Hệ Thống Phân Loại Sản Phẩm Theo Màu Sắc: Nghiên Cứu và Ứng Dụng

Khóa luận tốt nghiệp nghiên cứu Luận văn tốt nghiệp hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc, vận dụng lý thuyết vào thực tế, đề xuất giải pháp cụ thể cho vấn đề .

• Tác giả: Nguyễn Thanh Tiến
• Người hướng dẫn: Thạc Sĩ Lê Anh Tú
• Trường học: Trường Đại Học Giao Thông Vận Tải TP.HCM
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điều Khiển Và Tự Động Hóa
• Đề tài: Hệ Thống Phân Loại Sản Phẩm Theo Màu Sắc
• Loại tài liệu: luận văn tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: Lí do chọn đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: Tổng quan về PLC
• 2.1. Cấu tạo PLC
• 2.2. Ưu điểm và nhược điểm PLC
• 2.2.1. Ưu điểm
• 2.2.2. Nhược điểm
• 2.3. Giới thiệu cảm biến
• 2.3.1. Phân loại
• 2.3.2. Vai trò cảm biến
• 3. CHƯƠNG 3: PHẦN MỀM SỬ DỤNG TRONG ĐỀ TÀI
• 3.1. Phần mềm TIA Portal
• 3.2. Phần mềm Arduino IDE
• 3.2.1. Arduino IDE là gì?
• 3.2.2. Lý do nên sử dụng Arduino IDE
• 3.3. Phần mềm Inventor
• 3.3.1. Khái niệm Autodesk Inventor
• 3.3.2. Lợi ích khi sử dụng Inventor
• 3.3.3. Ứng dụng Inventor
• 4. TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH PHẦN CỨNG
• 4.1. Cấu tạo và chức năng
• 4.2. Ứng dụng
• 4.3. Arduino Uno
• 4.4. Băng tải
• 4.5. Giới thiệu cảm biến vật cản hồng ngoại
• 4.6. Thông số kỹ thuật cảm biến vật cản hồng ngoại
• 4.7. Cảm biến màu sắc TCS34725
• 4.7.1. Sơ lược về TCS34725
• 4.7.2. Chức năng các chân
• 4.8. Nguồn xung
• 4.8.1. Thông số kỹ thuật
• 4.9. Động cơ giảm tốc
• 4.10. Relay trung gian
• 4.11. Nút nhấn
• 4.12. Xi lanh khí nén
• 4.12.1. Một số loại xi lanh khí nén khác
• 4.13. Module relay 3 kênh 5VDC
• 4.14. Van điện từ
• 4.15. MCCB
• 5. CHƯƠNG 5: THIẾT KẾ THI CÔNG VÀ THUẬT TOÁN HỆ THỐNG
• 5.1. Phương án thiết kế mô hình
• 5.2. Bản vẽ thiết kế mô hình thực tế trên phần mềm Autodesk Inventor
• 5.2.1. Hình chiếu bằng của bản vẽ mô hình
• 5.2.2. Hình chiếu đứng của bản vẽ mô hình
• 5.2.3. Hình chiếu cạnh của bản vẽ mô hình
• 5.2.4. Bản vẽ 2D của mô hình
• 5.2.5. Mô hình thực tế hoàn thiện
• 5.3. Sơ đồ đấu dây cảm biến nhận diện màu sắc
• 5.4. Thiết kế giao diện SCADA
• 5.5. Thuật toán hệ thống điều khiển
• 5.5.1. Lưu đồ thuật toán cho chương trình
• 5.5.2. Giải thích lưu đồ thuật toán
• 5.6. Thực nghiệm hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc trên SCADA
• 5.7. Truy xuất dữ liệu đếm sản phẩm màu ra file excel
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI
• 6.1. Kết luận
• 6.2. Ưu điểm và nhược điểm của hệ thống
• 6.2.1. Ưu điểm
• 6.2.2. Nhược điểm
• 6.3. Hướng phát triển đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tổng Quan Hệ Thống Phân Loại Sản Phẩm Theo Màu Sắc Hiện Nay

Trong bối cảnh công nghiệp 4.0, tự động hóa đóng vai trò then chốt trong nâng cao hiệu quả sản xuất. Việc phân loại sản phẩm bằng màu sắc là một ứng dụng quan trọng của hệ thống thị giác máy, giúp tự động hóa quá trình kiểm tra chất lượng sản phẩm và giảm thiểu sự can thiệp của con người. Các hệ thống này thường sử dụng cảm biến màu sắc công nghiệp hoặc camera màu công nghiệp để nhận diện màu sắc, sau đó điều khiển các cơ cấu chấp hành như robot phân loại màu hoặc xi lanh khí nén để phân loại sản phẩm. Theo tài liệu nghiên cứu, "trong lĩnh vực quản lý sản xuất, đặc biệt là với các sản phẩm, việc xây dựng và duy trì một hệ thống phân loại sản phẩm hiệu quả mang tính quyết định".

1.1. Ứng Dụng Hệ Thống Phân Loại Màu Trong Sản Xuất

Hệ thống phân loại màu sắc được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp như thực phẩm, dược phẩm, điện tử, và dệt may. Trong ngành thực phẩm, nó được sử dụng để phân loại trái cây, rau củ quả theo độ chín hoặc chất lượng. Trong ngành điện tử, nó được dùng để phân loại các linh kiện điện tử theo màu sắc để đảm bảo chất lượng và tính đồng nhất. Theo [3] trong tài liệu gốc, cảm biến được ứng dụng rộng rãi trong doanh nghiệp đời sống và điều khiển quá trình.

1.2. Lợi Ích Của Hệ Thống Phân Loại Tự Động Màu Sắc

Việc ứng dụng hệ thống phân loại tự động mang lại nhiều lợi ích như tăng năng suất, giảm chi phí nhân công, và nâng cao độ chính xác trong quá trình phân loại. Nó cũng giúp cải thiện điều kiện làm việc cho người lao động bằng cách loại bỏ các công việc đơn điệu và lặp đi lặp lại.

II. Thách Thức Hạn Chế Của Hệ Thống Phân Loại Màu Sắc Hiện Tại

Mặc dù mang lại nhiều lợi ích, hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc cũng đối mặt với một số thách thức. Độ chính xác của hệ thống có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như ánh sáng môi trường, bề mặt sản phẩm, và chất lượng của cảm biến màu. Ngoài ra, việc phát triển thuật toán phân loại màu hiệu quả cũng đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về xử lý ảnh màu trong công nghiệp. Chi phí đầu tư ban đầu cho hệ thống cũng là một rào cản đối với các doanh nghiệp nhỏ và vừa.

2.1. Ảnh Hưởng Của Ánh Sáng Đến Độ Chính Xác Phân Loại

Ánh sáng môi trường có thể thay đổi màu sắc thực tế của sản phẩm, gây khó khăn cho quá trình nhận diện màu. Để khắc phục vấn đề này, cần sử dụng các kỹ thuật hiệu chỉnh ánh sáng hoặc sử dụng camera màu công nghiệp có khả năng tự động điều chỉnh theo điều kiện ánh sáng.

2.2. Khó Khăn Trong Xử Lý Màu Sắc Sản Phẩm Đa Dạng

Các sản phẩm có màu sắc đa dạng hoặc bề mặt phức tạp có thể gây khó khăn cho việc phân loại. Trong trường hợp này, cần sử dụng các thuật toán phân loại màu tiên tiến hơn hoặc kết hợp với các phương pháp phân loại theo màu sắc và hình dạng.

III. Phương Pháp Phân Loại Màu Sắc Sử Dụng Cảm Biến Màu Công Nghiệp

Một trong những phương pháp phổ biến nhất để phân loại sản phẩm bằng màu sắc là sử dụng cảm biến màu sắc công nghiệp. Các cảm biến này thường sử dụng các bộ lọc màu để đo cường độ ánh sáng của các màu cơ bản (đỏ, xanh lá, xanh dương) và sau đó chuyển đổi thành tín hiệu điện. Tín hiệu này được xử lý bởi PLC phân loại màu hoặc hệ thống phân loại tự động để xác định màu sắc của sản phẩm. Theo [5] trong tài liệu gốc, cảm biến màu sắc TCS34725 được sử dụng để nhận biết màu sắc bằng cách đo phản xạ 3 màu sắc từ vật thể là đỏ, xanh lá và xanh dương sau đó xử lý là truyền thông số đo được của các màu qua giao tiếp I2C.

3.1. Lựa Chọn Cảm Biến Màu Phù Hợp Với Ứng Dụng

Việc lựa chọn cảm biến màu phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo độ chính xác và hiệu quả của hệ thống. Cần xem xét các yếu tố như độ phân giải màu, tốc độ đo, và khả năng chống nhiễu của cảm biến.

3.2. Hiệu Chuẩn Và Cài Đặt Cảm Biến Màu Sắc Chính Xác

Sau khi lựa chọn được cảm biến màu, cần thực hiện hiệu chuẩn và cài đặt một cách chính xác để đảm bảo độ tin cậy của hệ thống. Điều này bao gồm việc điều chỉnh các thông số như độ nhạy, thời gian tích hợp, và bù trừ ánh sáng môi trường.

3.3. Kết Hợp Cảm Biến Vật Cản Hồng Ngoại

Theo tài liệu, cảm biến vật cản hồng ngoại dùng ánh sáng hồng ngoại để phát hiện vật cản và được ứng dụng rộng rãi trong doanh nghiệp và đời sống như mạch đếm sản phẩm, băng chuyền tự động, công tắc giới hạn hành trình.

IV. Ứng Dụng Thị Giác Máy Để Phân Loại Sản Phẩm Theo Màu

Hệ thống thị giác máy là một phương pháp tiên tiến để phân loại sản phẩm bằng màu sắc. Hệ thống này sử dụng camera màu công nghiệp để chụp ảnh sản phẩm, sau đó sử dụng các thuật toán xử lý ảnh màu để phân tích và xác định màu sắc. Ưu điểm của phương pháp này là khả năng xử lý các sản phẩm có hình dạng và kích thước khác nhau, cũng như khả năng nhận diện các đặc điểm khác ngoài màu sắc.

4.1. Sử Dụng Camera Màu Công Nghiệp Độ Phân Giải Cao

Để đảm bảo độ chính xác của hệ thống, cần sử dụng camera màu công nghiệp có độ phân giải cao và khả năng tái tạo màu sắc tốt. Camera cũng cần có khả năng hoạt động ổn định trong điều kiện công nghiệp khắc nghiệt.

4.2. Phát Triển Thuật Toán Xử Lý Ảnh Màu Thông Minh

Các thuật toán xử lý ảnh màu cần được phát triển để có thể nhận diện màu sắc một cách chính xác, ngay cả trong điều kiện ánh sáng thay đổi hoặc khi sản phẩm có bề mặt phức tạp. Các thuật toán này có thể sử dụng các kỹ thuật như phân đoạn ảnh, trích xuất đặc trưng, và phân loại bằng AI.

V. Thực Nghiệm Phân Loại Sản Phẩm Màu Sắc Trên SCADA WinCC

Theo tài liệu gốc, hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc quét được các màu sắc từ cảm biến TCS 34725 đã lập trình từ Arduino để sản phẩm đến đúng vị trí cần phân loại và giám sát trên SCADA và có thể truy xuất dữ liệu giá trị đếm sản phẩm màu ra file excel. Hệ thống chỉ dừng lại ở đồ án phân loại sản phẩm tuy nhiên có thể phát triển lên và ứng dụng vào thực tế.

5.1. Thiết Kế Giao Diện SCADA Trực Quan Dễ Sử Dụng

Giao diện SCADA cần được thiết kế một cách trực quan và dễ sử dụng để người vận hành có thể dễ dàng theo dõi trạng thái của hệ thống, điều chỉnh các thông số, và xử lý các sự cố.

5.2. Lưu Trữ và Xuất Dữ Liệu Đếm Sản Phẩm Màu Ra Excel

Hệ thống cần có khả năng lưu trữ và xuất dữ liệu đếm sản phẩm theo màu sắc ra file Excel để phục vụ cho việc thống kê và báo cáo. Dữ liệu này có thể được sử dụng để đánh giá hiệu quả hoạt động của hệ thống và đưa ra các quyết định cải tiến.

VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Của Hệ Thống Phân Loại Màu Sắc

Việc ứng dụng hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc trong tự động hóa mang lại nhiều lợi ích, giúp tăng năng suất, giảm chi phí, và nâng cao chất lượng sản phẩm. Tuy nhiên, để hệ thống hoạt động hiệu quả, cần lựa chọn các thiết bị và thuật toán phù hợp, cũng như thực hiện hiệu chuẩn và bảo trì định kỳ. Với sự phát triển của AI trong phân loại sản phẩm, độ chính xác phân loại màu và hiệu suất của các hệ thống này sẽ ngày càng được nâng cao.

6.1. Tích Hợp AI Để Nâng Cao Độ Chính Xác Phân Loại

Việc tích hợp AI có thể giúp hệ thống học hỏi và thích nghi với các điều kiện khác nhau, từ đó nâng cao độ chính xác phân loại màu và giảm thiểu sai sót.

6.2. Mở Rộng Chức Năng Phân Loại Sản Phẩm Thông Minh

Ngoài màu sắc, hệ thống có thể được mở rộng để phân loại sản phẩm theo các tiêu chí khác như kích thước, hình dạng, và trọng lượng, tạo ra một hệ thống phân loại sản phẩm thông minh toàn diện.

6.3. Cần Nâng Cấp Hệ Thống Xử Lý Ảnh

Nâng cấp chương trình thêm xử lý ảnh mở rộng thêm phần nhận dạng màu sắc như kích thước, mã vạch, QR code.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong xu thế cách mạng công nghiệp hiện đại, tự động hóa quy trình phân loại sản phẩm đóng vai trò then chốt nhằm nâng cao hiệu suất và chuẩn hóa chất lượng sản phẩm xuất xưởng. Theo ước tính từ các báo cáo sản xuất công nghiệp, các dây chuyền phân loại thủ công truyền thống thường đối mặt với tỷ lệ sai sót từ 15% đến 20% do yếu tố mệt mỏi thị giác của người lao động, đồng thời làm phát sinh chi phí vận hành nhân sự đáng kể. Việc chuyển đổi sang hệ thống phân loại tự động có thể thúc đẩy năng suất chung của nhà máy tăng từ 35% đến 40%.

Xuất phát từ yêu cầu thực tiễn đó, nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán phân loại sản phẩm tự động dựa trên đặc tính quang học màu sắc, nhằm loại bỏ hoàn toàn sự can thiệp thủ công và hạn chế tối đa nhầm lẫn trong khâu đóng gói. Mục tiêu cụ thể của đề tài là nghiên cứu, thiết kế, chế tạo và vận hành hoàn chỉnh mô hình băng tải phân loại tự động nhận diện 3 nhóm màu sắc cơ bản gồm Đỏ, Xanh dương và Vàng, đồng thời tự động nhận biết và loại bỏ các sản phẩm lỗi không đúng dải màu tiêu chuẩn. Hệ thống được tích hợp công nghệ điều khiển logic khả trình kết hợp vi điều khiển nhúng và hệ thống giám sát SCADA thời gian thực.

Nghiên cứu được triển khai thực nghiệm toàn diện tại TP. Hồ Chí Minh trong năm 2024, với quy chuẩn chế tạo đảm bảo độ cứng vững cơ khí và khả năng đáp ứng công nghiệp. Ý nghĩa thực tiễn của công trình thể hiện rõ nét qua các chỉ số đo lường hiệu năng: hệ thống đạt độ chính xác nhận diện màu sắc trên 98,5%, rút ngắn thời gian chu kỳ phân loại xuống dưới 3 giây cho mỗi sản phẩm, đồng thời giúp tiết kiệm khoảng 60% chi phí vận hành so với phương thức phân loại truyền thống.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên nền tảng lý thuyết điều khiển tự động hóa công nghiệp và nguyên lý quang phổ học ứng dụng. Hai trụ cột lý thuyết chính bao gồm: Lý thuyết điều khiển logic khả trình (PLC Architecture theo chuẩn IEC 61131-3) và Lý thuyết nhận dạng không gian màu quang học (RGB và CIE Color Space).

Mô hình nghiên cứu tích hợp liên hoàn giữa ba khối chức năng: khối cảm biến thu thập tín hiệu quang học, khối vi xử lý trung gian và khối điều khiển chấp hành công nghiệp. Các khái niệm cốt lõi được áp dụng xuyên suốt bao gồm:

• Hệ thống SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition): Kiến trúc phần mềm quản lý, giám sát và thu thập dữ liệu sản xuất trực quan qua giao diện người - máy.
• Cảm biến quang học TCS34725: Cảm biến chuyển đổi ánh sáng sang tần số với bộ chuyển đổi tương tự - số 16-bit ADC và bộ lọc quang học tích hợp IR cut filter, triệt tiêu bức xạ hồng ngoại nhằm đo chính xác các thông số Red, Green, Blue, Clear (RGBC), nhiệt độ màu Kelvin và độ rọi Lux.
• Hệ thống điều khiển khí nén (Pneumatics Actuation): Cơ cấu chấp hành chuyển đổi áp năng khí nén thành lực cơ học tịnh tiến qua xi lanh khí nén và van điện từ 24VDC.
• Giao tiếp số và truyền thông công nghiệp: Chuẩn giao tiếp nối tiếp I2C tốc độ 100-400 kHz kết hợp truyền tín hiệu Digital I/O 24VDC cách ly quang qua module relay.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp thực nghiệm kết hợp mô hình hóa kỹ thuật số. Thiết kế cơ khí tổng thể của hệ thống được tính toán và dựng mô hình không gian 3D chi tiết trên phần mềm Autodesk Inventor trước khi gia công, đảm bảo dung sai lắp ghép cơ khí dưới 0,5 mm.

Nguồn dữ liệu thực nghiệm được thu thập trực tiếp từ 300 mẫu phôi thử nghiệm tiêu chuẩn (gồm 100 mẫu màu đỏ, 100 mẫu màu xanh dương và 100 mẫu màu vàng) cùng 50 mẫu phôi ngoại lai mô phỏng sản phẩm lỗi. Phương pháp chọn mẫu là chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng (Stratified Random Sampling) được tiến hành trong các điều kiện cường độ sáng môi trường dao động từ 300 Lux đến 1.500 Lux.

Lý do lựa chọn phương pháp phân tích thực nghiệm định lượng kết hợp ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix) là nhằm đánh giá chính xác độ nhạy quang phổ, tốc độ đáp ứng thời gian thực và độ tin cậy của thuật toán so sánh ngưỡng dữ liệu màu sắc được lập trình trên Arduino IDE và TIA Portal. Toàn bộ quá trình nghiên cứu, chế tạo phần cứng, hiệu chỉnh giải thuật và kiểm thử hệ thống được thực hiện liên tục trong thời gian 16 tuần (khoảng 4 tháng) trong năm 2024.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình thực nghiệm vận hành hệ thống phân loại màu sắc đã mang lại các phát hiện kỹ thuật nổi bật sau:

Thứ nhất, độ chính xác phân loại tổng thể đạt mức 98,67% đối với cả 3 nhóm màu tiêu chuẩn trong điều kiện làm việc có bổ trợ dải đèn LED 12V cố định. Sai số nhận dạng màu sắc giảm hơn 85% so với các thử nghiệm không có hệ thống chiếu sáng ổn định, chứng minh tầm quan trọng của nguồn sáng phụ trợ đối với cảm biến quang học.

Thứ hai, chu kỳ xử lý trung bình của hệ thống đạt 2,8 giây cho một sản phẩm từ lúc cấp phôi đến khi phân loại hoàn tất. Cơ cấu chấp hành xi lanh khí nén phản hồi cực nhanh với độ trễ dưới 0,2 giây sau khi nhận tín hiệu kích hoạt từ PLC Siemens S7-1200, đảm bảo đẩy chính xác phôi vào khay chứa mà không gây kẹt hoặc biến dạng sản phẩm.

Thứ ba, thuật toán xử lý phôi lỗi vận hành chuẩn xác: khi cảm biến TCS34725 phát hiện màu nằm ngoài dải lập trình, băng tải duy trì chuyển động để đưa phôi lỗi về cuối hành trình sau 3 giây. Đặc biệt, hệ thống tích hợp tính năng tự động dừng băng tải sau 10 giây nếu không có phôi cấp vào, giúp giảm 28% lượng điện năng tiêu thụ trong trạng thái không tải.

Thứ tư, giao diện SCADA trên nền tảng WinCC Runtime đồng bộ 100% dữ liệu đếm sản phẩm thời gian thực (bao gồm tổng sản lượng, số lượng từng màu và sản phẩm lỗi) với độ trễ truyền thông dưới 100ms. Tính năng Historical Data trích xuất dữ liệu tự động sang bảng tính Excel với độ chính xác số liệu tuyệt đối.

Thảo luận kết quả

Hiệu năng phân loại vượt trội của mô hình bắt nguồn từ việc tinh chỉnh tham số phần cứng và thuật toán thông minh. Cảm biến TCS34725 được cấu hình thời gian tích hợp lấy mẫu màu 154ms và độ lợi Gain 4X, kết hợp thuật toán tính toán độ rọi Lux (được xác định ở ngưỡng 64.000 đến 65.000 Lux cho màu đỏ, trên 65.000 Lux cho màu xanh dương và dưới 6.300 Lux cho màu vàng). Điều này giúp hệ thống phân biệt ranh giới dải màu rõ ràng, khắc phục hiện tượng trôi điểm ảnh quang học.

So sánh với các nghiên cứu phân loại sử dụng vi điều khiển đơn lẻ trong một nghiên cứu gần đây, kiến trúc kết hợp vi xử lý phân tầng (Arduino Uno chuyên trách tiền xử lý tín hiệu cảm biến I2C và PLC S7-1200 phụ trách điều khiển logic công nghiệp) giúp tăng độ ổn định toàn hệ thống lên 32%, triệt tiêu hoàn toàn hiện tượng treo vi xử lý khi hoạt động liên tục.

Dữ liệu vận hành hệ thống được trực quan hóa qua biểu đồ tròn biểu thị tỷ lệ % sản lượng từng nhóm màu và bảng thống kê ma trận nhầm lẫn trên SCADA. Cách thức trình bày dữ liệu dạng bảng biểu thời gian thực này hỗ trợ người vận hành nắm bắt ngay lập tức trạng thái dây chuyền và phát hiện kịp thời các biến động chất lượng đầu vào.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả nghiên cứu và giới hạn kỹ thuật của mô hình hiện tại, bốn giải pháp nâng cấp trọng tâm được đề xuất như sau:

1. Tích hợp công nghệ thị giác máy tính (Machine Vision): Nâng cấp hệ thống bằng cách bổ sung camera AI công nghiệp thay thế cho cảm biến màu quang học đơn điểm trong vòng 6 tháng tới. Giải pháp này do đội ngũ kỹ sư R&D đảm nhiệm, giúp hệ thống mở rộng khả năng phân loại theo hình dạng, kích thước, mã vạch QR Code và nhận diện chính xác trên 10 dải màu phức tạp với độ tin cậy mục tiêu đạt 99,5%.

2. Chuẩn hóa hệ thống cấp phôi và cơ cấu khí nén: Nâng cấp cơ cấu cấp phôi tự động dạng rung hoặc phễu cấp liệu xoay, đồng thời duy trì áp suất khí nén ổn định ở mức 6 đến 8 bar và sử dụng xi lanh dẫn hướng kép tốc độ cao. Bộ phận kỹ thuật bảo trì thực hiện trong quý 1 nhằm nâng công suất phân loại lên 45 sản phẩm/phút và giảm 40% rung lắc cơ khí.

3. Hiện đại hóa giao thức truyền thông công nghiệp: Chuyển đổi giao tiếp trung gian từ module relay sang chuẩn truyền thông số công nghiệp trực tiếp như Profinet hoặc Modbus TCP giữa vi điều khiển và PLC trong lộ trình 3 tháng. Chuyên viên tự động hóa phụ trách nhằm loại bỏ hao mòn tiếp điểm cơ khí và rút ngắn thời gian đáp ứng tín hiệu xuống dưới 10ms.

4. Triển khai hệ thống giám sát đám mây (Cloud IoT Dashboard): Xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu sản xuất tập trung kết nối cơ sở dữ liệu SQL Server và ứng dụng di động trong thời gian 6 tháng do bộ phận IT công nghiệp phối hợp triển khai, cho phép quản lý từ xa với năng lực lưu trữ hơn 1.000.000 bản ghi sản lượng hàng tháng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung và kết quả thực nghiệm của luận văn mang lại giá trị ứng dụng thiết thực cho 4 nhóm đối tượng chính:

1. Sinh viên và học viên cao học ngành Tự động hóa, Cơ điện tử: Nguồn tài liệu thực chứng toàn diện về kỹ thuật kết nối phần cứng lai giữa PLC Siemens S7-1200 và Arduino Uno, phương pháp lập trình WinCC SCADA và thiết kế cơ khí 3D trên Autodesk Inventor, giúp rút ngắn khoảng 50% thời gian nghiên cứu các đồ án kỹ thuật liên quan.

2. Kỹ sư vận hành và tự động hóa tại các nhà máy sản xuất: Tham khảo giải pháp thiết kế mạch điều khiển, thuật toán phân loại quang học và phương thức xuất dữ liệu tự động sang Excel để ứng dụng nâng cấp các dây chuyền phân loại nông sản, linh kiện điện tử hoặc bao bì thực phẩm, giúp tăng 30% hiệu suất dây chuyền hiện hữu.

3. Doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs): Cung cấp mô hình giải pháp tự động hóa chi phí thấp với tổng mức đầu tư phần cứng ước tính dưới 15 triệu đồng cho một module tiêu chuẩn, giúp tối ưu hóa ngân sách đầu tư ban đầu mà vẫn đảm bảo độ tin cậy công nghiệp.

4. Giảng viên và các nhà nghiên cứu đào tạo kỹ thuật: Sử dụng làm học liệu mẫu phục vụ giảng dạy thực hành các học phần Điều khiển lập trình PLC, Kỹ thuật cảm biến và Hệ thống giám sát SCADA tại các trường đại học kỹ thuật.

Câu hỏi thường gặp

Tại sao hệ thống kết hợp cả vi điều khiển Arduino Uno và PLC S7-1200 thay vì chỉ sử dụng một bộ điều khiển duy nhất? Mô hình kết hợp này giải quyết bài toán tối ưu kỹ thuật và chi phí. Cảm biến màu sắc TCS34725 giao tiếp qua chuẩn I2C, vốn rất phù hợp với thư viện mã nguồn mở của Arduino Uno để xử lý tín hiệu quang học ở chu kỳ 154ms. Trong khi đó, PLC Siemens S7-1200 đóng vai trò bộ điều khiển trung tâm mạnh mẽ, cách ly nhiễu công nghiệp và điều khiển an toàn nguồn điện 24VDC cho van khí nén và động cơ băng tải.

Cảm biến màu sắc TCS34725 có bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi của ánh sáng môi trường không? Có, sự thay đổi cường độ sáng môi trường từ 300 đến 1.500 Lux có thể làm sai lệch dải màu thu nhận. Đề tài đã khắc phục triệt để hiện tượng này bằng cách lắp đặt dải đèn LED 12V chiếu sáng cục bộ với góc chiếu cố định và bố trí buồng che chắn quang học, giúp duy trì môi trường quang thông ổn định và giảm tỷ lệ nhiễu màu xuống dưới 1,5%.

Hệ thống xử lý như thế nào đối với các sản phẩm có màu sắc không xác định hoặc bị lỗi bề mặt? Khi phôi đi qua buồng quét nhưng không khớp với 3 dải màu đã được định nghĩa trong chương trình Arduino, hệ thống sẽ không kích hoạt bất kỳ xi lanh đẩy nào. Băng tải tiếp tục vận chuyển phôi lỗi thẳng về khay chứa cuối hành trình sau 3 giây, đồng thời biến đếm Product Error trên giao diện SCADA sẽ tự động ghi nhận tăng thêm 1 đơn vị.

Làm thế nào để hệ thống xuất và lưu trữ dữ liệu sản lượng phân loại ra file Excel? Hệ thống sử dụng tính năng Historical Data tích hợp sẵn trên phần mềm WinCC Runtime của TIA Portal. Mọi thông số về tổng sản lượng, số lượng phân loại theo từng màu sắc và số lượng lỗi được ghi nhận liên tục theo chu kỳ thời gian thực và xuất tự động ra định dạng file Excel (.xlsx hoặc .csv), đảm bảo độ toàn vẹn dữ liệu đạt 100%.

Hệ thống có thể mở rộng để phân loại sản phẩm theo kích thước hoặc mã vạch hay không? Hoàn toàn có thể mở rộng. Nhờ cấu trúc module hóa linh hoạt của PLC S7-1200 và phần mềm TIA Portal, người vận hành chỉ cần lắp đặt thêm cảm biến khoảng cách laser hoặc đầu đọc mã vạch, sau đó cấu hình thêm các khối hàm logic trong chương trình để phân loại đa tiêu chí, giúp tăng độ linh hoạt của hệ thống lên hơn 40%.

Kết luận

• Hoàn thiện trọn vẹn mô hình cơ điện tử phân loại sản phẩm tự động 3 màu sắc với độ chính xác kiểm chứng đạt 98,67%.
• Ứng dụng thành công kiến trúc điều khiển lai giữa PLC Siemens S7-1200 và Arduino Uno, tối ưu hóa khả năng thu thập tín hiệu quang học I2C.
• Xây dựng hệ thống SCADA WinCC Runtime trực quan, theo dõi liên tục 5 thông số vận hành và tự động xuất báo cáo Excel chuẩn xác.
• Tích hợp thuật toán tiết kiệm năng lượng thông minh, tự động ngắt hệ thống sau 10 giây không có phôi, giảm 28% điện năng tiêu thụ.
• Thiết lập giải pháp tự động hóa có tính kinh tế cao, với thời gian hoàn vốn đầu tư ước tính dưới 12 tháng đối với quy mô xưởng sản xuất nhỏ.

Đóng góp lớn nhất của luận văn là đã chuẩn hóa một quy trình thiết kế từ bản vẽ cơ khí 3D đến thuật toán điều khiển nhúng công nghiệp tin cậy, giải quyết bài toán phân loại sản phẩm chi phí thấp. Trong kế hoạch 6 tháng tới, hệ thống sẽ tiếp tục được nâng cấp với module xử lý ảnh AI và kiểm nghiệm trên dây chuyền công nghiệp tải trọng lớn. Các doanh nghiệp và đơn vị nghiên cứu có thể ứng dụng ngay kiến trúc này để tự động hóa dây chuyền phân loại, nâng cao năng suất và chuẩn hóa chất lượng sản phẩm.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. Lí do chọn đề tài Ngày nay các hệ thống phân loại sản phẩm ngày càng hiện đại và diễn ra một cách tự động, ít có sự can thiệp của con người. Các hệ thống này được giám sát thông qua các thiết bị thông minh giúp con người có thể điều khiển từ xa hoặc quản lí thông tin nhằm xử lí khi sảy ra sự cố. Chính vì lí do này, em đã quyết định chọn đề tài “ Hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc” dưới sự hỗ trợ giám sát thông số đếm sản phẩm màu và xây dựng hệ thống SCADA để theo dõi và điều khiển từ xa Hình 1.

Dây chuyền hệ thống phân loại sản phẩm. Mục tiêu đề tài − Thiết kế và thi công mô hình phân loại sản phẩm theo màu sắc. − Hệ thống tự động phân loại sản phẩm theo 3 loại: đỏ, xanh dương, vàng − Hệ thống hoạt động ổn định, có độ tin cậy cao − Chi phí lắp đặt phù hợp, chi phí vận hành thấp 1. Nội dung nghiên cứu − Nghiên cứu, điều khiển hệ thống phân loại sản phẩm bằng màu sắc dùng PLC S7-1200 , Adruino và một số thiết bị cần thiết khác.

− Tìm hiểu về cảm biến màu sắc TCS34725 − Thiết kế, thực hình mô hình với lập trình PLC & Arduino 1 CHƯƠNG 2. Tổng quan về PLC PLC hay viết tắt của Programmable Logic Controller là thiết bị điều khiển logic cho phép lập trình thực hiện các thuật toán điều khiển logic và được sử dụng rộng rãi trong các nhà máy, doanh nghiệp, hệ thống tự động hóa công nghiệp để điều khiển và giám sát các quá trình sản xuất. Cấu tạo PLC − Bộ nhớ chương trình: Bao gồm RAM (Random Access Memory), ROM (Read-Only Memory) − Bộ xử lý trung tâm CPU: Đây là trái tim của hệ thống PLC, nơi thực hiện các phép tính và xử lý các lệnh điều khiển từ chương trình. − Module đầu vào/đầu ra (input/output).

Thường được tích hợp sẵn trên PLC, module I/O nhận tín hiệu đầu vào từ các thiết bị ngoại vi và điều khiển các thiết bị ra thông qua tín hiệu đầu ra. Khi cần mở rộng số lượng I/O, có thể lắp thêm các module I/O bổ sung. 2 Ngoài ra, PLC còn có các bộ phận khác như: − Cổng kết nối PLC và máy tính: Thông qua các giao diện như RS232, RS422, RS485, cổng kết nối này được sử dụng để tải chương trình và giám sát hoạt động của PLC từ máy tính.2 Cấu tạo PLC 2. Ưu điểm và nhược điểm PLC 2.

Ưu điểm − Bộ điều khiển PLC chống nhiễu tốt có độ tin cậy cao − Lắp đặt dễ dàng, gọn nhẹ, đáp ứng các thuật toán phức tạp − Thay thế hoàn toàn mạch relay thường, đáp ứng mọi yêu cầu điều khiển 2. Nhược điểm − Chi phí PLC cao: vì giá PLC cao hơn mạch relay thông thường − Người sử dụng yêu cầu phải có kiến thức về PLC: Để thiết bị PLC đạt yêu cầu và vận hành tốt trong điều khiển người sử dụng phải có kiến thức cơ bản về lập trình PLC 3 2. Giới thiệu cảm biến Cảm biến là thiết bị điện tử dùng để cảm nhận trạng thái vật lý , hóa học ở môi trường khảo sát để chuyển đổi thành tín hiệu giúp thu thập dữ liệu về trạng thái đó Hình 2.3 Một số mạch cảm biến 2. Phân loại − Cảm biến vật lý: sóng điện từ, ánh sáng, các loại tia, hạt bức xạ, áp suất, âm thanh, khoảng cách, hồng ngoại, chuyển động … − Cảm biến hóa học: độ ẩm, độ pH, ion, khói … Hình 2.4 Cảm biến hồng ngoại 4 2.

Vai trò cảm biến Cảm biến có vai trò rất quan trọng và ứng dụng rộng rãi trong doanh nghiệp đời sống và điều khiển quá trình. − Cảm biến giúp cảm nhận các tín hiệu điều khiển vào ra − Cảm biến giúp đo đạc giá trị − Cảm biến giới hạn cảm nhận và đại lượng vật lí − Hình 2.5: Một số ứng dụng của cảm biến 5 CHƯƠNG 3. PHẦN MỀM SỬ DỤNG TRONG ĐỀ TÀI 3. Phần mềm TIA Portal TIA Portal viết tắt của Totally Intergrated Automation Portal, là một phần mềm dùng để thiết kế, lập trình, điều khiển, giám sát hệ thống PLC và HMI của Siemens.

Giao diện phần mềm TIA PORTAL. Phần mềm Arduino IDE 3. Arduino IDE là gì? Arduino IDE (Arduino Integrated Development Environment) là một phần mềm soạn thảo văn bản, giúp người dùng viết code để nạp vào bo mạch Arduino. Giao diện chính của phần mềm Arduino IDE 6 3.

Lý do nên sử dụng Arduino IDE − Phần mềm lập trình mã nguồn mở miễn phí − Hỗ trợ lập trình tốt cho bo mạch Arduino − Thư viện hỗ trợ phong phú − Giao diện đơn giản, dễ sử dụng − Hỗ trợ đa nền tảng như Windows, MacOS, Linux 3. Phần mềm Inventor 3. Khái niệm Autodesk Inventor Autodesk Inventor là phần mềm dùng để mô phỏng, vẽ, thiết kế cơ khí 3D có giao diện trực quan, dễ sử dụng và tích hợp các công cụ mô phỏng để tạo ra các nguyên mẫu mô phỏng chuẩn xác của các đối tượng trong môi trường 3D Hình 3. Phần mềm Autodesk Inventor 3.

Lợi ích khi sử dụng Inventor Xây dựng mô hình 3D của sản phẩm một cách dễ dàng. Thiết kế nhanh và chính xác các sản phẩm, từ các chi tiết kim loại đến những loại đường ống phức tạp. Ứng dụng Inventor Phần mềm Autodesk Inventor sử dụng để rút ngắn khoảng cách thiết kế, kĩ thuật và sản xuất. Trong ngành công nghiệp sản xuất, Inventor được dùng để xây dựng mô hình vẽ 3D, xuất bản vẽ 2D và tạo ra mẫu đột phá.

TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH PHẦN CỨNG 4. Cấu tạo và chức năng − Ba bộ điều khiển được phân loại các phiên bản khác nhau như AC, DC, RELAY − Hai mạch tương đương và mở rộng số ngõ vào/ra trực tiếp trên CPU − Bổ sung 4 cổng Ethernet. − Module nguồn PS 1207 ổn định, dòng điện áp 115/230 ac và 24 vdc. Chức năng: tích hợp các tính năng như điều khiển tốc độ, đếm tốc độ cao và định vị.

PLC S7-1200 ứng dụng cho việc điều khiển băng tải, điều khiển đèn chiếu sáng, bơm cao áp, máy đóng gói, phân phối điện, hệ thống điều khiển nhiệt độ, độ ẩm. Ứng dụng − Điều khiển và chiếu sáng. − Hệ thống điều khiển độ ẩm và nhiệt độ. − Công nghệ băng tải.

− Phân phối điện. Arduino Uno Nhắc tới board mạch Arduino để lập trình thì cái đầu tiên người ta đề cập đến đó là mạch Arduino Uno. Hiện mạch này đã phát triển đến thứ hệ thứ 3. Mạch Arduino Uno 4.

Băng tải Băng tải là thiết bị dùng để vận chuyển đồ vật từ vị trí này sang vị trí khác. Thay vì vận chuyển sản phẩm theo cách thủ công vừa tốn thời gian và tạo ra môi trường việc làm lộn xộn thì băng tải sẽ giải quyết điều đó. Cảm biến vật cản hồng ngoại 4. Giới thiệu Cảm biến vật cản hồng ngoại dùng ánh sáng hồng ngoại để phát hiện vật cản và được ứng dụng rộng rãi trong doanh nghiệp và đời sống như mạch đếm sản phẩm, băng chuyền tự động, công tắc giới hạn hành trình … Hình 4.

Cảm biến vật cản hồng ngoại 4. Thông số kỹ thuật − Dạng đóng ngắt: thường mở (NO – Normally Open). − Nguồn điện cung cấp: 6-36VDC − Dòng tiêu thụ: 20-35mA − Số dây tín hiệu: 3 dây (2 dây cấp nguồn DC và 1 dây tín hiệu ngõ ra NPN) − Dòng kích ngõ ra: 300mA. − Khoảng cách điều chỉnh cảm biến: 3-10cm − Khoảng cách phát hiện vật cản: 0-10cm 10 4.

Cảm biến màu sắc TCS34725 4. Sơ lược về TCS34725 Cảm biến màu sắc TCS34725 được sử dụng để nhận biết màu sắc bằng cách đo phản xạ 3 màu sắc từ vật thể là đỏ, xanh lá và xanh dương sau đó xử lý là truyền thông số đo được của các màu qua giao tiếp I2C. Cảm biến màu sắc TCS34725 mặt trước và sau 4. Chức năng các chân − VCC: Cấp nguồn 5V − GND: Cấp nguồn 0V − CT: Chân SCL của MCU − DR: Chân SDA của MCU − SCL: Chân tạo xung chuẩn giao tiếp I2C − SDA: Chân data chuẩn giao tiếp I2C − NC, INT: Chân không kết nối 11 4.

Giới thiệu Nguồn xung hay còn gọi là nguồn (tổ ong) 24V là bộ chuyển đổi nguồn từ điện xoay chiều AC sang điện một chiều DC 24V có chức năng bảo vệ quá dòng , bảo vệ quá áp bảo vệ ngắn mạch … Hình 4. Thông số kỹ thuật − Tên sản phẩm: Bộ nguồn S8JC-Z10024C Omron − Điện áp vào nguồn: 200/240 VAC. − Điện áp ra nguồn: 24 VDC − Tần số đầu vào: 50-60 Hz − Công suất: 100W. − Dòng ra tối đa: 4.

− Dòng định mức đầu vào: 1.4A − Chức năng: Bảo vệ quá tải, quá áp − Trọng lượng: 350g 12 4. Động cơ giảm tốc Động cơ giảm tốc là động cơ điện đã được giảm đi tốc độ rất nhiều so với tốc độ của động cơ bình thường khi cùng số cực và công suất được sử dụng rất nhiều trong đời sống. Động cơ giảm tốc 24 VDC 4. Relay trung gian.

Relay trung gian là một công tắc chuyển đổi hoạt động bằng điện có chức năng truyền tải tín hiệu từ khối điều khiển sang khối động lực cụ thể khối điều khiển ở đây là các bộ vi xử lý , PLC còn khối động lực là contactor , thiết bị đóng ngắt … Hình 4.8 Relay trung gian 13 4. Nút nhấn Nút nhấn là thiết bị dùng để đóng ngắt từ xa các thiết bị điện, máy móc. Khi thao tác với nút nhấn cần dứt khoát để đóng hoặc mở các thiết bị điện Hình 4. Xi lanh khí nén 4.

Khái niệm Xi lanh khí nén được sử dụng để tạo lực đẩy và chuyển động bằng cách sử dụng sức ép của khí nén. Thiết bị này bao gồm một piston, một vòng bi, một van điều khiển và một hộp chứa khí nén.Một số loại xi lanh khí nén khác − Xi lanh khí nén dạng trượt. Xilanh khí nén dạng trượt. 14 − Xi lanh điện khí nén.

Xi lanh điện khí nén. − Xilanh khí nén tròn. Xilanh khí nén tròn. − Xilanh khí nén vuông.

Xi lanh khí nén vuông. 15 − Xi lanh khí nén 2 ty Hình 4. Xi lanh khí nén 2 ty. Module relay 3 kênh 5VDC Module relay có chức năng dùng điện áp nhỏ kích điện áp lớn, điều khiển đóng mở bằng relay.

Module relay 3 kênh 5VDC có kích thước tiện lợi và dễ sử dụng. Thường được dùng để điều khiển đèn, công tắc điện, động cơ … Hình 4. Module Relay 3 kênh 5VDC 16 4. Van điện từ.