Đồ án môn học: Thiết kế Hệ thống phân loại sản phẩm theo chiều cao - Đại học Bách Khoa Hà Nội

Đồ án môn học: Thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm theo chiều cao. Tìm hiểu quy trình, nguyên lý hoạt động và ứng dụng thực tế của hệ thống.

• Tác giả: Nguyễn Hồng Quang
• Người hướng dẫn: Ts. Nhã Tường Linh
• Trường học: Đại học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Cơ khí
• Đề tài: Thiết Kế Hệ Thống Phân Loại Sản Phẩm Theo Chiều Cao
• Loại tài liệu: Đồ án môn học
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI NÓI ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN HỆ THỐNG PHÂN LOẠI SẢN PHẨM
• 1.1. Khái niệm và ứng dụng
• 1.1.1. Khái niệm
• 1.1.2. Các phương pháp phân loại sản phẩm tự động và ứng dụng
• 1.2. Nguyên lý hoạt động
• 1.2.1. Nguyên lý hoạt động chung của hệ thống phân loại sản phẩm
• 1.2.2. Yêu cầu kỹ thuật cơ bản
• 1.3. Đề xuất sơ đồ thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm theo chiều cao
• 1.3.1. Đặt vấn đề
• 1.3.2. Phương án thiết kế
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC THÀNH PHẦN CƠ BẢN CỦA HỆ THỐNG
• 2.1. Băng tải
• 2.2. Bộ truyền xích
• 2.3. Piston, van khí nén
• 2.3.1. Van khí nén
• 2.3.2. Piston khí nén
• 2.4. Vai trò của động cơ điện
• 2.4.1. Các loại động cơ điện
• 2.5. Các bộ phận quan trọng khác trong dây chuyền
• 2.5.1. Khung băng tải
• 3. TÍNH TOÁN, THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1. Hệ thống băng tải
• 3.1.1. Tính các thông số hình, động học băng tải
• 3.1.2. Tính lực kéo băng
• 3.1.3. Tính trục tang chủ, bị động con lăn
• 3.1.4. Tính kiểm nghiệm độ bền dây băng
• 3.1.5. Tính chọn động cơ
• 3.1.6. Tính toán chọn bộ truyền ngoài
• 3.1.7. Chọn loại trục, then
• 3.1.8. Chọn vật liệu
• 3.1.9. Tính sơ bộ đường kính trục và bề rộng ổ lăn:
• 3.1.10. Xác định sơ bộ khoảng cách giữa các gối đỡ và điểm đặt lực
• 3.1.11. Xác định các lực tác dụng lên gối đỡ
• 3.1.12. Tính đường kính các đoạn trục theo momen tương đương
• 3.1.13. Chọn và kiểm nghiệm then
• 3.1.14. Kiểm nghiệm trục về độ an toàn tại các điểm A, B, C, D.
• 3.2. Hệ thống cấp phôi
• 3.3. Hệ thống pít tông khí nén
• 3.4. Hệ thống cảm biến.
• 3.5. Ưu và nhược điểm của hệ thống băng tải
• 3.6. Những điểu chưa làm được, cần tiếp tục cải tiến và ứng dụng thực tế

Tóm tắt

I. Tổng quan đồ án thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm tự động

Trong bối cảnh công nghiệp 4.0, automation (tự động hóa) là chìa khóa để nâng cao năng suất và khả năng cạnh tranh. Một đồ án tốt nghiệp về hệ thống phân loại sản phẩm tự động không chỉ giải quyết bài toán thực tiễn mà còn thể hiện sự kết hợp giữa kỹ thuật cơ khí, điện tử và công nghệ thông tin. Hệ thống này được thiết kế để thay thế lao động thủ công trong các khâu kiểm tra và phân loại, vốn tốn nhiều thời gian và dễ xảy ra sai sót. Mục tiêu chính là xây dựng một dây chuyền có khả năng tự động nhận diện và phân chia sản phẩm dựa trên các đặc tính định trước như kích thước, màu sắc, hoặc các khuyết tật bề mặt. Tài liệu gốc "Thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm theo chiều cao" của Đại học Bách Khoa Hà Nội là nền tảng ban đầu, tập trung vào giải pháp cơ khí sử dụng cảm biến và piston khí nén. Tuy nhiên, để đáp ứng yêu cầu phức tạp hơn của sản xuất hiện đại, đồ án này sẽ được phát triển theo hướng tích hợp các công nghệ tiên tiến như thị giác máy tính (computer vision) và học máy (machine learning). Việc áp dụng các công nghệ này giúp hệ thống trở nên thông minh hơn, linh hoạt hơn và có khả năng phân loại các sản phẩm đa dạng với độ chính xác vượt trội, mở ra tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực từ sản xuất hàng tiêu dùng, chế biến thực phẩm đến logistics và quản lý kho thông minh.

1.1. Khái niệm và vai trò của hệ thống phân loại tự động

Một hệ thống phân loại tự động là một tập hợp các thiết bị cơ khí và hệ thống điều khiển được lập trình để tự động xác định các đặc điểm của sản phẩm và sắp xếp chúng vào các nhóm khác nhau mà không cần sự can thiệp của con người. Vai trò của hệ thống này trong dây chuyền sản xuất tự động là vô cùng quan trọng. Nó giúp đảm bảo chất lượng sản phẩm đầu ra đồng đều, tăng tốc độ sản xuất, giảm chi phí nhân công và tối ưu hóa quy trình logistics. Thay vì con người phải thực hiện các công việc lặp đi lặp lại và nhàm chán, hệ thống tự động có thể hoạt động liên tục 24/7 với hiệu suất ổn định. Điều này không chỉ cải thiện hiệu quả kinh tế mà còn giảm thiểu rủi ro tai nạn lao động, tạo ra một môi trường làm việc an toàn và hiện đại hơn.

1.2. Tầm quan trọng trong dây chuyền sản xuất tự động hiện đại

Trong các dây chuyền sản xuất tự động hiện đại, khâu phân loại là một mắt xích không thể thiếu. Nó quyết định trực tiếp đến chất lượng sản phẩm cuối cùng đến tay người tiêu dùng và hiệu quả của hệ thống quản lý kho thông minh. Một hệ thống phân loại hiệu quả giúp loại bỏ các sản phẩm lỗi, phân chia sản phẩm theo cấp chất lượng, hoặc gom nhóm sản phẩm theo đơn hàng. Đặc biệt, với sự phát triển của thương mại điện tử, các trung tâm logistics phải xử lý hàng triệu đơn hàng mỗi ngày. Một hệ thống phân loại tự động dựa trên mã vạch hoặc nhận dạng sản phẩm qua hình ảnh là giải pháp tối ưu để đảm bảo hàng hóa được chuyển đến đúng nơi, đúng thời điểm. Việc đầu tư vào công nghệ này giúp doanh nghiệp xây dựng lợi thế cạnh tranh bền vững.

II. Thách thức của các phương pháp phân loại sản phẩm truyền thống

Các phương pháp phân loại truyền thống, dù là thủ công hay bán tự động, đang ngày càng bộc lộ nhiều hạn chế trước yêu cầu ngày càng cao của thị trường. Việc phân loại thủ công phụ thuộc hoàn toàn vào con người, dẫn đến năng suất thấp, chi phí nhân công cao và độ chính xác không ổn định do yếu tố mệt mỏi và chủ quan. Ngay cả các hệ thống bán tự động sơ khai, như mô hình được đề cập trong tài liệu gốc sử dụng cảm biến quang và piston khí nén để phân loại theo chiều cao, cũng gặp phải nhiều thách thức. Các hệ thống này thường kém linh hoạt, chỉ có thể phân loại dựa trên một hoặc hai thuộc tính vật lý đơn giản. Chúng không thể nhận diện các đặc điểm phức tạp như hình dạng, màu sắc, hoa văn, hoặc các khuyết tật nhỏ trên bề mặt sản phẩm. Khi doanh nghiệp muốn thay đổi mẫu mã sản phẩm hoặc thêm tiêu chí phân loại mới, việc cải tạo hoặc nâng cấp các hệ thống cơ học này rất tốn kém và phức tạp. Hơn nữa, với tốc độ của băng tải phân loại ngày càng tăng, các cảm biến cơ học có thể không đáp ứng kịp, dẫn đến sai sót và ảnh hưởng đến toàn bộ dây chuyền sản xuất.

2.1. Hạn chế về tốc độ và độ chính xác khi phân loại thủ công

Phân loại thủ công là rào cản lớn nhất đối với việc tăng năng suất. Theo đề tài gốc, năng suất yêu cầu là 30 sản phẩm/phút, một con số mà lao động thủ công khó có thể duy trì ổn định trong thời gian dài mà không có sai sót. Độ chính xác của con người bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như sự tập trung, mệt mỏi và kinh nghiệm. Điều này đặc biệt nghiêm trọng trong các ngành đòi hỏi tiêu chuẩn chất lượng cao như dược phẩm, điện tử, nơi một sai sót nhỏ cũng có thể gây ra thiệt hại lớn. Tốc độ của dây chuyền bị giới hạn bởi tốc độ của người công nhân chậm nhất, tạo ra các nút thắt cổ chai trong quy trình sản xuất.

2.2. Khó khăn khi dùng cảm biến cơ học cho sản phẩm phức tạp

Hệ thống dựa trên cảm biến cơ học hoặc cảm biến quang đơn giản chỉ phù hợp với các bài toán phân loại theo kích thước hoặc màu sắc cơ bản. Tuy nhiên, trong thực tế, sản phẩm có thể có nhiều biến thể phức tạp. Ví dụ, phân loại trái cây cần dựa vào cả kích thước, màu sắc, độ chín và các vết dập. Phân loại linh kiện điện tử cần phát hiện các lỗi vi mạch nhỏ. Các cảm biến truyền thống không thể giải quyết được những bài toán này. Chúng dễ bị nhiễu bởi môi trường ánh sáng, bụi bẩn và không có khả năng "học" để thích ứng với các loại sản phẩm mới. Đây chính là lúc công nghệ xử lý ảnh công nghiệp và học máy trở thành giải pháp thay thế vượt trội.

III. Giải pháp phân loại sản phẩm bằng xử lý ảnh và học máy

Để khắc phục những nhược điểm của phương pháp truyền thống, giải pháp cốt lõi của đồ án này là ứng dụng phân loại sản phẩm bằng xử lý ảnh kết hợp với học máy (machine learning). Cách tiếp cận này biến hệ thống từ một cỗ máy cơ học đơn thuần thành một hệ thống thông minh có khả năng "nhìn" và "hiểu" sản phẩm. Nguyên lý cơ bản là sử dụng camera công nghiệp để thu thập hình ảnh của sản phẩm khi chúng di chuyển trên băng tải. Những hình ảnh này sau đó được đưa vào một máy tính nhúng, chẳng hạn như Jetson Nano hoặc Raspberry Pi, để xử lý. Tại đây, một mô hình học máy đã được huấn luyện trước sẽ phân tích hình ảnh để nhận dạng sản phẩm và đưa ra quyết định phân loại. Các thuật toán tiên tiến như mạng nơ-ron tích chập (CNN) và thuật toán YOLO (You Only Look Once) đóng vai trò trung tâm. CNN có khả năng trích xuất các đặc trưng phức tạp từ hình ảnh, trong khi YOLO cho phép phát hiện và phân loại đối tượng trong thời gian thực với tốc độ cao, hoàn toàn phù hợp với môi trường sản xuất công nghiệp tốc độ cao.

3.1. Nguyên lý hoạt động của công nghệ thị giác máy tính computer vision

Thị giác máy tính (computer vision) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo, cho phép máy tính "nhìn" và diễn giải thế giới hình ảnh kỹ thuật số. Trong hệ thống phân loại, quy trình này bao gồm các bước: thu nhận ảnh từ camera, tiền xử lý ảnh để loại bỏ nhiễu và tăng cường chất lượng, sau đó sử dụng các thuật toán để phát hiện đối tượng, trích xuất đặc trưng và cuối cùng là phân loại. Các thư viện mã nguồn mở phổ biến như OpenCV cung cấp bộ công cụ mạnh mẽ để thực hiện các tác vụ này. Bằng cách lập trình các thuật toán này, hệ thống có thể xác định chính xác vị trí, hình dạng, màu sắc và các chi tiết khác của sản phẩm trên băng tải.

3.2. Ứng dụng mạng nơ ron tích chập CNN và thuật toán YOLO

Mạng nơ-ron tích chập (CNN) là kiến trúc học sâu chuyên dụng cho việc phân tích hình ảnh. Nó mô phỏng cách hệ thống thị giác của con người hoạt động, tự động học các đặc trưng từ cấp thấp (cạnh, góc) đến cấp cao (hình dạng, vật thể). Điều này giúp mô hình nhận diện sản phẩm một cách chính xác ngay cả khi có sự thay đổi về góc nhìn, ánh sáng. Trong khi đó, thuật toán YOLO là một mô hình phát hiện đối tượng hàng đầu, nổi tiếng với tốc độ xử lý cực nhanh. Thay vì quét qua hình ảnh nhiều lần, YOLO chỉ cần nhìn một lần để xác định vị trí và phân loại tất cả các đối tượng trong ảnh. Sự kết hợp giữa CNN và YOLO tạo ra một giải pháp mạnh mẽ, vừa đảm bảo độ chính xác cao vừa đáp ứng yêu cầu về tốc độ của dây chuyền sản xuất tự động.

IV. Hướng dẫn thiết kế cơ khí và tích hợp hệ thống điều khiển

Việc thiết kế phần cứng là nền tảng vật lý để hệ thống hoạt động một cách ổn định và hiệu quả. Dựa trên các tính toán trong tài liệu gốc, hệ thống cơ khí bao gồm các thành phần chính như khung sườn, băng tải phân loại, động cơ và cơ cấu chấp hành. Khung sườn cần được thiết kế chắc chắn để giảm thiểu rung động. Băng tải thường được làm từ vật liệu PVC hoặc PU, có tốc độ được điều khiển chính xác bởi động cơ và hộp giảm tốc. Điểm khác biệt quan trọng so với mô hình truyền thống là cơ cấu chấp hành. Thay vì sử dụng piston khí nén có hành trình cố định, hệ thống hiện đại ưu tiên sử dụng cánh tay robot nhỏ. Cánh tay robot mang lại sự linh hoạt vượt trội, có thể gắp và đặt sản phẩm vào nhiều vị trí khác nhau một cách nhẹ nhàng, phù hợp với các sản phẩm dễ vỡ. Toàn bộ hệ thống này được điều khiển bởi một bộ điều khiển trung tâm, thường là PLC (Programmable Logic Controller) để đảm bảo sự ổn định công nghiệp, kết hợp với một máy tính nhúng như Jetson Nano để thực hiện các tác vụ xử lý ảnh công nghiệp phức tạp.

4.1. Lựa chọn băng tải phân loại cánh tay robot và PLC

Việc lựa chọn thiết bị phải dựa trên yêu cầu cụ thể của sản phẩm. Chiều rộng và tốc độ của băng tải phân loại phụ thuộc vào kích thước và năng suất yêu cầu (ví dụ 30 sản phẩm/phút). Cánh tay robot được chọn dựa trên tầm với, tải trọng và tốc độ. Các loại robot SCARA hoặc robot delta thường được ưa chuộng trong các ứng dụng gắp-thả tốc độ cao. PLC của các hãng uy tín như Siemens, Mitsubishi hay Omron được chọn để điều khiển động cơ, cảm biến và các cơ cấu chấp hành. PLC giao tiếp với máy tính nhúng qua các giao thức công nghiệp (ví dụ: Modbus, Ethernet/IP) để nhận lệnh phân loại sau khi hình ảnh đã được xử lý.

4.2. Sử dụng Raspberry Pi và Jetson Nano cho xử lý ảnh công nghiệp

Đối với các tác vụ xử lý ảnh công nghiệp, các bo mạch máy tính nhúng là lựa chọn tối ưu về chi phí và hiệu năng. Raspberry Pi phù hợp cho các bài toán xử lý ảnh đơn giản với thư viện OpenCV. Tuy nhiên, để chạy các mô hình học sâu phức tạp như CNN hay YOLO, Jetson Nano của NVIDIA là một lựa chọn vượt trội. Với GPU tích hợp, Jetson Nano có khả năng tăng tốc các phép tính toán song song, cho phép xử lý video thời gian thực và triển khai các mô hình AI ngay tại biên (edge computing). Điều này giúp giảm độ trễ và không yêu cầu kết nối liên tục đến máy chủ.

V. Quy trình huấn luyện mô hình và đánh giá độ chính xác hệ thống

Để hệ thống học máy có thể nhận dạng sản phẩm, nó cần trải qua một quy trình huấn luyện và đánh giá nghiêm ngặt. Đây là giai đoạn quyết định đến trí thông minh và độ tin cậy của toàn bộ hệ thống. Quá trình này bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu ảnh. Hàng nghìn hình ảnh của các loại sản phẩm cần phân loại được chụp lại ở nhiều góc độ và điều kiện ánh sáng khác nhau để tạo ra một bộ dữ liệu đa dạng. Sau đó, dữ liệu này được gán nhãn thủ công. Bước tiếp theo là huấn luyện mô hình bằng cách sử dụng các framework học sâu phổ biến như TensorFlow hoặc PyTorch. Mô hình sẽ học cách phân biệt các lớp sản phẩm từ bộ dữ liệu đã gán nhãn. Sau khi huấn luyện, mô hình được kiểm thử trên một tập dữ liệu riêng biệt để đánh giá độ chính xác. Các chỉ số như precision, recall và F1-score được sử dụng để đo lường hiệu suất. Nếu độ chính xác đạt yêu cầu, mô hình sẽ được tối ưu hóa và triển khai lên thiết bị nhúng để hoạt động trong môi trường thực tế.

5.1. Phương pháp thu thập dữ liệu ảnh và gán nhãn sản phẩm

Chất lượng của bộ dữ liệu quyết định đến 90% thành công của mô hình. Việc thu thập dữ liệu ảnh cần được thực hiện ngay trên dây chuyền sản xuất mô phỏng để đảm bảo hình ảnh phản ánh đúng điều kiện hoạt động thực tế (ánh sáng, tốc độ băng tải, góc camera). Cần thu thập ảnh cho tất cả các loại sản phẩm, bao gồm cả các sản phẩm lỗi. Sau khi thu thập, các công cụ gán nhãn như LabelImg hoặc CVAT được sử dụng để vẽ các hộp giới hạn (bounding box) xung quanh sản phẩm và gán cho chúng một nhãn tương ứng (ví dụ: 'Loại A', 'Loại B', 'Lỗi'). Quá trình này đòi hỏi sự tỉ mỉ và kiên nhẫn nhưng là bước bắt buộc để 'dạy' cho mô hình.

5.2. Các bước huấn luyện mô hình trên TensorFlow PyTorch và kiểm thử

Với bộ dữ liệu đã chuẩn bị, quá trình huấn luyện mô hình được bắt đầu. Sử dụng TensorFlow hoặc PyTorch, các kiến trúc mạng như YOLOv5 hoặc một biến thể của ResNet (một dạng CNN) được cấu hình. Quá trình huấn luyện có thể mất vài giờ đến vài ngày tùy thuộc vào độ phức tạp của mô hình và sức mạnh của phần cứng. Trong quá trình này, các tham số của mô hình được điều chỉnh liên tục để giảm thiểu sai số phân loại. Sau khi huấn luyện, bước đánh giá độ chính xác là cực kỳ quan trọng. Mô hình sẽ được thử thách với những hình ảnh nó chưa từng thấy trước đây. Kết quả đánh giá sẽ cho biết liệu mô hình có đủ tốt để triển khai hay cần được huấn luyện lại với nhiều dữ liệu hơn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1. Tổng quan hệ thống phân loại sản phẩm Hình 1. Sơ đồ nguyên lý hệ thống Để giải quyết được hết các vấn đề của hệ thống. Chúng ta cùng đi vào làm rõ các bộ phận cấu thành hệ thống, thiết kế, tính toán các thông số phù hợp ở các chương tiếp theo.

Trang 10 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] moi nhat Chương 2. Các thành phần cơ bản của hệ thống CHƯƠNG 2. CÁC THÀNH PHẦN CƠ BẢN CỦA HỆ THỐNG 2. Băng tải Băng tải là bộ phận được lắp trên bộ khung của dây chuyền, được căng bởi các tang và tỳ lên con lăn phía 2 đầu.

Nó có nhiệm vụ vận chuyển sản phẩm trong phạm vi phân xưởng (hình 1). Do đặc điểm làm việc nên đòi hỏi băng tải cần phải căng , độ bám giữa băng tải và con lăn đủ lớn để băng tải hoạt động ổn định với 1 tốc độ không đổi. Hiện nay trên thị trường có khá nhiều loại băng tải khác nhau như: 1. Băng tải bằng vật liệu PU/PVC/PE – (Synthetic belt): Cấu tạo chính của băng tải gồm 2 phần: Phần chịu lực: là các sợi bố từ 1 đến 5 lớp được làm từ polyester, cotton hoặc sợi kim loại.

Phần nhựa PU/PVC/PE: được tráng phủ lên bề mặt băng tải tạo độ mịn và sự kết dính giữa các lớp bố với nhau. Đây là loại băng tải đúng với tiêu chí băng tải chất lượng, giá rẻ mà nhiều cơ sở sản xuất tìm kiếm. Chúng sở hữu nhiều ưu điểm như: Khả năng chịu lực tốt. Chịu mài mòn, chịu va đập, chống trầy xước, chống cong vênh.

Hội tụ những ưu điểm của vật liệu cao su và kim loại. Có thể ứng dụng linh hoạt trong nhiều dây chuyền sản xuất khác nhau và có thể lắp đặt thêm nhiều phụ kiện cho băng tải. Tuổi thọ sử dụng lâu dài, ít phải bảo hành bảo dưỡng, tiết kiệm chi phí tối đa. Trang 11 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] moi nhat Chương 2.

Các thành phần cơ bản của hệ thống Hình 2. Băng tải PU/PVC/PE sử dụng nhiều trong sản xuất hàng hóa, thực phẩm 2. Băng tải nhựa – Modular belt: Loại băng tải này có cấu tạo từ các miếng nhựa đơn lẻ, liên kết với nhau giống như một bức tường. Do đó chúng ta có thể điều chỉnh độ rộng, độ dài của băng tải so cho phù hợp với quy trình vận hành, kích thước hàng hóa.

Băng tải nhựa Modular belt thường được ứng dụng trong các ngành sản xuất bánh kẹo, nước uống đóng chai. Vì cấu tạo của nó phù hợp để vận chuyển các loại hàng hóa dạng miếng như bánh kẹo, chai lọ, thùng, hộp… Có thể tóm tắt vài ưu điểm của băng tải nhựa Modular belt như sau: Dễ dàng thiết kế băng tải phù hợp với từng dây chuyền, từng loại hàng hóa Mặt băng tải có độ bám cao Dễ dàng tạo ra những khúc cong, chuyển hướng lên xuống mà không cầnchuyển sang băng tải khác Tốc độ vận chuyển hàng hóa nhanh. Trang 12 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] moi nhat Chương 2. Các thành phần cơ bản của hệ thống Hình 2.

Băng tải Modular belt 3. Băng tải xích – Chain: Có hai loại băng tải xích phổ dụng là băng tải xích nhựa và xích inox. Hai loại băng tải này dùng để ứng dụng vào các dây chuyền sản xuất khác nhau. băng tải xích inox thường thấy trong dây chuyền sản xuất ô tô, các nhà máy sơn, gia công phụ kiện.

Một mẫu băng tải xích inox 4. Băng tải lưới inox: Trang 13 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] moi nhat Chương 2. Các thành phần cơ bản của hệ thống Kết hợp những ưu điểm của băng tải lưới inox và băng tải Modular belt để tạo ra những băng chuyền vận chuyển bền chắc. Ưu điểm nổi bật của loại băng tải lưới này là: Có khả năng chịu lực cực cao, chống ăn mòn, chống nước tốt Thoải mái điều chỉnh chiều dài, chiều rộng, độ cao phù hợp điều kiện sản xuất thực tế.

Chịu nhiệt tốt. Giá thành hợp lý. Với đặc tính như vậy băng tải lưới inox thường được dùng trong các nhà máy thủy sản, nhà máy chế biến thực phẩm với nhiệt độ cao. Băng tải lưới inox 5.

Băng tải chịu nhiệt – teflon: So với băng tải lưới inox, băng tải teflon vẫn có ưu điểm chịu nhiệt tốt và có ưu điểm khác là trọng lượng nhẹ hơn rất nhiều. Nhờ đó giảm tải trọng lượng băng chuyền, tiết kiệm chi phí xây dựng cơ sở vật chất. Ngoài ra băng tải teflon còn có khả năng chống dính tốt, không làm ảnh hưởng đến bề mặt hàng hóa. Bởi vậy nó thường được dùng trong dây chuyền sấy thực phẩm, in ấn bao bì, sấy vải… Trang 14 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] moi nhat Chương 2.

Các thành phần cơ bản của hệ thống Hình 2. Băng tải teflon 6. Băng tải cao su: Băng tải cao su khá phổ dụng để vận chuyển hàng hóa. Đặc biệt là các loại hàng hóa thô như xi măng, đất cát, lúa gạo…Tốc độ vận chuyển của loại băng tải này khá nhanh nên được các nhà máy lựa chọn để tối ưu hoạt động sản xuất.

Thêm một ưu điểm không thể không kể đến của băng tải cao su là giá thành thấp hơn nhiều so với các loại băng tải chuyên dụng khác. Nó cũng tốn ít chi phí bảo trì, bảo dưỡng và khả năng tái sử dụng cao. Băng tải cao su Trang 15 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] moi nhat Chương 2. Các thành phần cơ bản của hệ thống Còn có rất nhiều mẫu băng tải khác để đáp ứng kịp thời nhu cầu sản xuất, vận chuyển hàng như: băng tải con lăn, băng tải có thanh chắn, băng tải cho máy nhám thùng… 2.

Bộ truyền xích Sử sụng bộ truyền xích để truyền chuyển động từ động cơ cho băng tải. Truyền động xích thuộc loại truyền động bằng ăn khớp gián tiếp, được dùng để truyền động giữa các trục xa nhau. Có thể dùng truyền động xích để giảm tốc hoặc tăng tốc. So với truyền động đai, khả năng tài và hiệu suất của truyền động xích cao hơn, cùng một lúc có thể truyền chuyển động và công suất cho nhiều trục.

Tuy nhiên truyền động xích đòi hỏi chế tạo và chăm sóc phức tạp, làm việc có va đập, chóng mòn nhất là khi bôi trơn không tốt và môi trường làm việc nhiều bụi. Trong thực tế thường dùng truyền động xích để truyền công suất dưới 100 kW, vận tốc tới 15 m/s. Tuổi thọ của truyền động xích trong các máy tính tại vào khoảng 3000 - 5000 giờ. Bộ truyền xích làm việc có thể xuất hiện các dạng hỏng sau đây: mòn bản lề và răng đĩa, con lăn bị rỗ hoặc vỡ, các má xích bị đứt vì mỏi, trong đó mòn bàn lề nguy hiểm hơn cả và thường là nguyên nhân chủ yếu làm mất khả năng làm việc của bộ truyền xích.

Vì vậy chi tiêu tính toán cơ bản của bộ truyền xích là tính về mòn, xuất phát từ điều kiện áp suất sinh ra trong bản lề không được vượt quá một giá trị cho phép. Bộ truyền xích Trang 16 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] moi nhat Chương 2. Các thành phần cơ bản của hệ thống Cấu tạo chính của bộ truyền xích gồm: đĩa dẫn, đĩa bị dẫn, xích. Ngoài ra, có thể có thêm bộ phận căng xích, bộ phận bôi trơn, hộp che.

Có khi dùng một xích để truyền động từ một đĩa dẫn sang nhiều đĩa bị dẫn. Pít tông, van khí nén Hệ thống tay đẩy là bộ phận thực hiện chức năng đẩy sản phẩm và đưa vào thùng chứa tương ứng. Được cấu thành bởi 2 bộ phận chính là van khí nén và piston khí nén. Van khí nén Van khí nén thường được làm từ các chất liệu bền bỉ, cứng cáp như: thép, inox, đồng… Chất liệu này sẽ giúp van hạn chế tình trạng ăn mòn, oxi hóa do áp suất, độ ẩm, nhiệt độ cao.

Tuổi thọ của van trung bình 1-2 năm, tùy vào tần suất cũng như các thức bảo quản. Van có nhiều kiểu dáng cũng như kích thước khác nhau nhưng tất cả đều thực hiện một chức năng đó là đóng mở cửa van cung cấp khí nén để phục vụ yêu cầu vận hành của các thiết bị: xi lanh, bộ lọc, điều áp hay bình dầu… Van khí nén điện từ là loại van được sử dụng nhiều nhất trong các hệ thống khí nén sản xuất công nghiệp và phục vụ đời sống. Van đảm bảo tốc độ nhanh, chính xác cao, đấu nối và lắp đặt dễ dàng, không tốn nhiều nhân công, có thể vận hành tự động… Van khí nén điện từ hay còn gọi là van đảo chiều khí nén được chia thành các loại nh sau: van khí nén 5/2, 5/3, 4/2, 3/2,… dựa trên số cửa và số vị trí truyền động ở thân Trang 17 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] moi nhat Chương 2. Các thành phần cơ bản của hệ thống Hình 2.

Van điện từ khí nén 2. Piston khí nén Piston khí nén hay nhiều người còn gọi là chi tiết bên trong xi lanh khí nén. Đây là một bộ phận của động cơ. Thiết bị hoạt động được là do dựa trên một nguyên tắc sử dụng khí nén thông thường.

Chi tiết này không thể thiếu trong các loại máy móc. Sau khi lắp đặt xy lanh vào đúng vị trí và kích hoạt nó, khí nén được đưa vào bên trong xi lanh thông qua ống dẫn khí và cửa khí vào. Lượng khí nén tăng lên dần dần và sẽ chiếm lấy không gian bên trong xi lanh. Điều này khiến piston phải dịch chuyển theo kiểu tịnh tiến tới lui và truyền động điều khiển thiết bị bên ngoài.

Khí nén sẽ đi qua cửa khí ra và xả môi trường bên ngoài, kết thúc 1 chu kỳ hoạt động. Và xy lanh sẽ vận hành cho đến khi người điều khiển ngắt khí. Để có thể điều chỉnh tốc độ xi lanh, khách hàng có thể điều khiển, đảo chiều khí nén thông qua các van gạt tay hoặc van điện từ. Người ta phân chia xi lanh thành 2 loại chính, phổ biến: xi lanh tác động đơn và xi lanh tác động kép.

Trang 18 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] moi nhat Chương 2. Các thành phần cơ bản của hệ thống Hình 2. Xi lanh khí nén 2. Cảm biến Sử dụng cảm biến quang để phát hiện vật.

Bằng cách điều chỉnh độ cao đặt cảm biến chúng ta có thể xác định vật là cao hay thấp Cảm biến quang là cảm biến hoạt động dựa trên nguyên tắc phát và thu tín hiệu ánh sáng. Có 2 dạng cảm biến quang: Cảm biến quang dạng thu và phát rời: Là cảm biến gồm hai bộ phát và thu được tách rời ra riêng biệt.