Từ khóa-Nhận dạng mẫu, mạng neural, trừ nền, khiếm khuyết bề mặt, gạch men.
I. GIỚI THIỆUSản xuất gạch men và ốp lát tại Việt Nam là một trong số ít các ngành công nghiệp vươn lên tầm cỡ khu vực và thế giới. Theo số liệu thống kê năm 2015 tổng công suất hiện đạt tới 500 triệu m 2 /năm, đứng đầu Đông Nam Á và thứ 6 thế giới. Sản phẩm gạch men không chỉ được tiêu thụ trong nước mà còn được xuất khẩu ra nước ngoài. Việt Nam cũng là nhà xuất khẩu gạch ốp lát top 10 thế giới. Hiện tại, khoảng 15% sản lượng của Việt Nam được xuất khẩu đi các nước trên thế giới [1].Nghiên cứu các phương pháp và các kỹ thuật cho việc kiểm tra đánh giá lỗi bề mặt trong sản xuất theo dây chuyền tự động và xây dựng hệ thống phát hiện và nhận dạng lỗi trên bề mặt sản phẩm nói chung và gạch men nói riêng đã và đang là một vấn đề được quan tâm đối với ngành công nghiệp của nhiều nước. Tuy nhiên, chưa có công bố nào hoàn chỉnh về vấn đề này. Các nghiên cứu hoặc chỉ dừng lại ở đề xuất thuật toán phân đoạn ảnh để phát hiện vùng chứa khuyết điểm trên bề mặt [2] hay chỉ phát hiện các sai lệch về độ dày, mỏng, độ cong vênh trên biên của viên gạch [3]. Một số hệ thống thực nghiệm thì chỉ đơn giản là nhận dạng gạch có lỗi hay không lỗi [4] hoặc chỉ phân loại khuyết điểm với các mẫu lỗi đã xử lý trước [5]. Phần lớn các nghiên cứu này đều có một khuyết điểm rất lớn là không có chức năng nhận dạng gạch mẫu nên hệ thống không có tính tổng quát cao chỉ xét một số mẫu gạch với hoa văn đơn giản, đồng nhất, các loại gạch đa họa tiết hay bề mặt có các họa tiết phức tạp với độ tương phản cao về độ sáng hay màu sắc chưa được xét đến. Riêng ở nước ta, các nghiên cứu để áp dụng cho các ứng dụng này vẫn chưa phổ biến, chủ yếu là các phương pháp truyền thống thường được thực hiện do con người trực tiếp quan sát bề mặt của sản phẩm, để đánh giá phân loại chất lượng cho các sản phẩm gạch men vì vậy, nghiên cứu này là rất cần thiết và có ý nghĩa thực tiễn.Bài báo này đề xuất một giải thuật máy học và xử lý ảnh mới để phát hiện và nhận dạng khuyết điểm trên bề mặt gạch men sử dụng kỹ thuật nhận dạng gạch mẫu dựa trên mạng nơ-ron với bộ đặc trưng cơ bản về thông tin hình học kết hợp với các đặc trưng về histogram và kết cấu của ảnh. Tiếp theo, các lỗi khuyết điểm trên bề mặt gạch men sẽ được xác định bằng kỹ thuật phân đoạn ảnh, trừ nền và xử lý hình thái. Quy trình xử lý tổng quát của phương pháp được trình bày như trong hình 1. Mục tiếp theo của bài viết mô tả chi tiết nội dung của phương pháp được đề xuất. Các kết quả thực nghiệm và thảo luận được trình bày trong mục III. Kết luận và các định hướng nghiên cứu tiếp theo được đưa ra trong mục IV của bài báo. Hình 1. Quy trình xử lý tổng quát của phương pháp được đề nghị
II. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
A. Giới hạn và phạm vi nghiên cứuTrong nghiên cứu này, chúng tôi xét bài toán phát hiện và nhận dạng lỗi trên bề mặt gạch men ceramic là loại gạch được sản xuất và tiêu thụ với sản lượng lớn nhất ở Việt Nam hiện nay. Chúng tôi xét 15 loại gạch mẫu có kích thước, màu sắc, hình dáng và độ phức tạp khác nhau của họa tiết. Hình ảnh m...
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.