RESEARCH ON PART CLASSIFICATION SOLUTION BY IMAGE PROCESSING TECHNIQUES
Article Sidebar
Published:
Jul 20, 2023
Keywords:
Embedded System, image processing, OpenCV, Part classification
Main Article Content
Abstract
The application of high-tech technology in production generally has been an inevitable trend of today's era, especially in Industry 4.0. An industry integrated with high technology will help improve production efficiency, creating many quality products that meet global standards. This study researches and proposes a product classification technique with the support of image processing technology. The study highlights the successful implementation of a model that can classify products with square, circle, and triangular shapes by a new and fully automatic method that helps to reduce costs and human labor. In addition, the system can identify defective parts. The results showed that the system works stably. The proposed solution can replace conventional manual part sorting with high accuracy and low cost.
Downloads
Download data is not yet available.
Article Details
How to Cite
1.
Dang P, Tran T. RESEARCH ON PART CLASSIFICATION SOLUTION BY IMAGE PROCESSING TECHNIQUES. journal [Internet]. 20Jul.2023 [cited 19May2024];13(6). Available from: https://journal.tvu.edu.vn/index.php/journal/article/view/2123
Section
Articles
References
[1] Mai Chung Duc. Design project of PLC application
product classification system. [Thiết kế hệ thống phân
loại sản phẩm ứng dụng PLC]. Master thesis. Hai
Phong Private University; 2018.
[2] Tran Cong Chi. Model of conveyor belt for classifying products according to height controlled by PLC,
applied in training. [Mô hình băng tải phân loại sản
phẩm theo chiều cao điều khiển bằng PLC ứng dụng
trong đào tạo]. Journal of Science, Vietnam National
University of Forestry [Tạp chí Khoa học và Công
nghệ Lâm nghiệp]. 2014;2: 88–95.
[3] Hoang Nghia Hiep. Model of product classification
by height. [Mô hình đếm và phân loại sản phẩm].
Master thesis. Ba Ria – Vung Tau University; 2017.
[4] Nguyen Quang Tuan Kiet, Lai Trung Hanh. Manufacturing and controlling a product classification model
by volume. [Chế tạo và điều khiển mô hình phân loại
sản phẩm theo khối lượng]. Master thesis. Ho Chi
Minh City University of Technology and Education;
2016.
[5] Pham Thi Thanh Thao, Phan Tran Hoai Vu. Research,
design and construct a model of counting and classifying products by weight and color. [Nghiên cứu, thiết
kế và thi công mô hình đếm và phân loại sản phẩm
theo cân nặng và màu sắc]. Master thesis. Ho Chi
Minh City University of Technology and Education;
2019.
[6] Nguyen Hung, Nguyen Le Trung Hieu, Nguyen Quoc
Toan. Sorting products by color using Mitsubishi
PLC. [Phân loại sản phẩm theo màu sắc sử dụng
PLC Mitsubishi]. Master thesis. Ho Chi Minh City
University of Technology; 2018.
[7] Tran Song Toan, Dang Huu Phuc. Design of an
embedded handwriting recognition system. [Thiết kế
hệ thống nhúng nhận dạng chữ viết tay]. Tra Vinh
University Journal of Science [Tạp chí Khoa học
Trường Đại học Trà Vinh]. 2014;12: 27–32.
[8] Scienceinfo. Nguyen Ba Hai - Father of the
eye of God for visually impaired people.
https://scienceinfo.net/nguyen-ba-hai-father-ofthe-eye-of-god-for-visually-impaired-people.html
[Accessed 28th May 2023].
[9] Nguyen Ngoc Tu, Bui Thi Thanh Phuong, Le Hoang
Nam, Ngo Nam Thanh. Rice pests and diseases identification using sift feature. [Nghiên cứu phương pháp
phát hiện một số sâu bệnh trên lúa sử dụng đặc trưng
SIFT]. Vietnam Journal Science and Technology [Tạp
chí Khoa học và Công nghê]. 2019;61(8): 44–48.
[10] Nguyen Minh Triet, Truong Quoc Bao, Truong Quoc
Dinh. Grapefruit leaf pets detection and recognition
automatically using image technology. [Tự động nhận
dạng một số loại sâu bệnh trên lá bưởi sử dụng
công nghệ ảnh]. Can Tho University Journal of
Science [Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ].
2017;3(1): 9–14.
[11] Nguyen Thai Hoc, Pham Van Hung, Nguyen Thi
Duyen, Le Xuan Hai, Dang Huu Anh, Bui Qui Viet. A
survey on internet of things, image processing applications and challenges for animal health management
[Tổng quan về công nghệ IoT và xử lý ảnh trong chăm
sóc sức khỏe vật nuôi]. Journal of Military Science
and Technology Research [Tạp chí Nghiên cứu Khoa
học và Công nghệ quân sự]. 2020;66(1): 233–237.
[12] Vinothkumar S, Varadhaganapathy S, Shanthakumari R, Pradeev S, Pragatheeswaran S, Annamalai KS. Traffic sign detection using hybrid network of YOLO and ResNet. In: International Conference on Computer Communication
and Informatics (ICCCI), Coimbatore, India. United
States of America: IEEE Publisher; 2023. p.1–7.
https://doi.org/10.1109/ICCCI56745.2023.10128337.
[13] Kalva AR, Chelluboina JS, Bharathi B. Smart
Traffic monitoring system using YOLO and deep
learning techniques. In: 2023 7th International
Conference on Trends in Electronics and Informatics (ICOEI), Tirunelveli, India. United States
of America: IEEE Publisherp; 2023; p.831–837.
https://doi.org/10.1109/ICOEI56765.2023.10126048.
[14] Railkar Y, Nasikkar A, Pawar S, Patil P, Pise
R. Object detection and recognition system
using deep learning method. In: 2023 IEEE
8th International Conference for Convergence
in Technology (I2CT), Lonavla, India. United
States of America: IEEE Publisher; 2023. p.1–6.
https://doi.org/10.1109/I2CT57861.2023.10126316.
product classification system. [Thiết kế hệ thống phân
loại sản phẩm ứng dụng PLC]. Master thesis. Hai
Phong Private University; 2018.
[2] Tran Cong Chi. Model of conveyor belt for classifying products according to height controlled by PLC,
applied in training. [Mô hình băng tải phân loại sản
phẩm theo chiều cao điều khiển bằng PLC ứng dụng
trong đào tạo]. Journal of Science, Vietnam National
University of Forestry [Tạp chí Khoa học và Công
nghệ Lâm nghiệp]. 2014;2: 88–95.
[3] Hoang Nghia Hiep. Model of product classification
by height. [Mô hình đếm và phân loại sản phẩm].
Master thesis. Ba Ria – Vung Tau University; 2017.
[4] Nguyen Quang Tuan Kiet, Lai Trung Hanh. Manufacturing and controlling a product classification model
by volume. [Chế tạo và điều khiển mô hình phân loại
sản phẩm theo khối lượng]. Master thesis. Ho Chi
Minh City University of Technology and Education;
2016.
[5] Pham Thi Thanh Thao, Phan Tran Hoai Vu. Research,
design and construct a model of counting and classifying products by weight and color. [Nghiên cứu, thiết
kế và thi công mô hình đếm và phân loại sản phẩm
theo cân nặng và màu sắc]. Master thesis. Ho Chi
Minh City University of Technology and Education;
2019.
[6] Nguyen Hung, Nguyen Le Trung Hieu, Nguyen Quoc
Toan. Sorting products by color using Mitsubishi
PLC. [Phân loại sản phẩm theo màu sắc sử dụng
PLC Mitsubishi]. Master thesis. Ho Chi Minh City
University of Technology; 2018.
[7] Tran Song Toan, Dang Huu Phuc. Design of an
embedded handwriting recognition system. [Thiết kế
hệ thống nhúng nhận dạng chữ viết tay]. Tra Vinh
University Journal of Science [Tạp chí Khoa học
Trường Đại học Trà Vinh]. 2014;12: 27–32.
[8] Scienceinfo. Nguyen Ba Hai - Father of the
eye of God for visually impaired people.
https://scienceinfo.net/nguyen-ba-hai-father-ofthe-eye-of-god-for-visually-impaired-people.html
[Accessed 28th May 2023].
[9] Nguyen Ngoc Tu, Bui Thi Thanh Phuong, Le Hoang
Nam, Ngo Nam Thanh. Rice pests and diseases identification using sift feature. [Nghiên cứu phương pháp
phát hiện một số sâu bệnh trên lúa sử dụng đặc trưng
SIFT]. Vietnam Journal Science and Technology [Tạp
chí Khoa học và Công nghê]. 2019;61(8): 44–48.
[10] Nguyen Minh Triet, Truong Quoc Bao, Truong Quoc
Dinh. Grapefruit leaf pets detection and recognition
automatically using image technology. [Tự động nhận
dạng một số loại sâu bệnh trên lá bưởi sử dụng
công nghệ ảnh]. Can Tho University Journal of
Science [Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ].
2017;3(1): 9–14.
[11] Nguyen Thai Hoc, Pham Van Hung, Nguyen Thi
Duyen, Le Xuan Hai, Dang Huu Anh, Bui Qui Viet. A
survey on internet of things, image processing applications and challenges for animal health management
[Tổng quan về công nghệ IoT và xử lý ảnh trong chăm
sóc sức khỏe vật nuôi]. Journal of Military Science
and Technology Research [Tạp chí Nghiên cứu Khoa
học và Công nghệ quân sự]. 2020;66(1): 233–237.
[12] Vinothkumar S, Varadhaganapathy S, Shanthakumari R, Pradeev S, Pragatheeswaran S, Annamalai KS. Traffic sign detection using hybrid network of YOLO and ResNet. In: International Conference on Computer Communication
and Informatics (ICCCI), Coimbatore, India. United
States of America: IEEE Publisher; 2023. p.1–7.
https://doi.org/10.1109/ICCCI56745.2023.10128337.
[13] Kalva AR, Chelluboina JS, Bharathi B. Smart
Traffic monitoring system using YOLO and deep
learning techniques. In: 2023 7th International
Conference on Trends in Electronics and Informatics (ICOEI), Tirunelveli, India. United States
of America: IEEE Publisherp; 2023; p.831–837.
https://doi.org/10.1109/ICOEI56765.2023.10126048.
[14] Railkar Y, Nasikkar A, Pawar S, Patil P, Pise
R. Object detection and recognition system
using deep learning method. In: 2023 IEEE
8th International Conference for Convergence
in Technology (I2CT), Lonavla, India. United
States of America: IEEE Publisher; 2023. p.1–6.
https://doi.org/10.1109/I2CT57861.2023.10126316.