Chế Tạo Mô Hình Phân Loại Trái Cây Theo Màu Sắc Và Kích Thước

Khám phá cách chế tạo mô hình phân loại trái cây dựa trên màu sắc và kích thước, ứng dụng trong công nghệ và nông nghiệp hiện đại.

• Tác giả: Lê Châu Tuấn
• Người hướng dẫn: TS. Võ Xuân Tiến
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật Cơ Khí
• Đề tài: Chế Tạo Mô Hình Phân Loại Trái Cây Theo Màu Sắc Và Kích Thước
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM KẾT
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
• 1.1. Mục tiêu nghiên cứu đề tài
• 1.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.2.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.2.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.3. Phương pháp nghiên cứu
• 1.4. Kết cấu của đồ án tốt nghiệp
• 1.5. Tình hình trong và ngoài nước
• 1.6. Một số công nghệ phân loại trái cây
• 1.7. Giới hạn
• 2. CHƯƠNG 2: Cơ sở lý thuyết
• 2.1. Tổng quan về PLC S7-1200
• 2.1.1. Giới thiệu về PLC
• 2.1.2. Các thành phần của PLC S7-1200
• 2.1.3. Module mở rộng PLC S7-1200
• 2.1.4. Lập trình
• 2.1.5. Ứng dụng của PLC S7-1200
• 2.1.6. Giới thiệu phần mềm TIA Portal
• 2.1.6.1. Ưu, nhược điểm khi sử dụng TIA Portal
• 2.1.6.2. Giao diện TIA Portal
• 2.1.6.3. Tạo Project mới
• 2.1.7. Phương pháp xử lý ảnh
• 2.1.7.1. Lý thuyết về xử lý ảnh
• 2.1.7.2. Các khái niệm trong xử lý ảnh
• 2.1.8. Giới thiệu về cảm biến hồng ngoại
• 2.1.9. Giới thiệu về băng tải
• 2.1.9.1. Cấu tạo chung
• 2.1.9.2. Nguồn và MCB
• 2.1.9.3. Nguồn tổ ong
• 2.1.10. Giới thiệu phần mềm Visual Studio Code
• 2.1.10.1. Giới thiệu về Python
• 2.1.10.2. Tính năng chính của Python
• 2.1.10.3. Cài đặt thư viện
• 3. CHƯƠNG 3: Thiết kế và tính toán
• 3.1. Yêu cầu thiết kế
• 3.2. Thiết kế và tính toán hệ thống
• 3.2.1. Thiết kế cơ khí
• 3.2.2. Thiết kế hệ thống
• 3.2.3. Tính toán và lựa chọn thiết bị
• 3.2.4. Thống kê các thiết bị điện tử và khí cụ điện
• 4. CHƯƠNG 4: Thi công mô hình, hệ thống
• 4.1. Thi công mô hình
• 4.2. Phần mềm lập trình PLC Siemens TIA V16
• 4.3. Phần mềm Visual Studio Code lập trình xử lý ảnh
• 4.4. Giao diện điều khiển và giám sát hệ thống
• 5. CHƯƠNG 5: Kết quả thực hiện
• 5.1. Tiêu chí phân loại quả
• 5.2. Kết quả phân loại
• 5.2.1. Phân loại theo màu sắc
• 5.2.2. Phân loại theo kích thước
• 5.3. Đánh giá kết quả
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về mô hình phân loại trái cây theo màu sắc và kích thước

Mô hình phân loại trái cây theo màu sắc và kích thước đang trở thành một xu hướng quan trọng trong nông nghiệp hiện đại. Việc áp dụng công nghệ tự động hóa giúp nâng cao hiệu quả sản xuất và giảm thiểu sức lao động. Hệ thống này không chỉ giúp phân loại trái cây một cách chính xác mà còn tối ưu hóa quy trình sản xuất, từ đó nâng cao chất lượng sản phẩm. Đặc biệt, việc sử dụng thuật toán phân loại và xử lý hình ảnh đã mở ra nhiều cơ hội mới cho ngành nông nghiệp.

1.1. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của mô hình phân loại trái cây

Mô hình phân loại trái cây không chỉ mang lại lợi ích về mặt kinh tế mà còn góp phần vào việc nâng cao chất lượng sản phẩm nông nghiệp. Việc áp dụng công nghệ vào sản xuất giúp giảm thiểu sai sót trong quá trình phân loại, từ đó đảm bảo sản phẩm đạt tiêu chuẩn xuất khẩu. Hệ thống này cũng giúp tiết kiệm thời gian và chi phí lao động.

1.2. Các công nghệ hiện có trong phân loại trái cây

Hiện nay, nhiều công nghệ tiên tiến được áp dụng trong phân loại trái cây như hệ thống camera thông minh, cảm biến hồng ngoại, và thuật toán học máy. Những công nghệ này giúp nhận diện màu sắc và kích thước của trái cây một cách chính xác, từ đó phân loại chúng thành các nhóm chất lượng khác nhau.

II. Vấn đề và thách thức trong phân loại trái cây

Mặc dù mô hình phân loại trái cây mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại một số thách thức cần giải quyết. Việc nhận diện chính xác màu sắc và kích thước của trái cây phụ thuộc vào nhiều yếu tố như ánh sáng, góc nhìn và chất lượng hình ảnh. Ngoài ra, việc tích hợp các công nghệ mới vào quy trình sản xuất cũng gặp phải nhiều khó khăn.

2.1. Những khó khăn trong việc nhận diện màu sắc trái cây

Một trong những thách thức lớn nhất là việc nhận diện màu sắc của trái cây trong điều kiện ánh sáng khác nhau. Các cảm biến có thể bị ảnh hưởng bởi ánh sáng môi trường, dẫn đến sai lệch trong kết quả phân loại. Do đó, cần có các giải pháp tối ưu hóa để cải thiện độ chính xác.

2.2. Thách thức trong việc xử lý hình ảnh

Xử lý hình ảnh là một phần quan trọng trong mô hình phân loại. Tuy nhiên, việc xử lý hình ảnh có thể gặp khó khăn khi đối mặt với các yếu tố như độ phân giải thấp hoặc nhiễu hình ảnh. Cần phát triển các thuật toán mạnh mẽ hơn để cải thiện khả năng nhận diện.

III. Phương pháp phân loại trái cây theo màu sắc và kích thước

Để phân loại trái cây một cách hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp khoa học và công nghệ hiện đại. Việc sử dụng thuật toán học máy và xử lý ảnh là rất quan trọng trong quá trình này. Các phương pháp này không chỉ giúp phân loại chính xác mà còn tối ưu hóa quy trình sản xuất.

3.1. Ứng dụng thuật toán học máy trong phân loại

Thuật toán học máy giúp mô hình học hỏi từ dữ liệu và cải thiện khả năng phân loại theo thời gian. Việc áp dụng các mô hình như Mạng nơ-ron hoặc Cây quyết định có thể giúp nâng cao độ chính xác trong việc phân loại trái cây.

3.2. Quy trình xử lý ảnh trong phân loại trái cây

Quy trình xử lý ảnh bao gồm các bước như tiền xử lý, phân đoạn và nhận diện đối tượng. Các kỹ thuật như Lọc Gaussian và Phân đoạn màu được sử dụng để cải thiện chất lượng hình ảnh và tăng cường khả năng nhận diện.

IV. Ứng dụng thực tiễn của mô hình phân loại trái cây

Mô hình phân loại trái cây đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ nông nghiệp đến chế biến thực phẩm. Việc sử dụng hệ thống này không chỉ giúp nâng cao năng suất mà còn đảm bảo chất lượng sản phẩm. Các doanh nghiệp đã ghi nhận sự cải thiện rõ rệt trong quy trình sản xuất nhờ vào công nghệ tự động hóa.

4.1. Tăng cường năng suất trong nông nghiệp

Việc áp dụng mô hình phân loại giúp nông dân tiết kiệm thời gian và công sức trong quá trình thu hoạch và phân loại trái cây. Điều này không chỉ giúp tăng năng suất mà còn giảm thiểu chi phí sản xuất.

4.2. Cải thiện chất lượng sản phẩm xuất khẩu

Mô hình phân loại giúp đảm bảo rằng chỉ những trái cây đạt tiêu chuẩn mới được xuất khẩu. Điều này không chỉ nâng cao uy tín của sản phẩm mà còn mở rộng thị trường xuất khẩu cho nông sản Việt Nam.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai của mô hình phân loại trái cây

Mô hình phân loại trái cây theo màu sắc và kích thước đang mở ra nhiều cơ hội mới cho ngành nông nghiệp. Việc áp dụng công nghệ hiện đại không chỉ giúp nâng cao hiệu quả sản xuất mà còn đảm bảo chất lượng sản phẩm. Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các công nghệ mới để cải thiện khả năng phân loại.

5.1. Hướng phát triển công nghệ trong phân loại trái cây

Cần nghiên cứu và phát triển các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học sâu để nâng cao khả năng nhận diện và phân loại trái cây. Việc tích hợp các công nghệ này sẽ giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả của hệ thống.

5.2. Tương lai của mô hình phân loại trong nông nghiệp

Mô hình phân loại trái cây sẽ tiếp tục phát triển và trở thành một phần không thể thiếu trong quy trình sản xuất nông nghiệp. Sự kết hợp giữa công nghệ và nông nghiệp sẽ tạo ra những bước tiến mới, giúp nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Quá trình công nghiệp hóa và hiện đại hóa cùng với tác động của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đang đặt ra nhiều yêu cầu khắt khe đối với ngành sản xuất nông nghiệp tại Việt Nam. Trong quy trình sau thu hoạch, khâu phân loại nông sản giữ vai trò quyết định đến chất lượng thương phẩm, giá trị xuất khẩu và hiệu quả đóng gói hoặc loại bỏ sản phẩm không đạt tiêu chuẩn. Tuy nhiên, phương pháp phân loại thủ công truyền thống bộc lộ nhiều hạn chế lớn như tốn nhiều thời gian, tiêu hao nguồn nhân lực cao, độ đồng đều phụ thuộc vào đánh giá chủ quan của người lao động và năng suất không đáp ứng được quy mô sản xuất lớn.

Trước yêu cầu nâng cao năng suất và tính đồng bộ cho nông sản, đồ án tốt nghiệp với đề tài "Chế tạo mô hình phân loại trái cây theo màu sắc và kích thước" (Mã số đề tài: CTM-104) được thực hiện bởi nhóm sinh viên Lê Châu Tuấn và Vũ Ngọc Trùng Dương, dưới sự hướng dẫn của TS. Võ Xuân Tiến tại Khoa Cơ khí Chế tạo máy, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (khóa học 2019 – 2023, bảo vệ tháng 03/2024).

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài bao gồm 5 nhiệm vụ cụ thể:

1. Thiết kế và thi công hoàn thiện phần cứng hệ thống mô hình, đảm bảo kết cấu cơ khí bền chắc, gọn nhẹ, có tính thẩm mỹ và dễ dàng tháo lắp, di chuyển.
2. Xây dựng hệ thống có khả năng nhận diện và phân loại tự động trái cây dựa trên hai tiêu chí: màu sắc và kích thước.
3. Đảm bảo toàn bộ hệ thống hoạt động ổn định, vận hành thuận tiện và đáp ứng các tiêu chuẩn an toàn kỹ thuật.
4. Đạt hiệu suất làm việc tốt với độ chính xác cao trong quá trình nhận diện và chấp hành phân loại.
5. Thiết kế và lập trình phần mềm giám sát, điều khiển toàn bộ quá trình hoạt động của hệ thống thông qua giao diện máy tính.

Nhiệm vụ nghiên cứu được phân định qua các giai đoạn:

1. Xác định đối tượng phân loại cụ thể (thử nghiệm trên quả cà chua với các mức độ chín và kích cỡ khác nhau).
2. Thiết kế mô hình hệ thống băng tải và khung sườn cơ khí.
3. Lập trình thuật toán xử lý ảnh trên môi trường Visual Studio Code sử dụng ngôn ngữ Python.
4. Lập trình điều khiển logic, điều khiển tuần tự trên PLC Siemens S7-1200 bằng phần mềm TIA Portal V16.
5. Lắp ráp, kết nối truyền thông, hiệu chỉnh và đánh giá hoạt động thực nghiệm của hệ thống.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Công nghệ tự động hóa trong dây chuyền sản xuất; thuật toán thị giác máy tính và xử lý ảnh số; cảm biến công nghiệp; hệ thống điều khiển khí nén và PLC; công nghệ truyền thông công nghiệp.
• Phạm vi nghiên cứu: Mô hình hệ thống thực nghiệm quy mô phòng thí nghiệm; đối tượng phân loại đại diện là quả cà chua; giới hạn phân loại theo các vùng màu sắc (xanh, chín vừa, chín đỏ) và dải kích thước định trước; giới hạn về dải tốc độ của băng tải và số lượng hộc chứa phân loại.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án tích hợp liên ngành giữa Cơ khí chế tạo, Tự động hóa và Công nghệ thông tin (Thị giác máy tính), vận dụng các khung lý thuyết và công nghệ nền tảng sau:

• Lý thuyết điều khiển khả trình PLC: Sử dụng bộ điều khiển logic khả trình Siemens SIMATIC S7-1200 CPU 1212C DC/DC/DC. Cấu tạo gồm bộ vi xử lý (xung nhịp 1,8 MHz), bộ nhớ làm việc 75 KB work memory, các bus hệ thống (Address bus, Data bus, Control bus) và cổng truyền thông PROFINET tích hợp.
• Môi trường lập trình TIA Portal: Ứng dụng phần mềm Totally Integrated Automation Portal (TIA Portal V16) với Step 7 Basic để cấu hình phần cứng, quản lý biến tag, lập trình khối chương trình theo ngôn ngữ hình thang (Ladder Diagram - LAD) và giao tiếp trung gian.
• Lý thuyết thị giác máy tính và xử lý ảnh số: Quy trình xử lý ảnh tuần tự gồm các bước: Thu nhận ảnh số qua Camera Full HD 1080 -> Chuyển đổi tín hiệu tương tự sang số (ADC) -> Tiền xử lý, lọc nhiễu và tăng cường chất lượng ảnh -> Phân đoạn ảnh, trích chọn đặc trưng biên/vùng -> Nhận dạng không gian màu (RGB/mức xám) và trích xuất kích thước qua số lượng pixel.
• Nền tảng lập trình Python và thư viện chuyên dụng: Sử dụng trình soạn thảo Visual Studio Code, ngôn ngữ Python kết hợp thư viện OpenCV (cv2) cho các tác vụ xử lý ảnh, thư viện NumPy cho thao tác tính toán ma trận đa chiều, và SciPy cho các phép biến đổi khoa học.
• Lý thuyết truyền động cơ khí và khí nén: Tính toán hệ dẫn động băng tải PVC, cơ cấu truyền động đai răng; nguyên lý hoạt động của van điện từ đảo chiều 5/2 và xy lanh khí nén tác động kép; lý thuyết cảm biến hồng ngoại phát hiện vật cản (nguyên lý thu phát tia hồng ngoại E3F-DS30P1 PNP).

Phương pháp nghiên cứu thực tế đã triển khai:

• Phương pháp nghiên cứu lý thuyết và tài liệu: Kế thừa và tham khảo các tài liệu chuyên ngành về lập trình PLC S7-1200/S7-1500 (Ngô Văn Thuyên, Phạm Quang Huy), giáo trình Tính toán thiết kế hệ dẫn động cơ khí (Trịnh Chất, Lê Văn Uyển), Điều khiển khí nén và thủy lực (Lê Văn Tiến Dũng), và Xử lý ảnh (Nguyễn Thanh Hải).
• Phương pháp thiết kế và tính toán kỹ thuật: Mô hình hóa 3D toàn bộ kết cấu cơ khí trên phần mềm SolidWorks; tính toán công suất động cơ, tỷ số truyền puly, chọn dây đai và ổ lăn.
• Phương pháp thực nghiệm và tích hợp hệ thống: Gia công, lắp ráp hoàn chỉnh mô hình phần cứng; thiết lập truyền thông mạng Ethernet sử dụng giao thức Modbus TCP/IP giữa chương trình Python (chạy trên PC) và PLC S7-1200 thông qua vùng nhớ trung gian (MW); chạy thử nghiệm phân loại từng nhóm mẫu vật thực tế để ghi nhận số liệu.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống được thiết kế đồng bộ từ kết cấu cơ khí, mạch điện động lực - điều khiển cho đến phần mềm thị giác máy tính.

Nhóm hệ thống	Thành phần và thiết bị sử dụng	Thông số / Đặc tính kỹ thuật
Cơ khí & Băng tải	Dây băng tải PVC xanh trơn	Bề mặt phẳng, vận hành êm ái
	Động cơ dẫn động băng tải	Động cơ điện một chiều DC 24V
	Bộ truyền động	Đai răng mã 158-2GT-6 kết hợp Puly lớn và Puly nhỏ
	Khung sườn và hộc phân loại	Khung thép gia công định hình, hộc cấp phôi và hộc chứa
Điều khiển & Khí nén	Bộ điều khiển lập trình (PLC)	Siemens S7-1200 CPU 1212C DC/DC/DC (75KB work memory)
	Cảm biến phát hiện vật thể	Cảm biến quang hồng ngoại E3F-DS30P1 loại PNP
	Cơ cấu chấp hành	Xy lanh khí nén SMC CDJ2B10-100Z-B (đường kính 10mm, hành trình 100mm)
	Van điều khiển khí nén	Van điện từ khí nén 5/2 (cuộn coil 24VDC)
Nguồn & Bảo vệ	Bộ nguồn chuyển đổi	Nguồn tổ ong 220VAC sang 24VDC (dòng định mức 5A)
	Thiết bị đóng cắt bảo vệ	Aptomat khối MCB VANLOCK PS45N C16
Thị giác & Phần mềm	Thiết bị thu nhận hình ảnh	Camera Full HD 1080
	Môi trường lập trình & Xử lý ảnh	Visual Studio Code, Python, OpenCV, NumPy, SciPy
	Phần mềm lập trình PLC	Siemens TIA Portal V16 (giao thức truyền thông Modbus TCP/IP)

Trong thiết kế cơ khí, nhóm tác giả đã tiến hành phân tích so sánh giữa bộ truyền xích và bộ truyền đai:

Tiêu chí	Bộ truyền xích	Bộ truyền đai
Ưu điểm	Truyền tải không có độ trượt; khả năng truyền lực lớn; tỷ số truyền không đổi; làm việc tốt ở nhiệt độ/độ ẩm cao.	Truyền lực có tính đàn hồi; vận hành êm ái; chi phí bảo dưỡng thấp; không cần bôi trơn (đảm bảo vệ sinh).
Nhược điểm	Tiếng ồn lớn; vận tốc bị giới hạn; bắt buộc bôi trơn thường xuyên dẫn đến nguy cơ văng dầu mỡ.	Có hiện tượng trượt đai do dãn nở; tăng lực tác dụng lên trục do lực căng đai ban đầu; tỷ số truyền kém chính xác hơn xích.

Lựa chọn: Tác giả quyết định lựa chọn bộ truyền đai vì chi phí gia công chế tạo thấp, hệ thống vận hành êm và đặc biệt không phát sinh dầu nhớt bôi trơn, đáp ứng tiêu chuẩn vệ sinh an toàn thực phẩm đối với phân loại nông sản.

Quy trình vận hành và tương tác tín hiệu:

1. Trái cây từ hộc cấp phôi được xy lanh đẩy xuống dây đai băng tải PVC đang chuyển động nhờ động cơ DC 24V.
2. Khi trái cây đi qua vị trí lắp đặt camera, cảm biến hồng ngoại E3F-DS30P1 PNP nhận diện vật cản và gửi tín hiệu kích hoạt chức năng chụp ảnh.
3. Camera Full HD 1080 truyền khung hình về máy tính. Thuật toán Python/OpenCV tiền xử lý, tính toán kích thước bao (tính theo pixel) và phân tích các giá trị màu sắc.
4. Kết quả phân loại được mã hóa thành dữ liệu số và truyền trực tiếp xuống PLC S7-1200 qua cổng Ethernet theo giao thức Modbus TCP/IP, ghi vào các ô nhớ trung gian MW.
5. Chương trình PLC kích hoạt van điện từ 5/2 tương ứng, điều khiển thanh đẩy của xy lanh khí nén SMC tác động để gạt trái cây vào đúng hộc quy định.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Đặt vấn đề

Chương này phân tích tổng quan bối cảnh công nghiệp hóa - hiện đại hóa nông nghiệp dưới tác động của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0. Tác giả trình bày ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài, xác định rõ mục tiêu, đối tượng, phạm vi nghiên cứu và kết cấu tổng thể của đồ án. Đồng thời, chương 1 điểm luận tình hình công nghệ phân loại nông sản trong và ngoài nước, giới thiệu các mô hình điển hình như máy phân loại trái cây iQS Performance Plus (sử dụng hệ thống camera nhận diện khuyết tật, màu sắc, kích thước) và máy thu hoạch kết hợp phân loại cà chua tự động ở các nước phát triển.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 trình bày chi tiết các cơ sở lý thuyết kỹ thuật phục vụ cho việc thiết kế mô hình:

• Cấu tạo, nguyên lý, các dòng CPU và khả năng mở rộng (Signal Board, Digital/Analog Module, Failsafe Module) của PLC Siemens S7-1200; cấu trúc hệ thống bus và phương thức truyền thông Modbus TCP/IP.
• Giới thiệu tổng quan phần mềm TIA Portal V16, các bước khởi tạo project, cấu hình phần cứng, quản lý biến PLC tags và khối chương trình.
• Cơ sở lý thuyết xử lý ảnh số: pixel, mức xám, cấu trúc mảng ảnh 2 chiều I(n, p), các giai đoạn thu nhận ảnh, số hóa (ADC), phân tích và nhận dạng.
• Nguyên lý cảm biến hồng ngoại chủ động/thụ động; cấu tạo động cơ điện một chiều DC có chổi than.
• Cấu tạo băng tải công nghiệp, phân tích ưu nhược điểm của bộ truyền đai so với bộ truyền xích, puly, van đảo chiều khí nén 5/2, xy lanh tác động kép, bộ nguồn tổ ong 24V 5A và aptomat MCB.
• Giới thiệu ngôn ngữ Python, trình soạn thảo Visual Studio Code và các thư viện hỗ trợ xử lý ảnh gồm NumPy, SciPy, OpenCV với các hàm chức năng cơ bản (cv2.imread, cv2.imshow, cv2.imwrite, cv2.namedWindow).

Chương 3: Thiết kế và tính toán

Chương 3 tập trung vào công tác thiết kế chi tiết:

• Đưa ra các yêu cầu kỹ thuật đối với hệ thống phần cứng (tính chắc chắn, ổn định, thẩm mỹ, sẵn có của vật liệu).
• Thiết kế mô hình 3D trên SolidWorks bao gồm: khung sườn, hộc cấp phôi kết hợp xy lanh cấp phôi, hệ thống băng tải dẫn động, các hốc đựng phôi phân loại và cụm gạt khí nén.
• Tính toán và lựa chọn thiết bị phần cứng: động cơ DC 24V, puly chủ động/bị động, đai răng 158-2GT-6, ổ lăn chặn một chiều.
• Xây dựng lưu đồ giải thuật điều khiển toàn hệ thống, sơ đồ khối, sơ đồ đấu dây mạch động lực, mạch khí nén, sơ đồ đấu dây I/O của PLC S7-1200 và cấu hình vùng nhớ trung gian MW cho giao tiếp Modbus TCP/IP.

Chương 4: Thi công mô hình, hệ thống

Chương 4 phản ánh quá trình gia công, chế tạo và lập trình thực tế:

• Gia công cơ khí khung sườn, lắp ráp băng tải, cân chỉnh cơ cấu căng đai và gá đặt các cụm xy lanh khí nén, bảng điều khiển, công tắc xoay 2 vị trí.
• Lắp đặt tủ điện, bố trí PLC Siemens S7-1200 CPU 1212C, nguồn tổ ong 24V, MCB C16, van điện từ 5/2 và camera Full HD 1080.
• Lập trình điều khiển logic trên phần mềm TIA Portal V16.
• Viết mã nguồn xử lý ảnh trên Visual Studio Code bằng Python kết nối OpenCV.
• Xây dựng giao diện điều khiển và giám sát hoạt động của hệ thống trên máy tính.

Chương 5: Kết quả thực hiện

Chương 5 trình bày các kết quả thực nghiệm đạt được:

• Thiết lập tiêu chí phân loại đối với mẫu trái cây (cà chua).
• Kết quả nhận diện màu sắc: Hệ thống phân biệt chính xác 3 trạng thái màu gồm cà chua chín đỏ, cà chua chín vừa và cà chua xanh.
• Kết quả nhận diện kích thước: Trích xuất các thông số kích thước hình học dựa trên số lượng pixel ảnh, phân chia thành hai nhóm kích thước nhỏ và kích thước lớn.
• Đánh giá khả năng hoạt động đồng bộ giữa cơ cấu chấp hành khí nén, băng tải và thuật toán xử lý ảnh.

Kết luận và hướng phát triển

Tác giả đúc kết lại các mục tiêu đã hoàn thành về mặt cơ khí, tự động hóa và phần mềm; đồng thời chỉ rõ những hạn chế tồn đại và đề xuất các phương hướng cải tiến mô hình trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả thực nghiệm chính của đề tài:

• Đã thiết kế, gia công và lắp ráp hoàn thiện một mô hình hệ thống phân loại trái cây tự động thu nhỏ, hoạt động ổn định và đáp ứng đầy đủ yêu cầu an toàn kỹ thuật.
• Xây dựng thành công thuật toán xử lý ảnh trên Python/OpenCV có khả năng trích xuất thông số kích thước và nhận diện màu sắc của quả cà chua theo thời gian thực khi đi qua vùng quan sát của camera.
• Thiết lập thành công giao thức truyền thông Modbus TCP/IP qua mạng Ethernet công nghiệp để truyền dữ liệu trạng thái phân loại từ máy tính xử lý ảnh xuống PLC S7-1200 CPU 1212C.
• Hệ thống cơ cấu chấp hành (van điện từ 5/2 và xy lanh SMC CDJ2B10-100Z-B) thực hiện phân loại chính xác mẫu quả vào 3 hộc chứa theo các tiêu chí kết hợp: màu sắc (đỏ, chín vừa, xanh) và kích thước (lớn, nhỏ).

Đóng góp của đồ án:

• Vận dụng thành công mô hình tích hợp liên ngành giữa Cơ khí chế tạo máy, Lập trình điều khiển PLC công nghiệp và Kỹ thuật thị giác máy tính mã nguồn mở.
• Đưa ra giải pháp kỹ thuật có chi phí chế tạo thấp, tận dụng linh kiện tiêu chuẩn và vật tư sẵn có trên thị trường trong nước (nguồn tổ ong, cảm biến PNP, đai răng, MCB), có tính ứng dụng cao cho việc nghiên cứu, giảng dạy và phát triển các dây chuyền chế biến nông sản quy mô vừa và nhỏ.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài (theo công bố của tác giả):

• Hệ thống mới dừng lại ở quy mô mô hình thực nghiệm trong phòng thí nghiệm; các thông số như tốc độ băng tải, số lượng phân vùng phân loại và kích thước quả còn bị giới hạn.
• Độ chính xác của thuật toán xử lý ảnh còn phụ thuộc vào điều kiện ánh sáng môi trường xung quanh và góc quan sát của camera.
• Cơ cấu cấp phôi và cơ cấu gạt phân loại chỉ phù hợp với một loại quả nhất định (cà chua), chưa thích ứng linh hoạt với các loại trái cây có hình dạng phức tạp hoặc kích thước biến thiên lớn.

Hướng nghiên cứu và phát triển tiếp theo:

• Ứng dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning/Deep Learning) để nâng cao độ chính xác nhận diện màu sắc, kích thước và phát hiện khuyết tật, sâu bệnh trên bề mặt nhiều loại trái cây khác nhau.
• Tối ưu hóa kết cấu cơ khí và cơ cấu chấp hành khí nén nhằm tăng tốc độ phân loại, nâng cao năng suất đáp ứng điều kiện sản xuất công nghiệp thực tế.
• Bổ sung hệ thống chiếu sáng chuyên dụng (buồng tối có đèn LED chuẩn) để triệt tiêu ảnh hưởng của ánh sáng môi trường đối với camera.
• Nâng cấp phần mềm giám sát, tích hợp giao diện điều khiển SCADA/HMI chuyên nghiệp và mở rộng cơ sở dữ liệu quản lý sản lượng theo thời gian thực.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên, giảng viên và kỹ sư thuộc các chuyên ngành: Công nghệ Kỹ thuật Cơ khí, Cơ điện tử, Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, và Kỹ thuật Máy tính.

Các nội dung có giá trị tham khảo chuyên sâu gồm:

• Thiết kế cơ khí: Bản vẽ, phương pháp tính toán chọn động cơ DC, bộ truyền đai răng và kết cấu cơ cấu chấp hành khí nén cho hệ thống băng chuyền nhỏ.
• Lập trình Tự động hóa: Cấu hình phần cứng và lập trình điều khiển trên phần mềm Siemens TIA Portal V16 cho dòng PLC S7-1200.
• Xử lý ảnh & Tích hợp hệ thống: Phương pháp xây dựng thuật toán nhận diện màu sắc, kích thước bằng Python/OpenCV và kỹ thuật kết nối truyền thông Modbus TCP/IP giữa ứng dụng máy tính với PLC qua Ethernet.

Câu hỏi thường gặp

1. Đề tài sử dụng bộ điều khiển PLC nào và vì sao lựa chọn dòng thiết bị này?
Nhóm tác giả sử dụng bộ điều khiển Siemens SIMATIC S7-1200 CPU 1212C DC/DC/DC. Thiết bị này được lựa chọn do có thiết kế nhỏ gọn, chi phí hợp lý, tích hợp sẵn cổng truyền thông PROFINET hỗ trợ Ethernet và TCP/IP, bộ nhớ làm việc 75 KB work memory và tập lệnh xử lý mạnh mẽ, đáp ứng tốt việc kết nối với máy tính và điều khiển các ngõ vào/ra số trong hệ thống.

2. Tại sao nhóm tác giả lại chọn bộ truyền đai thay vì bộ truyền xích cho băng tải?
Dựa trên bảng so sánh kỹ thuật ở Chương 2, bộ truyền đai được lựa chọn vì có chi phí bảo dưỡng thấp, vận hành êm ái, truyền lực có tính đàn hồi và đặc biệt không cần bôi trơn bằng dầu mỡ, giúp đảm bảo yêu cầu vệ sinh an toàn thực phẩm trong quá trình vận chuyển và phân loại nông sản.

3. Cơ chế giao tiếp giữa chương trình xử lý ảnh trên máy tính và PLC S7-1200 được thực hiện như thế nào?
Dữ liệu phân loại sau khi được xử lý bằng chương trình Python trên máy tính sẽ được gửi trực tiếp xuống PLC S7-1200 qua cổng mạng Ethernet sử dụng giao thức Modbus TCP/IP. Thông tin phân loại được ghi vào các vùng nhớ trung gian MW của PLC, từ đó PLC quét và kích hoạt các đầu ra điều khiển van khí nén tương ứng.

4. Cụm cơ cấu chấp hành khí nén trong mô hình gồm những thiết bị cụ thể nào?
Hệ thống khí nén bao gồm các van điện từ 5/2 (hoạt động với nguồn 24VDC) để định hướng dòng khí và các xy lanh khí nén tác động kép SMC CDJ2B10-100Z-B (đường kính piston 10 mm, hành trình 100 mm) đảm nhiệm vai trò cấp phôi và đẩy phôi trái cây vào các hộc chứa.

5. Thuật toán xử lý ảnh trên máy tính sử dụng các thư viện nào và nhận diện trái cây dựa trên các yếu tố gì?
Thuật toán được viết bằng ngôn ngữ Python trên Visual Studio Code, sử dụng các thư viện OpenCV (cv2), NumPy và SciPy. Hệ thống nhận diện mẫu trái cây (cà chua) dựa trên hai yếu tố: màu sắc (phân tích không gian màu để chia thành 3 mức: đỏ chín, chín vừa, xanh) và kích thước (tính toán diện tích vùng bao dựa trên số lượng pixel ảnh để phân loại thành kích thước lớn hoặc nhỏ).

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Chế tạo mô hình phân loại trái cây theo màu sắc và kích thước" của sinh viên Lê Châu Tuấn và Vũ Ngọc Trùng Dương đã giải quyết thành công bài toán tự động hóa khâu phân loại nông sản ở quy mô mô hình thực nghiệm. Bằng việc kết hợp hài hòa giữa cơ cấu cơ khí băng tải - khí nén, bộ điều khiển lập trình Siemens S7-1200 và thuật toán thị giác máy tính OpenCV qua giao thức Modbus TCP/IP, đề tài đã chứng minh tính khả thi và hiệu quả của giải pháp phân loại tự động theo màu sắc và kích thước. Đây là công trình kỹ thuật có tính ứng dụng thực tiễn cao, đóng vai trò tài liệu tham khảo giá trị cho sinh viên và cán bộ kỹ thuật khối ngành Cơ khí - Tự động hóa.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan. - Chương 2: Cơ sở lý thuyết. - Chương 3: Thiết kế và tính toán. - Chương 4: Thi công mô hình, hệ thống.

- Chương 5: Kết quả thực hiện.: Kết luận và hướng phát triển. Tình hình trong và ngoài nước Hiện nay, các doanh nghiệp và tổ chức nghiên cứu trong nước đang đầu tư và phát triển các công nghệ phân loại trái cây tiên tiến. Các hệ thống phân loại trái cây tự động được áp dụng rộng rãi ở các nông trại và cơ sở chế biến, góp phần tăng năng suất và chất lượng sản phẩm phân phối trong nước và xuất khẩu. Ngoài nước, các quốc gia Châu Âu có ngành nông nghiệp phát triển lớn mạnh đang dẫn đầu trong việc nghiên cứu và ứng dụng các công nghệ tự động hóa, trí tuệ nhân tạo vào hệ thống phân loại trái cây nhằm tối ưu hóa quá trình sản xuất, giảm sự phụ thuộc vào lao động thủ công và tăng cường chất lượng sản phẩm 1.

Một số công nghệ phân loại trái cây - Trong nước: Hình 1.1: Máy phân loại trái cây iQS Performance Plus [41] Máy sử dụng hệ thống camera cải tiến thông minh giúp quan sát và nhận diện chi tiết hình ảnh, tự động lưu lại các thông số của trái cây để phân loại chính xác trái cây theo từng nhóm chất lượng. Máy có thể nhận biết và phân biệt các khuyết điểm trên trái cây, màu sắc, kích thước, giúp tối ưu hóa chất lượng sản phẩm đầu ra. 3 - Ngoài nước: Hình 1.2: Máy thu hoạch và phân loại cà chua [42] Ngoài những hệ thống phân loại theo màu sắc và kích thước bằng dây chuyền, thì cũng có những loại máy sử dụng hệ thống phân loại kết hợp với việc thu hoạch. Điển hình là máy thu hoạch cà chua kết hợp hệ thống phân loại theo màu sắc, cà chua được thu hoạch và đưa tới khu vực phân loại.

Những trái cà chua đạt yêu cầu được đưa đi chế biến thành phẩm, còn những trái chưa đạt sẽ được khu vực xử lý khác. Giới hạn Đề tài mang tính nghiên cứu, thực nghiệm về hệ thống phân loại tự động hóa trong quá trình sản xuất, lập trình thuật toán xử lý ảnh, điều khiển khí nén và thiết kế cơ khí. Trong đề tài này, để đảm bảo tính nhất quán đối với mô hình, nhóm chúng em đã giới hạn các thông số như: màu sắc, kích thước của trái cây; số lượng phân vùng phân loại được; tốc độ băng tải. Đồng thời, các yêu cầu khác về cơ cấu cơ khí cũng nằm ngoài phạm vi nghiên cứu đề tài.

Tổng quan về PLC S7-1200 2. Giới thiệu về PLC Hình 2.1: PLC S7-1200 [13] PLC viết tắt của Programmable Logic Controller, là thiết bị điều khiển lập trình được cho phép thực hiện linh hoạt các thuật toán điều khiển logic thông qua một ngôn ngữ lập trình. Người sử dụng có thể lập trình để thực hiện một loạt trình tự các sự kiện. Các sự kiện này được kích hoạt bởi tác nhân kích thích (ngõ vào) tác động vào PLC hay qua các hoạt động có độ trễ như thời gian định thời hoặc các sự kiện được đếm.

PLC dùng để thay thế các mạch relay trong thực tế. PLC hoạt động theo cách quét các trạng thái trên đầu ra và đầu vào. Khi có sự thay đổi ở đầu vào thì đầu ra sẽ thay đổi theo. Ngôn ngữ lập trình của PLC có thể là Ladder hay State Logic.

Một PLC cơ bản cần phải có 3 bộ phận chính đó là: 1 chương trình RAM bên trong, 1 bộ vi xử lý có cổng giao tiếp và module vào/ra. RAM thường là loại CMOS có pin dự phòng. Đối với một bộ PLC hoàn chỉnh thì cần phải kèm thêm một đơn vị lập trình bằng tay hoặc máy tính. Các PLC lớn thường lập trình trên máy tính nhằm hỗ trợ cho việc viết, đọc và kiểm tra chương trình.

Kết hợp một bộ vi xử lý, một bộ nguồn tích hợp, các mạch ngõ vào và mạch ngõ ra trong một kết cấu thu gọn, CPU trong đã tạo ra một PLC mạnh mẽ. Sau khi người dùng tải xuống một chương trình, CPU sẽ chứa mạch logic được yêu cầu để giám sát và điều khiển các thiết bị nằm trong ứng dụng. CPU giám sát các ngõ vào và làm thay đổi ngõ ra theo logic của chương trình người dùng, có thể bao gồm các hoạt động như logic Boolean, việc đếm, định thì, các phép toán phức hợp và việc truyền thông với các thiết bị thông minh.2: Bộ vi xử lý [12] 2. Chức năng và nguyên lý hoạt động - Chức năng: PLC dùng để thay thế các mạch relay (rơle) trong thực tế.

PLC hoạt động theo phương thức quét các trạng thái trên đầu ra và đầu vào. Khi có sự thay đổi ở đầu vào thì đầu ra sẽ thay đổi theo. Ngôn ngữ lập trình của PLC có thể là Ladder hay State Logic. Để khắc phục những nhược điểm của bộ điều khiển dùng dây nối (bộ điều khiển bằng Relay) người ta đã chế tạo ra bộ PLC nhằm thỏa mãn các yêu cầu sau: • Lập trình dễ dàng, ngôn ngữ lập trình dễ học.

• Gọn nhẹ, dễ dàng bảo quản, sửa chữa. • Dung lượng bộ nhớ lớn để có thể chứa được những chương trình phức tạp. • Hoàn toàn tin cậy trong môi trường công nghiệp. • Giao tiếp được với các thiết bị thông minh khác như: máy tính, nối mạng, các Module mở rộng.

Bộ điều khiển PLC có nhiều loại khác nhau và được phân biệt với nhau qua các thành phần sau: • Dung lượng nhớ. • Bộ định thời (timer). • Các chức năng đặc biệt. • Loại xử lý chương trình.

• Khả năng truyền thông. Với các bộ điều khiển lớn thì các thành phần trên được lắp thành các module riêng. Đối với các bộ điều khiển nhỏ, chúng được tích hợp trong bộ điều khiển. Các bộ điều khiển nhỏ này có số lượng ngõ vào/ra cho trước cố định.

Bộ điều khiển được cung cấp tín hiệu bởi các tín hiệu từ các cảm biến ở ngõ vào của nó. Tín hiệu này được xử lý tiếp tục thông qua chương trình điều khiển đặt trong bộ nhớ chương trình. Kết quả xử lý được đưa ra ngõ ra để đến đối tượng điều khiển hay khâu điều khiển ở dạng tín hiệu. - Nguyên lý hoạt động: Khi CPU điều khiển các hoạt động bên trong PLC.

Bộ xử lý sẽ đọc và kiểm tra chương trình được chứa trong bộ nhớ, sau đó sẽ thực hiện đóng hay ngắt các đầu ra theo từng lệnh trong chương trình. Các trạng thái ngõ ra ấy được phát tới các thiết bị liên kết để thực thi và toàn bộ các hoạt động đó đều phụ thuộc vào chương trình điều khiển được lưu trữ trong bộ nhớ. Hệ thống Bus là tuyến dùng để truyền tín hiệu, hệ thống gồm nhiều đường tín hiệu song song: • Address bus: Bus địa chỉ dùng để truyền địa chỉ tới các module khác nhau. • Data bus: Bus dùng để truyền dữ liệu.

• Control bus: Bus điều khiển dùng để truyền các tín hiệu định thì và điều khiển đồng bộ các hoạt động trong PLC. Hệ thống Bus sẽ làm nhiệm vụ trao đổi thông tin giữa CPU, bộ nhớ và I/O. Bên cạnh đó CPU được cung cấp một xung clock có tần số từ 1,8 Mhz. Xung này quyết định tốc độ hoạt động của PLC và cung cấp các yếu tố về định thời, đồng hồ của hệ thống.

Giới thiệu PLC S7-1200 S7-1200 được ra đời vào năm 2009, dùng để thay thế dần cho S7-200. So với S7-200 thì S7-1200 có nhiều tính năng nổi trổi hơn. S7-1200 được thiết kế nhỏ gon, chi phí thấp, và có một tập lệnh mạnh giúp có những giải pháp hoàn hảo hơn cho ứng dụng sử dụng so với S7-200. S7-1200 cung cấp một cổng PROFINET, hỗ trợ Ethernet và TCP/IP.

Các thành phần của PLC S7-1200 • 3 bộ điều khiển nhỏ gọn với sự phân loại trong các phiên bản khác nhau giống như điều khiển AC, RELAY hoặc DC phạm vi mở rộng. 7 • 2 mạch tương tự và số mở rộng ngõ vào/ra trực tiếp trên CPU làm giảm chi phí sản phẩm. • 13 module tín hiệu số và tương tự khác nhau bao gồm module SM và SB. • 2 module giao tiếp RS232/RS485 để giao tiếp thông qua kết nối PTP.

• Bổ sung 4 cổng Ethernet. • Module nguồn PS 1207 ổn định, dòng điện áp 115/230 VAC và điện áp PTP. Các module CPU khác nhau có hình dạng, chức năng, tốc độ xử lý lệnh, bộ nhớ chương trình khác nhau…[17] Hình 2.3: Cấu tạo của bộ điều khiển Siemens CPU S7-1200 [17] 2. Các dòng chính của PLC S7-1200 • S7-1200 có 5 dòng là CPU 1211C, CPU 1212C và CPU 1214C, CPU 1215C, CPU 1217C.

• PLC S7-1200 CPU 1211C với bộ nhớ 50KB work memory (Lưu ý: không mở rộng được module I/O). • PLC S7-1200 CPU 1212C với bộ nhớ 75KB work memory. • PLC S7-1200 CPU 1214C với bộ nhớ 100KB work memory. • PLC S7-1200 CPU 1215C với bộ nhớ 125KB work memory.

• PLC S7-1200 CPU 1217C với bộ nhớ 150KB work memory. Tùy vào ứng dụng điều khiển hệ thống để có thể chọn các model phù hợp.4: Đặc tính kỹ thuật của CPU S7-1200 Siemens [17] 2. Module mở rộng PLC S7-1200 PLC S7-1200 có thể mở rộng các module tín hiệu và các module gắn ngoài để mở rộng chức năng của CPU. Ngoài ra, có thể đặt thêm các module truyền thông để hỗ trợ giao thức truyền thông khác.

Khả năng mở rộng của từng loại CPU tùy thuộc vào các đặc tính, thông số và quy định của nhà sản xuất. [16] S7-1200 có các loại module mở rộng sau: - Signal Boards (SB) Signal Board được kết nối trực tiếp với mặt trước của CPU. Chúng thường được sử dụng khi không gian bị hạn chế hoặc nếu chỉ cần thêm một số lượng nhỏ đầu vào/đầu ra. • Mỗi CPU S7-1200 có thể mở rộng I/O bởi một Signal Board.

• Sử dụng Signal Board không làm tăng không gian lắp đặt cần thiết cho bộ điều khiển. • I/O có thể mở rộng bao gồm: DI, DO, AI, AO hoặc hỗn hợp.5: Signal Board [16] - Digital Module: Digital Module cung cấp tùy chọn để mở rộng và sử dụng thêm các DI, DO ngoài các đầu vào / đầu ra số tích hợp hiện có. • Có thể sử dụng Digital Module với tất cả các CPU SIMATIC S7-1200 ngoại trừ CPU 1211C. • Có sẵn các mô-đun với 8, 16 và 32 kênh đầu vào / đầu ra.

• Cấu hình với TIA Portal cực kỳ đơn giản. - Analog Module Analog Module cung cấp tùy chọn để mở rộng và sử dụng thêm các AI, AO ngoài các đầu vào / đầu ra tương tự tích hợp hiện có. Có thể sử dụng Analog Module với tất cả các CPU SIMATIC S7-1200 ngoại trừ CPU 1211C. - Failsafe Digital Module: Hình 2.