HỌC VIỆN NÔNG NGHIỆP VIỆT NAM

KHOA CƠ – ĐIỆN
------------

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
ĐỀ TÀI:
XÂY DỰNG PHẦN MỀM XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ CĨ NHIỆT ĐỘ
TĂNG BẤT THƯỜNG TRÊN CƠ THỂ LỢN NI

Người thực hiện

: NGUYỄN HỮU ĐẠT

Mã sinh viên

: 597703

Khóa

: K59 – TDHB

Chuyên ngành

: TỰ ĐỘNG HÓA

Giảng viên hướng dẫn

: TS. NGUYỄN THÁI HỌC

Hà Nội, 2021

LỜI CAM ĐOAN
Tơi xin cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của riêng tôi và được sự
hướng dẫn khoa học của giảng viên Tiến sĩ: NGUYỄN THÁI HỌC. Các nội
dung nghiên cứu, kết quả của đề tài nghiên cứu này là trung thực và chưa cơng
bố dưới bất kì hình thức nào trước đây. Các thơng tin trích dẫn trong đồ án này
đều được chỉ rõ nguồn gốc.
Nếu phát hiện có bất kì gian lận nào, tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm
về nội dung luận văn của mình.
Hà Nội, ngày tháng năm 2021
Tác giả đồ án

Nguyễn Hữu Đạt

i
 

 


LỜI CẢM ƠN
Trong quá trình học tập và sinh hoạt tại Học viện Nông Nghiệp Việt Nam,
đặc biệt là trong khoảng thời gian em thực hiện đồ án tốt nghiệp, em đã nhận
được sự giúp đỡ tận tình về mọi mặt của quý thầy, quý cô trong trường. Nay em
xin chân thành gửi lời cảm ơn đến:
Học viện Nông Nghiệp Việt Nam và khoa Cơ - Điện đã cung cấp điều kiện
học tập tốt nhất cho em trong suốt thời gian qua để em hồn thành tốt khóa học.
Em xin chân thành gửi lời cảm ơn đến toàn thể quý thầy cơ bộ mơn Tự
Động Hóa khoa Cơ - Điện, những người đã trực tiếp truyền đạt những kiến thức

về chuyên môn cũng như kiến thức xã hội với sự quyết tâm và tận tụy nhất để
em có thể an tâm bước ra trường phục vụ xã hội.
Đặc biệt em xin chân thành gửi lời cảm ơn đến thầy Tiến sĩ Nguyễn Thái
Học đã tận tình hướng dẫn và đưa ra ý kiến, ý tưởng cùng với kiến thức chuyên
môn để hoàn thành đồ án một cách tốt nhất.
Em xin cảm ơn gia đình đã tích cực động viên, khuyến khích, tạo mọi điều
kiện và trực tiếp hỗ trợ kinh phí, tinh thần để đồ án tốt nghiệp được hồn thành
đúng thời hạn.
Do kiến thức và thời gian còn hạn chế nên khóa luận khơng thể tránh khỏi
những thiếu xót mong q thầy cơ và các bạn đóng góp ý kiến để khóa luận của
em hồn chỉnh tốt hơn.
Em xin chân thành cảm ơn!
Hà Nội, ngày tháng năm 2021
Sinh viên

Nguyễn Hữu Đạt
 

ii
 

 


MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN................................................................................................... i 
LỜI CẢM ƠN ....................................................................................................... ii 
MỤC LỤC ............................................................................................................ iii 
DANH MỤC BẢNG ............................................................................................. v 
DANH MỤC HÌNH ............................................................................................. vi 

MỞ ĐẦU ............................................................................................................... 1 
1. Đặt vấn đề .......................................................................................................... 1 
2. Mục đích nghiên cứu của đề tài......................................................................... 2 
3. Đối tượng nghiên cứu ........................................................................................ 2 
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN TÀI LIỆU ............................................................... 4 
1.1. Tổng quan về camera ảnh nhiệt...................................................................... 4 
1.2. Tổng quan về xử lý ảnh ................................................................................ 11 
1.3. Ứng dụng camera ảnh nhiệt trong việc phát hiện sớm và từ xa những bất
thường ở vật nuôi bằng phương pháp đo thân nhiệt............................................ 26 
1.4. Phương pháp đo thân nhiệt ........................................................................... 27 
CHƯƠNG 2. NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU..................... 40 
2.1. Sơ đồ khối hệ thống tự động nhận diện các vị trí có nhiệt độ bất thường ... 40 
2.2. Giới thiệu phần cứng .................................................................................... 42 
2.3. Một số thuật toán được sử dụng trong việc phân tích ảnh thân nhiệt vật ni
............................................................................................................................. 46 
2.4. Tìm hiểu về ngơn ngữ lập trình Python và phần mềm OpenCV. ................. 50 
2.5. Phần mềm Blynk .......................................................................................... 54 
2.6. Nguyên lý xác định nhiệt độ dựa theo màu sắc ảnh nhiệt............................ 57 
CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN ...................................................... 62 
3.1 Hình ảnh mơ hình thực tế .............................................................................. 62 
3.2. Lưu đồ thuật tốn chương trình chính .......................................................... 63 

iii
 

 


3.3 Các hình ảnh hiển thị đo thân nhiệt trên cơ thể lợn nuôi sử dụng Raspberry
và phần mềm Blynk............................................................................................. 64 

3.4. Chạy khảo nghiệm ........................................................................................ 67 
3.5. Thảo luận ...................................................................................................... 68 
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ............................................................................. 69 
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................... 70 
PHỤ LỤC ............................................................................................................ 72 

iv
 

 


DANH MỤC BẢNG
Bảng 1. Một số nghiên cứu việc tự động đo thân nhiệt vật nuôi ........................ 30
Bảng 2. Các kiểu mã thường dùng ...................................................................... 52
Bảng 3: Bảng thông số quá trình thực nghiệm .................................................... 60
Bảng 4: Khảo nghiệm độ chính xác của thiết bị khi sử dụng thiết bị đo trên cơ
thể lợn nuôi .......................................................................................................... 67
Bảng 5: Khảo nghiệm độ chính xác của các vị trí tăng nhiệt độ bất thường trên
cơ thể lợn nuôi ..................................................................................................... 68

v
 

 


DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1: Bức xạ nhiệt của camera ảnh nhiệt [1].................................................. 4
Hình 1.2: Ngun lí tạo ảnh của camera ảnh nhiệt [2] ......................................... 6

Hình 1.3: Ứng dụng trong theo dõi an ninh .......................................................... 6
Hình 1.4: Ứng dụng trong thực thi pháp luật ........................................................ 7
Hình 1.5: Ứng dụng trong an ninh hàng hải ......................................................... 8
Hình 1.6: Đo thân nhiệt người tại sân bay bằng camera hồng ngoại .................... 8
Hình 1.7: Ảnh nhiệt chụp lại các vị trí chấn thương ở chân [1] ........................... 9
Hình 1.8: Ứng dụng trong sửa chữa máy móc […..] .......................................... 10
Hình 1.9: Phát hiện nước thấm bằng camera nhiệt […..] ................................... 11
Hình 1.10: Quá trình xử lý ảnh ............................................................................ 12
Hình 1.11: Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh ................................ 12
Hình 1.12. Cấu trúc tệp ảnh dạng PCX ............................................................... 19
Hình 1.13: Cơng nghệ xử lý ảnh áp dụng trong vũ khí để xác định hướng đi của
tên lửa [….] ......................................................................................................... 21
Hình 1.14: Vũ khí cơng nghệ cao được áp dụng kỹ thuật sử lý ảnh xác đinh điểm
đến của tên lửa xuyên lục địa […..] .................................................................... 21
Hình 1.15: Hệ thống Camera nhận dạng khn mặt […..] ................................. 22
Hình 1.16: Cơng nghệ xử lý ảnh giúp nhận diện biển số xe […] ....................... 23
Hình 1.17: Ứng dụng công nghệ xử lý ảnh vào trong máy X-Quang [....] ......... 23
Hình 1.18: Áp dụng cơng nghệ xử lý ảnh vào kỹ thuật siêu âm [....] ................. 24
Hình 1.19: Cơng nghệ xử lý ảnh đọc mã vạch của sản phẩm [.....] .................... 25
Hình 1.20: Cơng nghệ xử lý ảnh áp dụng trong kiểm tra chất lượng chín của quả
dâu tây […..] ........................................................................................................ 25
Hình 1.21. Sử dụng ảnh thân nhiệt trên các vùng cơ thể cừu để dự đoán các chỉ
số sinh lý .............................................................................................................. 28

vi
 

 



Hình 1.22: 1 = cơ sở của tai trái (BEAR_L); 2 = cơ sở của bên phải tai
(BEAR_R) ;3 = chóp tai trái (TEAR_L); 4 = chóp tai phải (TEAR_R); 5 = mắt
trái hoặc mắt phải (EYE_O);6=nhiệt độ trung bình từ đầu đến mơng (AVCRL).
............................................................................................................................. 33
Hình 1.23. Hình ảnh nhiệt của đầu lợn Lợn (được phác thảo) hiển thị vị trí của
ba điểm đo trên tai (màu trắng vịng trịn)........................................................... 34
Hình 1.24: Ảnh nhiệt của lơn trước và sau khi giết thịt [….] ............................. 35
Hình 2.1: Sơ đồ khối cơng nghệ hệ thống tự động nhận diện các vị trí có nhiệt
độ bất thường ....................................................................................................... 40
Hình 2.2: Camera ảnh nhiệt cầm tay TG267 ...................................................... 42
Hình 2.3: Module ESP 8622 ............................................................................... 44
Hình 2.4. Sơ đồ ngun lí mạch cảnh báo .......................................................... 46
Hình 2.5. Các điểm ảnh ....................................................................................... 46
Hình 2.6. Độ phân giải ảnh ................................................................................. 47
Hình 2.7. Chuyển đổi hệ thống màu RGB sang Grayscale ................................. 49
Hình 2.8: Phần mềm Blynk ................................................................................. 54
Hình 2.9 Biểu đồ hệ sinh thái Blynk .................................................................. 55
Hình 2.10. Giao diện phần mềm Blynk trên điện thoại ...................................... 56
Hình 2.11: Ảnh đo thân nhiệt trên lưng lợn ni ................................................ 57
Hình 2.12: Hình ảnh đo thân nhiệt trên đầu lợn ni.......................................... 58
Hình 2.13: Hình ảnh đo thân nhiệt trên cổ lợn ni............................................ 58
Hình 2.14: Hình ảnh đo thân nhiệt trên tai lợn ni ........................................... 59
Hình 2.15:Hình ảnh đo thân nhiệt dưới bụng lợn ni ....................................... 59
Hình 2.16: Đồ thị đường đặc tính........................................................................ 60
Hình 3.1 Hình ảnh tổng qt mơ hình ................................................................. 62
Hình 3.2: Hình ảnh lưu đồ thuật tốn chương trình chính .................................. 63
Hình 3.3: Hình ảnh hiển thị đo thân nhiệt thấp trên Raspberry .......................... 64
Hình 3.4: Hình ảnh hiển thị đo thân nhiệt thấp trên Blynk ................................. 64
vii
 


 


Hình 3.5: Hình ảnh hiển thị đo thân nhiệt bình thường trên Raspberry ............. 65
Hình 3.6: Hình ảnh hiển thị đo thân nhiệt bình thường trên Blynk .................... 65
Hình 3.7: Hình ảnh hiển thị đo thân nhiệt bình thường trên Raspberry ............. 66
Hình 3.8: Hình ảnh hiển thị đo thân nhiệt cao trên Blynk .................................. 66

viii
 

 


MỞ ĐẦU
1. Đặt vấn đề
Hiện nay có rất nhiều cách để chuẩn đoán, xác định các bệnh phổ biến trên
gia súc gia cầm như: quan sát - nhìn, sờ nắn, gõ, nghe, ... Các phương pháp chuẩn
đốn đó cần tiếp xúc trực tiếp với cơ thể vật nuôi, điều này phần nào ảnh hưởng
tới kết quả chuẩn đốn và tình trạng của vật nuôi do khi tiếp xúc trực tiếp như
vậy sẽ gây hoảng loạn vào tạo stress cho vật ni hơn nữa có thể làm cho bệnh
nghiêm trọng hơn. Do đó, việc ứng dụng camera ảnh nhiệt và cơng nghệ xử lý
hình ảnh sẽ đem lại hiệu quả ưu việt hơn các phương pháp chuẩn đoán truyền
thống bằng cách tiếp xúc vật lý. Khi sử dụng camera ảnh nhiệt để chuẩn đốn
giúp ta có thể thu thập dữ liệu một cách hiệu quả, chính xác và nhanh chóng mà
khơng cần tiếp xúc trực tiếp. Hiện nay Việt Nam đã và đang ứng dụng rất hiệu
quả công nghệ camera ảnh nhiệt và công nghệ xử lý ảnh trong việc chuẩn đốn
một số bệnh trên vật ni.
Việc ứng dụng cơng nghệ đó mang lại nhiều ưu điểm trong việc chuẩn

đốn bệnh trên cơ thể vật nuôi như:


Đưa ra kết quả nhanh chóng và chính xác.




Chi phí thực hiện thấp.
Giúp thu thập các thông tin quan trọng mà không cần tiếp xúc vật lý với

con vật nuôi.


Cung cấp cho ta những thông tin sơ bộ về loại bệnh, mức độ nghiêm trọng

của bệnh khi mà các biện pháp kiểm tra vật lí khơng thể phát hiện được.
Mặc dù có nhiều ưu điểm trong việc chuẩn đoán bệnh như vậy nhưng việc
sử dụng camera ảnh nhiệt để thu thập dữ liệu tồn tại một số nhược điểm như sau:
Chỉ có thể áp dụng được với bệnh liên quan đến việc thay đổi nhiệt độ ở cơ thể
vật nuôi Dễ bị gây nhiễu bởi các yếu tố: ánh sáng mặt trời, độ ẩm, ... do đó sẽ
gây sai lệch trong q trình đo và thu thập dữ liệu.

1
 

 


Trong khuôn khổ của đề tài này em sẽ cung cấp cho người đọc cái nhìn

tổng quan về việc ứng dụng camera ảnh nhiệt và công công nghệ xử lý ảnh trong
việc chuẩn đoán một số bệnh trên gia súc, gia cầm đã và đang áp dụng trên thế
giới và Việt Nam.
Từ tình hình thực tế, việc nghiên cứu và chế tạo mơ hình hệ thống tự động phát
hiện và chuẩn đoán một số bệnh gây tăng thân nhiệt từ xa sẽ góp phần thúc đẩy
ngành chăn ni nước ta theo hướng hiện đại hóa. Vì vậy em đã chọn ý tưởng
nghiên cứu của mình là: “XÂY DỰNG PHẦN MỀM XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ CĨ
NHIỆT ĐỘ TĂNG BẤT THƯỜNG TRÊN CƠ THỂ LỢN NI”.
2. Mục đích nghiên cứu của đề tài
 Sử dụng công nghệ xử lý ảnh trên ảnh than nhiệt để phát hiện, phân loại
một số bệnh thông thường trên lợn ni.
 Tìm hiểu và ứng dụng cơng nghệ xử lý ảnh trong việc nhận diện và xác
định các vị trí bộ phận trên cơ thể lợn ni tang nhiệt độ bất thường, từ đó đưa
ra giải pháp phù hợp và chăm sóc cũng như chăm sóc con vật ni.
 Xác định vị trí và giá trị nhiệt độ lớn nhất trong vùng nhiệt bất thường.
 Gửi hình ảnh các cá thể bị nhiễm bệnh và thông báo cho người quản lý lên
website.
3. Đối tượng nghiên cứu
 Ngôn ngữ lập trình Python
 Camera ảnh nhiệt
 Module ESP 2866
 Phần mềm Blynk
4. Nội dung và phương pháp nghiên cứu
4.1. Nội dung
Chương 1: Tổng quan đề tài
 

2
 


 


Chương 2: Nội dung và phương pháp nghiên cứu
Chương 3: Kết quả và thảo luận
4.2. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu kế thừa:
 Dựa vào các thuật toán đã có để phân tính đối tượng.
 Kế thừa từ các cơng trình nghiên cứu khoa học và sử dụng các phần mềm
Opencv, ngơn ngữ lập trình python
Phương pháp tham khảo tài liệu : bằng cách thu thập thông tin từ sách, tạp
chí về điện tử và truy cập internet .
4.3. Ý nghĩa khoa học
Nhằm phục vụ để nhận diện và phát hiện những bệnh thơng thường qua
các vị trí tăng nhiệt độ bất thường trên cơ thể các con vật nuôi để từ đưa ra các
ứng dụng trong công nghệ camera nhiệt ảnh và công nghệ xử lý ảnh trong việc
chuẩn đốn một số các bệnh trên vật ni, đưa ra các chi phí thấp
4.4. Giới hạn đề tài
“Thiết kế, phát triển hệ thống tự động phát hiện và chuẩn đoán từ xa một
số bệnh gây tăng thân nhiệt ở lợn, sử dụng các thiết bị setup chụp ảnh đàn lợn,
trên tai đeo mã QR để nhận biết các con bị bệnh từ đó đưa ra pháp đồ”.
4.5. Thời gian và địa điểm thực hiện
- Thời gian: Từ tháng 10/2020 đến 3/2021
- Địa điểm: Học viện Nông nghiệp Việt Nam.

3
 

 



CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN TÀI LIỆU
1.1. Tổng quan về camera ảnh nhiệt
Camera ảnh nhiệt là dòng camera được sử dụng để quan sát trong môi
trường thiếu ánh sáng, nhiều vật cản khó quan sát, Camera có chức năng giám
sát an ninh, đo nhiệt độ, phát hiện sớm hoả hoạn hoặc nhiệt độ bất thường…
Camera ảnh nhiệt sử dụng nguyên lý bức xạ nhiệt để ghi lại hình ảnh. Với tính
năng đặc biệt nên camera thường được sử dụng trong lĩnh vực an ninh quốc
phịng, y tế, an tồn cơng cộng và ở một số ngành nghề đặt thù khác.
1.1.1. Nguyên lí hoạt động của camera ảnh nhiệt
a. Nguyên lý của bức xạ nhiệt của camera ảnh nhiệt
Ngồi tia sáng có thể nhìn thấy bằng mắt thường cịn có 1 loại ánh sáng
khơng nhìn thấy gọi là tia hồng ngoại. Mọi vật thể có nhiệt độcao hơn 0 độ tuyệt
đối đều có thể bức xạ sóng điện từ (hồng ngoại) một cách ổn định. Hiện tượng
này gọi là “Bức xạ nhiệt”.

Hình 1.1: Bức xạ nhiệt của camera ảnh nhiệt [1]
4
 

 


b. Ngun lí tạo hình ảnh của camera ảnh nhiệt
Các cảm biến nhiệt được sử dụng trong hệ thống máy ảnh nhiệt phát hiện
các biến đổi nhiệt trong môi trường xung quanh. Các biến thể nhiệt này được ghi
lại dưới dạng màu đỏ và trắng. màu này thay đổi tương ứng với các biến thể về
nhiệt độ và do đó có thể thu được hình ảnh. Hiệu suất được cung cấp bởi kỹ
thuật hình ảnh cao và chúng có thể được sử dụng để xem các khu vực xung
quanh ngay cả trong đêm. Điều này giúp các thợ săn phát hiện động vật ngay cả

trong đêm, các máy bay chiến đấu lửa để xác định nơi có nguồn gốc nhiệt, các
nhà nội trợ để phát hiện các lỗ hổng trong nhà và thậm chí đểphát hiện các mơi
trường xung quanh vào ban đêm. Điều quan trọng là người ta nên sử dụng một
máy ảnh chụp ảnh nhiệt tốt nhất cho các hoạt động của họ. Sử dụng máy ảnh tốt
nhất và tận hưởng hoàn thành các hoạt động của bạn một cách hoàn hảo. Camera
nhiệt phát hiện nhiệt độ bằng cách nhận biết và chụp các mức ánh sáng hồng
ngoại khác nhau. Ánh sáng này là vơ hình với mắt thường, nhưng có thể cảm
thấy như nhiệt nếu cường độ đủ cao. Tất cả các vật thể phát ra một loại bức xạ
hồng ngoại nào đó, và đó là một trong những cách mà nhiệt được truyền đi. Nếu
bạn giữ bàn tay của bạn trên một số than nóng trên bàn nướng, những than được
phát ra một tấn bức xạ hồng ngoại, và nhiệt được chuyển giao cho bàn tay của
bạn. Hơn nữa, chỉ có khoảng một nửa năng lượng mặt trời được phát ra dưới dạng
ánh sáng khả kiến – phần còn lại là sự kết hợp giữa ánh sáng cực tím và tia cực tím.
Nóng hơn một đối tượng là, bức xạ hồng ngoại hơn nó tạo ra. Camera nhiệt có thể
nhìn thấy bức xạ này và chuyển nó thành hình ảnh mà chúng ta có thể nhìn thấy
bằng mắt, giống như một chiếc máy ảnh tầm nhìn ban đêm có thể chụp ánh sáng
hồng ngoại vơ hình và chuyển nó thành hình ảnh mà mắt chúng ta có thể nhìn thấy.
Ống kính germanium của camera phản xạ ánh sáng nhìn thấy và tia cực tím. UFPA
thay đổi bức xạ hồng ngoại thành tín hiệu điện chạy qua ISP (Bộ xử lý tín hiệu
hình ảnh) trong mạch FPGA và cuối cùng qua DSP (Bộ xử lý tín hiệu số) để xuất
ra luồng video.
5
 

 


Hình 1.2: Ngun lí tạo ảnh của camera ảnh nhiệt [2]
1.1.2. Một số ứng dụng của camera ảnh nhiệt
a. An ninh

Camera hồng ngoại được sử dụng để quan sát vào ban đêm. Với khu vực
nhỏ như một phòng, loại camera được dùng là camera Day/Night. Khi quan sát ở
khu vực rộng mà ở đó việc chiếu sáng là tốn kém và có thể khơng thực hiện
được, loại camera được dùng là camera nhiệt. Camera nhiệt có thể phát hiện
xâm nhập mà không cần đến chiếu sáng. Các khu vực rộng có thể kể đến như
sân bay, các doanh nghiệp mà có sự trưng bày sản phẩm ngồi trời như ơ tơ,
thuyền hoặc các bãi trơng xe lớn.

Hình 1.3: Ứng dụng trong theo dõi an ninh
6
 

 


b. Kiểm sốt hỏa hoạn
Sự dụng camera hồng ngoại có thể theo dõi trên phạm vi lớn từ đó phát
hiện sớm hỏa hoạn để kịp thời xử lý. Khi đang diễn ra hỏa hoạn, camera hồng
ngoại vẫn có thể quan sát vị trí cháy trong điều kiện khói, đếm tối hoặc sương
mù. Với khả năng này camera hồng ngoại có thể sử dụng trong phòng chống
cháy rừng, cháy trên diện rộng.
c. Thực thi pháp luật
Camera hồng ngoại cho phép phát hiện các hoạt động phạm pháp thường
được thực hiện vào ban đêm. Ví dụ như bn lậu, khai thác lậu tài nguyên.

Hình 1.4: Ứng dụng trong thực thi pháp luật
d. Hoạt động tìm kiếm cứu hộ, cứu nạn
Tìm kiếm người mất tích hoặc bị nạn vào ban đêm đặc biệt với trường
hợp mất tích trong rừng, trên biển.
e. An ninh hàng hải

Camera hồng ngoại thường được sử dụng trong hàng hải vì việc chiếu
sáng trên biển là gần như khơng thể. Ứng dụng chủ yếu là tuần tra trên biển vào
ban đêm, phát hiện và tránh các vật cản trên biển.

7
 

 


Hình 1.5: Ứng dụng trong an ninh hàng hải
f. Trong đo nhiệt độ
Camera hồng ngoại được sử dụng để giám sát các quá trình sản xuất, sử
dụng trong các hệ thống tự động hóa. Ngày nay, việc đo nhiệt độ từ xa ngày
càng phát triển và được ưa chuộng. Thông thường các cảm biến hồng ngoại
được sử dụng, tuy nhiên dùng cảm biến chỉ cho phép đo tại một số điểm. Khi
cần có một cái nhìn tổng qt hệ về nhiệt độ của hệ thống thì camera nhiệt là lực
chọn tất yếu.

Hình 1.6: Đo thân nhiệt người tại sân bay bằng camera hồng ngoại

8
 

 


g. Trong y học
Chụp ảnh nhiệt động vật, chụp ảnh nhiệt cơ thể người để hỗ trợ việc
chuẩn đoán bệnh.

Khi bị nhiễm bệnh hoặc bị thương, cơ thể vật nuôi thường có thân nhiệt
cao và có thể xuất hiện một số đốm đỏ bất thường trên cơ thể.Từ đó ta có thể
phát hiện và chuẩn đốn bệnh cho vật ni và có biện pháp chữa trị.
Trong [1] tác giả đã sử dụng camera thân nhiệt để chụp ảnh các trấn
thương để tìm hiểu về mối quan hệ giữa chấn thương và sự thay đổi nhiệt độ tại
các vị trí đó.

Hình 1.7: Ảnh nhiệt chụp lại các vị trí chấn thương ở chân [1]

h. Trong lĩnh vực kiểm tra phát hiện
Theo dõi phát hiện du khách có bệnh: như phát hiện du khách bị cúm ở
các sân bay, cửa khẩu.
Bảo trì thiết bị cơ khí và điện trước khi xảy ra hỏng hóc
Quá nhiệt là hiện tượng có thể xảy ra ở tất cả các thiết bị điện từ máy
phát, biến áp, đầu nối, cách điện, các loại khí cụ điện đóng cắt… Các lỗi này là
do q dịng, q áp, han rỉ, bụi bẩn, lắp đặt sai… có thể được sửa chữa, bao trì
dễ dàng, nhưng nếu để lâu sẽ làm hỏng thiết bị có thể gây hỏng cho tồn hệ
thống. Ảnh nhiệt cho phép nhìn, phát hiện các bộ phận q nhiệt dễ dàng, từ đó
có thể bảo trì kịp thời.
Các thiết bị cơ khí như động cơ điện, động cơ đốt trong, hộp số, băng

9
 

 


chuyền khi hoạt động sẽ sinh ra nhiệt do ma sát giữa các bộphận. Ma sát sinh ra
sẽ lớn khi hệ thống bị kẹt, lỗi, đồng thời ma sát lớn sẽ làm giảm tuổi thọ của thiết
bị. Camera hồng ngoại cho tìm ra vị trí có ma sát lớn, từ đó có thể phát hiện lỗi,

bảo trì thiết bị trước khi thiết bị hỏng.
Ví dụ trong động cơ điện, ổ bi sẽ tạo ra nhiều nhiệt hơn nếu nó quá chặt,
thiếu bôi trơn hoặc đôi khi quá bôi trơn. Điện trở của động cơ cũng sinh ra nhiệt.
Lớp cách điện sẽ bị hỏng nếu động cơ quá nóng. Động cơ làm việc ở nhiệt độ
cao hơn 10 oC so với thiết kế thì tuổi thọ của nó sẽ giảm một nửa.

Hình 1.8: Ứng dụng trong sửa chữa máy móc […..]

i. Kiểm tra các cơng trình xây dựng
Thơng qua ảnh nhiệt của tường, mái, để phát hiện rị khí, hiện tượng thấm
nước, rị nước.Ví dụ: nếu có nước đọng trong tường hoặc trần nhà, thì khu vực
thấm nước sẽ có nhiệt độ thấp hơn các khu vực khác:

10
 

 


Hình 1.9: Phát hiện nước thấm bằng camera nhiệt […..]
1.2. Tổng quan về xử lý ảnh
1.2.1. Khái quát về xử lý ảnh
Xử lý ảnh là một trong những mảng quan trọng nhất trong kỹ thuật thị
giác máy tính, là tiền đề cho nhiều nghiên cứu thuộc lĩnh vực này. Hai nhiệm vụ
cơ bản của quá trình xử lý ảnh là nâng cao chất lượng thơng tin hình ảnh và xử lý
số liệu cung cấp cho các quá trình khác trong đó có việc ứng dụng thị giác vào
điều khiển.
Q trình bắt đầu từ việc thu nhận ảnh nguồn (từ các thiết bị thu nhận ảnh
dạng số hoặc tương tự) gửi đến máy tính. Dữ liệu ảnh được lưu trữ ở định dạng
phù hợp với quá trình xử lý. Người lập trình sẽ tác động các thuật tốn tương

ứng lên dữ liệu ảnh nhằm thay đổi cấu trúc ảnh phù hợp với các ứng dụng khác
nhau.
Quá trình xử lý nhận dạng ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu
vào nhằm cho ra kết quả mong muốn. Kết quả đầu ra của một q trình xử lý ảnh
có thể là một ảnh “đã được xử lý” hoặc một kết luận.
11
 

 


Hình 1.10: Q trình xử lý ảnh
Ảnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh và mỗi điểm ảnh được xem như là
đặc trưng cường độ sáng hay một dấu hiệu nào đó tại một vị trí nào đó của đối
tượng trong khơng gian và nó có thể xem như một hàm n biến P(c,c1,c2,…). Do
đó, ảnh trong xử lý ảnh có thể xem như ảnh n chiều.
* Sơ đồ tổng quát của một hệ thống xử lý ảnh:
Thu
nhận
ảnh

Tiền xử
lý

Phân
đoạn

Tách các
đặc tính


Nhận dạng
và giải
thích

Hình 1.11: Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh
Thu nhận ảnh: Đây là cơng đoạn đầu tiên mang tính quyết định đối với
quá trình XLA. Ảnh đầu vào sẽ được thu nhận qua các thiết bị như camera,
sensor, máy scanner,v.v… và sau đó các tín hiệu này sẽ được số hóa. Việc lựa
chọn các thiết bị thu nhận ảnh sẽ phụ thuộc vào đặc tính của các đối tượng cần
xử lý. Các thông số quan trọng ở bước này là độ phân giải, chất lượng màu,
dung lượng bộ nhớ và tốc độ thu nhận ảnh của các thiết bị.
Tiền xử lý: Ở bước này, ảnh sẽ được cải thiện về độ tương phản, khử
nhiễu, khử bóng, khử độ lệch,v.v… với mục đích làm cho chất lượng ảnh trở lên
tốt hơn nữa, chuẩn bị cho các bước xử lý phức tạp hơn về sau trong quá trình
XLA. Quá trình này thường được thực hiện bởi các bộ lọc.

12
 

 


Phân đoạn ảnh: phân đoạn ảnh là bước then chốt trong XLA. Giai đoạn
này phân tích ảnh thành những thành phần có cùng tính chất nào đó dựa
theo biên hay các vùng liên thông. Tiêu chuẩn để xác định các vùng liên thơng
có thể là cùng màu, cùng mức xám v.v… Mục đích của phân đoạn ảnh là để có
một miêu tả tổng hợp về nhiều phần tử khác nhau cấu tạo lên ảnh thơ. Vì lượng
thơng tin chứa trong ảnh rất lớn, trong khi đa số các ứng dụng chúng ta chỉ cần
trích một vài đặc trưng nào đó, do vậy cần có một q trình để giảm lượng thơng
tin khổng lồ đó. Q trình này bao gồm phân vùng ảnh và trích chọn đặc tính chủ

yếu.
Tách các đặc tính: Kết quả của bước phân đoạn ảnh thường được cho
dưới dạng dữ liệu điểm ảnh thơ, trong đó hàm chứa biên của một vùng ảnh, hoặc
t ập hợp tất cả các điểm ảnh thuộc về chính vùng ảnh đó. Trong cả hai trường
hợp, sự chuyển đổi dữ liệu thô này thành một dạng thích hợp hơn cho việc xử lý
trong máy tính là rất cần thiết. Để chuyển đổi chúng, câu hỏi đầu tiên cần phải trả
lời là nên biểu diễn một vùng ảnh dưới dạng biên hay dưới dạng một vùng hoàn
chỉnh gồm tất cả những điểm ảnh thuộc về nó. Biểu diễn dạng biên cho một
vùng phù hợp với những ứng dụng chỉ quan tâm chủ yếu đến các đặc trung hình
dạng bên ngồi của đối tượng, ví dụ như các góc cạnh và điểm uốn trên biên
chẳng hạn. Biểu diễn dạng vùng lại thích hợp cho những ứng dụng khai thác các
tính chất bên trong của đối tượng, ví dụ như vân ảnh hoặc cấu trúc xương của
nó. Sự chọn lựa cách biểu diễn thích hợp cho một vùng ảnh chỉ mới là một phần
trong việc chuyểnđổi dữ liệu ảnh thơ sang một dạng thích hợp hơn cho các xử lý
về sau. Chúng ta còn phải đưa ra một phương pháp mô tả dữ liệu đã được
chuyển đổi đó sao cho những tính chất cần quan tâm đến sẽ được làm nổi bật
lên, thuận tiện cho việc xử lý chúng.
Nhận dạng và giải thích: Đây là bước cuối cùng trong q trình XLA.
Nhận dạng ảnh có thể được nhìn nhận một cách đơn giản là việc gán nhãn cho
các đối tượng trong ảnh. Ví dụ đối với nhận dạng chữ viết, các đối tượng trong
13
 

 


ảnh cần nhận dạng là các mẫu chữ, ta cần tách riêng các mẫu chữ đó ra và tìm
cách gán đúng các ký tự của bảng chữ cái tương ứng cho các mẫu chữ thu được
trong ảnh. Giải thích là công đoạn gán nghĩa cho một tập các đối tượng đã được
nhận biết.

1.2.2. Một số vấn đề trong xử lý ảnh
a. Hệ thống xử lý ảnh
 Tiền xử lý
Tiền xử lý là giai đoạn đầu tiên trong xử lý ảnh số. Tuỳ thuộc vào quá trình
xử lý tiếp theo trong giai đoạn này sẽ thực hiện các công đoạn khác nhau như:
nâng cấp, khơi phục ảnh, nắn chỉnh hình học, khử nhiễu v.v...
 Trích chọn đặc điểm
Các đặc điểm của đối tượng được trích chọn tuỳ theo mục đích nhận dạng
trong q trình xử lý ảnh. Trích chọn hiệu quả các đặc điểm giúp cho việc nhận
dạng các đối tượng ảnh chính xác, với tốc độ tính tốn cao và dung lượng nhớ
lưu trữ giảm.
 Đối sánh, nhận dạng
Nhận dạng tự động (automatic recognition), mô tả đối tượng, phân loại và
phân nhóm các mẫu là những vấn đề quan trọng trong thị giác máy, được ứng
dụng trong nhiều ngành khoa học khác nhau. Ví dụ mẫu có thể là ảnh của vân
tay, ảnh của một vật nào đó được chụp, một chữ viết, khn mặt người hoặc một
ký đồ tín hiệu tiếng nói. Khi biết một mẫu nào đó, để nhận dạng hoặc phân loại
mẫu đó. Hệ thống nhận dạng tự động bao gồm ba khâu tương ứng với ba giai
đoạn chủ yếu sau đây:
- Thu nhận dữ liệu và tiền xử lý.
- Biểu diễn dữ liệu.
- Nhận dạng, ra quyết định.
Bốn cách tiếp cận khác nhau trong lý thuyết nhận dạng là:

14
 

 



- Đối sánh mẫu dựa trên các đặc trưng được trích chọn.
- Phân loại thống kê.
- Đối sánh cấu trúc.
- Phân loại dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo.
Trong các ứng dụng rõ ràng là khơng thể chỉ dùng có một cách tiếp cận đơn
lẻ để phân loại “tối ưu” do vậy cần sử dụng cùng một lúc nhiều phương pháp và
cách tiếp cận khác nhau. Do vậy, các phương thức phân loại tổ hợp hay được sử
dụng khi nhận dạng và nay đã có những kết quả có triển vọng dựa trên thiết kế các
hệ thống lai (hybrid system) bao gồm nhiều mơ hình kết hợp.
b. Các hình thái của ảnh
 Chuyển ảnh màu thành ảnh xám
Đơn vị tế bào của ảnh số là pixel. Tùy theo mỗi định dạng là ảnh màu hay
ảnh xám mà từng pixel có thơng số khác nhau. Đối với ảnh màu từng pixel sẽ
mang thông tin của ba màu cơ bản tạo ra bản màu khả kiến là Đỏ (R), Xanh lá
(G) và Xanh biển (B).
Trong mỗi pixel của ảnh màu, ba màu cơ bản R, G và B được bố trí sát
nhau và có cường độ sáng khác nhau. Thơng thường, mỗi màu cơ bản được biểu
diễn bằng tám bit tương ứng 256 mức độ màu khác nhau. Như vậy mỗi pixel
chúng ta sẽ có 28x3=224 màu (khoảng 16.78 triệu màu). Đối với ảnh xám, thông
thường mỗi pixel mang thông tin của 256 mức xám (tương ứng với tám bit) như
vậy ảnh xám hồn tồn có thể tái hiện đầy đủ cấu trúc của một ảnh màu tương
ứng thông qua tám mặt phẳng bit theo độ xám.
 Lược đồ xám của ảnh (Histogram)
Lược đồ xám của một ảnh số có các mức xám trong khoảng [0,L−1] là một
hàm rời rạc p(rk)=nk/n. Trong đó nk là số pixel có mức xám thứ rk, n là tổng số
pixel trong ảnh và k=0,1,2

L−1. Do đó P(rk) cho một xấp xỉ xác suất

xảy ra mức xám rk. Vẽ hàm này với tất cả các giá trị của k sẽ biểu diễn khái quát

sự xuất hiện các mức xám của một ảnh. Chúng ta cũng có thể thể hiện lược đồ
15
 

 


mức xám của ảnh thông qua tần suất xuất hiện mỗi mức xám qua hệ tọa độ
vng góc xOy. Trong đó, trục hồnh biểu diễn số mức xám từ 0 đến N (số bit
của ảnh xám). Trục tung biểu diễn số pixel của mỗi mức xám.
1.2.3. Các loại tệp cơ bản trong xử lý ảnh
Ảnh thu được sau quá trình số hố có nhiều loại khác nhau phụ thuộc vào
kỹ thuật số hoá ảnh và các ảnh thu nhận được có thể lưu trữ trên tệp để dùng cho
việc xử lý các bước tiếp theo. Sau đây là một số loại tệp cơ bản và thông dụng
nhất hiện nay.
File ảnh IMG :
 Ảnh IMG là ảnh đen trắng, phần đầu file IMG có 16 bytes chứa các thơng
tin cần thiết:
 6 bytes đầu dùng để đánh dấu nhận dạng file IMG. Giá trị của 6 bytes
đầu này viết dưới dạng hexa: 0x0001 0x0008 0x0001.
 bytes chứa độ dài các mẫu tin. Đó là độ dài của một dãy các bytes lặp lại
một số lần nào đó, số lần lặp này sẽ được lưu trong một file đếm. Nhiều dãy
giống nhau được lưu trong một bytes. Đó chính là cách lưu trữ nén.
 bytes tiếp theo mơ tả kích cỡ của pixel.2 bytes tiếp mơ tả số pixel trên một
dịng.
 2 bytes cuối cho biết số dòng trong ảnh
 Các dòng giống nhau được nén thành một pack. Có 4 loại pack sau:
 Loại 1: Gói các dịng giống nhau. Quy cách gói tin này 0x00 0x00 0xFF
Count. 3 bytes đầu cho biết số các dãy giống nhau, bytes cuối cho biết số các
dịng giống nhau.

 Loại 2: Gói các dãy giống nhau. Quy cách gói này 0x00 Count. Bytes thứ
hai cho số các dãy giống nhau được nén trong gói. Độ dài cử dãy được ghi đầu
file.

16