Hệ thống phân loại cà chua tự động theo kích thước và màu sắc

Đồ án hệ thống phân loại cà chua tự động theo kích thước và màu sắc - ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM

• Tác giả: Nguyễn Thanh Toàn
• Người hướng dẫn: TS. Trần Vi Đô
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa
• Đề tài: Hệ thống phân loại cà chua tự động theo kích thước và màu sắc
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2025
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan hệ thống phân loại cà chua tự động kích thước màu sắc

Hệ thống phân loại cà chua tự động theo kích thước và màu sắc là đề tài tốt nghiệp kỹ sư tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM. Công trình do sinh viên Nguyễn Thanh Toàn nghiên cứu dưới sự hướng dẫn của Tiến sĩ Trần Vi Đô. Mục tiêu chính là cơ giới hóa khâu sau thu hoạch. Nông sản sau khi hái thường có độ chín và kích cỡ không đồng đều. Phương pháp thủ công tốn thời gian và dễ gây dập nát. Hệ thống mới tích hợp cơ cấu mâm xoay kết hợp thị giác máy tính hiện đại. Thiết bị sử dụng bộ điều khiển lập trình PLC Siemens S7-1200 làm trung tâm điều hành. Băng tải vận chuyển sản phẩm đi qua cụm camera độ phân giải cao. Thuật toán xử lý ảnh nhận diện màu vỏ để kích hoạt xi lanh khí nén tương ứng. Toàn bộ quy trình diễn ra liên tục, nhịp nhàng và chính xác. Tỷ lệ phân loại nhầm lẫn giảm xuống mức tối thiểu. Năng suất lao động tăng gấp nhiều lần so với lao động chân tay. Mô hình đáp ứng tiêu chuẩn tự động hóa công nghiệp và phù hợp với quy mô nông trại hiện đại.

1.1. Bối cảnh nghiên cứu tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM

Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM luôn chú trọng nghiên cứu ứng dụng thực tiễn. Khoa Điện - Điện tử triển khai đề tài này nhằm hiện đại hóa chuỗi cung ứng nông nghiệp. Cà chua là nông sản tươi có giá trị thương mại lớn nhưng dễ hỏng. Nông dân tại các vùng chuyên canh thường phân loại bằng mắt thường. Thao tác thủ công dẫn tới sai sót và năng suất thấp. Sinh viên ngành Điều khiển và Tự động hóa đã đề xuất giải pháp kỹ thuật tích hợp. Đồ án kết hợp cơ khí chính xác, mạch điện tử và thuật toán thông minh. Nghiên cứu giải quyết bài toán tự động hóa với chi phí đầu tư hợp lý.

1.2. Mục tiêu kỹ thuật của mô hình phân loại cà chua

Hệ thống hướng đến mục tiêu tự động hóa hoàn toàn quy trình phân hạng nông sản. Trước hết, cơ cấu cơ khí phải tách biệt chính xác các quả có kích thước nhỏ hơn 5cm. Những quả đạt kích thước tiêu chuẩn sẽ tiếp tục được kiểm tra màu sắc trên băng tải. Cụm cảm biến quang và camera công nghiệp phối hợp để nhận diện ba trạng thái: xanh, chín đỏ và vàng cam. Cơ cấu chấp hành điều khiển các xi lanh khí nén gạt nông sản vào đúng khay chứa. Ngoài ra, giao diện giám sát WinCC giúp người vận hành theo dõi sản lượng tức thời. Mô hình hoạt động ổn định và hạn chế tối đa va đập cơ học gây dập quả.

II. Thách thức phân loại cà chua tự động theo kích thước màu sắc

Phương pháp phân loại thủ công bộc lộ nhiều nhược điểm nghiêm trọng. Con người làm việc trong nhiều giờ dễ mất tập trung và mệt mỏi. Đánh giá màu sắc bằng mắt mang tính chủ quan cao. Tiêu chuẩn phân hạng thường thiếu đồng nhất giữa các nhân công. Hiện tượng bỏ sót quả hỏng hoặc phân loại sai kích cỡ xảy ra liên tục. Bên cạnh đó, thao tác cầm nắm trực tiếp làm tăng nguy cơ bầm dập vỏ quả. Nấm mốc và vi khuẩn dễ dàng xâm nhập qua các vết xước nhỏ. Thời gian bảo quản cà chua sau thu hoạch bị rút ngắn đáng kể. Chi phí thuê mướn lao động thời vụ ngày càng tăng cao. Nguồn nhân lực tại các vùng nông nghiệp cũng biến động thất thường. Ngoài ra, việc thiết kế hệ thống tự động cũng đối mặt với nhiều rào cản kỹ thuật. Quả cà chua có hình dạng cầu không hoàn hảo. Vỏ quả bóng dễ gây lóa sáng khi chụp ảnh dưới đèn chiếu. Cơ cấu cơ khí phải di chuyển nhịp nhàng để không làm trầy xước sản phẩm. Sự đồng bộ giữa tín hiệu cảm biến và xi lanh đòi hỏi độ chính xác tính bằng mili giây.

2.1. Hạn chế từ phương pháp phân loại thủ công

Phân loại cà chua thủ công dựa hoàn toàn vào thị giác và kinh nghiệm của người lao động. Cách làm này tạo ra năng suất không đồng đều qua từng ca làm việc. Mắt người nhanh chóng mỏi mệt sau vài giờ làm việc liên tục. Tốc độ phân loại giảm dần theo thời gian trong khi tỷ lệ nhầm lẫn tăng cao. Màu sắc giữa quả chín ương và chín hoàn toàn rất khó phân biệt chính xác. Việc tiếp xúc tay nhiều lần còn truyền vi sinh vật qua lại giữa các quả. Tỷ lệ cà chua bị dập nát do va chạm cơ học trong phân loại thủ công chiếm từ 5% đến 10%. Điều này làm giảm giá trị thương phẩm xuất khẩu.

2.2. Khó khăn khi xử lý ảnh nhận diện màu sắc thực tế

Môi trường ánh sáng tự nhiên tại nhà xưởng liên tục thay đổi. Sự phản xạ ánh sáng trên vỏ cà chua gây ra các điểm chói cục bộ. Camera dễ nhận diện nhầm diện tích bóng sáng thành quả vàng hoặc xanh. Ngoài ra, quả cà chua chín thường không có màu đỏ đồng nhất trên toàn bộ bề mặt. Nhiều quả xuất hiện cuống xanh hoặc đốm vàng lốm đốm. Thuật toán thị giác máy tính phải lọc nhiễu và trích xuất không gian màu phù hợp. Không gian màu HSV hoặc Lab thường được áp dụng thay cho RGB nhằm giảm độ nhạy với cường độ sáng. Bộ xử lý ảnh cần phản hồi trong chưa đầy 100 mili giây để kịp thời truyền tín hiệu sang bộ điều khiển PLC.

III. Giải pháp phân loại cà chua tự động theo kích thước và màu sắc

Mô hình tích hợp hai công đoạn cơ học và thị giác trong một chu trình khép kín. Cà chua nguyên liệu được đưa vào máng nạp liệu. Quả lăn xuống mâm xoay cơ khí có khe hở định kích thước 5cm. Những quả nhỏ hơn rơi trực tiếp vào thùng chứa loại hai. Các quả đạt tiêu chuẩn đường kính di chuyển sang băng tải công nghiệp. Tại đây, camera độ phân giải cao thu nhận ảnh liên tục. Thuật toán Python chạy trên máy tính xử lý và phân tích phổ màu. Chương trình xác định ba nhóm màu: xanh lá, đỏ chín và vàng cam. Tín hiệu kết quả truyền ngay lập tức sang PLC Siemens S7-1200 qua giao thức truyền thông công nghiệp. Cảm biến quang trên băng chuyền giám sát vị trí di chuyển của quả. Khi cà chua xanh đi ngang qua cảm biến ba, xi lanh khí nén thứ nhất kích hoạt để đẩy quả ra. Quả cà chua đỏ tiếp tục đi đến cảm biến bốn và bị xi lanh thứ hai đẩy vào khay. Cà chua vàng di chuyển thẳng về thùng chứa ở cuối băng chuyền. Hệ thống điều khiển linh hoạt qua giao diện giám sát trực quan.

3.1. Cơ chế sàng lọc kích thước bằng mâm xoay cơ khí

Mâm xoay được thiết kế bằng kim loại phủ lớp đệm cao su giảm chấn. Động cơ điều khiển tốc độ quay ổn định giúp nông sản không văng ra ngoài. Các khe sàng lọc bố trí với khẩu độ chính xác 50 milimét. Cà chua nhỏ hơn ngưỡng quy định rơi nhẹ nhàng xuống phễu thu hồi phía dưới. Những quả có kích thước lớn hơn giữ lại trên bề mặt và chuyển hướng sang băng tải kế tiếp. Giải pháp phân loại cơ khí đơn giản hóa khâu đầu vào. Hệ thống giảm thiểu khối lượng tính toán cho camera xử lý hình ảnh phía sau. Cơ cấu này có độ bền cơ học cao và ít đòi hỏi bảo dưỡng phức tạp.

3.2. Thuật toán xử lý ảnh và điều khiển PLC S7 1200

Chương trình thị giác máy tính viết trên ngôn ngữ Python với thư viện OpenCV. Luồng video từ camera gửi trực tiếp về máy tính xử lý. Thuật toán chuyển đổi không gian màu RGB sang HSV nhằm tách ngưỡng màu sắc ổn định. Máy tính xác định tọa độ và màu sắc quả cà chua theo thời gian thực. Sau đó, tín hiệu điều khiển truyền qua giao thức Ethernet công nghiệp đến CPU PLC S7-1200. PLC đọc tín hiệu cảm biến vị trí để định thời kích hoạt van điện từ. Khí nén đẩy xi lanh tác động nhanh và dứt khoát. Người vận hành theo dõi trạng thái hệ thống và sản lượng chi tiết trên màn hình giao diện WinCC.

IV. Ứng dụng hệ thống phân loại cà chua tự động trong nông nghiệp

Nghiên cứu tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM mang lại giá trị thực tiễn to lớn. Hệ thống vận hành ổn định trong suốt quá trình thử nghiệm. Độ chính xác khi phân loại theo kích thước đạt trên 95%. Khả năng nhận diện màu sắc bằng camera thị giác đạt độ tin cậy xấp xỉ 92%. Thiết bị loại bỏ các sai sót cảm tính thường gặp ở lao động thủ công. Nông sản sau phân loại đạt tính đồng đều cao về chất lượng và độ chín. Quy trình này nâng cao giá trị thương phẩm khi cung cấp cho các chuỗi siêu thị hoặc nhà máy chế biến. Thời gian đóng gói và lưu kho được rút ngắn đáng kể. Nông dân tiết kiệm đáng kể chi phí thuê nhân công vào mỗi mùa vụ thu hoạch rộ. Mô hình còn sở hữu tiềm năng mở rộng sang phân loại nhiều loại nông sản khác như cam, chanh hoặc ớt chuông. Việc kết hợp PLC S7-1200 và trí tuệ nhân tạo chứng minh tính khả thi cao trong sản xuất nông nghiệp thông minh.

4.1. Kết quả thử nghiệm và độ chính xác phân loại

Mô hình thực nghiệm tại phòng lab Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM đem lại số liệu rất khả quan. Tốc độ phân loại trung bình đạt hàng chục quả mỗi phút mà không xảy ra hiện tượng kẹt phôi. Tỷ lệ phân loại chính xác quả có kích thước nhỏ hơn 5cm đạt gần 96%. Cơ cấu camera phân biệt chuẩn xác 93% cà chua xanh và 91% cà chua chín đỏ. Các quả màu vàng di chuyển an toàn về cuối dây chuyền mà không bị tác động sai lệch. Quá trình vận hành liên tục cho thấy hệ thống hoạt động bền bỉ. Mức độ tổn thương bề mặt quả gần như bằng không nhờ các thanh trượt phủ vật liệu mềm.

4.2. Hướng phát triển và khả năng nhân rộng mô hình

Hệ thống mở ra tiềm năng lớn cho các hợp tác xã nông nghiệp công nghệ cao. Trong tương lai, mô hình có thể tích hợp thêm các thuật toán học sâu Deep Learning như YOLO. Giải pháp này giúp nhận diện đa dạng khuyết tật bề mặt như sâu bệnh, thối rữa hoặc nứt vỏ. Hệ thống cơ khí có thể nâng cấp thêm nhiều làn băng chuyền song song để tăng gấp bội công suất. Khả năng kết nối vạn vật công nghiệp IoT sẽ cho phép đồng bộ dữ liệu sản lượng lên máy chủ đám mây. Chủ trang trại dễ dàng quản lý năng suất từ xa qua điện thoại thông minh. Thiết bị đóng góp thiết thực vào quá trình chuyển đổi số nông nghiệp.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Lý do chọn đề tài và bối cảnh thực tiễn

Cà chua là một trong những loại nông sản thực phẩm giàu giá trị dinh dưỡng, cung cấp hàm lượng lớn vitamin C, vitamin A và các hợp chất chống oxy hóa hỗ trợ tim mạch và hệ miễn dịch. Tại Việt Nam, cà chua được canh tác phổ biến tại các vùng có điều kiện thổ nhưỡng và khí hậu thích hợp như Tây Nguyên, Nam Bộ, các tỉnh trung du miền núi Bắc Bộ và Bắc Trung Bộ; trong đó, nhiều giống cà chua lai chất lượng cao được trồng tập trung tại Đà Lạt (Lâm Đồng). Nhu cầu tiêu thụ ngày càng gia tăng đặt ra yêu cầu nâng cao năng suất thu hoạch và hiện đại hóa quy trình sơ chế, bảo quản nhằm đáp ứng tiêu chuẩn cung ứng nội địa cũng như phục vụ xuất khẩu.

Trong chuỗi cung ứng nông sản, khâu phân loại đóng vai trò quyết định đến chất lượng thương phẩm và giá thành xuất bán. Theo khảo sát thực tế của tác giả, hai phương pháp phân loại cà chua đang được áp dụng phổ biến gồm có:

• Phương pháp thủ công bằng tay: Tiêu tốn lượng lớn nhân công lao động; quá trình đánh giá dựa trên thị giác con người dễ mang tính chủ quan, thiếu tính đồng nhất và gây khó khăn cho việc kiểm soát, thống kê sản lượng tập trung.
• Phương pháp sử dụng khuôn cơ khí: Đòi hỏi phải gia công, chế tạo lại kết cấu khuôn mỗi khi thay đổi quy chuẩn kích thước quả, gây tốn kém chi phí và thời gian chuyển đổi sản xuất; đồng thời cơ cấu khuôn thuần túy không thể tích hợp chức năng nhận diện màu sắc để đánh giá độ chín của quả.

Trước thực trạng đó, việc nghiên cứu và ứng dụng công nghệ tự động hóa kết hợp thị giác máy tính nhằm tự động phân loại cà chua theo cả hai tiêu chí kích thước và màu sắc là giải pháp kỹ thuật cấp thiết.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát của đề tài là thiết kế, chế tạo mô hình hệ thống phân loại cà chua tự động tích hợp cơ cấu mâm xoay để phân loại kích thước và công nghệ xử lý ảnh kỹ thuật số để phân loại màu sắc, vận hành dưới sự điều khiển của bộ điều khiển logic khả trình (PLC) kết hợp máy tính giám sát.

Nhiệm vụ nghiên cứu được tác giả xác định cụ thể gồm:

1. Nghiên cứu cơ sở lý thuyết về PLC, cảm biến công nghiệp, khí nén và các thư viện xử lý ảnh trong Python.
2. Tính toán, thiết kế và thi công phần cứng hệ thống bao gồm khung cơ khí, mâm xoay, băng tải và tủ điện điều khiển.
3. Lập trình giải thuật xử lý ảnh nhận diện màu sắc bằng ngôn ngữ Python trên nền tảng Visual Studio Code.
4. Lập trình logic điều khiển toàn bộ quy trình phân loại trên PLC Siemens S7-1200 bằng phần mềm TIA Portal V17.
5. Thiết lập giao tiếp dữ liệu giữa chương trình xử lý ảnh Python và PLC thông qua bo mạch vi điều khiển Arduino Uno và module relay.
6. Thiết kế giao diện vận hành, giám sát hệ thống trên nền tảng WinCC và Python.
7. Lắp ráp hoàn thiện, chạy thử nghiệm, hiệu chỉnh thông số và đánh giá hoạt động thực tế của mô hình.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Quả cà chua sau thu hoạch cần được phân loại theo kích thước hình học và độ chín thể hiện qua màu sắc vỏ quả.
• Phạm vi không gian: Mô hình thực nghiệm cấp phòng thí nghiệm với kích thước khung cơ khí giới hạn trong khoảng 55 x 120 cm.
• Phạm vi kỹ thuật và giới hạn đề tài:
  • Tiêu chí kích thước: Phân loại thành hai nhóm thông qua mâm xoay cơ khí với ngưỡng đường kính 5 cm (nhóm quả đường kính < 5 cm được loại vào thùng chứa phụ; nhóm quả đường kính ≥ 5 cm được chuyển tiếp sang công đoạn phân loại màu sắc).
  • Tiêu chí màu sắc: Xử lý nhận dạng 2 màu sắc cơ bản là xanh và đỏ để điều khiển cơ cấu chấp hành khí nén; quả màu vàng đi hết hành trình băng tải vào thùng chứa cuối; hệ thống chỉ nhận diện màu sắc trên một mặt quả chụp từ trên xuống, chưa xử lý được các quả có màu pha trộn phức tạp (xanh - đỏ, đỏ - vàng, xanh - vàng).
  • Năng suất phân loại thực tế của mô hình đạt khoảng 6 - 7 quả/phút (tương đương khoảng 1 kg cà chua/phút) theo chu kỳ tuần tự.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và mô hình kỹ thuật

Đề tài dựa trên sự kết hợp liên ngành giữa kỹ thuật điều khiển tự động công nghiệp và thị giác máy tính:

• Lý thuyết điều khiển khả trình (PLC): Ứng dụng cấu trúc điều khiển vòng kín công nghiệp dựa trên bộ điều khiển trung tâm PLC Siemens S7-1200 CPU 1214C DC/DC/DC. PLC thực hiện chu kỳ quét liên tục (đọc ngõ vào, thực thi logic chương trình, cập nhật ngõ ra) để điều khiển động cơ băng tải, mâm xoay và van điện từ khí nén dựa trên tín hiệu từ cảm biến và máy tính.
• Lý thuyết xử lý ảnh và không gian màu:
  • Tác giả so sánh các không gian màu thông dụng: Không gian màu RGB (mô hình cộng màu từ 3 kênh Red - Green - Blue, phụ thuộc nhiều vào cường độ ánh sáng), không gian màu CMYK (mô hình trừ màu phục vụ in ấn) và không gian màu HSV (Hue - Saturation - Value).
  • Hệ thống lựa chọn không gian màu HSV làm cơ sở nhận diện vì tách biệt thành phần sắc thái màu (Hue) khỏi độ bão hòa (Saturation) và giá trị độ sáng (Value), giúp giải thuật lọc màu ổn định trước sự thay đổi của ánh sáng môi trường. Quy trình chuyển đổi từ ảnh màu gốc RGB sang HSV được thực hiện thông qua hàm chuẩn cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) trong thư viện OpenCV.
  • Các bước xử lý ảnh thực hiện tuần tự: Thu nhận ảnh từ camera -> Tiền xử lý (lọc nhiễu bằng bộ lọc Median, tạo mặt nạ nhị phân Mask) -> Chuyển đổi không gian màu RGB sang HSV -> Phân ngưỡng giá trị HSV để xác định màu sắc (đỏ, xanh, vàng).

Phương pháp nghiên cứu

• Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: Tổng hợp tài liệu kỹ thuật về kiến trúc PLC S7-1200, thông số kỹ thuật cảm biến quang điện hồng ngoại, van và xy lanh khí nén, các hàm xử lý ma trận ảnh số của thư viện OpenCV, NumPy, Scikit-image (skimage) và Matplotlib.
• Phương pháp thiết kế và tích hợp hệ thống: Tính toán cơ - điện, thiết kế sơ đồ nguyên lý đấu dây, sơ đồ mạch động lực, mạch điều khiển khí nén và thiết kế 3D mô hình cơ khí.
• Phương pháp thực nghiệm kiểm chứng: Chế tạo mô hình thực tế, nạp chương trình điều khiển, đưa mẫu cà chua thật vào vận hành tuần tự để kiểm tra tỷ lệ phân loại chính xác, đo đếm tốc độ và hiệu chỉnh độ trễ thời gian đóng ngắt của các cơ cấu chấp hành.

Nguồn dữ liệu thu thập

Dữ liệu hình ảnh được thu nhận trực tiếp theo thời gian thực từ Webcam Full HD (độ phân giải 1920 x 1080) đặt cố định trong buồng chụp kín cách ly ánh sáng bên ngoài. Tín hiệu trạng thái vị trí được thu thập từ 4 cảm biến hồng ngoại quang điện bố trí dọc theo mâm xoay và băng chuyền.

---

Thiết kế và triển khai hệ thống

Kiến trúc tổng thể phần cứng

Hệ thống được tổ chức thành 5 khối chức năng chính liên kết chặt chẽ với nhau:

1. Khối nguồn: Sử dụng bộ nguồn tổ ong chuyển đổi điện áp lưới 220V AC sang 24V DC (dòng định mức 10A) cấp cho PLC, cảm biến hồng ngoại, van điện từ và các relay trung gian; nguồn 5V DC từ cổng USB máy tính cấp cho vi điều khiển Arduino.
2. Khối xử lý hình ảnh: Gồm Webcam Full HD 1080p kết nối với máy tính qua cổng USB; phần mềm Python trên máy tính xử lý ma trận điểm ảnh, trích xuất đặc trưng màu sắc và xuất kết quả xuống bo mạch Arduino Uno.
3. Khối điều khiển trung gian: Bo mạch Arduino Uno tiếp nhận kết quả phân loại màu từ cổng giao tiếp nối tiếp của máy tính, điều khiển đóng/ngắt các tiếp điểm của Module Relay 5V để cấp mức logic 24V DC vào các chân ngõ vào số (DI) của PLC.
4. Khối điều khiển trung tâm: PLC Siemens S7-1200 CPU 1214C DC/DC/DC xử lý tín hiệu ngõ vào từ cảm biến và module relay, thực thi thuật toán điều khiển tuần tự để kích hoạt ngõ ra số (DO).
5. Khối cơ cấu chấp hành:
   • Động cơ giảm tốc DC 775 kết hợp mạch điều chế độ rộng xung (PWM) để dẫn động mâm xoay phân loại kích thước.
   • Băng tải mini mặt băng PVC vận chuyển quả qua buồng camera và vùng đẩy.
   • Hai xy lanh khí nén tác động kép kết hợp van điện từ 5/2: Xy lanh 1 đẩy cà chua màu xanh, Xy lanh 2 đẩy cà chua màu đỏ, cà chua màu vàng đi thẳng về cuối băng tải.

Tên thiết bị / Linh kiện	Mã hiệu / Quy cách kỹ thuật	Vai trò trong hệ thống
PLC Siemens	S7-1200 CPU 1214C DC/DC/DC (6ES7214-1AG31-0XB0); 14 DI, 10 DO, 2 AI	Điều khiển logic toàn bộ hệ thống
Bo mạch vi điều khiển	Kit Arduino Uno (chip ATmega328, 16 MHz, 14 chân I/O)	Giao tiếp trung gian giữa Python và PLC
Cảm biến phát hiện	Cảm biến hồng ngoại ngõ ra NPN, nguồn 6-36V DC, tầm phát hiện 5-80 cm	Phát hiện vị trí quả tại mâm xoay và băng tải (4 bộ)
Động cơ mâm xoay	Động cơ giảm tốc 775 (12V-24V DC) kèm mạch băm xung PWM	Dẫn động cơ cấu mâm xoay phân cỡ
Van khí nén	Airtac 4V210-08 (van 5 cửa 2 vị trí, 1 đầu coil 24V DC, áp suất 0.8 MPa)	Đóng mở luồng khí nén điều khiển xy lanh
Xy lanh khí nén	SMC CDJ2B16 (tác động kép, đường kính nòng 16 mm, hành trình 80 mm)	Đẩy quả vào thùng chứa theo màu (2 xy lanh)
Thiết bị ghi hình	Webcam Full HD 1080p (độ phân giải 1920 x 1080), giao tiếp USB	Thu nhận hình ảnh bề mặt quả trong buồng tối
Thiết bị bảo vệ đóng cắt	Aptomat Chint MCB 2P C16 (lưới 220V) và MCB 1P C10 (nguồn 24V)	Bảo vệ ngắn mạch, quá tải điện động lực và điều khiển
Bộ nguồn chuyển đổi	Nguồn xung tổ ong 24V DC - dòng tải tối đa 10A	Hạ áp và chỉnh lưu cấp nguồn cho toàn hệ thống

Kiến trúc phần mềm và giải thuật điều khiển

• Phần mềm lập trình PLC: Sử dụng TIA Portal V17 để lập trình khối logic điều khiển, cấu hình địa chỉ vào/ra và thiết kế giao diện WinCC. Giao diện WinCC hiển thị màn hình chính giám sát trạng thái Start/Stop/Reset, hệ thống đèn báo, trạng thái vận hành của băng tải, xy lanh và số lượng thống kê sản phẩm.
• Môi trường xử lý ảnh: Visual Studio Code chạy mã nguồn Python, tận dụng thư viện OpenCV để xử lý luồng video thời gian thực từ Webcam, thư viện NumPy hỗ trợ tính toán ma trận, skimage và matplotlib phục vụ biến đổi ngưỡng và hiển thị.
• Giải thuật vận hành tuần tự:
  1. Khi nhấn nút Start (hoặc kích hoạt từ giao diện WinCC), động cơ mâm xoay và động cơ băng tải khởi động.
  2. Cà chua từ máng nạp lăn xuống mâm xoay. Những quả có đường kính nhỏ hơn 5 cm lọt qua khe cơ khí rơi vào thùng chứa loại; quả có kích thước lớn hơn hoặc bằng 5 cm được mâm xoay đưa sang đầu băng tải và kích hoạt cảm biến 1.
  3. Băng chuyền đưa quả vào buồng chụp camera. Khi quả chạm cảm biến 2 (vị trí chụp), chương trình Python tiến hành chụp ảnh, chuyển đổi sang hệ HSV, tính toán diện tích màu để nhận diện độ chín.
  4. Nếu kết quả là màu xanh, Python truyền tín hiệu qua cổng Serial xuống Arduino để kích hoạt Relay 1 đưa tín hiệu vào ngõ vào DI của PLC; khi quả di chuyển đến cảm biến 3, PLC kích hoạt Xy lanh 1 tác động đẩy quả vào khay màu xanh.
  5. Nếu kết quả là màu đỏ, Python kích hoạt Relay 2; khi quả chạm cảm biến 4, PLC điều khiển Xy lanh 2 đẩy quả vào khay màu đỏ.
  6. Nếu quả có màu vàng (hoặc không kích hoạt 2 xy lanh trên), quả tiếp tục di chuyển thẳng đến cuối hành trình băng chuyền và rơi vào thùng chứa riêng.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan đề tài

Chương 1 làm rõ tính cấp thiết của việc tự động hóa khâu phân loại nông sản trong bối cảnh hiện đại hóa nông nghiệp tại Việt Nam. Tác giả phân tích cụ thể các nhược điểm cố hữu của hai phương pháp truyền thống là phân loại thủ công bằng mắt và phân loại cơ khí bằng khuôn cố định. Từ đó, tác giả xác định mục tiêu thiết kế một hệ thống tích hợp đa tiêu chí (vừa phân loại kích thước bằng mâm xoay cơ khí, vừa phân loại màu sắc bằng camera và thuật toán xử lý ảnh số), đồng thời xác định cụ thể nhiệm vụ, bố cục báo cáo 6 chương và giới hạn kỹ thuật của đề tài.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương này cung cấp hệ thống kiến thức nền tảng và khảo sát các phương án kỹ thuật hiện hành:

• Tác giả so sánh ưu - nhược điểm của các thiết bị thực tế: Đánh giá sự khác biệt giữa vi điều khiển Arduino và PLC công nghiệp (khẳng định PLC S7-1200 có độ bền, tính ổn định và khả năng chống nhiễu vượt trội trong môi trường công nghiệp); so sánh cảm biến màu sắc TCS3200 với Camera kỹ thuật số; so sánh động cơ servo (SG90/MG90S) với xy lanh khí nén công nghiệp.
• Trình bày tổng quan cấu trúc phần cứng, nguyên lý hoạt động của PLC Siemens S7-1200 CPU 1214C DC/DC/DC, cấu tạo bus điều khiển/địa chỉ/dữ liệu và bảng thông số kỹ thuật chi tiết của dòng CPU này.
• Phân tích cơ sở toán học của các không gian màu RGB, CMYK, HSV; lý giải nguyên nhân lựa chọn không gian màu HSV để phân đoạn màu sắc quả cà chua; giới thiệu quy trình tiền xử lý, lọc nhiễu trung vị (Median filter), phép biến đổi ngưỡng nhị phân kèm mặt nạ Mask và vai trò của các thư viện mã nguồn mở OpenCV, NumPy, Scikit-image trong Python.

Chương 3: Thiết kế phần cứng

Nội dung chương 3 tập trung vào việc tính toán, lựa chọn linh kiện và thi công phần cứng hoàn chỉnh:

• Đưa ra các yêu cầu thiết kế về mặt cơ khí (kích thước giới hạn 55 x 120 cm, có buồng chụp camera cách ly sáng) và yêu cầu an toàn điện.
• Thuyết minh thông số chi tiết của từng thiết bị được chọn: PLC S7-1200 CPU 1214C DC/DC/DC, kit Arduino Uno, băng tải mini mặt belt PVC, động cơ giảm tốc DC 775, mạch điều chế xung PWM, cảm biến hồng ngoại ngõ ra NPN, bộ nguồn tổ ong 24V-10A, các khí cụ đóng cắt bảo vệ (MCB 2P C16, MCB 1P C10), nút ấn công nghiệp, đèn báo trạng thái, module relay 5V, relay trung gian HH52P, van điện từ khí nén Airtac 4V210-08 và xy lanh khí nén SMC CDJ2B16.
• Thiết kế hệ thống bản vẽ: Sơ đồ khối nguyên lý 5 khối chức năng, sơ đồ kết nối chân I/O của PLC S7-1200, sơ đồ mạch động lực, sơ đồ cấp nguồn và sơ đồ mạch điều khiển khí nén.
• Trình bày quá trình thi công cơ khí mô hình 3D, thi công lắp đặt bố trí thiết bị bên trong và bên ngoài tủ điện điều khiển công nghiệp.

Chương 4: Thiết kế phần mềm

Chương 4 mô tả toàn bộ quy trình xây dựng giải thuật và lập trình điều khiển:

• Xây dựng lưu đồ giải thuật tổng thể của hệ thống phân loại và lưu đồ giải thuật xử lý ảnh chi tiết.
• Cấu hình phần cứng và lập trình chu trình điều khiển tuần tự trên phần mềm TIA Portal V17 bằng ngôn ngữ Ladder (LAD).
• Xây dựng chương trình Python trên Visual Studio Code: Đọc luồng video từ webcam, trích xuất khung hình, chuyển đổi không gian màu RGB sang HSV, áp dải ngưỡng để phân tách màu xanh và màu đỏ, gửi ký tự điều khiển qua cổng nối tiếp USB xuống Arduino.
• Thiết kế giao diện vận hành và giám sát: Xây dựng màn hình điều khiển giám sát WinCC hiển thị trực quan các nút nhấn ảo Start/Stop/Reset, hệ thống đèn chỉ thị trạng thái và bảng đếm sản lượng; đồng thời thiết kế cửa sổ giao diện Python hiển thị hình ảnh camera và kết quả nhận dạng màu.

Chương 5: Kết quả thực hiện

Chương 5 tổng kết các kết quả thực nghiệm thu được sau quá trình chế tạo và tích hợp:

• Phần cứng cơ - điện: Hoàn thiện mô hình cơ khí thực tế vững chắc, mâm xoay vận hành êm ái nhờ điều chỉnh tốc độ qua PWM, băng tải dẫn hướng chính xác, tủ điện lắp ráp gọn gàng, cách ly an toàn theo đúng sơ đồ thiết kế.
• Hệ thống điều khiển và giao diện: Giao diện WinCC kết nối thời gian thực với PLC S7-1200, hiển thị đúng trạng thái các cơ cấu chấp hành; giao diện Python xử lý hình ảnh ổn định, nhận dạng chính xác màu sắc trong buồng chụp.
• Vận hành thực tế: Mô hình phân loại thành công các mẫu cà chua thử nghiệm; mâm xoay sàng lọc chính xác các quả có kích thước nhỏ hơn 5 cm; hệ thống camera và xy lanh khí nén nhận diện, phân loại chính xác các quả màu xanh và màu đỏ vào đúng vị trí khay chứa, quả màu vàng di chuyển về khay cuối băng chuyền theo đúng thiết kế.

Chương 6: Kết luận và hướng phát triển

Tác giả tổng kết các kết quả đạt được so với nhiệm vụ ban đầu, thẳng thắn chỉ ra những hạn chế còn tồn tại của mô hình thực nghiệm và đề xuất các giải pháp nâng cấp, hoàn thiện hệ thống trong các giai đoạn nghiên cứu tiếp theo.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính kèm số liệu thực nghiệm

• Chế tạo thành công mô hình hệ thống cơ điện tử phân loại tự động với kích thước tổng thể đạt chuẩn thiết kế (dưới 55 x 120 cm), tích hợp đầy đủ hệ thống cấp phôi, mâm xoay sàng kích thước, băng chuyền và buồng chụp camera cách ly ánh sáng.
• Ứng dụng thành công giải thuật chuyển đổi không gian màu HSV trên nền tảng OpenCV/Python để phân biệt độ chín của quả cà chua.
• Thiết lập thành công cơ chế giao tiếp liên tầng: Máy tính xử lý ảnh -> Cáp USB -> Arduino Uno -> Module Relay 5V -> Ngõ vào Digital Input (DI) của PLC Siemens S7-1200 CPU 1214C DC/DC/DC, đảm bảo độ trễ thấp và kích hoạt chính xác 2 cụm xy lanh khí nén SMC CDJ2B16 (hành trình 80 mm).
• Năng suất phân loại thực tế đo đạc được trên mô hình đạt tốc độ 6 - 7 quả/phút, tương đương sản lượng xử lý xấp xỉ 1 kg cà chua/phút.
• Phân loại kích thước chính xác dựa trên ngưỡng phân cách đường kính 5 cm thông qua mâm xoay cơ khí gắn động cơ DC 775.

Giải pháp và kiến nghị của tác giả

• Tác giả đề xuất sử dụng buồng tối kín cách ly hoàn toàn ánh sáng bên ngoài cho khu vực camera nhằm loại bỏ hiện tượng sai lệch màu do ánh sáng tự nhiên thay đổi theo thời gian trong ngày.
• Bổ sung mạch băm xung PWM điều khiển động cơ 775 để cho phép người vận hành tùy chỉnh tốc độ quay của mâm xoay phù hợp với từng lưu lượng cấp quả thực tế, tránh hiện tượng kẹt quả tại máng nạp.
• Sử dụng kết hợp MCB 2P (cho lưới điện xoay chiều 220V AC) và MCB 1P (cho mạch một chiều 24V DC) cùng hệ thống nút nhấn dừng khẩn cấp (E-Stop) để đảm bảo an toàn tuyệt đối cho người vận hành và thiết bị công nghiệp.

Đóng góp kỹ thuật của đề tài

So với các đồ án và mô hình học tập trước đây thường chỉ phân loại đơn tiêu chí (hoặc chỉ dùng cảm biến màu TCS3200 để nhận diện màu sắc, hoặc chỉ dùng cơ cấu cơ khí thuần túy để sàng lọc kích thước), đề tài đã kết hợp thành công cả hai phương pháp trên cùng một dây chuyền liên tục. Đồ án đưa ra giải pháp kết nối thực tiễn, kinh tế giữa phần mềm xử lý ảnh mã nguồn mở linh hoạt trên máy tính (Python/OpenCV) với bộ điều khiển công nghiệp tiêu chuẩn (PLC Siemens S7-1200) thông qua cầu nối vi điều khiển trung gian.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của hệ thống

Căn cứ theo nội dung công bố trong báo cáo, mô hình còn tồn tại các giới hạn kỹ thuật sau:

• Góc quan sát quang học: Hệ thống chỉ sử dụng một camera cố định ghi nhận hình ảnh từ một bề mặt phía trên của quả cà chua; trường hợp mặt quả bị khuất có vết thâm hoặc chín không đều thì hệ thống chưa thể đánh giá toàn diện.
• Phạm vi nhận diện màu: Giải thuật hiện tại chỉ phân loại được 2 trạng thái màu cơ bản (xanh và đỏ); hệ thống chưa phân loại chính xác các quả có màu sắc pha trộn trung gian (như xanh - đỏ, đỏ - vàng, xanh - vàng).
• Quy trình vận hành: Quá trình phân loại thực hiện tuần tự từng quả theo chu kỳ ngắt quãng, chưa đạt được chế độ phân loại liên tục dòng sản phẩm tốc độ cao.
• Quy mô và năng suất: Do là mô hình thực nghiệm phục vụ học tập, năng suất chỉ đạt mức khiêm tốn 6 - 7 quả/phút (khoảng 1 kg/phút), kết cấu chưa đáp ứng được môi trường vận hành công nghiệp quy mô lớn hoặc đa nhiệm vụ.

Hướng phát triển tiếp theo

Từ các hạn chế đã chỉ ra, hướng mở rộng nghiên cứu trong tương lai bao gồm:

• Bố trí thêm cụm camera góc rộng hoặc cơ cấu xoay lật quả để thu thập hình ảnh đa chiều toàn bộ bề mặt quả cà chua trước khi phân loại.
• Nâng cấp giải thuật xử lý ảnh: Ứng dụng các mạng nơ-ron học sâu (Deep Learning / CNN) hoặc thuật toán phân cụm màu nâng cao để nhận diện chính xác các mức độ chín pha trộn và phát hiện quả bị khuyết tật, sâu bệnh.
• Nâng cấp cơ cấu cơ khí và điều khiển nhằm gia tăng tốc độ băng tải, hướng tới nâng cao năng suất đáp ứng tiêu chuẩn dây chuyền sơ chế nông sản công nghiệp.

---

Giá trị tham khảo

Báo cáo đồ án tốt nghiệp này mang lại giá trị tham khảo kỹ thuật hữu ích cho:

• Sinh viên chuyên ngành Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử, Kỹ thuật Điện - Điện tử: Tham khảo phương pháp thiết kế tủ điện điều khiển công nghiệp, sơ đồ nguyên lý kết nối thiết bị với PLC S7-1200, kỹ thuật điều khiển van - xy lanh khí nén và thiết kế giao diện HMI/WinCC trên phần mềm TIA Portal V17.
• Người nghiên cứu các đề tài ứng dụng thị giác máy tính trong nông nghiệp: Tham khảo quy trình tiền xử lý ảnh thực tế, phương pháp chuyển đổi và phân ngưỡng không gian màu HSV trên thư viện OpenCV/Python để phân loại nông sản trong điều kiện buồng chụp kiểm soát ánh sáng.
• Kỹ sư và kỹ thuật viên chế tạo máy: Tham khảo giải pháp kết nối truyền thông liên tầng giữa máy tính PC (chạy phần mềm Python) và PLC công nghiệp thông qua mạch vi điều khiển Arduino trung gian với chi phí thấp.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Cơ chế phân loại kích thước và màu sắc của hệ thống hoạt động như thế nào?

Quy trình phân loại diễn ra qua hai công đoạn nối tiếp: Đầu tiên, quả cà chua từ máng nạp lăn vào mâm xoay cơ khí để phân loại kích thước với ngưỡng đường kính 5 cm; quả nhỏ hơn 5 cm rơi vào thùng chứa phụ, quả từ 5 cm trở lên được đưa lên băng tải. Tại công đoạn hai, băng tải đưa quả qua buồng tối có camera; chương trình Python xử lý ảnh HSV sẽ nhận diện quả màu xanh (kích hoạt xy lanh 1 đẩy quả) và quả màu đỏ (kích hoạt xy lanh 2 đẩy quả); riêng quả màu vàng không kích hoạt xy lanh mà tiếp tục đi thẳng về khay ở cuối băng tải.

2. Tín hiệu kết quả xử lý ảnh từ máy tính được truyền sang PLC S7-1200 bằng cách nào?

Chương trình xử lý ảnh viết bằng Python chạy trên máy tính. Sau khi phân tích và xác định được màu sắc của quả, máy tính gửi tín hiệu điều khiển qua cổng nối tiếp (cáp USB) xuống bo mạch vi điều khiển Arduino Uno. Arduino Uno sẽ kích hoạt đóng/ngắt các tiếp điểm của Module Relay 5V tương ứng; các tiếp điểm này đóng vai trò như các công tắc trung gian đưa mức điện áp 24V DC vào các chân ngõ vào số (Digital Input - DI) của PLC Siemens S7-1200 để PLC thực thi lệnh điều khiển khí nén.

3. Tại sao tác giả lựa chọn không gian màu HSV thay vì giữ nguyên không gian màu RGB?

Không gian màu RGB biểu diễn màu sắc bằng sự phối hợp của ba kênh màu cơ bản nhưng các kênh này phụ thuộc rất lớn vào cường độ chiếu sáng của môi trường, khiến việc xác định ngưỡng màu bị sai lệch khi ánh sáng thay đổi. Ngược lại, không gian màu HSV tách biệt rõ ràng giữa sắc độ (Hue - H), độ đậm đặc bão hòa (Saturation - S) và cường độ sáng (Value - V). Việc sử dụng dải giá trị kênh Hue (từ 0 đến 179 trong OpenCV) giúp giải thuật phân đoạn màu xanh và đỏ của quả cà chua đạt độ chính xác cao và không bị ảnh hưởng bởi sự dao động ánh sáng.

4. Các thông số kỹ thuật chính của cơ cấu chấp hành khí nén trong mô hình là gì?

Hệ thống sử dụng cụm cơ cấu khí nén công nghiệp gồm:

• Van điện từ: Sử dụng van khí nén Airtac 4V210-08, loại van 5 cửa 2 vị trí (5/2), điều khiển bằng 1 đầu cuộn coil 24V DC, kích thước cổng ren 1/4" (ren 13), áp suất vận hành tối đa 0.8 MPa.
• Xy lanh khí nén: Sử dụng 2 xy lanh SMC CDJ2B16 loại tác động kép, đường kính nòng bên trong là 16 mm, chiều dài hành trình đẩy 80 mm, dải áp suất hoạt động từ 0.06 đến 0.7 MPa.

5. Năng suất và những hạn chế kỹ thuật lớn nhất được ghi nhận trên mô hình là gì?

Năng suất phân loại thực tế của mô hình đạt từ 6 đến 7 quả/phút (xấp xỉ 1 kg cà chua/phút) do chu kỳ làm việc diễn ra tuần tự từng quả. Hạn chế lớn nhất của hệ thống là camera chỉ chụp được một góc bề mặt từ phía trên của quả và giải thuật hiện tại mới chỉ nhận biết được hai màu sắc đồng nhất (xanh thuần hoặc đỏ thuần), chưa xử lý chính xác được những quả có màu sắc pha trộn hoặc chín không đều trên các bề mặt khuất.

---

Kết luận

Bản đồ án tốt nghiệp "Hệ thống phân loại cà chua tự động theo kích thước và màu sắc" của tác giả Nguyễn Thanh Toàn đã thiết kế và chế tạo thành công một mô hình thực nghiệm hoàn chỉnh, kết hợp hiệu quả giữa cơ cấu cơ khí, thị giác máy tính và hệ thống điều khiển tự động công nghiệp. Đề tài đã hiện thực hóa việc phân loại kích thước quả qua mâm xoay cơ khí và nhận diện màu sắc vỏ quả bằng thư viện xử lý ảnh OpenCV trong không gian màu HSV, dưới sự điều khiển ổn định của PLC Siemens S7-1200 CPU 1214C. Mặc dù còn giới hạn về năng suất thực nghiệm (6 - 7 quả/phút) và góc chụp đơn diện, kết quả của công trình là tài liệu tham khảo có giá trị kỹ thuật thực tiễn cao cho sinh viên ngành Điều khiển - Tự động hóa và Cơ điện tử trong việc tích hợp thị giác máy tính với các thiết bị điều khiển công nghiệp.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN Chương này em đặt ra vấn đề, lý do chọn đề tài, mục tiêu, ý nghĩa và giới hạn thực tiễn của đề tài. • CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2 Mô tả các thành phần có trong hệ thống. • CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ PHẦN CỨNG Đề ra những yêu cầu của hệ thống, từ đó tính toán thiết kế một cách chi tiết, lựa chọn thiết bị, thiết kế sơ đồ kết nối phần cứng, sơ đồ đấu dây … Thi công lắp ráp cơ khí, lắp ráp tủ điện dựa trên những tính toán và thiết kế trước đó. • CHƯƠNG 4: THIẾT KẾ PHẦN MỀM Từ những yêu cầu của hệ thống thì vẽ sơ đồ thuật toán điều khiển, cấu hình và cài đặt thiết bị.

Thiết kế giao diện điều khiển và giám sát trên WinCC và Python. • CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ THỰC HIỆN Kết quả đạt được bao gồm thiết kế cơ khí, điện, giao diện giám sát và điều khiển trên WinCC và Python, kết quả vận hành thực tiễn, nhận xét và đánh giá. • CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Đưa ra những gì làm được và chưa làm được, hướng phát triển trong tương lai.5 GIỚI HẠN Vì thời gian thi công có hạn nên đề tài của nhóm em còn những giới hạn như sau: • Chỉ có thể nhận diện màu sắc từ một mặt của quả cà chua. • Xử lý ảnh được 2 màu cơ bản: xanh và đỏ.

• Xử lý ảnh chưa đúng khi cà chua có màu pha trộn như giữa xanh và đỏ, đỏ và vàng, xanh và vàng. • Quy trình phân loại quả cà chua chỉ thực hiện tuần tự theo chu kỳ. • Vì là mô hình học tập nên số lượng cà chua sau khi phân loại chỉ đạt 6-7 quả/phút, tương đương 1 kilogram cà chua/ phút. • Hệ thống còn quy mô nhỏ, chưa đáp ứng được trong các môi trường lớn và đa nhiệm vụ 3 CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 KHẢO SÁT MỘT SỐ THIẾT BỊ CÓ SẴN TRƯỚC ĐÓ • Dùng vi điều khiển Arduino làm bộ điều khiển trung tâm: - Kit Arduino rất gần gũi và thông dụng với đại đa số chúng ta, thiết kế nhỏ gọn, sử dụng dễ dàng, chi phí rất rẻ.

- Vì cấu tạo đơn giản nên Kit Arduino có thể bị hư hỏng khi sử dụng lâu dài liên tục, không chịu được môi trường khắc nghiệt, chỉ thích hợp cho những mô hình có quy mô nhỏ, không thích hợp với quy mô lớn và công nghiệp. Vì ở môi trường công nghiệp đòi hỏi thiết bị điều khiển trung tâm phải chính xác, mạnh mẽ, ổn định và bền bỉ [2]. • Dùng cảm biến màu sắc TCS3200 để nhận diện màu sắc sản phẩm: - Với cấu tạo đơn giản nên tiết kiệm chi phí, kích thước nhỏ, dễ dàng lập trình và tích hợp với Arduino. - Do cấu tạo nên giản nên không thể phân biệt màu sắc rất gần nhau và không phù hợp với các ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao, không phù hợp môi trường công nghiệp.

• Cơ cấu phân loại sản phẩm dùng động cơ servo MG90S và SG90: - Cấu tạo đơn giản nhỏ gọn, chi phí thấp, dễ dàng tích hợp với mạch Arduino. - Vì cấu tạo nhỏ gọn nên không thể áp dụng vào những hệ thống lớn, không ổn định nếu sử dụng liên tục trong môi trường công nghiệp. • Dùng camera để nhận diện màu sắc sản phẩm: - Camera có khả năng phân biệt màu sắc rất chi tiết, chính xác và tốc độ nhanh, phù hợp cho nhiều ứng dụng từ kiểm tra chất lượng sản phẩm đến nhận diện màu sắc trong công nghiệp, dễ dàng tích hợp với hệ thống tự động hoá và phần mềm xử lý ảnh. Nếu camera loại công nghiệp thì độ ổn định, chính xác, tốc độ xử lý rất nhanh…và có thể chịu được môi trường công nghiệp khắc nghiệt.

4 - Giá thành cao (đặc biệt là camera dùng trong công nghiệp, giá có thể gấp nhiều lần so với camera thông thường) hơn rất nhiều so với cảm biến màu sắc, thường có kích thước lớn so với cảm biến và cần khu vực lắp đặt riêng. • Cơ cấu phân loại sản phẩm dùng xy lanh khí nén: - Cấu tạo cơ khí đơn giản, chắc chắn, bền bỉ và ổn định khi hoạt động liên tục, phù hợp với môi trường công nghiệp. - Do cấu tạo nên kích thước sẽ lớn hơn so với động cơ, phải thêm không gian để gắn ống đẫn khí nên sẽ gây phức tạp cho dự án, cần phải có máy bơm khí nén để duy trì hoạt động, gây ra tiếng ồn lớn khi hoạt động.2 TỔNG QUAN VỀ PLC S7-1200 .1 Lựa chọn bộ điều khiển trung tâm PLC là một thiết bị làm cho các thao tác máy trở nên nhanh, nhạy, dễ dàng và tin cậy hơn. Nó có khả năng thay thế cho các phương pháp điều khiển truyền thống dùng rơ le (loại thiết bị phức tạp và cồng kềnh), khả năng điều khiển thiết bị dễ dàng và linh hoạt dựa trên việc lập trình trên các lệnh Logic cơ bản, khả năng định thời, đếm, giải quyết các vấn đề về toán học và công nghệ, khả năng tạo lập, gửi đi, tiếp nhận những tín hiệu nhằm mục đích kiểm soát sự kích hoạt hoặc đình chỉ những chức năng của máy hoặc một dây chuyền công nghệ.

Những ưu điểm của PLC so với các bộ điều khiển khác [3] : - Cấu trúc dạng module rất thuận tiện cho việc thiết kế, mở rộng, cải tạo nâng cấp… - Có những module chuyên dụng để thực hiện những chức năng đặc biệt hay những module truyền thống để kết nối PLC với mạng công nghiệp hoặc mạng Internet. - Khả năng lập trình được, lập trình dễ dàng cũng là đặc điểm quan trọng để xếp hạng một hệ thống điều khiển tự động. - Yêu cầu của người lập trình không cần giỏi về kiến thức điện tử mà chỉ cần nắm vững công nghệ sản xuất và biết chọn thiết bị thích hợp là có thể lập trình được. - Thuộc vào hệ sản xuất linh hoạt do tính thay đổi được chương trình hoặc thay đổi trực tiếp các thông số mà cần thay đổi lại chương trình.

5 Có rất nhiều loại PLC trên thị trường như PLC Siemens, Mitsubishi, Omron, ABB… Em lựa chọn PLC Siemens loại S7 1200 vì đã từng học ở trường, cũng như sự thông dụng rộng rãi và dễ tiếp cận đối với mọi người.2 Bộ điều khiển lập trình PLC S7-1200 Hình 2. CPU PLC S7-1200 Hình 2.1 minh họa bộ điều khiển PLC S7 - 1200 được sử dụng rất phổ biến và thông dụng nhất hiện nay. PLC S7-1200 là một bộ điều khiển logic có thể lập trình (Programmable Logic Controller) có thể kiểm soát nhiều ứng dụng tự động hóa. Có sẵn các phiên bản tiêu chuẩn và an toàn, đồng thời được thiết kế nhỏ gọn và tiết kiệm không gian.

PLC S7-1200 gồm một microprocessor, một nguồn cung cấp được tích hợp sẵn, các đầu vào/ra (DI/DO). Cung cấp một số tính năng bảo mật giúp bảo vệ quyền truy cập vào cả CPU và chương trình điều khiển. PLC S7-1200 cung cấp một cổng Profinet - hỗ trợ chuẩn Ethernet và TCP/IP. Ngoài ra có thể dùng các module truyền thông mở rộng kết nối bằng RS485 hoặc RS232.

Phần mềm lập trình cho S7-1200 là Step7 Basic – hỗ trợ ba ngôn ngữ lập trình là FBD, LAD và SCL. Phần mềm này được tích hợp trong TIA Portal của Siemens. Cấu tạo của bộ điều khiển Siemens S7 -1200 Kích thước 110 x 100 x 75 Bộ nhớ làm việc: 50Kb Bộ nhớ lưu trữ: 2Mb Bộ nhớ người dùng Bộ nhớ Retentive: 2Kb Ngõ vào ra số 14 DI/10 DO Ngõ vào ra tương tự 2 AI Vùng nhớ truy xuất bit (M) 4096Byte Nguồn cấp 20.8VDC Module tín hiệu mở rộng 8 Board tín hiệu/truyền thông 1 Module truyền thông 3 1 Pha 3 x 100KHZ/3 x 30KHZ Bộ đếm tốc độ cao 2 Pha 3 x 80KHZ/3 x 20KHZ Ngõ ra xuất xung tốc độ cao 2 Truyền thông Ethernet Thời gian thực khi mất nguồn nuôi 10 ngày Thực thi lệnh nhị phân 0.1 micro giây/lệnh Bảng 2. Các thông số cơ bản của CPU S7-1200 7 Các dòng CPU S7-1200: gồm các họ CPU 1211C, 1212C, 1214C, 1215C.

Mỗi loại CPU có những tính năng khác nhau như: • Dung lượng bộ nhớ • Bộ đếm (counter) • Bộ định thời (timer) • Bit nhớ • Các chức năng đặc biệt • Tốc độ xử lý • Loại xử lý chương trình • Khả năng truyền thông Các kiểu cấp nguồn và đầu vào ra có thể là AC/DC/RLY, DC/DC/DC hay DC/DC/RLY. Đều có khe cắm thẻ nhớ, dùng cho khi mở rộng bộ nhớ cho CPU, copy chương trình ứng dụng hay cập nhật firmware. Chuẩn đoán lỗi online/offline. Đồng hồ thời gian thực cho các ứng dụng thời gian thực.

PLC S7 – 1200 PLC S7-1200 bao gồm các thành phần sau: • Đầu vào (Input): Các module đầu vào kỹ thuật số và analog để đọc các tín hiệu từ công tắc, nút nhấn, cảm biến, encoder và các thiết bị khác. 8 • Đầu ra (Output): Các module đầu ra kỹ thuật số và analog dùng để điều khiển các thiết bị như động cơ, van, đèn và các thiết bị khác. • Bộ xử lý trung tâm (CPU): Là nơi xử lý các tín hiệu và logic. Bộ xử lý trung tâm có chức năng đọc tín hiệu vào, xử lý và điều khiển các đầu ra.

• Bộ nhớ: PLC có bộ nhớ lưu trữ chương trình của người dùng và dữ liệu của chương trình. Bộ nhớ có thể được mở rộng bằng thẻ nhớ SD. • Nguồn cấp: PLC sử dụng nguồn cấp điện 24VDC hoặc 220VAC tùy vào nhu cầu của người dùng. • Truyền thông: Thiết bị hỗ trợ nhiều giao thức kết nối như Ethernet, PROFINET và PROFIBUS DP.

Thiết vị có thể kết nối với các thiết bị khác như máy tính, màn hình HMI, PLC khác. Cấu trúc phần cứng của PLC S7-1200 *Hình dáng bên ngoài Hình 2. Cấu trúc phần cứng PLC S7-1200 • Đèn báo trạng thái các ngõ vào, ngõ ra (1) • Đèn báo trạng thái hoạt động CPU (2) • Cổng kết nối Profinet (3) • Khe cắm thẻ nhớ (4) • Khe kết nối dây (5) • Đèn RUN-màu xanh: Chỉ định PLC ở chế độ làm việc và thực hiện chương trình đã được nạp vào bộ nhớ chương trình. • Đèn STOP-màu vàng: Chỉ định PLC ở chế độ STOP, dừng chương trình đang thực hiện lại (các đầu ra đều ở chế độ off).

• Đèn SF-màu đỏ: Đèn báo hiệu hệ thống bị hỏng có nghĩa là lỗi phần cứng hoặc hệ điều hành.x-màu xanh: Chỉ định trạng thái On/Off của đầu vào số.x-màu xanh: Chỉ định trạng thái On/Off của đầu ra số. * Cấu trúc bên trong: Hình 2. Cấu trúc PLC kết nối thiết bị ngõ vào, ngõ ra Sơ đồ đấu dây PLC S7-1200 Hình 2. Sơ đồ kết nối của PLC.