Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh nền công nghiệp 4.0 và ngành logistics phát triển nhanh chóng, nhu cầu vận chuyển, phân loại và chuyển hướng hàng hóa tự động với độ chính xác cao và thời gian xử lý tối ưu ngày càng trở nên cấp thiết. Các hệ thống băng chuyền truyền thống trong kho vận và nhà máy thường có kết cấu cơ khí cố định, chiếm dụng diện tích mặt sàn lớn, cồng kềnh và thiếu tính linh hoạt khi cần thay đổi layout hoặc mở rộng quy mô phân loại. Các giải pháp chuyển hướng cơ khí phổ biến hiện nay như băng tải khay nghiêng (Tilt-tray Sorter) bị tổn thất thời gian khi lật khay (khoảng 1 giây/chu kỳ), trong khi cơ cấu con lăn nổi (Pop-up Sorter) dễ xảy ra hiện tượng kẹt thùng và gây gián đoạn dây chuyền.

Để giải quyết các hạn chế này, giải pháp băng tải tế bào đa hướng (Celluveyor - Cellular Conveyor) sử dụng các mô-đun lục giác ghép nối đồng bộ được phát triển nhằm tối ưu hóa diện tích và cho phép điều khiển linh hoạt quỹ đạo di chuyển của hàng hóa trên mặt phẳng. Đề tài "Phân tích và thiết kế mô–đun Celluveyor căn chỉnh và phân loại thùng carton" do sinh viên Bùi Minh Toàn thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Trần Việt Hồng tại Khoa Cơ khí, Trường Đại học Bách khoa – ĐHQG TP.HCM (tháng 12/2024), tập trung giải quyết bài toán thiết kế cơ điện tử cho một mô-đun đơn lẻ tích hợp xử lý ảnh.

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

  1. Tổng quan các hệ thống băng tải đa hướng thương mại (Cellumation, DHL, Covivins) và các nghiên cứu học thuật liên quan.
  2. Xây dựng mô hình toán học và phân tích động học vi phân cho mô-đun 3 bánh xe đa hướng omni.
  3. Tính toán thiết kế kết cấu cơ khí hoàn chỉnh (bộ truyền đai răng, trục đỡ, khung vỏ, lựa chọn động cơ) và kiểm nghiệm bền trên phần mềm chuyên dụng.
  4. Thiết kế hệ thống phần cứng điều khiển điện tử, mạch công suất và lựa chọn thiết bị thị giác máy tính.
  5. Xây dựng giải thuật xử lý ảnh nhận diện góc xoay, định vị tâm thùng carton và lập trình điều khiển đồng bộ qua hệ điều hành robot (ROS).
  6. Chế tạo mô hình thực nghiệm và đánh giá sai số căn chỉnh, phân loại sản phẩm.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Mô-đun băng tải tế bào đa hướng cấu hình lục giác và các thùng hàng carton.
  • Phạm vi nghiên cứu: Thiết kế, chế tạo và thử nghiệm một đơn mô-đun Celluveyor (kích thước bao 200 mm × 228 mm × 3 mm) phục vụ căn chỉnh hướng và phân loại 01 kiện hàng tại một thời điểm, với tải trọng tối đa 30 kg và kích thước thùng tối thiểu 250 mm × 250 mm.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Nghiên cứu ứng dụng lý thuyết động học robot di động đa hướng 3 bánh (3-wheeled omnidirectional mobile robot) dựa trên mô hình cell-based (xem xét 3 bánh xe từ tâm của mô-đun). Mô hình chuyển động sử dụng phép biến đổi tọa độ và ma trận quay trực giao $R(\theta)$ nhằm liên hệ giữa hệ tọa độ toàn cục ${G}$, hệ tọa độ cục bộ của mô-đun ${C}$, hệ tọa độ bánh xe ${W}$ và hệ tọa độ khối hàng ${P}$. Về mặt cơ học máy, đề tài vận dụng các công thức tính toán bộ truyền đai răng theo tiêu chuẩn, phương trình phân tích lực căng đai Euler và lý thuyết sức bền vật liệu để xác định đường kính trục theo ứng suất xoắn cho phép $[\tau]$.

Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm và thiết kế kỹ thuật được triển khai qua các bước:

  • Phương pháp giải tích và mô hình hóa toán học: Thiết lập phương trình động học ngược để tính toán vận tốc góc và số xung điều khiển cho từng động cơ bước tương ứng với độ dịch chuyển $(x, y)$ và góc xoay $\theta$ của tải.
  • Phương pháp thiết kế có sự trợ giúp của máy tính (CAD/CAE): Thiết kế 3D toàn bộ cụm cơ khí và phân tích biểu đồ lực cắt, mô-men uốn, mô-men xoắn trên phần mềm Autodesk Inventor để tối ưu hóa kích thước trục.
  • Phương pháp xử lý ảnh và hiệu chỉnh thị giác: Sử dụng thuật toán hiệu chỉnh camera với mẫu bàn cờ chuẩn (checkerboard) 6×9 ô thông qua các hàm Find checkerboard corners và cornerSubPix, kết hợp thuật toán phân ngưỡng, trích xuất đường bao (Bounding Box) để tính toán góc lệch và diện tích thùng hàng.
  • Phương pháp tích hợp hệ thống phần mềm trung gian: Ứng dụng ROS (Robot Operating System) với kiến trúc Publisher/Subscriber kết nối node Python xử lý ảnh và vi điều khiển Arduino qua giao thức nối tiếp Serial ở tốc độ 57600 baud.

Nguồn dữ liệu của đề tài bao gồm các thông số kỹ thuật tiêu chuẩn từ nhà sản xuất linh kiện (động cơ bước 17HS4401, driver A4988, ổ lăn C-BGHA698ZZ-20, đai răng 2GT) và dữ liệu thực nghiệm thu nhận trực tiếp từ camera Full HD (1920 × 1080 px, 30 FPS).

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống mô-đun Celluveyor được thiết kế đồng bộ giữa cơ khí chính xác, phần cứng điện tử và thuật toán điều khiển:

Phân hệ Thành phần kỹ thuật Thông số / Đặc tính lựa chọn
Cơ cấu chấp hành Bánh xe đa hướng Omni Đường kính 58 mm, trục 12 mm, bề rộng 26 mm, vật liệu ABS + cao su, bố trí lệch nhau 120° trên bán kính $R = 67\text{ mm}$
Động cơ truyền động Động cơ bước 2 pha Mã 17HS4401, công suất 24 W, tốc độ định mức 570 v/p, mô-men xoắn 0,4 Nm
Bộ truyền động đai Dây đai răng Timing Belt Chuẩn 280-2GT-6 (bước răng 2 mm, rộng 6 mm, dài 280 mm); Pulley chủ động 20 răng, Pulley bị động 60 răng ($i = 3$)
Trục và gối đỡ Trục thép C45, gối đỡ bi Trục đường kính lắp bánh 12 mm; ổ lăn C-BGHA698ZZ-20 (đường kính trong 8 mm, cao 20 mm, rộng 11 mm)
Khung vỏ mô-đun Khung trên, đế, trục đỡ Kích thước 200 mm × 228 mm, 1 trục trung tâm liên kết 3 gá động cơ có rãnh căng đai, 3 trụ chống xoay
Phần cứng điều khiển Vi điều khiển & Driver Arduino Uno kết hợp 3 mạch công suất driver A4988 (chế độ vi bước linh hoạt từ Full step đến 1/16 step)
Thị giác máy tính Camera quan sát 2D Webcam độ phân giải 1920 × 1080 px, tốc độ khung hình 30 FPS, nguồn DC 5V/1A
Môi trường truyền thông Khung phần mềm ROS Node xử lý ảnh (Python) publish dữ liệu tọa độ/góc xoay; Node Arduino subscribe để phát xung điều khiển

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 tổng thuật các giải pháp băng tải đa hướng hiện đại trên thế giới và trong nước. Tác giả phân tích các hệ thống thực tế do Cellumation triển khai, tiêu biểu là hệ thống dỡ hàng cv.DEPAL tại công ty Covivins (sử dụng 105 mô-đun, năng suất 3000 kiện/giờ, thay thế băng tải khay nghiêng 900–1200 kiện/giờ) và hệ thống phân loại CROSSDOCK tại trung tâm hậu cần DHL ở Greven (sử dụng 68 mô-đun, năng suất 3500 kiện/giờ, thay thế hệ thống Pop-up 2000 kiện/giờ). Đồng thời, tác giả khảo sát các đồ án tiền nhiệm tại Đại học Bách khoa (hệ thống 3 mô-đun chưa tích hợp thị giác) và nghiên cứu của Đại học Bách khoa Palestine (phân loại theo QR code và khối lượng dưới 1 kg). Từ đó, tác giả xác lập các chỉ tiêu kỹ thuật cần đạt cho mô-đun đơn: tải trọng tối đa 30 kg, vận tốc 0,5 m/s, tốc độ xoay 0,2 vòng/s và năng suất phân loại đạt 1200 thùng/giờ.

Chương 2: Phân tích động học một mô-đun Celluveyor

Chương 2 tập trung xây dựng cơ sở toán học cho chuyển động của kiện hàng trên bề mặt 3 bánh xe omni đặt lệch nhau các góc $\lambda_j \in {0^\circ, 120^\circ, 240^\circ}$ với khoảng cách $R = 67\text{ mm}$ tính từ tâm. Tác giả thiết lập ma trận động học nghịch biểu diễn mối quan hệ giữa vận tốc dài của 3 bánh xe $(V_{\omega 1}, V_{\omega 2}, V_{\omega 3})$ với vận tốc tịnh tiến $(\dot{x}_g, \dot{y}_g)$ và vận tốc góc $\dot{\theta}$ của kiện hàng trong hệ tọa độ toàn cục ${G}$:

$$\begin{bmatrix} V_{\omega 1} \ V_{\omega 2} \ V_{\omega 3} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 & 1 & R \ -\frac{\sqrt{3}}{2} & -\frac{1}{2} & R \ \frac{\sqrt{3}}{2} & -\frac{1}{2} & R \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \dot{x}_g \ \dot{y}_g \ \dot{\theta} \end{bmatrix}$$

Chia phương trình theo thời gian chạy, mô hình dẫn xuất ma trận quan hệ giữa quãng đường quay của 3 bánh $(X, Y, Z)$ và cự ly tịnh tiến $(x_g, y_g)$, góc xoay $\theta$ của khối hàng, làm cơ sở tính toán xung cấp cho động cơ bước.

Chương 3: Thiết kế cơ khí

Chương 3 trình bày chi tiết quy trình tính toán động lực học và thiết kế kết cấu:

  • Tính chọn động cơ: Với tải trọng tối đa 30 kg, lực tác dụng lên mỗi bánh là $P_{\text{bánh xe}} = 98,1\text{ N}$. Lực ma sát đẩy hàng $F_{\text{đẩy}} = \mu \times P_{\text{bánh xe}} = 0,3 \times 98,1 = 29,43\text{ N}$. Ở vận tốc $0,5\text{ m/s}$, công suất yêu cầu trên mỗi bánh là $14,715\text{ W}$, tốc độ quay bánh xe $n = 165\text{ v/p}$. Với hiệu suất hệ thống $\eta = 0,90$, công suất yêu cầu trên trục động cơ là $16,35\text{ W}$, tốc độ $n_{\text{đc}} = 495\text{ v/p}$ (khi tỷ số truyền $i = 3$). Tác giả lựa chọn động cơ bước 17HS4401 (24 W, 570 v/p, mô-men xoắn 0,4 Nm).
  • Bộ truyền đai răng: Xác định mô-đun bước răng $m = 2\text{ mm}$, bề rộng đai $b = 6\text{ mm}$, pulley động cơ 20 răng ($D_1 = 12,22\text{ mm}$), pulley trục bánh xe 60 răng ($D_2 = 37,69\text{ mm}$), khoảng cách trục $a = 100\text{ mm}$. Chiều dài dây đai tính toán $L = 280\text{ mm}$ (chọn đai 280-2GT-6), góc ôm $\alpha_1 = 165^\circ$, lực căng ban đầu $F_0 = 62,41\text{ N}$, lực hướng tâm tác dụng lên trục $F_r = 123,75\text{ N}$.
  • Tính toán trục và gối đỡ: Trục chế tạo từ thép C45 ($[\tau] = 15\text{ MPa}$). Tính toán sơ bộ đường kính trục $d \ge 6,62\text{ mm}$; kết quả mô phỏng trên Autodesk Inventor xác định đường kính lý tưởng lớn nhất là $7,69\text{ mm}$. Tác giả chọn đường kính đoạn lắp bánh xe $d = 12\text{ mm}$ (tạo khe hở 1 mm so với lỗ bánh xe 13 mm) và đoạn lắp ổ bi $d = 8\text{ mm}$ với ổ lăn đỡ C-BGHA698ZZ-20.

Chương 4: Thiết kế điện

Chương 4 thiết lập sơ đồ khối hệ thống điều khiển điện tử, kết nối 3 driver A4988 với vi điều khiển Arduino Uno và hệ thống cấp nguồn. Tác giả cấu hình các chân logic MS1, MS2, MS3 của driver để điều khiển vi bước (Full step, Half step, 1/4, 1/8, 1/16 step), giúp triệt tiêu rung động và tăng độ mịn chuyển động cho động cơ bước 17HS4401. Khối thu nhận hình ảnh sử dụng webcam chuẩn Full HD kết nối trực tiếp với máy tính xử lý trung tâm.

Chương 5: Thiết kế giải thuật điều khiển và thực nghiệm

Chương 5 mô tả lưu đồ giải thuật chương trình chính kết hợp căn chỉnh và phân loại hàng. Quy trình xử lý bao gồm: camera ghi hình -> hiệu chỉnh biến dạng quang học bằng mẫu bàn cờ -> trích xuất biên dạng Bounding Box để xác định tọa độ tâm và góc lệch $\theta$ -> truyền dữ liệu qua ROS Topic -> Arduino Uno nhận tín hiệu điều khiển đồng bộ 3 động cơ bước quay đưa khối hàng về tâm, xoay theo góc yêu cầu và đẩy sang luồng phân loại tương ứng theo kích thước (lớn/nhỏ). Chương này cũng trình bày kết quả thực nghiệm đo đạc sai số vị trí và góc quay trong quá trình phân loại.

Kết quả và đóng góp

Nghiên cứu đạt được các kết quả kỹ thuật và đóng góp học thuật cụ thể như sau:

Kết quả kỹ thuật định lượng:

  • Thiết kế, gia công và lắp ráp hoàn thiện mô hình thực tế của một mô-đun Celluveyor lục giác với kích thước chuẩn 200 mm × 228 mm, đảm bảo khả năng chịu tải trọng danh định 30 kg và vận tốc truyền tải $0,5\text{ m/s}$.
  • Xây dựng thành công bộ truyền động đai răng 2GT với tỷ số truyền $i = 3$, tối ưu hóa mô-men xoắn trục bánh xe đạt $0,87\text{ Nm}$ và tốc độ quay $165\text{ v/p}$.
  • Thiết lập hệ thống thị giác máy tính nhận diện chính xác góc xoay và kích thước biên dạng thùng carton từ luồng video độ phân giải 1080p, đồng thời cấu hình thông suốt mạng truyền thông ROS với Arduino ở tốc độ 57600 baud.

Đóng góp so với các nghiên cứu trước:

  • Khắc phục hạn chế của đồ án Đại học Bách khoa tiền nhiệm bằng việc tích hợp hệ thống thị giác máy tính giám sát tự động thay vì chỉ vận hành cơ khí hở.
  • Nâng cao đáng kể giới hạn tải trọng (đạt 30 kg) so với mô hình thực nghiệm của sinh viên Đại học Bách khoa Palestine (vốn chỉ xử lý tải trọng dưới 1 kg).
  • Đề xuất quy trình tính toán động học và kiểm nghiệm sức bền cơ khí chi tiết, làm cơ sở chuẩn hóa thiết kế cho các hệ thống băng chuyền mô-đun đa hướng nội địa.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được ghi nhận từ văn bản:

  • Đồ án mới dừng lại ở việc thiết kế, thử nghiệm và đánh giá trên quy mô 01 mô-đun Celluveyor đơn lẻ.
  • Hệ thống chỉ đáp ứng căn chỉnh và phân loại cho 01 kiện hàng tại một thời điểm.
  • Thiết bị thị giác sử dụng camera 2D thông thường, chịu ảnh hưởng bởi điều kiện ánh sáng môi trường và góc chiếu quang học.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

  • Chế tạo hàng loạt và ghép nối nhiều mô-đun lục giác để tạo thành một hệ thống băng tải ma trận diện tích lớn phục vụ dây chuyền công nghiệp.
  • Nghiên cứu nâng cấp lên hệ thống camera 3D nhằm giám sát đồng thời nhiều bưu kiện có kích thước, hình dạng và chiều cao khác nhau trên cùng bề mặt làm việc.
  • Hoàn thiện giải thuật điều khiển phân tán và tối ưu hóa quỹ đạo chuyển động đa mục tiêu tránh va chạm giữa các kiện hàng.

Giá trị tham khảo

Báo cáo đồ án tốt nghiệp là tài liệu tham khảo chuyên môn hữu ích cho sinh viên và kỹ sư thuộc các ngành Kỹ thuật Cơ điện tử, Kỹ thuật Cơ khí, Robot và Hệ thống điều khiển tự động, cũng như Kỹ thuật Công nghiệp và Logistics.

Các nội dung có giá trị ứng dụng cao bao gồm:

  • Toàn bộ phương pháp thiết lập ma trận động học vi phân cho hệ cơ cấu 3 bánh xe omni bố trí đối xứng $120^\circ$.
  • Phương pháp tính toán chi tiết bộ truyền đai răng, trục chịu lực uốn-xoắn kết hợp và quy trình kiểm nghiệm ứng suất trên phần mềm Autodesk Inventor.
  • Cấu trúc tích hợp phần mềm giữa thuật toán xử lý ảnh Python (OpenCV), hệ điều hành robot ROS và mã điều khiển vi bước trên vi điều khiển Arduino.

Câu hỏi thường gặp

1. Cơ cấu chấp hành của mô-đun Celluveyor trong đồ án được bố trí và dẫn động như thế nào?
Mô-đun sử dụng 3 bánh xe đa hướng omni (đường kính 58 mm, góc con lăn $\alpha = 0^\circ$) đặt cách đều nhau các góc $120^\circ$ trên một tấm khung lục giác, cách tâm mô-đun bán kính $R = 67\text{ mm}$. Mỗi bánh xe được dẫn động độc lập bởi một động cơ bước 17HS4401 thông qua bộ truyền đai răng 280-2GT-6 có tỷ số truyền $i = 3$.

2. Các thông số tải trọng, vận tốc và kích thước làm việc mà mô-đun đáp ứng là bao nhiêu?
Hệ thống được thiết kế để vận chuyển khối hàng carton có khối lượng tối đa 30 kg, vận tốc tịnh tiến tối đa $0,5\text{ m/s}$, tốc độ xoay tối đa 0,2 vòng/s, năng suất phân loại theo kích thước đạt 1200 thùng/giờ. Kích thước bao bề mặt mô-đun là 200 mm × 228 mm và kích thước đáy thùng carton tối thiểu để vận hành trơn tru là 250 mm × 250 mm.

3. Vì sao tác giả lựa chọn động cơ bước 17HS4401 và bộ truyền đai tỷ số truyền $i = 3$?
Qua tính toán động lực học, để di chuyển tải trọng 30 kg ở tốc độ $0,5\text{ m/s}$, trục bánh xe cần công suất $15\text{ W}$ và tốc độ quay $165\text{ v/p}$. Với hiệu suất hệ thống $\eta = 0,90$, động cơ cần đạt công suất tối thiểu $16,35\text{ W}$ và tốc độ $495\text{ v/p}$. Động cơ bước 17HS4401 (công suất 24 W, tốc độ định mức 570 v/p, mô-men xoắn 0,4 Nm) kết hợp bộ truyền đai giảm tốc $i = 3$ hoàn toàn thỏa mãn yêu cầu về mô-men và dải vận tốc hoạt động.

4. Kiến trúc truyền thông và xử lý ảnh được thiết lập như thế nào để điều khiển căn chỉnh thùng hàng?
Hệ thống sử dụng camera 2D ghi hình bề mặt làm việc. Chương trình Python áp dụng các thuật toán hiệu chỉnh quang học và trích xuất đường bao (Bounding Box) để xác định tọa độ tâm và góc lệch của thùng carton. Sau đó, máy tính đóng vai trò là ROS Publisher gửi các thông số điều khiển qua ROS Topic đến Arduino Uno (ROS Subscriber) thông qua kết nối Serial ở tốc độ 57600 baud để phát xung điều khiển các driver A4988.

5. Điểm khác biệt chính giữa đồ án này và đồ án Celluveyor của nhóm sinh viên Đại học Bách khoa Palestine là gì?
Đồ án của Đại học Bách khoa Palestine thiết kế hệ thống phân loại thùng hàng theo mã QR và khối lượng nhưng chỉ đáp ứng khối lượng hàng tối đa 1 kg và kích thước hộp $250 \times 250 \times 250\text{ mm}$. Trong khi đó, đồ án này tính toán kết cấu cơ khí công nghiệp chịu tải trọng thùng carton lên đến 30 kg và ứng dụng thị giác máy tính nhận diện kích thước hình học cùng góc xoay tự động.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp của sinh viên Bùi Minh Toàn đã giải quyết hoàn chỉnh bài toán phân tích, tính toán thiết kế cơ khí và xây dựng giải thuật điều khiển cho một mô-đun băng chuyền đa hướng Celluveyor. Công trình kết hợp chặt chẽ giữa mô hình động học vi phân bánh xe omni, phân tích ứng suất cơ học trên phần mềm CAD/CAE với hệ thống điều khiển phát xung vi bước và thị giác máy tính qua ROS. Kết quả nghiên cứu tạo nền tảng kỹ thuật vững chắc cho việc phát triển các hệ thống băng tải phân loại thông minh, linh hoạt dạng ma trận trong các trung tâm logistics hiện đại.