Nghiên cứu và xây dựng hệ thống tự động phát hiện và phân loại điểm đen trên bề mặt sản phẩm

Abstract

Đề tài tập trung vào việc nghiên cứu, thiết kế và chế tạo một hệ thống tích hợp giữa phần cứng và phần mềm, có khả năng tự động hóa quy trình kiểm tra bề mặt sản phẩm theo tiêu chuẩn công nghiệp. Hệ thống bao gồm ba khối chính: (1) Cơ cấu phần cứng điều khiển bởi vi điều khiển ESP32 kết hợp động cơ servo và stepper; (2) Hệ thống camera thu nhận ảnh sản phẩm và giao tiếp với máy tính; (3) Phần mềm xử lý ảnh trên máy tính (viết bằng Python sử dụng OpenCV, rembg, PIL…) đảm nhiệm nhiệm vụ nhận diện, phân tích và đánh giá điểm đen trên ảnh. Hệ thống có thể vận hành ở hai chế độ: Tự động (Auto) – cho phép kiểm tra toàn bộ 5 mặt của sản phẩm (trước, sau, trái, phải, trên) theo trình tự định sẵn mà không cần sự can thiệp của con người; và Thủ công (Manual) – cho phép người vận hành lựa chọn và kiểm tra từng mặt riêng biệt. Phần mềm giao diện người dùng (GUI) hỗ trợ trực quan quá trình vận hành, cho phép hiển thị ảnh, vùng cắt, kết quả phân tích và điều khiển hệ thống một cách linh hoạt. Quá trình xử lý ảnh bao gồm các bước: chụp ảnh sản phẩm, tách nền bằng vùng ROI hoặc thư viện rembg, chuyển ảnh sang ảnh xám, thiết lập ngưỡng độ xám (≥ 60%) và quét ảnh bằng cửa sổ trượt 3x3 pixel để xác định điểm đen có diện tích ≥ 0.02 mm². Kết quả phân tích được đánh dấu trực tiếp lên ảnh với đường viền, lưu trữ cùng kết quả kiểm định dưới dạng tệp ảnh và bảng log, phục vụ truy xuất và đánh giá chất lượng sản phẩm.