MỤC LỤC

DANH SÁCH CÁC HÌNH . . 3

LỜI CẢM ƠN . . 4

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU . . 5

1.1 Phát biểu bài toán . . 5

1.2 Hướng giải quyết . 5

1.3 Cấu trúc báo cáo . . 7

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT . 8

2.1 Một số kĩ thuật xử lý ảnh liên quan . . 8

2.1.1 Lọc nhiễu . 8

2.1.2 Phân ngưỡng . . 9

2.1.3 Dò và chỉnh nghiêng . . 9

2.2 Tổng quan mạng neuron . . 11

2.2.1 Neuron sinh học . 11

2.2.2 Mạng neuron nhân tạo . . 12

2.2.3 Xây dựng mạng . 15

2.2.4 Huấn luyện mạng . . 18

2.3 Nhận dạng kí tự dùng mạng neuron . . 20

2.3.1 Trích chọn đặc trưng . . 20

2.3.2 Xây dựng mạng . 22

2.3.3 Huấn luyện mạng . . 22

CHƯƠNG 3: NHẬN DẠNG PHIẾU KIỂM KÊ SẢN PHẨM . . 25

3.1 Tiền xử lý . 25

3.2 Phân đoạn . 25

3.2.1 Tìm các hàng . . 26

3.2.2 Tìm các cột . . 27

3.2.3 Loại bỏ các hàng, cột thừa . . 28

3.3 Trích chọn đặc trưng . . 28

3.4 Nhận dạng . . 30

CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM . . 31

4.1 Thiết kế và cài đặt hệ thống . . 31

4.2 Xây dựng tập mẫu huấn luyện . . 31

4.3 Huấn luyện mạng . 34

4.4 Nhận dạng kiểm thử . . 36

4.5 Cập nhật phiếu kiểm kê sản phẩm tự động . 38

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN . . 40

5.1 Kết quả nghiên cứu . 40

5.2 Hướng nghiên cứu tiếp theo . . 40

TÀI LIỆU THAM KHẢO . 41

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1 Phát biểu bài toán

Công ty TNHH UNIDEN thuộc khu công nghiệp Thiên Trường, thành phố

Hải Dương chuyên sản xuất các linh kiện điện tử cho máy điện thoại. Hàng quý,

nhân viên kho phải kiểm kê các sản phẩm sau đó tổng hợp để báo cáo cho công ty

điều hành sản xuất. Mỗi quý nhân viên quản lý phải xử lý hàng ngàn phiếu bao gồm

nhập dữ liệu, tổng hợp tính toán nhưng hiện tại công việc này đang được thực hiện

thủ công nên mất rất nhiều thời gian. Đề tài này tập trung giải quyết khâu hỗ trợ

nhập liệu tự động cho công việc trên tại công ty.

1.2 Hướng giải quyết

Từ phát biểu bài toán trên, có thể tóm tắt các công việc chính cần làm là: xây

dựng chương trình nhận đầu vào là các ảnh phiếu kiểm kê sản phẩm, xác định vùng

chứa dữ liệu, nhận dạng dữ liệu đó rồi cập nhật vào cơ sở dữ liệu. Dữ liệu cần nhận

dạng ở đây bao gồm 10 chữ số in hoặc viết tay và 25 chữ cái in hoa (loại trừ O) viết

tay. Để nhận dạng được các kí tự viết tay thì trước tiên ảnh đầu vào phải qua giai

đoạn tiền xử lý là phân ngưỡng, có thể kết hợp với lọc nhiễu, chuẩn hóa kích cỡ.

Tiếp theo chúng ta cần thực hiện bước phân đoạn để tìm ra các đối tượng trong ảnh,

cụ thể ở đây là các kí tự. Vì ảnh phiếu phân vùng dữ liệu vào các hàng và các cột

nên phân đoạn là việc tách ảnh phiếu vào các hàng, từ các hàng ta tách ra các cột,

rồi từ các cột tách ra vùng ảnh chứa kí tự cần nhận dạng. Từ đó chúng ta trích ra

vùng ảnh chỉ chứa kí tự cần nhận dạng, trích chọn đặc trưng của nó, rồi đưa vector

đặc trưng vào mạng neuron đã qua huấn luyện cho nhận dạng. Gai đoạn cuối cùng

sẽ là tổng hợp các kí tự được nhận dạng riêng lẻ thành dữ liệu để cập nhật vào cơ sở

dữ liệu. Các bước cụ thể được thể hiện qua sơ đồ sau