Đồ án HCMUTE: Hệ thống phân loại sản phẩm bằng màu sắc

Đồ án nghiên cứu hcmute hệ thống phân loại sản phẩm bằng màu sắc, áp dụng công nghệ tiên tiến, tối ưu giải pháp kỹ thuật cho bài toán .

• Tác giả: Lê Quang Bửu
• Người hướng dẫn: ThS. Đậu Trọng Hiển
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP.HCM
• Chuyên ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật Máy Tính
• Đề tài: Hệ Thống Phân Loại Sản Phẩm Bằng Màu Sắc
• Loại tài liệu: đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI NÓI ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
• 1.1. Tình hình nghiên cứu hiện nay
• 1.2. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.3. Mục tiêu của đề tài
• 1.4. Phương pháp nghiên cứu
• 1.5. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.6. Giới hạn đề tài
• 1.7. Kết quả tổng quan
• 1.8. Nghiên cứu đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN PHÂN TÍCH HỆ THỐNG
• 2.1. Vi điều khiển arduino uno r3
• 2.2. Nguồn cung cấp
• 2.3. Sơ đồ khối và các chân I/O
• 2.4. Phần mềm Arduino IDE
• 2.5. Lý do chọn arduino uno r3
• 2.6. Cảm biến màu sắc tcs3200
• 2.6.1. Giới thiệu
• 2.6.2. Nguyên lí hoạt động của cảm biến tcs3200
• 2.7. Cảm biến vật cản e18
• 2.7.1. Thông số kĩ thuật
• 2.7.2. Nguyên lí hoạt động
• 2.7.3. Lý do chọn cảm biến vật cản e18
• 2.8. Nguồn tổ ong 24V - 5A
• 2.8.1. Thông số kỹ thuật
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG
• 3.1. Sơ đồ khối hệ thống
• 3.2. Phân tích và tính toán các khối
• 3.2.1. Khối vi điều khiển
• 3.2.2. Khối cảm biến
• 3.2.3. Khối chấp hành
• 3.2.4. Khối hiển thị
• 3.3. Thi công hệ thống
• 3.4. Kết quả thực nghiệm
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu Hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc tại HCMUTE

Bài báo cáo này trình bày về Hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc được nghiên cứu và phát triển tại HCMUTE (Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM). Hệ thống này là một minh chứng cho sự ứng dụng công nghệ vào tự động hóa quá trình sản xuất, một xu hướng đang ngày càng phổ biến trong công nghiệp 4.0.

1.1. Bối cảnh và tính cấp thiết

Trong bối cảnh nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ đang phát triển mạnh mẽ, việc ứng dụng tự động hóa vào sản xuất là một yêu cầu cấp thiết. Hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc ra đời nhằm giải quyết các bài toán thực tiễn về tự động hóa trong các nhà máy, xí nghiệp, giúp tiết kiệm thời gian, công sức và nâng cao năng suất lao động.

1.2. Mục tiêu của đề tài

Đề tài đặt mục tiêu thiết kế và xây dựng một hệ thống phân loại sản phẩm hoạt động hiệu quả, chính xác dựa trên nhận dạng màu sắc. Hệ thống sử dụng cảm biến màu sắc (TCS3200) để xác định màu của sản phẩm và vi điều khiển (Arduino Uno R3) để điều khiển hoạt động của toàn hệ thống.

II. Phân tích hệ thống và phương pháp thực hiện

Hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc được xây dựng dựa trên sự kết hợp của nhiều thành phần phần cứng và phần mềm.

2.1. Các thành phần chính

Hệ thống bao gồm các thành phần chính sau: cảm biến màu sắc TCS3200, vi điều khiển Arduino Uno R3, màn hình LCD 16x2, cảm biến vật cản, động cơ bước, băng tải và các cơ cấu chấp hành khác. Mỗi thành phần đảm nhiệm một chức năng riêng biệt, phối hợp nhịp nhàng để tạo nên một hệ thống hoàn chỉnh.

2.2. Nguyên lý hoạt động

Cảm biến màu sắc TCS3200 có nhiệm vụ nhận dạng màu sắc của sản phẩm dựa trên việc phân tích phổ ánh sáng phản xạ. Tín hiệu từ cảm biến được truyền đến vi điều khiển Arduino Uno R3 để xử lý. Dựa trên thuật toán phân loại, vi điều khiển sẽ đưa ra quyết định và điều khiển cơ cấu chấp hành để phân loại sản phẩm vào các vị trí tương ứng.

III. Kết quả và đánh giá

Hệ thống sau khi được xây dựng đã trải qua quá trình thử nghiệm và đánh giá hiệu năng hoạt động.

3.1. Kết quả thử nghiệm

Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc hoạt động ổn định, độ chính xác cao. Hệ thống có khả năng phân loại nhiều loại sản phẩm với màu sắc khác nhau, đáp ứng được yêu cầu đề ra.

3.2. Ứng dụng thực tiễn

Hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc có thể được ứng dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp sản xuất như: sản xuất linh kiện điện tử, sản xuất thực phẩm, sản xuất dược phẩm,... Hệ thống giúp tự động hóa quá trình phân loại sản phẩm, giảm thiểu sai sót của con người, nâng cao năng suất và hiệu quả sản xuất.