I. Giới thiệu đồ án tốt nghiệp
Đồ án tốt nghiệp với đề tài 'Phân loại và sắp xếp sản phẩm bằng cánh tay máy SCARA trong điều khiển và tự động hóa' tập trung vào việc ứng dụng công nghệ tự động hóa và robot SCARA để giải quyết các bài toán thực tế trong sản xuất công nghiệp. Đồ án này nhằm mục đích xây dựng một hệ thống tự động hóa có khả năng phân loại sản phẩm và sắp xếp sản phẩm một cách hiệu quả, tối ưu hóa quy trình sản xuất. Cánh tay máy SCARA được lựa chọn do tính linh hoạt và độ chính xác cao trong các ứng dụng công nghiệp.
1.1. Mục tiêu đồ án
Mục tiêu chính của đồ án là thiết kế và triển khai một hệ thống tự động hóa sử dụng cánh tay máy SCARA để phân loại sản phẩm theo kích thước và sắp xếp sản phẩm lên pallet. Hệ thống cần đảm bảo độ chính xác cao, thời gian hoàn thành nhanh, và khả năng giám sát trạng thái hoạt động của các thiết bị. Đồ án cũng hướng đến việc tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm thiểu sự can thiệp của con người, và nâng cao hiệu suất làm việc.
1.2. Phạm vi nghiên cứu
Đồ án tập trung vào việc phân loại sản phẩm và sắp xếp sản phẩm sử dụng cánh tay máy SCARA trong môi trường công nghiệp. Các sản phẩm được phân loại dựa trên kích thước và được xếp lên pallet theo một quy trình tự động. Đồ án không bao gồm việc giám sát từ xa hoặc xử lý sản phẩm trong môi trường 3D. Các thuật toán điều khiển như PID được áp dụng để tối ưu hóa hoạt động của hệ thống.
II. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Đồ án dựa trên các cơ sở lý thuyết về điều khiển tự động hóa, động học robot, và xử lý ảnh. Cánh tay máy SCARA được nghiên cứu kỹ lưỡng về cấu trúc và nguyên lý hoạt động. Các phương pháp động học thuận và động học nghịch được áp dụng để tính toán chính xác vị trí và góc quay của cánh tay robot. Hệ thống điều khiển được thiết kế dựa trên PLC và Arduino, kết hợp với truyền thông Modbus TCP/IP để đảm bảo sự liên kết giữa các thiết bị.
2.1. Động học robot SCARA
Động học robot SCARA bao gồm động học thuận và động học nghịch. Động học thuận giúp xác định vị trí của khâu tác động cuối dựa trên các biến khớp, trong khi động học nghịch tính toán các biến khớp cần thiết để đạt được vị trí mong muốn. Các phương pháp tính toán này được kiểm chứng bằng phần mềm Matlab để đảm bảo độ chính xác.
2.2. Xử lý ảnh và nhận dạng sản phẩm
Xử lý ảnh được sử dụng để nhận dạng và phân loại sản phẩm dựa trên kích thước và màu sắc. Thư viện OpenCV trên Python được áp dụng để xử lý ảnh và chuyển đổi hệ tọa độ từ camera sang hệ tọa độ của cánh tay máy SCARA. Quá trình này đảm bảo việc xác định chính xác vị trí và góc xoay của sản phẩm trước khi thực hiện thao tác gắp và xếp.
III. Thiết kế và triển khai hệ thống
Hệ thống được thiết kế bao gồm cánh tay máy SCARA, băng tải, camera, và các thiết bị điều khiển như PLC và Arduino. Hệ thống điều khiển được lập trình để thực hiện các thao tác phân loại sản phẩm và sắp xếp sản phẩm một cách tự động. HMI được thiết kế trên WinCC để giám sát và điều khiển hệ thống. Các thông số của hệ thống có thể được cài đặt và điều chỉnh trong quá trình vận hành.
3.1. Thiết kế phần cứng
Phần cứng của hệ thống bao gồm cánh tay máy SCARA, băng tải, camera, và các thiết bị điều khiển như PLC và Arduino. Cánh tay máy SCARA được thiết kế để thực hiện các thao tác gắp và xếp sản phẩm một cách chính xác. Băng tải được điều khiển bằng PID để đảm bảo tốc độ di chuyển ổn định của sản phẩm.
3.2. Lập trình và điều khiển
Hệ thống được lập trình trên PLC và Arduino để điều khiển các thiết bị. Truyền thông Modbus TCP/IP được sử dụng để kết nối giữa PLC, Arduino, và Python. HMI được thiết kế trên WinCC để giám sát trạng thái hoạt động của hệ thống và điều chỉnh các thông số trong quá trình vận hành.
IV. Kết quả và đánh giá
Hệ thống đã được triển khai và thử nghiệm với kết quả khả quan. Cánh tay máy SCARA có thể phân loại sản phẩm và sắp xếp sản phẩm lên pallet một cách chính xác và hiệu quả. Hệ thống điều khiển hoạt động ổn định, đảm bảo thời gian hoàn thành nhanh chóng. HMI cung cấp khả năng giám sát và điều khiển hệ thống một cách trực quan. Các kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống đáp ứng được các yêu cầu đề ra và có tiềm năng ứng dụng cao trong thực tế.
4.1. Đánh giá hiệu suất
Hệ thống đạt được độ chính xác cao trong việc phân loại sản phẩm và sắp xếp sản phẩm. Thời gian hoàn thành cho hai pallet ba lớp là khoảng 8 phút, đáp ứng được yêu cầu đề ra. Hệ thống điều khiển hoạt động ổn định, không gặp sự cố trong quá trình thử nghiệm.
4.2. Ứng dụng thực tế
Hệ thống có tiềm năng ứng dụng cao trong các nhà máy sản xuất, giúp tối ưu hóa quy trình phân loại sản phẩm và sắp xếp sản phẩm. Việc sử dụng cánh tay máy SCARA và công nghệ tự động hóa giúp giảm thiểu sự can thiệp của con người, nâng cao hiệu suất và độ chính xác trong sản xuất.
