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.

2024

108
3
0

Phí lưu trữ

35 Point

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 Deltaxử 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 Deltaxử 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.

10/07/2025
Đồ án tốt nghiệp hệ thống phân loại sản phẩm sử dụng robot delta kết hợp xử lý ảnh

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.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Tài liệu "Hệ Thống Phân Loại Sản Phẩm Sử Dụng Robot Delta Kết Hợp Xử Lý Ảnh" trình bày một hệ thống tiên tiến trong việc phân loại sản phẩm bằng cách kết hợp công nghệ robot Delta và xử lý ảnh. Hệ thống này không chỉ giúp tăng cường hiệu suất làm việc mà còn giảm thiểu sai sót trong quá trình phân loại, mang lại lợi ích lớn cho các nhà sản xuất trong việc tối ưu hóa quy trình sản xuất.

Để hiểu rõ hơn về các ứng dụng và công nghệ liên quan, bạn có thể tham khảo thêm tài liệu Ứng dụng xử lý ảnh và robot phân loại sản phẩm theo màu sắc, nơi khám phá cách xử lý ảnh có thể cải thiện khả năng phân loại sản phẩm. Ngoài ra, tài liệu Điều khiển cánh tay robot kết hợp kỹ thuật xử lý ảnh phân loại sản phẩm sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về việc điều khiển robot trong các ứng dụng thực tế. Cuối cùng, tài liệu Nghiên cứu và lập trình hệ thống phân loại và xếp hàng lên pallet tự động sẽ giúp bạn hiểu thêm về các hệ thống tự động hóa trong ngành công nghiệp. Những tài liệu này sẽ mở rộng kiến thức của bạn về công nghệ robot và xử lý ảnh, giúp bạn nắm bắt xu hướng mới trong lĩnh vực này.