Ứng dụng KE

Tổng quan

Ứng dụng KE là một ứng dụng sử dụng hệ thống ECOS áp dụng việc đo đạc với độ chuẩn xác cao bằng vision, và tìm các khuyết tật trên bề mặt đối tượng.

Đo kích thước với độ chuẩn xác cao

Đo kích thước là một quá trình xác định và ghi lại giá trị số hoặc ký hiệu cho một đặc điểm hoặc đối tượng dựa trên một đơn vị chuẩn. Độ chuẩn xác cao là độ gần của các phép đo với các giá trị thực của các đối tượng được đo. Một số dụng cụ đo thường dùng là:

Thước kẹp
Panme

Bên cạnh đó, một xu hướng cho việc đo đạc hiện nay là sử dụng đo đạc bằng vision. Phương pháp này sử dụng camera và xử lý hình ảnh để đo lường để xác định kích thước của đối tượng. Việc sai lệch khi đo chỉ tính ở mức một vài pixel và việc mật độ pixel càng cao thì càng chính xác hơn.

	Vision	Panme	Thước kẹp
Tiếp xúc	Không cần tiếp xúc	Phải tiếp xúc	Phải tiếp xúc
Tốc độ	Nhanh	Chậm	Chậm
Kiểm tra hàng loạt	Dễ kiểm tra	Không phù hợp	Không phù hợp
Độ chính xác	Cao	Cao	Thấp

Đối tượng

Trong ứng dụng này cần đo đường kính của lỗ có thông số 2.9 và 1.8 của vật, bên cạnh đó cũng cần kiểm tra khoảng cách giữa các chân pins và phần khuyết tật trên đỉnh.

Mô hình

Station 1: Đo lỗ 1.8 và kiểm tra chân pins bị cong

Xác định phần lỗ 1.8 và đo đường kính, bên cạnh đó cũng xác định các chân pins để kiểm tra chân pins có bị cong hay không.

Ở xử lý này, ta chia thành 2 phần: tìm đường kính của lỗ ở tâm, và phần chân pins. Với phần lỗ ở tâm, sử dụng trực tiếp houghCircle lên ảnh được xử lý gray + blur. Còn phần tìm các chân pins cần phải xử lý thêm phần contrast và brightness để xác định phần chân pins.

Station 2: Đo khoảng cách giữa các chân pins

Cần tìm được đúng phần tâm của chân pins để đo và khi đo nhiều lượt thì sai số thấp.

Kết hợp các phần xử lý ảnh như thay đổi contrast & brightness, Canny, Dilate, approxPolyDP, minEnclosing để xử lý việc tìm chân pin.

Station 2 — Quá trình xử lý để xác định chân pin

Station 3: Kiểm tra phần khuyết điểm trên bề mặt vật.

Sử dụng mô hình object detection (YOLO8), kết hợp thêm phần xử lý ảnh để huấn luyện và kiểm tra các phần khuyết điểm trên bề mặt của vật.

Staion 4: Đo phần lỗ 2.9 trên phần đỉnh của vật.

Áp dụng các xử lý ảnh như crop để tập trung vào phần vật hơn, sử dụng scale up để tăng mật độ pixel, điều chỉnh các thông số contrast và brightness của hình ảnh và ưng dụng houghCircle để tìm ra được đường tròn cần thiết. Các phần xử lý khác nhau được kết hợp để tạo nên độ chính xác cao khi đo đường kính lỗ ở đỉnh.

Station 4 — Quá trình xử lý để xác định đường kính

Main model

Là phần kết hợp các station lại để xây dựng một mô hình cuối cùng dùng cho ứng dụng.

Chạy kiểm tra:

Với từng station

Cách chạy sẽ dùng command tương ứng như dưới:

python first_station.py --opt opt.json --input_path input_path.jpeg  --output output.jpeg
python second_station.py --opt opt.json --input_path input_path.jpeg  --output output.jpeg
python third_station.py --opt opt.json --input_path input_path.jpeg  --output output.jpeg
python fourth_station.py --opt opt.json --input_path input_path.jpeg  --output output.jpeg

Với:

input_path: đường dẫn đến file cần kiểm tra.
output: đường dẫn để lưu ảnh kết quả.

Sử dụng main model để kiểm thử:

python test.py --opt opt.json --output_dir output/

Với:

opt: đường dẫn đến file opt.json
output_dir: đường dẫn đến thư mục sẽ chứa ảnh kết quả.