Vì khối lượng công việc trong những mô hình như vậy rất lớn, nên em quyết định lựa chọn đề tài là 1 khâu nhỏ trong quá trình đó nhưng cũng không kém quan trọng, đó là “NGHIÊN CỨU, THIẾT
Trang 1HỌC VIỆN NÔNG NGHIỆP VIỆT NAM
KHOA CƠ – ĐIỆN
Hà Nội – Năm 2021
Trang 2THÔNG TIN VỀ SINH VIÊN THỰC HIỆN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ và tên sinh viên : Nguyễn Doãn Duy
Giáo viên hướng dẫn : Th.S Nguyễn Kim Dung
Địa điểm : Khoa Cơ – Điện, Học Viện Nông Nghiệp Việt Nam
Sinh viên thực hiện
(Ký và ghi rõ họ, tên)
Trang 3Hà Nội, ngày tháng năm 2021
Sinh viên thực hiện
Nguyễn Doãn Duy
Trang 4LỜI CẢM ƠN
Trong suốt quá trình học tập và thực hiện đồ án tốt nghiệp, bên cạnh sự nỗ lực và cố gắng của bản thân, em đã nhận được sự động viên và giúp đỡ rất lớn của nhiều cá nhân và tập thể
Với lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc, em xin được bày tỏ lời cảm ơn chân thành tới Bộ môn Tự Động Hóa khoa Cơ – Điện , Học Viện Nông Nghiệp Việt Nam đã cho phép em thực hiện đề tài này
Đặc biệt em xin gửi lời cảm ơn tới giảng viên Th.S Nguyễn Kim Dung người đã giành nhiều thời gian, công sức tận tình giúp đỡ, động viên và tạo mọi điều kiện thuận lợi cho em trong suốt quá trình nghiên cứu và thực hiện đề tài
Em cũng xin chân thành cảm ơn thầy, cô giáo, bạn bè và những người thân đã động viên, giúp đỡ và tạo điều kiện tốt nhất cho em hoàn thành tốt đợt thực tập này
Do kiến thức và thời gian còn hạn chế nên đồ án không thể tránh khỏi những thiếu sót, mong quý thầy cô, và các bạn đóng góp ý kiến để đồ án của em được hoàn chỉnh tốt hơn
Cuối cùng em xin kính chúc toàn thể các thầy cô giáo trong khoa Cơ Điện, các thầy cô trong Học Viện Nông Nghiệp Việt Nam cùng toàn thể bạn bè người thân sức khỏe, hạnh phúc và thành đạt
Em xin chân thành cảm ơn!
Hà Nội, ngày tháng năm 2021
Sinh viên thực hiện
Nguyễn Doãn Duy
Trang 5MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN i
LỜI CẢM ƠN ii
MỤC LỤC iii
DANH MỤC BẢNG vi
DANH MỤC HÌNH vii
MỞ ĐẦU 1
1 Đặt vấn đề 1
2 Mục đích nghiên cứu của đề tài 1
3 Giới hạn đề tài 2
4 Thời gian và địa điểm thực hiện 2
CHƯƠNG I: TỒNG QUAN TÀI LIỆU 3
1.1.Tổng quan về tảo và quá trình sinh trưởng của tảo 3
1.1.1 Khái niệm chung về tảo 3
1.1.2 Phân loại tảo 4
1.1.3 Tảo Chlorella vulgaris 7
1.1.4 Một số hình ảnh nuôi tảo quy mô lớn 10
1.2.Một số công nghệ nuôi tảo trong và ngoài nước 10
1.3 Xác định mật độ và thời điểm thu hoạch tảo 13
1.4 Tổng quan về công nghệ xử lý ảnh 16
1.4.1 Khái quát về xử lý ảnh 16
1.4.2 Các thành phần cơ bản của hệ thống xử lý ảnh 18
1.4.3 Những vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh 19
1.5 Ứng dụng công nghệ xử lý ảnh trong đời sống 26
1.5.1 Trong y học 26
1.5.2 Trong ngành khí tượng học 27
1.5.3.Trong lĩnh vực địa chất 28
Trang 61.5.4 Trong công nghiệp 28
1.6 Kết luận 29
CHƯƠNG II : NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 30
2.1 Bài toán công nghệ 30
2.2 Thiết kế, chế tạo bộ thu thập và xử lý ảnh 30
2.2.1 Cấu trúc tổng quan thiết bị xác định mật độ tảo 30
2.2.2 Nguyên lý làm việc 31
2.3.Nội dung nghiên cứu 31
2.4 Phần cứng 32
2.4.1 Máy tính nhúng Raspberry model Pi 3B 32
2.4.2.Camera Module V2 8MP 35
2.4.3.Thẻ nhớ 36
2.4.4 Bơm Nhu Động Kamoer Peristaltic Pump NKP-DCL-S10B 12VDC 36
2.4.5 Nguồn Raspberry (Bộ nguồn cung cấp) 37
2.4.6 Màn hình cảm ứng 7″ (C) WaveShare 38
2.4.7.Ống nhựa dẻo 39
2.4.8.Led trắng 40
2.4.9 Lọ nhựa trong suốt 40
2.4.10 Mica đen Mica trong 41
2.4.11: Chiết áp 42
2.5 Phần mềm 43
2.5.1 Hệ điều hành Raspbian 43
2.5.2 Ngôn ngữ lập trình Python 44
2.5.3 Thư viện OpenCV 46
2.5.4 Giới thiệu PyQt5 (phần mềm thiết kế giao diện người dùng) 51
2.6 Thu thập cơ sở dữ liệu 53
2.7 Xác định tương quan giữa màu sắc và mật độ tảo 59
2.8 Lưu đồ thuật toán .63
Trang 72.9 Xây dựng giao diện của thiết bị 65
2.10 kết luận 68
CHƯƠNG III : KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 69
3.1.Hình ảnh thực tế thiết bị xác định mật độ tảo 69
3.2 Thử nghiệm đánh giá hệ thống xác định mật độ tảo dựa trên màu sắc 69
3.3.Kết quả đạt được 77
3.4 Nhận xét và đánh giá 77
KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ 79
1.Kết luận 79
2.Hướng phát triển 80
3.Đề nghị 80
TÀI LIỆU THAM KHẢO 81
PHỤ LỤC 82
Trang 8DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1 Các kiểu mã thường dùng 46
Bảng 2.2: Số liệu mật độ tính toán được /1ml 54
Bảng 2.3 :Hình cắt của mẫu và mật độ tương ứng 56
Bảng 2.4 : Mật độ và khoảng cách màu sắc của các mẫu so với gốc 60
Bảng 3.1 Mẫu tảo cần đánh giá và mật độ đếm được tương ứng 70
Bảng 3.2 Bảng kết quả 8 mẫu thiết bị đo được 72
Bảng 3.3 Mật độ đếm được và mật độ dùng thiết bị đo được 76
Trang 9DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1: Một số hình ảnh về tảo tiêu biểu [1] 3
Hình 1.2 Tảo lục [2] 4
Hình 1.3 Tảo đỏ [3] 5
Hình 1.4 Tảo xoắn ( tảo nước ngọt ) [4] 6
Hình 1.5 Tảo nước mặn (Rong Mơ) [5] 6
Hình 1.6: Hình ảnh tảo chlorella vulgaris [ 6 ] 7
Hình 1.7: Hình dạng tế bào của tảo Chlorella [ 7 ] 8
Hình 1.8: Đường cong sinh trưởng của tảo 9
Hình 1.9: Công nghệ nuôi vi tảo trong phòng thí nghiệm [ 8 ] 10
Hình 1.10: hình ảnh nuôi tảo quy mô lớn [ 9 ] 11
Hình 1.11: Nuôi tảo trong bể dạng race-way [ 10 ] 12
Hình 1.12: Hình ảnh thực tế tại khu nuôi vi tảo [ 11 ] 12
Hình 1.13 Buồng đếm hồng cầu [38] 13
Hình 1.14 Diện tích và thể tích các ô vuông trong buồng đếm hồng cầu [39] 14
Hình 1 15 Đĩa Secchi [39] 14
Hình 1.16 Máy đo OD ( quang phổ kế ) [40] 15
Hình 1.17 Quá trình xử lý ảnh 16
Hình 1.18 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh 17
Hình 1.19 Các thành phần chính của hệ thống xử lý ảnh 18
Hình 1.20 Hệ thống xử ý ảnh cơ bản 19
Hình 1.21 Ảnh nhị phân chỉ có màu trắng và đen [ 12 ] 20
Hình 1.22 Ảnh đen trắng [ 13 ] 20
Hình 1.23 Ảnh màu [ 14 ] 21
Hình 1.24 : Ảnh màu RGB [ 32 ] 22
Hình 1.25 Mô hình không gian màu HSV [ 34 ] 23
Hình 1.26 Hệ không gian màu HSV [ 35 ] 23
Trang 10Hình 1.27 Sơ đồ chuyển đổi không gian màu RGB sang HSV 24
Hình 1.28 Lân cận 4 lân cận 8 24
Hình 1.29 Ảnh chụp cắt lớp lồng ngực của người [ 15 ] 27
Hình 1.30 Ảnh siêu âm 3D thai nhi [ 16 ] 27
Hình 1 31 Hình ảnh bão từ vệ tinh [ 17 ] 28
Hình 1.32 Hình ảnh địa chất học [ 18 ] 28
Hình 2.1 Sơ đồ công nghệ của hệ thống xac định mật độ tảo bằng xử lý ảnh 30
Hinh 2.2 Tổng quan thiết bị xác định mật độ tảo 31
Hình 2.3 Raspberry Pi 3 model B [ 19 ] 32
Hình 2.4 Hình ảnh thực tế Raspberry Pi 3B [ 20 ] 33
Hình 2.5 Camera Module V2 8MP [ 21 ] 35
Hình 2.6 Thẻ nhớ cho raspberry [ 22 ] 36
Hình 2.7 Động cơ servo [ 23 ] 36
Hình 2.8 Bộ nguồn cho raspberry [ 24 ] 37
Hình 2.9 Màn hình cảm ứng 7″ (C) WaveShare [ 25 ] 38
Hình 2.10 :Ống nhựa dẻo [ 26 ] 39
Hinh 2.11 :Led trắng [ 27 ] 40
Hình 2.12 Lọ nhựa trong suốt [ 28 ] 40
Hình2.13 : Mica đen mica trong [ 29 ] 41
Hình 2.14 : Chiết áp [ 30 ] 42
Hình 2 15 Giao diện phần mềm Win32Disk Imager 44
Hình 2.16 : Một số hình ảnh thực tế lấy mẫu 55
Hình 2.17 Được đồ thị đặc tính tương quan giữa màu sắc và mật độ tảo 61
Hình 2.18 Mật độ và khoảng cách màu sắc của mẫu số 7-32 với gốc 62
Hình 2.19 Lưu đồ thuật toán 63
Hình 2.20 Lưu đồ tính d 64
Hình 2.21: Cửa sổ New Form 65
Hình 2.22: Cửa sổ làm việc chính của phần mềm PyQT5 Designer 65
Trang 11Hình 2.23: Thiết kế 66
Hình 2.24: Cửa sổ Widget Box và Property Editor 66
Hình 2.25: Hoàn thành và lưu file hiển thị giao diện 67
Hình 2.26: Chuyển đổi File ui sang file py bằng cmd 67
Hình 3.1 Ảnh thực tế thiết bị xác định mật độ tảo 69
Trang 12sử dụng cho mục đích xử lý nước thải
Tảo chlorella vulgaris được ví như một loại “siêu thực phẩm xanh” có chứa đầy đủ các chất dinh dưỡng thiết yếu cho cơ thể Được tổ chức y tế thế giới khẳng định: “ Tảo chlorella vulgaris là thực phẩm bảo vệ sức khỏe tốt nhất của loài người trong thế kỉ 21 ! ” là một trong những thực vật có sự phát triển, sinh sôi rất nhanh nhưng lại yêu cầu về vấn đề vệ sinh và môi trường nuôi rất khắt khe, phải đảm bảo rất nhiều yếu tố Để đảm bảo được những vấn đề đó, đồng thời giảm bớt được sự tác động của con người vào trong quá trình nuôi cần có sự vào cuộc của ngành tự động hóa Để đảm bảo cho một hệ thống nuôi lớn như vậy cần có một hệ thống điều khiển, giám sát lớn, theo dõi, đảm bảo những thông số quan trọng và cần thiết trong quá trình nuôi Vì khối lượng công việc trong những mô hình như vậy rất lớn, nên em quyết định lựa chọn đề tài là 1 khâu nhỏ trong quá trình đó nhưng cũng không kém quan trọng, đó là
“NGHIÊN CỨU, THIẾT KẾ CHẾ TẠO THIẾT BỊ XÁC ĐỊNH MẬT ĐỘ TẢO BẰNG CÔNG NGHỆ XỬ LÝ ẢNH”để giúp con người xác định thay thế cho một số phương pháp khác như đếm tảo
2 Mục đích nghiên cứu của đề tài
Trong phạm vi của đề tài này em chỉ đi sâu vào một số vấn đề đó là nắm được phương pháp xử lý ảnh, lựa chọn được phương pháp xử lý ảnh phù hợp cho hệ thống, xây dựng được thuật toán xác định mật độ tảo thông qua công
Trang 13nghệ xử lý ảnh và thiết kế giao diện giam sát điều khiển cho hệ thống lấy mẫu (thiết bị xác định mật độ tảo)
3 Giới hạn đề tài
Trong đề tài này, em chọn đối tượng để quan sát, xây dựng thuật toán là
Vi Tảo chlorella vulgaris một loại tảo có hàm lượng dinh dưỡng cao làm thực phẩm cho con người Trong đó, phần điều khiển và giám sát là so sánh ảnh liên tục trong quá trình của tảo phát triển với mẫu Từ đó đưa ra được kết luận mật
độ tảo của từng thời điểm lấy mẫu
4 Thời gian và địa điểm thực hiện
- Thời gian: Từ tháng 9/2020 đến tháng /2020
- Địa điểm: Khoa cơ điện, Học Viện Nông Nghiệp Việt Nam
Trang 14CHƯƠNG I: TỒNG QUAN TÀI LIỆU 1.1.Tổng quan về tảo và quá trình sinh trưởng của tảo
1.1.1 Khái niệm chung về tảo
Tảo là một nhóm lớn đa dạng, bao gồm các sinh vật thông thường là tự dưỡng, gồm một hay nhiều tế bào đơn giản, có màu khác nhau, luôn luôn có chất diệp lục nhưng chưa có rễ, thân, lá Hầu hết tảo sống trong nước Đây là những sinh vật mà thân chứa xenluloza, là những sinh vật tự dưỡng vì chứa diệp lục, quang hợp nhờ ánh sáng và CO2 Cơ quan sinh dưỡng còn lại là tảo.Tảo không có mô dẫn truyền Nhóm tảo có trên 20000 loài hiện sống trên trái đất
Hình 1.1: Một số hình ảnh về tảo tiêu biểu [1]
Tảo có cấu tạo cơ thể dạng tán, dạng đơn độc hay tập đoàn, dạng sợi hay
mô mềm Nhiều đa dạng đơn bào có thể chuyển động và có thể có mối quan hệ với protozoa Về hình thái tảo rất đa dạng, một số lớn tảo nâu (Phaeophycotta)
có kich thước tương đương với một cây nhỏ: tảo lục, tảo đỏ, tảo xoắn, rong mơ
Đa số tảo là sinh vật quang dưỡng một số ít có đời sống dị dưỡng, hoại sinh hay kí sinh, đều có liên quan đến lục lạp và các sắc tố trong tế bào Tảo cũng rất
đa dạng trong cấu trúc của sắc tố quang hợp Sản phẩm cuối cùng của quá trình quang hợp của tảo là carbonhidrat và protein tương tự với những thực vật bậc cao hơn Vì vậy, nhiều tảo là sinh vật thí nghiệm lí tưởng nhờ vào kích thước nhỏ của chúng và dễ dàng thao tác trong môi trường lỏng
Trang 15Hình 1.2 Tảo lục [2]
b Tảo đỏ
Tảo đỏ có thể được tìm thấy ở nhiều nơi trên thế giới, từ Bắc cực đến các
vùng biển nhiệt đới, ở vùng thủy triều và xen kẽ giữa các dải san hô Tại Nhật Bản, tảo đỏ nổi tiếng ở vùng Nori Người dân khu vực này còn thu được hơn một tỷ USD mỗi năm Loại tảo đỏ một loại dùng để ăn, một loại có ứng dụng rất rộng rãi trong ngành công nghiệp thực phẩm, y dược…Nó có thể giúp cải thiện hệ thống miễn dịch nhờ khả năng chống lại các loại virus, tảo đỏ được sử dụng để chữa lành vết thương, bệnh hen suyễn, rối loạn dạ dày
Trang 16
c Tảo xoắn (tảo nước ngọt)
Tảo xoắn là một loài tảo xanh đơn bào cổ đại đã tồn tại trên trái đất kể từ khi bắt đầu xuất hiện sự sống Nó được phân loại vào loài Arthrospira, tồn tại và phát triển trong môi trường kiềm ấm ở vùng khí hậu nơi ánh sáng mặt trời chiếu sáng quanh năm Mặc dù nó đã được sử dụng như một nguồn thức ăn của con người trong nhiều thế kỷ trước, và giờ đây nó lại nổi lên trong top 10 “siêu thực phẩm” cho cuộc sống hiện đại ngày nay vì:
+ Nó là nguồn cung cấp protein thực vật cao nhất, tảo xoắn chứa khoảng 60% hàm lượng protein hoàn chỉnh
+ Xu hướng hiện đại người dân đang lựa chọn để ăn ít đạm động vật, tảo nước ngọt này có thể là một lựa chọn ăn chay tuyệt vời để đáp ứng nhu cầu protein và axit amin cần thiết hằng ngày
+ Ngoài protein, tảo xoắn cũng là một nguồn cung cấp nhiều dinh dưỡng thực vật khác: chất chống oxy hóa, vitamin thiết yếu và khoáng chất, một số trong đó bao gồm Phycocyanin, zeaxanthin, beta-carotene, GLA và sắt
Trang 17Hình 1.4 Tảo xoắn ( tảo nước ngọt ) [4]
d Tảo nước mặn (Rong Mơ)
Rong mơ là một loại tảo sống chủ yếu ở vùng biển, có màu nâu và dạng hình cây Chúng mọc thành bụi lớn và có chiều cao khoảng 40 – 60 cm Thân chính của cây có dạng trục tròn với chiều dài 0.7 – 1.2 m
Lá có dạng kim lớn hoặc hình bầu dục với số lượng nhiều Mép lá có răng cưa hoặc nhẵn Ở một số lá có thể có răng cưa kép, có gân giữa Cây có các túi khí hình cầu hoặc hình bầu dục tròn, có đường kính 2 – 3 mm Túi khí
có uống hình trục với chiều dài 3 – 8 mm
Hình 1.5 Tảo nước mặn (Rong Mơ) [5]
e Một số loại tảo khác
Tảo đơn bào là những loài tảo chỉ có một tế bào, gồm tảo tiểu cầu và tảo
silic, v.v
Trang 18Tảo đa bào là những loài tảo có nhiều tế bào, gồm tảo vòng, rau diếp
biển, rau câu và tảo sừng hươu, v.v
1.1.3 Tảo Chlorella vulgaris
Tảo chlorella vulgaris: Chlorella là một chi của tảo lục đơn bào, thuộc về ngành Chlorophyta Chlorella có dạng hình cầu, đường kính khoảng 2-10 μm và không có tiên mao Chlorella có màu xanh lá cây nhờ sắc tố quang hợp chlorophyll -a và b trong lục lạp Thông qua quang hợp nó phát triển nhanh chóng chỉ cần lượng khí carbon dioxit, nước, ánh sáng mặt trời, và một lượng nhỏ các khoáng chất để tái sản xuất
Hình 1.6: Hình ảnh tảo chlorella vulgaris [ 6 ]
Hình thái và cấu tạo
Chlorella được gọi đơn giản là tảo xanh (xanh lục), đơn bào không có tiêm mao, không có khả năng di dộng chủ động Tế bào có dạng hình cầu hoặc hình ovan Kích cỡ tế bào từ 2 – 10 µm tùy loài, không roi và chứa sắc tố quang hợp xanh lá cây là hợp chất Chlorophyll-a và Chlorophyll-b trong lục lạp Màng
tế bào có vách cellulose bao bọc, có khả năng chịu được những tác động cơ học nhẹ Nhờ vậy Chlorella có khả năng quang hợp, lấy Carbon Dioxid, nước và lượng nhỏ chất khoáng biến đổi năng lượng ánh sáng mặt trời thành hợp chất hữu cơ đơn giản để nó sinh trưởng và phát triển Sự thay đổi của các điều kiện môi trường như ánh sang, nhiệt độ, thành phần các chất hóa học trong môi
Trang 19trường sẽ ảnh hưởng đến hình thái và chất lượng của tế bào tảo (Nguồn: Trần Văn Vĩ, 1995)
Hình 1.7: Hình dạng tế bào của tảo Chlorella [ 7 ]
Người ta tin rằng Chlorella là nguồn gốc thực phẩm, nguồn năng lượng đầy tiềm năng, vì theo lý thuyết thì nó có khả năng biến đổi 8% năng lượng mặt trời thành năng lượng trong tảo Ngoài ra, nó còn là nguồn thức ăn giàu Protein (khoảng 60%) và chất béo, Carbonhydrate, chất xơ, chất khoáng và Vitamin
Sinh sản
Chlorella sinh sản với tốc độ vô cùng lớn trong những điều kiện sống tối
ưu như nhiều ánh sáng, nước trong, không khí sạch Quá trình sinh sản nói chung được trải qua các bước: Sinh trưởng – trưởng thành – thành thục – phân chia (Nguồn: Trần Đình Toại và Châu Văn Minh, 2005) Tảo Chlorella sinh sản rất nhanh, trong ba giờ có khả năng tang gấp đôi mật độ và không có sự sinh sản hữu tính Quá trình sinh sản được tiến hành nhờ tạo nên trong cơ thể mẹ các tự bào tử Tùy theo loài tảo và điều kiện môi trường mà số lượng các tự bào tử có thể là 2, 4, 8, 16, 32 (thậm chí có trường hợp tạo ra 64 tự bào tử) Sau khi kết thúc thúc sự phân chia, tự bào tử tách khỏi cơ thể mẹ bằng cách xé màng tế bào
mẹ, ra môi trường dinh dưỡng trở thành những tế bào con có khả năng hấp phụ
Trang 20chất dinh dưỡng mạnh, quang hợp và sinh trưởng tang Những tế bào con mới hình thành sẽ hoàn thành vòng phát triển sau 4 – 6 tiếng đến giai đoạn chín, có khả năng sinh sản, toàn bộ chu trình lập lại từ đầu (Nguồn: Trần Văn Vĩ, 1995)
Quá trình sinh trưởng, phát triển của tảo
Tamiya, (1963) trong nghiên cứu về vòng đời của tảo Chlorella đã chia vòng đời của tảo làm 4 giai đoạn:
Giai đoạn tăng trưởng: ở giai đoạn này các bào tử sẽ tăng nhanh về kích
thước nhờ các sản phẩm sinh tổng hợp
Giai đoạn bắt đầu chín: tế bào mẹ chuẩn bị quá trình phân chia
Giai đoạn chín mùi: tế bào nhân lên trong điều kiện có ánh sáng hoặc
trong bóng tối
Giai đoạn phân cắt: màng tế bào mẹ bị vỡ ra, các bào tử được phóng
thích ra ngoài
Hình 1.8: Đường cong sinh trưởng của tảo
Với chế độ dinh dưỡng thích hợp và điều kiện lý học thuận lợi, quá trình sinh trưởng của tảo trải qua các pha sau:
- Pha chậm: Do sự giảm trao đổi chất của tảo giống, tế bào gia tăng kích thước nhưng không có sự phân chia
- Pha tăng trưởng: tế bào phân chia rất nhanh và liên tục, tùy thuộc vào
Trang 21kích thước tế bào, cường độ ánh sáng, nhiệt độ…
- Pha tăng trưởng chậm: sự sinh trưởng của tảo bị ức chế do sự thay đổi một yếu tố nào đó
- Pha quân bình: do dinh dưỡng cạn kiệt, tảo bước vào giai đoạn suy tàn
1.1.4 Một số hình ảnh nuôi tảo quy mô lớn
Một số hệ thống nuôi tảo liên tục đang được áp dụng rộng rãi Sau khi thả giống và bể nuôi một thời gian nhất định, người trồng sẽ bắt đầu thu hoạch với khối lượng 30% sản lượng tảo trong bể và cứ thế luân phiên thu hoạch mỗi ngày Nếu người trồng không có thời gian thu hoạch mỗi ngày thì để vài ngày thu hoạch lượng tảo sẽ nhiều hơn
Diện tích đất nông nghiệp ngày càng thu hẹp, nguồn năng lượng hóa thạch cũng dần cạn kiệt, lượng khí thải tạo ra tăng cao và biến đổi khí hậu diễn biến phức tạp hơn, do đó công nghệ sinh học vi tảo là hướng phát triển tiềm năng Công nghệ vi tảo bao gồm các công đoạn chính như: sàng lọc chủng giống vi tảo; nhân giống, nhân sinh khối ở quy mô lớn để sử dụng trực tiếp hoặc tách chiết các hợp chất có hoạt tính sinh học
Hình 1.9: Công nghệ nuôi vi tảo trong phòng thí nghiệm [ 8 ]
1.2.Một số công nghệ nuôi tảo trong và ngoài nước
Công nghệ nuôi tảo xoắn (Spirulina platensis) và tảo lục (Chlorella
vulgaris), (Dunalliella), (Nanochloropsis)
Trang 22Trong số các loài vi tảo nuôi ở quy mô công nghiệp, tảo xoắn (Spirulina platensis) được nuôi sớm nhất ở nhiều quy mô công nghệ khác nhau Tảo có thể
được nuôi trong bình nhựa, bể chứa xi măng hoặc composite, các bể lớn xây
dựng ngoài trời hoặc trong hệ thống photobioreactor (PBR) Tảo Chlorella vulgaris cũng được nuôi ở quy mô lớn để làm thức ăn dinh dưỡng bổ sung cho
con người, tảo có thể nuôi trong hệ thống bể race-way hoặc trong hệ thống PBR
Tảo Dunalliella đã được nuôi ở quy mô lớn ở Australia trong bể hoặc bình cầu thủy tinh để thu β-caroten Tảo Nanochloropsis cũng được nuôi ở các bể lớn
hoặc các túi nylon cho nuôi trồng thủy sản
Hình 1.10: hình ảnh nuôi tảo quy mô lớn [ 9 ]
Công nghệ nuôi tảo Haematococcus pluvialis
Tảo Haematococcus pluvialis là nguồn cung cấp astaxanthin lớn nhất hiện nay cũng được sản xuất trong hệ thống PBR Tùy thuộc vào mục tiêu và điều kiện đầu tư tài chính có thể xây dựng các mô hình và quy mô nuôi khác nhau Ngoài công nghệ nuôi truyền thống, công nghệ nuôi tảo trên màng dạng bán lỏng cũng đã được thử nghiệm ở một số cơ sở nghiên cứu.Công nghệ nuôi trồng này được phát triển bởi Giáo sư Michael Melkonian tại trường đại học Cologne, CHLB Đức Tuy nhiên việc mở rộng và khả năng ứng dụng cần được nghiên cứu thích ứng với các điều kiện cụ thể với từng loại vi tảo
Trang 23Hình 1.11: Nuôi tảo trong bể dạng race-way [ 10 ]
Ở Việt Nam, cho đến nay chỉ có tảo Spirulina platensis được nuôi phổ
biến nhất để thu sinh khối tạo sản phẩm ở dạng tươi hoặc sấy khô Công nghệ nuôi tảo tương đối đơn giản bao gồm các khâu nhân giống ở quy mô nhỏ trong các bình nhựa có sục khí sau đó nuôi trong các bể hở lớn hơn và cuối cùng nuôi trong các bể race-way có cánh khuấy đặt trong nhà lưới Sinh khối được thu bằng cách sử dụng màng lọc có kích thước lỗ nhỏ Sinh khối được thu bằng cách sử dụng màng lọc có kích thước lỗ nhỏ Sinh khối được bảo quản ở dạng đông lạnh hoặc sấy khô tạo bột hoặc tạo dạng que Ở một số cơ sở sản xuất có
năng lực đầu tư đã sử dụng hệ thống PBR để nhân giống Ngoài Spirulina platensis, một số loài tảo khác ứng dụng trong nuôi trồng thủy sản thường
được nuôi ở quy mô nhỏ trong bể composite, bể xi măng hoặc túi nylon ngay tại các cơ sở nhân giống
Hình 1.12: Hình ảnh thực tế tại khu nuôi vi tảo [ 11 ]
Trang 241.3 Xác định mật độ và thời điểm thu hoạch tảo
Hiện nay, có một số phương pháp thu hoạch tảo bằng phương pháp thủ công như:
a Xác định định lượng vi sinh vật bằng cách đếm trực tiếp
Sử dụng kính hiển vi quan sát mẫu tảo trên buồng đếm, đếm trực tiếp số lượng tế bào tảo trong một thể tích phòng đếm, kết hợp với độ pha loãng để tính toán được mật độ tế bào trong dung dịch ban đầu
Công thức tính mật độ tế bào trong mẫu:
Số tế bào / 1ml mẫu = X.S / s.V.H Trong đó:
- X là số vi khuẩn đếm được trong 1 V
Trang 25Hình 1.14 Diện tích và thể tích các ô vuông trong buồng đếm hồng cầu [39]
Sau khi tính toán, mật độ tế bào khoảng 60.000tb/1ml thì ta có thể thu hoạch được
b Sử dụng đĩa Secchi
Hình 1 15 Đĩa Secchi [39]
Đĩa Sechi là một đĩa tròn đường kính 20 - 25 cm, mặt trên chia thành những rẻ quạt đen trắng, phía dưới gắn một vật nặng, phía trên gắn thước dây Thả đĩa xuống nước và cho đĩa từ từ chìm xuống cho đến khi nào không còn phân biệt được ranh giới giữa hai vùng trắng đen nữa thì đọc chỉ số trên thước dây Khi độ sâu nhìn thấy từ đĩa Secchi đạt từ 1,5-2 cm là thời điểm thích hợp để thu hoạch Thu hoạch cho đến độ sâu nhìn thấy từ đĩa Secchi là 4 cm thì dừng và
bổ sung hóa chất vào bể, tiếp tục vừa nuôi vừa thu hoạch Đối với 1 kg tảo được thu vớt cần phải bổ sung 1,4 g Mg (tương đương với MgSO4), 7,6 g P (tương đương 42,72 g K2HPO4), 5,25 g sulfur (16,48 g K2SO4), 1 g Ca (2,77 g CaCl2),
Trang 264,48 g NaCl (dùng muối biển), 120 g N (260,86 g ure) và các chất vi lượng khác (Lê Văn Lăng, 1999)
c Đo sinh khối của tảo bằng cách xác định hàm lượng sắc tố
Sử dụng máy đo OD để đo mật độ tế bào tảo tại các thời điểm khác nhau,
từ đó lập ra đường cong sinh trưởng của tảo Khi chỉ số OD đạt ngưỡng cao nhất thì ta thu hoạch
Hình 1.16 Máy đo OD ( quang phổ kế ) [40]
Từ 3 phương pháp phổ biến trên, ta có thể thấy các bước xác định thời điểm thu hoạch tảo rất tốn thời gian ( phải xác định các chỉ tiêu đo đạc như mật
độ tế bào, chỉ số sinh trưởng )
Em rút ra được một vài nhược điểm như sau:
- Độ chính xác chưa được cao
- Sai số lớn (phương pháp đo bằng đĩa Secchi )
- Muốn độ chính xác cao phải đo thêm sinh khối của tảo
- Tốn thời gian lấy mẫu
- Kết quả chưa được khách quan
Từ đó, trong nghiên cứu này, em xin đề xuất một phương pháp xác định mật độ tảo bằng công nghệ xử lý ảnh Qua tìm hiểu, em đã tìm được một vài phương pháp xác định mật độ bằng phương pháp sử dụng bộ xử lý ảnh để kết luận mật độ tảo bằng thuật toán cho bộ xử lý ảnh
Trang 27là máy tính riêng chuyên dụng cho nó
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 Các phương pháp
xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính: nâng cao chất lượng hình ảnh và phân tích hình ảnh, nhận dạng hình ảnh
Quá trình bắt đầu từ việc thu nhận ảnh gốc (từ các thiết bị thu nhận ảnh dạng số hoặc tương tự) gửi đến máy tính Dữ kiệu hình ảnh được lưu trữ ở định dạng phù hợp với quá trình xử lý Người lập trình sẽ tác động các thuật toán 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 quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh đã được xử lý hoặc một kết luận
Hình 1.17 Quá 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
Trang 28tượng trong không 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
Hình 1.18 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh
Phần thu nhận ảnh: ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng
Thường ảnh nhận qua camera là ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh 25 dòng), cũng có loại camera đã số hóa (như loại CCD – Change Coupled Device) là loại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh
Tiền xử lý ảnh: sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tương phản thấp nên
cần đưa vào bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng Chức năng chính của bộ tiền
xử lý là lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn
Phân đoạn ảnh (hay phân vùng ảnh): là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh Đây là phần phức tạp khó khăn nhất trong xử lý ảnh và cũng dễ gây lỗi, làm mất độ chính xác của ảnh Kết quả nhận dạng ảnh phụ thuộc rất nhiều vào công đoạn này
Biểu diễn ảnh: đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh cộng với mã liên kết với các vùng lân cận Việc biến đổi các số liệu này thành dạng thích hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo Việc chọn các tính chất để thể hiện ảnh với các đặc tính của anh dưới dạng các thông tin định lượng hoặc làm cơ sở để phân biệt lớp đối tượng này với đối tượng khác trong phạm vi ảnh nhận được
Nhận dạng và nội suy ảnh: nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh Quá
trình này thường thu được bằng cách so sánh với mẫu chuẩn đã được lọc từ trước Nội suy ảnh là phán đoán theo ý nghĩa trên cơ sở nhận dạng Có nhiều
Trang 29Khi hệ thống này thực hiện một quá trình xử lý ảnh, đầu tiên ảnh sẽ được nhận qua thiết bị thu nhận ảnh Ảnh này có thể là ảnh đen trắng hoặc ảnh màu, chất lượng ảnh tùy thuộc vào chất lượng của camera cũng như các yếu tố môi trường Sau đó, ảnh sẽ được đưa qua thiết bị xử lý ảnh Ảnh sau khi được xử lý
Trang 301 Điểm ảnh (Picture Element):
Là đơn vị cơ bản nhất để tạo nên một bước ảnh kỹ thuật số Địa chỉ của điểm ảnh được xem như là một tọa độ (x,y) nào đó Một bức ảnh kỹ thuật số, có thể được tạo ra bằng cách chụp hoặc bằng một phương pháp đồ họa nào khác, được tạo nên từ hàng ngàn hoặc hàng triệu pixel riêng lẻ Bức ảnh càng chứa nhiều pixel thì càng chi tiết Một triệu pixel thì tương đương với 1 megapixel
2 Ảnh số
Ảnh số là tập hợp hữu hạn các điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để
mô tả ảnh gần với ảnh thật Số điểm ảnh xác định độ phân giải của ảnh Ảnh có
độ phân giải càng cao thì càng thể hiện rõ nét các đặt điểm của tấm hình càng làm cho tấm ảnh trở nên thực và sắc nét hơn Một hình ảnh là một tín hiệu hai chiều, nó được xác định bởi hàm toán học f(x, y) trong đó x và y là hai tọa độ theo chiều ngang và chiều dọc Các giá trị của f(x, y) tại bất kỳ điểm nào là cung cấp các giá trị điểm ảnh (pixel) tại điểm đó của một hình ảnh
3 Mức xám của ảnh
Một điểm ảnh (pixel) có hai đặc trưng cơ bản là vị trí (x, y) của điểm ảnh
và độ xám của nó Mức xám là điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng giá trị số tại điểm đó
Trang 31Ảnh nhị phân: Là ảnh có 2 mức trắng và đen, chỉ có 2 giá trị 0 và 1 và chỉ
sử dụng 1 bit dữ liệu trên 1 điểm ảnh
Hình 1.21 Ảnh nhị phân chỉ có màu trắng và đen [ 12 ]
Ảnh đen trắng: Là ảnh có hai màu đen, trắng (không chứa màu khác) với mức xám ở các điểm ảnh có thể khác nhau Mỗi phần tử điểm ảnh tương đương với hai giá trị đen hoặc trắng, tương đương giá trị nhị phân 0/1
Hình 1.22 Ảnh đen trắng [ 13 ]
Trang 32Ảnh màu: Là ảnh kết hợp của 3 màu cơ bản lại với nhau để tạo ra một thế giới màu sinh động Người ta thường dùng 3byte để mô tả mức màu, tức là có khoảng 16,7 triệu mức màu
Hình 1.23 Ảnh màu [ 14 ]
Ảnh xám (gray image): giá trị mỗi điểm ảnh nằm trong giải giá trị từ 0 đến 255, nghĩa là cần 8 bits hay 1 byte để biểu diễn mỗi điểm ảnh này
- Hệ màu RGB là viết tắt của 3 màu cơ bản là Red, Green và Blue là ba màu
chính của ánh sáng trắng sau khi được tách ra nhờ lăng kính Những màu này khi kết hợp theo tỉ lệ nhất định sẽ tạo ra rất nhiều màu khác nhau trong dải ảnh sáng nhìn thấy, và khi kết hợp cả 3 màu lại với nhau với tỉ lệ 1 : 1 : 1 chúng ta sẽ được màu trắng Bởi thế hầu hết các thiết bị điện tử sử dụng màu bằng cách phát quang như TV, màn hình máy tính, màn hình điện thoại… đều sử dụng RGB làm hệ màu chính Và đó cũng là lý do mà các ảnh kỹ thuật số hiển thị trên máy tính đều sử dụng hệ RGB làm chuẩn
Trang 33Hình 1.24 : Ảnh màu RGB [ 32 ]
- Một pixel được biểu diễn bằng 3 giá trị (R, G, B) trong đó R, G, B là một giá
trị xám và được biểu biểu diễn bằng 1 byte Khi đó ta có một ảnh 24 bits, giá trị màu 28*3 224 16,7 triệu màu P(x, y) = (R, G, B)
- Hệ màu CMY: là phần bù của hệ màu RGB
(C, M, Y) = (1, 1, 1) – (R, G, B) Hay C+R=M+G=Y+B=1
Hệ màu này thường được dùng trong máy in
- Hệ màu CMYK: trong đó K là độ đậm nhạt của màu K= min(C, M, Y)
P(x, y) = (C-K, M-K, V-K, K)
- Không gian màu HSV:
HSV hay còn gọi là không gian màu HSB là một không gian màu dựa trên
3 thông số chính của không gian màu : -H viết tắt của từ HUE có nghĩa là vùng màu, là kênh để chỉ thuộc tính màu sắc có giá trị từ 0o đến 360o Rất hữu dụng trong nhiều tác vụ xử lý ảnh cần đến việc phân biệt các vật thể dựa trên màu sắc của chúng
-S viết tắt của từ SATURATION có nghĩa là độ bảo hòa màu, thể hiện các sắc thái của màu xám cho đến bão hòa hoàn toàn (không có thành phần màu trắng) Có giá trị từ 0 đến 1
Trang 34- V viết tắt của chữ VALUE có nghĩ là giá trị hay độ sáng của màu sắc hay nói cách khác là cường độ của màu sắc và cũng có giá trị từ 0 đến 1
Hình 1.25 Mô hình không gian màu HSV [ 34 ]
Các màu sắc đạt giá trị bão hòa khi S = 1 và V = 1
Hình 1.26 Hệ không gian màu HSV [ 35 ]
Nguyên tắc cơ bản HSV: HSV là hình trụ, với màu sắc, kích thước góc của chúng, bắt đầu từ màu đỏ ở 0o, đi qua màu xanh lá cây ở 120o và màu xanh chính ở 240o, và sau đó gói lại đỏ ở 360o Trong mỗi hình học, trục thẳng đứng trung tâm bao gồm các màu trung lập, màu đơn sắc hoặc màu xám, từ màu đen ở
độ nhạt 0 hoặc giá trị 0, dưới cùng, trắng ở độ nhạt 1 hoặc giá trị 1
Bộ chuyển đổi RGB sang HSV: ảnh thu nhận về thường là ảnh BITMAP
và có không gian chuẩn RGB, nhưng không gian màu RGB không phù hợp cho việc nhận dạng màu sắc vì không gian màu RGB không phù hợp với thị giác của con người Để khắc phục điều trên thì ta dùng một không gian HSV (hue, saturatlon và value), không gian màu này thu được từ không gian RGB dựa vào
Trang 35Hình 1.27 Sơ đồ chuyển đổi không gian màu RGB sang HSV
4 Quan hệ giữa các điểm ảnh
Lân cận điểm ảnh: được nói một cách hài hước như là hàng xóm của cái điểm ảnh Có 2 loại lân cận cơ bản là lân cận 4 và lân cận 8:
Trang 36hỗn hợp) Trong ảnh đa mức xám, ta có thể đặt V chứa nhiều giá trị như V={tập con} Cho p có tọa độ (x, y)
Liên kết 4: hai điểm ảnh p và q có giá trị thuộc về tập V được gọi là liên kết
4 của nhau nếu q thuộc về tập N4(p)
Liên kết 8: hai điểm ảnh p và q có giá trị thuộc về tập V được gọi là liên kết
8 của nhau nếu q thuộc về tập N8(p)
Liên kết m: hai điểm ảnh p và q có giá trị thuộc về tập V được gọi là liên kết M của nhau nếu thỏa 1 trong 2 điều kiện sau: q thuộc về tập N4(p), q thuộc
về tập ND(p) và giao của hai tập N4(p), N4(q) không chứa điểm ảnh nào có giá trị thuộc V
5 Lọc Nhiễu
Ảnh thu nhận được thường sẽ bị nhiễu nên cần phải loại bỏ nhiễu Các toán
tử không gian dùng trong kỹ thuật tăng cường ảnh được phân nhóm theo công dụng làm trơn nhiễu, nổi biên Để làm trơn nhiễu hay tách nhiễu, người ta sử dụng các bộ lọc tuyến tính (lọc trung bình, thông thấp) hoặc lọc phi tuyến (trung
vị, giả trung vị, lọc đồng hình) Từ bản chất của nhiễu (thường tương ứng với tần số cao) và từ cơ sở lý thuyết lọc là: bộ lọc chỉ cho tín hiệu có tần số nào đó thông qua, để lọc nhiễu người ta thường dùng lọc thông thấp (theo quan điểm tần số không gian) hay lấy tổ hợp tuyến tính để san bằng (lọc trung bình) Để làm nổi cạnh (ứng với tần số cao), người ta dùng các bộ lọc thông cao, lọc Laplace Phương pháp lọc nhiễu chia làm 2 loại: lọc tuyến tính, lọc phi tuyến Làm trơn nhiễu bằng lọc tuyến tính: Khi chụp ảnh có thể xuất hiện nhiều loại nhiễu vào quá trình xử lý ảnh, nên ta cần phải lọc nhiễu Gồm các phương pháp cơ bản lọc trung bình, lọc thông thấp,… Ví dụ lọc trung bình: Với lọc trung bình, mỗi điểm ảnh được thay thế bằng trung bình trọng số của các điểm lân cận Làm trơn nhiễu bằng lọc tuyến tính: Khi chụp ảnh có thể xuất hiện nhiều loại nhiễu vào quá trình xử lý ảnh, nên ta cần phải lọc nhiễu Gồm các phương pháp cơ bản lọc trung bình, lọc thông thấp,… Ví dụ lọc trung bình, với
Trang 37“trung vị” (trung bình cộng của max và min)
Lọc trung vị: Kỹ thuật này đòi hỏi giá trị các điểm ảnh trong cửa sổ phải xếp theo thứ tự tăng hay giảm dần so với giá trị trung vị Kích thước cửa số thường được chọn sao cho số điểm ảnh trong cửa sổ là lẻ
Lọc ngoài: Giả thiết có ngưỡng nào đó cho các mức nhiễu (có thể dựa vào lược đồ xám) Tiến hành so sánh giá trị độ xám của một điểm ảnh với trung bình
số học 8 lân cận của nó Nếu sai lệch lớn hơn ngưỡng, điểm ảnh này được coi như nhiễu Trong trường hợp đó, thay thế giá trị của điểm ảnh bằng giá trị trung bình 8 lân cận vừa tính được
1.5 Ứng dụng công nghệ xử lý ảnh trong đời sống
1.5.1 Trong y học
Trong y học các thuật toán xử lý ảnh cho phép biến đổi hình ảnh được tạo
ra từ nguồn bức xạ X-ray hay nguồn bức xạ siêu âm thành hình ảnh quang học trên bề mặt phim X-quang hoặc trực tiếp trên bề mặt màn hình hiển thị Hình ảnh các cơ quan chức năng của con người sau đó có thể được xử lý tiếp để nâng cao độ tương phản, lọc, tách các thành phần cần thiết (chụp cắt lớp) hoặc tạo ra hình ảnh trong không gian ba chiều (siêu âm ba chiều)
Trang 39Hình 1 31 Hình ảnh bão từ vệ tinh [ 17 ]
1.5.3.Trong lĩnh vực địa chất
Hình ảnh nhận được từ vệ tinh có thể được phân tích để xác định cấu trúc
bề mặt trái đất Kỹ thuật làm nổi đường biên và khôi phục hình ảnh cho phép nâng cao chất lượng ảnh vệ tinh và tạo ra các bản đồ địa hình 3D với độ chính xác cao
Hình 1.32 Hình ảnh địa chất học [ 18 ]
1.5.4 Trong công nghiệp
Trong sản xuất công nghiệp, chất lượng của sản phẩm thường được kiểm tra bằng hình ảnh sau khi quá trình sản xuất kết thúc Nếu quá trình kiểm tra này được thực hiện bởi con người thì sẽ mất rất nhiều thời gian và làm tăng giá thành phẩm
Trang 401.6 Kết luận
Trong quá trình tìm hiểu, và nghiên cứu thì em đã chọn nghiên cứu xây dựng bộ xử lý ảnh xác định mật độ tảo Chlorella vulgaris có ứng dụng công nghệ xử lý ảnh
Như vậy, trong Chương I ta đã tìm hiểu về tảo một số loại tảo và phương phap nuôi tảo thời kỳ sinh truong cũng như thu hoạch tảo trong và ngoài nước ,
kĩ thuật xử lý ảnh, một vài ứng dụng của nó trong cuộc sống cũng như trong công nghiệp Từ những cơ sở đó, ta có thể tìm hiểu thêm và kết hợp với các thuật toán khác để có thể xây dựng được một thuật toán xử lý ảnh cũng như giao diện người dùng đáp ứng được với những yêu cầu đặt ra trong mô hình nuôi tảo liên tục Để có thể hiểu rõ hơn về đề tài cũng như các bước thực hiện, ta sẽ đi đến nội dung và phương pháp nghiên cứu được trình bày cụ thể trong chương II