Phat hien bien
-
Upload
vu-xuan-hong -
Category
Documents
-
view
9 -
download
0
description
Transcript of Phat hien bien
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 1/81
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG
***
TRẦN THANH PHƢƠNG
NGHIÊN CỨU MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN
VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN
ROBOT DI CHUYỂN DỌC THEO HÀNH LANG
LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Đồng Nai, Năm 2011
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 2/81
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG
***
TRẦN THANH PHƢƠNG
NGHIÊN CỨU MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN
VÀ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN
ROBOT DI CHUYỂN DỌC THEO HÀNH LANG
Chuyên ngành : CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Mã số : 60.48.05
LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC
TS. TRẦN HÀNH
Đồng Nai, Năm 2011
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 3/81
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân. Các
số liệu, kết quả trình bày trong luận văn này là trung thực. Những tƣ liệu
đƣợc sử dụng trong luận văn có nguồn gốc và trích dẫn rõ ràng, đầy đủ.
Học viên
Trần Thanh Phƣơng
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 4/81
LỜI CẢM ƠN
Trước hết tôi xin cảm ơn đến toàn thể quý Thầy, Cô Trường Đại học
Lạc Hồng cùng toàn thể quý Thầy, Cô đã cộng tác giảng dạy khóa cao học tại
Trường. Đặc biệt tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Thầy giáo hướng dẫn
TS.Trần Hành về những chỉ dẫn khoa học và tận tình hướng dẫn cho tôi trong
suốt quá trình tôi làm luận văn. Nếu không có sự giúp đỡ của Thầy thì tôi khó
có thể hoàn thành bản luận văn này.
Cũng qua đây, tôi xin chân thành cảm ơn lãnh đạo Trung tâm Thông
tin Tư liệu Trường Đại học Lạc Hồng, nơi tôi công tác, đã tạo mọi điều kiện
thuận lợi cho tôi trong thời gian tôi hoàn thành các môn học trong khóa học
cao học cũng như trong suốt quá trình tôi làm luận văn.
Cuối cùng, tôi xin cảm ơn gia đình, bạn bè và những đồng nghiệp đã
luôn ủng hộ , động viên để tôi có thể vượt qua mọi khó khăn và hoàn thành
bản luận văn.
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 5/81
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN ........................................................................................... i
LỜI CẢM ƠN ................................................................................................ ii
MỤC LỤC .................................................................................................... iii
DANH MỤC HÌNH ...................................................................................... iv
MỞ ĐẦU ....................................................................................................... 1
CHƢƠNG 1 .................................................................................................. 3
TỔNG QUAN VỀ ROBOT VÀ ĐƢỜNG ĐI .............................................. 4
1.1. Sơ lƣợc quá trình phát triển .................................................................. 4
1.2. Những ứng dụng điển hình của robot ................................................... 7
1.3. Một số định nghĩa .............................................................................. 13
1.4. Phân loại robot ................................................................................... 16
1.4.1. Phân loại theo dạng hình học của không gian hoạt động .............. 16
1.4.2. Phân loại theo thế hệ .................................................................... 19
1.4.3. Phân loại theo bộ điều khiển ........................................................ 23
1.4.4. Phân loại robot theo nguồn dẫn động ........................................... 24
1.5. Các kỹ thuật xác định đƣờng đi cho robot .......................................... 24
CHƢƠNG 2 ................................................................................................ 26
CÁC KỸ THUẬT TÌM ĐƢỜNG ĐI CỦA ROBOT ................................. 26
2.1. Giới thiệu về robot tự hành................................................................. 26
2.2. Kỹ thuật tìm đƣờng đi của robot ......................................................... 26
2.2.1. Kỹ thuật điều khiển bằng thiết bị cầm tay .................................... 26
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 6/81
2.2.2. Kỹ thuật dùng thiết bị cảm ứng .................................................... 27
2.2.3. Kỹ thuật dùng xử lý ảnh ............................................................... 27
2.2.3.1. K ỹ thuật dò biên .................................................................... 27
2.2.3.2. Các phƣơng pháp phát hiện biên trực tiếp .............................. 29
2.2.3.3. Phƣơng pháp phát hiện biên gián tiếp .................................... 44
2.3.3.4. Một số nhận xét và đánh giá các phƣơng pháp phát hiện biên
(phƣơng pháp Gadient, phƣơng pháp Laplace, phƣơng pháp Canny) . 50
2.2.3.5. Biến đổi Hough ..................................................................... 52
2.3. Một số nhận xét về các kỹ thuật tìm đƣờng đi cho robot .................... 55
2.3.1. Kỹ thuật điều khiển bằng tay........................................................ 55
2.3.2. Kỹ thuật dò line bằng thiết bị cảm ứng ......................................... 55
2.3.3. Kỹ thuật tìm đƣờng đi bằng phƣơng pháp xử lý ảnh .................... 56
CHƢƠNG 3 ................................................................................................ 57
CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM ......................................................................... 57
3.1. Giới thiệu ........................................................................................... 57
3.2. Cài đặt thuật toán xác định đƣờng đi cho Robot ................................. 57
3.2.1. Thuật toán xác định vị trí mới cho robot ...................................... 60
3.2.2. Thuật toán xác định tọa độ trái và phải gần nhất .......................... 63
3.2.3. Kết quả thử nghiệm của thuật toán Canny và Hough.................... 66
Kết luận chƣơng 3 ................................................................................... 69
KẾT LUẬN ................................................................................................. 70
TÀI LIỆU THAM KHẢO
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 7/81
DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1. Robot 4 chân của hãng R.S Mosher ................................................ 4
và hãng General Electric ................................................................................ 4
Hình 1.2. Xe tự hành thám hiểm mặt trăng Lunokohod 1 ............................... 5
Hình 1.3. Tay robot trên tàu thám hiểm Viking 1 ........................................... 6
Hình 1.4. Robot lập trình đƣợc đầu tiên do George Dovol thiết kế ................. 6
Hình 1.5. Robot hàm điểm trong nhà máy sản xuất xe hơi ............................. 7
Hình 1.6. Hệ thống robot hàn đƣờng của hãn FANUC ................................... 8
Hình 1.7. Đầu hàn có trang bị cảm biến dò tìm đƣờng đi bằng laser ............. 10
theo không gian ba chiều. ............................................................................ 10
Hình 1.8. Robot lắp ráp mạch in có hệ thống camera .................................... 11
quan sát đƣợc dùng để xác định vị trí chân trên bản mạch in ........................ 11
Hình 1.9. Robot đƣợc sử dụng trên máy ép nhựa .......................................... 12
để lấy thành phẩm. ....................................................................................... 12
Hình 1.10. Nguyên lý hoạt động, không gian làm việc ................................ 17
và sơ đồ động học của robot toạ độ vuông góc. ............................................ 17
Hình 1.11. Nguyên lý hoạt động, không gian làm việc ................................. 17
và sơ đồ động học của robot toạ độ trụ. ........................................................ 17
Hình 1.12. Nguyên lý hoạt động, không gian làm việc ................................. 18
và sơ đồ động học của robot toạ độ cầu. ....................................................... 18
Hình 1.13. Nguyên lý hoạt động, không gian làm việc ................................. 18
và sơ đồ động học
của robot liên kết bản lề. ................................................. 18
Hình 1.14. Nguyên lý hoạt động, không gian làm việc ................................. 18
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 8/81
và sơ đồ động học của robot dạng SCARA................................................... 18
Hình 1.15. Một dạng robot gắp đặt. .............................................................. 23
Hình 1.16. Một loại robot sơn ...................................................................... 23
thực hiện đƣờng dẫn liên tục ....................................................................... 23
Hình 2.1: Biên ảnh với kỹ thuật Laplace ...................................................... 35
Hình 2.2: Đạo hàm hàm Gauss theo hai hƣớng (x, y) ................................... 40
Hình 2.3: Mô hình các điểm biên lân cận ..................................................... 41
Hình 2.4: Biên ảnh theo phƣơng pháp Canny ............................................... 43
Hình 2.5. Ma trận 8-láng giềng kề nhau ....................................................... 44
Hình 2.6. Ví dụ về chu tuyến của đối tƣợng ảnh ........................................... 45
Hình 2.7. Chu tuyến trong, chu tuyến ngoài ................................................. 46
Hình 2.8. Đƣờng thng Hough trong tọa độ cực ........................................... 54
Hình 3.1. Lƣu đồ tìm đƣờng đi cho robot ..................................................... 59
Hình 3.2. Cách xác định điểm đi tiếp theo cho robot .................................... 61
Hình 3.3. Lƣu đồ xác định điểm di chuyển tiếp theo cho robot ..................... 62
Hình 3.4. Các xác định điểm trái và phải gần nhất ........................................ 63
Hình 3.5. Lƣu đồ xác định điểm bên trái và bên phải gần nhất ..................... 64
Hình 3.6. Ảnh hành lang gốc ........................................................................ 66
Hình 3.7. Ảnh biên a .................................................................................... 67
Hình 3.8. Ảnh Hough a ................................................................................ 67
Hình 3.9. Ảnh biên b .................................................................................... 67
Hình 3.10. Ảnh Hough b .............................................................................. 67
Hình 3.11. Ảnh biên c .................................................................................. 67
Hình 3.12. Ảnh Hough c .............................................................................. 67
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 9/81
Hình 3.13. Ảnh biên d .................................................................................. 68
Hình 3.14. Ảnh Hough d .............................................................................. 68
Hình 3.15. Ảnh biên e .................................................................................. 68
Hình 3.16. Ảnh Hough e .............................................................................. 68
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 10/81
1
MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Trong thời đại ngày nay robot có thể giúp ta làm các công việc nặng
nhọc, nguy hiểm cho sức khỏe chng hạn nhƣ trong các nhà máy hóa chất, nơi
có nhiều chất phóng xạ. Những dây chuyền cần tự động hóa không thể thiếu
robot, đặc biệt robot có thể làm việc liên tục trong thời gian dài với độ chính
xác cao.
Xu hƣớng nghiên cứu phát triển robot trên thế giới đƣợc quan tâm
nhiều nhất trong thời gian qua là : tay máy robot (Robot Manipulators), Robot
di động (Mobile Robots), Robot phỏng sinh học (Bio Inspired Robots) và
Robot cá nhân (Personal Robots). Với Robot phỏng sinh học, các nghiên cứu
thời gian qua tập trung vào 2 loại chính là Robot đi (Walking robots) và
Robot dáng ngƣời (Humanoid Robots). Ro bot di động đƣợc nghiên cứu nhiềunhƣ Xe tự hành trên mặt đất AGV (Autonomous Guided Vehicles), Robot tự
hành dƣới nƣớc AUV (Autonomous Underwater Vehicles), Máy bay không
ngƣời lái UAV (Unmanned Arial Vehicles) [11].
Vừa qua, Công ty Cybertein Robots Limited của Anh đã chế tạo thành
công Robot Titan có khả năng nói chuyện, ca hát, nhảy theo nhạc, những cử
chỉ hành động khá nhanh nhẹn và linh hoạt rất giống con ngƣời đặc biệt robotnày di chuyển rất thông minh [12] [13].
Ở Việt Nam, các doanh nghiệp thiết kế và chế tạo cũng có nhiều sản
phẩm ấn tƣợng trên thị trƣờng quốc tế, trong đó phải nói đến Công ty Cổ phần
Robot TOSY. TOSY đã gây thƣơng hiệu bởi Robot đánh bóng bàn TOPIO
Ping Pong đƣợc trình diễn tại Hội chợ quốc tế Robot IREX 2009 ở Nhật Bản
năm 2009 [11].
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 11/81
2
Mặc dầu có nhiều công trình nghiên cứu về robot nhƣng các môn học
liên quan về robot đƣợc đƣa vào giảng dạy ở các trƣờng Đại học trong khoảng
20 năm trở lại đây. Việc điều khiển robot hầu nhƣ đều sử dụng cảm biến , tia
hồng ngoại, … khó khăn ở đây là mỗi cảm biến sẽ có các thông số kỹ thuật
khác nhau nên khi thay đổi cảm biến thì việc lập trình điều khiển cho robot
hầu nhƣ phải chỉnh sữa lại chƣơng trình, mặt khác khi bề mặt thay đổi thì kết
quả dò đƣờng đi của robot không còn chính xác nữa .
Xuất phát từ thực tế đó, luận văn lựa chọn đề tài “ Nghiên cứu một số
phương pháp phát hiện biên và ứng dụng vào bài toán robot di chuyển dọc
theo hành lang ”. Mục đích chính của đề tài là điều khiển robot bằng phƣơng
pháp xử lý ảnh, hạn chế việc chỉnh sữa chƣơng trình khi điều kiện bài toán
thay đổi.
2. Mục tiêu của đề tài
Xây dựng giải thuật và phần mềm xử lý hình ảnh dùng để xác định
biên và các đƣờng thng Hough từ đó điều khiển robot di chuyển dọc theo các
đƣờng thng Hough này.
3. Bố cục của đề tài
Ngoài phần mở đầu và kết luận, luận văn đƣợc chia thành 3 chƣơng,
nội dung cụ thể của các chƣơng nhƣ sau:
Chƣơng 1: Tổng quan về robot và đƣờng đi
Trong chƣơng này trình bày sơ lƣợc về lịch sử phát triển, các ứng
dụng và một số kỹ thuật tìm đƣờng đi của robot… đƣợc trình bày nhƣ là các
khái niệm [2].
Chƣơng 2: Các kỹ thuật tìm đƣờng đi của robot
Nội dung của chƣơng này sẽ trình bày các kỹ thuật tìm đƣờng đi cho
robot. Nêu ra một số nhận xét và đánh giá về các kỹ thuật này từ đó lựa chọn
kỹ thuật ứng dụng cho bài toán [1] [3] [4] [6].
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 12/81
3
Chƣơng 3: Cài đặt thử nghiệm
Nội dung chƣơng này trình bày chƣơng trình demo phát hiện biên và
xác định các đƣờng thng Hough, từ đó điều khiển robot di chuyển dọc theo
các đƣờng thng này.
Tuy nhiên, việc nghiên cứu một vấn đề khoa học đi đến kết quả là một
khó khăn và nhiều thách thức do vậy luận văn chắc còn nhiều thiếu sót. Rất
mong nhận đƣợc ý kiến đóng góp quý báu của quý thầy cô và đồng nghiệp.
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 13/81
4
CHƢƠNG 1
TỔNG QUAN VỀ ROBOT VÀ ĐƢỜNG ĐI
1.1. Sơ lƣợc quá trình phát triển
Thuật ngữ robot đƣợc sinh ra từ trên sân khấu, không phải trong phân
xƣởng sản xuất. Những robot xuất hiện lần đầu tiên ở trên NewYork vào ngày
09/10/1922 trong vở “Rossum‟s Universal Robot” của nhà soạn kịch ngƣời
Tiệp Karen Kapek viết năm 1921, còn từ robot là cách gọi tắt của từ robota -
theo tiếng Tiệp có nghĩa là công việc lao dịch.
Những robot thực sự có ích đƣợc nghiên cứu để đƣa vào những ứng
dụng trong công nghiệp chính là những tay máy. Vào năm 1948, nhà nghiên
cứu Goertz đã chế tạo loại tay máy đôi điều khiển từ xa đầu tiên, và cùng năm
đó hãng General Mills chế tạo tay máy gần tƣơng tự sử dụng cơ cấu tác động
là những động cơ điện kết hợp với các cử hành trình. Đến năm 1954, Goertz
tiếp tục chế tạo một dạng tay máy đôi sử dụng động cơ servo có thể nhận biết
lực tác động lên khâu cuối. Sử dụng những thành quả đó, vào năm 1956 hãng
General Mills cho ra đời tay máy hoạt động trong công việc khảo sát đáy
biển.
Năm 1968 R.S. Mosher, thuộc
hãng General Electric, chế tạo một thiết bị
biết đi có bốn chân, có chiều dài hơn 3m,
nặng 1.400kg, sử dụng động cơ đốt tr ong
có công suất gắn 100 mã lực (hình 1.1)
Hình 1.1. Robot 4 chân của hãng R.S Mosher
và hãng General Electric
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 14/81
5
Cũng trong lĩnh vực này, một thành tựu khoa học công nghệ đáng kể
đã đạt đƣợc vào năm 1970 là xe tự hành thám hiểm bề mặt của mặt trăng
Lunokohod 1 đƣợc điều khiển từ trái đất (hình 1.2).
Hình 1.2. Xe tự hành thám hiểm mặt trăng Lunokohod 1
Năm 1969 Viện nghiên cứu thuộc Trƣờng Đại học Stanford đã thiết
kế robot Shakey di động tinh vi hơn để thực hiện những thí nghiệm về điềukhiển sử dụng hệ thống thu nhận hình ảnh để nhận dạng đối tƣợng. Robot này
đƣợc lập trình trƣớc để nhận dạng đối tƣợng bằng camera, xác định đƣờng đi
đến đối tƣợng và thực hiện một số tác động trên đối tƣợng.
Năm 1952 máy điều khiển chƣơng trình số đầu tiên ra đời tại Học
Viện Công nghệ Massachusetts (Hoa Kỳ). Trên cơ sở đó năm 1954, George
Devol đã thiết kế robot lập trình với điều khiển chƣơng trình số đầu tiên nhờmột thiết bị do ông phát minh đƣợc gọi là thiết bị chuyển khớp đƣợc lập trình.
Joseph Engelberger, ngƣời mà ngày nay thƣờng đƣợc gọi là cha đẻ của robot
công nghiệp, đã thành lập hãng Unimation sau khi mua bản quyền thiết bị của
Devol và sau đó đã phát triển những thế hệ robot điều khiển theo chƣơng
trình. Năm 1962, robot Unmation đầu tiên đƣợc đƣa vào sử dụng tại hãng
General Motors; và năm 1976 cánh tay robot đầu tiên trong không gian đã
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 15/81
6
đƣợc sử dụng trên tàu thám hiểm Viking của cơ quan Không Gian NASA của
Hoa Kỳ để lấy mẫu đất trên sao Hoả.
Hình 1.3. Tay robot trên tàu thám hiểm Viking 1
Trong hoạt động sản xuất, đa số những robot công nghiệp có hình
dạng của “cánh tay cơ khí”, cũng chính vì vậy mà đôi khi ta gặp thuật ngữ
ngƣời máy - tay máy trong những tài liệu tham khảo và giáo trình về robot.
Trên hình 1.4 trình bày một robot là một cánh tay cơ khí khác xa với
r obot R2D2, nhƣng đối với sản xuất nó mang lại lợi ích to lớn.
Hình 1.4. Robot lập trình được đầu tiên do George Dovol thiết kế
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 16/81
7
1.2. Những ứng dụng điển hình của robot
Robot đƣợc ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp. Những
ứng dụng ban đầu bao gồm gắp đặt vật liệu, hàn điểm và phun sơn.
Một trong những công việc kém năng suất nhất của con ngƣời là rèn
kim loại ở nhiệt độ cao. Các công việc này đòi hỏi công nhân di chuyển phôi
có khối lƣợng lớn với nhiệt độ cao khắp nơi trong xƣởng. Việc tuyển dụng
công nhân làm việc trong môi trƣờng nhiệt độ cao nhƣ vậy là một vấn đề khó
khăn đối với ngành công nghiệp này, và robot ban đầu đã đƣợc sử dụng để
thay thế công nhân làm việc trong điều kiện môi trƣờng ngặt nghèo nhƣ trong
lò đúc, xƣởng rèn, và xƣởng hàn. Đối với robot thì nhiệt độ cao lại không
đáng sợ.
Trong các nhà máy sản xuất xe hơi thì hàn điểm là công việc sử dụng
robot nhiều nhất: khung xe đƣợc cố định vào một xe đƣợc điều khiển từ xa di
chuyển khắp nhà máy. Khi xe đến trạm hàn, kẹp sẽ cố định các chi tiết đúng
vào vị trí cần hàn, trong khi đó robot di chuyển dọc theo các điểm hàn đƣợc
lập trình trƣớc (hình 1.5).
Hình 1.5. Robot hàm điểm trong nhà máy sản xuất xe hơi .
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 17/81
8
Sơn là một công việc nặng nhọc và độc hại đối với sức khoẻ của con
ngƣời, nhƣng lại hoàn toàn không nguy hiểm đối với robot. Ngoài ra, con
ngƣời phải mất hơn hai năm để nắm đƣợc kỹ thuật và kỹ năng trở thành một
thợ sơn lành nghề trong khi robot có thể học đƣợc tất cả kiến thức đó chỉ
trong vài giờ và có khả năng lặp lại một cách chính xác các động tác sơn phức
tạp. Điều đó thể hiện một bƣớc tiến đáng kể trong việc kết hợp giữa năng suất
và chất lƣợng cũng nhƣ cải thiện chế độ làm việc cho con ngƣời trong môi
trƣờng độc hại. Tất cả robot phun sơn đều đƣợc „dạy‟ bởi một thợ sơn
chuyên nghiệp giữ đầu phun và dịch chuyển nó đi đúng đƣờng; đƣờng đi đó
đƣợc ghi lại; và khi robot thực hiện công việc phun sơn thì nó chỉ việc đi theo
đƣờng đi đã đƣợc định sẵn đó. Nhƣ thế, robot phun sơn phải có các khớp sao
cho ngƣời thợ sơn có thể dễ dàng dẫn hƣớng cho chúng. Ứng dụng này đƣa
đến sự phát triển một loại tay robot dạng „vòi voi‟ có độ linh hoạt cao.
Robot còn đƣợc sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nữa nhƣ phục vụ
cho máy công cụ, làm khuôn trong công nghiệp đồ nhựa, gắn kính xe hơi, gắp
hàng ra khỏi băng tải và đặt chúng vào các trạm chuyển trung gian. Ở mục
sau, ba ứng dụng của robot trong công nghiệp đƣợc khảo sát ở các giai đoạn
nghiên cứu khác nhau.
(1) Ứng dụng robot trong công nghệ hàn đƣờng (hàn theo vếthoặc đƣờng dẫn liên tục).
Hàn đƣờng thƣờng đƣợc thực hiện bằng tay. Tuy nhiên năng suất thấp do yêu
cầu chất lƣợng bề mặt mối hàn liên quan
đến các thao tác của đầu mỏ hàn với môi
trƣờng khắc nghiệt do khói và nhiệt độ phát
ra trong quá trình hàn.
Hình 1.6. Hệ thống robot hàn đường của hãn FANUC
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 18/81
9
Không giống kỹ thuật hàn điểm, ở đó mối hàn có vị trí cố định, mối
hàn trong kỹ thuật hàn đƣờng nằm dọc theo mối ghép giữa hai tấm kim loại.
Những hệ thống hàn đƣờng thực tế (hình 1.6) phụ thuộc vào con ngƣời trong
việc kẹp chặt chính xác chi tiết đƣợc hàn, và sau đó robot di chuyển dọc theo
quĩ đạo đƣợc lập trình trƣớc. Ƣu điểm duy nhất so với hàn bằng tay là chất
lƣợng mối hàn đƣợc ổn định. Ngƣời vận hành chỉ còn thực hiện một việc tẻ
nhạt là kẹp chặt các chi tiết. Có thể thực hiện tăng năng suất bằng cách trang
bị hàn định vị quay nhờ đó ngƣời vận hành có thể kẹp chặt một chi tiết trong
khi thực hiện việc hàn chi tiết khác. Tuy nhiên, luôn có vấn đề khó khăn trong
việc lắp khít chi tiết do dung sai trong chế tạo, chi tiết bị cong vênh, và các
thiết kế cần lắp ghép theo đƣờng cong không đồng dạng. Các vấn đề đó làm
cho việc kẹp chặt chi tiết khó khăn, đặc biệt là đối với các chi tiết lớn và lắp
tấm kim loại mỏng. Hơn nữa, đƣờng hàn có thể không xử lý đƣợc với mỏ hàn
vì nó bị che khuất bởi chi tiết khác. Thợ hàn tay phải xử lý khó khăn nhiều
loại mối nối và vị trí các chi tiết khác nhau. Gần đây các nghiên cứu tập trungvào phƣơng pháp dò vết đƣờng hàn với mục đích giảm bớt yêu cầu định vị
chính xác, và do đó giảm chi phí hàn trong khi chất lƣợng mối hàn lại tăng.
Cảm biến trang bị trên các robot hàn đƣờng phải có khả năng xác định
vị trí đúng của đƣờng hàn. Nhƣ vậy, để mối hàn đƣợc đặt chính xác, đúng yêu
cầu về hình dáng và kích thƣớc thì robot phải giữ điện cực theo hƣớng đúng
của đƣờng hàn với khoảng cách đúng từ đƣờng hàn đến đầu mỏ hàn và dichuyển với tốc độ không đổi sao cho lƣợng vật liệu chảy vào mối nối không
đổi. Xác định đƣờng hàn cho các vật thể ba chiều thì phức tạp hơn cho các
tấm phng vi thƣờng cần phải mô hình hoá hình học để định ra đƣờ ng di
chuyển của robot. Hình 1.7 trình bày một robot có trang bị cảm biến laser để
dò đƣờng đi của đầu hàn. Thông thƣờng để đào tạo một thợ hàn bậc cao phải
mất nhiều năm, nhƣng việc đƣa robot vào sản xuất nhà máy tạo khả năng có
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 19/81
10
thể thu nhận công nhân cả trẻ lẫn lớn tuổi, có kinh nghiệm nghề nghiệp rất
khác nhau. Hàn đƣờng, một lãnh vực tiềm năng cho việc ứng dụng robot,
đƣợc xếp vào lĩnh vực kỹ thuật cao.
Hình 1.7. Đầu hàn có trang bị cảm biến dò tìm đường đi bằng laser theo không gian ba chiều.
(2) Ứng dụng robot trong lắp ráp
Một kỹ thuật sản xuất có mục tiêu lâu dài là nhà máy tự động hoàn
toàn, ở đó một bản thiết kế đƣợc thể hiện tại một trạm thiết kế bằng máy tính,
không có sự can thiệp của con ngƣời vào quá trình sản xuất. Hãy thử hình
dung một môi trƣờng sản xuất tự động hoàn toàn; từ ý tƣởng sản phẩm, gồm
các chỉ tiêu kỹ thuật cấp cao, ngƣời ta thiết kế ra sản phẩm; sau đó đặt vậtliệu, lập ra chƣơng trình gia công, lập ra chiến lƣợc đƣờng đi của chi tiết trong
nhà máy; điều khiển cung cấp chi tiết vào máy gia công, lắp ráp và kiểm tra tự
động thông qua các máy gia công CNC và các robot tĩnh và robot di động.
Những thành tựu của một môi trƣờng sản xuất nhƣ thế đã và đang
đƣợc đầu tƣ nghiên cứu và phát triển trong nhiều năm qua. Hiện nay các nhà
máy lớn hiện đại đều áp dụng mô hình tự động hoá hoàn toàn, đặc biệt là
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 20/81
11
phần thiết kế ở cấp cao và phần xử lý chi tiết ở cấp thấp. Một trong những trở
ngại chính là liên kết các tầng với nhau. Một khó khăn khác là nhu cầu
phƣơng pháp xuất ra các đặc tả thủ tục từ mô hình máy tính của sản phẩm. Ví
dụ, việc lập ra một cách tự động trình tự lắp ráp các chi tiết với nhau trong
khâu lắp ráp.
Hình 1.8. Robot lắp ráp mạch in có hệ thống camera
quan sát được dùng để xác định vị trí chân trên bản mạch in
Robot đƣợc sử dụng để tự động hoá quá trình lắp ráp trong những nhàmáy nhƣ thế. Khâu này tập trung nhiều lao động và khó hơn nhiều so với dự
tính. Ví dụ, cầm một cái mỏ hàn tay đơn giản và tháo nó ra từng phần. Có bao
nhiêu chi tiết? Có bao nhiêu cách lắp ráp nó? Bạn có thể lắp r áp nó bằng một
tay hay không? Bạn có thể nhắm mắt lắp đƣợc nó hay không? Bây giờ bạn
đang gặp phải sự giới hạn của robot. Sự phát triển của cảm biến và sự ứng
dụng nó vào robot là yếu tố quan trọng cơ bản để ứng dụng robot trong lắpráp. Lấy ví dụ, đầu mỏ hàn là một vật thể nhỏ, nên để lắp ráp nó chúng ta cần
tập trung mọi chi tiết lại, tìm vị trí và hƣớng lắp ráp cho từng chi tiết, lấy chi
tiết đầu tiên và đặt nó vào cơ cấu kẹp chặt, lấy một chi tiết nữa theo đúng thứ
tự và lắp vào chi tiết đầu tiên.
Việc lắp ráp còn liên quan đến nhiều xử lý khác nhau: đƣa một chi tiết
vào một chi tiết kia, đặt một chi tiết trên một chi tiết khác, siết chặt đai ốc, siết
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 21/81
12
vít, hay phun keo, v.v... Tuy nhiên, tuỳ trƣờng hợp cụ thể để quyết định có sử
dụng robot trong công đoạn lắp ráp hay không. Trong thực tế, khi sản phẩm
đƣợc thiết kế khéo léo thì ngƣời công nhân có thể lắp ráp sản phẩm trong một
thời gian rất ngắn.
(3) Ứng dụng robot trong nhà máy sản xuất
Trong sản xuất lớn, những robot này là những hệ thống đƣợc tự động
hoá hoàn toàn: chúng đo đạc, cắt, khoan các thiết bị chính xác và còn có khả
năng hiệu chỉnh các công việc của mình, hầu nhƣ ở đây không cần sự giúp đỡcủa con ngƣời trừ chƣơng trình điều
khiển trong máy tính điện tử. Chỉ với
vài ngƣời giám sát công việc; các
máy móc này có thể hoạt động suốt
ngày đêm; các robot làm tất cả các
công việc nhƣ vận chuyển sản phẩmtừ công đoạn sản xuất này tới công
đoạn sản xuất khác kể cả việc đƣa và
sắp xếp thành phẩm vào kho.
Hình 1.9. Robot được sử dụng trên máy ép nhựa
để lấy thành phẩm.
Các nhà máy lớn thì thƣờng sản xuất một số mặt hàng nhất định trên
các dây chuyền hiện đại. Các nhà máy cỡ vừa và nhỏ, nhƣ nhà máy sản xuất
phụ tùng xe đạp chng hạn, thì thƣờng sản xuất sản phẩm đa dạng với số
lƣợng không lớn.
Robot không phải lúc nào cũng thích hợp với những công việc nhƣ
vậy, nhƣng nhà máy loại này có thể giải quyết vấn đề đó bằng cách trang bị
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 22/81
13
nhiều thiết bị đa dạng cho tay gấp của robot nhằm cho phép robot có khả năng
điều chỉnh nhanh chóng thiết bị công nghệ đáp ứng linh hoạt với nhiều dạng
công việc khác nhau.
1.3. Một số định nghĩa
Viện Nghiên cứu robot Hoa Kỳ đƣa ra một định nghĩa về robot nhƣ
sau:
“Robot là một tay máy nhiều chức năng, thay đổi đƣợc chƣơng trình
hoạt động, đƣợc dùng để di chuyển vật liệu, chi tiết máy, dụng cụ hoặc dùngcho những công việc đặc biệt thông qua những chuyển động khác nhau đã
đƣợc lập trình nhằm mục đích hoàn thành những nhiệm vụ đa dạng”
(Schlussel, 1985).
Định nghĩa robot còn đƣợc Mikell P.Groover, một nhà nghiên cứu
hàng đầu trong lĩnh vực robot, mở rộng hơn nhƣ sau: “Robot công nghiệp là
những máy, thiết bị tổng hợp hoạt động theo chƣơng trình có những đặc điểmnhất định tƣơng tự nhƣ ở con ngƣời”.
Định nghĩa của M.P.Groover về robot không dừng lại ở tay máy mà
mở rộng ra cho nhiều đối tƣợng khác có những đặc tính tƣơng tự nhƣ con
ngƣời nhƣ là suy nghĩ, có khả năng đƣa ra quy định và có thể nhìn thấy hoặc
cảm nhận đƣợc đặc điểm của vật hay đối tƣợng mà nó phải thao tác hoặc xử
lý. Theo Artobolevski I.I., Vorobiov M.V. và các nhà nghiên cứu thuộctrƣờng phái khối SEV trƣớc đây thìphát biểu rằng:
“Robot công nghiệp là những máy hoạt động tự động đƣợc điều khiển
theo chƣơng trình để thực hiện việc thay đổi vị trí của những đối tƣợng thao
tác khác nhau với mục đích tự động hoá các quá trình sản xuất”.
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 23/81
14
Sự thống nhất trong tất cả các định nghĩa nêu trên ở đặc điểm “điều
khiển theo chƣơng trình”. Đặc điểm này của robot đƣợc thực hiện nhờ sự ra
đời của những bộ vi xử lý (microprocessors) và các vi mạch tích hợp chuyên
dùng đƣợc là “chip” trong những năm 70.
Không lâu sau khi xuất hiện robot đƣợc điều khiển theo chƣơng trình,
ngƣời ta đã thực hiện đƣợc những robot tự hành. Hơn nữa, với những bƣớc
phát triển nhanh chóng của kỹ thuật điện tử và tin học, hiện nay ngƣời ta đã
sáng tạo nhiều robot cảm xúc và có khả năng xử lý thông tin. Do đó định
nghĩa robot cũng có những thay đổi bổ sung.
Nhật Bản hiện nay là nƣớc có số lƣợng robot dùng trong sản xuất
công nghiệp nhiều nhất thế giới, khoảng hơn 70% trong tổng số chừng
300.000 robot công nghiệp trên toàn thế giới. Ngƣời Nhật có quan niệm dễ
dãi hơn về robot: theo họ „robot là bất cứ thiết bị nào có thể thay thế cho lao
động của con ngƣời‟. Trong công nghiệp Nhật Bản, những robot hay tay máy
đƣợc điều khiển bằng cam cũng đƣợc liệt vào hàng ngũ robot. Theo đó, Hiệp
Hội robot Công nghiệp Nhật Bản (JIRA - Japan Industrial Robot Association)
đã phân loại robot thành sáu hạng, từ những tay máy do con ngƣời trực tiếp
điều khiển từng động tác đến những robot thông minh đƣợc trang bị trí tuệ
nhân tạo (theo Schlussel, 1985).
Những robot hay tay máy dùng các cơ cấu cam trong hệ thống điều
khiển có đƣợc thừa nhận hay không là không quan trọng ; điều quan trọng là
chúng đã đóng vai trò đáng kể trong việc tự động hoá sản xuất ở các nhà máy.
Những robot, tay máy nói trên còn đƣợc gọi một cách hình tƣợng là “tự động
hoá cứng”, ngƣợc lại với “tự động hoá linh hoạt”, mà đại diện của chúng là
những robot công nghiệp đƣợc điều khiển bằng chƣơng trình, thay đổi đƣợc
nhiệm vụ thao tác đặt ra một cách nhanh chóng. Một số nhà khoa học hàng
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 24/81
15
đầu trong lĩnh vực robot của Nhật Bản đƣa ra những định nghĩa về robot dƣới
dạng những yêu cầu nhƣ sau:
Theo Giáo sƣ Sitegu Watanabe (Đại học Tổng hợp Tokyo) thì một
robot công nghiệp phải thoả mãn yếu tố sau:
Có khả năng thay đổi chuyển động;
Có khả năng cảm nhận đƣợc đối tƣợng thao tác;
Có số bậc chuyển động (bậc tự do) cao;
Có khả năng thích nghi với môi trƣờng hoạt động; Có khả năng hoạt động tƣơng hỗ với đối tƣợng bên ngoài.
Theo Giáo sƣ Masahiro Mori (Viện công nghệ Tokyo) thì ro bot
công nghiệp phải có các đặc điểm sau:
Có khả năng thay đổi chuyển động;
Có khả năng xử lý thông tin (biết suy nghĩ);
Có tính vạn năng;
Có những đặc điểm của ngƣời và máy.
Từ những khác biệt trong định nghĩa về robot, căn cứ vào tính linh
hoạt của những hệ thống sản xuất có áp dụng robot P.J.McKerrow, một nhà
nghiên cứu về robot của Úc đã đƣa ra một định nghĩa ở một góc độ khác.
Theo ông, robot là một loại máy có thể lập trình để thực hiện những công việc
đa dạng tƣơng tự nhƣ một máy tính, là một mạch điện tử có thể lập trình để
thực hiện những công việc đa dạng.
Các đóng góp vào sự phát triển công nghiệp dƣới nhiều dạng khác
nhau; tiết kiệm sức ngƣời, tăng năng suất lao động, nâng cao chất lƣợng sản
phẩm và an toàn lao động và giải phóng con ngƣời khỏi những công việc cực
nhọc và tẻ nhạt. Tất nhiên, trong tƣơng lai còn nhiều vấn đề nảy sinh khi
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 25/81
16
robot ngày càng thay thế các hoạt động của con ngƣời, nhƣng trong việc đem
lại lợi ích cho con ngƣời, khám phá vũ trụ, và khai thác các nguồn lợi đại
dƣơng, robot đã thực sự làm cho cuộc sống của chúng ta tốt đẹp hơn. Trƣớc
khi đi vào phân tích những nội dung tiếp theo, để bạn đọc có sự nhận dạng
một cách thống nhất trong quá trình khảo sát, dƣới đây sẽ trình bày một số
phƣơng pháp phân loại robot sử dụng trong công nghiệp.
1.4. Phân loại robot
Trong công nghiệp ngƣời ta sử dụng những đặc điểm khác nhau cơ
bản nhất của robot để giúp cho việc nhận xét đƣợc dễ dàng. Có 4 yếu tố chính
để phân loại robot nhƣ sau: (1) theo dạng hình học của không gian hoạt động,
(2) theo thế hệ robot, (3) theo bộ điều khiển, (4) theo nguồn dẫn động.
1.4.1. Phân loại theo dạng hình học của không gian hoạt động
Để dịch chuyển khâu tác động cuối cùng của robot đến vị trí của đối
tƣợng thao tác đƣợc cho trƣớc trong không gian làm việc cần phải có ba bậc
chuyển động chuyển dời hay chuyển động định vị (thƣờng dùng khớp tịnh
tiến và khớp quay loại 5).
Những robot công nghiệp thực tế thƣờng không sử dụng quá bốn bậc
chuyển động chuyển dời (không kể chuyển động kẹp của tay gắp) và thông
thƣờng với ba bậc chuyển động định vị là đủ, rất ít khi sử dụng đến bốn bậc
chuyển động định vị.
Robot đƣợc phân loại theo sự phối hợp giữa ba trục chuyển động cơ
bản rồi sau đó đƣợc bổ sung để mở rộng thêm bậc chuyển động nhằm
tăng thêm độ linh hoạt. Vùng giới hạn tầm hoạt động của robot đƣợc gọi là
không gian làm việc.
(1) Robot toạ độ vuông góc (cartesian robot): robot loại này có ba
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 26/81
17
bậc chuyển động cơ bản gồm ba chuyển động tịnh tiến dọc theo ba trục
vuông góc
Hình 1.10. Nguyên lý hoạt động, không gian làm việc
và sơ đồ động học của robot toạ độ vuông góc.
(2) Robot toạ độ trụ (cylindrical robot): ba bậc chuyển động cơ bản
gồm hai trục chuyển động tịnh tiến và một trục quay (hình 1.11)
Hình 1.11. Nguyên lý hoạt động, không gian làm việc
và sơ đồ động học của robot toạ độ trụ.
(3) Robot toạ độ cầu (spherical robot): ba bậc chuyển động cơ bản
gồm một trục tịnh tiến và hai trục quay (hình 1.12)
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 27/81
18
Hình 1.12. N guyên lý hoạt động, không gian làm việc
và sơ đồ động học của robot toạ độ cầu .
(4) Robot khớp bản lề (articular robot): ba bậc chuyển động cơ bản
gồm ba trục quay, bao gồm cả kiểu robot SCARA (hình 1.13).
Hình 1.13. Nguyên lý hoạt động, không gian làm việcvà sơ đồ động học của robot liên kết bản lề.
Hình 1.14. Nguyên lý hoạt động, không gian làm việcvà sơ đồ động học của robot dạng SCARA.
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 28/81
19
1.4.2. Phân loại theo thế hệ
Theo quá trình phát triển của robot, ta có thể chia ra theo các mức độ
sau đây:
(1) Robot thế hệ thứ nhất:
Bao gồm các dạng robot hoạt động lặp lại theo một chu trình không
thay đổi (playback robots), theo chƣơng trình định trƣớc. Chƣơng trình ở đây
cũng có hai dạng; chƣơng trình “cứng” không thay đổi đƣợc nhƣ điều khiển
bằng hệ thống cam và điều khiển với chƣơng trình có thể thay đổi theo yêu
cầu công nghệ của môi trƣờng sử dụng nhờ các panel điều khiển hoặc máy
tính.
Đặc điểm:
Sử dụng tổ hợp các cơ cấu cam với công tác giới hạn hành trình.
Điều khiển vòng hở.
Có thể sử dụng băng từ hoặc băng đục lỗ để đƣa chƣơng trình vào
bộ điều khiển, tuy nhiên loại này không thay đổi chƣơng trình
đƣợc.
Sử dụng phổ biến trong công việc gắp - đặt (pick and place).
(2) Robot thể hiện thứ hai
Trong trƣờng hợp này robot đƣợc trang bị các bộ cảm biến (sensors)cho phép cung cấp tín hiệu phản hồi hỗ trở lại hệ thống điều khiển về trạng
thái, vị trí không gian của robot cũng nhƣ những thông tin về môi trƣờng bên
ngoài nhƣ trạng thái, vị trí của đối tƣợng thao tác, của các máy công nghệ mà
robot phối hợp, nhiệt độ của môi trƣờng, v.v... giúp cho bộ điều khiển có thể
lựa chọn những thuật toán thích hợp để điều khiển robot thực hiện những thao
tác xử lý phù hợp. Nói cách khác, đây cũng là robot với điều khiển theo
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 29/81
20
chƣơng trình nhƣng có thể tự điều chỉnh hoạt động thích ứng với những thay
đổi của môi trƣờng thao tác. Dạng robot với trình độ điều khiển này còn đƣợc
gọi là robot đƣợc điều khiển thích nghi cấp thấp.
Robot thế hệ này bao gồm các robot sử dụng cảm biến trong điều
khiển (sensor - controlled robots) cho phép tạo đƣợc những vòng điều khiển
kín kiểu servo.
Đặc điểm:
Điều khiển vòng kín các chuyển động của tay máy.
Có thể tự ra quyết định lựa chọn chƣơng trình đáp ứng dựa trên tín
hiệu phản hồi từ cảm biến nhờ các chƣơng trình đã đƣợc cài đặt từ
trƣớc.
Hoạt động của robot có thể lập trình đƣợc nhờ các công cụ nhƣ
bàn phím, pa-nen điều khiển.
(3) Robot thế hệ thứ ba
Đây là dạng phát triển cao nhất của robot tự cảm nhận. Các robot ở
đây đƣợc trang bị những thuật toán xử lý các phản xạ logic thích nghi theo
những thông tin và tác động của môi trƣờng lên chúng; nhờ đó robot tự biết
phải làm gì để hoàn thành đƣợc công việc đã đƣợc đặt ra cho chúng. Hiện
nay cũng đã có nhiều công bố về những thành tựu trong lĩnh vực điều khiển
này trong các phòng thí nghiệm và đƣợc đƣa ra thị trƣờng dƣới dạng nhữngrobot giải trí có hình dạng của các động vật máy.
Robot thế hệ này bao gồm các robot đƣợc trang bị hệ thống thu nhận
hình ảnh trong điều khiển (Vision - controlled robots) cho phép nhìn thấy và
nhận dạng các đối tƣợng thao tác.
Đặc điểm:
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 30/81
21
Có những đặc điểm nhƣ loại trên và điều khiển hoạt động trên cơ
sở xử lý thông tin thu nhận đƣợc từ hệ thống thu nhận hình ảnh
(Vision systems - Camera).
Có khả năng nhận dạng ở mức độ thấp nhƣ phân biệt các đối
tƣợng có hình dạng và kích thƣớc khá khác biệt nhau.
(4) Robot thế hệ thứ tự
Bao gồm các robot sử dụng các thuật toán và cơ chế điều khiển thích
nghi (adaptively controlled robot) đƣợc trang bị bƣớc đầu khả năng lựa chọncác đáp ứng tuân theo một mô hình tính toán xác định trƣớc nhằm tạo ra
những ứng xử phù hợp với điều kiện của môi trƣờng thao tác.
Đặc điểm :
Có những đặc điểm tƣơng tự nhƣ thế hệ thứ hai và thứ ba, có khả
năng tự động lựa chọn chƣơng trình hoạt động và lập trình lại cho
các hoạt động dựa trên các tín hiệu thu nhận đƣợc từ cảm biến.
Bộ điều khiển phải có bộ nhớ tƣơng đối lớn để giải các bài toán tối
ƣu với điều kiện biên không đƣợc xác định trƣớc. Kết quả của bài
toán sẽ là một tập hợp các tín hiệu điều khiển các đáp ứng của
robot.
(5) Robot thế hệ thứ năm
Là tập hợp những robot đƣợc trang bị trí tuệ nhân tạo (artificially
intelligent robot).
Đặc điểm:
Robot đƣợc trang bị các kỹ thuật của trí tuệ nhân tạo nhƣ nhận
dạng tiếng nói, hình ảnh, xác định khoảng cách, cảm nhận đối
tƣợng qua tiếp xúc, v.v... để ra quyết định và giải quyết các vấn đề
hoặc nhiệm vụ đặt ra cho nó.
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 31/81
22
Robot đƣợc trang bị mạng Neuron có khả năng tự học.
Robot đƣợc trang bị các thuật toán dạng Neuron Fuzzy/Fuzzy
Logic để tự suy nghĩ và ra quyết định cho các ứng xử tƣơng thích
với những tín hiệu nhận đƣợc từ môi trƣờng theo những thuật toán
tối ƣu một hay nhiều mục tiêu đồng thời.
Hiện nay trong lĩnh vựcgiải trí, nhiều dạng robot thế hệ này đang đƣợc
phát triển nhƣ robot Aibo - chú chó robot của hãng Sony hay robot đi trên hai
chân và khiêu vũ đƣợc của hãng Honda.
Nhật Bản là đất nƣớc có số lƣợng robot sử dụng trong công nghiệp
nhiều nhất thế giới. Ngƣời Nhật có quan niệm khá khác biệt về robot so với
các nƣớc công nghiệp phát triển. Theo Hiệp hội robot Nhật - JIRA (Japanese
Robot Associasion), robot đƣợc chia thành sáu loại, theo mức độ thông minh
nhƣ sau:
1) Ro bot hoạt động nhờ ngƣời điều khiển trực tiếp từng động tác,
bằng pendant hay pa-nen điều khiển.
2) Robot hoạt động theo chu trình cố định (fixed sequence robots).
3) Robot hoạt động theo chu trình thay đổi đƣợc (variable sequence
robots): ngƣời điều khiển có thể dễ dàng chỉnh sửa trình tự hoạt
động.
4)
Robot hoạt động theo chƣơng trình vả lặp lại chƣơng trình(playback robots): ngƣời điều khiển có thể lập trình cho robot
trong chế độ huấn luyện (teaching mode).
5) Robot điều khiển theo chƣơng trình số (numerically controlled
robots).
6) Robot thông minh intelligent robots): robot có thể hiểu, nhận
biết và tƣơng tác với môi trƣờng xung quanh.
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 32/81
23
1.4.3. Phân loại theo bộ điều khiển
(1) Robot gắp - đặt:
Robot này thƣờng nhỏ và sử dụng nguồn dẫn động khí nén. Bộ điều
khiển phổ biến là bộ điều khiển lập trình (PLC) để thực hiện điều khiển vòng
hở. R obot hoạt động căn cứ vào các tín hiệu phản hồi từ các tiếp điểm giới
hạn hành trình cơ khí đặt trên các trục của tay máy.
Hình 1.15. Một dạng robot gắp đặt.
(2) Robot đường dẫn liên tục
Robot loại này sử dụng bộ điều khiển servo thực hiện điều khiển
vòng kín. Hệ thống điều khiển liên tục là hệ thống trong đó robot đƣợc lập
trình theo một đƣờng chính xác. Trong hệ
thống điều khiển này, đƣờng dẫn đƣợc biểu
điễn bằng một loạt các điểm rời rạc gần nhau
và đƣợc lƣu vào bộ nhớ robot, sau đó robot
sẽ thực hiện lại chính xác đƣờng dẫn đó.
Hình 1.16. Một loại robot sơn
thực hiện đường dẫn liên tục
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 33/81
24
1.4.4. Phân loại robot theo nguồn dẫn động
(1) Robot dùng nguồn cấp điện
Nguồn điện cấp cho robot thƣờng là DC để điều khiển động cơ DC.
Hệ thống dùng nguồn AC cũng đƣợc chuyển đổi sang DC. Các động cơ sử
dụng thƣờng là động cơ bƣớc, động cơ DC servo, động cơ AC servo. Robot
loại này có thiết kế gọn, chạy êm, định vị rất chính xác. Các ứng dụng phổ
biến là robot sơn, hàn.
(2) Robot dùng nguồn khí nén
Hệ thống cán đƣợc trang bị máy nén, bình chứa khí và động cơ kéo
máy nén. Robot loại này thƣờng đƣợc sử dụng trong các ứng dụng có tải
trọng nhỏ có tay máy là các xy-lanh khí nén thực hiện chuyển động thng và
chuyển động quay. Do khí nén là lƣu chất nén đƣợc nén robot loại này thƣờng
sử dụng trong các thao tác gắp đặt không cần độ chính xác cao.
(3) Robot sùng nguồn thuỷ lực
Nguồn thuỷ lực sử dụng lƣu chất không nén đƣợc là dầu ép. Hệ thống
cần trang bị bơm để tạo áp lực dầu. Tay máy là các xy - lanh thuỷ lực chuyển
động thng và quay động cơ dầu. robot loại này đƣợc sử dụng trong các ứng
dụng có tải trọng lớn.
1.5. Các kỹ thuật xác định đƣờng đi cho robot Kỹ thuật điều khiển bằng thiết bị cầm tay.
Đối với kỹ thuật này ta sử dụng thiết bị cầm tay gắn trực tiếp vào
robot dùng để điều khiển hƣớng đi tới – lui – trái – phải và dừng hoạt động.
Kỹ thuật dò line dùng thiết bị cảm ứng
Đối với kỹ thuật này ta sử dụng các thiết bị cảm ứng đƣợc gắn
xung quanh robot. Mỗi thiết bị cảm ứng sẽ có chức năng nhận biế t line hay
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 34/81
25
nền để từ đó có thể điều khiển robot di chuyển theo các line đã đƣợc định
trƣớc.
Kỹ thuật dùng xử lý ảnh
So với hai kỹ thuật trên, kỹ thuật này ta sử dụng một camera gắn
trực tiếp vào robot dùng để thu nhận hình ảnh, sau đó những hình ảnh này
đƣợc gửi về máy tính phân tích và xử lý. Sau khi xử lý xong máy tính tìm
đƣợc đƣờng đi và điều khiển robot di chuyển theo đƣờng đi này. Quá trình thu
nhận ảnh và tìm đƣờng đi cho robot đƣợc lặp đi lặp lại cho đến khi robot đi
đƣợc đến đích.
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 35/81
26
CHƢƠNG 2
CÁC KỸ THUẬT TÌM ĐƢỜNG ĐI CỦA ROBOT
2.1. Giới thiệu về robot tự hành
Robot tự hành là một thành phần có vai trò rất quan trọng trong ngành
robot học. Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của các hệ thống tự động hóa,
robot tự hành ngày một đƣợc hoàn thiện và càng cho thấy lợi ích của nó trong
công nghiệp và sinh hoạt. Một vấn đề rất đƣợc quan tâm khi nghiên cứu về
robot tự hành là làm thế nào để robot biết đƣợc vị trí nó đang đứng và có thể
di chuyển tới một vị trí đích, đồng thời có thể tránh đƣợc các chƣớng ngại vật
trên đƣờng đi.
Tiềm năng ứng dụng của robot tự hành hết sức rộng lớn. Có thể kể
đến robot vận chuyển vật liệu, hàng hóa trong các tòa nhà, nhà máy, cửa
hàng, sân bay và thƣ viện; robot do thám; robot khám phá không gian, di
chuyển trên hành tinh …
2.2. Kỹ thuật tìm đƣờng đi của robot
2.2.1. Kỹ thuật điều khiển bằng thiết bị cầm tay
Robot điều khiển bằng tay thƣờng dùng để điều khiển các động cơ.
Việc điều khiển động cơ bao gồm các chức năng sau:
+ Điều khiển động cơ quay ngƣợc (robot lùi )
+ Điều khiển động cơ quay xuôi (robot tiến )
+ Dừng động cơ (dừng robot)
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 36/81
27
Thông thƣờng là thiết kế một mạch điều khiển sử dụng các nút bấm để
đóng mở các relay, mạch rất đơn giản và hiệu quả. Tuy nhiên, làm nhƣ vậy sẽ
không thẩm mỹ và bất tiện.
Robot điều khiển bằng tay chia làm 2 loại :
Điều khiển từ xa bằng hồng ngoại và điều khiển qua dây cáp. Nếu
dùng các mạch thu phát hồng ngoại thông thƣờng thì tính ổn định không cao,
tốt nhất nên dùng vi xử lí để thu phát theo tần số riêng.
Điều khiển qua dây cáp mang tính ổn định rất cao.
2.2.2. Kỹ thuật dùng thiết bị cảm ứng
Robot dò đƣờng là loại robot có thể đi theo 1 đƣờng vẽ hay có thể là
một đƣờng đƣợc quy định nào đó hoặc trên các đƣờng line đƣợc quy định nhƣ
các cuộc thi robocon...
Nguyên lý hoạt động của robot dò đƣờng là các biến thể đặc biệt của
robot hƣớng sáng. Sở dĩ nói nhƣ vậy là do chúng có cùng nguyên tắc hoạtđộng là sử dụng cảm biến quang điện (quang trở hoặc diode hồng ngoại) để so
sánh cƣờng độ sáng từ đó điều chỉnh hƣớng đi thích hợp, đây cũng là các
quang trở dùng để dò đƣờng (dò line).
Khi cảm biến bên trái gặp đƣờng vẽ đen, động cơ bên phải chậm lại,
vì vậy robot sẽ hƣớng sang trái, và ngƣợc lại.
Khi cả 2 cảm biến không gặp đƣờng vẽ thì tốc độ quay của 2 động cơsẽ ngang nhau vì vậy robot sẽ đi thng.
2.2.3. Kỹ thuật dùng xử lý ảnh
2.2.3.1. Kỹ thuật dò biên
Xuất phát từ định nghĩa toán học của biên ngƣời ta thƣờng sử dụng 2
phƣơng pháp phát hiện biên sau :
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 37/81
28
a. Phƣơng pháp xác định biên trực tiếp
Phƣơng pháp này nhằm làm nổi biên dựa vào sự biến thiên về giá trị
độ sáng của điểm ảnh. Kỹ thuật chủ yếu dùng phát hiện biên ở đây là kỹ thuật
đạo hàm. Nếu lấy đạo hàm bậc nhất của ảnh ta có phƣơng pháp Gradient; nếu
lấy đạo hàm bậc hai ta có kỹ thuật Laplace. Hai phƣơng pháp trên đƣợc gọi là
phƣơng pháp dò biên cục bộ, ngoài ra ngƣời ta còn sử dụng phƣơng pháp “đi
theo đƣờng bao” dựa theo nguyên lý qui hoạch hoạt động và đƣợc gọi là
phƣơng pháp dò biên tổng thể.
b. Phƣơng pháp xác định biên gián tiếp
Là quá trình phân vùng dựa vào phép xử lý kết cấu đối tƣợng, cụ thể
là dựa vào sự biến thiên nhỏ và đồng đều độ sáng của các điểm ảnh thuộc một
đối tƣợng. Nếu các vùng của ảnh đƣợc xác định thì đƣờng phân ranh giữa các
vùng đó chính là biên ảnh cần tìm. Việc phát hiện biên và phân vùng đối
tƣợng là hai bài toán đối ngẫu. Từ phát hiện biên ta có thể tiến hành phân lớpđối tƣợng, nhƣ vậy là đã phân vùng đƣợc ảnh. Và ngƣợc lại, khi đã phân vùng
đƣợc ảnh nghĩa là đã phân lập đƣợc thành các đối tƣợng, từ đó có thể phát
hiện đƣợc biên cần tìm.
Tuy nhiên, phƣơng pháp tìm biên trực tiếp thƣờng sử dụng có hiệu
quả vì ít chịu ảnh hƣởng của nhiễu. Song nếu sự biến thiên độ sáng của ảnh là
không cao thì khó có thể phát hiện đƣợc biên, trong trƣờng hợp này việc tìm biên theo phƣơng pháp trực tiếp tỏ ra không đạt đƣợc hiệu quả tốt. Phƣơng
pháp tìm biên gián tiếp dựa trên các vùng, đòi hỏi áp dụng lý thuyết về xử lý
kết cấu đối tƣợng phức tạp, vì thế khó cài đặt, song đạt hiệu quả cao khi sự
biến thiên về cƣờng độ sáng là nhỏ.
c. Qui trình phát hiện biên
Bƣớc 1 : Khử nhiễu ảnh
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 38/81
29
Vì ảnh thu nhận thƣờng có nhiễu, nên bƣớc đầu tiên là phải khử
nhiễu, việc khử nhiễu đƣợc thực hiện bằng các kỹ thuật khử nhiễu khác nhau.
Bƣớc 2 : Làm nổi biên
Tiếp theo là làm nổi biên bởi các toán tử đạo hàm
Bƣớc 3 : Định vị điểm biên
Vì các kỹ thuật làm nổi biên có hiệu ứng phụ là tăng nhiễu, do vậy sẽ
có một số điểm biên giả cần loại bỏ.
Bƣớc 4 : Liên kết và trích chọn biên
Nhƣ đã nói, phát hiện biên và phân vùng ảnh là một bài toán đối ngẫu, vì thế
cũng có thể phát hiện biên thông qua việc phân vùng ảnh.
2.2.3.2. Các phƣơng pháp phát hiện biên trực tiếp
a. Phƣơng pháp Gradient
Phƣơng pháp gradient là phƣơng pháp dò biên cục bộ dựa vào cực đại
của đạo hàm Theo định nghĩa, gradient là một véctơ có các thành phần biểu
thị tốc độ thay đổi giá trị của điểm ảnh theo hai hƣớng x và y, các thành phần
của gradient đƣợc định bởi:
dy
y x f dy y x f fy y
y x f dx
y x f ydx x f fx
x
y x f
),(),(),(
),(),(),(
Trong đó, dx, dy là khoảng cách (tính bằng số điểm) theo hƣớng x và y.
Nhận xét : Tuy ta nói là lấy đạo hàm nhƣng thực chất chỉ là mô phỏng
và xấp xỉ đạo hàm bằng các kỹ thuật nhân chập (cuộn theo mẫu) vì ảnh số là
tín hiệu rời rạc nên đạo hàm không tồn tại.
Ví dụ : với dx = dy = 1, ta có
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 39/81
30
),()1,(
),(),1(
y x f y x f fy y
f
y x f y x f fx x
f
Do đó, mặt nạ nhân chập theo hƣớng x là A = ( -1 1)
và hƣớng y là B =
1
1
Chng hạn:
I =
3330
3330
33300000
Ta có,
I A =
****
*003
*003
*000
; I B =
****
*000
*000
*330
I A + I B =
****
*003
*003
*330
Kỹ thuật Gradient
Kỹ thuật này sử dụng một cặp mặt nạ H1 và H2 trực giao (theo 2
hƣớng vuông góc). Nếu định nghĩa g1, g2 là gradient tƣơng ứng theo 2 hƣớng
x và y, thì biên độ của gradient, ký hiệu là g tại điểm (m, n) đƣợc tính theo
công thức:
A0 = g(m,n) = ),(),( 2
2
2
1 nm g nm g (2.1)
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 40/81
31
),(/),(tan),( 12
1 nm g nm g nmr
(2.2)
Chú ý: để giảm tính toán, công thức (2.1) đƣợc tính gần đúng bởi: A0 = |g1(m,n)| + |g2(m,n)|
Các toán tử đạo hàm đƣợc áp dụng là khá nhiều, ở đây ta chỉ xét một
số toán tử tiêu biểu: toán tử Robert, Sobel, Prewitt…
Trƣớc tiên chúng ta xét toán tử Robert. Toán tử này do Robert đề xuất
vào năm 1965. Nó áp dụng trực tiếp của các công thức đạo hàm tại điểm
(x,y), với mỗi điểm ảnh I(x,y) của I, đạo hàm theo x, theo y đƣợc ký hiệu
tƣơng ứng bởi gx, gy, đƣợc tính:
gx = I(x + 1, y) – I(x, y); gy = I(x, y + 1) – I(x, y)
điều này tƣơng đƣơng với việc chập ảnh với 2 mặt nạ H 1 và H2:
H1 =
01
10 H2 =
10
01
Ta gọi H1, H2 là mặt nạ Robert.
Trong trƣờng hợp tổng quát, giá trị gradient biên độ g và gradient
hƣớng r đƣợc tính bởi công thức (2.1) và (2.2). Thƣờng để giảm thời gian
tính toán, ngƣời ta còn tính gradient theo các chuẩn sau:
A1 = |g1(m,n) + g2(m,n)|
Hoặc
A2 = max(|g1(m,n)|, |g2(m,n)|)
Cần lƣu ý rằng, do lạm dụng về ngôn ngữ, tuy ta lấy đạo hàm của ảnh
nhƣng thực ra chỉ là mô phỏng và xấp xỉ đạo hàm bằng kỹ thuật nhân chập do
ảnh số là tín hiệu rời rạc, do vậy đạo hàm không tồn tại.
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 41/81
32
Kỹ thuật Prewitt
Kỹ thuật dùng hai mặt nạ nhập chập xấp xỉ đạo hàm theo hai hƣớng x
và y là:
Hx =
101
101
101
Hy =
111
000
111
Các bƣớc tính toán của kỹ thuật Prewitt
Bƣớc 1 : Tính I Hx và I Hy
Bƣớc 2 : Tính I Hx + I Hy
Ví dụ
I =
000000
000000
005555
005555
005555
000000
I Hx =
******
******
**5500
**101000
**151500
**101000
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 42/81
33
I Hy =
******
******
**5101515**5101515
**0000
**5101515
I Hx + I Hy =
******
******
**10151515
**15201515
**151500
**501515
Kỹ thuật Sobel
Tƣơng tự nhƣ kỹ thuật Prewitt, kỹ thuật Sobel sử dụng hai mặt nạ
nhân chập theo hai hƣớng x và y là:
Hx =
101
202
101
Hy =
121
000
121
Các bƣớc tính toán tƣơng tự nhƣ Prewitt
Bƣớc 1 : Tính I Hx và I Hy
Bước 2 : Tính I Hx + I Hy
Kỹ thuật la bàn
Kỹ thuật sử dụng 8 mặt nạ chập theo 8 hƣớng 0 0, 45
0, 90
0, 135
0, 180
0,
2250, 270
0, 315
0
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 43/81
34
H1 =
333
305
355
H2 =
333
303
555
H3 =
333
503
553
H4 =
533
503
533
H5 =
553
503
333
H6 =
555
303
333
H7 =
355
305
333
H8 =
335
305
335
Các bƣớc tính thuật toán La bàn
Bƣớc 1 : Tính I Hi, 8,1i
Bƣớc 2 :
8
1i
i H I
b. Phƣơng pháp Laplace
Các phƣơng pháp đánh giá gradient ở trên làm việc khá tốt khi mà độ
sáng thay đổi rõ rệt. Khi mức xám thay đổi chậm, miền chuyển tiếp trải rộng,
phƣơng pháp cho hiệu quả hơn đó là phƣơng pháp sử dụng đạo hàm bậc hai
Laplace.
Toán tử Laplace đƣợc định nghĩa nhƣ sau:
Ta có:
)),(),1((2
2
2
2
2
22
y x f y x f x x
f
x x
f
y
f
x
f f
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 44/81
35
),1(),(),(),1( y x f y x f y x f y x f
),1(),(2),1( y x f y x f y x f
Tƣơng tự, )),()1,((2
2
y x f y x f y x
f
y y
f
)1,(),(),()1,( y x f y x f y x f y x f
)1,(),(2)1,( y x f y x f y x f
Vậy: )1,(),1(),(4)1,(),1(
2
y x f y x f y x f y x f y x f f
Dẫn tới: H =
010
141
010
Trong thực tế, ngƣời ta thƣờng dùng kiểu mặt nạ khác nhau để xấp xỉ
rời rạc đạo hàm bậc hai Laplace. Dƣới đây là ba kiểu mặt nạ thƣờng dùng:
H1 =
010
141
010
H2 =
111
181
111
H3 =
121
242
121
Giả sử có ảnh I, khi đó tìm biên ảnh bằng cách lấy đạo hàm bậc 2 của
ảnh I (phƣơng pháp Laplace) nghĩa là nhân cuộn ảnh I với một trong 3 mặt
nạ trên: Ikq = I⊗ H. Kết quả mô phỏng đƣợc thể hiện nhƣ hình sau:
a) Ảnh gốc b) Ảnh biên
Hình 2.1: Biên ảnh với kỹ thuật Laplace
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 45/81
36
Tuy nhiên kết quả thực nghiệm cho thấy, do thực hiện phƣơng pháp
đạo hàm bậc hai cho nên kết quả rất nhạy cảm với nhiễu, để khắc phục nhƣợc
điểm này ngƣời ta mở rộng toán tử Laplace. Dùng hàm Gauss để giảm nhiễu
cho ảnh (làm trơn ảnh).
c. Phƣơng pháp Canny
Phƣơng pháp này do John Canny ở phòng thí nghiệm MIT khởi xƣớng
vào năm 1986. Canny đã đƣa một tập hợp các ràng buộc mà một phƣơng pháp
phát hiện biên phải đạt đƣợc. Ông đã trình bày một phƣơng pháp tối ƣu nhất
để thực hiện đƣợc các ràng buộc đó. Và phƣơng pháp này đƣợc gọi là phƣơng
pháp Canny.
Cơ sở lý thuyết thuật toán
Ý tƣởng thuật toán: Ý tƣởng của phƣơng pháp này là định vị đúng vị
trí bằng cách cực tiểu hoá phƣơng sai δ2 của vị trí các điểm cắt "Zero" hoặc
hạn chế số điểm cực trị cục bộ để chỉ tạo ra một đƣờng bao.
Các ràng buộc mà phƣơng pháp phát hiện biên Canny đã thực hiện
đƣợc đó là: mức lỗi, định vị và hiệu suất. Trong đó:
- Mức lỗi: có ý nghĩa là một phƣơng pháp phát hiện biên và phải tìm
tất cả các biên, không biên nào đƣợc tìm bị lỗi.
- Định vị: Điều này nói đến độ chênh lệch cấp xám giữa các điểm trên
cùng một biên phải càng nhỏ càng tốt.
- Hiệu suất: là làm sao cho khi tách biên không đƣợc nhận ra nhiều
biên trong khi chỉ có một biên tồn tại.
Ràng buộc mức lỗi và định vị đƣợc dùng để đánh giá các phƣơng pháp
phát hiện biên. Còn ràng buộc về hiệu suất thì tƣơng đƣơng với mức lỗi
dƣơng.
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 46/81
37
Canny đã giả thiết rằng nhiễu trong ảnh tuân theo phân bố Gauss và
đồng thời ông cũng cho rằng một phƣơng pháp phát hiện biên thực chất là
một bộ lọc nhân xoắn có khả năng làm mịn nhiễu và định vị đƣợc cạnh. Vấn
đề là tìm một bộ lọc sao cho thỏa mãn tối ƣu nhất các ràng buộc ở trên.
Dƣới đây là việc xây dựng một bộ lọc tối ƣu f đƣợc xấp xỉ bằng đạo
hàm.
Bộ lọc f đƣợc giả thiết f = 0 ngoài đoạn (-w, +w). Ba ràng buộc trên
tƣơng ứng với ba điều kiện nhƣ sau:
SNR =
0 )(
)(
2
0
n
w
w
w
dx x f
dx x f A
Localization =
0
2
)0(
n
w
wdx f
f A
XZC =
dx x f
dx x f
)('
)(
2
2
Trong đó:
SNR: (mức lỗi) nhằm tìm một hàm f(x) phản đối xứng sao cho tỷ số
giữa tín hiệu và nhiễu là cực đại
Các giá trị Localization đại diện cho nghịch đảo chênh lệch mức xám
giữa csac điểm trong cùng một biên và càng lớn càng tốt.
XZC ràng buộc này nhằm hạn chế điểm cực trị cục bộ với mục đích
cung cấp chỉ một đƣờng bao.
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 47/81
38
Canny có gắng tìm ra bộ lọc f làm cực đại tích: SNR * Localization.
Nhƣng cuối cùng thì một sự xấp xỉ có hiệu quả của f lại chính là đạo hàm bậc
nhất của hàm Gauss.
Khi đó G có đạo hàm theo cả hai hƣớng x và y. Sự xấp xỉ với bộ lọc
tối ƣu của thuật toán phát hiện biên Canny chính là G‟ và do vậy, bằng phép
nhân xoắn ảnh vào với G‟ ta thu đƣợc ảnh E đã đƣợc tách biên ngay cả trong
trƣờng hợp ảnh có nhiều nhiễu.
Phép nhân xoắn thực hiện một cách dễ dàng trong khi việc tính toán
khá phức tạp, đặc biệt là nhân xoắn với mảng hai chiều. Tuy nhiên một phép
nhân xoắn với mảng hai chiều Gauss có thể đƣợc ch ia thành hai phép nhân
xoắn với mặt nạ Gauss một chiều. Việc vi phân cũng có thể đƣợc thực hiện
bằng phép nhân xoắn ở mảng một chiều tạo nên hai ảnh: ảnh một là việc nhân
xoắn thành phẩn của x với mảng một chiều, ảnh hai là việc nhân xoắn thành
phần của y.
Hoạt động của thuật toán
Thuật toán
Thuật toán đƣợc tiến hành qua bốn bƣớc cơ bản sau:
- Đọc ảnh I cần xử lý: tiến hành làm trơn ảnh bằng cách nhân xoắn
ảnh với bộ lọc Gauss.
- Đạo hàm bậc nhất kết quả trên theo hai hƣớng x và y:
Điều này tƣơng ứng với việc nhân xoắn ảnh kết quả ở bƣớc 1 theo hai
hƣớng (x và y) với một bộ lọc dựa trên đạo hàm bậc nhất (các bộ lọc của kỹ
thuật Gradient).
Từ đó đƣa ra kết quả đạo hàm ảnh sau khi tiến hành nhân xoắn với
Gauss.
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 48/81
39
- Cho ảnh kết quả ở bƣớc tiến hành “Non-maximum Suppression”
Nghĩa là loại bỏ bớt các điểm cạnh (loại bỏ bớt nhiễu), chỉ giữ lại điểm có
mức xám cao.
- Tiến hành thực hiện áp dụng ngƣỡng (ngƣỡng cao và ngƣỡng thấp)
để loại bỏ một số cạnh xấu.
Giải thích thuật toán
Bƣớc thứ nhất: Tiến hành làm trơn ảnh
Ở bƣớc này chúng ta tiến hành nhân ảnh với bộ lọc Gauss. Cách thứctiến hành giống nhƣ tiến hành ở Laplace of Gauss.
Bƣớc thứ hai: Tiến hành đạo hàm kết quả ở bƣớc 1
Sau khi làm trơn ảnh ở bƣớc 1 (nhân ảnh với bộ lọc Gauss) ta tiến
hành đạo hàm bậc nhất kết quả đó. Kết quả đạo hàm S là đạo hàm của tích
ảnh I và hàm Gauss(x,y). Điều này tƣơng ứng với đạo hàm của hàm Gauss
sau đó nhân với ảnh I
S = (g * I) = (g) * I
Với
g =
y
x
g
g
y
g x
g
Nhƣ vậy, kết quả ảnh bƣớc hai chính là sự tổng hợp của đạo hàm của
Gauss theo hƣớng x nhân với ảnh I và đạo hàm của Gauss theo hƣớng y nhân
với ảnh I.
Nghĩa là ta có thể đạo hàm Gauss theo hai hƣớng rồi mới tiến hành
nhân xoắn với ảnh thay vì nhân xoắn ảnh với hàm Gauss rồi mới đạo hàm.
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 49/81
40
Hình 2.2: Đạo hàm hàm Gauss theo hai hướng (x, y)
Nhƣ vậy cách thức thực hiện bƣớc thứ hai nhƣ sau:
Sau khi tiến hành nhân xoắn ảnh I với bộ lọc Gauss ở bƣớc 1 ta có
một ảnh mới S đƣợc làm trơn. Tiến hành thực hiện bƣớc hai bằng cách lấy
đạo hàm ảnh mới đó theo hai hƣớng x và y rồi tổng hợp kết quả lại.
Nhƣ đã biết, phƣơng pháp Gradient là phƣơng pháp dò biên cục bộ
dựa vào cực đại của đạo hàm, đó chính là phƣơng pháp đạo hàm bậc nhất.
Chính vì vậy ta có thể thực hiện việc đạo hàm ở bƣớc 2 bằng cách nhân ảnh
kết quả S ở bƣớc 1 với các mặt nạ trong phƣơng pháp Gradient dựa theo các
toán tử nhƣ Sobel, Pixel, Difference.
Ở đây ta tiến hành nhân xoắn ảnh S với hai mặt nạ của phƣơng pháp
Sobel theo hai hƣớng x và y nhƣ sau:
Hx =
101
202
101
Hy =
121
000
121
Sau khi tiến hành nhân xoắn ảnh theo hai hƣớng x và y ta đƣợc hai
ảnh theo hai hƣớng là Sx và Sy, ta tiến hành tổng hợp hai kết quả đó để cho ra
kết quả cuối cùng S‟:
S‟ = 22( y x
S S
g(x,y)gy(x,y
gx(x,y
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 50/81
41
Hƣớng của biên nhƣ sau:
= x
y
S
S 1
tan
Ảnh S‟ tìm đƣợc là kết quả của bƣớc thứ hai
Bƣớc thứ 3: Tiến hành Non-maximum Suppression
Tức là loại bỏ một số cạnh dƣ thừa: đối với mỗi điểm ảnh trên ảnh S‟
ta tiến hành so sánh giá trị của điểm đó với giá trị của hai điểm lân cận điểm
đó. Hai điểm lân cận này là hai điểm nằm trên đƣờng thng chứa hƣớng củađƣờng biên .
Công thức tính hƣớng của đƣờng biên nằm ở bƣớc 2.
Giả sử ta có điểm biên đang xét là tại vị trí (x, y), ta có 8 điểm biên lân
cận điểm biên này nhƣ hình dƣới:
Hình 2.3: Mô hình các điểm biên lân cận
y
x
67,50
22,50
-22,50
-67,50
122,50
157,50
-157,50
-122,50
(x,y-1)
(x+1,y-1)
(x+1,y)
(x+1,y+1)
(x,y+1)
(x-1,y+1)
(x-1,y)
(x-1,y-1)
(x,y)
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 51/81
42
Tại điểm biên đó ta tiến hành tính giá trị góc của hƣớng đƣờng biên .
Nếu hƣớng của đƣờng biên ≤ 22.50 hoặc > 157.5
0 thì đặt giá trị của = 0
0
và khi đó hai điểm biên lân cận điểm biên này tại vị trí (x -1,y) và (x+1,y)
Tƣơng tự ta có kết quả hai điểm biên lân cận theo các hƣớng biên
khác nhau nhƣ bảng dƣới đây:
Giá trị Phƣơng hƣớng Điểm ảnh
≤ 22.50 hoặc > 157.5
0 = 0
0 (x-1,y) (x+1,y)
22.50 < ≤ 67.50 = 450 (x-1,y-1) (x+1,y+1)
67.50 < ≤ 112.50
= 900 (x-1,y-1) (x+1,y-1)
112.50 < ≤ 157.50
= 1350 (x,y+1) (x,y+1)
Ta tiến hành thực hiện:
- Tại mỗi điểm ảnh ta tiến hành tính toán hƣớng của đƣờng biên, sau
đó so sánh kết quả đó tìm ra hai điểm biên lân cận
- So sánh giá trị điểm ảnh đang xét với hai điểm biên trên:
Nếu điểm ảnh này là lớn nhất thì giữ lại điểm biên này (đánh dấu điểm
biên này), ngƣợc lại nếu nó nhỏ hơn một trong hai điểm biên lân cận thì điểm
biên này bị loại đi (cho giá trị điểm biên này bằng 0)
Ta đƣợc kết quả ảnh sau khi đã loại đi một số điểm biên không phù
hợp. Lúc này số lƣợng biên trên ảnh nhìn thấy sẽ ít đi. Điều này đặc biệt có
giá trị tốt để loại bỏ một số biên dƣ thừa đặc biệt với ảnh có nhiều nhiễu.
Bƣớc thứ 4: Tiến hành áp dụng ngƣỡng:
Sau khi tiến hành bƣớc 3 ta tiến hành áp dụng ngƣỡng: sử dụng hai
ngƣỡng cao Th và ngƣỡng thấp Tl.
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 52/81
43
Những điểm biên đƣợc đánh dấu (không bị loại) ta tiếp tục tiến hành
áp dụng ngƣỡng cao và ngƣỡng thấp:
- Xét điểm ảnh I tại vị trí (x,y)
- So sánh I(x,y) với hai ngƣỡng Th và Tl
Nếu I(x,y) Th: đánh dấu và giữ lại điểm biên này (đặt giá trị bằng 1)
Nếu I(x,y) < Tl: Loại bỏ điểm biên này (đặt giá trị bằng 0)
Nếu Tl ≤ I(x,y) < Th: ta tiến hành so sánh giá trị I(x,y) với giá trị
của 8 điểm lân cận:
o Nếu một trong 8 điểm lân cận có giá trị > Th: Tiến hành đánh
dấu và giữ lại điểm biên này.
o
Ngƣợc lại: Loại bỏ điểm biên này (đặt giá trị bằng 0)
Sau đây là kết quả sau khi thực hiện phƣơng pháp phát hiện biên
Canny:
a) Ảnh góc b) Ảnh biên
Hình 2.4: Biên ảnh theo phương pháp Canny
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 53/81
44
2.2.3.3. Phƣơng pháp phát hiện biên gián tiếp
a. Một số khái niệm cơ bản
Ảnh và điểm ảnh
Ảnh là một mảng số thực 2 chiều (I ij) có kích thƣớc (MxN), trong đó
mỗi phần tử Iij(i = 1..M, j = 1..N) biểu thị mức xám của ảnh tại (i,j) tƣơng
ứng.
Ảnh đƣợc gọi là ảnh nhị phân nếu các giá trị Iij chỉ nhận giá trị 0 hoặc 1.
Ở đây ta chỉ xét tới ảnh nhị phân vì ảnh bất kỳ có thể đƣa về dạng nhị
phân bằng kỹ thuật phân ngƣỡng. Ta ký hiệu là tập các điểm vùng (điểm
đen) và là tập các điểm nền (điểm trắng).
Các điểm 4 và 8-láng giềng
Giả sử (i,j) là một điểm ảnh, các điểm 4-láng giềng là các điểm kề
trên, dƣới, trái, phải của (i,j):
N4(i,j) = {(i‟,j‟) : |i-i‟| + |j- j‟| = 1},
và những điểm 8-láng giềng gồm
N8(i,j) = {(i‟,j‟) : max(|i-i‟| + |j- j‟|) = 1}
Trong hình 3.1 biểu diễn ma trận 8 láng giềng kề nhau, các điểm P0,
P1, P2, P3, P4, P5, P6, P7 là các 8-láng giềng của P
P3 P2 P1
P4 P P0
P5 P6 P7
Hình 2.5. Ma trận 8-láng giềng kề nhau
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 54/81
45
Đối tƣợng ảnh
Hai điểm Ps, Pe E, E hoặc đƣợc gọi là 8-liên thông (hoặc 4-
liên thông) trong E nếu tồn tại tập các điểm đƣợc gọi là đƣờng đi (i 0,j0) sao
cho (i0,j0)=Ps, (in,jn) = Pe, (ir ,jr ) E và (ir ,jr ) là 8-láng giềng (hoặc 4-láng giềng
tƣơng ứng) của (ir-1,jr-1) với r = 1,2, ..,n
Nhận xét: Quan hệ k-l iên thông trong E (k=4,8) là một quan hệ phản
xạ, đối xứng và bắc cầu. Bởi vậy, đó là một quan hệ tƣơng đƣơng. Mỗi lớp
tƣơng đƣơng đƣợc gọi là mộ thành phần k -liên thông của ảnh. Về sau ta sẽgọi mỗi thành phần k -liên thông của ảnh là một đối tƣợng ảnh.
b. Chu tuyến của một đối tƣợng ảnh
Định nghĩa 1: [Chu tuyến]
Chu tuyến của một đối tƣợng ảnh là dãy các điểm của đối tƣợng ảnh
P1…Pn sao cho Pi và Pi+1 là các 8-láng giềng của nhau (i=1,….,n-1) và P1 là 8-
láng giềng của Pn, i Q không thuộc đối tƣợng ảnh và Q là 4-láng giềng của
Pi (hay nói cách khác i thì Pi là biên 4). Kí hiệu <P1P2..Pn>
Tổng các khoảng cách giữa hai điểm kế tiếp của chu tuyến là độ dài
của chu tuyến và kí hiệu Len(C) và hƣớng P iPi+1 là hƣớng chẵn nếu Pi và Pi+1
là các 4-láng giềng (trƣờng hợp còn lại thì PiPi+1 là hƣớng lẻ).
Hình 2.6. dƣới đây biểu diễn chu tuyến của ảnh, trong đó, P là điểmkhởi đầu chu tuyến.
P
Hình 2.6. Ví dụ về chu tuyến của đối tượng ảnh
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 55/81
46
Định nghĩa 2: [Chu tuyến ngoài]
Chu tuyến C đƣợc gọi là chu tuyến ngoài (hình 2.7a) nếu và chỉ nếu
(i) Chu tuyến đối ngẫu C là chu tuyến của các điểm nền
(ii) Độ dài của C nhỏ hơn độ dài của C
Định nghĩa 3: [Chu tuyến trong]
Chu tuyến C đƣợc gọi là chu tuyến trong (hình 2.7 b) nếu và chỉ nếu
(i) Chu tuyến đỗi ngẫu C là chu tuyến của các điểm nền
(ii) Độ dài của C lớn hơn độ dài của C
a. Chu tuyến ngoài b. Chu tuyến trong
Hình 2.7 . Chu tuyến trong, chu tuyến ngoài
c. Thuật toán dò biên tổng quát
Biểu diễn đối tƣợng ảnh theo chu tuyến thƣờng dựa trên các kỹ thuật
dò biên. Có hai kỹ thuật dò biên cơ bản. Kỹ thuật thứ nhất xét ảnh biên thuđƣợc từ ảnh vùng sau một lần duyệt nhƣ một đồ thị, sau đó áp dụng các thuật
toán duyệt cạnh đồ thị. Kỹ thuật thứ hai dựa trên ảnh vùng, kết hợp đồng thời
quá trình dò biên và tách biên. Ở đây ta quan tâm cách tiếp cận thứ hai.
Trƣớc hết, giả sử ảnh đƣợc xét chỉ bao gồm một vùng ảnh 8 -liên thông
, đƣợc bao bọc bởi một vành đai các điểm nền. Dễ thấy là một vùng 4-liên
thông chỉ là một trƣờng riêng của trƣờng hợp trên.
Chu tuyến C Chu tuyến C
Chu tuyến C
Chu tuyến C
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 56/81
47
Về cơ bản, các thuật toán dò biên trên một vùng đều bao gồm các
bƣớc sau:
Xác định điểm biên xuất phát
Dự báo và xác định điểm biên tiếp theo
Lặp bƣớc 2 cho đến khi gặp điểm xuất phát
Do xuất phát từ những tiêu chuẩn và định nghĩa khác nhau về điểm
biên, và quan hệ liên thông, các thuậ toán dò biên cho ta các đƣờng biên mang
các sắc thái rất khác nhau.
Kết quả tác động của toán tử dò biên lên một điểm biên r là điểm biên
r i+1 (8-láng giềng của r). Thông thƣờng các toán tử này đƣợc xây dựng nhƣ
một hàm đại số Boolean trên các 8-láng giềng của r. Mỗi cách xây dựng các
toán tử đều phụ thuộc vào định nghĩa quan hệ liên thông và điểm biên. Do đó
sẽ gây khó khăn cho việc khảo sát các tính chất của đƣờng biên. Ngoài ra, vì
mỗi bƣớc dò biên đều phải kiểm tra tất cả các 8-láng giềng của mỗi điểm nên
thuậ toán thƣờng kém hiệu quả. Để khắc phục các hạn chế trên, thay vì sử
dụng một điểm biên ta sử dụng cặp điểm biên (một thuộc , một thuộc ),
các cặp điểm này tạo nên tập nền vùng, kí hiệu là NV và phân tích toán tử dò
biên thành hai bƣớc:
Xác định cặp điểm nền vùng tiếp theo
Lựa chọn điểm biên
Trong đó bƣớc thứ nhất thực hiện chức năng của một ánh xạ trên tập
NV lên NV và bƣớc thứ hai thực hiện chức năng chọn điểm biên.
Thuật toán dò biên tổng quát
Bƣớc 1: Xác định cặp nền-vùng xuất phát
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 57/81
48
Bƣớc 2: Xác định cặp nền-vùng tiếp theo
Bƣớc 3: Lựa chọn điểm biên vùng
Bƣớc 4: Nếu gặp lại cặp xuất phát thì dừng, nếu không quay lại bƣớc 2
Việc xác định cặp nền-vùng xuất phát đƣợc thực hiện bằng cách duyệt
ảnh lần lƣợt từ trên xuống dƣới và từ trái qua phải rồi kiểm tra điều kiện lựa
chọn cặp nền-vùng. Do việc chọn điểm biên chỉ mang tính chất quy ƣớc, nên
ta gọi ánh xạ xác định cặp nền-vùng tiếp theo là toán tử dò biên.
Định nghĩa 4: [Toán tử dò biên]
Giả sử T là một ánh xạ nhƣ sau: T : NV NV
(b,r) (b‟,r‟)
Gọi T là một toán tử dò biên cơ sở nếu nó thỏa mãn điều kiện: b‟,r‟ là
các 8-láng giềng của r.
Giả sử (b,r) NV; gọi K(b,r) là hàm chọn điểm biên. Biên của một
dạng có thể định nghĩa theo một trong ba cách:
Tập những điểm thuộc có mặt trên NV, tức là K(b,r) = r
Tập những điểm thuộc có trên NV, tức là K(b,r) = b
Tập những điểm ảo nằm giữa cặp nền-vùng, tức là K(b,r) là những
điểm nằm giữa hai điểm b và r.
Quá trình chọn điểm biên đƣợc thực hiện nhƣ sau:
i:=1; (bi,r i) := (b0,r 0)
While K(bi,r i) <> K(bn,r n) and i ≤ 8 do
Begin (bi+1,r i+1) = T(bi,r i); i:=i+1; End
Điều kiện dừng
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 58/81
49
Cặp nền-vùng thứ n trùng với cặp nền vùng xuất phát: (bn,r n) = (b0,r 0)
Xác định cặp nền - vùng xuất phát
Cặp nền vùng xuất phát đƣợc xác định bằng cách duyệt ảnh lần lƣợt từ
trên xuống dƣới và từ trái sang phải điểm đen đầu tiên gặp đƣợc cùng với
điểm trắng trƣớc đó (theo hƣớng 4) để tạo nên cặp nền vùng xuất phát.
Xác định cặp nền – vùng tiếp theo
Đầu vào: pt, dir
Ví dụ:
Point orient [] = {(1,0); (1,-1); (0,-1); (-1,-1); (-1,0); (-1,1); (0,1);
(1,1)};
// Hàm tìm hƣớng có điểm đen gần nhất
BYTE GetNextDir(POINT pt, BYTE dir)
{
BYTE pdir = (dir + 7) % 8;
do{
if(getpixel(pt.x+orient[pdir].x, pt.y+orient[pdir].y))==BLACK)
return pdir;
pdir = (pdir + 7) % 8;
}while(pdir != dir);
return ERR; // Điểm cô lập
}
// Gán giá trị cho bƣớc tiếp theo
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 59/81
50
pdir = GetNextDir(pt, dir);
if(pdir==ERR) // Kiểm tra có là điểm cô lập không
return ERR; // Điểm cô lập
pt.x = pt.x + orient[pdir].x; pt.y = pt.y + orient[pdir].y;
Để tính giá trị cho hƣớng tiếp theo ta lập bảng dựa trên giá trị pdir đã
tính đƣợc trƣớc đó theo các khả năng có thể xảy ra:
pdir Điểm trắng trƣớc đó Trắng so với đen mới
0
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
0
2
4
4
6
6
0
0
2
Do đó công thức để tính hƣớng tiếp theo sẽ là
dir = ((pdir + 3)/2 * 2) % 8;
2.3.3.4. Một số nhận xét và đánh giá các phƣơng pháp phát hiện biên
(phƣơng pháp Gadient, phƣơng pháp Laplace, phƣơng pháp Canny) Đối với ảnh không nhiễu
Cả ba phƣơng pháp đều cho kết quả rất tốt. Song phƣơng pháp phát
hiện biên Sobel cho biên rõ nét nhƣng lớn, còn phƣơng pháp Laplace cho kết
quả rõ nét, biên mảnh. Riêng phƣơng pháp Canny do quá trình làm trơn ảnh
nên từ một ảnh không nhiễu, các biên mờ bớt đi và to ra. Do vậy biên ảnh
trong phƣơng pháp Canny lớn nhƣng lại không đầy đủ.
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 60/81
51
Đối với ảnh có nhiều cạnh
Khi phát hiện biên, các cạnh không quan trọng nên đƣợc loại bỏ. Ở
đây, phƣơng pháp Sobel vẫn phát hiện đƣợc biên nhƣng các biên mờ, không
đƣợc rõ nét, do trong ảnh có những vùng có mức xám thấp, sự thay đổi giữa
các mức xám nhỏ.
Chính vì vậy mà ảnh qua phƣơng pháp Laplace cho kết quả rõ nét hơn
(do phƣơng pháp này sử dụng phƣơng pháp đạo hàm bậc hai). Tuy vậy do ảnh
có rất nhiều biên nhỏ nên các biên ảnh ở trên qua phƣơng pháp này rất nhiều
và rối, chúng ta nên loại bỏ các điểm dƣ thừa.
Còn đối với phƣơng pháp Canny, do quá trình “Non-maximum
Suppression” và do quá trình áp dụng ngƣỡng mà các điểm biên phụ bị loại
bỏ bớt đi, các biên chính đƣợc giữ lại nên biên rõ nét hơn.
Đối với ảnh có nhiều mức xám nhỏ, sự biến thiên các mức xám là thấp
ta nên sử dụng phƣơng pháp Laplace, song nếu ảnh đó có quá nhiều biên thì
ta nên sử dụng phƣơng pháp Canny để loại bỏ bớt các cạnh không cần quan
tâm đi.
Đối với ảnh có nhiều nhiễu
Phƣơng pháp đạo hàm bậc nhất cho biên ảnh với nhiều điểm biên phụ.
Còn phƣơng pháp Laplace thì tạo biên kép nên hoàn toàn không xác định
đƣợc biên. Còn đối với phƣơng pháp Canny thì do quá trình làm trơn ảnh cho bớt nhiễu và quá trình “Non-maximum Suppression” để giảm bớt các biên
phụ nên ảnh kết quả của phƣơng pháp Canny rất rõ nét.
Tóm lại : Đối với ảnh có nhiều cạnh hoặc nhiều nhiễu thì ta nên sử
dụng phƣơng pháp Canny để loại bỏ bớt cạnh, bỏ nhiễu và các điểm biên phụ
không cần quan tâm, chỉ giữ lại các điểm biên chính theo mục đích sử dụng
khác nhau.
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 61/81
52
2.2.3.5. Biến đổi Hough
a. Biến đổi Hongh cho đường thẳng
Bằng cách nào đó ta thu đƣợc một số điểm vấn đề đặt ra là cần phải
kiểm tra xem các điểm có là đƣờng thng hay không.
Bài toán:
Cho n điểm (xi; yi) i = 1..n và ngƣỡng hãy kiểm tra n điểm có tạo
thành đƣờng thng hay k hông?
* Ý tƣởng
Giả sử n điểm nằm trên cùng một đƣờng thng và đƣờng thng có
phƣơng trình
y = ax + b
Vì (xi, yi) i = 1..n thuộc đƣờng thng nên yi = axi + b, i = 1..n
b = - xia + yi; i = 1..n
Nhƣ vậy, mỗi điểm (xi; yi) trong mặt phng sẽ tƣơng ứng với một số
đƣờng thng b = - xia + yi trong mặt phng tham số a, b. n điểm (xi; yi) i = 1..n
thuộc đƣờng thng trong mặt phng tƣơng ứng với n đƣờng thng trong mặt
phng tham số a, b giao nhau tại 1 điểm và điểm giao chính là a, b. Chính là
hệ số xác định phƣơng trình của đƣờng thng mà các điểm nằm vào.
* Phƣơng pháp:
- Xây dựng mảng chỉ số a, b và gán giá trị 0 ban đầu cho tất cả các
phân tử của mảng
- Với mỗi (xi; yi) và a, b là chỉ số của phần tử mảng thoả mãn
b = - xia + yi tăng giá trị của phân tử mảng tƣơng ứng lên 1 .
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 62/81
53
- Tìm phần tử mảng có giá trị lớn nhất nếu giá trị lớn nhất tìm đƣợc so
với số phân tử lớn hơn hoặc bằng ngƣỡ ng cho trƣớc thì ta có thể kết luận
các điểm nằm trên cùng 1 đƣờng thng và đƣờng thng có phƣơng trình
y = ax + b trong đó a, b tƣơng ứng là chỉ số của phần tử mảng có giá trị lớn
nhất tìm đƣợc:
Ví dụ:
Cho 5 điểm (0, 1); (1, 3); (2, 5); (3, 5); (4, 9) và = 80%. Hãy kiểm
tra xem 5 điểm đã cho có nằm trên cùng một đƣờng thng hay không? Hãycho biết phƣơng trình đƣờng thng nếu có?
- Lập bảng chỉ số a, b và gán giá trị 0
+ (0, 1): b = 1
+ (1, 3): b = -a + 3
+ (2, 5): b = -2a + 5
+ (3, 5): b = -3a + 5
+ (4, 9): b = -4a + 9
- Tìm phần tử lớn nhất có giá trị 4
4/5 = 80%
- Kết luận: 5 điểm này nằm trên cùng 1 đƣờng thng
Phƣơng trình: y = 2x + 1
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 63/81
54
OH.HA = 0
b. Biến đổi Hough cho đường thẳng trong tọa độ cực
Hình 2.8. Đường thng Hough trong tọa độ cực
Mỗi điểm (x,y) trong mặt phng đƣợc biểu diễn bởi cặp (r,) trong tọa
độ cực.
Tƣơng tự mỗi đƣờng thng trong mặt phng cũng có thể biểu diễn bởimột cặp (r,) trong tọa độ cực với r là khoảng cách từ gốc tọa độ tới đƣờng
thng đó và là góc tạo bởi trục OX với đƣờng thng vuông góc với nó, hình
2.8 biểu diễn đƣờng thng hough trong tọa độ Decard.
Ngƣợc lại, mỗi một cặp (r,) trong toạ độ cực cũng tƣơng ứng biểu
diễm một đƣờng thng trong mặt phng.
Giả sử M(x,y) là mộ điểm thuộc đƣờng thng đƣợc biểu diễn bởi (r,),
gọi H(X,Y) là hình chiếu của gốc toạ độ O trên đƣờng thng ta có:
X= r. cos và Y= r.sin
Mặt khác, ta có:
Từ đó ta có mối liên hệ giữa (x,y) và (r,) nhƣ sau: x*cos+y*sin= r.
x
yr
H
O
x.cos + y.sin = r
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 64/81
55
Xét n điểm thng hàng trong tọa độ Đề các có phƣơng trình
x*cos0+y*sin0= r 0. Biến đổi Hough ánh xạ n điểm này thành n đƣờng sin
trong tọa độ cực mà các đƣờng này đều đi qua (r 0, 0). Giao điểm (r 0, 0) của
n đƣờng sin sẽ xác định một đƣờng thng trong hệ tọa độ đề các. Nhƣ vậy,
những đƣờng thng đi qua điểm (x, y) sẽ cho duy nhất một cặp (r, ) và có
bao nhiêu đƣờng qua (x, y) sẽ có bấy nhiêu cặp giá trị (r, ).
2.3. Một số nhận xét về các kỹ thuật tìm đƣờng đi cho robot
2.3.1. Kỹ thuật điều khiển bằng tay
Ưu điểm
Robot di chuyển bằng bộ điều khiển tay là một trong loại robot thi
công đơn giãn nhất, chi phí đầu tƣ thấp, di chuyển linh hoạt theo sự điều
khiển, có thể có nhiều tính năng làm đƣợc nhiều việc thay con ngƣời.
Khuyết điểm
Robot di chuyển bằng bộ điều khiển có khuyết điểm lớn nhất là còn
phụ thuôc vào sự điều khiển của con ngƣời, không thay thế đƣợc con ngƣời,
không tự di chuyển đƣợc do vậy robot di chuyển bằng bộ điều khiển chỉ hoạt
động đƣợc khi có con ngƣời can thiệp.
2.3.2. Kỹ thuật dò line bằng thiết bị cảm ứng
Ưu điểm
Là một robot tự vận hành một cách tự động, giá thành tƣơng đối trung
bình không cao, có thể dùng các cảm biến thông thƣờng cũng có thể dò đƣờng
đƣợ c.
Đƣợc ứng dụng nhiều cho các cuộc thi robocon, có khả năng thay thế
con ngƣời làm việc trong phạm vi nhỏ.
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 65/81
56
Có khả năng tự động cua trái, cua phải một cách linh hoạt.
Khuyết điểm
Tuy là một robot di chuyển tự động nhƣng chỉ di chuyển trên mặt
phng có các đƣờng line quy định của nhà thiết kế.
Giá thành không cao nhƣng không đƣợc ứng dụng rộng rãi, không di
chuyển đƣợc trên các mặt phng khác.
Không thông minh, chỉ di chuyển đƣợc quảng đƣờng đã đƣợc qui
định.
2.3.3. Kỹ thuật tìm đƣờng đi bằng phƣơng pháp xử lý ảnh
Ưu điểm
Chi phí chế tạo robot ít tốn kém hơn so với hai kỹ thuật dùng thiết bị
điều khiển và dùng thiết bị cảm ứng, kỹ thuật này chỉ sử dụng camera để thu
nhận hình ảnh để tìm đƣờng, không cần gắn thêm vào robot các thiết bị cảm
ứng để dò đƣờng.
Theo phƣơng pháp xử lý ảnh, khi hành lang thay đổi (dài, ngắn) thì
không cần chỉnh sửa lại chƣơng trình, khác hơn so với kỹ thuật dò line dùng
thiết bị cảm ứng.
Khuyết điểm
Theo phƣơng pháp xử lý ảnh, kết quả di chuyển robot bị tác động bởicác yếu tố: camera, điều kiện về môi trƣờng (sáng hay tối) . Chất lƣợng
camera càng tốt sẽ thu nhận hình ảnh tốt thì robot di chuyển đạt đƣợc độ
chính xác cao hơn.
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 66/81
57
CHƢƠNG 3
CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM
3.1. Giới thiệu
Chƣơng 2 đã trình bày về các kỹ thuật tìm đƣờng đi của robot và một
số nhận xét về các kỹ thuật này. Qua nhận xét và đánh giá về các kỹ thuật ta
thấy kỹ thuật tìm đƣờng đi bằng xử lý ảnh linh động hơn vì dữ liệu đầu vào
của bài toán không cố định giống nhƣ kỹ thuật dò line dùng thiết bị cảm ứng.
Đối với kỹ thuật tìm đƣờng đi bằng phƣơng pháp xử lý ảnh tác giả
cũng đã trình bày về các phƣơng pháp phát hiện biên và phƣơng pháp biến đổi
Hough. Qua k ết quả nhận xét và đánh giá về các phƣơng pháp phát hiện biên
cho ta thấy phƣơng pháp Canny rất thích hợp cho bài toán vì phƣơng pháp
này cho phép ta thay đổi một cách linh động các ngƣỡng khi xác đinh biên
đồng thời có khả năng loại bỏ bớt nhiễu và các điểm biên phụ không cần quan
tâm, chỉ giữ lại các điểm biên chính theo mục đích sử dụng khác nhau.
Để áp dụng lý thuyết đã trình bày ở chƣơng 2, chƣơng này sẽ trình bày
một chƣơng trình demo tìm biên ảnh và xác định các đƣờng thng Hough, qua
đó ứng dụng vào bài toán điều khiển robot di chuyển dọc theo các đƣờng
thng này.
3.2. Cài đặt thuật toán xác định đƣờng đi cho Robot
Mô tả
Trong cuộc sống robot có thể giúp ta làm các công việc nặng nhọc,
nguy hiểm cho sức khỏe chng hạn nhƣ trong các nhà máy hóa chất, nơi có
nhiều chất phóng xạ. Những dây chuyền cần tự động hóa không thể thiếu
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 67/81
58
robot, đặc biệt robot có thể làm việc liên tục trong thời gian dài với độ chính
xác cao.
Đối với ứng dụng này ta thiết kế robot di chuyển dọc theo hành lang
bằng cách gắn thêm vào robot một camera để thu nhận hình ảnh, sau đó
những hình ảnh này đƣợc gửi về máy tính phân tích và xử lý. Sau khi xử lý
xong máy tính tìm đƣợc đƣờng đi và điều khiển robot di chuyển theo đƣờng
đi này. Quá trình thu nhận ảnh và tìm đƣờng đi cho robot đƣợc lặp đi lặp lại
cho đến khi robot đi đƣợc đến đích.
Do điều kiện về thời gian nên tôi chƣa kịp nghiên cứu để thiết kế
robot thật vì vậy tôi sử dụng đoạn video clip để mô phỏng hành động di
chuyển dọc theo hành lang của robot và thuật toán sẽ duyệt từng frame của
đoạn video này cho đến khi kết thúc, ứng với mỗi frame thuật toán sẽ tiến
hành thực hiện các bƣớc sau:
1.
Xác định tọa độ robot (là tọa độ đƣợc xác định từ frame trƣớc)
2. Xác định biên dựa vào thuật toán Canny [3] [5] [6]
3. Xác định các đƣờng thng Hough [7] [8] [9] [10]
4. Xác định tọa độ tiếp theo mà robot cần di chuyển tới
5. Di chuyển robot đến tọa độ mới
6.
Quay lại bƣớc 2 cho đến khi đọc hết frame .
Ghi chú: Frame chính là hình ảnh ghi nhận tiế p theo của robot khi di chuyển
sang vị trí mớ i.
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 68/81
59
Lưu đồ
End.
Đ
S
Begin
img:=SelectFrameFromVideo(v)
Canny(img)
Lines:=HoughLine(img)
Frame
cuối cùng ?
Video và độ dài
bƣớc đi của robot
StartPosition(x,y) là tọa độ ban đầucủa robot
NextPosition:= GetNextPosition(lines)
StartPosition.x = NextPosition.x
StartPosition.y = NextPosition.y
MoveRobotToPosition(StartPosition)
Hình 3.1. Lưu đồ tìm đường đi cho robot
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 69/81
60
Thuật toán xác định đường đi
Input : Video, độ dài bƣớc đi của robot
Output : Tọa đô robot cần di chuyển đến
Procedure XacDinhDuongDi (v:Video)
Begin
Var img : ImagePointer;
lines : array of StructLine;
StartPosition: Point;
NextPosition: Point;img := SelectFrameFromVideo(v);
StartPosition.x = {tọa độ x0 ban đầu của robot};
StartPosition.y = {tọa độ y0 ban đầu của robot};
While (img)
Begin
Canny(img);
lines := HoughLine(img);
NextPosition := GetNextPosition (img, bƣớc đi,lines,StartPosition);
MoveRobotToPosition (NextPosition);
StartPosition.x = NextPosition.x;
StartPosition.y = NextPosition.y;
End;
End.
3.2.1. Thuật toán xác định vị trí mới cho robot
Giả sử tọa độ ban đầu của robot là (x0, y0). Điểm tiếp theo (x N, y N) của
robot cần di chuyển đến đƣợc xác định nhƣ sau :
- Xác định 2 hoành độ trái và phải gần nhất thuộc tập đƣờng thng
Hough so với hoành đô x0.
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 70/81
61
- x N = (hoành độ trái + hoành độ phải) / 2 .
- y N = y0 + độ dài bƣớc đi của robot.
Hình 3.2. Cách xác định điểm đi tiếp theo cho robot
Ghi chú :
xOy : là hệ trục tọa độ so với màn hình máy tính.
: Robot
Là hƣớng robot cần di chuyển đến
Là độ dài bƣớc đi của robot
Là các đƣờng thng Hough
xtrái, x phải : lần lƣợt là tọa độ bên trái gần nhất, bên phải gần nhất của
các đƣờng thng Hough so với (x0, y0)
x N,y N : Là tọa độ tiếp theo mà robot cần di chuyển đến.
y
xO
xtrái x phải
x N
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 71/81
62
a. Lưu đồ
Hình 3.3. Lưu đồ xác định điểm di chuyển tiếp theo cho robot
b. Giải thuật
Procedure GetNextPosition(img: Image, BuocDi:integer,
lines:array of StructLine, ToaDoBanDau(x0,y0): Point)
Var X_Trai, X_Phai : float;
ToaDoMoi : Point;
Begin
X_Trai := Tọa độ trái gần nhất trong tập lines so với x0;
X_Phai := Tọa độ phải gần nhất trong tập lines so với x0;
ToaDoMoi.X := (X_Trai + X_Phai) / 2;
ToaDoMoi.Y := y0 + BuocDi;
End
Begin
Frame, tập đƣờng thngHough và bƣớc đi của robot
Xác định tọa độ xtrái gần nhất
Xác định tọa độ x hải gần nhất
x N = (xtrái + x phải)/2
y N = y0 + độ dài bƣớc đi của robot
End
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 72/81
63
3.2.2. Thuật toán xác định tọa độ trái và phải gần nhất
Hình 3.4. Cách xác định điểm trái và phải gần nhất
Giả sử ta có tập các đƣờng thng Hough sau : lines = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
và robot R ban đầu có tọa độ (x0, y0). Ý tƣởng tìm hoành độ trái và phải gần
nhất nhƣ sau:
Gọi là đƣờng thng vuông góc với trục tung đi qua điểm (x0, y0)
và cắt các đƣờng thng (1), (2), (3), (4), (5), (6).
Ta lần lƣợt tìm điểm giao nhau của với các đƣờng (1), (2), (3),
(4), (5), (6). Giả sử nghiệm tìm đƣợc lần lƣợt là : x1,x
2, x
3, x
4, x
5, x
6.
Dùng mảng arrBenTrai để lƣu những hoành độ nhỏ hơn x0 và
arrBenPhai để lƣu những hoành độ lớn hơn x0.
arrBenTrai = {x1, x2, x3}
arrBenPhai = {x4, x5, x6}
Điểm bên trái gần nhất với x0 : X_Trai = max{arrBenTrai} = x3.
Điểm bên phải gần nhất với x0 : X_Phai = min {arrBenPhai} = x4.
y
x
O
(x0,y0)X1 X2 X3 X4 X5 X6
(1)
(2)
(3) (4)
(5)
(6)
(
)
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 73/81
64
a. Lưu đồ
Hình 3.5. Lưu đồ xác định điểm bên trái và bên phải gần nhất
Return
X_Trai := max {arrBenTrai}
X_Phai := min {arrBenPhai}
Nghiệm < x0?
Begin
Lines[ ],(x0,y0)
Xác định đƣờng thng
i < Lines.length
Tính định thức giữa
với Lines[i]
DinhThuc <> 0Tính nghiệm vớiLines[i] và đƣa vàomảng arrNghiem
S
Đ
Chèn nghiệm
vào arrBenTrai
Chèn nghiệm
vào arrBenPhai
Đ
S
Đ S
End
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 74/81
65
b. Giải thuật
Input : Lines[ ], (x0,y0)
Output : X_Trai, X_Phai
Procedure HoanhDo_Trai_Phai
Var
i: integer; DinhThuc, Dx: float;
x: float;
arrBenTrai, arrBenPhai : array of float;
Begin
- Xác định đƣờng thng đi qua (x0,y0);
While (i < Lines.length)
Begin
Tính DinhThuc(, Lines[i]);
If DinhThuc <> 0 Then
Begin
x := Dx / DinhThuc;
If x < x0 Then
arrBenTrai.Add(x);
Else
arrBenPhai.Add(x);
EndEnd
X_Trai := max { arrBenTrai };
X_Phai := min { arrBenPhai };
End.
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 75/81
66
3.2.3. Kết quả thử nghiệm của thuật toán Canny và Hough
Để xác định đƣợc những đƣờng thng Hough, thì trƣớc tiên ta phải
xác định đƣợc các biên ảnh và từ những biên ảnh này ta mới xây dựng đƣợc
các phƣơng trình của đƣờng thng Hough. Tùy theo kết quả của biên ảnh thế
nào thì ta sẽ có những đƣờng thng Hough tƣơng ứng. Biên ảnh càng nhiều
thì ta sẽ có đƣờng thng Hough càng nhiều, biên ảnh càng ít thì ta sẽ có
đƣờng thng Hough càng ít.
Các kết quả thử nghiệm dƣới đây đƣợc chạy trên bộ xử lý Intel Core
Duo T7250 2.0GHz, RAM 2.0GB, Windows 7 Ultimate 32-bit.
Sau đây là những kết quả thử nghiệm của thuật toán Hough khi thay
đổi các giá trị thông số của thuật toán xác định biên và các giá trị thông số của
chính thuật toán Hough.:
Hình 3.6. Ảnh hành lang gốc
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 76/81
67
Ảnh kết quả thử nghiệm của Canny và Hough với các ngƣỡng thay đổi
Hình 3.7. Ảnh biên a) Hình 3.8. Ảnh Hough a)
T l = 1, T h = 3
Hình 3.9. Ảnh biên b) Hình 3.10. Ảnh Hough b)
T l = 5, T h = 15
Hình 3.11. Ảnh biên c) Hình 3.12. Ảnh Hough c)
T l = 15, T h = 45
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 77/81
68
Hình 3.13. Ảnh biên d) Hình 3.14. Ảnh Hough d)
T l = 30, T h = 90
Hình 3.15. Ảnh biên d) Hình 3.16. Ảnh Hough d)
T l = 47, T h = 141
Bảng kết quả
Ảnh biên Ảnh Hough
Tên Ngưỡng thấp Ngưỡng cao Tên Số lượng đường thẳng
a 1 3 a 1162
b 5 15 b 561
c 15 45 c 234
d 30 90 d 141
e 47 141 e 77
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 78/81
69
Nhận xét
Ở đây ta đánh giá phƣơng pháp Canny và Hough với các ngƣỡng khác
nhau. Khi ta thay đổi ngƣỡng thấp và ngƣỡng cao thì số lƣợng biên đƣợc phát
hiện cũng thay đổi nên số lƣợng đƣờng thng Hough đƣợc tìm cũng sẽ thay
đổi theo.
Nên ta thấy:
- Khi ngƣỡng thấp và ngƣỡng cao đều thấp thì số lƣợng biên phát
hiện ra rất nhiều. Nên số lƣợng đƣờng thng Hough đƣợc xác định rất nhiều, vì vậy trong trƣờng hợp này việc xác định điểm di chuyển tiếp theo cho robot
tốn rất nhiều thời gian mới có thể xác định đƣợc.
- Khi cả hai ngƣỡng đều cao thì số lƣợng điểm biên đƣợc phát hiện là
rất ít, chỉ những điểm có mức xám cao mới có thể thành biên. Nên số lƣợng
đƣờng thng Hough đƣợc xác định là rất ít, vì vậy trong trƣờng hợp này việc
xác định điểm di chuyển tiếp theo cho robot sẽ tiết kiệm đƣợc nhiều thời gianhơn.
Kết luận chƣơng 3
Trong chƣơng này luận văn đã trình bày một số phƣơng pháp phát
hiện biên và xác định các đƣờng thng Hough trên cơ sở đó ứng dụng vào bài
toán robot di chuyển dọc theo các đƣờng thng này. Cụ thể ở chƣơng 3 đã đạt
đƣợc các kết quả sau:
Cài đặt thành công thuật toán xác định biên và thuật toán Hough.
Đƣa ra nhận xét về kết quả thử nghiệm của 2 thuật toán này.
Ứng dụng thuật toán Canny và Hough để xác định đƣờng đi cho
robot.
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 79/81
70
KẾT LUẬN
Trong quá trình nghiên cứu tài liệu và thực hiện luận văn dƣới sự định
hƣớng của thầy hƣớng dẫn tôi đã đạt đƣợc một số kết quả nhƣ sau:
- Tìm hiểu đƣợc một cách tổng quan về robot và các kỹ thuật tìm
đƣờng đi của robot.
- Tìm hiểu về phƣơng pháp phát hiện biên ảnh, hệ thống hóa các
phƣơng pháp phát hiện biên. Đƣa ra nhận xét, đánh giá các phƣơng pháp phát
hiện biên và có lựa chọn phƣơng pháp phù hợp với từng loại ảnh. Xây dựng
đƣợc các đƣờng thng Hough thông qua các biên của ảnh.
- Ngoài ra trong quá trình nghiên cứu, tôi cũng đã tích lũy thêm cho
mình về kỹ thuật lập trình và quan trọng là rèn luyện kỹ năng để thực hiện
một nghiên cứu khoa học. Tuy mới chỉ là bƣớc đầu nhƣng là tiền đề giúp ích
cho tôi trong thời gian nghiên cứu sắp tới để tôi đạt đƣợc những kết quả tốthơn.
Dựa trên những kết quả bƣớc đầu đã đạt đƣợc luận văn sẽ tiếp tục
nghiên cứu xác định ngã rẽ cho robot và hiện thực thuật toán tìm đƣờng đi
trên robot thật.
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 80/81
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
[1]. Võ Đức Khánh, Hoàng Văn Kiếm, “Giáo trình xử lý ảnh số ”. Nhà
xuất bản Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh.
[2]. Lê Hoài Quốc, Chung Tấn Lâm, “Robot công nghiệp”. Nxb Khoa
hoc và kỹ thuật, 2002.
[3]. Đỗ Năng Toàn (2002), “ Biên ảnh và một số tính chất ”, Tạp chí Khoa
học Công nghệ, Tập 40, số ĐB, tr 41-48.
[4]. Đào Văn Hiệp, “Kỹ thuật Robot”. Nxb Khoa hoc và kỹ thuật, 2004.
[5]. Đỗ Năng Toàn, Phạm Văn Dũng, Phạm Việt Bình (2005), “Ứng
dụng chu tuyến trong phát hiện góc nghiêng Văn bản”. Kỷ yếu Hội
thảo Quốc gia lần thứ 7 - Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ
thông tin và Truyền thông, Đà Nẵng 18-20/08 /2004. Nxb KH&KT,
Hà Nội 2005.
[6]. Đỗ Năng Toàn (2007), Phạm Việt Bình, “Giáo trình xử lý ảnh”, Đại
học Thái Nguyên.
Tiếng Anh
[7]. A Amin and S. Fischer, A Document Skew Detection Method Using
the Hough Transform, Pattern Analysis & Applications, 2000.
[8]. S. C. Hinds, J. L. Fisher and D. P. D'Amato. A Document Skew
Detection Method Using Run-Length Encoding and the Hough
Transform. 10th International Conference on Pattern Recognition,
vol. 1, 1990.
7/18/2019 Phat hien bien
http://slidepdf.com/reader/full/phat-hien-bien 81/81
[9]. AL Shatnawi and K. Omar, Methods of Arabic baseline detection the
state of art. Int. J. Comput. Sci. Network Secur, 2008
[10]. S. Srihari and V. Gonvindaraju. Analysis of texual images using
hough transform, 1989.
Internet
[11]. http://automation.net.vn/Robot-Robotics/Xu-the-pha-t-trie-n-Robot-
tren-the-gio-i-va-ti-nh-hi-nh-nghien-cu-u-Robot-o-Vie-t-Nam-hie-n-
nay.html
[12]. http://vnexpress.net/gl/khoa-hoc/2011/10/robot-khong-lo-titan-lan-
dan-tien-den-tp-hcm/page_2.asp.
[13]. http://www.youtube.com/watch?v=oKm2aOd62ZI