Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong tiến trình công nghiệp hóa và hiện đại hóa, xu hướng tự động hóa trong các dây chuyền sản xuất công nghiệp ngày càng được chú trọng nhằm tối ưu hóa quy trình vận hành, tiết kiệm tài nguyên, thời gian và giảm thiểu sức lao động của con người. Tại Việt Nam, nhiều hệ thống phân loại sản phẩm tự động đã được nghiên cứu và ứng dụng, tiêu biểu như các công trình phân loại sản phẩm dựa trên chiều cao (Trần Đức Sáng, Phạm Hữu Cao – Trường Đại học Bách khoa TP. Hồ Chí Minh) hoặc dựa trên khối lượng (Đinh Đức Anh, Bùi Tuấn Anh, Nguyễn Đức Thành, Nguyễn Đức Dương – Trường Đại học Bách khoa Hà Nội). Tuy nhiên, các phương pháp này bộc lộ một số nhược điểm kỹ thuật: hệ thống phân loại theo chiều cao không thể phân biệt các sản phẩm khác loại nhưng có cùng kích thước hình học; ngược lại, hệ thống phân loại theo khối lượng sẽ gộp chung các sản phẩm khác nhau nếu chúng có trọng lượng tương đương.

Trước thực tế đó, đề tài đồ án tốt nghiệp "Hệ thống phân loại sản phẩm bằng màu sắc" được thực hiện bởi nhóm sinh viên Lê Quang Bửu và Huỳnh Đại Hùng, dưới sự hướng dẫn của ThS. Đậu Trọng Hiển tại Khoa Đào tạo Chất lượng cao, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh. Nghiên cứu nhằm giải quyết bài toán phân loại sản phẩm dựa trên đặc tính quang học của bề mặt vật thể, sử dụng cảm biến nhận diện màu sắc kết hợp cơ cấu chấp hành khí nén trên băng tải tự động.

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

  1. Nghiên cứu chi tiết cấu tạo, nguyên lý hoạt động của vi điều khiển Arduino Uno R3, cảm biến màu sắc TCS3200, cảm biến vật cản hồng ngoại E18-D80NK, màn hình hiển thị LCD 16x2, module mở rộng I2C PCF8574T, mạch điều khiển động cơ bước TB6560, động cơ bước 2 pha, module relay và cơ cấu xi lanh khí nén SMC CJ2B16-120A.
  2. Đọc hiểu, phân tích tài liệu kỹ thuật (datasheet) của các linh kiện điện tử và thiết bị công nghiệp sử dụng trong hệ thống.
  3. Thiết kế sơ đồ khối toàn hệ thống, tính toán kết nối và thi công mô hình phần cứng thực tế.
  4. Xây dựng giải thuật, lập trình điều khiển nhúng trên môi trường Arduino IDE để nhận dạng 3 màu cơ bản (đỏ, xanh lá, xanh dương) và màu đen (sản phẩm lỗi).
  5. Thực hiện điều khiển cơ cấu phân loại, tự động đếm số lượng sản phẩm theo từng nhóm màu và hiển thị kết quả trực tiếp lên màn hình LCD.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Bo mạch vi điều khiển Arduino Uno R3 (vi điều khiển ATmega328), cảm biến màu sắc TCS3200, cảm biến tiệm cận hồng ngoại E18-D80NK, mạch công suất TB6560, động cơ bước, hệ thống xi lanh khí nén SMC, module relay và màn hình hiển thị LCD 16x2.
  • Phạm vi nghiên cứu: Lập trình nhúng bằng ngôn ngữ C/C++ trên nền tảng Arduino IDE; quản lý và cấu hình các cổng xuất/nhập (I/O Port), các chuẩn giao tiếp nối tiếp (I2C, SPI, UART, PWM); xử lý tín hiệu tần số từ cảm biến quang học; điều khiển hệ thống cơ điện tử kết hợp khí nén.
  • Thời gian và không gian thực hiện: Đề tài được giao và thực hiện từ tháng 02/2016 đến tháng 07/2016 tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh.
  • Giới hạn nghiên cứu: Mô hình thực nghiệm vận hành trong điều kiện môi trường trong nhà hoặc nguồn ánh sáng ổn định vừa phải; hệ thống xử lý từng sản phẩm đơn lẻ tuần tự trên băng tải; máy nén khí cấp cho hệ thống phát ra tiếng ồn trong quá trình vận hành.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và nguyên lý quang học

Nghiên cứu dựa trên nguyên lý quang học về sự phản xạ và hấp thụ ánh sáng trắng của vật thể kết hợp lý thuyết tổng hợp màu sắc hệ RGB (Red - Green - Blue). Khi chiếu nguồn sáng trắng vào một vật thể, bề mặt của vật thể sẽ hấp thụ một số dải bước sóng nhất định và phản xạ lại các dải bước sóng tương ứng với màu sắc đặc trưng của nó. Mọi màu sắc quang phổ quan sát được đều có thể tổng hợp từ ba màu sắc cơ bản là Đỏ (Red), Xanh lá (Green) và Xanh dương (Blue).

Cảm biến màu sắc TCS3200 sử dụng một ma trận $8 \times 8$ gồm 64 photodiode quang điện chia thành 4 nhóm (mỗi nhóm gồm 16 photodiode):

  • Nhóm photodiode có bộ lọc màu Đỏ (nhạy nhất với bước sóng $\lambda_p = 640\text{ nm}$).
  • Nhóm photodiode có bộ lọc màu Xanh lá (nhạy nhất với bước sóng $\lambda_p = 524\text{ nm}$).
  • Nhóm photodiode có bộ lọc màu Xanh dương (nhạy nhất với bước sóng $\lambda_p = 470\text{ nm}$).
  • Nhóm photodiode không sử dụng bộ lọc (Clear).

Các photodiode cùng loại được mắc song song và bố trí xen kẽ nhằm phân bố đồng đều và giảm thiểu hiện tượng nhiễu quang sai. Thông qua việc kích hoạt logic trên hai chân điều khiển $S_2$ và $S_3$, hệ thống lựa chọn nhóm bộ lọc tương ứng để chuyển đổi cường độ ánh sáng phản xạ thành dòng điện, sau đó chuyển đổi sang dạng xung vuông tần số biến thiên với độ rộng xung 50% tỉ lệ trực tiếp với cường độ bức xạ quang học thu được.

Phương pháp nghiên cứu

Tác giả đã kết hợp các phương pháp nghiên cứu kỹ thuật bao gồm:

  • Phương pháp phân tích - tổng hợp tài liệu: Thu thập, đối chiếu thông số từ datasheet của nhà sản xuất đối với vi điều khiển ATmega328, chip cảm biến TCS3200, IC giải mã PCF8574T, chip điều khiển động cơ bước TB6560 và xi lanh SMC.
  • Phương pháp thiết kế module hóa hệ thống: Phân chia hệ thống thành các khối chức năng độc lập (khối xử lý trung tâm, khối cảm biến, khối chấp hành, khối hiển thị và khối nguồn) để tính toán ghép nối tín hiệu và công suất.
  • Phương pháp thực nghiệm kỹ thuật: Lắp ráp mô hình cơ khí băng tải, thiết lập mạch điện tử, lập trình thuật toán quét màu và kiểm thử phân loại từng nhóm màu trên sản phẩm mẫu.

Nguồn dữ liệu

Dữ liệu nghiên cứu bao gồm các thông số kỹ thuật chuẩn công nghiệp từ tài liệu của hãng Atmel, TAOS (Texas Advanced Optoelectronic Solutions), Texas Instruments, SMC Corporation, cùng các kết quả đo đạc tần số đáp ứng của cảm biến TCS3200 tương ứng với các mẫu phôi màu chuẩn trong môi trường thực nghiệm.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Kiến trúc phần cứng và sơ đồ khối

Hệ thống phân loại sản phẩm tự động được cấu trúc thành 5 khối chức năng chính tương tác chặt chẽ với nhau:

  1. Khối xử lý trung tâm: Sử dụng bo mạch Arduino Uno R3 trang bị vi điều khiển 8-bit AVR ATmega328, đảm nhận vai trò thu nhận tín hiệu từ các cảm biến, thực thi giải thuật tính toán tần số màu, điều khiển cấp xung cho động cơ bước, kích hoạt van điện khí nén qua relay và gửi dữ liệu hiển thị lên LCD.
  2. Khối cảm biến:
    • Cảm biến vật cản hồng ngoại E18-D80NK: Phát hiện sự xuất hiện của sản phẩm trên băng tải tại vị trí đo và vị trí các khay chứa.
    • Cảm biến màu sắc TCS3200: Thu nhận ánh sáng phản xạ từ sản phẩm, lọc các kênh màu RGB và xuất tín hiệu xung tần số tương ứng về vi điều khiển.
  3. Khối chấp hành:
    • Hệ thống băng tải: Được kéo bởi động cơ bước 2 pha kết hợp module điều khiển chuyên dụng TB6560 để điều chỉnh chính xác vận tốc và vị trí phôi.
    • Hệ thống gạt sản phẩm: Gồm các module relay 5V đóng cắt điện áp điều khiển van điện từ, kích hoạt hành trình tịnh tiến của các xi lanh khí nén SMC CJ2B16-120A để đẩy sản phẩm vào đúng vị trí khay chỉ định.
  4. Khối hiển thị: Màn hình LCD 16x2 chuẩn HD44780U kết hợp module chuyển đổi nối tiếp I2C dùng IC PCF8574T nhằm giảm thiểu số lượng chân kết nối với vi điều khiển.
  5. Khối nguồn: Nguồn tổ ong $24\text{V} - 5\text{A}$ cấp năng lượng cho động cơ bước, driver TB6560 và hệ thống khí nén; mạch nguồn hạ áp $5\text{V}$ cung cấp cho Arduino Uno, các cảm biến và mạch logic.

Bảng tổng hợp thông số kỹ thuật các linh kiện phần cứng

Tên linh kiện / Thiết bị Thông số kỹ thuật chính Chức năng trong hệ thống
Arduino Uno R3 (ATmega328) 8-bit AVR, 16 MHz, 32KB Flash, 2KB SRAM, 1KB EEPROM, 14 Digital I/O, 6 PWM, 6 Analog Điều khiển trung tâm, xử lý tín hiệu cảm biến và điều phối cơ cấu chấp hành
Cảm biến TCS3200 Ma trận $8 \times 8$ photodiode (16 Red, 16 Green, 16 Blue, 16 Clear), dải tần số ra $2\text{ Hz} - 500\text{ kHz}$ Nhận diện màu sắc phôi sản phẩm thông qua tần số xung quang học
Cảm biến E18-D80NK Nguồn cấp $5\text{VDC}$, khoảng cách phát hiện $3 - 80\text{ cm}$ (chỉnh qua biến trở), ngõ ra NPN cực thu hở Phát hiện vật cản/sản phẩm trên băng chuyền tại các trạm đo và khay
Driver TB6560 Nguồn cấp $12 - 24\text{VDC}$, tích hợp cách ly quang, hỗ trợ full step, half step, microstep Nhận xung điều khiển từ Arduino để kích động cơ bước kéo băng tải
Động cơ bước Động cơ bước 2 pha, điện áp định mức $4 - 5.5\text{VDC}$, góc bước $1.0^\circ - 1.8^\circ/\text{bước}$, kích thước $42 \times 42 \times 38\text{ mm}$ Truyền động cơ cấu băng tải vận chuyển phôi
Xi lanh khí nén SMC CJ2B16-120A Xi lanh tác động kép SMC, hành trình hoạt động điều khiển bằng khí nén Tác động cơ học đẩy sản phẩm phân loại vào các khay chứa riêng biệt
Module Relay 5V Tiếp điểm đóng cắt chịu tải tối đa: $10\text{A}/250\text{VAC}$, $10\text{A}/30\text{VDC}$, kích mở mức logic $5\text{V}$ Đóng ngắt nguồn điều khiển van điện từ khí nén
LCD 16x2 & IC PCF8574T Màn hình ký tự HD44780U, hiển thị 2 dòng x 16 ký tự, giao tiếp 2 dây I2C (SDA, SCL), điện áp $2.5 - 6\text{V}$ Hiển thị số lượng từng loại sản phẩm đã phân loại (Đỏ, Xanh lá, Xanh dương, Đen)
Nguồn tổ ong 24V - 5A Điện áp ra $24\text{VDC}$, dòng danh định $5\text{A}$, công suất $120\text{W}$ Cấp nguồn công suất cho driver động cơ bước và cơ cấu khí nén

Thuật toán điều khiển và quy trình vận hành

Chương trình nhúng được biên dịch trên Arduino IDE bao gồm hàm khởi tạo setup() và vòng lặp vô tận loop() phối hợp cùng các chương trình con chuyên trách:

  1. Khởi động và thiết lập: Cấu hình các chân I/O, thiết lập thông số giao tiếp I2C cho LCD 16x2, cài đặt tần số xuất của TCS3200 (thông qua các chân $S_0, S_1$) và kích hoạt module driver TB6560 để khởi động băng tải.
  2. Quét và nhận dạng màu: Khi cảm biến E18-D80NK phát hiện có phôi sản phẩm tiến vào buồng đo, vi điều khiển tạm dừng hoặc duy trì tốc độ đồng bộ, lần lượt đổi mức logic các chân $S_2, S_3$ để đo chu kỳ xung của 3 kênh màu Đỏ, Xanh lá và Xanh dương. Giá trị tần số đo được từ hàm pulseIn() sẽ được so sánh với các ngưỡng chuẩn đã hiệu chuẩn trong bộ nhớ.
  3. Phân loại và định tuyến: Căn cứ vào kết quả nhận dạng màu:
    • Nếu là màu Đỏ: Hệ thống xác định vị trí khay 1, khi phôi đến đúng vị trí, vi điều khiển kích relay mở van khí nén cho xi lanh 1 đẩy sản phẩm ra khỏi băng tải.
    • Nếu là màu Xanh dương: Kích hoạt xi lanh 2 đẩy phôi vào khay 2.
    • Nếu là màu Xanh lá: Kích hoạt xi lanh 3 đẩy phôi vào khay 3.
    • Nếu là màu Đen hoặc màu không xác định: Hệ thống phân loại vào nhóm sản phẩm lỗi (khay cuối cùng).
  4. Cập nhật dữ liệu hiển thị: Sau mỗi chu kỳ phân loại thành công, biến đếm tương ứng với nhóm màu được tăng lên 1 đơn vị và gửi lệnh ghi dữ liệu vào DDRAM của LCD thông qua bus I2C để hiển thị trực quan cho người vận hành.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu

Chương này thiết lập cơ sở khoa học và thực tiễn của đề tài. Tác giả phân tích tính tất yếu của tự động hóa trong sản xuất công nghiệp hiện đại nhằm nâng cao năng suất và hạ giá thành sản phẩm. Tác giả chỉ ra điểm hạn chế của các hệ thống phân loại cơ học truyền thống (chỉ dựa vào chiều cao hoặc khối lượng) và xác định tính cấp thiết của việc nghiên cứu phương pháp phân loại quang học bằng cảm biến màu sắc TCS3200 tại Việt Nam. Chương 1 nêu rõ 5 mục tiêu nghiên cứu, phương pháp tiếp cận, xác định đối tượng, phạm vi và các giới hạn kỹ thuật của hệ thống.

Chương 2: Phương pháp thực hiện phân tích hệ thống

Chương 2 trình bày toàn diện cơ sở lý thuyết phần cứng và nguyên lý hoạt động của từng linh kiện:

  • Vi điều khiển Arduino Uno R3: Khảo sát chi tiết kiến trúc vi điều khiển 8-bit ATmega328, cấu trúc bộ nhớ (32KB Flash, 2KB SRAM, 1KB EEPROM), chức năng của 14 chân Digital, 6 chân Analog, các chân PWM, cổng Serial (0-RX, 1-TX), giao thức SPI và I2C (A4-SDA, A5-SCL).
  • Cảm biến màu sắc TCS3200: Trình bày cấu tạo ma trận 64 photodiode, nguyên lý lọc màu quang học, bảng lựa chọn logic chân $S_2, S_3$ và bảng chuyển đổi dòng điện - tần số đầu ra ($S_0, S_1$) với dải tần số $2\text{ Hz} - 500\text{ kHz}$. Phân tích đáp ứng phổ của cảm biến với bước sóng Đỏ ($\lambda_p = 640\text{ nm}$), Xanh lá ($\lambda_p = 524\text{ nm}$) và Xanh dương ($\lambda_p = 470\text{ nm}$).
  • Cảm biến vật cản E18-D80NK: Trình bày nguyên lý phát - thu tia hồng ngoại theo tần số riêng biệt nhằm chống nhiễu, thông số khoảng cách dò $3 - 80\text{ cm}$, ngõ ra NPN cực thu hở và cơ chế gửi mức logic (mức 1 khi không có vật cản, mức 0 khi có vật cản).
  • Module Relay 5V: Cung cấp thông số tiếp điểm ($10\text{A}/250\text{VAC}$, $10\text{A}/30\text{VDC}$) và nguyên lý điều khiển đóng/ngắt các thiết bị điện áp cao.
  • Màn hình LCD 16x2 & Giao tiếp I2C: Khảo sát tập lệnh của chip HD44780U, cấu trúc các vùng nhớ DDRAM (80 ô nhớ, 32 ô hiển thị), CGROM (chứa font mã ASCII) và CGRAM (chứa tối đa 8 ký tự tự định nghĩa $5 \times 8$). Trình bày nguyên lý ghép nối module I2C dùng IC PCF8574T với 2 đường tín hiệu SDA, SCL sử dụng điện trở kéo lên ($1\text{k}\Omega - 4.7\text{k}\Omega$) và phân tích điều kiện truyền thông START / STOP.
  • Mạch điều khiển động cơ bước TB6560 & Động cơ bước: Phân tích sơ đồ kết nối tín hiệu (EN, CW, CLK), khối cách ly quang bảo vệ vi điều khiển, các chế độ vi bước và thông số động cơ bước 2 pha (góc bước $1.0^\circ - 1.8^\circ/\text{bước}$, kích thước $42 \times 42 \times 38\text{ mm}$).
  • Cơ cấu khí nén và nguồn: Giới thiệu xi lanh khí nén SMC CJ2B16-120A, hệ thống băng tải và bộ nguồn tổ ong $24\text{V} - 5\text{A}$.

Chương 3: Thiết kế và thi công

Chương 3 đi sâu vào việc triển khai thực tế mô hình phần cứng và phần mềm:

  • Xây dựng sơ đồ khối chi tiết và sơ đồ nguyên lý kết nối liên khối giữa Arduino Uno R3 với TCS3200, E18-D80NK, TB6560, Relay và LCD qua bus I2C.
  • Phân tích và tính toán các khối chức năng: khối vi điều khiển, khối cảm biến, khối chấp hành và khối hiển thị.
  • Trình bày lưu đồ giải thuật tổng thể của toàn bộ hệ thống cùng các lưu đồ giải thuật cho các chương trình con: chương trình con quét màu, chương trình con đọc tần số cảm biến màu sắc và chương trình con xử lý phân loại sản phẩm.
  • Thi công lắp ráp mô hình cơ khí băng tải, bố trí vị trí các xi lanh SMC và cố định buồng đo cảm biến.
  • Tiến hành thực nghiệm phân loại đối với 4 nhóm mẫu sản phẩm: màu Đỏ, màu Xanh nước biển (Xanh dương), màu Xanh lá và màu Đen (sản phẩm lỗi).

Chương 4: Kết quả và thảo luận

Chương 4 tổng kết các kết quả vận hành thực nghiệm của mô hình:

  • Đánh giá khả năng hoạt động đồng bộ giữa băng tải, cảm biến màu sắc, vi điều khiển và cơ cấu xi lanh khí nén.
  • Ghi nhận hệ thống phân loại chính xác các phôi mẫu theo 4 nhóm màu quy định và hiển thị đúng số lượng đếm lên màn hình LCD 16x2.
  • Thảo luận các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác của cảm biến TCS3200 (đặc biệt là cường độ ánh sáng môi trường bên ngoài).
  • Đề xuất các hướng phát triển kỹ thuật nhằm hoàn thiện hệ thống trong các giai đoạn nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Kết quả kỹ thuật đạt được

Hệ thống được thi công và thử nghiệm thành công với các kết quả cụ thể:

  1. Hoàn thiện mô hình phần cứng: Lắp ráp hoàn chỉnh hệ thống cơ điện tử kết hợp khí nén gồm băng tải vận chuyển dẫn động bằng động cơ bước 2 pha (qua driver TB6560), hệ thống 3 xi lanh khí nén SMC CJ2B16-120A gạt phôi, trạm đo quang học TCS3200 và cảm biến định vị hồng ngoại E18-D80NK.
  2. Hiệu năng phân loại: Nhận diện và phân loại chính xác các sản phẩm mang các màu sắc cơ bản: Đỏ (Red), Xanh lá (Green), Xanh nước biển (Blue) và phân loại riêng biệt các sản phẩm mang màu Đen (được quy định là sản phẩm lỗi) vào khay phế phẩm.
  3. Hiển thị và thống kê dữ liệu: Giao tiếp I2C giữa vi điều khiển ATmega328 và IC PCF8574T vận hành ổn định, hiển thị trực quan, chính xác số lượng sản phẩm của từng nhóm màu theo thời gian thực trên màn hình LCD 16x2.

Giải pháp kỹ thuật tác giả đề xuất

  • Tối ưu hóa chân I/O bằng chuẩn giao tiếp I2C: Sử dụng IC PCF8574T để chuyển đổi giao tiếp 8-bit/4-bit song song của LCD HD44780U sang giao thức nối tiếp 2 dây (SDA, SCL), giúp tiết kiệm chân I/O trên Arduino Uno R3 để dành tài nguyên cho các khối cảm biến và chấp hành.
  • Bảo vệ phần cứng bằng cách ly quang: Ứng dụng khối cách ly quang tích hợp trên driver TB6560 nhằm ngăn cách hoàn toàn tín hiệu điều khiển logic $5\text{V}$ của vi điều khiển với mạch công suất $24\text{V}$ của động cơ bước, chống hiện tượng nhiễu xung điện từ và sụt áp.
  • Xử lý tín hiệu quang học xen kẽ: Tận dụng cấu trúc photodiode xen kẽ của TCS3200 kết hợp với việc quét lần lượt các kênh màu cơ bản để triệt tiêu nhiễu ánh sáng cục bộ.

Đóng góp so với các nghiên cứu trước

So với các đề tài phân loại theo chiều cao hoặc theo khối lượng trước đó tại các trường đại học kỹ thuật, nghiên cứu này bổ sung một giải pháp phân loại tự động mới dựa trên đặc tính màu sắc bề mặt. Hệ thống có khả năng phân biệt chính xác các sản phẩm có cùng kích thước hình học và cùng khối lượng nhưng khác nhau về đặc tính quang phổ màu sắc.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của hệ thống

  • Độ nhạy với ánh sáng môi trường: Cảm biến TCS3200 chưa có buồng tối cách ly quang hoàn toàn, do đó sự thay đổi cường độ ánh sáng môi trường bên ngoài có thể gây sai lệch trong quá trình đo đạc tần số đáp ứng của các photodiode.
  • Tốc độ xử lý: Thuật toán đo độ rộng xung tuần tự (pulseIn) trên từng kênh màu dẫn đến thời gian xử lý cho mỗi sản phẩm còn có độ trễ nhất định, chưa thể đáp ứng các dây chuyền công nghiệp tốc độ cực cao.
  • Xử lý đồng thời: Hệ thống chỉ có thể phân loại tuần tự từng sản phẩm đơn lẻ tại một thời điểm; chưa có khả năng theo dõi và xử lý đồng thời nhiều sản phẩm nối tiếp nhau liên tục trên băng chuyền.
  • Tiếng ồn cơ khí: Máy nén khí cung cấp áp lực cho các xi lanh SMC CJ2B16-120A phát ra tiếng ồn tương đối lớn trong quá trình vận hành liên tục.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Thiết kế buồng đo quang học khép kín với nguồn chiếu sáng chuẩn (LED trắng ổn dòng) và bổ sung thuật toán tự động cân bằng trắng (auto white-balance) để triệt tiêu ảnh hưởng của ánh sáng ngoại vi.
  • Nâng cấp bộ vi xử lý có tần số xung nhịp cao hơn hoặc ứng dụng hệ thống thị giác máy tính (Camera + Image Processing) để nhận dạng kết hợp cả màu sắc, mã vạch, kích thước và khuyết tật bề mặt sản phẩm.
  • Cải tiến hệ thống khí nén công nghiệp giảm âm và tối ưu hóa cơ cấu gạt sản phẩm nhằm nâng cao tốc độ phân loại.
  • Tích hợp module truyền thông công nghiệp hoặc kết nối mạng không dây để truyền dữ liệu thống kê sản lượng về máy tính chủ phục vụ giám sát và quản lý sản xuất tập trung.

Giá trị tham khảo

Bản thuyết minh đồ án là tài liệu tham khảo có giá trị kỹ thuật thực tiễn đối với:

  • Sinh viên các ngành kỹ thuật: Công nghệ Kỹ thuật Máy tính, Điện tử - Viễn thông, Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Kỹ thuật Cơ điện tử khi thực hiện các đồ án môn học, đồ án tốt nghiệp hoặc dự án nghiên cứu về hệ thống nhúng và dây chuyền tự động.
  • Nội dung tham khảo trọng tâm:
    • Kỹ thuật lập trình đọc và chuyển đổi tín hiệu tần số từ cảm biến màu sắc TCS3200 trên vi điều khiển AVR / Arduino.
    • Phương pháp ghép nối ngoại vi qua giao thức I2C sử dụng IC giải mã PCF8574T.
    • Thiết kế mạch ghép nối điều khiển động cơ bước công suất lớn qua driver TB6560 và giao tiếp điều khiển thiết bị khí nén công nghiệp qua relay.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống sử dụng cơ cấu nào để phân biệt giữa sản phẩm đạt chuẩn và sản phẩm lỗi?
Hệ thống sử dụng cảm biến TCS3200 để quét các dải màu cơ bản. Các sản phẩm có màu Đỏ, Xanh lá và Xanh nước biển được phân loại vào các khay đạt chuẩn tương ứng; các sản phẩm có màu Đen hoặc không nằm trong dải màu chuẩn đã thiết lập sẽ được hệ thống xác định là sản phẩm lỗi và định tuyến vào khay phế phẩm ở cuối băng tải.

2. Cảm biến màu sắc TCS3200 chuyển đổi thông tin màu sắc thành dạng tín hiệu gì để vi điều khiển xử lý?
TCS3200 chuyển đổi cường độ ánh sáng phản xạ từ bề mặt vật thể thành dòng điện thông qua ma trận 64 photodiode, sau đó bộ biến đổi nội tại chuyển dòng điện này thành tín hiệu sóng vuông có độ rộng xung 50% với tần số dao động trong khoảng từ $2\text{ Hz}$ đến $500\text{ kHz}$. Tần số này tỷ lệ trực tiếp với cường độ ánh sáng của từng kênh màu được chọn qua các chân $S_2, S_3$.

3. Tại sao hệ thống cần sử dụng thêm IC PCF8574T khi kết nối màn hình LCD 16x2 với Arduino?
Màn hình LCD 16x2 chuẩn HD44780U ở chế độ song song 4-bit hoặc 8-bit đòi hỏi từ 6 đến 10 chân I/O của vi điều khiển. Việc sử dụng thêm IC mở rộng PCF8574T cho phép chuyển đổi toàn bộ dữ liệu điều khiển và hiển thị sang giao tiếp nối tiếp chuẩn I2C, qua đó chỉ cần sử dụng duy nhất 2 chân tín hiệu (SDA - chân A4 và SCL - chân A5 trên Arduino Uno R3), giúp tiết kiệm tài nguyên chân cho các khối chức năng khác.

4. Driver TB6560 điều khiển động cơ bước tiếp nhận những tín hiệu điều khiển nào từ Arduino?
Module TB6560 kết nối với Arduino thông qua 3 cặp chân tín hiệu chính gồm: cặp chân cho phép hoạt động (EN+, EN-), cặp chân điều khiển chiều quay (CW+, CW-) và cặp chân nhận xung bước (CLK+, CLK-). Mạch tích hợp khối cách ly quang nhằm bảo vệ vi điều khiển khỏi xung điện áp ngược từ động cơ.

5. Xi lanh khí nén SMC CJ2B16-120A được điều khiển đóng ngắt bằng linh kiện nào trong mạch?
Xi lanh khí nén được đóng/ngắt thông qua các module Relay 5V (model SRD-05VDC-SL-C). Vi điều khiển Arduino xuất mức logic $5\text{V}$ để kích mở tiếp điểm relay, đóng mạch nguồn cấp cho van điện từ khí nén, từ đó kích hoạt hành trình piston đẩy sản phẩm vào khay chứa.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Hệ thống phân loại sản phẩm bằng màu sắc" của sinh viên Lê Quang Bửu và Huỳnh Đại Hùng đã hoàn thành trọn vẹn các mục tiêu thiết kế và thi công một mô hình tự động hóa phân loại sản phẩm hoàn chỉnh. Công trình đã tích hợp thành công vi điều khiển Arduino Uno R3, cảm biến quang học TCS3200, cảm biến tiệm cận hồng ngoại E18-D80NK, động cơ bước điều khiển qua driver TB6560, xi lanh khí nén SMC và màn hình hiển thị LCD 16x2 qua giao thức I2C. Hệ thống vận hành ổn định trong điều kiện thực nghiệm, chứng minh tính khả thi của giải pháp phân loại sản phẩm dựa trên nhận diện màu sắc quang học, đồng thời cung cấp tài liệu kỹ thuật chi tiết phục vụ học tập và nghiên cứu ứng dụng trong lĩnh vực cơ điện tử và tự động hóa.