Nghiên cứu hệ thống tự động nhận dạng, đếm và phân loại đối tượng trên cơ sở xử lý ảnh

Theo tinh thần và tiêu chí trên, đề tài này đã được lựa chọn và từngbước đáp ứng nghiên cứu về công nghệ xử lý ảnh, thiết kế, thi công hệ thống cơkhí, lập trình phần mềm cho hệ thống đếm

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU 3

TÓM TẮT ĐỒ ÁN 4

DANH MỤC HÌNH VẼ 5

DANH MỤC BẢNG BIỂU 7

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT 8

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỂ TÀI 9

1.1 Giới thiệu về đề tài 9

1.1.1 Lý do chọn đề tài 9

1.1.2 Mục đích chọn đề tài 9

1.1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 10

1.1.4 Ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiễn của đề tài 10

1.1.5 Tóm tắt nội dung đồ án 11

1.2 Tổng quan về công nghệ xử lý ảnh và hệ thống phân loại ảnh 11

1.2.1 Tổng quan về hệ thống xử lý ảnh 15

1.2.2.Giới thiệu về ảnh và phân loại ảnh 20

1.2.3.Khái niệm ảnh đen trắng và ảnh màu 29

1.2.4 Giới thiệu về LabView và công cụ xử lý ảnh dùng LabView 31

1.3 Giới thiệu về camera 41

1.3.1 Khái niệm camera quan sát 41

1.3.2 Phân loại camera quan sát theo kỹ thuật hình ảnh 41

1.3.3 Phân loại camera quan sát theo kỹ thuật đường truyền 43

1.3.4.Phân loại theo tính năng sử dụng 44

CHƯƠNG 2 NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG NHẬN DẠNG, ĐẾM VÀ PHÂN

LOẠI ĐỐI TƯỢNG TRÊN CƠ SỞ XỬ LÝ ẢNH 47

2.1 Phương án thiết kế 47

2.2 Thiết kế mô phỏng và lập trình cho hệ thống đếm 48

2.2.1 Sơ đồ mô phỏng bằng phần mềm labview 48

2.2.2 Chức năng các khối sử dụng 48

2.3 Nghiên cứu hệ thống nhận dạng ảnh trong xử lý ảnh……….56

2.3.1 Hệ thống nhận dạng ảnh……… 56

2.3.2 Khối nhận dạng ảnh Vision Builder Al……… 57

CHƯƠNG 3 MÔ PHỎNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG, ĐẾM VÀ PHÂN LOẠI ĐỐI TƯỢNG 58

3.1 Kết quả đạt được 58

3.1.1 Test webcam 58

3.1.2.Xử lý ảnh nhận dạng dấu chấm đen 58

3.1.3.Kết quả thử nghiệm bằng phần mềm labview 60

3.2 Đánh giá kết quả đạt được 60

3.3 Định hướng phát triển của đề tài 61

KẾT LUẬN 62

TÀI LIỆU THAM KHẢO 63

mà camera mang lại, việc đầu tư vào lĩnh vực này là cần thiết, quan trọng đối vớicác nhà khoa học, doanh nghiệp, và chính sách định hướng, quan tâm của nhà nước.Lĩnh vực nào cũng vậy, để phát triển bền vững, vươn lên tầm cao mới, điều kiệntiên quyết là cần phải đi đôi xây dựng cơ sở khoa học làm nền tảng, cập nhật, ứngdụng các công nghệ hiện đại, và triển khai thành các sản phẩm ứng dụng phù hợpnhu cầu thực tế Theo tinh thần và tiêu chí trên, đề tài này đã được lựa chọn và từngbước đáp ứng nghiên cứu về công nghệ xử lý ảnh, thiết kế, thi công hệ thống cơkhí, lập trình phần mềm cho hệ thống đếm, chạy thử nghiệm, đánh giá và địnhhướng để tốt hơn, đáp ứng thực tế cũng như các tiêu chí khoa học hơn Đề tài thực

hiện: “Nghiên cứu hệ thống tự động nhận dạng, đếm và phân loại đối tượng trên cơ sở xử lý ảnh”.

Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy giáo Th.S Hồ Sỹ Phương đã

hướng dẫn tận tình, quan tâm, tạo điều kiện thuận lợi về mặt tinh thần, định hướng,kiến thức cho em trong thời gian qua, giúp đề tài được hoàn thành tốt nhất Emnhận thấy, do hạn chế về mặt kinh nghiệm thực tiễn, khả năng bản thân, thời gianthực hiện, chắc chắn sẽ không tránh khỏi những thiếu sót, những phương án chưatốt, và cần sự tranh luận góp ý để phát triển Vì vậy, em hy vọng sẽ nhận đượcnhiều lời khuyên, định hướng, góp ý từ các Thầy cô

Em xin chân thành cảm ơn!

Sinh viên thực hiện:

Võ Văn Thanh

TÓM TẮT ĐỒ ÁN

Các ứng dụng lên quan đến thu thập và xử lý hình ảnh theo thời gian thựcđược sử dụng rộng rãi trong rôbốt phục vụ (vệ sinh, trông nom nhà cửa, côngnghiệp thực phẩm, tìm kiếm cứu nạn, kiểm tra, giám sát, ứng dụng y tế, cứu hỏa, )rôbốt công nghiệp, cũng như các hoạt động chiến tranh v.v Việc sử dụng các ứngdụng này giúp cho các hệ thống quan sát và nhận biết rõ về môi trường làm việcqua đó sẽ có sự tương tác hiệu quả hơn Ngoài ra các ứng dụng này còn là các điềukiện cần thiết cho sự phát triển các ứng dụng đa ngành khác Việc lập trình cho cácứng dụng này là vô cùng phức tạp khi sử dụng các phần mềm như: Matlab,OpenCV, Mathcad, DirectShow Tuy nhiên dùng công cụ Vision Acquisition and

Vision Assistant trong phần mềm LabView tạo ra các VI (Virtual Instrument) sẽ

giúp cho việc tạo các ứng dụng lập trình xử lý ảnh một cách dễ dàng

ABSTRACT

The applications relating to real time image acquisition and processing arebeing used widely in service robots (Cleaning, housekeeping, food industry, searchrescue, inspection, surveillance, medical applications, fire fighters, and so on),industrial robots, and warfare operations, etc They offer to complex systems thecapacity to see and understand their environment in order to interact in a moreefficient way In addition, they are necessary conditions for the development ofmultidisciplinary applications It is very difficult to program them on availablesoftware such as: Matlab, OpenCV, Mathcad, DirectShow However, using

LabView with the Vision Acquisition and Vision Assistant to create VIs will

programmable image processing facilitate these processes

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1.1: Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh 11

Hình 1.2: Một số hệ thống tích hợp quang-điện tử trong quân sự và chiến đấu 12

Hình 1.3: Camera nhận dạng khuôn mặt 13

Hình 1.4: Vệ tinh Kaguya của Nhật Bản 13

Hình 1.5: Hệ thống kiểm tra chất lượng sản phẩm 14

Hình 1.6: Các bước cơ bản trong xử lý ảnh 16

Hình 1.7: Sơ đồ phân tích và xử lý ảnh lưu đồ thông tin giữa các khối 20

Hình 1.8: Ảnh màu 21

Hình 1.9: Các màu cơ sở 22

Hình 1.10: Mô hình màu RGB 23

Hình 1.11: Ảnh GIF 25

Hình 1.12: Ảnh dạng JPEG 26

Hình 1.13: Bảng giao diện New VI của Labview 32

Hình 1.14: Thanh công cụ giao diện 33

Hình 1.15: Sơ đồ khối của LabView 34

Hình 1.16: Ví dụ về sơ đồ khối 34

Hình 1.17: Bảng Tools palette 35

Hình 1.18: Bảng mã controls 36

Hình 1.19: Bảng Function 36

Hình 1.20: Acquisition sử dụng IMAQ vision toolbox 38

Hình 1.21: RGB and Grayscale Image Acquisition 39

Hình 1.22: Biểu đồ hình xám……… …39

Hình 1.23: Biểu đồ ảnh màu RGB 39

Hình 1.24: Sơ đồ khối hệ thống nhận dạng mẫu 40

Hình 1.25: Camera áp trần 44

Hình 1.26: Camera hình hộp 44

Hình 1.27: Camera hồng ngoại 45

Hình 2.1 : Camera webcam 46

Hình 2.2: Sơ đồ mô phỏng 47

Hình 2.3: Khối Vision Acquisition 47

Hình 2.4: Giao diện khối Vision Acquisition Express 48

Hình 2.5: Khối Vision Assistant 49

Hình 2.6: Giao diện khối NI Vision assistant 50

Hình 2.7: Cửa sổ thu nhận hình ảnh 51

Hình 2.8: Thẻ Browse Images 53

Hình 2.9: Sơ đồ chân khối màu IMAQ ExtractSingleColorPlane VI 53

Hình 2.10: Sơ đồ xây dựng mảng 54

Hình 2.11: Sơ đồ mảng Array To Cluster 55

Hình 2.12: Sơ đồ chân lớp phủ IMAQ Overlay Rectangle VI 55

Hình 2.13: Giao diện khối Vision Builder Al……… 57

Hình 3.1: Hình ảnh thu được từ webcam 58

Hình 3.2: Sơ đồ VI của hệ thống 58

Hình 3.3: Cửa sổ nhận dạng dấu chấm đen 59

Hình 3.4: Hình ảnh thu được sau khi xử lý 60

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1 : Pixel p và các pixel lân cận của p

Bảng 2 : Bảng giá trị màu color Plane

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Từ viết

tắt

LabView Laboratory Virtual Instrument

Engineering Workbench

Ủy ban hệ thống truyền thông quốc gia

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỂ TÀI

1.1.Giới thiệu về đề tài.

1.1.1 Lý do chọn đề tài

Nhận thức được xu hướng chung, với những ưu điểm mà camera mang lạitrong việc xử lý ảnh nhận dạng mẫu vật, việc đầu tư vào lĩnh vực này là cần thiết,quan trọng đối với các nhà khoa học, doanh nghiệp và chính sách định hướng, quantâm của nhà nước Lĩnh vực nào cũng vậy, để phát triển bền vững, vươn lên tầm caomới, điều kiện tiên quyết là cần phải đi đôi xây dựng cơ sở khoa học làm nền tảng,cập nhật, ứng dụng các công nghệ hiện đại, và triển khai thành các sản phẩm ứngdụng phù hợp nhu cầu thực tế Theo tinh thần và tiêu chí trên, đề tài này đã được

lựa chọn Đề tài: “Nghiên cứu hệ thống tự động nhận dạng, đếm và phân loại đối tượng trên cơ sở xử lý ảnh” giúp em có được nên tảng vưng chắc hơn về mặt lý

thuyết và thực tiễn để có thể tiến sâu hơn trong quá trình phát triển và nghiên cứucác ứng dụng của camera vào đời sống trong tương lai

1.1.2 Mục đích chọn đề tài

Mục đích của đề tài là xây dựng hệ thống nhận dạng và đếm số đối tượng trên

cơ sở xử lý ảnh Bên cạnh đó, đề tài cần đi sâu nghiên cứu đảm bảo các tiêu chí làđiều kiện tiên quyết: cần phải đi đôi xây dựng cơ sở khoa học làm nền tảng cậpnhật, ứng dụng các công nghệ hiện đại, và triển khai thành các sản phẩm ứng dụngphù hợp với nhu cầu thực tế Để đạt được mục đích trên, các công việc cần thựchiện: nghiên cứu về công nghệ xử lý ảnh, camera quan sát, lập trình phần mềm cho

hệ thống nhận dạng mẫu vật, chạy thử nghiệm, đánh giá và định hướng để tốt hơn,đáp ứng thực tế cũng như các tiêu chí khoa học hơn

1.1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu chung của đồ án là nghiên cứu hệ thống nhận dạng,đếm số đối tượng bằng xử lý ảnh Đối với hệ thống này: Phần cơ khí của hệ thốnggồm: một camera Phần công nghệ xử lý ảnh, xây dựng các ứng dụng trong thị giác

máy tính Xây dựng hệ thống điều khiển với bộ điều khiển sử dụng các ứng dụngcủa phần mềm lập trình đồ họa LabView

1.1.4 Ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiễn của đề tài

Đề tài này đã từng bước xây dựng cơ sở khoa học làm nền tảng: nghiên cứu

về công nghệ xử lý ảnh, lập trình phần mềm cho hệ thống đếm số lượng Đó lànhững cơ sở cần thiết, quan trọng để tiếp tục phát triển các hệ thống phức tạp hơn,hiện đại hơn

 Ý nghĩa thực tiễn:

Đề tài phần nào đưa ra một cái khung cơ bản cho quá trình xây dựng và pháttriển nghiên cứu hệ thống nhận dạng, đếm số đối tượng Nó là cơ sở cho quá trìnhphát triển, ứng dụng nhận dạng mẫu vật Đã có sự vận dụng công nghệ hiện đại:công nghệ xử lý ảnh và thử nghiệm thuật toán thông minh

1.1.5 Tóm tắt nội dung đồ án

Nội dung chính của chương gồm 3 phần: giới thiệu đề tài, giới thiệu về

hệ thống xử lý ảnh, giới thiệu về camera Trong phần giới thiệu đề tài gồm: lý dochọn đề tài, mục đích chọn đề tài, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, ý nghĩa khoahọc và thực tiễn của đề tài, tóm tắt nội dung, đã cho ta cái nhìn tổng thể về quá trìnhthực hiện đề tài, để biết được mục đích, định hướng, cũng như đối tượng và phạm

vi được đề cập trong đề tài rõ ràng, cụ thể, là kim chỉ nam theo suốt quá trìnhnghiên cứu Phần tiếp theo là nghiên cứu về lý thuyết là cơ sở khoa học làm nềntảng

 Chương 2: Nghiên cứu hệ thống tự động nhận dạng, đếm và phân loại đối

tượng trên cơ sở xử lý ảnh

Đây là phần thực nghiệm, được thực hiện trên nền tảng lý thuyết ở chương 1, gồm: thiết kế mô phỏng, lập trình phần mềm được tiến hành: Phần lập trình phần

mềm, được tiến hành theo quy trình: xây dựng lưu đồ thuật toán, triển khai chương

trình với ngôn ngữ trên môi trường tương ứng gồm: xây dựng chương trình xử lýảnh, thiết kế giao diện người dùng HMI cho LabView

 Chương 3: Mô phỏng hệ thống nhận dạng, đếm và phân loại đối tượng

Tiến hành chạy thử nghiệm, chỉnh định, đánh giá kết quả đạt được và chưa đạtđược Từ đó, vạch ra các định hướng phát triển, để đáp ứng tốt hơn thực tế cũngnhư các tiêu chí khoa học

1.2 Tổng quan về công nghệ xử lý ảnh và hệ thống phân loại ảnh

Một hệ thống xử lý ảnh điển hình được cho như sau:

Hình 1.1: Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh

Xử lý ảnh bao gồm lý thuyết và các kỹ thuật liên quan nhằm mục đích tạo ramột hệ thống nhân tạo có thể tiếp nhận thông tin từ các hình ảnh thu được, hoặc cáctập dữ liệu đa chiều Các thiết bị ngày nay không chỉ nhận tín hiệu đơn lẻ mà cònđược tích hợp Thị giác máy giúp có cái nhìn thật hơn với thế giới bên ngoài Thôngtin hình ảnh nhận về qua quá trình phân tích, kết hợp với các mô hình giúp hệ thốngphân loại sản phẩm tiến dần tới một hệ thống nhân tạo có khả năng ra quyết địnhthông minh, linh hoạt và đúng đắn nhiều hơn LabView (Laboratory VirtualInstrument Engineering Workbench) là ngôn ngữ lập trình đồ họa mà sử dụng cácbiểu tượng thay vì các hàng văn bản để tạo ra các ứng dụng, nó đáp ứng đượcnhững yêu cầu của lĩnh vực xử lý ảnh Một số lĩnh vực ứng dụng công nghệ xử lýảnh mang tính đột phá :

 Trong lĩnh vực quân sự:

Các hệ thống có tích hợp quang hồng ngoại (đóng vai trò là Thị giác máy)

có khả năng tự động điều khiển dàn hỏa lực (pháo, tên lửa) được lắp đặt trên trậnđịa cao xạ, trên xe tăng, tàu chiến, máy bay, vệ tinh Chúng được thay thế, hỗ trợcác dàn radar dễ bị nhiễu trong việc tự động phát hiện, cảnh giới, bám bắt mục tiêu.Đặc biệt, có những loại lắp trên máy bay có khả năng điều khiển hỏa lực đánh pháhàng chục mục tiêu cùng một lúc, và cũng cần phải kể đến các đầu tự dẫn tên lửa vàđạn thông minh

Hình 1.2: Một số hệ thống tích hợp quang-điện tử trong quân sự và chiến đấu  Trong an ninh, phòng chống tội phạm và bảo vệ pháp luật:

Các hệ thống Camera nhận dạng khuôn mặt, vân tay tự động cũng như pháthiện, theo dõi, cảnh báo các âm mưu và hoạt động khủng bố Các xe Robot tự hành

có gắn Camera cũng được ứng dụng hoạt động trong các môi trường độc hại, dòphá bom mìn

Hình 1.3: Camera nhận dạng khuôn mặt

 Trong lĩnh vực hàng không vũ trụ:

Các hệ thống ống kính chụp ảnh viễn thám lắp trên các vệ tinh bay quanh tráiđất có thể chụp và quan sát được các vật kích cỡ 0.5 m từ độ cao 750 Km Việcghép nối các ống kính này với hệ thống GPS (Global Positioning System, hệ thốngđịnh vị toàn cầu) sẽ cho phép xây dựng các bản đồ số được ứng dụng vào nhiều lĩnhvực cực kỳ quan trọng trong an ninh quốc phòng, phát triển kinh tế-xã hội

Hình 1.4: Vệ tinh Kaguya của Nhật Bản

 Trong công nghiệp, giao thông, xây dựng:

Hệ thống quang điện tử đóng vai trò thị giác máy có khả năng tự động đođạc kiểm tra chất lượng sản phẩm trong các dây chuyền sản xuất: phân loại hạt ngũcốc, cà phê, tìm lỗi lắp ráp linh kiện các bản vi mạch và khuyết tật các mối hàn…Các hệ thống quang điện tử được ứng dụng nhiều trong giao thông như đo tốc độ,

tự động kiểm soát điều khiển và phân luồng giao thông

Hình 1.5: Hệ thống kiểm tra chất lượng sản phẩm

 Trong nghiên cứu y sinh dược học:

Các kính hiển vi có khả năng tự động nhận dạng và đo đếm các tế bào với độchính xác cao Các kính hiển vi có hệ thống dẫn đường Laser cho phép thực hiệnnhững phẫu thuật rất phức tạp như mổ u não, một công nghệ đòi hỏi độ chính xáctrên micromet

 Trong công nghiệp giải trí, truyền hình:

Các hệ thống tích hợp tự động điều khiển Camera kích thước và khối lượnglớn bám theo các đối tượng chuyển động nhanh như bóng đang bay, đua xe…

1.2.1 Tổng quan về hệ thống xử lý ảnh.

Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ Nó là một ngànhkhoa học mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển của nórất nhanh, kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tínhchuyên dụng riêng cho nó

Xử lý ảnh được đưa vào giảng dạy ở bậc đại học ở nước ta khoảng chục nămnay Nó là môn học liên quan đến nhiều lĩnh vực và cần nhiều kiến thức cơ sở khác.Đầu tiên phải kể đến xử lý tín hiệu số là một môn học hết sức cơ bản cho xử lý tínhiệu chung, các khái niệm về tích chập, các biến đổi Fourier, biến đổi Laplace, các

bộ lọc hữu hạn… Thứ hai, các công cụ toán như Đại số tuyến tính, xác xuất, thống

kê Một số kiến thứ cần thiết như trí tuệ nhân tạo, mạng nơ ron nhân tạo cũng được

đề cập trong quá trình phân tích và nhận dạng ảnh

Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính: nâng cao chấtlượng ảnh và phân tích ảnh Ứng dụng đầu tiên được biết đến là nâng cao chấtlượng ảnh báo được truyền qua cáp từ Luân đôn đến New York từ những năm

1920 Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng và độphân giải của ảnh Việc nâng cao chất lượng ảnh được phát triển vào khoảng nhữngnăm 1955 Điều này có thể giải thích được vì sau thế chiến thứ hai, máy tính pháttriển nhanh tạo điều kiện cho quá trình xử lý ảnh sô thuận lợi Năm 1964, máy tính

đã có khả năng xử lý và nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng và vệ tinh Ranger 7của Mỹ bao gồm: làm nổi đường biên, lưu ảnh Từ năm 1964 đến nay, các phươngtiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng Các phươngpháp tri thức nhân tạo như mạng nơ ron nhân tạo, các thuật toán xử lý hiện đại vàcải tiến, các công cụ nén ảnh ngày càng được áp dụng rộng rãi và thu nhiều kết quảkhả quan

Để dễ tưởng tượng, xét các bước cần thiết trong xử lý ảnh Đầu tiên, ảnh tựnhiên từ thế giới ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (như Camera, máy chụpảnh) Trước đây, ảnh thu qua Camera là các ảnh tương tự (loại Camera ống kiểuCCIR) Gần đây, với sự phát triển của công nghệ, ảnh màu hoặc đen trắng được lấy

ra từ Camera, sau đó nó được chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý

tiếp theo (Máy ảnh số hiện nay là một thí dụ gần gũi) Mặt khác, ảnh cũng có thểtiếp nhận từ vệ tinh; có thể quét từ ảnh chụp bằng máy quét ảnh Hình 1.10 dướiđây mô tả các bước cơ bản trong xử lý ảnh.

Hình 1.6: Các bước cơ bản trong xử lý ảnh

Sơ đồ này bao gồm các thành phần sau:

1.2.1.1 Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition)

Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng Thường ảnh nhận quacamera là ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh 25dòng), cũng có loại camera đã số hoá (như loại CCD – Change Coupled Device) làloại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh

Camera thường dùng là loại quét dòng ; ảnh tạo ra có dạng hai chiều Chấtlượng một ảnh thu nhận được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng,phong cảnh)

1.2.1.2 Tiền xử lý (Image Processing).

Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào bộtiền 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

1.2.1.3 Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh

Phân vùng ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểudiễn phân tích, nhận dạng ảnh Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) trên phong

bì thư cho mục đích phân loại bưu phẩm, cần chia các câu, chữ về địa chỉ hoặc tênngười thành các từ, các chữ, các số (hoặc các vạch) riêng biệt để nhận dạng Đây là

phần phức tạp khó khăn nhất trong xử lý ảnh và cũng dễ gây lỗi, làm mất độ chínhxác của ảnh Kết quả nhận dạng ảnh phụ thuộc rất nhiều vào công đoạn này

1.2.1.4 Biểu diễn ảnh (Image Representation)

Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phânđoạn) cộng với mã liên kết với các vùng lận cận Việc biến đổi các số liệu nàythành dạng thích hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính Việc chọn cáctính chất để thể hiện ảnh gọi là trích chọn đặc trưng (Feature Selection) gắn với việctách các đặc tính của ảnh dưới dạng các thông tin định lượng hoặc làm cơ sở đểphân biệt lớp đối tượng này với đối tượng khác trong phạm vi ảnh nhận được Vídụ: trong nhận dạng ký tự trên phong bì thư, chúng ta miêu tả các đặc trưng củatừng ký tự giúp phân biệt ký tự này với ký tự khác

1.2.1.5 Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation.Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh Quá trình này thường thu đượcbằng cách so sánh với mẫu chuẩn đã được học (hoặc lưu) từ trước Nội suy là phánđoán theo ý nghĩa trên cơ sở nhận dạng Ví dụ: một loạt chữ số và nét gạch ngangtrên phong bì thư có thể được nội suy thành mã điện thoại Có nhiều cách phân loaiảnh khác nhau về ảnh Theo lý thuyết về nhận dạng, các mô hình toán học về ảnhđược phân theo hai loại nhận dạng ảnh cơ bản:

- Nhận dạng theo tham số

- Nhận dạng theo cấu trúc

Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay đang được áp dụng trongkhoa học và công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử),nhận dạng văn bản (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặtngười…

1.2.1.6 Cơ sở tri thức (Knowledge Base)

Như đã nói ở trên, ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sángtối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu Trongnhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các phương pháp toánhọc đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp nhận

và xử lý ảnh theo cách của con người Trong các bước xử lý đó, nhiều khâu hiệnnay đã xử lý theo các phương pháp trí tuệ con người Vì vậy, ở đây các cơ sở trithức được phát huy

1.2.1.7 Mô tả (biểu diễn ảnh)

Từ hình 1.10, ảnh sau khi số hoá sẽ được lưu vào bộ nhớ, hoặc chuyển sangcác khâu tiếp theo để phân tích Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ các ảnh thô, đòi hỏidung lượng bộ nhớ cực lớn và không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng và côngnghệ Thông thường, các ảnh thô đó được đặc tả (biểu diễn) lại (hay đơn giản là mãhoá) theo các đặc điểm của ảnh được gọi là các đặc trưng ảnh (Image Features)như: biên ảnh (Boundary), vùng ảnh (Region) Một số phương pháp biểu diễnthường dùng:

• Biểu diễn bằng mã chạy (Run-Length Code)

• Biểu diễn bằng mã xích (Chaine -Code)

• Biểu diễn bằng mã tứ phân (Quad-Tree Code)

Biểu diễn bằng mã chạy

Phương pháp này thường biểu diễn cho vùng ảnh và áp dụng cho ảnh nhịphân Một vùng ảnh R có thể mã hoá đơn giản nhờ một ma trận nhị phân:

U(m, n) = 1 nếu (m, n) thuộc R

U( m, n) = 0 nếu (m, n) không thuộc R

Trong đó: U(m, n) là hàm mô tả mức xám ảnh tại tọa độ (m, n) Với cáchbiểu diễn trên, một vùng ảnh được mô tả bằng một tập các chuỗi số 0 hoặc 1 Giả sửchúng ta mô tả ảnh nhị phân của một vùng ảnh được thể hiện theo toạ độ (x, y) theocác chiều và đặc tả chỉ đối với giá trị “1” khi đó dạng mô tả có thể là: (x, y)r; trong

đó (x, y) là toạ độ, r là số lượng các bit có giá trị “1” liên tục theo chiều ngang hoặcdọc

Biểu diễn bằng mã xích

Phương pháp này thường dùng để biểu diễn đường biên ảnh Một đường bất

kỳ được chia thành các đoạn nhỏ Nối các điểm chia, ta có các đoạn thẳng kế tiếpđược gán hướng cho đoạn thẳng đó tạo thành một dây xích gồm các đoạn Cáchướng có thể chọn 4, 8, 12, 24,… mỗi hướng được mã hoá theo số thập phân hoặc

số nhị phân thành mã của hướng

Biểu diễn bằng mã tứ phân

Phương pháp mã tứ phân được dùng để mã hoá cho vùng ảnh Vùng ảnh đầutiên được chia làm bốn phần thường là bằng nhau Nếu mỗi vùng đã đồng nhất(chứa toàn điểm đen (1) hay trắng (0)), thì gán cho vùng đó một mã và không chiatiếp Các vùng không đồng nhất được chia tiếp làm bốn phần theo thủ tục trên chođến khi tất cả các vùng đều đồng nhất Các mã phân chia thành các vùng con tạothành một cây phân chia các vùng đồng nhất

Trên đây là các thành phần cơ bản trong các khâu xử lý ảnh Trong thực tế,các quá trình sử dụng ảnh số không nhất thiết phải qua hết các khâu đó tùy theo đặcđiểm ứng dụng Hình 1.11 cho sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu đồ thông tin giữacác khối một cách khá đầy đủ Ảnh sau khi được số hóa được nén, lưu lại để truyềncho các hệ thống khác sử dụng hoặc để xử lý tiếp theo Mặt khác, ảnh sau khi sốhóa có thể bỏ qua công đoạn nâng cao chất lượng (khi ảnh đủ chất lượng theo mộtyêu cầu nào đó) để chuyển tới khâu phân đoạn hoặc bỏ tiếp khâu phân đoạn chuyểntrực tiếp tới khâu trích chọn đặc trưng Hình 1.11 cũng chia các nhánh song songnhư: nâng cao chất lượng ảnh có hai nhánh phân biệt: nâng cao chất lượng ảnh(tăng độ sáng, độ tương phản, lọc nhiễu) hoặc khôi phục ảnh (hồi phục lại ảnh thậtkhi ảnh nhận được bị méo) v.v…

Hình 1.7: Sơ đồ phân tích và xử lý ảnh lưu đồ thông tin giữa các khối.

1.2.2 Giới thiệu về ảnh và phân loại ảnh

Ở đồ án này, ảnh ta dùng để phân loại sản phẩm là ảnh số nên em xin giớithiệu qua đôi nét về ảnh số và các khái niệm liên quan như pixel, pixel lân cận….1.2.2.1 Ảnh số

Ảnh số là tập hợp các điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gầnvới ảnh thật Ảnh là một sự vật đại diện cho con người, sinh vật hay sự vật nàođó , ảnh động như ta thấy trên truyền hình thực chất là tập hợp của rất nhiều ảnhtĩnh liên tiếp khi một ảnh được số hóa thì nó trở thành ảnh số và ảnh số này lại làmột tập hợp của rất nhiều phần tử ảnh được gọi là điểm ảnh hay là “pixel” Mỗiđiểm ảnh lại được biểu diễn dưới dạng một số hữu hạn các bit Ta có thể chia ảnh ralàm ba loại khác nhau:

nhau, thường thì ảnh này được biểu diễn bằng 256 mức chói hay là 8 bit cho mỗidiểm ảnh

Hình 1.8: Ảnh màu1.2.2.2 Biểu diễn ảnh số.

Trong biểu diễn ảnh, người ta thường dùng các phần tử đặc trưng của ảnh làPixel Nhìn chung có thể xem một hàm 2 biến chưa các thông tin biểu diễn của mộtảnh Các mô hình biểu diễn ảnh cho ta một mô tả logic hay định lượng các tính chấtcủa hàm này Việc xử lý ảnh số phải được lấy mẫu và lượng tử hóa Việc lượng tửhóa là chuyển đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu số của một ảnh đã lấy mẫu sangmột số hữu hạn mức xám Một số mô hình thường dùng biểu diễn ảnh: mô hìnhtoán, mô hình thống kê

1.2.2.3 Ảnh màu

- Cơ sở về ảnh màu:

Như ta đã biết thì khi cho ánh sáng trắng đi qua lăng kính ta sẽ thu được mộtdãy phổ màu bao gồm 6 màu rộng: tím, lam, lục, vàng, cam, đỏ Nếu nhìn kỹ thì sẽkhông có ranh giới rõ ràng giữa các màu mà màu này sẽ từ từ chuyển sang màu kia.Mắt chúng ta nhìn thấy được là do ánh sáng phản xạ từ vật thể

Tất cả các màu được tạo ra từ 3 màu cơ bản (màu sơ cấp) là : đỏ (R), lam (B)

và lục (G) Các màu cơ bản trộn lại với nhau theo một tỉ lệ nhất định để tạo ra cácmàu thứ cấp

Các đặc trưng dùng để phân biệt một màu với màu khác là: độ sáng(brightness), sắc màu (hue) và độ bão hòa màu (Saturation).

+ Màu sắc có liên quan đến bước sóng ánh sáng Thông thường, sắc màuchính là tên của màu Ví dụ: đỏ, cam, lục…

+ Độ sáng thể hiện về cường độ ánh sáng: mô tả nó sáng hay tối như thế nào.+ Độ bão hòa màu: thể hiện độ thuần khiết của màu Khi độ bão hòa cao, màu

Hình ảnh trong mô hình màu RGB bao gồm 3 mặt phẳng ảnh độc lập (dùngcho các màu sơ cấp)

Thường thì ta giả thiết là tất cả các giá trị màu được chuẩn hóa (tức là khốivuông là khối đơn vị), tất cả các giá trị màu nằm trong khoảng [0,1]

Vì vậy trong hệ màu RGB các màu có thể mô tả như là những điểm bên tronghình lập phương Ở gốc tọa độ (0; 0; 0) là màu đen Trên các trục tọa độ dương làcác màu đỏ lục, lam Khi đó ánh sáng từ các điểm riêng biệt sẽ được cộng với nhau

để tạo ra các màu khác nhau

(1.0.0)

(0.1.0)

+ (255, 255, 255) là màu trắng

+ (255, 0, 0) là màu đỏ

+ (0, 255, 0) là màu xanh lá cây

+ (0, 0, 255) là màu xanh lam

+ (255, 255, 0) là màu vàng

+ (0, 255, 255) là màu xanh ngọc

+ (255, 0, 255) là màu hồng sẫm

1.2.2.4 Các định dạng ảnh cơ bản trong xử lý ảnh

Ảnh thu được sau quá trình số hóa thường được lưu lại cho các quá trình xử

lý tiếp theo hay truyền đi Trong quá trình phát triển của kỹ thuật xử lý ảnh, tồn tạinhiều định dạng ảnh khác nhau từ ảnh đen trắng (với định dạng IMG), ảnh đa cấpxám cho đến ảnh màu: (BMP, GIF, JPEG…)

Định dạng ảnh GIF:GIF (viết tắt của Graphics Interchange Format; trongtiếng Anh nghĩa là "Định dạng trao đổi hình ảnh") là một định dạng tập tin hình ảnhbitmap cho các hình ảnh dùng ít hơn 256 màu sắc khác nhau và các hoạt hình dùng

ít hơn 256 màu cho mỗi khung hình GIF là định dạng nén dữ liệu đặc biệt hữu íchcho việc truyền hình ảnh qua đường truyền lưu lượng nhỏ Định dạng này đượcCompuServe cho ra đời vào năm 1987 và nhanh chóng được dùng rộng rãi trênWorld Wide Web cho đến nay.Tập tin GIF dùng nén dữ liệu bảo toàn trong đó kíchthước tập tin có thể được giảm mà không làm giảm chất lượng hình ảnh, cho nhữnghình ảnh có ít hơn 256 màu Số lượng tối đa 256 màu làm cho định dạng này khôngphù hợp cho các hình chụp (thường có nhiều màu sắc), tuy nhiên các kiểu nén dữliệu bảo toàn cho hình chụp nhiều màu cũng có kích thước quá lớn đối với truyền

dữ liệu trên mạng hiện nay Định dạng JPEG là nén dữ liệu thất thoát có thể đượcdùng cho các ảnh chụp, nhưng lại làm giảm chất lượng cho các bức vẽ ít màu, tạonên những chỗ nhòe thay cho các đường sắc nét, đồng thời độ nén cũng thấp chocác hình vẽ ít màu Như vậy, GIF thường được dùng cho sơ đồ, hình vẽ nút bấm vàcác hình ít màu, còn JPEG được dùng cho ảnh chụp Định dạng GIF dựa vào các

bảng màu: một bảng chứa tối đa 256 màu khác nhau cho biết các màu được dùngtrong hình.

"thực trạng" các pixel Điều quan trọng là ở đây hệ số đầu tiên có khả năng thể hiện

"thực trạng" cao nhất, khả năng đó giảm rất nhanh với các hệ số khác Nói cáchkhác thì lượng thông tin của 64 pixels tập trung chủ yếu ở một số hệ số ma trận theobiến đổi trên Trong giai đoạn này có sự mất mát thông tin, bởi không có biến đổingược chính xác Nhưng lượng thông tin bị mất này chưa đáng kể so với giai đoạn

tiếp theo Ma trận nhận được sau biến đổi cosin rời rạc được lược bớt sự khác nhaugiữa các hệ số Đây chính là lúc mất nhiều thông tin vì người ta sẽ vứt bỏ nhữngthay đổi nhỏ của các hệ số Như thế khi bung ảnh đã nén ta sẽ có được những tham

số khác của các pixel Các biến đổi trên áp dụng cho thành phần U và V của ảnh vớimức độ cao hơn so với Y (mất nhiều thông tin của U và V hơn) Sau đó thì áp dụngphương pháp mã hóa của Gernot Hoffman: phân tích dãy số, các phần tử lặp lạinhiều được mã hóa bằng ký hiệu ngắn (marker) Khi bung ảnh người ta chỉ việc làmlại các bước trên theo quá trình ngược lại cùng với các biến đổi ngược

Hình 1.12: Ảnh dạng JPEG

1.2.2.5 Pixel và các vấn đề liên quan

Gốc của ảnh (ảnh tự nhiên) là ảnh liên tục về không gian và độ sáng Để xử lýbằng máy tính (số), ảnh cần phải được số hoá Số hoá ảnh là sự biến đổi gần đúngmột ảnh liên tục thành một tập điểm phù hợp với ảnh thật về vị trí (không gian) và

độ sáng (mức xám) Khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được thiết lập sao cho mắtngười không phân biệt được ranh giới giữa chúng Mỗi một điểm như vậy gọi làđiểm ảnh (PEL: Picture Element) hay gọi tắt là Pixel Trong khuôn khổ ảnh haichiều, mỗi pixel ứng với cặp tọa độ (x, y)

Vậy điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạ độ (x, y) với độ xámhoặc màu nhất định Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được chọnthích hợp sao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian và mức xám (hoặc

màu) của ảnh số gần như ảnh thật Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là một phần

tử ảnh

P1(x-1,y-1)

P2 (x-1,y)

P3 (x-1,y+1)

P4 (x,y-1)

P (x,y)

P5 (x,y+1)

P6(x+1,y-1)

P7 (x+1,y)

P8 (x+1,y+1)Bảng 1 pixel p và các pixel lân cận của pMột pixel p tại các tọa độ (x, y) có ô pixel lân cận theo chiều dọc và chiềungang, và tọa độ tương ứng của các pixel này là:

P2(x-1, y) P7(x+1, y)

P4(x, y-1) P5(x, y+1)

Tập hợp các pixel này gọi là các lân cận của p và ký hiệ là N4(p) Mỗi pixellân cận cách (x,y)một đơn vị và nếu (x,y) ở mép của màn hình thì sẽ có một pixellân cận của p nằm ở ngoài hỉnh ảnh

Ngoài 4 pixel lân cận của p theo chiều dọc và chiều ngang, xung quanh p còn

có 4 pixel chéo góc có các tọa độ tương ứng là:

P1(x-1, y-1) P3(x-1, y+1)

P6(x+1, y-1) P8(x+1, y+1)

Tập hợp các pixel này được ký hiệu là ND (p) Bốn pixel này cùng với 4 pixel

ở trên tạo thành 8 pixel lân cận của p và được ký hiệu là N8 (p) Tập hợp này cũng

sẽ có một số pixel ở bên ngoài hình ảnh nếu (x, y) nằm ở mép hình ảnh

Các mối liên kết điểm ảnh

Các mối liên kết được sử dụng để xác định giới hạn (Boundaries) của đốitượng vật thểhoặc xác định vùng trong một ảnh Một liên kết được đặc trưng bởitính liền kề giữa các điểm và mức xám của chúng

Giả sử V là tập các giá trị mức xám Một ảnh có các giá trị cường độ sáng từthang mức xám từ 32 đến 64 được mô tả như sau :

V={32, 33, … , 63, 64}

Có 3 loại liên kết

* Liên kết 4: Hai điểm ảnh p và q được nói là liên kết 4 với các giá trị cường

độ sáng Vnếu q nằm trong một các lân cận của p, tức q thuộc N4(p)

* Liên kết 8: Hai điểm ảnh p và q nằm trong một các lân cận 8 của p, tức qthuộc N8(p)

* Liên kết m (liên kết hỗn hợp): Hai điểm ảnh p và q với các giá trị cường độsáng Vđược nói là liên kết m nếu

1 q thuộc N4(p) hoặc

2 q thuộc NP(p)

Đo khoảng cách giữa các điểm ảnh

Định nghĩa: Khoảng cách D(p, q) giữa hai điểm ảnh p toạ độ (x, y), q toạ độ(s, t) là hàm

khoảng cách (Distance) hoặc Metric nếu:

1 D(p,q) ≥ 0 (Với D(p,q)=0 nếu và chỉ nếu p=q)

Khoảng cách khối: khoảng cách D4(p,q) được gọi là khoảng cách khối đồ thị(City-Block Distance) và khối đk xác định như sau:

D4(p,q) = | x - s | + | y - t |

Giá trị khoảng cách giữa các điểm ảnh r: giá trị bán kính r giữa điểm ảnh từtâm điểm ảnh đến tâm điểm ảnh q khác Ví dụ: Màn hình CGA 12” (12”*2,54cm =30,48cm=304,8mm) độ phân giải 320*200; tỷ lệ 4/3 (Chiều dài/Chiều rộng) Theođịnh lý Pitago về tam giác vuông, đường chéo sẽ lấy tỷ lệ 5 phần (5/4/3: đườngchéo/chiều dài/chiều rộng màn hình); khi đó độ dài thật là (305/244/183) chiều rộngmàn hình 183mm ứng với màn hình CGA 200 điểm ảnh theo chiều dọc Như vậy,khoảng cách điểm ảnh lân cận của CGA 12” là ≈ 1mm Khoảng cách D8(p, q) còngọi là khoảng cách bàn cờ (Chess-Board Distance) giữa điểm ảnh p, q được xácđịnh như sau:

D8(p,q) = max (| x-s | , | y-t |)

1.2.3 Khái niệm ảnh đen trắng và ảnh màu

Ảnh có thể biểu diễn dưới dạng tín hiệu tương tự hoặc tín hiệu số Trongbiểu diễn số của các ảnh đa mức xám, một ảnh được biểu diễn dưới dạng một matrận hai chiều Mỗi phần tử của ma trận biểu diễn cho mức xám hay cường độ củaảnh tại vị trí đó

Trong kỹ thuật tương tự, một bức ảnh thường được biểu diễn dưới dạng các

dòng nằm ngang kế tiếp nhau Mỗi dòng là một tín hiệu tương tự mang theo cácthông tin về cường độ sáng dọc theo một đường nằm ngang trong ảnh gốc Ảnh trênmột chiếc TV được hiện lên qua các dòng quét này Mặc dù thuật ngữ "tương tự"được dùng để mô tả cho các ảnh quét liên tiếp nhưng thực tế ảnh chỉ tương tự dọctheo hướng nằm ngang Nó là rời rạc khi xét theo hướng dọc và chính vì vậy mà tínhiệu ảnh là tín hiệu lai nửa tương tự, nửa số

Một máy truyền hình được thiết kế để thu tín hiệu truyền hình mã hoá theotiêu chuẩn NTSC của Mỹ có khả năng hiển thị xấp xỉ 525 dòng Công nghệ truyềnhình tiến bộ nỗ lực để cung cấp cho chúng ta số lượng các dòng gấp hai lần, cho độphân giải tốt hơn là TV màn ảnh rộng Một TV có màn ảnh lớn hơn 28 inch được

coi là một TV có màn ảnh rộng Một điều cần chú ý là TV có khả năng hiện một sốdòng như nhau cho dù nó là 5 inch hay là 50 inch Màn ảnh lớn nhất của loại TVdòng quét xen kẽ mà mắt người có khả năng phân biệt được từ khoảng cách thôngthường vào khoảng 3 mét.

1.2.3.1 Ảnh đen trắng

Ảnh đen trắng chỉ bao gồm 2 màu: màu đen và màu trắng Người ta phânmức đen trắng đó thành L mức Nếu sử dụng số bit B=8 bít để mã hóa mức đentrắng (hay mức xám) thì L được xác định :

L=2B (trong ví dụ của ta L=28= 256 mức)Nếu L bằng 2, B=1, nghĩa là chỉ có 2 mức: mức 0 và mức 1, còn gọi là ảnhnhị phân Mức 1 ứng với màu sáng, còn mức 0 ứng với màu tối Nếu L lớn hơn 2 ta

có ảnh đa cấp xám

Nói cách khác, với ảnh nhị phân mỗi điểm ảnh được mã hóa trên 1 bit, cònvới ảnh 256 mức, mỗi điểm ảnh được mã hóa trên 8 bit Như vậy, với ảnh đentrắng: nếu dùng 8 bit (1 byte) để biểu diễn mức xám, số các mức xám có thể biểudiễn được là 256 Mỗi mức xám được biểu diễn dưới dạng là một số nguyên nằmtrong khoảng từ 0 đến 255, với mức 0 biểu diễn cho mức cường độ đen nhất và 255biểu diễn cho mức cường độ sáng nhất

Ảnh nhị phân khá đơn giản, các phần tử ảnh có thể coi như các phần tử logic.Ứng dụng chính của nó được dùng theo tính logic để phân biệt đối tượng ảnh vớinền hay để phân biệt điểm biên với điểm khác

1.2.3.2 Ảnh màu

Ảnh màu theo lý thuyết của Thomas là ảnh tổ hợp từ 3 màu cơ bản: đỏ (R),lục (G), lơ (B) và thường thu nhận trên các dải băng tần khác nhau Với ảnh màu,cách biểu diễn cũng tương tự như với ảnh đen trắng, chỉ khác là các số tại mỗi phần

tử của ma trận biểu diễn cho ba màu riêng rẽ gồm: đỏ (red), lục (green) và lam(blue) Để biểu diễn cho một điểm ảnh màu cần 24 bit 24 bit này được chia thành

ba khoảng 8 bit Mỗi màu cũng phân thành L cấp màu khác nhau (thường L=256).Mỗi khoảng này biểu diễn cho cường độ sáng của một trong các màu chính

Do đó, để lưu trữ ảnh màu người ta có thể lưu trữ từng màu riêng biệt, mỗimàu lưu trữ như một ảnh đa cấp xám Do đó, không gian nhớ dành cho một ảnhmàu lớn gấp 3 lần một ảnh đa cấp xám cùng kích cỡ.

1.2.4 Giới thiệu về LabView và công cụ xử lý ảnh dùng LabView

1.2.4.1 Giới thiệu về LabView

LabView (viết tắt của nhóm từ Laboratory Virtual InstrumentationEngineering Workbench) là một phần mềm máy tính được phát triển bởi công tyNational Instruments, Hoa kỳ LabView còn được biết đến như là một ngôn ngữ lậptrình với khái niệm hoàn toàn khác so với các ngôn ngữ lập trình truyền thống nhưngôn ngữ C, Pascal Bằng cách diễn đạt cú pháp thông qua các hình ảnh trực quantrong môi trường soạn thảo, LabView đã được gọi với tên khác là lập trình G (viếttắt của Graphical, nghĩa là đồ họa)

LabView bao gồm các thư viện của các hàm chức năng và các công cụ pháttriển thiết kế đặc biệt dành cho các thiết bị điều khiển Các chương trình LabViewđược gọi là các công cụ ảo bởi vì sự xuất hiện và hoạt động của chúng mô phỏngcác dụng cụ thực tế Tuy nhiên, chúng là tương tự tới các hàm chức năng từ cácngôn ngữ truyền thống Các VI có cả 2 tương tác đó là: một giao diện người dùng

và một mã nguồn tương đương, và truy nhập các tham số từ các VI tầng cao

 LabView gồm 3 phần chính đó là: bảng giao diện( the front panel), sơ đồkhối (the block diagram) và biểu tượng đầu nối (the icon/connect)

một giao diện người dùng có tính tương tác, mà được gọi là bảng giao diện vì nó

mô phỏng mặt trước của một dụng cụ vật lý Bảng giao diện có thể bao gồm cácnúm, các nút đẩy, các nút đẩy, các đồ thị và các dụng cụ chỉ thị và điều khiển khác.Nhập vào dữ liệu sử dụng bàn phím và chuột rồi sau đó quan sát kết quả trên mànhình máy tính

Vào start>>all programs>>nationnal instrucment LabView một cửa sổLabView xuất hiện Tiếp tục chọn evaluate và cửa sổ getting started sẽ xuất hiệnngay sau đó Chọn blank VI đẻ hiển thị bảng giao diện hoặc có thể chọn new sau đó