Đồ án tốt nghiệp: Cánh tay robot phân loại sản phẩm trên băng chuyền theo màu sắc

Cánh tay robot phân loại sản phẩm theo màu sắc. Công nghệ tự động hóa nâng cao hiệu suất, giảm chi phí nhân công và đảm bảo độ chính xác cao trong sản xuất.

• Tác giả: Trần Ngọc Tú
• Người hướng dẫn: Giảng viên Ngô Đức Thiện
• Trường học: Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử
• Đề tài: Cánh tay robot phân loại sản phẩm trên băng chuyền theo màu sắc
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp

Tóm tắt

I. Tổng quan về cánh tay robot phân loại sản phẩm theo màu sắc

Cánh tay robot phân loại sản phẩm theo màu sắc là hệ thống tự động hóa ứng dụng rộng rãi trong công nghiệp hiện đại. Hệ thống kết hợp công nghệ thị giác máy tính với cơ chế chấp hành cơ khí để nhận diện và phân loại sản phẩm trên băng chuyền. Robot sử dụng cảm biến màu sắc để phát hiện màu của vật thể. Sau đó, cánh tay robot thực hiện động tác gắp và đặt sản phẩm vào đúng vị trí quy định. Hệ thống bao gồm các thành phần chính: bộ điều khiển trung tâm, cảm biến nhận diện màu, động cơ servo điều khiển khớp robot và băng chuyền vận chuyển sản phẩm. Arduino Uno thường được sử dụng làm bộ điều khiển chính nhờ tính linh hoạt và chi phí thấp. Phương pháp điều biến độ rộng xung PWM được áp dụng để điều khiển tốc độ động cơ một chiều vận hành băng tải. Cảm biến hồng ngoại hỗ trợ phát hiện vật cản trong khoảng cách từ 2 đến 30cm, đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định và chính xác trong môi trường sản xuất thực tế.

1.1. Khái niệm và nguyên lý hoạt động cơ bản

Cánh tay robot phân loại sản phẩm theo màu sắc hoạt động dựa trên nguyên lý nhận diện màu sắc bằng cảm biến và điều khiển cơ cấu chấp hành. Hệ thống sử dụng cảm biến TCS3200 để đọc giá trị màu RGB của sản phẩm trên băng chuyền. Khi sản phẩm di chuyển qua vùng cảm biến, bộ vi xử lý Arduino phân tích tín hiệu và xác định màu sắc. Dựa trên kết quả nhận diện, lệnh điều khiển được gửi đến các động cơ servo để cánh tay robot thực hiện thao tác gắp sản phẩm. Quy trình này diễn ra liên tục và tự động, giúp tăng năng suất phân loại.

1.2. Cấu trúc phần cứng của hệ thống robot

Hệ thống phần cứng bao gồm nhiều thành phần phối hợp hoạt động. Bộ điều khiển trung tâm Arduino Uno R3 đóng vai trò xử lý tín hiệu và điều khiển toàn bộ hệ thống. Động cơ servo được lắp tại các khớp của cánh tay robot, cho phép chuyển động linh hoạt với nhiều bậc tự do. Băng chuyền sử dụng động cơ DC điều khiển bằng phương pháp PWM. Cảm biến hồng ngoại được bố trí để phát hiện sự hiện diện của sản phẩm. Các linh kiện điện tử được kết nối thông qua các chân I/O và giao tiếp UART, tạo thành hệ thống nhúng hoàn chỉnh.

II. Phân tích yêu cầu kỹ thuật và thách thức

Thiết kế cánh tay robot phân loại sản phẩm theo màu sắc đặt ra nhiều yêu cầu kỹ thuật phức tạp. Bài toán động học là yếu tố cốt lõi, bao gồm động học thuận và động học ngược. Động học thuận xác định vị trí và hướng của khâu tác động cuối dựa trên các góc khớp đã biết. Động học ngược tính toán các góc khớp cần thiết để đạt vị trí mong muốn. Số bậc tự do của robot ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng thao tác. Thông thường, robot cần tối thiểu sáu bậc tự do để tiếp cận đối tượng theo mọi hướng. Ba bậc chuyển động cơ bản đảm nhận vai trò định vị, ba bậc bổ sung thực hiện định hướng. Bài toán nhận diện màu sắc cũng đòi hỏi độ chính xác cao. Điều kiện ánh sáng môi trường, khoảng cách cảm biến và tốc độ băng chuyền đều ảnh hưởng đến kết quả phân loại. Hệ thống phải được hiệu chuẩn kỹ lưỡng để đạt hiệu suất ổn định trong điều kiện vận hành thực tế.

2.1. Bài toán động học cánh tay robot

Bài toán động học là nền tảng toán học để điều khiển cánh tay robot. Động học thuận sử dụng các ma trận biến đổi tọa độ để xác định vị trí khâu cuối cùng khi biết góc các khớp. Động học ngược giải quyết vấn đề ngược lại, tìm góc khớp để đạt vị trí mục tiêu. Thuật giải cho bài toán động học thuận thường sử dụng ký hiệu Denavit-Hartenberg. Robot có cấu trúc khớp bản lề thường có không gian hoạt động dạng hình cầu. Việc tính toán chính xác giúp robot thực hiện thao tác gắp và đặt sản phẩm mượt mà, chính xác.

2.2. Thách thức trong nhận diện và phân loại màu sắc

Nhận diện màu sắc chính xác là thách thức lớn trong hệ thống phân loại. Cảm biến màu TCS3200 hoạt động dựa trên nguyên lý lọc quang học, chuyển đổi tần số phản xạ ánh sáng thành tín hiệu số. Điều kiện ánh sáng thay đổi trong môi trường nhà máy có thể gây sai lệch kết quả đo. Khoảng cách giữa cảm biến và sản phẩm phải được tối ưu hóa để đạt độ chính xác cao nhất. Tốc độ băng chuyền cũng cần điều chỉnh phù hợp, đảm bảo cảm biến có đủ thời gian đọc màu. Việc hiệu chuẩn cảm biến trước khi vận hành là bước không thể bỏ qua.

III. Giải pháp thiết kế phần cứng và phần mềm hệ thống

Giải pháp thiết kế hệ thống cánh tay robot phân loại sản phẩm bao gồm hai phần chính: phần cứng và phần mềm. Về phần cứng, hệ thống sử dụng Arduino Uno R3 làm bộ điều khiển trung tâm. Động cơ servo được gắn tại các khớp robot, điều khiển bằng tín hiệu PWM với độ phân giải phù hợp. Băng chuyền vận hành bằng động cơ DC, được điều khiển thông qua mạch cầu H. Cảm biến hồng ngoại phát hiện sản phẩm trên băng chuyền, còn cảm biến màu TCS3200 đọc giá trị màu sắc. Về phần mềm, chương trình được viết trên nền tảng Arduino IDE. Thuật toán điều khiển bao gồm các module: khởi tạo hệ thống, đọc cảm biến, xử lý tín hiệu màu, tính toán động học và điều khiển servo. Phương pháp điều biến độ rộng xung PWM được áp dụng để điều khiển tốc độ động cơ DC chính xác. Giao tiếp giữa các module sử dụng giao thức UART. Chương trình được tối ưu hóa để xử lý thời gian thực, đảm bảo phản hồi nhanh chóng.

3.1. Thiết kế mạch điều khiển và hệ thống chấp hành

Mạch điều khiển được xây dựng dựa trên vi điều khiển Arduino Uno R3 với cấu hình chân I/O linh hoạt. Động cơ servo được kết nối trực tiếp với các chân PWM của Arduino. Mạch nguồn cung cấp điện áp ổn định cho toàn bộ hệ thống. Module cảm biến hồng ngoại sử dụng IC so sánh LM393, hoạt động ở điện áp 3.3V đến 6VDC. Động cơ DC điều khiển băng chuyền được kết nối qua mạch cầu H để đảo chiều quay. Hệ thống dây dẫn được bố trí gọn gàng, dễ bảo trì và sửa chữa trong quá trình vận hành.

3.2. Thuật toán điều khiển và xử lý tín hiệu màu

Thuật toán điều khiển được xây dựng theo mô hình trạng thái. Chương trình liên tục kiểm tra tín hiệu từ cảm biến hồng ngoại để phát hiện sản phẩm mới trên băng chuyền. Khi phát hiện sản phẩm, cảm biến màu TCS3200 được kích hoạt để đọc giá trị RGB. Vi xử lý so sánh giá trị đo được với ngưỡng đã cài đặt để phân loại màu sắc. Dựa trên kết quả phân loại, thuật toán tính toán góc quay cho từng servo và gửi tín hiệu điều khiển. Quy trình xử lý diễn ra trong thời gian thực, đảm bảo năng suất phân loại cao.

IV. Kết luận và triển vọng ứng dụng cánh tay robot

Đồ án cánh tay robot phân loại sản phẩm theo màu sắc đã đạt được mục tiêu đề ra. Hệ thống hoạt động ổn định, có khả năng nhận diện và phân loại sản phẩm với độ chính xác cao. Kết quả thực nghiệm cho thấy robot có thể phân loại hiệu quả nhiều loại sản phẩm theo màu sắc khác nhau. Tốc độ phân loại đạt yêu cầu kỹ thuật, phù hợp với dây chuyền sản xuất quy mô nhỏ và vừa. Hệ thống nhúng được xây dựng hoàn chỉnh, bao gồm đầy đủ phần cứng và phần mềm. Ứng dụng thực tế của hệ thống rất đa dạng. Trong công nghiệp thực phẩm, robot phân loại trái cây, bánh kẹo theo màu sắc bao bì. Ngành sản xuất linh kiện điện tử sử dụng hệ thống để phân loại bo mạch, chip theo mã màu. Ngành dược phẩm áp dụng công nghệ này để phân loại thuốc theo màu viên. Chi phí đầu tư thấp nhờ sử dụng Arduino và các linh kiện phổ biến. Hướng phát triển tiếp theo bao gồm tích hợp trí tuệ nhân tạo để cải thiện độ chính xác nhận diện và mở rộng khả năng phân loại.

4.1. Đánh giá hiệu quả và ưu điểm của hệ thống

Hệ thống cánh tay robot phân loại sản phẩm có nhiều ưu điểm nổi bật. Chi phí đầu tư ban đầu thấp do sử dụng Arduino Uno và các linh kiện điện tử phổ biến. Hệ thống dễ bảo trì và nâng cấp khi cần thiết. Độ chính xác phân loại cao, đạt tỷ lệ trên 90% trong điều kiện ánh sáng ổn định. Tốc độ xử lý nhanh nhờ vi điều khiển hoạt động ở tần số 16MHz. Hệ thống tiêu thụ ít năng lượng, phù hợp với yêu cầu sản xuất xanh. Khả năng mở rộng linh hoạt, có thể thêm nhiều màu sắc phân loại hơn.

4.2. Hướng phát triển và ứng dụng trong công nghiệp

Hệ thống cánh tay robot phân loại sản phẩm có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong công nghiệp. Hướng phát triển chính bao gồm tích hợp camera công nghiệp kết hợp thuật toán học sâu để cải thiện khả năng nhận diện. Sử dụng robot nhiều bậc tự do hơn để tăng tính linh hoạt trong thao tác. Kết nối mạng công nghiệp để giám sát và điều khiển từ xa. Ứng dụng trong ngành logistics để phân loại kiện hàng theo mã màu. Ngành sản xuất ô tô sử dụng để phân loại phụ tùng theo màu sơn. Hệ thống có thể tích hợp với phần mềm quản lý sản xuất để tối ưu hóa quy trình.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ ROBOT 1. Tổng quan chung 1. Dẫn nhập Khoa học ngày càng phát triển và sản sinh ra các công cụ hộ trợ tối đa cho con người trong lao động và cuộc sống.

Trong vô vàn các ngành khoa học ứng dụng khác nhau thì khoa học robot đang là vấn đề nổi trội, bởi trong quá tình lao động sản xuất, càng ngày sức người càng được giảm tải trong các công đoạn và máy móc được đưa vào thay thế. Và hơn hết, nhu cầu tìm hiểu cũng như khám phá của con người không bao giờ là đủ, nhưng trong quá trình khám phá và cải tạo thế giới, con người gặp phải những vấn đề trở ngại bởi không phải môi trường nào con người cũng có thể sống được. Vì vậy, nhu cầu tất yếu là phải có một cỗ máy đảm nhiệm những công việc này. Từ đó, con người nảy sinh ra nhu cầu chế tạo robot mang hình dáng con người để đảm nhận thay con người trong các công việc từ đơn giản đến phức tạp.

Robot công nghiệp Ngày nay, robot là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng. Nhờ công nghệ phát triển liên tục, robot đã được chế tạo để phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau, đó là các robot dưới nước, robot công nghiệp và robot quân sự,… Nhiều robot đã thay con người làm các công việc độc hại, nguy hiểm như tháo ngòi nổ bom mìn, thăm dò tìm các con tàu bị đắm… Trần Ngọc Tú - D15DTMT2 1 Đồ án tốt nghiệp Đại học Mục lục 1. Lịch sử phát triển Các robot độc lập với đầy đủ ý nghĩa chỉ có xuất hiện trong nửa sau của thế kỷ 20. Robot kỹ thuật số và được lập trình đầu tiên có tên gọi Unimate, được chế tạo vào năm 1961 dùng để nâng phần nóng của miếng kim loại từ một máy đúc chết và sắp xếp lại chúng theo trật tự.

Ngày nay, các robot thương mại và robot công nghiệp được sử dụng phổ biến để thực hiện các công việc với giá rẻ hơn, chính xác và đáng tin cậy hơn con người. Chúng cũng được sử dụng trong các công việc mà có độ ô nhiễm cao, nguy hiểm hoặc đơn điệu. Robot được sử dụng rộng rãi trong sản xuất, lắp ráp, đóng gói, mở gói, vận chuyển, phẫu thuật, chế tạo vũ khí, thăm dò không gian cũng như lòng đất, , nghiên cứu trong phòng thí nghiệm và các dây chuyền sản xuất hàng loạt. Robot công nghiệp đầu tiên Trên thực tế, hầu hết các robot Unimate bán ra là để làm công việc lấy khuôn ra khỏi các máy dập khuôn và để hàn điểm trên ôtô, đây là hai loại công việc mà công nhân không bao giờ muốn làm.

Tuân theo các lệnh tuần tự được lưu trữ trong một trống từ, một cánh tay nặng 4000 pound đủ linh hoạt để có thể làm được rất nhiều loại tác vụ. Cả hai ứng dụng này đã thành công rất lớn về thương mại, cụ thể là những robot làm việc rất đáng tin cậy và tiết kiệm tiền thuê nhân công. Một nền công nghiệp mới đã ra đời với rất nhiều các công việc do robot thực hiện. Robot công nghiệp Unimate là một trong những robot được sử dụng phổ biến nhất thế giới.

Unimate robot cho phép lập trình chuyển động hoàn toàn trên 6 trục và được thiết kế để có thể nâng trọng lượng 500 pound với tốc độ nhanh. Sau hơn 20 năm cải tiến, robot này có độ tin cậy cao và rất dễ sử dụng. Trần Ngọc Tú - D15DTMT2 2 Đồ án tốt nghiệp Đại học Mục lục Năm 1969, Victor Scheinman – một sinh viên chế tạo máy làm việc tại phòng thí nghiệm trí thông minh nhân tạo Standford đã chế tạo ra cánh tay Standford. Thiết kế này đã trở thành chuẩn mực và vẫn đang ảnh hưởng nhiều đến những thiết kế của cánh tay robot ngày nay.

Đây là cánh tay robot đầu tiên chạy bằng điện và điều khiển bằng máy tính thành công. Robot này có 6 khớp, cho phép giải động học ngược cho robot (arm solution). Robot này có thể đi theo một lộ trình tùy ý và mở rộng khả năng cho các ứng dụng phức tạp hơn như robot lắp ráp và hàn hồ quang. Cũng chính robot này đã được sử dụng để phát triển những kỹ thuật lắp ráp công nghiệp cho các cánh tay robot thương mại.

Victor Scheinman sau đó đã bán thiết kế này cho Unimation, hãng này với sự giúp đỡ của General Motors đã phát triển robot này thành dòng robot công nghiệp PUMA (Programmable Universal Machine for Assembly) được sử dụng rộng rãi trong các dây chuyền lắp ráp tự động và rất nhiều các tác vụ công nghiệp khác. Robot PUMA Shakey là robot di động đầu tiên có thể suy luận hoạt động của nó, do trung tâm trí tuệ nhân tạo của SRI ( nay là viện nghiên cứu Stanford, Menlo Park, California ) phát triển từ năm 1966 cho đến năm 1972. Shakey là nền tảng và có ảnh hưởng to lớn đến trí thông minh nhân tạo và khoa học robot ngày nay. Shakey có một camera vô tuyến, một máy đo khoảng cách bằng phương pháp 3 điểm, một cảm biến chấn động.

Shakey được kết nối với hai máy tính DEC PDP – 10 và DPD – 15 thông qua sóng radio và sóng vô Trần Ngọc Tú - D15DTMT2 3 Đồ án tốt nghiệp Đại học Mục lục tuyến, sử dụng các chương trình để nhận biết, lập mô hình thế giới xung quanh và các hoạt động. Các lệnh con bậc 1 điều khiển các hoạt động di chuyển, quay và xác định đường đi, các lệnh bậc 2 phối hợp các lệnh 1 để thực hiện được các lệnh phức tạp hơn một cách nhanh hơn. Các lệnh bậc 3 có thể xây dựng và điều hành kế hoạch để đạt được những mục tiêu mà người sử dụng đưa ra. Hệ thống cũng khái quát và giữ lại các lệnh này để có thể sử dụng lại trong tương lai.

Robot Shakey Đã từng đến Việt Nam và tạo ra cơn sốt khá lớn, ASIMO là sản phẩm của tập đoàn Honda lần đầu tiên được hé lộ vào tháng 10 năm 2020. ASIMO có chiều cao 1,3 mét và nặng 54 kilogam. Chú robot này sở hữu rất nhiều khả năng trong đó đáng chú ý nhất là Trần Ngọc Tú - D15DTMT2 4 Đồ án tốt nghiệp Đại học Mục lục có thể lập trình để trở thành một cỗ máy trợ giúp cá nhân cho người khuyết tật. ASIMO hoạt động trên năng lượng từ một loại pin đặt biệt và được điều khiển thông qua máy tính hoặc giọng nói.

Nó thậm chí còn có khả năng phân biệt và tương tác với con người thông qua các cử chỉ, âm thanh và khuôn mặt. Giả sử nếu chúng ta bước vào một căn phòng, ASIMO sẽ quay ra chào đồng thời bắt tay nếu chúng ta chủ động giơ tay ra trước. Hiện nay, ASIMO có khả năng phân biệt được 10 khuôn mặt khác nhau. Robot ASIMO Robot NAO được phát triển nhằm vào các khả năng chính là học hỏi, nhận diện và tương tác với con người.

Đây là sản phẩm của Aldebaran Robotics và nó có chiều cao 58cm. Đặc tính nổi bật của robot này là nó cực kỳ dễ lập trình. Nhờ vào đặc tính này, trường đại học Hertfordshire đang tiến hành giúp NAO phát triển được cảm xúc đồng thời có khả năng nhận diện và học theo các cử chỉ khuôn mặt và ngôn ngữ hình thể con người. Về cơ bản, NAO có thể học những điều này giống hệt cách một đứa trẻ học thông qua việc quan sát.

NAO còn có một số kỹ năng đặc biệt khác như viết các ngôn ngữ khác nhau. Hiện nay, chú robot này đang được bắt đầu đưa vào chương trình giáo dục cho các em nhỏ hoặc thậm chí là giúp việc ở bệnh viện. Các chuyên gia đều khẳng định triển vọng của NAO trong tương lai là rất tốt. Trần Ngọc Tú - D15DTMT2 5 Đồ án tốt nghiệp Đại học Mục lục Hình 1.

Một số định nghĩa về Robot Viện Nghiên cứu robot Hoa Kỳ đưa ra một định nghĩa về robot như sau: “Robot là một tay máy nhiều chức năng, thay đổi được chương trình hoạt động, được dùng để di chuyển vật liệu, chi tiết máy, dụng cụ hoặc dùng cho những công việc đặc biệt thông qua những chuyển động khác nhau đã được lập trình nhằm mục đích hoàn thành những nhiệm vụ đa dạng” (Schlussel, 1985). Định nghĩa robot còn được Mikell P.Groover, một nhà nghiên cứu hàng đầu trong lĩnh vực robot, mở rộng hơn như sau: “Robot công nghiệp là những máy, thiết bị tổng hợp hoạt động theo chương trình có những đặc điểm nhất định tương tự như ở con người”. Định nghĩa của M.Groover về robot không dừng lại ở tay máy mà mở rộng ra cho nhiều đối tượng khác có những đặc tính tương tự như con người như là suy nghĩ, có khả năng đưa ra quy định và có thể nhìn thấy hoặc cảm nhận được đặc điểm của vật hay đối tượng mà nó phải thao tác hoặc xử lý. Trần Ngọc Tú - D15DTMT2 6 Đồ án tốt nghiệp Đại học Mục lục Theo Artobolevski I.V và các nhà nghiên cứu thuộc trường phái khối SEV trước đây thì phát biểu rằng: “Robot công nghiệp là những máy hoạt động tự động được điều khiển theo chương trình để thực hiện việc thay đổi vị trí của những đối tượng thao tác khác nhau với mục đích tự động hoá các quá trình sản xuất”.

Sự thống nhất trong tất cả các định nghĩa nêu trên ở đặc điểm “điều khiển theo chương trình”. Đặc điểm này của robot được thực hiện nhờ sự ra đời của những bộ vi xử lý (microprocessors) và các vi mạch tích hợp chuyên dùng được là “chip” trong những năm 70. Không lâu sau khi xuất hiện robot được điều khiển theo chương trình, người ta đã thực hiện được những robot tự hành. Hơn nữa, với những bước phát triển nhanh chóng của kỹ thuật điện tử và tin học, hiện nay người ta đã sáng tạo nhiều robot cảm xúc và có khả năng xử lý thông tin.

Do đó, định nghĩa robot cũng có những thay đổi bổ sung. Nhật Bản hiện nay là nước có số lượng robot dùng trong sản xuất công nghiệp nhiều nhất thế giới, khoảng hơn 70% trong tổng số chừng 300.000 robot công nghiệp trên toàn thế giới. Người Nhật có quan niệm dễ dãi hơn về robot, theo họ “ Robot là bất cứ thiết bị nào có thể thay thế cho lao động của con người”. Trong công nghiệp Nhật Bản, những robot hay tay máy được điều khiển bằng cam cũng được liệt vào hàng ngũ robot.

Theo đó, Hiệp Hội robot Công nghiệp Nhật Bản (JIRA - Japan Industrial Robot Association) đã phân loại robot thành sáu hạng, từ những tay máy do con người trực tiếp điều khiển từng động tác đến những robot thông minh được trang bị trí tuệ nhân tạo (theo Schlussel, 1985).