CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN. Tình hình nghiên cứu. Nghiên cứu quốc tế. Nghiên cứu trong nước.
Nghiên cứu tại trường. Mục tiêu đề tài. Nội dung nghiên cứu. Giới hạn đề tài.
Các công cụ đánh giá. 5 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT .1Giới thiệu chung về PLC. Tổng quan về PLC. Đặc điểm của PLC.
Vai trò của PLC. PLC dòng Q của hãng MITSUBISHI. Khái niệm Encoder. Phân loại Encoder.
Bộ điều khiển động cơ servo. Phương pháp điều khiển vị trí động cơ servo. Tổng quan về thị giác máy tính và xử lý ảnh. Giới thiệu về thị giác máy tính.
Giới thiệu về xử lý ảnh. Kỹ thuật Camera Calibration. Các quá trình xử lý ảnh. Giới thiệu các thư viện hỗ trợ.
Tổng quan về trí tuệ nhân tạo. Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence). Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network) và mạng nơ-ron (Neural Network). Những cải tiến của YOLOv5 so với các phiên bản trước.
Lập trình Python. 53 CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG PHẦN CỨNG. Thi công phần cứng. Yêu cầu phần cứng.
Lựa chọn cánh tay robot. Các chi tiết cơ khí robot Scara. Thiết kế sơ đồ khối hệ thống. Lựa chọn thiết bị.
65 CHƯƠNG 4: TÍNH TOÁN ĐỘNG HỌC VÀ QUY HOẠCH QUỸ ĐẠO CHO ROBOT SCARA 3 BẬC TỰ DO .1 Mô hình động học của robot scara 3 bậc tự do.2 Bài toán động học robot. Động học thuận. Xây dựng bảng DH. Tính toán động học thuận.
Tính toán động học nghịch cho hệ thống. Quy hoạch quỹ đạo cho cánh tay robot. Không gian làm việc. 72 CHƯƠNG 5: PHÁT HIỆN VÀ XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ ĐỐI TƯỢNG.
Thu thập dữ liệu. Phân chia tập dữ liệu. Tiền xử lý dữ liệu. Làm giàu dữ liệu.
Tính toán vị trí đối tượng. Tìm ma trận camera. Chuyển tọa độ từ hệ tọa độ ảo sang tọa độ trong không gian làm việc robot. 82 CHƯƠNG 6: TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ PHẦN MỀM ĐIỀU KHIỂN, GIAO DIỆN NGƯỜI DÙNG.3 Visual Studio Code.4 Tính toán thời gian gắp vật.5 Chương trình điều khiển.
88 CHƯƠNG 7: THI CÔNG MÔ HÌNH VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM. Kiểm chứng động học robot scara 3 bậc tự do. Kiểm nghiệm động học nghịch. Kiểm nghiệm động học thuận.
Kiểm chứng động học thuận nghịch bằng Module vị trí QD75MH4. Kiểm nghiệm động học nghịch. Kiểm nghiệm động học thuận. Kiểm chứng YOLO.
Lần thử nghiệm ban đầu. Lần thử nghiệm thứ hai. Kiểm nghiệm ma trận chuyển đổi vị trí. Kết quả toàn hệ thống.
Không có băng tải. 104 CHƯƠNG 8: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN.2 Hướng phát triển. 109 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 110 DANH SÁCH BẢNG Bảng 1.1: Các nghiên cứu ở nước ngoài.
Các đề tài phân loại rác trong trường. Các kí hiệu của PLC dòng Q series. Các loại nguồn cung cấp cho CPU. Các module ngõ vào.
Các module ngõ ra. Tình hình robot từ giai đoạn đầu và sau khi hoàn thành. Các linh kiện, thiết bị thay thế. Đặc tính băng tải.
Các cơ cấu phân loại sản phẩm. Các thiết bị khí nén. Các thiết bị bảo vệ mạch động lực.7 Tên của các thành phần trong trạm CPU. Các thiết bị sử dụng trong trạm CPU.
Các Driver dùng trong hệ thống. Các thông số của Camera.Bảng DH của Robot Scara. Bảng giới hạn góc quay của các khớp. Các bước tạo dữ liệu.
Giao diện điều khiển hệ thống trên GT Designer 3. Giao diện điều khiển trên WinForm. Nhập tọa độ để kiểm chứng động học nghịch.Kiểm chứng động học thuận.3: Nhập tọa độ để kiểm chứng động học nghịch. 4: Sai số của bộ điều khiển động học nghịch.5: Nhập góc để kiểm chứng động học thuận.
Kết quả thực nghiệm trên hệ thống. Kết quả thực tế và sai số.8: Đánh giá sai số ma trận xác định vị trí vật. Các giai đoạn hệ thống hoạt động khi không có băng tải. Các giai đoạn hệ thống hoạt động khi có băng tải.
Bảng đánh giá hệ thống lần 1.Bảng đánh giá hệ thống lần 2. 13:Bảng đánh giá hệ thống với điều kiện môi trường khác (thay đổi ánh sáng).108 DANH SÁCH HÌNH ẢNH Hình 2. Các dòng PLC Mitsubishi. Các loại thiết bị CPU dòng Q hiện có.
Các loại mô-đun nguồn và thẻ nhớ. Sơ đồ mạch điện đầu vào PLC. Sơ đồ mạch điện đầu ra PLC. Cấu trúc PLC dòng Q.
Encoder dùng trong công nghiệp. Đĩa Encoder tuyệt đối. Đĩa Encoder tương đối. Một số Driver Servo của hãng Mitsubishi.
Minh họa chiều quay của động cơ.Ví dụ về hỉnh ảnh không bị biến dạng, biến dạng xuyên tâm dương và âm. Ví dụ về nguyên nhân gây ra méo xuyên tâm. Ví dụ về biến dạng xuyên tâm. Mô hình Pinhole camera.
Các tham số của mô hình Pinhole camera.Sơ đồ chuyển đổi tổng quát. Tương quan giữa điểm và camera. Mô hình hình học của Pinhole camera. Chuyển đổi từ tọa độ trên màn chắn sang tọa độ cảm biến.Dời trục tọa độ từ giữa sang góc trái.
Mô hình hình học của phép chuyển từ hệ tọa độ 3D sang hệ tọa độ 2D. Các giai đoạn xử lý ảnh. Thư viện OpenCV. Thư viện PIL.
Thư viện NumPy. Tổng quan về trí tuệ nhân tạo. Ví dụ về trí tuệ nhận tạo. Sự khác biệt giữa học sâu và học máy.
Tổng quan về mạng nơ-ron. Ảnh hưởng của trọng số tới đầu các nút mạng. Cấu trúc CNN. Đầu vào và bộ lọc của CNN.
Dữ liệu đầu vào, bộ lọc và kết quả của một lớp tích chập. Hoạt động tích chập của CNN. Kết quả của một phép toán tích chập. Thực hiện nhiều biến đổi trên một đầu vào.
Phép toán tích chập cho mỗi bộ lọc. Các activation Function phổ biến. Bản đồ đặc trưng sau khi áp dụng phép toán chỉnh lưu. Phân biệt Max Pooling và Average Pooling.
Quá trình làm phẳng. Lớp Kết nối đầy đủ. Cấu tạo một mạng CNN hoàn chỉnh. Sơ đồ cấu trúc mạng YOLO.
Các layer trong mạng Darknet53. Các feature maps của mạng YOLOv3 với input shape là 416x416, output là 3 feature maps. Cách xác định anchor box cho vật thể. Cách xác định vật thể của YOLO.
Công thức ước lượng bounding box từ anchor box. Non-max suppression từ 3 bounding box xuống còn 1 bounding box. So sánh kích thước lưu trữ Model của các mẫu YOLOv5. So sánh độ trễ trung bình các phiên bản YOLOv5.
Cấu trúc nhận diện vật thể YOLOv5. Confusion Matrix với bài toán 2 class. Công thức IOU. Ví dụ về IOU.
Biểu đồ Precision và Recall. Sơ đồ khối hệ thống. Sơ đồ đấu dây tổng quát của hệ thống. Sơ đồ đấu dây cơ cấu gắp.
Đặt trục tọa độ cho robot. Vị trí của động học nghịch trong hệ thống. Đặt trục cho động học nghich. Nội suy tuyến tính.
Nội suy vòng tròn.Không gian làm việc của Robot trong mô phỏng. Vị trí của mạng trong hệ thống. Tổng quát các bước xây dựng mạng YOLO. Upload dữ liệu lên Roboflow.
Dán nhãn theo bounding box. Dán nhãn ôm trọn vật. Tập đánh giá kết quả. Các công cụ để làm giàu ảnh.
Tập dữ liệu sau khi làm giàu. Quá trình huấn luyện. Vị trí của ma trận chuyển vị trí sang hệ tọa độ robot trong hệ thống. Phần mềm Camera Calibrator của Matlab.
Đặt tọa độ cho các hệ tọa độ. Lập trình trên GXWorks 2. Lưu Database trên SQL. Lưu đồ hoạt động tuần tự của hệ thống.
Lưu đồ tổng quan hệ thống. Lưu đồ khối xử lý tín hiệu đầu vào. Lưu đồ hoạt động của YOLO. Lưu đồ phát hiện đối tượng có cùng một vật hay không.
Lưu đồ giải thuật khối điều khiển. Huấn luyện theo cách dán bounding box. Huấn luyện theo cách dán ôm vật. Phương pháp kiểm thử.
101 DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT Các chữ viết tắt Ý nghĩa CPU Central Processing Unit PLC (Programmable Logic Controller) DI (Digital Input) AI (Analog Input) DO (Digital Output) AO (Analog Output) SCADA Supervisory Control and Data Acquisition PC Personal Computer RAM Random Access Memory EPROM Erasable Programmable Read-Only Memory HMI Human-Machine-Interface s 1 sin 1 c1 cos 1 s 23 sin ( 2 + 3 ) c 23 cos ( 2 + 3 ) HTD Hệ tọa độ Yolo You only look once AI Artificial Intelligence ML Machine Learning DL Deep Learning CNN Convolutional Neural Network SSD Single State Detection CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1. Đặt vấn đề Hiện nay cùng với sự gia tăng dân số và quá trình đô thị hóa ngày càng nhanh, chất thải rắn được thải ra ngày càng nhiều và đa dạng về thành phần, chủng loại. Vì vậy, thu gom và xử lý chất thải rắn đã trở thành một vấn đề lớn trên thế giới, đặc biệt là các nước đang phát triển. Trong khi đó, chi phí đầu tư cho công tác quản lý chất thải rắn ở nhiều nơi còn thấp dẫn đến chưa đáp ứng được nhu cầu thu gom và xử lý.
Rác thải đang dần trở thành mối nguy hại đối với đời sống và sức khỏe con người. Trong thành phần rác thải sinh hoạt, đa số rác hưu cơ, vô cơ luôn để lẫn lộn nên dẫn đến mùi hôi thối, ô nhiễm môi trường và các rác thải tái chế phải được phân loại bởi con người. Ở các nước phát triển trên thế giới, công việc thu gom và phân loại rác thì được trả lương rất cao, nhưng đối với nước ta thì mức lương rất thấp và không đảm bảo được sức khỏe của người dân. Với sự phát triển nhanh chóng vượt bậc, thế giới đang trải qua quá trình công nghiệp hóa, hiện đại hóa trên quy mô toàn cầu, từ vĩ mô tới vi mô.
Từng bước làm chủ các ngành công nghiệp trên thế giới, đẩy mạnh quá trình tự động hóa trong công nghiệp. Ngành công nghiệp tự động hóa tập trung nghiên cứu, thiết kế, vận hành các hệ thống tự động, các dây chuyền tại nhà máy; thiết kế và chế tạo Robot trong việc phân loại sản phẩm, nâng cao năng suất làm việc. Là một phần không thể thiếu trong chuyển động của Robot, động cơ servo đã cách mạng hóa ngành công nghiệp điều khiển một cách triệt để. Từ đó đến nay, nghành công nghiệp servo đã phát triển vượt bậc và hầu hết góp mặt trong mọi hệ thống điều khiển tự động trên mọi lĩnh vực.
Đối với các công việc phức tạp, đòi hỏi độ chính xác cao và sai số thấp, khả năng đáp ứng của máy móc ngày càng phải nhanh và mạnh mẽ hơn, để đáp ứng được nhu cầu đó các hệ thống ngày nay hầu hết đều sử dụng động cơ servo trong quá trình xử lý, cụ thể như cánh tay Robot, máy CNC, cần trục và cơ cấu vitme, bàn xoay, tịnh tiến… Cùng sự ứng dụng khoa học công nghệ, thế giới đã có những chuyển biến rõ rệt và ngày càng tiên tiến, hiện đại hơn.