Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất một hệ thống nhận dạng một số lỗi phổ biến trên bề mặt gạch men trong thực tế. Ở đây việc kiểm tra đánh giá được thực hiện hoàn toàn tự động dựa trên hệ thống băng tải cơ khí, thiết bị điều khiển phần cứng và phần mềm xử lý, nhận dạng. Đầu tiên, gạch sẽ được tách khỏi nền và tính toán đặc trưng ảnh dựa trên histogram và kết cấu bề mặt để nhận dạng loại mẫu của gạch dùng mạng nơ-ron nhân tạo. Tiếp theo, tiến hành trừ ảnh mẫu gạch và gạch mẫu để nhận dạng lỗi sử dụng kỹ thuật xử lý hình thái. Kết quả thực nghiệm được tiến hành trên tập dữ liệu 150 ảnh viên gạch thuộc 15 loại mẫu khác nhau với tổng cộng 292 loại lỗi cần nhận dạng. Kết quả nhận dạng của hệ thống đạt 96.92% với 100% số gạch mẫu được nhận dạng đúng. Thời gian nhận dạng trung bình khoảng 1s cho một mẫu gạch đã khẳng định tính hiệu quả của hệ thống được đề nghị.
Trương Quốc Bảo, Nguyễn Minh Luân, Quách Tuấn Văn, 2015. Phát triển thuật toán xử lý ảnh để phát hiện và ước lượng khoảng cách từ hệ camera đến tâm quả cà chua chín trên cây. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 36: 112-120
Trương Quốc Bảo, 2013. GIẢI THUẬT ĐƠN GIẢN ĐỂ PHÁT HIỆN LÀN ĐƯỜNG VÀ ĐIỀU KHIỂN LÁI CHO ÔTÔ TỰ HÀNH. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. Chuyên Đề CNTT: 134-142
Trương Quốc Bảo, Võ Văn Phúc, 2013. GIẢI THUẬT MỚI CHO BÀI TOÁN ĐỊNH VỊ VÀ NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE Ô TÔ. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 27: 44-55
Trương Quốc Bảo, Trương Hùng Chen, Trương Quốc Định, 2015. PHÁT HIỆN VÀ NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG ĐƯỜNG BỘ SỬ DỤNG ĐẶC TRƯNG HOG VÀ MẠNG NƠRON NHÂN TẠO. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. CNTT15: 47-54
Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Lầu 4, Nhà Điều Hành, Khu II, đường 3/2, P. Xuân Khánh, Q. Ninh Kiều, TP. Cần Thơ
Điện thoại: (0292) 3 872 157; Email: tapchidhct@ctu.edu.vn
Chương trình chạy tốt nhất trên trình duyệt IE 9+ & FF 16+, độ phân giải màn hình 1024x768 trở lên