Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh của cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0, việc tự động hóa dây chuyền sản xuất đóng vai trò then chốt nhằm nâng cao năng suất, cải thiện độ chính xác và thay thế con người trong các công đoạn mang tính chất lặp đi lặp lại. Theo đánh giá từ tổ chức Oxford Economics được tác giả trích dẫn, ước tính có khoảng 20 triệu việc làm trong ngành sản xuất trên toàn cầu sẽ dần được thay thế bằng hệ thống robot công nghiệp vào năm 2030.

Trong lĩnh vực robot học công nghiệp, cấu trúc robot được chia thành hai nhóm chính: robot chuỗi động hở (serial robot) và robot chuỗi động kín/song song (parallel robot). Robot chuỗi hở sở hữu không gian làm việc rộng và độ linh hoạt cao nhưng độ cứng vững kết cấu thấp, các động cơ chấp hành thường phải gắn trực tiếp trên các khâu động làm tăng quán tính chuyển động và giảm độ chính xác ở tốc độ cao. Ngược lại, robot song song—tiêu biểu là dòng Robot Delta do Giáo sư Reymond Clavel phát minh tại Trường Bách khoa Liên bang Lausanne (EPFL, Thụy Sĩ) vào đầu những năm 1980—sử dụng các khâu dẫn động gắn cố định tại bệ tĩnh, truyền động qua các cấu trúc hình bình hành nhẹ, giúp giảm thiểu tối đa quán tính khâu động, đạt độ cứng vững cao và cho phép vận hành với gia tốc, vận tốc vượt trội.

Nhằm giải quyết bài toán phân loại và định vị sản phẩm liên tục trong công nghiệp, đồ án tốt nghiệp tập trung vào đề tài "Thiết kế và chế tạo mô hình Robot Delta" do sinh viên Hồ Tấn Tài và Hồ Văn Phước (Lớp 15CDT1, Khoa Cơ khí, Trường Đại học Bách khoa – Đại học Đà Nẵng) thực hiện dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Đắc Lực.

Nhiệm vụ và mục tiêu nghiên cứu của đồ án được xác định cụ thể như sau:

  1. Tìm hiểu tổng quan lịch sử, cấu trúc cơ cấu và ứng dụng công nghiệp của Robot Delta 3 khớp quay.
  2. Tính toán, thiết kế và lựa chọn thông số kết cấu cơ khí cho cánh tay robot và hệ thống băng tải cấp phôi.
  3. Phân tích và giải quyết bài toán động học thuận và động học ngược của Robot Delta bằng phương pháp hình học.
  4. Thiết kế phần cứng hệ thống điều khiển điện – điện tử, tính chọn vi điều khiển trung tâm, driver điều khiển động cơ bước và cơ cấu chấp hành cuối.
  5. Xây dựng chương trình xử lý ảnh trên máy tính (sử dụng thư viện Emgu CV trong môi trường Visual Studio) kết hợp camera quan sát và encoder đo tốc độ băng tải để xác định tọa độ, góc xoay của phôi đang di chuyển, từ đó truyền dữ liệu điều khiển robot gắp sản phẩm theo thời gian thực.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Cấu trúc động học và điều khiển mô hình Robot Delta 3 bậc tự do tịnh tiến kết hợp 1 bậc tự do quay ở cơ cấu gắp, tích hợp hệ thống thị giác máy tính và băng tải trung chuyển.
  • Phạm vi không gian và thông số ban đầu: Vùng làm việc thiết kế của Robot Delta là $200\text{ mm} \times 200\text{ mm} \times 200\text{ mm}$; đối tượng nhận dạng và gắp mẫu là khối pin có kích thước $27\text{ mm} \times 38\text{ mm} \times 13{,}5\text{ mm}$; vận tốc băng tải thử nghiệm điều chỉnh trong dải $0 - 102\text{ mm/s}$.
  • Phạm vi thời gian: Đồ án được giao nhiệm vụ từ ngày 25/08/2019 và hoàn thành nghiệm thu vào ngày 15/12/2019.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và mô hình tính toán

Nghiên cứu dựa trên nền tảng lý thuyết cơ học robot song song không gian, giải tích hình học và xử lý tín hiệu ảnh số:

  • Nguyên lý cấu tạo Robot Delta: Robot gồm một tấm đế cố định (bệ tĩnh) và một tấm đế di động (bệ động) được liên kết bởi ba chuỗi động học giống nhau. Mỗi chuỗi động gồm một khâu dẫn động (cánh tay chủ động) gắn với trục động cơ qua khớp quay, nối tiếp với khâu bị động dạng cấu trúc hình bình hành gồm hai thanh song song dùng khớp cầu hoặc khớp các-đăng ở hai đầu. Nhờ tính chất hình học của hình bình hành, mặt phẳng bệ động luôn duy trì phương song song với bệ tĩnh, triệt tiêu 3 bậc tự do quay và chỉ giữ lại 3 bậc tự do tịnh tiến $(X, Y, Z)$.
  • Phương pháp giải động học hình học:
    • Động học thuận: Xác định tọa độ vị trí khâu công tác cuối $E_0(x_0, y_0, z_0)$ từ các giá trị góc quay của ba động cơ chủ động $(\theta_1, \theta_2, \theta_3)$. Vị trí của bệ động được thiết lập thông qua nghiệm giao điểm của ba mặt cầu có tâm đặt tại các khớp động $J'_i$ và bán kính bằng chiều dài thanh bị động $r_e$.
    • Động học ngược: Xác định góc quay của ba động cơ $(\theta_1, \theta_2, \theta_3)$ khi biết trước tọa độ đích $E_0(x_0, y_0, z_0)$. Tác giả sử dụng phép biến đổi ma trận quay quanh trục $Z$ với các góc tương ứng $120^\circ$ và $240^\circ$ ($\text{Rot}(z, 120^\circ)$ và $\text{Rot}(z, 240^\circ)$) nhằm đưa bài toán không gian 3 chiều về bài toán phẳng trên mặt phẳng chiếu $OXZ$, từ đó tính trực tiếp hàm lượng giác $\arctan$.
  • Lý thuyết xử lý ảnh số: Ứng dụng các thuật toán phân tích không gian màu (chuyển đổi từ RGB sang HSV), lọc ngưỡng nhị phân (Binary Thresholding), phép toán hình thái học (Erosion, Dilation), thuật toán trích xuất đường viền (FindContours) và bao hình chữ nhật xoay (RotatedRect / MinAreaRect) để xác định tâm hình học và góc nghiêng của vật thể.

Phương pháp nghiên cứu

Đồ án kết hợp phương pháp nghiên cứu lý thuyết và phương pháp thực nghiệm kỹ thuật:

  • Tính toán lý thuyết cơ học, tĩnh học và động học trên giấy và công cụ toán học.
  • Thiết kế mô hình 3D và xuất bản vẽ kỹ thuật chi tiết bằng phần mềm CAD Creo.
  • Chế tạo cơ khí mẫu thử nghiệm bằng công nghệ in 3D (FDM), cắt laser Mica và lắp ráp ống sợi carbon.
  • Xây dựng mạch phần cứng điều khiển nhúng trên bo mạch Arduino Mega 2560 và RAMPS 1.4.
  • Lập trình giao diện HMI và thuật toán thị giác trên máy tính bằng ngôn ngữ C# (.NET Framework) và thư viện Emgu CV.

Thiết kế và triển khai hệ thống

1. Kiến trúc cơ khí và thông số kích thước

Kết cấu cơ khí của mô hình Robot Delta và hệ thống băng tải phụ trợ được thiết kế dựa trên các tính toán tối ưu vùng làm việc và khả năng chịu tải:

Ký hiệu Tên bộ phận / Thông số Giá trị Vật liệu / Đặc tính kỹ thuật
$f$ Khoảng cách từ tâm $O$ đế cố định đến trục động cơ $104\text{ mm}$ Tấm Mica gia công định hình
$e$ Khoảng cách từ tâm $E$ đế di động đến trục thanh nối $381\text{ mm}$ Nhựa in 3D
$r_e$ Chiều dài khâu dẫn động (cánh tay chủ động) $180\text{ mm}$ Nhựa in 3D
$r_f$ Chiều dài cấu trúc hình bình hành (khâu bị động) $415\text{ mm}$ Ống Carbon siêu nhẹ
$h$ Chiều rộng mỗi cánh tay hình bình hành — Nhựa in 3D
— Không gian làm việc định mức $(X \times Y \times Z)$ $200 \times 200 \times 200\text{ mm}$ Vùng giao của 3 hình xuyến (Torus)
— Kích thước mặt băng tải $160 \times 20\text{ mm}$ Khung nhôm định hình, dây đai cao su
— Buli dẫn động băng tải Đường kính $50\text{ mm}$ Tốc độ băng tải tối đa $102\text{ mm/s}$

2. Hệ thống điện, điều khiển và cảm biến

Hệ thống phần cứng điều khiển được phân cấp thành tầng điều khiển cấp cao (máy tính PC xử lý ảnh) và tầng điều khiển cấp thấp (vi điều khiển nhúng):

Thành phần Mã linh kiện / Thiết bị Thông số kỹ thuật chính Vai trò trong hệ thống
Vi điều khiển trung tâm Arduino Mega 2560 ATmega2560, $16\text{ MHz}$, 54 Digital I/O, 4 UART Nhận tọa độ từ PC, tính toán nội suy và phát xung điều khiển động cơ
Mạch mở rộng công suất RAMPS 1.4 Shield 5 khe cắm driver bước, 3 ngõ PWM Mosfet Ghép nối trực tiếp trên Arduino, cấp nguồn và phân phối tín hiệu điều khiển
Driver động cơ bước Module A4988 Điện áp $8 - 35\text{V}$, dòng tải $1 - 2\text{A/pha}$ Điều khiển 3 động cơ bước với 5 chế độ vi bước (Full step đến 1/16 step)
Động cơ dẫn động chính NIDEC SERVO KH42KM2R015E Mặt bích $42 \times 42\text{ mm}$, dài $50\text{ mm}$, $54\text{ W}$, $1{,}8^\circ/\text{step}$ Dẫn động 3 cánh tay robot thông qua bộ truyền đai răng tỉ số truyền $i=3$
Động cơ xoay đầu gắp RC Servo MG90S Moment $4{,}4\text{ kg}\cdot\text{cm}$, tốc độ $0{,}08\text{ s}/60^\circ$ Xoay góc cơ cấu chấp hành theo góc nghiêng của sản phẩm
Bơm hút chân không Bơm màng DC Motor 370 Điện áp $6 - 12\text{V}$, áp suất chân không $> -60\text{ kPa}$ Tạo lực hút giữ phôi qua đầu giác hút chân không
Động cơ kéo băng tải Hộp giảm tốc Tsukasa Tốc độ đầu ra $47\text{ vòng/phút}$ Kéo băng tải qua mạch điều tốc DC PWM
Cảm biến đo tốc độ Encoder quang 2 kênh Độ phân giải $334\text{ xung/vòng}$ Gắn đồng trục băng tải, đo quãng đường $S$ phôi di chuyển
Cảm biến vị trí gốc Công tắc hành trình (Endstop) Tiếp điểm cơ khí (COM, NC, NO) Đặt tại 3 đỉnh cánh tay để thiết lập vị trí gốc chuẩn (Home) khi khởi động
Thiết bị thu nhận ảnh Camera Logitech C310 Độ phân giải $720\text{p}/30\text{fps}$, góc mở $60^\circ$ Gắn cố định phía trên băng tải, thu nhận luồng video thời gian thực

3. Thuật toán và quy trình xử lý dữ liệu

Quy trình vận hành phối hợp giữa máy tính và robot diễn ra theo các bước logic liên tục:

  • Bước 1 (Hiệu chuẩn Home): Khi khởi động, 3 động cơ bước quay đồng thời cho đến khi cả 3 cánh tay chạm vào 3 công tắc hành trình, thiết lập tọa độ gốc máy ban đầu.
  • Bước 2 (Xử lý thị giác máy tính): Camera truyền khung hình về phần mềm viết bằng C#/Emgu CV trên Visual Studio. Khung hình trải qua quá trình: chuyển đổi BGR sang không gian màu HSV -> lọc dải màu theo ngưỡng InRange -> khử nhiễu bằng bộ lọc Gauss và phép giãn nở/co viền (Morphology) -> chuyển ảnh nhị phân -> tìm đường viền (FindContours) -> trích xuất tọa độ trọng tâm $(X_c, Y_c)$ và góc xoay $\alpha$ của viên pin thông qua cấu trúc RotatedRect.
  • Bước 3 (Đồng bộ vị trí với băng tải): Dựa vào tín hiệu số xung từ Encoder, vi điều khiển tính quãng đường $S = v_{bt} \times \Delta t$ mà viên pin đã di chuyển kể từ thời điểm camera chụp. Khi phôi tiến vào vùng làm việc của robot ($200 \times 200 \times 200\text{ mm}$), hệ thống kích hoạt lệnh gắp. Nếu phôi chưa tới, robot ở trạng thái chờ; nếu phôi đã vượt quá vùng thao tác, hệ thống tự động bỏ qua để xử lý phôi kế tiếp.
  • Bước 4 (Truyền thông và thi hành động học): Tọa độ thực tế được truyền qua giao tiếp UART/COM từ PC xuống Arduino Mega 2560. Vi điều khiển giải phương trình động học ngược, tính ra 3 góc quay $\theta_1, \theta_2, \theta_3$, chuyển đổi thành số xung điều khiển cấp cho driver A4988 điều khiển động cơ bước và phát xung PWM cho servo xoay đúng góc $\alpha$, đồng thời kích hoạt bơm chân không để hút giữ sản phẩm và chuyển về vị trí phân loại định trước.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về đề tài

Chương 1 cung cấp tổng quan lịch sử phát triển của robot song song từ cơ cấu Hexapod của TS. Eric (1947) đến phát minh Robot Delta của GS. Reymond Clavel (1980, luận án tiến sĩ 1991, giải thưởng Golden Robot 1999). Chương này phân tích chi tiết các bằng sáng chế tiêu biểu (WIPO WO 87/03528, US 4,976,582, EP 0 250 470) và các dòng thương mại như ABB FlexPicker, Fanuc, Sigpack Systems, Elekta SurgiScope (giữ kính hiển vi phẫu thuật nặng 20 kg). Tác giả so sánh cấu trúc chuỗi hở và chuỗi kín, chỉ ra ưu điểm vượt trội về vận tốc và độ cứng vững của Robot Delta, đồng thời mô tả tổng quan kiến trúc hệ thống thực nghiệm kết hợp camera, băng tải và bộ điều khiển.

Chương 2: Thiết kế cơ khí

Chương 2 trình bày toàn bộ quá trình mô hình hóa hình học, khảo sát không gian làm việc và giải bài toán động học cho Robot Delta 3 khớp quay:

  • Khảo sát sự phân bố hình dạng vùng làm việc dạng xuyến (Ring torus và Spindle torus) theo các tỉ lệ kích thước hình học $r_1, r_2, r_3$.
  • Thiết lập hệ phương trình động học thuận dựa trên giao điểm ba mặt cầu bán kính $r_e = 180\text{ mm}$ trong hệ tọa độ cực $OXYZ$, đưa về dạng phương trình bậc hai theo biến $z_0$: $$(a_1^2 + a_2^2 + 1)z^2 + 2(a_2 b_2 + a_1[b_1 - x_1] - z_1)z + (b_2^2 + [b_1 - x_1]^2 + z_1^2 - r_e^2) = 0$$
  • Giải bài toán động học ngược bằng phương pháp chiếu hình học trên mặt phẳng $OXZ$ kết hợp phép quay trục $\text{Rot}(z, 120^\circ)$ và $\text{Rot}(z, 240^\circ)$ để tìm ra 3 góc $\theta_1, \theta_2, \theta_3$.
  • Tính toán công suất động cơ với tải trọng tối đa $2\text{ kg}$, mô men yêu cầu với hiệu suất đai $\eta_{br} = 0{,}97$, hiệu suất ổ lăn $\eta_{ol} = 0{,}995$, công suất tính toán $P \ge 25\text{ W}$, từ đó chọn động cơ bước NIDEC SERVO KH42KM2R015E ($54\text{ W}$, tỉ số truyền đai $i=3$).
  • Thiết kế băng tải dẫn động bằng động cơ giảm tốc Tsukasa ($47\text{ vòng/phút}$, đường kính buli $50\text{ mm}$, vận tốc cực đại $102\text{ mm/s}$), thiết kế cơ cấu giác hút chân không và xuất mô hình 3D trên Creo.

Chương 3: Hệ thống điều khiển

Chương 3 tập trung vào thiết kế phần cứng điện tử và xây dựng thuật toán điều khiển nhúng:

  • Trình bày kiến trúc phần cứng gồm vi điều khiển Arduino Mega 2560 (chip ATmega2560, $16\text{ MHz}$, $256\text{ KB}$ Flash, $8\text{ KB}$ SRAM), shield RAMPS 1.4, module công suất driver A4988 với bảng thiết lập 5 chế độ vi bước qua chân MS1, MS2, MS3.
  • Tính chọn động cơ RC Servo MG90S bánh răng kim loại xoay đầu gắp, bơm hút chân không 370 DC ($6 - 12\text{V}$, áp suất chân không $> -60\text{ kPa}$), công tắc hành trình 3 chân (COM, NC, NO) để thiết lập điểm Home, và encoder 2 kênh A/B ($334\text{ xung}$) đo vận tốc băng tải.
  • Xây dựng sơ đồ nguyên lý kết nối mạch điện và lưu đồ thuật toán điều khiển chính trên Arduino Mega 2560 tiếp nhận chuỗi dữ liệu UART, giải mã tọa độ, tính góc quay và phát xung điều khiển bước.

Chương 4: Xử lý ảnh

Chương 4 giới thiệu môi trường phát triển Visual Studio 2019 và thư viện Emgu CV (wrapper của OpenCV trên nền tảng .NET/C#):

  • Trình bày lý thuyết ảnh số, ma trận điểm ảnh, cấu trúc không gian màu RGB, ảnh xám (Grayscale, 8-bit, giá trị $0 - 255$), không gian màu HSV ($H$: vùng màu, $S$: độ bão hòa, $V$: độ sáng) và ảnh nhị phân (Binary, giá trị $0$ hoặc $255$).
  • Thiết lập quy trình xử lý ảnh với camera Logitech C310 ($720\text{p}/30\text{fps}$): bắt khung hình (QueryFrame) -> chuyển đổi không gian màu Bgr2Hsv -> lọc dải màu InRange -> làm mịn/lọc nhiễu PyrUp, PyrDown, Gauss và MorphologyEx (Erode, Dilate) -> chuyển nhị phân Threshold -> tìm đường viền FindContours -> tính diện tích ContourArea -> xác định vị trí và góc xoay qua RotatedRect.
  • Thiết kế giao diện HMI điều khiển trên máy tính với các chức năng: chọn cổng COM và tốc độ baud, thiết lập vị trí thả phôi (Place Location), các nút bấm Start/Stop camera, hiển thị đồng thời khung hình camera trực tiếp, khung hình nhị phân, tọa độ $(X, Y)$ và số lượng sản phẩm đếm được.

Chương 5: Kết luận

Chương 5 tổng kết lại toàn bộ kết quả chế tạo và thử nghiệm hệ thống sau hơn 3 tháng triển khai; đánh giá mức độ đáp ứng của hệ thống điều khiển vị trí, độ ổn định của robot khi bám bắt và phân loại phôi trên băng tải chuyển động theo thời gian thực; đồng thời nêu ra các hạn chế về cơ khí và đề xuất phương hướng phát triển hoàn thiện mô hình trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả thực nghiệm

Sau thời gian hơn 3 tháng thực hiện (25/08/2019 – 15/12/2019), nhóm tác giả đã đạt được các kết quả thực nghiệm cụ thể sau:

  • Chế tạo hoàn chỉnh mô hình phần cứng: Lắp ráp hoàn thiện mô hình cơ khí Robot Delta 3 bậc tự do tịnh tiến kết hợp 1 bậc tự do quay và 1 cơ cấu hút chân không; chế tạo mô hình băng tải cấp phôi kích thước $160 \times 20\text{ mm}$ có khả năng điều chỉnh dải vận tốc từ $0$ đến $102\text{ mm/s}$.
  • Giải thuật động học chính xác: Triển khai thành công thuật toán động học thuận và động học ngược bằng phương pháp hình học giải tích trực tiếp trên chip ATmega2560 của Arduino Mega 2560, đảm bảo tính toán thời gian thực nhanh và nhẹ, không gây trễ hệ thống.
  • Tích hợp thị giác máy tính và bám bắt động: Xây dựng hoàn chỉnh phần mềm HMI trên Visual Studio 2019 kết nối thư viện Emgu CV. Hệ thống nhận dạng chính xác biên dạng phôi pin kích thước $27\text{ mm} \times 38\text{ mm} \times 13{,}5\text{ mm}$, trích xuất đúng tọa độ $(X, Y)$ và góc nghiêng $\alpha$. Nhờ kết hợp dữ liệu dịch chuyển từ encoder $334\text{ xung}$, robot thực hiện thao tác gắp và sắp xếp sản phẩm đến vị trí thiết lập mà hoàn toàn không cần dừng băng tải.

Giải pháp kỹ thuật đề xuất

  • Kết hợp cơ cấu hình bình hành sử dụng ống carbon nhẹ và các khớp in 3D nhằm giảm khối lượng bệ động, triệt tiêu quán tính và đảm bảo bệ động luôn song song với bề mặt làm việc.
  • Sử dụng đầu hút chân không bằng giác hút cao su kết hợp bơm màng 370 thay vì tay kẹp cơ khí ngón, giúp rút ngắn thời gian kẹp/nhả và tránh làm biến dạng cơ học bề mặt sản phẩm pin.
  • Đề xuất giải thuật giải động học ngược dựa trên phép biến đổi ma trận quay phẳng ($120^\circ$ và $240^\circ$), giúp tối ưu hóa biểu thức toán học và giảm độ phức tạp tính toán cho vi điều khiển nhúng 8-bit.

Đóng góp của đề tài

Đồ án đã chứng minh tính khả thi của việc kết hợp robot song song cấu trúc Delta với công nghệ thị giác máy tính chi phí thấp (sử dụng vi điều khiển mã nguồn mở Arduino Mega, bo mạch RAMPS 1.4, camera thương mại và thư viện Emgu CV) trong ứng dụng phân loại sản phẩm trên băng chuyền động. Mô hình là tài liệu thực nghiệm hoàn chỉnh về cả cơ khí, điện tử, động học và xử lý ảnh cho các nghiên cứu tiếp theo về robot song song tốc độ cao.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài

Dựa trên phạm vi nghiên cứu và kết quả chế tạo thực tế, mô hình còn tồn tại một số điểm hạn chế:

  • Không gian làm việc bị giới hạn trong phạm vi hình học $200\text{ mm} \times 200\text{ mm} \times 200\text{ mm}$, tải trọng gắp mẫu thực tế còn nhỏ do kết cấu khung vỏ sử dụng vật liệu Mica và nhựa in 3D FDM.
  • Hệ thống truyền động sử dụng động cơ bước NIDEC SERVO điều khiển vòng hở qua driver A4988, chưa có encoder phản hồi vị trí góc trục động cơ (vòng kín), do đó tiềm ẩn nguy cơ mất bước nếu vận hành ở dải gia tốc quá lớn.
  • Băng tải kích thước nhỏ ($160 \times 20\text{ mm}$), camera Logitech C310 có tiêu cự cố định nên phụ thuộc nhiều vào điều kiện chiếu sáng môi trường khi lọc ngưỡng nhị phân không gian màu HSV.

Hướng phát triển tiếp theo

  • Thay thế các chi tiết in 3D và mica bằng vật liệu hợp kim nhôm gia công CNC chính xác cao và thanh carbon công nghiệp nhằm tăng độ cứng vững và độ bền cơ học.
  • Nâng cấp hệ dẫn động sang động cơ AC/DC Servo điều khiển vòng kín có hồi tiếp encoder góc để nâng cao độ chính xác bám quỹ đạo và gia tăng tốc độ chu kỳ gắp (pick-and-place cycle).
  • Phát triển thuật toán xử lý ảnh nâng cao (nhận dạng đa đối tượng với nhiều màu sắc, hình dạng và kích thước khác nhau) và tối ưu hóa giải thuật bám quỹ đạo động học khi băng tải biến thiên vận tốc liên tục.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo kỹ thuật hữu ích cho:

  • Sinh viên ngành Kỹ thuật Cơ điện tử, Tự động hóa, Kỹ thuật Robot và Cơ khí Chế tạo máy: Cung cấp tài liệu hoàn chỉnh từ phân tích động học giải tích, thiết kế mô hình CAD 3D (Creo), đến lập trình hệ thống nhúng và giao tiếp điều khiển nhiều trục.
  • Người nghiên cứu ứng dụng thị giác máy tính trong công nghiệp: Cung cấp phương pháp xây dựng ứng dụng C# .NET tích hợp Emgu CV để xử lý ảnh thu nhận từ camera thời gian thực, lọc ngưỡng HSV, trích xuất tọa độ RotatedRect và giao tiếp qua cổng nối tiếp (RS232/UART/COM port).
  • Phần đáng tham khảo nhất trong văn bản: Phương pháp giải động học thuận/ngược bằng giải tích hình học (Mục 2.2), sơ đồ tính chọn hệ dẫn động - băng tải - cơ cấu hút chân không (Chương 2), và lưu đồ thuật toán xử lý ảnh kết hợp mã lệnh Emgu CV (Chương 4 cùng Phụ lục mã nguồn).

Câu hỏi thường gặp

1. Kích thước hình học cơ bản của cánh tay Robot Delta trong đồ án là bao nhiêu?

Theo Bảng 2.1 và Bảng 2.2 của đồ án, các thông số hình học được xác định bao gồm:

  • Khoảng cách từ tâm đế cố định $O$ đến trục mỗi động cơ ($f$): $104\text{ mm}$.
  • Khoảng cách từ tâm bệ di động $E$ đến trục thanh nối ($e$): $381\text{ mm}$.
  • Chiều dài cánh tay dẫn động chủ động ($r_e$): $180\text{ mm}$ (chế tạo bằng nhựa in 3D).
  • Chiều dài cánh tay hình bình hành bị động ($r_f$): $415\text{ mm}$ (chế tạo bằng ống carbon).

2. Robot giải quyết bài toán gắp sản phẩm khi băng tải đang chuyển động liên tục bằng cách nào?

Hệ thống sử dụng một encoder quang $334\text{ xung}$ gắn đồng trục trên băng tải để đo liên tục vận tốc di chuyển $v_{bt}$. Khi camera Logitech C310 phát hiện viên pin và xác định tọa độ ban đầu $(X_c, Y_c)$, máy tính tính toán quãng đường dịch chuyển của vật $S = v_{bt} \times \Delta t$. Khi phôi đi vào không gian làm việc ($200 \times 200 \times 200\text{ mm}$), Arduino Mega 2560 nội suy vị trí đón đầu và điều khiển động cơ bước thực hiện thao tác gắp mà không cần dừng băng tải.

3. Phương pháp động học ngược được giải quyết theo nguyên lý toán học nào?

Nhóm tác giả áp dụng phương pháp hình học giải tích: chiếu các vector liên kết lên mặt phẳng tọa độ $OXZ$ để tính góc $\theta_1$. Để tính các góc $\theta_2$ và $\theta_3$, hệ tọa độ được xoay quanh trục $Z$ các góc tương ứng là $120^\circ$ và $240^\circ$ ngược chiều kim đồng hồ bằng ma trận quay $\text{Rot}(z, 120^\circ)$ và $\text{Rot}(z, 240^\circ)$, từ đó áp dụng cùng công thức lượng giác hàm $\arctan$ để tìm ra góc quay của ba động cơ.

4. Hệ thống điều khiển trung tâm và driver động cơ sử dụng loại linh kiện nào?

Hệ thống sử dụng vi điều khiển Arduino Mega 2560 (chip ATmega2560, $16\text{ MHz}$) kết hợp bo mạch mở rộng RAMPS 1.4 và 3 module driver A4988. Driver A4988 điều khiển 3 động cơ bước NIDEC SERVO KH42KM2R015E ($54\text{ W}$) với khả năng phân chia vi bước lên đến 1/16 bước thông qua thiết lập mức logic trên các chân MS1, MS2, MS3.

5. Quy trình xử lý ảnh trên Visual Studio sử dụng các hàm chính nào trong thư viện Emgu CV?

Quy trình xử lý ảnh sử dụng các hàm chính:

  • CvInvoke.CvtColor: Chuyển đổi khung hình từ không gian màu BGR sang HSV (ColorConversion.Bgr2Hsv).
  • CvInvoke.InRange: Lọc vùng không gian màu theo ngưỡng xác định để tách đối tượng.
  • CvInvoke.MorphologyEx: Thực hiện các phép toán hình thái học (Erode/Dilate) lọc nhiễu đường biên.
  • CvInvoke.Threshold: Nhị phân hóa ảnh đầu ra.
  • CvInvoke.FindContours và CvInvoke.ContourArea: Trích xuất đường bao biên dạng và tính diện tích đối tượng.
  • CvInvoke.MinAreaRect / RotatedRect: Xác định tọa độ tâm $(X, Y)$ và góc nghiêng của viên pin.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế và chế tạo mô hình Robot Delta" của sinh viên Hồ Tấn Tài và Hồ Văn Phước đã hoàn thành toàn diện các mục tiêu nghiên cứu từ cơ sở lý thuyết động học, thiết kế mô hình 3D, chế tạo cơ khí đến lập trình điều khiển nhúng và thị giác máy tính. Mô hình Robot Delta 3 bậc tự do kết hợp 1 bậc xoay và cơ cấu hút chân không đã vận hành ổn định, thực hiện phân loại và gắp chính xác phôi pin trên băng tải chuyển động với vận tốc tối đa $102\text{ mm/s}$ theo thời gian thực. Kết quả nghiên cứu là tài liệu kỹ thuật có giá trị thực tiễn và tham khảo cao cho công tác đào tạo, nghiên cứu ứng dụng robot song song trong tự động hóa công nghiệp.