Đồ án tốt nghiệp: Thiết kế và thi công hệ thống phân loại sản phẩm lỗi

Đồ án phân loại sản phẩm lỗi ứng dụng xử lý ảnh Matlab kết hợp PLC. Tài liệu tham khảo chi tiết về thiết kế và thi công hệ thống tự động.

• Tác giả: Nguyễn Chí Thông
• Người hướng dẫn: ThS. Tạ Văn Phương
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ Kỹ thuật Điện - Điện tử
• Đề tài: Thiết kế và thi công hệ thống phân loại sản phẩm lỗi
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Giới thiệu về Đồ án Phân loại Sản phẩm Lỗi bằng Xử lý Ảnh

Đồ án phân loại sản phẩm lỗi bằng xử lý ảnh là một ứng dụng quan trọng trong tự động hóa công nghiệp hiện đại. Thay vì dựa vào sức người để kiểm tra chất lượng sản phẩm, các hệ thống xử lý ảnh với Matlab cho phép phát hiện và phân loại các lỗi sản phẩm một cách chính xác và hiệu quả. Công nghệ này kết hợp camera hoặc thiết bị thu nhận ảnh, các thuật toán xử lý ảnh và giao diện điều khiển tự động để tạo ra một quy trình phân loại hoàn toàn tự động. Điều này giúp giảm chi phí lao động, nâng cao năng suất sản xuất và đảm bảo chất lượng sản phẩm một cách nhất quán, góp phần nâng cao uy tín của nhà sản xuất trên thị trường.

1.1. Vai trò của Xử lý Ảnh trong Kiểm soát Chất lượng

Xử lý ảnh đóng vai trò then chốt trong việc kiểm soát chất lượng sản phẩm hiện đại. Các thuật toán xử lý ảnh có khả năng phát hiện những khuyết tật nhỏ mà mắt thường khó nhận ra. Hệ thống có thể nhận dạng các loại lỗi như vết nứt, biến dạng, màu sắc không đều hoặc kích thước không chuẩn. Việc sử dụng Matlab cho xử lý ảnh giúp tăng độ chính xác lên 95-99%, vượt trội hơn so với phương pháp kiểm tra thủ công truyền thống.

1.2. Ứng dụng Thực tế trong Dây chuyền Sản xuất

Trong các nhà máy sản xuất hiện đại, hệ thống phân loại sản phẩm lỗi bằng xử lý ảnh được tích hợp vào dây chuyền băng chuyền tự động. Hệ thống sử dụng camera công nghiệp để chụp hình ảnh sản phẩm, sau đó Matlab xử lý ảnh để phân tích và phân loại. Những sản phẩm lỗi sẽ được tách riêng thông qua các cơ cấu điều khiển động cơ servo tự động, nâng cao hiệu suất sản xuất đáng kể.

II. Nguyên lý Hoạt động của Hệ thống Xử lý Ảnh

Hệ thống phân loại sản phẩm lỗi bằng xử lý ảnh hoạt động theo quy trình xác định: thu nhận ảnh từ camera, tiền xử lý ảnh, phân tích đặc trưng, và phân loại sản phẩm. Matlab Image Processing Toolbox cung cấp các hàm mạnh mẽ để thực hiện các công việc này. Quá trình bắt đầu bằng việc chuyển đổi ảnh màu thành ảnh xám hoặc nhị phân, làm giảm dữ liệu cần xử lý. Sau đó, các thuật toán phát hiện cạnh và phân tích đặc trưng hình ảnh được áp dụng để xác định các khuyết tật. Cuối cùng, hệ thống quyết định sản phẩm là "đạt" hay "lỗi" và gửi tín hiệu điều khiển tương ứng đến các bộ điều khiển động cơ để phân loại.

2.1. Các Bước Thu nhận và Tiền xử lý Ảnh

Thu nhận ảnh là bước đầu tiên trong quy trình. Camera hoặc cảm biến ảnh chụp bức ảnh sản phẩm dưới các điều kiện ánh sáng kiểm soát. Tiếp theo là tiền xử lý ảnh với Matlab, bao gồm loại bỏ nhiễu, chuẩn hóa sáng và căn chỉnh kích thước ảnh. Các kỹ thuật như lọc Gaussian và cân bằng histogram được sử dụng để cải thiện chất lượng ảnh trước khi phân tích chi tiết.

2.2. Phân tích Đặc trưng và Phân loại Sản phẩm

Sau tiền xử lý, Matlab trích xuất các đặc trưng hình ảnh như diện tích, chu vi, màu sắc và kết cấu. Các thuật toán phân loại như k-NN hoặc mạng neural được áp dụng để so sánh các đặc trưng với các mẫu tham chiếu. Dựa trên kết quả phân tích, hệ thống xác định xem sản phẩm có lỗi hay không, từ đó đưa ra quyết định phân loại tương ứng.

III. Các Công nghệ Chính trong Thực hiện Đồ án

Đồ án phân loại sản phẩm lỗi bằng xử lý ảnh sử dụng nhiều công nghệ tiên tiến. Matlab là nền tảng chính để phát triển các thuật toán xử lý ảnh và tạo giao diện điều khiển GUI. Các thiết bị phần cứng bao gồm camera công nghiệp, động cơ AC servo, PLC (Programmable Logic Controller) và encoder để đo vị trí chính xác. Kết nối Ethernet/IP cho phép giao tiếp giữa Matlab và PLC, tạo ra một hệ thống tích hợp hoàn chỉnh. Bộ điều khiển Kinetix K300 và driver MR J3-20A được sử dụng để điều khiển các động cơ servo trong quá trình phân loại và vận chuyển sản phẩm trên băng chuyền tự động.

3.1. Matlab và Image Processing Toolbox

Matlab cung cấp các công cụ mạnh mẽ thông qua Image Processing Toolbox để xử lý và phân tích ảnh. Các hàm như imread(), imfilter(), edge() và regionprops() cho phép phát triển các thuật toán phức tạp một cách dễ dàng. Giao diện GUIDE của Matlab giúp tạo ra các ứng dụng thân thiện với người dùng, cho phép nhân viên dễ dàng vận hành hệ thống mà không cần kiến thức sâu về lập trình.

3.2. Phần cứng Điều khiển và Vận chuyển

Động cơ AC servo được sử dụng để điều khiển chính xác vị trí các cơ cấu phân loại sản phẩm. PLC (Programmable Logic Controller) xử lý logic điều khiển và giao tiếp với Matlab qua kết nối Ethernet/IP. Encoder cung cấp thông tin phản hồi về vị trí, đảm bảo độ chính xác cao. Driver MR J3-20A và Kinetix K300 điều khiển và bảo vệ các động cơ servo hoạt động hiệu quả trong quá trình tách và phân loại sản phẩm.

IV. Lợi ích và Triển vọng của Công nghệ

Hệ thống phân loại sản phẩm lỗi bằng xử lý ảnh mang lại nhiều lợi ích đáng kể cho ngành công nghiệp sản xuất. Về kinh tế, nó giảm chi phí lao động, nâng cao năng suất lên 200-300% so với phương pháp thủ công, và giảm tỷ lệ sản phẩm lỗi lọt ra thị trường. Về kỹ thuật, hệ thống có độ chính xác cao, hoạt động 24/7 không cần nghỉ, và dễ dàng mở rộng hoặc sửa đổi thuật toán. Trong tương lai, công nghệ xử lý ảnh sẽ kết hợp với AI và deep learning để phát hiện các loại lỗi phức tạp hơn. Industry 4.0 yêu cầu các hệ thống sản xuất thông minh, và phân loại sản phẩm tự động bằng xử lý ảnh là một phần không thể thiếu trong xu hướng này.

4.1. Lợi ích Kinh tế và Kỹ thuật

Đồ án phân loại sản phẩm lỗi bằng xử lý ảnh giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí lao động đáng kể trong dài hạn. Độ chính xác cao của hệ thống xử lý ảnh (95-99%) vượt trội so với kiểm tra thủ công (70-90%). Hệ thống hoạt động liên tục mà không cần người giám sát, nâng cao hiệu suất sản xuất. Dữ liệu được lưu trữ trong Excel cho phép phân tích và cải thiện quy trình sản xuất liên tục.

4.2. Triển vọng Phát triển và Ứng dụng Tương lai

Trong tương lai, xử lý ảnh với Matlab sẽ được tích hợp với deep learning và neural networks để phát hiện các lỗi phức tạp hơn. Công nghệ IoT cho phép kết nối hàng loạt hệ thống và theo dõi từ xa. Cloud computing sẽ giúp lưu trữ và phân tích dữ liệu quy mô lớn. Industry 4.0 đòi hỏi tự động hóa thông minh, và phân loại sản phẩm tự động là nền tảng cho các nhà máy thông minh trong tương lai.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan – giới thiệu đề tài. Chương này trình bày tổng quan ý nghiã của việc sử dụng hệ thống phân loại sử dụng xử lý ảnh trong công nghiệp, các mặt loại của nó và nêu rõ lý do đề tài được chọn cùng với những yêu cầu, mục tiêu được đặt ra cho hê ̣thống. Chương 2: Cơ sở lý thuyết. Chương hai trình bày tổng quát về lý thuyết động cơ servo và cơ bản về xử lý ảnh.

Chương 3: Lựa chọn và thiết kế thiết bị phần cứng và thi công mô hình. Chương ba trình bày cụ thể về phần cứng của hê ̣thống, bao gồm sơ đồ khối trong hệ thống vàsơ đồkết nối hệ thống. Các cách lựa chọn, quy trình cài đặt thông số, catalog về servo mitsubishi, kinextix 300 và cảm biến NPN. Chương 4: Matlab Và Ứng Dụng Xử Lý Ảnh.

Chương bốn sẽ đưa ra lưu đồ giải thuật cho hê ̣thống và lưu đồ trên Matlab dựa vào những yêu cầu đặt ra ở chương một, từ đó xây dựng chương trình cụ thể giúp hê ̣thống hoạt động đúng với mong muốn đặt ra. Trang 3 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Động cơ servo Động cơ DC và động cơ bước vốn là những hệ hồi tiếp vòng hở - ta cấp điện để động cơ quay nhưng chúng quay bao nhiêu thì ta không biết, kể cả đối với động cơ bước là động cơ quay một góc xác định tùy vào số xung nhận được. Việc thiết lập một hệ thống điều khiển để xác định những gì ngăn cản chuyển động quay của động cơ hoặc làm động cơ không quay cũng không dễ dàng. Mặt khác, động cơ servo được thiết kế cho những hệ thống hồi tiếp vòng kín.

Tín hiệu ra của động cơ được nối với một mạch điều khiển. Khi động cơ quay, vận tốc và vị trí sẽ được hồi tiếp về mạch điều khiển này. Nếu có bầt kỳ lý do nào ngăn cản chuyển động quay của động cơ, cơ cấu hồi tiếp sẽ nhận thấy tín hiệu ra chưa đạt được vị trí mong muốn. Mạch điều khiển tiếp tục chỉnh sai lệch cho động cơ đạt được điểm chính xác.

Động cơ servo có nhiều kiểu dáng và kích thước, được sử dụng trong nhiều máy khác nhau, từ máy tiện điều khiển bằng máy tính cho đến các mô hình máy bay và xe hơi. Ứng dụng mới nhất của động cơ servo là trong các robot, cùng loại với các động cơ dùng trong mô hình máy bay và xe hơi.1 Một số loại động cơ Servo trên thị trường hiện nay. Trang 4 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Những loại động cơ Servo phổ biến Có 3 loại động cơ servo sử dụng rộng rãi hiện nay: Động cơ servo DC: Dựa trên nền tảng động cơ DC tức là động cơ DC có bộ điều khiển hồi tiếp.2 Ảnh minh họa 1 động cơ DC servo.3 Cấu trúc cơ bản 1 động cơ DC servo. Trong thực tế, bản thân động cơ servo không phải được điều khiển bằng vô tuyến, nó chỉ nối với máy thu vô tuyến trên các mô hình máy bay, xe hơi.

Động cơ servo nhận tín hiệu từ máy thu này. Trang 5 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2. Ảnh minh họa 1 động cơ RC servo. Bảng điện tử 3.

Dây nguồn dương 4. Dây nối đất 6. Trục bánh răng 8. Đĩa tròn đính kèm 9.5 Cấu trúc cơ bản động cơ R/C servo.

Trang 6 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Động cơ servo AC. Động cơ AC Servo được sử dụng rất rộng rãi trong công nghiệp, trong các nhà máy tự động mà cụ thể là điều khiển vị trí, vận tốc các cơ cấu servo, robot, chuyển động chạy dao trong máy CNC… Hình 2. Ảnh minh họa 1 động cơ AC servo. Động cơ AC servo dựa trên nền tảng là động cơ xoay chiều 3 pha.

Động cơ xoay chiều 3 pha làm việc theo nguyên lý cảm ứng điện từ. Khi cấp điện áp xoay chiều 3 pha vào động cơ, trong stato xuất hiện từ trường quay, từ trường này tác động lên roto làm roto quay theo.7 Stato và dòng điện 3 pha Trang 7 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2.8 Cấu trúc cơ bản 1 động cơ AC servo.1 Giới thiệu và phân loại Encoder là tên gọi chung để chỉ các thiết bị mã hóa. Trong thực tế có rất nhiều loại và hình thức encoder khác nhau. Thông thường, đối với các chuyển động quay, encoder dùng để quản lý vị trí góc của một điã quay, bánh xe, hay trục động cơ, hoặc bất kì thiết bị quay nào cần xác định góc của nó.

Encoder được chia làm 2 loại: absolute encoder và incremental encoder. Absolute encoder là encoder tuyệt đối, nghĩa là tính hiệu ta nhận được chỉ rõ ràng vị trí của encoder, không cần phải xử lý thêm. Incremetal encoder là encoder mã hóa gia tăng (encoder tương đối), thường chỉ có tối đa là 3 vòng lỗ. Nếu encoder có càng nhiều lỗ trên đĩa thì thông tin nhận được càng chính xác.

Cứ mỗi lần đi qua một lỗ, phải lập trình để thiết bị đo đếm lên 1 đơn vị, do đó loại này có tên la incremetal encoder (encoder mã hóa gia tăng). Trang 8 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.2 Nguyên lý hoạt động cơ bản của encoder Nguyên lý cơ bản của encoder là một đĩa tròn xoay quay quanh trục, trên đĩa có các lỗ (hoặc rãnh). Dùng đèn led chiếu lên mặt đĩa. Khi quay, chỗ không có lỗ (rãnh) thì đèn không thể chiếu xuyên qua được, chỗ có lỗ (rãnh) thì đèn sẽ chiếu xuyên qua.

Phía mặt bên kia của đĩa được đặt một cảm biến thu. Với các tín hiệu có hoặc không có ánh sáng chiếu qua, người ta ghi nhận được đèn led có chiếu qua lỗ hay không. Giả sử trên đĩa có n lỗ, thì mỗi lần cảm biến thu nhận được n lần tín hiệu đèn led thì có nghĩa là đĩa đã quay được một vòng.3 Độ phân giải của encoder Absolute encoder Độ phân giải của encoder là một thông số rất quan trọng. Làm thế nào để biết đĩa quay được 1/2, 1/4 hay 1/n vòng chứ không phải chỉ biết đĩa đã quay được một vòng.Với một số nhị phân có 2 bit, chúng ta sẽ có 4 trạng thái.

Điều đó nghĩa là với một số nhị phân 2 bit, chúng ta có thể chia đĩa thành 4 phần bằng nhau, và khi quay chúng ta sẽ xác định được độ chính xác đến ¼ vòng. Tương tự, với một số nhị phân n bít, ta sẽ xác định được độ chính xác đến 1/2n vòng. Cách thức để xác định 2n trạng thái của đĩa encoder: Hình 2. Ví dụ ở đĩa encoder có 2 vòng đĩa (hình trên).

Ở vòng trong cùng có một rãnh rộng bằng 1/2 đĩa, vòng phía ngoài có 2 rãnh đối diện nhau. Cần 2 led phát để phát xuyên qua 2 vòng lỗ và 2 cảm biến thu quang. Giả sử ở vòng lỗ thứ nhất (vòng trong), cảm biến thu đang nằm ở vị trí có lỗ hở thì tín hiệu nhận được từ mắt thu sẽ là 1. ở vòng lỗ thứ hai, cảm biến thu đang nằm ở vị Trang 9 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT trí có lỗ hở thì tín hiệu nhận được sẽ là 1.

Kết hợp 2 bit ta được số nhị phân 11, chúng ta sẽ xác định được đĩa quay đang nằm ở góc phần tư phía trên bên phải. Nếu đĩa quay có 10 vòng lỗ thì ta sẽ quản lí được vị trí chính xác đến 1/210 vòng (1/1024 vòng), hay còn gọi là dộ phân giải của encoder là 1024 xung trên vòng (pulse per revolution – ppr). Incremetal encoder Lợi thế của encoder tuyệt đối thể hiễn rõ rệt trong trường hợp góc quay nhỏ và động cơ không quay nhiều vòng. Khi đó việc xử lý encoder tuyệt đối trở nên dễ dàng cho người dùng.

Chỉ cần đọc giá trị là chúng ta có thể biết ngay vị trí góc của trục quay. Tuy nhiên, nếu động cơ quay nhiều vòng thì điều này không có lợi, bỏi vì khi đó ta phải xử lý đếm số vòng quay của trục. Ngoài ra khi thiết kế encoder tuyệt đối, nếu đòi hỏi độ chính xác càng cao thì cần càng nhiều vòng lỗ, dẫn đến sự giới hạn về kích thước của encoder, bởi vì việc gia công chính xác các lỗ quá nhỏ là không thê thực hiện. Ngoài ra việc bố trí dãy đèn led và cảm biến thu cũng chiếm một diện tích rất lớn trong trường hợp này.

Tuy nhiên, điều này đã được khắc phục bằng incremetal encoder một cách khá đơn giản. Vì vậy, incremetal được sử dụng nhiều trong những ứng dụng hiện đại. Nguyên lý hoạt động của incremetal encoder: incremetal encoder sẽ tăng một đơn vị khi có một lần lên xuống của cạnh xung, nghĩa là khi led quét qua một lỗ thì encoder sẽ tăng một đơn vị trong biến đếm. Để đếm được số vòng động cơ đã quay và hạn chế sai số xung tích lũy (trong trường hợp có rung động không thể kiểm soát có thể gây ra sai số xung đếm được ở encoder), một lỗ định vị được thêm vào để đếm số vòng quay của encoder (hình dưới) Hình 2.10 Vòng quay Encoder với lỗ định vị.

Trang 10 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Người ta đặt hai đèn led lệch nhau ở vòng lỗ hoặc sử dụng 2 vòng lỗ và 2 cảm biến thu phát để xác định chiều quay của động cơ.11 Xác định chiều quay bằng cách sử dụng 2 vòng lỗ và 2 bộ cảm biến thu - phát.3 Xử lý ảnh cơ bản: 2.1 Giới thiệu về xử lý ảnh: Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một ngành khoa học mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển của nó rất nhanh, kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng riêng cho nó. Xử lý ảnh được đưa vào giảng dạy ở bậc đại học ở nước ta khoảng chục năm nay. 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 tín hiệu 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, Sác xuất, thống kê. Một số kiến thứ cần thiết như Trí tuệ nhân tao, 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 chất lượng ảnh và phân tích ảnh. Ứng dụng đầu tiên được biết đến là nâng cao chất lượng ảnh báo được truyền qua cáp từ Luân đôn đến New York từ những năm 1920.