được viết bằng ngôn ngữ Python kết hợp thư viện OpenCV và cài đặt chương trình trên máy tính Raspberry Pi 3. Thực nghiệm kiểm chứng trên số lượng 50 mẫu tôm thẻ chân trắng được chọn ngẫu nhiên cho thấy phương pháp đề xuất có thể xác định trọng lượng tôm với độ sai số trung bình là 0,34g. Kết quả nghiên cứu có thể được ứng dụng trong việc chế tạo thiết bị phân cỡ tôm tự động cho các nhà máy chế biến thủy sản.
Từ khóa: Phân cỡ tôm; Python; Raspberry Pi; Tôm thẻ chân trắng; Xử lý ảnh
Abstract:
In this paper, the authors present the application of image processing techniques to determine the weight of shrimps. The image processing method to determine shrimp weight consists of the following stages: collecting image from camera, converting color space, thresholding images, extracting feature and establishing mathematical functions describing the relationship between area and weight of the objects from random samples. Image processing algorithms are written in Python language with the OpenCV library and installed on the Raspberry Pi 3 computers. Experimental validation with 50 white-leg shrimps randomly selected shows that the proposed approach can be used to determine the shrimp weight with an average error of 0.34g. The study results can be applied for the implementation of automatic shrimp grading machines for seafood processing plants.
Key words: Shrimp grading; Python; Raspberry Pi; White-leg shrimp; Image processing
Tài liệu tham khảo:
[1] VASEP, “Tôm Việt Nam xuất khẩu chiếm 45% sản lượng tôm toàn cầu”. URL: https://vietnambiz.vn/tom-viet-nam-xuat-khau-chiem-45-san-luong-tom-toan-cau-29334.html, truy cập ngày 04/9/2018.
[2] QCM Technologies, “Máy phân cỡ tôm điện tử”. URL: http://qcm.com.vn/, truy cập ngày 04/9/2018.
[3] AME Professional, “Hệ thống phân cỡ tôm theo trọng lượng”. URL: https://ame.vn/san-pham/thiet-bi-bao-dam-chat-luong/thong-can-phan-co/, truy cập ngày 04/9/2018.
[4] Rahimeh, R., Mehran A., Behzad I., “A review on feature extraction techniques in face recognition”. Signal & Image Processing: An International Journal (SIPIJ) Vol.3, No.6, pp. 1-14, 2012.
[5] Blasco, J., Aleixos, N., Gómez, J., Moltó, E., “Citrus sorting by identification of the most common defects using multispectral computer vision”. Journal of Food Engineering, Vol. 83, pp. 384-393, 2007.
[6] Jarimopas, B., Jaisin, N., “An experimental machine vision system for sorting sweet tamarind”. Journal of Food Engineering, Vol. 89, pp.291-297, 2008.
[7] Mendoza, F., Aguilera, J., “Application of Image Analysis for Classification of Ripening Bananas”. Journal of Food Science, Vol.69, E471-E477, 2004.
[8] Balaban, M. O., Gülgün, F. S., Soriano, M.G., Ruiz, E.G., “Using Image Analysis to Predict the Weight of Alaskan Salmon of Different Species”. Journal of Food Science, Vol.75, E157-E162, 2010.
[9] Pan, P.M., Li, J.P., Lv, G.L., Yang, H., Zhu, S.M., Lou, J.Z., “Prediction of shelled shrimp weight by machine vision”. Journal of Zhejiang University. Science B 10(8), pp.589-594, 2009.
[10] Trương Quốc Bảo, Nguyễn Chánh Nghiệm, Nguyễn Minh Kha, Huỳnh Hoàng Giang, Võ Minh Trí, “Phát triển thuật toán xử lý ảnh để phát hiện và đếm tôm giống”. Kỷ yếu Hội nghị toàn quốc lần thứ 3 về Điều khiển và Tự động hoá – VCCA 2015, trang 323-329, 2015.
[11] Python, Python. URL: https://www.python.org/, truy cập ngày 04/9/2018.
[12] OpenCV Tutorials. URL: https://bit.ly/2oIdVxA, truy cập ngày 04/9/2018.
[13] Raspberry Pi 3, Raspberry Pi 3 Model B. URL: https://www.raspberrypi.org/products/raspberry-pi-3-model-b/, truy cập ngày 04/9/2018.
[14] OHAUS, OHAUS lab balance. URL: https://us.ohaus.com/en-US/, truy cập ngày 04/9/2018.
[15] Image Thresholding, Otsu’s Binarization. URL: https://bit.ly/2MSlAI3, truy cập ngày 04/9/2018.
[16] Excel trendline types, equations and formulas. URL: https://www.ablebits.com/office-addins-blog/2019/01/16/excel-trendline-types-equations-formulas/#trendline-equations-formulas, truy cập ngày 04/9/2018.
[17] Logitech. URL: https://support.logitech.com/en_us/product/webcam-c170/specs, truy cập ngày 04/12/2018.
[18] Camera lens corrections. URL: https://www.cambridgeincolour.com/tutorials/lens-corrections.htm, truy cập ngày 04/9/2018.

BAN BIÊN TẬP

Tổng biên tập
GS.TSKH. Bùi Văn Ga

Phó Tổng biên tập
GS.TS. Trần Văn Nam

Trưởng ban biên tập
PGS.TS. Nguyễn Tấn Hưng

Cơ quan Đại học Đà Nẵng
41 Lê Duẩn, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Bách khoa
54 Nguyễn Lương Bằng, Quận Liên Chiểu, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Kinh tế
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm
459 Tôn Đức Thắng - Liên Chiểu - Đà Nẵng
Trường Đại học Ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm kỹ thuật
48 Cao Thắng - Đà Nẵng
Phân hiệu ĐHĐN tại KonTum
129 Phan Đình Phùng, Kon Tum
Khoa công nghệ thông tin và tuyền thông
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Y Dược
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Giáo dục Thể chất
62 Ngô Sỹ Liên, Liên Chiểu, Đà Nẵng
Khoa Quốc tế
41 Lê Duẩn, Đà Nẵng
Viện Nghiên cứu & Đào tạo Việt Anh
158A Lê Lợi
Trung tâm phát triển phần mềm
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm kiểm định chất lượng giáo dục
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Tp Đà Nẵng
Trung tâm nghiên cứu phát triển quản trị và tư vấn doanh nghiệp
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Tổng: 15,303,989