Hệ thống nhận diện và thu gom đầu cosses sử dụng camera công nghiệp

Tài liệu nghiên cứu The system for picking up and identifying cosses heads uses industrial camera, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên sâu về .

• Tác giả: Trần Xuân Thắng
• Người hướng dẫn: MEng. Lê Hoàng Lâm
• Trường học: Ho Chi Minh City University of Technology and Education
• Chuyên ngành: Electrical and Electronics Engineering Technology
• Đề tài: Hệ thống nhận diện và thu gom đầu cosses bằng camera công nghiệp
• Loại tài liệu: graduation project
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Ho Chi Minh

Mục lục chi tiết

• THANKS TO
• PROMISE
• SUMMARY
• ABSTRACT
• 1. CHAPTER 1: INTRODUCTION
• 1.1. Background of research
• 1.2. Reason to select this project
• 1.3. Research the contents
• 1.4. The limitation of project
• 2. CHAPTER 2: THEORETICAL BASIC
• 2.1. What’s the PLC
• 2.2. Characteristics and function of PLC
• 2.3. Q-Series Mitsubishi PLC
• 2.4. Servo motor and servo driver
• 2.5. Function of AC – Motor
• 2.6. Structure of AC – Motor
• 2.7. Servo driver MR – J3
• 2.8. Classification of encoder
• 2.9. AC servo positioning control
• 2.10. Setup for electronic positioning
• 2.11. NPN and PNP types – sensor
• 2.12. Pattern in camera
• 2.13. In – sight 1100 camera
• 2.14. System of CC – Link
• 2.15. Characteristic of CC - Link
• 3. CHAPTER 3: SYSTEM CALCULATION, DESIGN AND CONSTRUCTION
• 3.1. Requirement of the system
• 3.2. Calculation and design for system
• 3.3. Part of mechanical
• 3.4. Block Diagram of mechanical part
• 3.5. Design drawing and model parameters
• 3.6. Part of electrical
• 3.7. Electrical Block Diagram
• 3.8. Select a device and construct a system
• 3.9. Output module QY80
• 3.10. CC-Link module QJ61BT11N
• 3.11. Driver Servo Station
• 3.12. SSCNET III Network
• 4. CHAPTER 4: ALGORITHMS AND PROGRAMS
• 4.1. System operation and Algorithms
• 4.2. Operation of the system
• 4.3. Algorithms used by the system
• 4.4. An algorithm designed to analyze and extract information from photographs depicting various things
• 4.5. Setup for parameter
• 4.6. GT designer 3 software
• 4.7. Insight Explorer Software
• 4.8. Communicate PLC with Insight explorer
• 5. CHAPTER 5: RESULTS, COMMENT AND EVALUATION
• 5.1. Comment and evaluation
• 6. CHAPTER 6: CONCLUSION AND RECOMMENDATION

Tóm tắt

I. Tổng quan về hệ thống nhận diện và thu gom đầu cosses bằng camera công nghiệp

Hệ thống nhận diện và thu gom đầu cosses bằng camera công nghiệp là một giải pháp tiên tiến trong ngành sản xuất. Hệ thống này sử dụng camera công nghiệp để nhận diện và phân loại các đầu cosses, từ đó tự động thu gom và sắp xếp chúng vào các hộp. Việc áp dụng công nghệ này không chỉ giúp tăng năng suất mà còn giảm thiểu sai sót trong quá trình sản xuất.

1.1. Định nghĩa và vai trò của hệ thống nhận diện

Hệ thống nhận diện sử dụng công nghệ nhận diện đối tượng để phân loại các sản phẩm. Điều này giúp cải thiện quy trình sản xuất và đảm bảo chất lượng sản phẩm.

1.2. Lợi ích của việc sử dụng camera công nghiệp

Camera công nghiệp cung cấp khả năng phân tích hình ảnh chính xác, giúp nhận diện nhanh chóng và hiệu quả. Điều này làm giảm thời gian và chi phí sản xuất.

II. Thách thức trong việc triển khai hệ thống nhận diện và thu gom

Mặc dù hệ thống nhận diện và thu gom mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng gặp phải một số thách thức. Các vấn đề như độ chính xác của cảm biến hình ảnh, tốc độ xử lý và khả năng tương thích với các thiết bị khác là những yếu tố cần được xem xét kỹ lưỡng.

2.1. Độ chính xác của cảm biến hình ảnh

Độ chính xác của cảm biến hình ảnh ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng nhận diện sản phẩm. Việc lựa chọn camera phù hợp là rất quan trọng.

2.2. Tốc độ xử lý và thời gian thực

Tốc độ xử lý của hệ thống cần phải đủ nhanh để đáp ứng yêu cầu sản xuất. Nếu không, sẽ dẫn đến tình trạng tắc nghẽn trong dây chuyền sản xuất.

III. Phương pháp triển khai hệ thống nhận diện và thu gom hiệu quả

Để triển khai hệ thống nhận diện và thu gom một cách hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp công nghệ tiên tiến. Việc sử dụng PLC và các thuật toán xử lý hình ảnh là rất cần thiết để đảm bảo hệ thống hoạt động trơn tru.

3.1. Sử dụng PLC trong hệ thống

PLC giúp điều khiển các thiết bị trong hệ thống một cách tự động và chính xác. Điều này giúp giảm thiểu sai sót và tăng hiệu suất làm việc.

3.2. Ứng dụng thuật toán xử lý hình ảnh

Các thuật toán xử lý hình ảnh giúp cải thiện khả năng nhận diện và phân loại sản phẩm. Việc áp dụng các công nghệ như trí tuệ nhân tạo có thể nâng cao hiệu quả của hệ thống.

IV. Ứng dụng thực tiễn của hệ thống nhận diện và thu gom

Hệ thống nhận diện và thu gom đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực, từ sản xuất đến logistics. Việc sử dụng camera công nghiệp giúp tăng cường khả năng giám sát và quản lý quy trình sản xuất.

4.1. Ứng dụng trong ngành sản xuất

Trong ngành sản xuất, hệ thống giúp tự động hóa quy trình thu gom và phân loại sản phẩm, từ đó nâng cao năng suất.

4.2. Ứng dụng trong logistics

Hệ thống cũng được sử dụng trong logistics để theo dõi và quản lý hàng hóa, giúp giảm thiểu sai sót trong quá trình vận chuyển.

V. Kết luận và tương lai của hệ thống nhận diện và thu gom

Hệ thống nhận diện và thu gom đầu cosses bằng camera công nghiệp đang mở ra nhiều cơ hội mới cho ngành sản xuất. Với sự phát triển của công nghệ, hệ thống này hứa hẹn sẽ ngày càng hoàn thiện và hiệu quả hơn.

5.1. Tương lai của công nghệ nhận diện

Công nghệ nhận diện sẽ tiếp tục phát triển, với khả năng nhận diện chính xác hơn và nhanh hơn, giúp cải thiện quy trình sản xuất.

5.2. Định hướng phát triển hệ thống

Các nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực này sẽ tập trung vào việc tối ưu hóa hiệu suất và giảm chi phí, từ đó nâng cao giá trị cho doanh nghiệp.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION GRADUATION THESIS ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERING TECHNOLOGY THE SYSTEM FOR PICKING UP AND IDENTIFYING COSSES HEADS USES INDUSTRIAL CAMERA INSTRUCTOR:MEng. LE HOANG LAM STUDENT: TRAN XUAN THANG NGUYEN HOANG SON SKL012564 Ho Chi Minh city, January, 2024 HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULTY OF INTERNATIONAL EDUCATION GRADUATION PROJECT THE SYSTEM FOR PICKING UP AND IDENTIFYING COSSES HEADS USES INDUSTRIAL CAMERA Advisor: MEng. Le Hoang Lam Member: Tran Xuan Thang Student’s ID: 19142105 Member: Nguyen Hoang Son Student’s ID: 19142090 Ho Chi Minh, January, 2024 Instructor: PhD. Nguyễn Phan HO CHI MINH UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULTY OF INTERNATIONAL EDUCATION Graduation Project Assignment Group members: Trần Xuân Thắng Studen’s ID:19142105 Nguyễn Hoàng Sơn Studen’s ID:19142090 Date of assignment: 21/08/2023 Date of submission: 30/12/2023 Major: Electrical and Electronics Engineering Technology (EEE) Project: The system for picking up and identifying cosses heads uses industrial cameras Advisor: MEng.

Le Hoang Lam Content: 1. Project title: The system for picking up and identifying cosses heads uses industrial cameras. Initial materials provided by the advisor: - http://dl.com/dl/fa/document/manual/ssc/ib0300117/ib 0300117b.com/fa/vn_vi/download/manual/pdf/cnt/pl c007.pdf - https://www.com/fa/vn_vi/download/manual/pdf/cnt/pl c005. Project description: Design the electrical and mechanical part of system for picking up and identifying cosses heads and sort into boxes.

Synchronous and interpolation position control to cosses head shipping head, while Cognex camera determines pattern of cosses head. The final result: Electrical panel, Mechanical system model and the thesis. HO CHI MINH INIVERSITY OF TECHONOLOGY AND EDUCATION FACULTY OF INTERNATIONAL EDUCATION Graduation thesis Review sheet (For instructor) Group members: Trần Xuân Thắng Studen’s ID:19142105 Nguyễn Hoàng Sơn Studen’s ID:19142090 Major: Electrical and Electronics Engineering Technology (EEE) Project: The system for picking up and identifying cosses heads uses industrial cameras Advisor: MEng. Le Hoang Lam Comment 1.

Comment on the spirit and working attitude of students. Comments on the performance. Agree Disagree Ho Chi Minh, January 30, 2024 HO CHI MINH UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULTY OF INTERNATIONAL EDUCATION Graduation thesis Pre – defense evaluation sheet Group members: Trần Xuân Thắng Studen’s ID:19142105 Nguyễn Hoàng Sơn Studen’s ID:19142090 Major: Electrical and Electronics Engineering Technology (EEE) Project: The system for picking up and identifying cosses heads uses industrial cameras Advisor: MEng. Le Hoang Lam Evaluation: 1.

Contents and workload of project: …………………………………………. Approval for oral defense? (Approved or denied): …………………………. Mark: …………… In word: …………………………………………………. Ho Chi Minh, January 30, 2024 Advisor (Sign with full name) HO CHI MINH UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULTY OF INTERNATIONAL EDUCATION Graduation thesis Evaluation sheet of defense committee member Group members: Trần Xuân Thắng Studen’s ID:19142105 Nguyễn Hoàng Sơn Studen’s ID:19142090 Major: Electrical and Electronics Engineering Technology (EEE) Project: The system for picking up and identifying cosses heads uses industrial cameras Advisor: MEng.

Le Hoang Lam Name of defense committee member: ……………………………………………. Contents and workload of project: …………………………………………. Approval for oral defense? (Approved or denied): …………………………. Ho Chi Minh, January 30, 2024 Committee member (Sign with full name) CONTENT Recognition.

Background of research. Reason to select this project. Research the contents. The limitation of project.

3 CHAPTER 2: THEORETICAL BASIC. What’s the PLC. Characteristics and function of PLC. Q-Series Mitsubishi PLC:.

Servo motor and servo driver. Function of AC – Motor. Structure of AC – Motor. Servo driver MR – J3.

Classification of encoder. AC servo positioning control. Setup for electronic positioning. NPN and PNP types – sensor.

Pattern in camera. In – sight 1100 camera. System of CC – Link. Characteristic of CC - Link.

41 CHAPTER 3: SYSTEM CALCULATION, DESIGN AND CONSTRUCTION. Requirement of the system. Calculation and design for system. Part of mechanical.

Block Diagram of mechanical part. Design drawing and model parameters. Part of electrical. Electrical Block Diagram.

Select a device and construct a system. Output module QY80. CC-Link module QJ61BT11N. Driver Servo Station.

SSCNET III Network. 85 CHAPTER 4: ALGORITHMS AND PROGRAMS. System operation and Algorithms. Operation of the system.

Algorithms used by the system. An algorithm designed to analyze and extract information from photographs depicting various things. Setup for parameter. GT designer 3 software.

Insight Explorer Software. Communicate PLC with Insight explorer:. 119 CHAPTER 5: RESULTS, COMMENT AND EVALUATION. Comment and evaluation.

125 CHAPTER 6: CONCLUSION AND RECOMMENDATION. 5 Series HF Servo Motor. 6 AC Servo motor. 9 Structure of encoder.

13 Setup for positioning. 14 Go home use Near-point dog method. 15 Setting limit for system. 17 APM-D3A1 NPN sensor.

18 NPN and PNP type. 21 Definition of pattern. 22 In-sight 1100 camera. 24 Industrial network of CC – Link.

1 Set up speed limit value for each axis. 2 Mechanical part block diagram. 4 The lead screw's X-Axis parameters. 6 Lead screw Y: Axis specifications.

7 Z – Axis THK – KR 20. 8 Lead screw Z - Axis specifications. 9 Electrical Block Diagram. 13 Module CC-Link QJ61BT11N.

14 QJ61BT11N Specifications. 15 QJ61BT11N characteristics. 18 SSCNET III network. 19 Camera Cognex In – Sight 1100.

20 2D Driver Brushless Wiring. 21 Driver Brushless Bled6C-CC. 22 2D Sensors connecting QD75MH4. 26 Cognex In-sight 1100 Cable.

27 Ethernet cable Cognex In-Sight 1100 Pin-outs. 28 Encoder cable with two connectors. 29 Power supply cable with two connectors. 32 Switching source TDK-Lambda.

33 Relay RT3S-24V Panasonic AY33002. 34 SSCNET III Network connection. 35 System Ethernet network. 39 Conveyor and aluminum frame construction.

40 Soft limit switch for X-Axis. 42 Camera cognex in – sight 1100 construction. 43 Mechanical part after construction. 46 Sensor, each axis with domino.

47 Complete the mechanical and electrical parts for system. 1 Linear Interpolation 3-axis algorithms. 2 Set up flowchart. 6 GX works 2 software.

7 Type of PLC. 9 Setup for CC – Link. 10 Setup master station for CC – Link. 11 Basic parameters to control the speed of the motor after connecting to the PLC.

12 Control the conveyor. 13 Setting parameters for PLC. 14 Setting OPR (Home), Creep and OPR retry for project. 15 Setting servo series and forced stop.

16 Setting function in positioning axis mode. 17 Call data for each axis. 18 Auto refresh mode. 19 Call “K1” to reset error.

20 GT designer 3 software. 21 Layout of GT designer 3. 22 Objects for project. 23 Project, screen and system tab.

24 Types of screen. 25 Place the objects. 26 Configurations for system. 27 Create switch for each function, numerical input and numerical display.

28 Background and interface for project. 32 Function of LED. 35 In-sight software. 36 Ethernet part in adapter options.

37 Properties of Ethernet part. 38 Internet Protocol Version 4 (TCP/IPv4). 39 Add Sensor/Device to Network part in In-sight software. 41 Interface of In-sight explorer software.

42 Setting function for camera. 45 Built – in Ethernet port setting. 46 Interface of open setting. 47 Communication setting, add device.

48 Interface at add device. 49 Interface after being set up in the add/device section. 50 Setting for device addressing part. 51 Format output data.

52 Complete communication process of PLC and In – Sight explorer. 2 Q – series CPU devices. 3 Q-Series CPU Configuration. 4 Q-Series Power Supply Module.

5 Q-Series Input module. 6 Q-Series Output Modules. 7 Pulse Train Method. 9 Connector and indicator.

1 Modules in PLC station. 4 Positioning Module QD75MH4. 6 Motors for Driver. 7 Servo Driver MR-J3-10B Parameters.

8 Servo Driver MR-J3-40B Parameters. 9 Servo motor Parameters. 10 Camera Cognex 1100 parameters. 11 Brushless DC Driver BLED6C-CC parameters.

14 Circuit Breaker parameters .78 Recognition First and first, I would like to express my appreciation to the Faculty of High Quality and Ho Chi Minh City University of Technology and Education for providing the necessary resources and opportunities that enabled us to successfully finish our graduation thesis. The group's project largely center on the theoretical and practical information that we have acquired via searching, study, debate, and synthesis throughout the learning process, as well as the knowledge imparted by our professors during our time as students here. Furthermore, during our college years and internship, we had enough support and encouragement from our instructors, siblings, and friends. They recommended us to use the information we had acquired to effectively address and resolve the issue at hand.

In addition, we would like to express our deep gratitude to our very motivated teacher, MEng Le Hoang Lam, who facilitated conversations and provided valuable suggestions to ensure the successful completion of this project. In addition, she furnished us with top-notch mechanical and electrical apparatus as well as a comprehensive group orientation. In addition, we expressed our gratitude to the administrators and instructors of the Faculty of High-Quality Training, particularly to our department head, Mr. Nguyen Minh Tam, for his encouragement and contagious enthusiasm, as well as for his feedback and responses to us during the project's implementation, which allowed them to provide useful information for the group's project.

Lastly, we would like to extend our appreciation to our friends and family for their steadfast support and for creating the optimal conditions for us to diligently complete our graduation thesis. The authors 1 Thanks To successfully finish the project and fulfil the requirements of our university, my team would like to express our gratitude to the department of electrical and electronics at the University of Technology and Education of Ho Chi Minh City. To complete the subject "The system for picking up and identifying cosses heads uses industrial cameras," my group received a substantial amount of material from the professors. We express our gratitude to Mr.

Le Hoang Lam for his fervent mentorship and valuable recommendations throughout the group's challenging brainstorming process. 2 Promise The study on the subject of "The system for picking up and identifying cosses heads uses industrial cameras" is being conducted under the supervision of lecturer Le Hoang Lam. Moreover, there is no evidence of any plagiarism from other sources in this work. In the event of any problems, we will assume all responsibility.

Ho Chi Minh, January, 2024 Student group (Sign with full name) 3 Summary The growth of the nation's industry is closely linked to the importance of power. For factories, workshops, and factories, maintaining voltage dependability and enhancing power quality are the most important issues. Second, gratitude for the achievements in productive economic development. These achievements have been greatly aided by electrical and electronic engineering technology, which also serves as inspiration for us to study and practice.

It is an honor for electrical department students. Under the direct supervision of MEng. Le Hoang Lam of the Ho Chi Minh University of Technology and Education, my team will conduct research on the following issue in the first semester of the 2023–2024 academic year: "The system for picking up and identifying cosses heads uses industrial cameras." After working directly under MEng. Le Hoang Lam for three months, we finished the project with all the necessary content, but there are still many gaps in our understanding and it still has many restrictions.

For this reason, my team is hoping that Mr. Le Hoang Lam will provide input and additions to help us finish our project. 4 Abstract Automation is gaining popularity in various business sectors, particularly manufacturing and assembly. It can boost productivity, reduce errors, and improve efficiency by automating tasks previously performed manually.

This leads to reduced expenses and quicker, more accurate execution of activities, ultimately reducing costs. The classification in the industry has undergone substantial changes in recent years. The use of technology for detection, recognition, and automation has revolutionised product categorization. These solutions have enhanced production by completely transforming the process and making it faster, more precise, more reliable.

The industrial selection and identifying system has the capability to analyse substantial amounts of data.