Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ngành công nghiệp dược phẩm đòi hỏi các tiêu chuẩn nghiêm ngặt về mức độ vô trùng và độ chính xác trong quy trình đóng gói. Việc ứng dụng bao bì chai thủy tinh tròn kết hợp nắp cao su là giải pháp tiêu chuẩn nhằm bảo quản thuốc nhờ đặc tính trơ hóa học, khả năng chịu nhiệt cao trong quá trình khử trùng nhiệt và độ kín khít tuyệt đối chống lại sự xâm nhập của vi khuẩn cũng như hiện tượng oxy hóa. Tại Việt Nam, thị trường dược phẩm ghi nhận quy mô tăng từ 5,4 tỷ USD năm 2018 lên 6,5 tỷ USD năm 2021, tổng chi tiêu y tế vượt mức 20 tỷ USD vào năm 2021 và dự kiến tiếp tục tăng trưởng 15% đến 20% mỗi năm đến năm 2045. Thực tế này tạo ra nhu cầu rất lớn về việc tự động hóa các khâu chiết rót, đóng nắp và kiểm soát chất lượng thành phẩm.

Trong lĩnh vực tự động hóa công nghiệp tại Việt Nam, dòng bộ điều khiển lập trình (PLC) Siemens chiếm thị phần lớn toàn cầu (44,5%) nhờ độ bền và tính ổn định cao, trong khi các dòng động cơ servo của Mitsubishi (Nhật Bản) lại phổ biến và có chi phí tối ưu hơn so với các dòng servo từ châu Âu. Vấn đề kỹ thuật đặt ra là giải quyết sự bất đồng bộ trong giao tiếp và điều khiển chuyển động giữa PLC Siemens SIMATIC S7-1200 và bộ điều khiển động cơ AC Servo Mitsubishi MR-J3, đặc biệt là bài toán đọc giá trị bộ mã hóa tuyệt đối (Absolute Encoder) để lưu giữ tọa độ khi hệ thống gặp sự cố mất điện.

Đề tài đặt ra các mục tiêu và nhiệm vụ kỹ thuật cụ thể:

  1. Độ chính xác chiết rót: Duy trì tỷ lệ lỗi định lượng dung dịch dưới 5%.
  2. Tỷ lệ đóng nắp: Đạt từ 90% nắp cao su được ép chắc chắn và đúng vị trí vào miệng chai.
  3. Sắp xếp sản phẩm: Đạt tỷ lệ thành công 95% khi robot xếp chai đạt chuẩn vào hộp chứa ma trận 3x3 (9 chai) theo thứ tự từ trái qua phải, từ trên xuống dưới.
  4. Xử lý lỗi gắp hụt: Tích hợp bàn cân loadcell để đo khối lượng hộp, xác định số lượng chai thực tế và bù chai khi cánh tay robot gắp trượt trên băng tải.
  5. Vận hành liên tục: Hệ thống tự động cấp phôi liên tục, tự động dừng khi dây chuyền đủ tải hoặc khi xử lý đến chai cuối cùng.
  6. Năng suất vận hành: Đạt tốc độ xử lý trên 3 chai mỗi phút.
  7. Khôi phục vị trí sau mất điện: Đọc trực tiếp dữ liệu Absolute Encoder để cánh tay robot xác định vị trí tức thời mà không cần chạy chu trình dò gốc (Home) lại từ đầu.
  8. Giao diện giám sát: Xây dựng ứng dụng WinForms hiển thị hình ảnh từ camera công nghiệp, trạng thái các vị trí chai trong hộp 3x3 và số lượng sản phẩm lỗi.
  9. Quản lý chu kỳ: Tự động tạm dừng khi hộp đầy và kích hoạt chu kỳ mới thông qua nút nhấn "Change Box".
  10. Thị giác máy: Nhận diện và phân loại chính xác trên 90% sản phẩm lỗi (chai không có nắp) dựa trên thuật toán xử lý màu sắc và điều khiển robot loại bỏ vào khay phế phẩm.

Đối tượng nghiên cứu là hệ thống cơ điện tử tích hợp gồm cơ cấu chiết rót, đóng nắp, cánh tay robot 3 bậc tự do (3-DOF), băng chuyền, bàn xoay chia độ, hệ thống xử lý ảnh và tủ điều khiển trung tâm. Đồ án được triển khai thực nghiệm tại Khoa Điện – Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh trong thời gian từ tháng 02/2024 đến tháng 06/2024.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đề tài áp dụng các nền tảng lý thuyết và công cụ kỹ thuật chuyên ngành:

  • Lý thuyết động học robot: Sử dụng phương pháp biểu diễn Denavit-Hartenberg (bảng D-H) để mô hình hóa hình học cánh tay robot 3 bậc tự do dạng Magician; thiết lập phương trình động học thuận (Forward Kinematics), động học nghịch (Inverse Kinematics) và ma trận Jacobian để tính toán vận tốc các khớp.
  • Lý thuyết điều khiển chuyển động (Motion Control): Phương pháp phát chuỗi xung đầu ra (PTO - Pulse Train Output) dạng lệch pha A/B (Phase A/B differential phase 4x) từ PLC để điều khiển vị trí động cơ servo; nguyên lý giải mã tín hiệu nối tiếp từ bộ mã hóa tuyệt đối (Absolute Encoder) qua cổng I/O số kết hợp thuật toán kiểm tra lỗi Checksum.
  • Lý thuyết thị giác máy tính: Phương pháp phân đoạn ảnh dựa trên không gian màu RGB trung bình để nhận diện sự hiện diện của nắp cao su màu xám trên cổ chai thủy tinh.

Phương pháp nghiên cứu thực hiện qua các bước:

  • Thiết kế và mô phỏng: Sử dụng phần mềm SolidWorks để dựng mô hình 3D cho toàn bộ kết cấu cơ khí (băng tải, mâm xoay, cơ cấu dập nắp, cánh tay robot, tủ điện); sử dụng MATLAB và Simscape Multibody Link để mô phỏng động học nghịch và quỹ đạo chuyển động của robot.
  • Thiết kế điện và điều khiển: Sử dụng phần mềm AutoCAD Electrical để thiết kế bản vẽ sơ đồ nguyên lý mạch điện; sử dụng TIA Portal (SIMATIC STEP 7) lập trình logic và motion control cho PLC bằng ngôn ngữ Ladder (LAD); sử dụng MR Configurator2 để cấu hình thông số driver servo Mitsubishi.
  • Lập trình giao diện và xử lý ảnh: Lập trình giao diện người dùng WinForms trên Visual Studio 2022 bằng ngôn ngữ C#, sử dụng thư viện giao tiếp mạng S7 để đọc/ghi dữ liệu thời gian thực với PLC S7-1200.
  • Phương pháp thực nghiệm: Chế tạo phần cứng, gia công cơ khí kết hợp công nghệ in 3D, đấu nối tủ điện và tiến hành chạy thử nghiệm lặp lại nhiều chu kỳ để thu thập số liệu xác suất thành công.

Nguồn dữ liệu của đồ án gồm tài liệu kỹ thuật của Siemens (dòng S7-1200 CPU 1214C), Mitsubishi Electric (driver MR-J3, động cơ servo HF-KP/HF-MP), hãng camera công nghiệp Imi Tech, cùng các số liệu thống kê ngành từ KPMG và VietnamCredit.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc mô-đun hóa, tích hợp chặt chẽ giữa cơ khí, khí nén, điện điều khiển và phần mềm giám sát.

Cấu trúc phần cứng và cơ cấu chấp hành

Thành phần Thiết bị và thông số kỹ thuật Chức năng trong hệ thống
Bộ điều khiển trung tâm PLC Siemens S7-1200 CPU 1214C DC/DC/DC Xử lý logic, phát xung PTO điều khiển servo, đọc tín hiệu encoder
Mô-đun mở rộng I/O 6ES7 222-1BD30-0XB0 (ngõ ra số), 6ES7 223-1PH32-0XB0 (ngõ vào/ra relay) Mở rộng số lượng cổng I/O kết nối van khí nén, cảm biến và driver
Hệ dẫn động Servo 04 Driver Mitsubishi MR-J3 và AC Servo Motor Điều khiển 3 khớp cánh tay robot Magician và 1 trục xoay mâm chia độ
Thị giác máy Camera công nghiệp IMC-3616UC (Imi Tech USB 3.0) Thu nhận hình ảnh độ phân giải cao tại băng tải đầu ra để phát hiện lỗi
Cảm biến đo lường Cảm biến lưu lượng YF-S201, Cảm biến Loadcell + Module khuếch đại JY-S60 Đo lưu lượng dung dịch chiết rót và cân khối lượng hộp sản phẩm
Cơ cấu khí nén Xy lanh kẹp chai, xy lanh đóng nắp, cụm van điện từ khí nén Cố định chai, cấp nắp tự động và ép nắp cao su vào miệng chai
Khung vỏ và liên kết Khung nhôm định hình 20x20mm, các khớp 2-3 in 3D, truyền động đai Định hình khung máy, giảm tải trọng tĩnh cho cánh tay robot

Kiến trúc phần mềm và giải thuật điều khiển

  1. Lập trình PLC trên TIA Portal:
  • Cấu hình khối chức năng Motion Control phát xung PTO điều khiển vị trí 4 trục servo với tần số đáp ứng theo yêu cầu cơ học.
  • Xây dựng chương trình đọc dữ liệu vị trí tuyệt đối từ bộ điều khiển Mitsubishi MR-J3 thông qua giao diện I/O số tiêu chuẩn, giải mã chuỗi bit dữ liệu và tính toán mã kiểm tra (Checksum) nhằm xác thực độ chính xác của tọa độ.
  • Lập trình chu trình điều khiển tuần tự cho hệ thống cấp phôi, mâm đĩa xoay, van chiết rót, xy lanh đóng nắp và băng chuyền phân loại.
  1. Xử lý ảnh và giao diện WinForms trên Visual Studio 2022:
  • Thu nhận khung hình trực tiếp từ Camera IMC-3616UC khi cảm biến quang phát hiện chai di chuyển đến vị trí kiểm tra.
  • Trích xuất vùng quan tâm (ROI) tại vị trí cổ chai, tính toán giá trị mức xám và ngưỡng màu RGB trung bình để xác định trạng thái có nắp hoặc không có nắp.
  • Gửi tín hiệu phân loại về PLC thông qua kết nối Ethernet (giao thức S7 Communication) để điều hướng robot gắp sản phẩm lỗi vào khay riêng hoặc gắp sản phẩm đạt chuẩn vào hộp 3x3.
  • Hiển thị trực quan ma trận 9 vị trí chai trên giao diện giám sát, cập nhật số lượng thành phẩm và phế phẩm trong thời gian thực.

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

Chương này phân tích tổng quan bối cảnh ngành công nghiệp dược phẩm thế giới và Việt Nam, nêu bật tầm quan trọng của việc đóng gói vô trùng bằng chai thủy tinh nắp cao su. Tác giả đánh giá thị trường thiết bị tự động hóa, chỉ ra sự chênh lệch thị phần giữa PLC Siemens và Servo Mitsubishi tại thị trường nội địa, từ đó xác lập mục tiêu tích hợp hai dòng thiết bị này. Chương 1 cũng liệt kê 10 mục tiêu kỹ thuật cụ thể cùng các giới hạn nghiên cứu của đề tài.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Nội dung chương trình bày lịch sử và cấu trúc của dây chuyền sản xuất công nghiệp hiện đại; phân tích cấu tạo và thông số kỹ thuật của cánh tay robot 3 bậc tự do Magician (kích thước 290x200x490mm, tải trọng 500g, tầm với 330mm, sai số lặp ±0.2mm); giới thiệu kiến trúc PLC Siemens S7-1200 và phần mềm TIA Portal; phân tích cấu tạo động cơ AC Servo Mitsubishi MR-J3, so sánh ưu điểm của AC Servo so với DC Servo và nguyên lý hoạt động của Absolute Encoder; khảo cứu các loại camera công nghiệp (Area Scan, Line Scan) cùng mô hình xử lý ảnh công nghiệp; đồng thời tổng thuật các công trình nghiên cứu tiền nhiệm của sinh viên và các dây chuyền thực tế của Tofflon, Marya.

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH TOÀN VÀ CẤU TRÚC PHẦN CỨNG

Chương 3 tập trung vào công tác tính toán và thiết kế kỹ thuật:

  • Thiết lập bảng thông số động học D-H, giải bài toán động học thuận và động học nghịch cho robot Magician; tính toán vận tốc các khớp qua ma trận Jacobian; thực hiện mô phỏng chuyển động trên MATLAB/Simscape Multibody Link.
  • Trình bày bản vẽ thiết kế 3D trên SolidWorks cho toàn bộ hệ thống gồm băng tải đầu vào, mâm xoay, cụm chiết rót định lượng, cụm cấp và ép nắp, cánh tay robot 3-DOF, băng tải đầu ra và kết cấu tủ điện.
  • Thống kê chi tiết danh mục linh kiện phần cứng, thiết bị điện theo các cấp điện áp 220VAC, 24VDC, 12VDC, đánh giá dòng điện tiêu thụ cực đại và lập bảng dự toán tổng chi phí thực hiện đồ án.

CHƯƠNG 4: CẤU TRÚC CHƯƠNG TRÌNH

Chương này thuyết minh chi tiết giải thuật phần mềm và cấu hình hệ thống:

  • Quy trình cài đặt thông số vận hành cho Driver Mitsubishi MR-J3 bằng phần mềm MR Configurator2; cấu hình các hàm Motion Control và chân phát xung PTO trên TIA Portal cho PLC S7-1200.
  • Xây dựng lưu đồ thuật toán và chương trình đọc dữ liệu vị trí từ Absolute Encoder qua ngõ I/O kèm thuật toán kiểm tra Checksum và quy trình thiết lập gốc tọa độ (Home).
  • Trình bày lưu đồ giải thuật điều khiển toàn hệ thống và giải thuật chuyển động chi tiết của robot gắp chai; giải thuật xử lý ảnh phân loại nắp chai dựa trên ngưỡng RGB trung bình; cấu trúc chương trình giám sát WinForms kết nối thư viện S7.

CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ

Trình bày kết quả hiện thực hóa mô hình phần cứng thực tế, hệ thống tủ điện hoàn thiện và các giao diện điều khiển, giám sát. Tác giả công bố các dữ liệu thực nghiệm về tỷ lệ đóng nắp chính xác, tỷ lệ nhận diện lỗi của camera, độ ổn định của quá trình chiết rót, khả năng bù vị trí khi gắp hụt bằng loadcell và tính năng lưu vị trí robot thành công sau khi khôi phục nguồn điện.

CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Tổng kết các kết quả đạt được đối chiếu với các mục tiêu đề ra ban đầu; đồng thời chỉ ra các điểm còn tồn tại và đề xuất giải pháp phát triển, cải tiến mô hình trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả thực nghiệm

Chỉ tiêu kỹ thuật Mục tiêu thiết kế Kết quả thực nghiệm đạt được
Tỷ lệ lỗi chiết rót < 5% Đáp ứng đúng dung tích cài đặt, sai số lưu lượng trong ngưỡng cho phép
Tỷ lệ đóng nắp đạt chuẩn ≥ 90% Nắp cao su được đóng khít, chắc chắn vào miệng chai thủy tinh
Độ chính xác xếp hộp (3x3) 95% Robot xếp đúng thứ tự 9 chai vào hộp; loadcell nhận diện khối lượng để bù chai khi gắp hụt
Nhận diện sản phẩm lỗi > 90% Camera IMC-3616UC phân loại chính xác chai không có nắp qua thuật toán xử lý màu
Tốc độ xử lý dây chuyền > 3 chai/phút Dây chuyền vận hành liên tục, đạt và vượt định mức năng suất tối thiểu
Khôi phục vị trí sau mất điện Tự động nhớ vị trí Đọc thành công dữ liệu Absolute Encoder từ MR-J3 về PLC S7-1200, robot tự hồi vị chuẩn xác

Đóng góp kỹ thuật

  • Giải quyết thành công bài toán tích hợp liên hãng giữa PLC Siemens S7-1200 và bộ điều khiển AC Servo Mitsubishi MR-J3 mà không cần sử dụng các mô-đun truyền thông chuyên dụng đắt tiền, giúp giảm giá thành hệ thống.
  • Xây dựng hoàn chỉnh quy trình đọc và xác thực dữ liệu từ Absolute Encoder qua giao diện I/O số với cơ chế Checksum, đảm bảo độ an toàn và khả năng tự phục hồi trạng thái làm việc của robot công nghiệp khi xảy ra sự cố nguồn điện.
  • Hiện thực hóa một mô hình dây chuyền tự động khép kín quy mô phòng thí nghiệm tích hợp đầy đủ các công nghệ: cơ cấu cấp phôi, mâm chia độ, chiết rót, dập nắp khí nén, kiểm tra chất lượng bằng thị giác máy và phân loại, đóng gói bằng robot cánh tay 3 bậc tự do.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài:

  • Thuật toán điều khiển cánh tay robot hiện chỉ dựa trên mô hình hình học và động học (Kinematics), chưa tính toán đến các yếu tố động lực học (Dynamics) cũng như chưa xây dựng bộ điều khiển phản hồi vòng kín riêng cho từng khớp; các thông số điều khiển của driver servo vẫn sử dụng cấu hình mặc định.
  • Cơ cấu truyền động cơ khí của các khớp robot sử dụng dây đai thay vì các bộ truyền bánh răng chính xác cao (bánh răng xoắn, bánh răng côn, trục vít), đồng thời kết cấu hở không có vỏ che chắn bụi bẩn làm giảm độ bền cơ học và giới hạn tốc độ vận hành tối đa dưới mức tiềm năng của động cơ servo.
  • Độ chính xác và độ ổn định tổng thể của hệ thống chưa đạt mức tuyệt đối 100% trong toàn bộ các điều kiện vận hành.

Hướng nghiên cứu tiếp:

  • Cải tiến kết cấu cơ khí bằng việc ứng dụng các hộp giảm tốc chuyên dụng hoặc bộ truyền bánh răng kín có khả năng kháng bụi và chịu tải cao hơn.
  • Xây dựng mô hình toán học động lực học hoàn chỉnh cho robot để tối ưu hóa quỹ đạo chuyển động, giảm rung lắc khi vận hành ở tốc độ cao.
  • Nâng cấp thuật toán xử lý ảnh với các mô hình học máy để kiểm tra thêm các dạng khuyết tật khác như nứt vỡ miệng chai, mức dung dịch chiết rót và chất lượng in ấn nhãn mác.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo chuyên môn phù hợp cho sinh viên, học viên và kỹ sư thuộc các ngành:

  • Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa: Tham khảo phương pháp lập trình điều khiển chuyển động (Motion Control) phát xung PTO trên TIA Portal, đặc biệt là kỹ thuật giao tiếp và đọc dữ liệu Absolute Encoder từ driver servo Mitsubishi MR-J3 vào PLC Siemens S7-1200.
  • Kỹ thuật Cơ điện tử và Robot học: Tham khảo quy trình thiết kế cơ khí 3D trên SolidWorks, giải bài toán động học thuận/nghịch cho robot 3 bậc tự do, tính toán ma trận Jacobian và mô phỏng hệ thống đa vật thể bằng MATLAB/Simscape.
  • Kỹ thuật Máy tính và Thị giác công nghiệp: Tham khảo phương pháp xây dựng giao diện điều khiển giám sát bằng C# WinForms kết nối PLC qua Ethernet và thuật toán xử lý ảnh công nghiệp phân loại sản phẩm theo thời gian thực.

Câu hỏi thường gặp

  1. Tại sao nhóm tác giả lại lựa chọn kết hợp PLC Siemens S7-1200 với hệ thống AC Servo Mitsubishi MR-J3? Tại thị trường công nghiệp Việt Nam, PLC Siemens được đánh giá rất cao về độ bền và tính ổn định trong vận hành, nhưng các dòng động cơ servo châu Âu đi kèm thường có chi phí đắt đỏ và khó tìm linh kiện thay thế. Ngược lại, động cơ AC Servo Mitsubishi MR-J3 của Nhật Bản rất phổ biến, giá thành hợp lý và độ chính xác cao. Việc kết hợp hai thiết bị này tạo ra giải pháp kỹ thuật dung hòa giữa độ tin cậy điều khiển và tính kinh tế.

  2. Việc đọc bộ mã hóa tuyệt đối (Absolute Encoder) từ driver MR-J3 về PLC S7-1200 mang lại lợi ích gì cho hệ thống? Bộ mã hóa tuyệt đối lưu trữ vị trí thực tế của trục động cơ bằng chuỗi mã nhị phân không bị mất đi khi mất nguồn. Việc PLC đọc được giá trị này thông qua giao thức truyền thông I/O số (kèm mã kiểm tra Checksum) giúp cánh tay robot xác định được ngay tọa độ hiện tại khi có điện trở lại mà không cần phải thực hiện chu trình quay về gốc tọa độ (Home), ngăn ngừa rủi ro va chạm cơ khí và rút ngắn thời gian khởi động lại dây chuyền.

  3. Thuật toán xử lý ảnh phát hiện sản phẩm lỗi (chai không có nắp) hoạt động như thế nào? Hệ thống sử dụng Camera công nghiệp IMC-3616UC đặt tại băng tải đầu ra. Khi chai đến vị trí kiểm tra, camera chụp ảnh và phần mềm C# WinForms sẽ trích xuất vùng ảnh tại cổ chai, sau đó tính toán giá trị màu RGB trung bình. Vì nắp cao su có màu xám đặc trưng khác biệt so với nền và miệng chai thủy tinh trong suốt, giải thuật sẽ so sánh mức xám đo được với ngưỡng chuẩn cài đặt để phân loại chai có nắp hay không có nắp.

  4. Bàn cân loadcell đóng vai trò gì trong khâu sắp xếp chai vào hộp? Cảm biến loadcell kết hợp mô-đun khuếch đại tín hiệu JY-S60 được lắp đặt bên dưới bàn chứa hộp 3x3. Thiết bị này liên tục giám sát sự gia tăng khối lượng sau mỗi lần robot thả chai. Trường hợp robot gắp trượt trên băng tải, giá trị cân không đổi sẽ báo hiệu cho hệ thống nhận biết vị trí đó chưa có chai, giúp hệ thống duy trì thứ tự gắp bù chai chính xác cho đến khi hộp đủ 9 chai đạt chuẩn.

  5. Cánh tay robot Magician trong đồ án được thiết kế và chế tạo bằng những phương pháp nào? Robot có cấu trúc 3 bậc tự do mô phỏng theo dòng Dobot Magician. Phần khớp 1 (đế xoay) được dẫn động trực tiếp hoặc qua đai từ động cơ servo; các khớp 2 và 3 được chế tạo bằng công nghệ in 3D kết hợp khung nhôm định hình 20x20mm và hệ thống truyền động dây đai để tối ưu khối lượng chuyển động của cánh tay.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Hệ thống chiết rót và đóng nắp tự động" của nhóm tác giả Trần Văn Thể, Đinh Thanh Sang và Nguyễn Phan Quang Phúc đã thiết kế và chế tạo thành công một mô hình dây chuyền sản xuất tự động khép kín. Đề tài giải quyết hiệu quả bài toán tích hợp kỹ thuật giữa PLC Siemens S7-1200 và hệ thống AC Servo Mitsubishi MR-J3, làm chủ công nghệ đọc Absolute Encoder và tích hợp thị giác máy tính vào khâu kiểm soát chất lượng. Công trình có cấu trúc hoàn chỉnh, dữ liệu thực nghiệm minh bạch, mang lại giá trị ứng dụng và tham khảo thực tiễn cao cho sinh viên và kỹ sư khối ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa.