Hệ Thống Phân Loại Sản Phẩm Sử Dụng Robot Delta Kết Hợp Xử Lý Ảnh

Đồ án nghiên cứu tốt nghiệp hệ thống phân loại sản phẩm sử dụng robot delta kết hợp xử lý ảnh, thiết kế chi tiết, tính toán kỹ thuật theo tiêu chuẩn, đánh giá tính khả thi dự án.

• Tác giả: Nguyễn Việt Long
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Thái
• 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 Sản Phẩm Sử Dụng Robot Delta Kết Hợp Xử Lý Ảnh
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT ĐỒ ÁN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.2. Phương pháp nghiên cứu
• 1.3. Giới hạn đề tài
• 1.4. Nội dung nghiên cứu
• 1.5. Bố cục báo cáo
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Cấu trúc của Delta Robot
• 2.1.1. Động học thuận
• 2.1.2. Động học nghịch
• 2.2. Một số khái niệm về thiết bị được sử dụng
• 2.2.1. Động cơ bước Nema 17-SK4248
• 2.2.2. Driver DM806 cho động cơ bước
• 2.2.3. RC Servo Motor MG996R
• 2.2.4. Bộ nguồn tổ ong 5V-12V-24V
• 2.2.5. Động cơ bơm chân không 12VDC
• 2.2.6. Công tắc hành trình V-155-1C25
• 2.2.7. Băng tải mini
• 2.3. Các khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh
• 2.3.1. Không gian màu BGR
• 2.3.2. Không gian màu HSV
• 2.3.3. Phát hiện cạnh Canny
• 2.3.4. Ảnh nhị phân
• 2.4. Những phần mềm được sử dụng
• 2.4.1. Giới thiệu về Arduino
• 2.4.2. Giới thiệu về Matlab
• 2.4.3. Giới thiệu về Solidwork
• 2.4.4. Giới thiệu về Pycharm
• 2.4.5. Giới thiệu về Qtdesigner
• 2.5. Chuẩn giao tiếp UART
• 2.6. Những công cụ được sử dụng
• 2.6.1. Công cụ Kivy, KivyMD
• 2.6.2. Công cụ Simcape Mutilbody
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1. Yêu cầu hệ thống
• 3.2. Mô phỏng, kiểm nghiệm động học thuận nghịch sử dụng phần mềm MATLAB và SOLIDWORKS
• 3.3. Thiết kế Robot Delta
• 3.3.1. Khung Delta Robot
• 3.3.2. Khớp Delta Robot
• 3.4. Thiết kế phần mềm
• 3.4.1. Phần mềm máy tính
• 3.4.2. Phần mềm Android
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ
• 4.1. Phần cứng Robot
• 4.1.1. Giao diện máy tính
• 4.1.2. App điện thoại
• 4.1.3. Chạy phân loại và kết quả
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Kết luận
• 5.2. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về Hệ Thống Phân Loại Sản Phẩm Sử Dụng Robot Delta

Hệ thống phân loại sản phẩm sử dụng Robot Delta kết hợp với xử lý ảnh đang trở thành xu hướng trong ngành công nghiệp hiện đại. Với sự phát triển của công nghệ tự động hóa, việc áp dụng robot vào quy trình sản xuất không chỉ giúp tăng năng suất mà còn nâng cao chất lượng sản phẩm. Robot Delta, với thiết kế độc đáo và khả năng hoạt động nhanh chóng, đã chứng minh được hiệu quả trong việc phân loại sản phẩm. Hệ thống này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu sai sót trong quá trình sản xuất.

1.1. Đặc điểm nổi bật của Robot Delta trong sản xuất

Robot Delta có khả năng di chuyển nhanh và chính xác, thích hợp cho các quy trình yêu cầu tốc độ cao. Thiết kế ba cánh tay giúp robot thực hiện các thao tác một cách linh hoạt và hiệu quả.

1.2. Vai trò của xử lý ảnh trong hệ thống phân loại

Công nghệ xử lý ảnh giúp nhận diện và phân tích các đặc điểm của sản phẩm, từ đó phát hiện sớm các sản phẩm bị lỗi. Điều này đảm bảo rằng chỉ những sản phẩm đạt tiêu chuẩn mới được đưa vào thị trường.

II. Thách thức trong việc áp dụng Robot Delta và xử lý ảnh

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc áp dụng Robot Delta và xử lý ảnh trong sản xuất cũng gặp phải một số thách thức. Đầu tiên, việc tích hợp hai công nghệ này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về cả hai lĩnh vực. Thứ hai, hệ thống cần được tối ưu hóa để hoạt động ổn định trong môi trường sản xuất thực tế. Cuối cùng, chi phí đầu tư ban đầu cho hệ thống có thể là một rào cản đối với nhiều doanh nghiệp.

2.1. Khó khăn trong việc tích hợp công nghệ

Việc kết hợp Robot Delta với hệ thống xử lý ảnh yêu cầu các kỹ sư phải có kiến thức vững về cả hai lĩnh vực, từ đó đảm bảo hệ thống hoạt động đồng bộ và hiệu quả.

2.2. Chi phí đầu tư và bảo trì hệ thống

Chi phí đầu tư cho hệ thống có thể cao, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp nhỏ. Ngoài ra, việc bảo trì và nâng cấp hệ thống cũng cần được xem xét để đảm bảo hiệu suất hoạt động.

III. Phương pháp phát triển hệ thống phân loại sản phẩm hiệu quả

Để phát triển hệ thống phân loại sản phẩm sử dụng Robot Delta kết hợp xử lý ảnh, cần thực hiện một số bước nghiên cứu và thiết kế. Đầu tiên, cần tìm hiểu về cấu trúc và nguyên lý hoạt động của Robot Delta. Tiếp theo, nghiên cứu các thuật toán xử lý ảnh để nhận diện sản phẩm. Cuối cùng, tích hợp hai công nghệ này thành một hệ thống hoàn chỉnh.

3.1. Nghiên cứu cấu trúc và nguyên lý hoạt động của Robot Delta

Cần tìm hiểu về cấu trúc và nguyên lý hoạt động của Robot Delta để có thể thiết kế hệ thống phù hợp với yêu cầu sản xuất.

3.2. Tìm hiểu các thuật toán xử lý ảnh

Nghiên cứu các thuật toán xử lý ảnh như nhận diện hình dạng, màu sắc và kích thước để tối ưu hóa khả năng phân loại sản phẩm.

IV. Ứng dụng thực tiễn của hệ thống phân loại sản phẩm

Hệ thống phân loại sản phẩm sử dụng Robot Delta và xử lý ảnh đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực. Các doanh nghiệp đã ghi nhận sự cải thiện đáng kể về năng suất và chất lượng sản phẩm. Hệ thống này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu sai sót trong quy trình sản xuất, từ đó nâng cao hiệu quả kinh doanh.

4.1. Các lĩnh vực ứng dụng chính

Hệ thống này có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như sản xuất thực phẩm, dược phẩm và hàng tiêu dùng, nơi yêu cầu độ chính xác cao trong việc phân loại sản phẩm.

4.2. Kết quả nghiên cứu và thực nghiệm

Các nghiên cứu cho thấy hệ thống phân loại sản phẩm sử dụng Robot Delta có thể đạt được độ chính xác lên đến 95%, giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và thời gian.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai của hệ thống

Hệ thống phân loại sản phẩm sử dụng Robot Delta kết hợp xử lý ảnh đã chứng minh được hiệu quả trong việc nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm. Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển để cải thiện tính năng và khả năng ứng dụng của hệ thống. Việc áp dụng công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo (AI) có thể mở ra nhiều cơ hội mới cho hệ thống này.

5.1. Tương lai của công nghệ Robot Delta

Công nghệ Robot Delta sẽ tiếp tục phát triển với nhiều cải tiến về hiệu suất và khả năng ứng dụng, giúp doanh nghiệp nâng cao năng lực cạnh tranh.

5.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo

Nghiên cứu có thể tập trung vào việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào hệ thống để nâng cao khả năng tự động hóa và tối ưu hóa quy trình sản xuất.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh công nghiệp hóa và tác động của cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư, việc áp dụng các công nghệ tự động hóa, trí tuệ nhân tạo và Internet vạn vật (IoT) đóng vai trò quyết định trong việc nâng cao năng suất, cắt giảm chi phí sản xuất và giảm thiểu sai sót do thao tác thủ công. Trong các dây chuyền phân loại công nghiệp, cơ cấu Robot song song (Delta Robot) nổi bật với cấu trúc ba cánh tay nối với bệ di động, đem lại khả năng thao tác ở tốc độ cao và độ chính xác hình học cao. Song song đó, công nghệ thị giác máy tính hỗ trợ kiểm tra và nhận diện các thông số hình dạng, màu sắc và góc lệch của vật thể trên băng tải. Đề tài "Hệ thống phân loại sản phẩm sử dụng Robot Delta kết hợp xử lý ảnh" của tác giả Nguyễn Việt Long (ngành Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh, thực hiện năm 2024 dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Văn Thái) được xây dựng nhằm giải quyết bài toán tích hợp cơ cấu chấp hành Robot Delta với hệ thống thị giác máy tính và giám sát dữ liệu qua mạng.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của đồ án được xác định cụ thể như sau:

1. Nghiên cứu lý thuyết và thu thập tài liệu liên quan đến cấu trúc, nguyên lý động học của Delta Robot, các thuật toán xử lý ảnh số và các giải pháp tích hợp hệ thống.
2. Thiết kế và chế tạo mô hình phần cứng Robot Delta 4 bậc tự do có kết hợp cơ cấu giác hút chân không và trục xoay định hướng.
3. Xây dựng giải pháp thị giác máy tính để nhận diện, phân loại sản phẩm và xác định góc lệch tọa độ của sản phẩm trên băng tải.
4. Lập trình quỹ đạo chuyển động cho robot nhằm hạn chế rung lắc trong quá trình gắp và đặt sản phẩm.
5. Thiết kế giao diện phần mềm máy tính (GUI) hiển thị xử lý ảnh, điều khiển thủ công/tự động và xây dựng ứng dụng di động kết nối cơ sở dữ liệu đám mây (Firebase) để theo dõi trạng thái hệ thống.
6. Thử nghiệm và đánh giá thực nghiệm khả năng phân loại hệ thống trên hai đối tượng sản phẩm cụ thể gồm gói khăn giấy Pulppy và gói khăn giấy Bless You ở các mức vận tốc băng chuyền và điều kiện chiếu sáng khác nhau.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Cơ cấu Robot song song Delta 4 bậc tự do; thuật toán so khớp mẫu (Template Matching) và xử lý không gian màu; hệ thống điều khiển vi xử lý và truyền thông thời gian thực.
• Phạm vi không gian: Mô hình thực nghiệm quy mô phòng thí nghiệm bao gồm băng tải mini, webcam, cụm khung cơ khí robot và tủ điện điều khiển.
• Phạm vi thời gian và mẫu thử: Đồ án hoàn thành vào tháng 06/2024; tập mẫu phân loại giới hạn trên 02 loại sản phẩm đóng gói công nghiệp thương mại (gói khăn giấy Bless You và Pulppy).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết của đồ án tập trung vào hai mảng chính: cơ học robot song song và thị giác máy tính công nghiệp.

• Về động học Robot Delta: Đề tài phân tích cấu trúc hình học của robot song song 3 bậc tự do tịnh tiến kết hợp thêm 1 bậc tự do xoay ở cơ cấu chấp hành cuối (tổng cộng 4 bậc tự do). Tính chất hình bình hành của các cánh tay giúp mặt phẳng chứa đầu công tác luôn song song với bệ cố định. Bài toán động học thuận được giải quyết bằng phương pháp hình học: từ 3 góc quay của khớp chủ động $\theta_1, \theta_2, \theta_3$, xác định tọa độ các khớp trung gian $J_1, J_2, J_3$ và tìm tọa độ điểm thao tác $E_0(x_0, y_0, z_0)$ thông qua giao điểm của 3 mặt cầu có bán kính bằng chiều dài thanh giằng $r_e$. Hệ phương trình giao nhau của 3 mặt cầu được quy về phương trình bậc hai theo biến $z$, lấy nghiệm có giá trị $z$ thấp hơn và bù trừ độ dài thanh hút chân không $d_{hut}$. Ngược lại, bài toán động học nghịch xác định các góc quay $\theta_i$ khi biết tọa độ vị trí mục tiêu $E_0$ bằng cách chiếu chuyển động lên mặt phẳng $Oyz$ để giải giao điểm giữa hai đường tròn và áp dụng hàm lượng giác $\arctan$, kết hợp phép quay hệ trục tọa độ quanh trục $Oz$ các góc $120^\circ$ và $-120^\circ$.
• Về thị giác máy tính: Đề tài sử dụng mô hình biểu diễn ảnh số trong không gian màu BGR và HSV, kỹ thuật chuyển đổi ảnh mức xám theo công thức: $$Y = 0.299 \times R + 0.587 \times G + 0.114 \times B$$ Thuật toán phát hiện cạnh Canny được triển khai qua các bước: làm mờ bằng bộ lọc Gaussian, tính toán cường độ Gradient, chuẩn hóa biên độ không cực đại và lọc ngưỡng kép (hysteresis thresholding). Giải thuật so khớp mẫu (Template Matching) được sử dụng để xác định vị trí, định danh vật thể và tính toán góc nghiêng của sản phẩm so với trục thẳng đứng. Ngoài ra, tác giả ứng dụng giải thuật phân ngưỡng màu HSV (phát hiện màu hồng) và nhận diện các chấm tròn mốc chuẩn trên băng tải để tính toán vận tốc tức thời của băng chuyền.
• Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm: Thiết kế mô hình 3D trên máy tính, mô phỏng động học bằng phần mềm kỹ thuật, chế tạo mẫu thử cơ - điện, sau đó tiến hành kiểm nghiệm phân loại lặp lại với các thông số tốc độ băng chuyền thay đổi từ 16 mm/s đến 20 mm/s.

Nguồn dữ liệu của nghiên cứu bao gồm tín hiệu hình ảnh trực tiếp thu nhận từ webcam HD đặt vuông góc với mặt băng tải, các bảng thông số kỹ thuật phần cứng của nhà sản xuất linh kiện, và dữ liệu log trạng thái đồng bộ hóa qua cơ sở dữ liệu Firebase.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc điều khiển phân tầng, tích hợp giữa cơ khí chính xác, mạch điều khiển nhúng, phần mềm xử lý ảnh và nền tảng đám mây.

Phân hệ	Thành phần phần cứng / Công cụ phần mềm	Thông số kỹ thuật / Đặc tính chức năng
Cơ cấu truyền động	Động cơ bước NEMA 17-SK4248	Mô-men xoắn 0.55 Nm, hộp số giảm tốc tỷ số 57/11 (~5.18), điện áp 12–24 VDC, dòng định mức 1.8 A.
Mạch công suất	Driver động cơ bước DM806	Điện áp làm việc 24–80 VDC, dòng ra điều chỉnh 1.8–6.0 A, kích thước 75 × 29 × 106 mm.
Cơ cấu định hướng	Động cơ RC Servo MG996R	Khối lượng 55 g, góc quay 0–180°, mô-men xoắn 9.4 kg/cm (tại 4.8 V) và 11 kg/cm (tại 6 V), điều khiển bằng tín hiệu PWM chu kỳ 20 ms.
Cơ cấu gắp sản phẩm	Bơm chân không Bơm365 & Module Relay	Động cơ bơm 12 VDC, áp suất hút 1.0–2.5 kg, lưu lượng 2–3 l/phút; đóng ngắt qua relay 5 VDC (tiếp điểm 250 VAC/30 VDC - 10 A).
Khung và cơ khí	Khung nhôm định hình, đế mica, khớp cầu	Nhôm định hình liên kết ke góc vuông, các cánh tay robot sử dụng thanh ren nối khớp cầu và đế mica cắt CNC định vị motor.
Phân hệ băng tải	Băng tải mini kèm công tắc hành trình	Kích thước mặt băng 50 × 6 × 10 cm, dẫn động bằng động cơ 12 VDC có hộp giảm tốc; công tắc V-155-1C25 bảo vệ giới hạn.
Phân hệ thu nhận ảnh	Webcam Genius Facecam 1000X	Độ phân giải HD 720p (1280 × 720), tốc độ 30 fps, cảm biến 3.0 MP, giao tiếp USB 2.0.
Khối điều khiển nhúng	Board vi điều khiển Arduino Mega 2560 R3	Vi điều khiển ATmega2560 (16 MHz), bộ nhớ Flash 256 KB, SRAM 8 KB, 54 chân Digital I/O (15 chân PWM), 4 cổng UART phần cứng.
Nguồn cấp hệ thống	Nguồn tổ ong và Bộ Adapter điều chỉnh	Nguồn xung tổ ong đầu ra 5V/12V/24V (5A–10A) kết hợp adapter đa năng 3–24 VDC (2A, công suất 48 W có đồng hồ đo điện áp).
Nền tảng phần mềm PC	Ngôn ngữ Python (PyCharm IDE), Qt Designer	Xử lý ảnh bằng OpenCV, giao diện người dùng đa luồng (gồm luồng xử lý ảnh và luồng điều khiển nối tiếp UART).
Nền tảng di động & Mây	Kivy, KivyMD và Google Firebase	Giao diện ứng dụng Android kết nối Firebase Realtime Database để đọc trạng thái phân loại và hỗ trợ giám sát từ xa.
Mô phỏng động học	MATLAB (Simscape Multibody) & SolidWorks	Dựng mô hình 3D SolidWorks, xuất sang Simscape Multibody để kiểm chứng quy hoạch quỹ đạo và tính toán góc quay trước khi lắp ráp.

Quy trình vận hành: Webcam ghi nhận hình ảnh liên tục trên băng chuyền; luồng xử lý ảnh trong Python nhận diện sản phẩm qua thuật toán Template Matching, tính toán tọa độ $(x, y)$ và góc lệch sản phẩm, đồng thời tính tốc độ di chuyển của băng chuyền thông qua vị trí chấm tròn đánh dấu. Tọa độ mục tiêu được quy đổi qua bài toán động học nghịch để tính góc quay tương ứng cho 3 động cơ bước và góc bù cho động cơ RC Servo. Các giá trị này được truyền xuống Arduino Mega 2560 qua giao tiếp UART để phát xung điều khiển driver DM806. Khi đầu hút chân không tiếp cận bề mặt gói giấy, relay kích hoạt bơm chân không để nhấc vật thể, di chuyển theo quỹ đạo định trước và hạ sản phẩm xuống khay phân loại tương ứng (Bless You hoặc Pulppy).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 trình bày bối cảnh ra đời của đề tài dựa trên xu hướng ứng dụng tự động hóa và thị giác máy tính trong Cách mạng công nghiệp 4.0. Tác giả phân tích các ưu điểm vượt trội về tốc độ và tính cơ động của cơ cấu Delta Robot so với robot chuỗi hở truyền thống. Tiếp đó, chương xác định mục tiêu trọng tâm là chế tạo hoàn chỉnh mô hình phân loại 2 loại khăn giấy (Pulppy và Bless You), đề ra phương pháp nghiên cứu 2 giai đoạn (nghiên cứu lý thuyết kết hợp chế tạo - thử nghiệm thực tế), nêu rõ các nội dung công việc và chỉ ra 2 giới hạn chính của hệ thống là tính ổn định chưa tuyệt đối và chưa có lớp bảo mật dữ liệu.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương này cung cấp toàn bộ nền tảng toán học và kỹ thuật phục vụ việc thiết kế hệ thống:

• Trình bày chi tiết công thức giải tích động học thuận và động học nghịch cho Robot Delta 4 bậc tự do, phương pháp giải hệ 3 phương trình mặt cầu và phép quay hệ trục tọa độ $120^\circ$.
• Thống kê thông số kỹ thuật, cấu tạo và nguyên lý hoạt động của các linh kiện điện tử: động cơ bước NEMA17-SK4248 (0.55 Nm), bộ điều khiển DM806, động cơ RC Servo MG996R, module Relay, bơm chân không Bơm365, công tắc hành trình V-155-1C25, webcam Genius Facecam 1000X, bộ nguồn chuyển mạch tổ ong và vi điều khiển Arduino Mega 2560 R3.
• Tổng kết các khái niệm xử lý ảnh: không gian màu BGR, HSV, chuyển đổi ảnh xám, thuật toán phát hiện biên Canny, kỹ thuật phân ngưỡng nhị phân và các biểu thức toán học của phương pháp so khớp mẫu Template Matching.
• Giới thiệu các công cụ lập trình và thiết kế bao gồm: SolidWorks, MATLAB (Simscape Multibody), Arduino IDE, PyCharm, Qt Designer, giao thức UART và thư viện Kivy/KivyMD.

Chương 3: Thiết kế hệ thống

Chương 3 đi vào hiện thực hóa các giải pháp thiết kế:

• Xây dựng mô hình 3D của robot Delta trên phần mềm SolidWorks và thực hiện mô phỏng kiểm nghiệm động học thông qua công cụ Simscape Multibody trong MATLAB nhằm kiểm tra không gian làm việc và quỹ đạo chuyển động.
• Thiết kế kết cấu phần cứng: gia công khung robot từ nhôm định hình và ke góc vuông; cắt gọt đế mica đỡ cụm 3 động cơ bước; thiết kế các khớp xoay, thanh ren nối khớp cầu và gắn giác hút chân không ở khâu chấp hành cuối.
• Thiết kế phần mềm máy tính (PC): xây dựng lưu đồ chương trình gồm luồng giao diện chính (Qt Designer hỗ trợ chế độ Manual và Auto, quản lý tài khoản nhân viên, quản trị hệ thống), luồng xử lý ảnh (chạy các hàm so khớp mẫu, phát hiện màu hồng, tính vận tốc qua chấm mốc) và luồng điều khiển truyền thông UART.
• Thiết kế phần mềm di động: lập trình ứng dụng Android bằng Kivy và KivyMD kết nối trực tiếp với Firebase Realtime Database để đồng bộ dữ liệu vận hành.

Chương 4: Kết quả

Chương 4 ghi nhận kết quả lắp ráp thực tế và các dữ liệu kiểm nghiệm:

• Hoàn thiện mô hình vật lý của Robot Delta 4 bậc tự do kết nối đồng bộ với băng chuyền và tủ điều khiển.
• Triển khai thành công giao diện máy tính với các màn hình chức năng: đăng nhập, điều khiển bằng tay (Manual), vận hành tự động (Auto) hiển thị khung nhận diện sản phẩm Bless You và Pulppy, giao diện cài đặt và quản trị tài khoản người dùng.
• Hoàn thành giao diện ứng dụng trên điện thoại di động hiển thị thông tin phân loại từ Firebase.
• Thực hiện chuỗi thực nghiệm đánh giá độ chính xác của hệ thống phân loại khi thay đổi tốc độ băng chuyền qua 5 mức vận tốc: 20 mm/s, 19 mm/s, 18 mm/s, 17 mm/s và 16 mm/s (được tổng hợp chi tiết từ Bảng 4.1 đến Bảng 4.5 trong văn bản), đồng thời kiểm tra sự ảnh hưởng của cường độ ánh sáng môi trường tới độ chính xác nhận diện.

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển

Chương cuối tóm tắt mức độ hoàn thành nhiệm vụ của đề tài: chế tạo thành công robot Delta hoạt động êm, lập trình quỹ đạo giảm rung lắc, thuật toán xử lý ảnh nhận diện chính xác sản phẩm và góc xoay, giao diện điều khiển PC và App di động vận hành đúng thiết kế. Tác giả cũng chỉ ra các phương hướng hoàn thiện hệ thống trong giai đoạn tiếp theo nhằm nâng cao hiệu năng công nghiệp.

Kết quả và đóng góp

Đồ án đã chế tạo thành công một hệ thống cơ điện tử - thị giác máy tính hoàn chỉnh phục vụ bài toán phân loại đóng gói. Các kết quả kỹ thuật cụ thể đạt được bao gồm:

• Chế tạo phần cứng: Xây dựng thành công cơ cấu Robot Delta 4 bậc tự do sử dụng 3 động cơ bước NEMA 17 qua bộ giảm tốc 5.18 và driver DM806, kết hợp 1 động cơ RC Servo MG996R tại đầu công tác để xoay chỉnh góc sản phẩm và 1 cụm bơm hút chân không 12 VDC.
• Xử lý ảnh và điều khiển: Ứng dụng thành công thuật toán Template Matching nhận diện chính xác 2 loại sản phẩm gói khăn giấy Bless You và Pulppy, đồng thời tính toán góc lệch so với phương thẳng đứng để phát lệnh điều khiển Servo xoay sản phẩm về đúng hướng quy định trước khi đặt vào vị trí lưu trữ. Lập trình quỹ đạo di chuyển điểm cuối giúp triệt tiêu hiện tượng rung lắc của các cánh tay song song.
• Đồng bộ hóa dữ liệu: Thiết lập đường truyền giao tiếp nối tiếp UART giữa Python và Arduino Mega 2560, đồng thời tích hợp dịch vụ cơ sở dữ liệu đám mây Firebase để gửi dữ liệu phân loại theo thời gian thực lên ứng dụng di động Android viết bằng Kivy/KivyMD.
• Dữ liệu thực nghiệm phân loại: Tác giả đã tiến hành thực nghiệm phân loại sản phẩm trên mô hình băng chuyền mini và đo lường độ chính xác theo các mức tốc độ vận hành khác nhau:

Tốc độ băng chuyền (mm/s)	Bảng dữ liệu trong đồ án	Đánh giá vận hành thực nghiệm
20	Bảng 4.1	Khảo sát giới hạn tốc độ cao nhất của mô hình thử nghiệm.
19	Bảng 4.2	Khảo sát độ ổn định cơ cấu hút và nhận diện khi giảm tốc độ.
18	Bảng 4.3	Tốc độ trung bình, hệ thống ghi nhận chuyển động ổn định hơn.
17	Bảng 4.4	Độ rung lắc giảm, độ chính xác bắt bám tọa độ tăng.
16	Bảng 4.5	Mức vận tốc thấp nhất được khảo sát, độ chính xác phân loại đạt mức tối ưu trên mô hình.

Đóng góp của đồ án thể hiện ở việc tích hợp trọn vẹn chu trình tự động hóa: từ khâu phân tích toán học động học robot song song, mô phỏng cơ chế trên Simscape Multibody, gia công cơ khí thực tế, đến việc xây dựng phần mềm thị giác máy tính và ứng dụng IoT giám sát đa nền tảng (PC và Android).

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Theo công bố của tác giả trong văn bản đồ án, hệ thống còn tồn tại các hạn chế kỹ thuật sau:

• Hệ thống hoạt động vẫn chưa đạt trạng thái hoàn toàn ổn định, đặc biệt là khi vận tốc băng chuyền tăng lên mức cao hoặc khi điều kiện ánh sáng môi trường xung quanh thay đổi làm ảnh hưởng tới chất lượng thuật toán Template Matching.
• Hệ thống chưa được trang bị lớp bảo mật (security layer) trong quá trình truyền nhận dữ liệu giữa ứng dụng, vi điều khiển và cơ sở dữ liệu đám mây Firebase.

Hướng nghiên cứu tiếp được tác giả định hướng bao gồm:

• Tối ưu hóa thuật toán điều khiển và cơ khí để nâng cao tính ổn định của robot khi làm việc liên tục ở tốc độ cao.
• Thiết lập các giao thức bảo mật thông tin trên đường truyền mạng cho hệ thống IoT.
• Mở rộng khả năng phân loại cho nhiều chủng loại sản phẩm đa dạng hơn và nâng cao tính thích ứng của thuật toán thị giác dưới nhiều điều kiện ánh sáng phức tạp.

Giá trị tham khảo

Báo cáo đồ án tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Việt Long là tài liệu tham khảo có giá trị học thuật và kỹ thuật thực hành cho sinh viên, giảng viên và kỹ sư thuộc các chuyên ngành Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử, Robot và Hệ thống thông minh, hoặc Kỹ thuật Máy tính. Các nội dung mang tính ứng dụng cao gồm:

• Phương pháp tính toán chi tiết bài toán động học thuận và nghịch cho Robot Delta bằng hình học giải tích (Mục 2.1), kèm mô hình mô phỏng trên MATLAB Simscape Multibody và SolidWorks (Mục 3.2).
• Cấu trúc phần mềm điều khiển đa luồng viết bằng Python (Mục 3.4), bao gồm tích hợp OpenCV nhận diện mẫu, giao tiếp cổng COM/UART với Arduino Mega 2560 và giao thức kết nối Firebase.
• Thiết kế giao diện người dùng hoàn chỉnh trên PC bằng Qt Designer và ứng dụng di động bằng thư viện Kivy/KivyMD, cung cấp giải pháp mẫu cho các bài toán SCADA/IoT quy mô nhỏ.

Câu hỏi thường gặp

1. Robot Delta trong đề tài có cấu trúc bao nhiêu bậc tự do và sử dụng những loại cơ cấu truyền động nào?
Robot Delta trong đề tài có tổng cộng 4 bậc tự do: gồm 3 bậc tự do tịnh tiến được điều khiển độc lập bởi 3 động cơ bước NEMA 17-SK4248 (thông qua hộp số giảm tốc tỷ lệ 57/11 và mạch driver DM806), kết hợp thêm 1 bậc tự do xoay ở khâu chấp hành cuối sử dụng động cơ RC Servo MG996R để điều chỉnh hướng sản phẩm.

2. Giải thuật xử lý ảnh nào được sử dụng để nhận diện sản phẩm và xác định góc lệch trên băng chuyền?
Tác giả sử dụng phương pháp so khớp mẫu (Template Matching) trên nền tảng thư viện xử lý ảnh OpenCV để xác định tọa độ và góc nghiêng của sản phẩm so với phương thẳng đứng. Ngoài ra, hệ thống kết hợp thuật toán phát hiện màu hồng trong không gian màu HSV và thuật toán phát hiện chấm tròn đánh dấu trên băng chuyền để đo lường vận tốc thực tế của băng tải.

3. Khâu chấp hành cuối của robot thực hiện việc gắp giữ và cố định sản phẩm bằng phương pháp nào?
Khâu chấp hành cuối sử dụng cơ cấu giác hút chân không được cấp áp suất âm từ động cơ bơm chân không 12 VDC (Bơm365, áp suất 1.0–2.5 kg, lưu lượng 2–3 l/phút). Bơm được điều khiển đóng/ngắt tự động thông qua một module Relay 5 VDC nhận lệnh từ board vi điều khiển.

4. Dữ liệu thực nghiệm của hệ thống được tiến hành đánh giá ở những dải tốc độ băng tải nào?
Hệ thống được thử nghiệm độ chính xác phân loại tại 5 mốc tốc độ băng chuyền cụ thể, được ghi nhận độc lập từ Bảng 4.1 đến Bảng 4.5 trong đồ án, bao gồm các giá trị: 20 mm/s, 19 mm/s, 18 mm/s, 17 mm/s và 16 mm/s.

5. Ứng dụng di động giám sát hệ thống được lập trình bằng công cụ gì và đồng bộ dữ liệu qua kênh nào?
Ứng dụng di động được xây dựng cho hệ điều hành Android bằng ngôn ngữ Python sử dụng hai bộ công cụ giao diện là Kivy và KivyMD. Ứng dụng nhận và hiển thị dữ liệu trạng thái phân loại từ xa thông qua nền tảng cơ sở dữ liệu thời gian thực Google Firebase (Firebase Realtime Database).

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Hệ thống phân loại sản phẩm sử dụng Robot Delta kết hợp xử lý ảnh" của sinh viên Nguyễn Việt Long đã hoàn thành việc thiết kế, chế tạo và thử nghiệm thành công mô hình phân loại tự động 4 bậc tự do kết hợp công nghệ thị giác máy tính. Công trình giải quyết tốt bài toán tính toán động học thuận nghịch cho robot song song, xây dựng thuật toán Template Matching nhận diện đúng sản phẩm và góc lệch, đồng thời triển khai hoàn chỉnh hệ thống điều khiển đa luồng tích hợp giám sát qua Firebase. Dù vẫn còn hạn chế về tính ổn định ở tốc độ cao và chưa có lớp bảo mật thông tin, kết quả thực nghiệm từ 16 mm/s đến 20 mm/s cho thấy mô hình hoàn toàn đáp ứng các yêu cầu kỹ thuật đề ra, đóng vai trò là một tài liệu tham khảo thực nghiệm giá trị cho các nghiên cứu ứng dụng robot song song trong tự động hóa công nghiệp.

Trích đoạn nội dung tài liệu

đặt vấn đề để dẫn đến việc lựa chọn đề tài, các phương pháp nghiên cứu đề tài, mục tiêu nghiên cứu, nội dung nghiên cứu và giới hạn phạm vi của đề tài. Chương 2: Cơ sở lý thuyết. Phần cơ sở lý thuyết đề cập đến các nội dung lý thuyết gồm: - Động học thuận và động học nghịch của Delta Robot. - Giới thiệu tổng quan về các thiết bị được sử dụng trong hệ thống.

- Giới thiệu lý thuyết về các phương pháp xử lý ảnh được sử dụng trong hệ thống. - Giới thiệu lý thuyết về chuẩn giao tiếp giữa máy tính và vi xử lý. - Giới thiệu tổng quát về những phần mềm, dịch vụ cơ sở dữ liệu được sử dụng trong quá trình tạo ra hệ thống. Chương 3: Thiết kế hệ thống 5 Trình bày chi tiết về yêu cầu của hệ thống.

Mô phỏng phần cứng của Delta Robot. Thiết kế phần cứng và sơ đồ nối dây của vi xử lý. Thiết kế phần mềm. Chương 4: Kết quả Chương này cho thấy các kết quả đạt được của đề tài.

Thực nghiệm độ chính xác của hệ thống khi thay đổi tốc độ băng chuyền. Thực nghiệm độ chính xác của hệ thống với độ sáng khác nhau. Chương 5: Kết luận và hướng phát triển. Rút ra kết luận từ các kết quả đạt được của đề tài và đưa ra phương hướng có thể phát triển tiếp trong tương lai.

6 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Cấu trúc của Delta Robot: Hình 2.1: Delta Robot với 4 bậc tự do Robot Delta là một loại robot song song hay có nghĩa là điểm làm việc sẽ di chuyển song song không xoay, vẫn giữ nguyên hướng trong quá trình hoạt động. Robot Delta bao gồm ba cánh tay phân bố theo tam giác đều và được nối với các khớp quay (thường là động cơ hoặc cơ cấu truyền động được nối với động cơ) ở một bệ cố định.2: Cấu trúc của Delta robot 7 Để thực hiện việc di chuyển điểm làm việc song song so với bệ cố định. Các nhà thiết kế đã lợi dụng tính chất của hình bình hành khiến cho mặt phẳng chứa điểm làm việc luôn song song so với mặt phẳng cố định chứa các khớp xoay.1 Động học thuận[1]: Hình 2.3: Gán các góc cho khớp Tính động học thuận của Robot Delta nghĩa là phải tính được vị trí điểm đầu cuối so với trục tọa độ gốc khi thay đổi góc điều khiển 1 , 2 ,3. Đầu tiên ta đặt trục tọa độ gốc ở tam giác lớn với mặt phẳng Oxy là mặt tam giác lớn và trục Oz sẽ vuông góc với mặt phẳng và hướng lên trên.4: Ảnh gán trục tọa độ Oxyz Tiếp theo ta đặt tên các điểm như trên hình sau: Hình 2.5: Hình sau khi tịnh tiến các điểm J Với J1, J 2 , J 3 là các điểm J1 , J 2 , J 3 được tịnh tiến lần lượt theo các vectơ E1E0 , E2 E0 , E3 E0.

9 Kế tiếp ta sẽ tìm tọa độ của 3 điểm J1, J 2 , J 3 so với trục tọa độ gốc đã đặt ban đầu. Ta sẽ chiếu các điểm lên mặt phẳng Oxy để tìm tọa độ các điểm theo trục Ox và trục Oy .6: Mặt phẳng Oxy Từ đây ta có: OF1 = OF2 = OF3 = f (2.4)  (  J 3 − ( f − e ) + rf cos (3 )  cos ( 30 ) ; ( f − e ) + rf cos (3 )  sin ( 30 ) ; −rf sin (3 )  ) Từ tọa độ của J1, J 2 , J 3 ta sẽ tìm được tọa độ điểm đầu cuối bằng cách tìm điểm giao nhau giữa 3 hình cầu có tâm lần lượt là J1, J 2 , J 3 và cùng bán kính re .7: Giao điểm của 3 mặt cầu Ta có phương trình hình cầu tâm J i và bán kính re là ( x − xi ) + ( y − yi ) + ( z − zi ) = re2 2 2 2 Từ đó ta có hệ phương trình giao nhau của 3 mặt cầu là: 11  ( x − x1 )2 + ( y − y1 )2 + ( z − z1 )2 = re2   ( x − x2 ) + ( y − y2 ) + ( z − z2 ) = re 2 2 2 2  ( x − x3 ) + ( y − y3 ) + ( z − z3 ) = re2 2 2 2  Ta đặt mi = xi + yi + zi thì ta sẽ được: 2 2 2 (2.5)  x 2 + y 2 + z 2 − 2 yy1 − 2 zz1 = re2 − m1    x 2 + y 2 + z 2 − 2 xx2 − 2 yy2 − 2 zz2 = re2 − m2 (2.6)  x 2 + y 2 + z 2 − 2 xx − 2 yy − 2 zz = r 2 − m  3 3 3 e 3 (2.9) Từ (8) và (9) ta rút ra cách tính x, y :  x = a1 z + b1 (2.11) Thế (10) và (11) vào (5) ta được công thức tính z như sau: ( a + a + 1) z + 2 ( a b + a ( b − y ) − z ) z + b + (b − y ) + z − r = 0 2 1 2 2 2 1 1 2 2 1 1 1 2 2 1 2 2 1 e 2 Với: 12 1 a1 = ( z2 − z1 ) ( y3 − y1 ) − ( z3 − z1 ) ( y2 − y1 )  c 1 b1 = − ( m2 − m1 ) ( y3 − y1 ) − ( m3 − m1 ) ( y2 − y1 )  2c 1 a2 = − ( z2 − z1 ) x3 − ( z3 − z1 ) x2  c 1 b2 = ( m2 − m1 ) x3 − ( m3 − m1 ) x2  2c c = x3 ( y2 − y1 ) − x2 ( y3 − y1 ) Tiếp theo ta sẽ thế các giá trị xi , yi , zi từ (4) vào để tính toán. Sau khi tính toán ta sẽ có hai tập nghiệm cho tọa độ của điểm đầu cuối E0 ( x0 , y0 , z0 ) nhưng ta chỉ lấy tập nghiệm có nghiệm z nhỏ hơn. Do trong thực tế sinh viên có gắn một thanh cố định đầu hút ở điểm đầu cuối nên điểm đầu cuối thực tế của sinh viên phải tính thêm độ dài thanh này vô E0 ( x0 , y0 , z0 − d hut ) .2 Động học nghịch[1]: Ngược với động học thuận, động học nghịch là từ vị trí điểm đầu cuối mong muốn phải tính được góc 1 , 2 ,3 cần điều khiển.

Nếu ta muốn tìm được góc quay 1 khi đã biết tọa độ E0 ( x0 , y0 , z0 ) thì ta phải tìm được tọa độ của điểm J 1. Do thiết kế của robot nên khi 1 thay đổi từ 00 đến 3600 thì đoạn cánh tay F1 J1 sẽ vẽ lên một đường tròn trên mặt phẳng Oyz với tâm là điểm F1 và bán kính là rf. Ta gọi điểm E1 là hình chiếu của điểm E1 trên mặt phẳng Oyz. Vẽ một đường tròn có tâm là điểm E1 và có bán kính là E1J1 , hai đường tròn cắt nhau tại hai điểm, ta chỉ cần lựa điểm J 1 có tọa độ z âm và y nhỏ nhất.8:Hình chiếu E’ của E trên mặt phẳng Oyz Hình 2.9: Mặt phẳng Oyz Đầu tiên ta tìm tọa độ các điểm F1 ( 0, y F , z F ) , E1 ( 0, yE , z E ) và độ dài đoạn E1J1 sau đó 1 1 1 1 bắt đầu tìm J1 ( 0, y J , z J ) từ điểm giao nhau giữa hai đường tròn.12) Từ tọa độ của điểm F1 ( 0, − f ,0) ta có phương trình đường tròn với tâm là điểm F1 và bán kính F1 J1 là: ( y − y ) +(z − z ) = r 2 2 J1 F1 J1 F1 2 f (2.

Sau đó ta có 1 1 thể tìm ra góc 1 cần quay từ công thức lượng giác sau:  z J1  1 = arctan   yF − yJ   1 1  Do Robot Delta có thiết kế vị trí các điểm F1 , F2 , F3 theo dạng tam giác đều nên ta chỉ cần xoay trục tọa độ Oxyz theo trục Oz một góc 1200 ta sẽ được một trục tọa độ mới 15 Oxyz với điểm F2 nằm trên trục Oy. Tương tự như vậy khi ta xoay trục tọa độ Oxyz theo trục Oz một góc -1200 ta sẽ được một trục tọa độ mới Oxyz với điểm F3 nằm trên trục Oy .10: Xoay hệ trục tọa độ Đây là công thức tính tọa độ điểm E0 ( x0 , y0 , z0 ) trên hệ trục tọa độ mới:  x0 = x0 cos (1200 ) + y0 sin (1200 )  Theo trục Oxyz :   E0 ( x0 , y0 , z0 )  y  0  = − x0 sin (120 0 ) + y0 cos (120 0 )  x0 = x0 cos ( −1200 ) + y0 sin ( −1200 )  Theo trục Oxyz :   E0 ( x0, y0, z0 )  y 0 = − x0 sin ( −1200 ) + y0 cos ( −1200 )  Từ đó ta cứ áp dụng cách tính tương tự như khi ta tính góc 1 để tính hai góc  2 ,3 :  zJ2   z J3   2 = arctan   và 3 = arctan   yF − y J   yF − y J   2 2   3 3  16 2.2 Một số khái niệm về thiết bị được sử dụng: 2.1 Động cơ bước Nema 17-SK4248: Động cơ bước Nema 17-SK4248 là một trong những loại động cơ bước phổ biến trong họ NEMA 17. Chúng được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao và độ chịu tải lớn như máy in 3D, máy CNC, robot nhỏ và các thiết bị tự động hóa khác.11: Step Motor NEMA17 và hộp giảm tốc Thông số kỹ thuật chính: • Tên sản phẩm: NEMA17-SK4248 (0.55Nm) • Tỷ giảm tốc qua hộp số:57/11 (~5.18) • Điện áp cấp:12-24VDC • Dòng chịu tải: 1.12: Thông số kích thước của NEMA17-SK4248 Hình 2.13: Sơ đồ dây của động cơ NEMA17-SK4248 18 Hình 2.14 Sơ đồ dây của động cơ NEMA17-SK4248 Động cơ bước là một loại động cơ điện được thiết kế để thực hiện các bước di chuyển chính xác. Cấu tạo chung của động cơ bước bao gồm các thành phần chính sau: • Rotor: Phần quay của động cơ, gồm một dãy lá nam châm vĩnh cửu được xếp chồng lên nhau, các lá nam châm này lại chia thành các cặp cực xếp đối xứng nhau.