Thiết Kế và Thi Công Hệ Thống Phân Loại và Sắp Xếp Sản Phẩm

Khám phá quy trình thiết kế và thi công hệ thống phân loại, sắp xếp sản phẩm hiệu quả, tối ưu hóa không gian và nâng cao năng suất.

• Tác giả: Phan Duy Nam
• Người hướng dẫn: ThS. Nguyễn Tử Đức
• 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: Thiết Kế và Thi Công Hệ Thống Phân Loại và Sắp Xếp Sản Phẩm
• Loại tài liệu: đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT ĐỀ TÀI
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Mục tiêu đề tài và giới hạn đề tài
• 1.2. Phương pháp nghiên cứu. Giới thiệu nội dung
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Phương pháp xử lí ảnh
• 2.2. Các bước xử lí ảnh cơ bản
• 2.3. Quá trình xử lí ảnh trong hệ thống
• 2.4. Phương pháp nhận biết hình dạng trong xử lí ảnh
• 2.5. Phương pháp tính diện tích bề mặt trong xử lí ảnh
• 2.6. Nguyên tắc phân loại sản phẩm
• 2.7. Các cấu hình robot trong công nghiệp
• 2.8. Bộ điều khiển lập trình PLC. Động cơ sử dụng cho robot
• 2.9. Thiết bị chụp ảnh
• 2.10. Cơ cấu xi lanh khí nén
• 2.11. Tổng quan và tính năng của HMI
• 2.12. Nguyên tắc thiết kế HMI
• 2.13. Các loại HMI trên thị trường
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ PHẦN CỨNG
• 3.1. Yêu cầu thiết kế và quy trình vận hành của hệ thống
• 3.2. Thiết kế các chi tiết cơ khí cho robot. Thiết kế gá đỡ động cơ trục X,Y
• 3.3. Thiết kế trục Z
• 3.4. Thiết kế băng tải
• 3.5. Thiết kế hộp chứa phôi
• 3.6. Thiết kế hộp thành phẩm sau khi phân loại
• 3.7. Lựa chọn các thiết bị cho hệ thống
• 3.8. Lựa chọn bộ điều khiển cho hệ thống
• 3.9. Lựa chọn động cơ cho robot
• 3.10. Lựa chọn camera cho hệ thống
• 3.11. Lựa chọn hệ thống van khí cho hệ thống
• 3.12. Lựa chọn xi lanh khí nén
• 3.13. Lựa chọn HMI cho hệ thống
• 3.14. Lựa chọn thiết bị khác
• 3.15. Lựa chọn nguồn cho hệ thống
• 3.16. Sơ đồ nối dây của hệ thống
• 3.17. Sơ đồ nối dây khí nén
• 3.18. Thiết kế panel tủ cho hệ thống
• 4. CHƯƠNG 4: THIẾT KẾ PHẦN MỀM
• 4.1. Thiết kế chương trình điều khiển
• 4.2. Yêu cầu thiết kế
• 4.3. Mô tả chương trình điều khiển
• 4.4. Lưu đồ giải thuật điều khiển
• 4.5. Xây dựng chương trình điều khiển và cài đặt thông số động cơ bước trong PLC so với thực tế
• 4.6. Giao tiếp giữa PLC S7-1200 và máy tính
• 4.7. Xử lí ảnh thuật toán và thiết kế giao diện máy tính
• 4.8. Thiết kế giao diện HMI
• 4.9. Yêu cầu thiết kế
• 4.10. Thiết kế màn hình đăng nhập HMI
• 4.11. Thiết kế màn hình HMI tổng quan
• 4.12. Thiết kế màn hình HMI chế độ Setting và Manual
• 4.13. Thiết kế màn hình cảnh báo lỗi. Thiết kế màn hình lưu lại quá trình vận hành máy
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC
• 5.1. Mô hình phần cứng
• 5.2. Giao diện HMI
• 5.3. Giao diện máy tính
• 5.4. Kết quả chạy của hệ thống
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 6.1. Khối lượng công việc đã thực hiện
• 6.2. Hạn chế của mô hình
• 6.3. Hướng phát triển của đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC HÌNH ẢNH
• PHỤ LỤC BẢNG

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Hệ Thống Phân Loại và Sắp Xếp Sản Phẩm

Hệ thống phân loại và sắp xếp sản phẩm là một phần quan trọng trong quy trình sản xuất hiện đại. Nó giúp tối ưu hóa quy trình, giảm thiểu sai sót và nâng cao hiệu quả. Việc áp dụng công nghệ vào hệ thống này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn giảm chi phí lao động. Các công nghệ hiện đại như camera và PLC được sử dụng để tự động hóa quy trình này.

1.1. Định Nghĩa Hệ Thống Phân Loại Sản Phẩm

Hệ thống phân loại sản phẩm là công nghệ tự động hóa giúp phân loại các sản phẩm dựa trên các tiêu chí như hình dạng, kích thước và màu sắc. Công nghệ này giúp tăng cường hiệu suất và độ chính xác trong quy trình sản xuất.

1.2. Lợi Ích Của Hệ Thống Sắp Xếp Sản Phẩm

Hệ thống sắp xếp sản phẩm giúp giảm thiểu thời gian xử lý và tăng cường khả năng kiểm soát chất lượng. Việc tự động hóa quy trình này cũng giúp giảm chi phí lao động và tăng năng suất.

II. Thách Thức Trong Thiết Kế Hệ Thống Phân Loại Sản Phẩm

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc thiết kế hệ thống phân loại và sắp xếp sản phẩm cũng gặp phải nhiều thách thức. Các vấn đề như độ chính xác của cảm biến, tốc độ xử lý và khả năng tích hợp với các hệ thống khác là những yếu tố cần được xem xét kỹ lưỡng.

2.1. Độ Chính Xác Của Cảm Biến

Độ chính xác của cảm biến là yếu tố quyết định trong việc phân loại sản phẩm. Nếu cảm biến không hoạt động chính xác, hệ thống sẽ không thể phân loại đúng sản phẩm, dẫn đến sai sót trong quy trình.

2.2. Tốc Độ Xử Lý Dữ Liệu

Tốc độ xử lý dữ liệu là một thách thức lớn trong thiết kế hệ thống. Hệ thống cần phải xử lý thông tin nhanh chóng để đảm bảo quy trình sản xuất không bị gián đoạn.

III. Phương Pháp Thiết Kế Hệ Thống Phân Loại Sản Phẩm

Thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm bao gồm nhiều bước quan trọng, từ việc lựa chọn công nghệ đến việc lập trình và kiểm tra hệ thống. Các phương pháp hiện đại như sử dụng camera và PLC giúp tối ưu hóa quy trình này.

3.1. Lựa Chọn Công Nghệ Phù Hợp

Việc lựa chọn công nghệ phù hợp là rất quan trọng. Các công nghệ như camera công nghiệp và PLC thường được sử dụng để đảm bảo độ chính xác và hiệu quả trong quy trình phân loại.

3.2. Lập Trình và Kiểm Tra Hệ Thống

Lập trình hệ thống là bước quan trọng để đảm bảo các thiết bị hoạt động đồng bộ. Kiểm tra hệ thống sau khi lắp đặt giúp phát hiện và khắc phục các lỗi có thể xảy ra.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Hệ Thống Phân Loại Sản Phẩm

Hệ thống phân loại và sắp xếp sản phẩm được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như sản xuất ô tô, điện tử và y tế. Các công ty lớn như Toyota và Siemens đã áp dụng hệ thống này để nâng cao hiệu suất sản xuất.

4.1. Ứng Dụng Trong Ngành Sản Xuất Ô Tô

Trong ngành sản xuất ô tô, hệ thống phân loại giúp tự động hóa quy trình lắp ráp, giảm thiểu thời gian và chi phí sản xuất.

4.2. Ứng Dụng Trong Ngành Điện Tử

Ngành điện tử sử dụng hệ thống phân loại để kiểm tra và phân loại linh kiện, đảm bảo chất lượng sản phẩm trước khi đưa vào sản xuất hàng loạt.

V. Kết Luận Về Hệ Thống Phân Loại và Sắp Xếp Sản Phẩm

Hệ thống phân loại và sắp xếp sản phẩm đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa quy trình sản xuất. Tương lai của hệ thống này sẽ tiếp tục phát triển với sự tiến bộ của công nghệ, hứa hẹn mang lại nhiều lợi ích hơn nữa cho các doanh nghiệp.

5.1. Tương Lai Của Hệ Thống Phân Loại

Với sự phát triển của công nghệ AI và machine learning, hệ thống phân loại sẽ ngày càng thông minh hơn, giúp nâng cao hiệu quả và độ chính xác.

5.2. Khả Năng Tích Hợp Với Các Hệ Thống Khác

Hệ thống phân loại có thể được tích hợp với các hệ thống quản lý kho và sản xuất khác, tạo ra một quy trình sản xuất hoàn chỉnh và hiệu quả hơn.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh phục hồi kinh tế và áp lực cạnh tranh sản xuất công nghiệp, các doanh nghiệp phải đối mặt với yêu cầu cấp thiết về việc tối ưu hóa năng suất, cắt giảm chi phí vận hành và duy trì tính ổn định của chất lượng sản phẩm. Quy trình phân loại và sắp xếp sản phẩm truyền thống chủ yếu dựa trên thao tác thủ công, bộc lộ các hạn chế lớn như chi phí nhân công cao, tốc độ xử lý chậm, thiếu tính đồng đều và dễ phát sinh sai sót trong các dây chuyền sản xuất quy mô lớn. Để giải quyết vấn đề này, đề tài tập trung nghiên cứu, thiết kế và chế tạo một mô hình tự động hóa phân loại và sắp xếp sản phẩm kết hợp công nghệ thị giác máy tính và hệ thống điều khiển công nghiệp.

Mục tiêu nghiên cứu được xác định cụ thể gồm:

1. Xây dựng một hệ thống phân loại và sắp xếp sản phẩm thực tế, có khả năng hoạt động ổn định và đáp ứng các yêu cầu vận hành công nghiệp.
2. Ứng dụng công nghệ xử lý ảnh qua camera công nghiệp để phân loại sản phẩm theo hình dáng, kích thước và số lỗ gia công với sai số tối thiểu.
3. Tích hợp chức năng giám sát, hiển thị và lưu trữ thông tin cảnh báo lỗi khi hệ thống gặp sự cố.
4. Xây dựng giao diện vận hành và giám sát trực quan tại chỗ qua màn hình HMI, hỗ trợ đầy đủ các chế độ tự động (Auto), bằng tay (Manual) và cài đặt thông số (Setup).

Phạm vi và giới hạn nghiên cứu:

• Không gian và mô hình phần cứng: Hệ thống bao gồm module cấp phôi tự động từ hộp chứa phôi, băng tải vận chuyển phôi có gờ chặn vật, khu vực xử lý ảnh với camera công nghiệp, và module phân loại - sắp xếp sản phẩm vào các hộp chứa dựa trên cơ cấu robot tọa độ Descartes (XYZ) sử dụng 2 động cơ bước, 2 xi lanh khí nén và giác hút chân không.
• Phạm vi phần mềm và công nghệ: Sử dụng phần mềm SolidWorks 2021 để thiết kế cơ khí; TIA Portal để lập trình điều khiển PLC; Visual Studio Code để lập trình thuật toán xử lý ảnh và giao diện máy tính; IC-Capture 2.5 để cấu hình camera; và DOPSoft để thiết kế giao diện HMI. Thời gian thực hiện từ ngày 15/08/2023 đến ngày 20/12/2023 tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết của đề tài bao gồm các nội dung cốt lõi về thị giác máy tính, điều khiển tự động và cơ điện tử:

• Xử lý ảnh công nghiệp: Nghiên cứu quy trình chuyển đổi ảnh từ miền số sang ảnh mức xám (grayscale), lọc nhiễu bằng thuật toán Gaussian Blur, phân đoạn ảnh, trích xuất đường biên (contouring), tính toán diện tích bề mặt và phát hiện đặc trưng hình học (nhận dạng hình tròn, hình vuông, hình dấu cộng và đếm số lỗ ốc trên phôi).
• Cấu hình robot công nghiệp: Khảo sát và so sánh các cấu hình robot phổ biến (robot tọa độ cực, robot tọa độ trụ, robot tọa độ Descartes, robot khớp nối Articulated, robot SCARA, robot song song Delta và Cobot) để lựa chọn cơ cấu robot tọa độ Descartes (XYZ) phù hợp nhất với bài toán gắp - thả sản phẩm theo các ô cố định.
• Thiết bị điều khiển và truyền thông: Khảo sát kiến trúc bộ điều khiển logic khả trình PLC (so sánh dòng PLC Siemens và Mitsubishi), các chuẩn truyền thông công nghiệp (Modbus TCP/IP, Ethernet), đặc tính điều khiển vị trí của động cơ bước (Step motor) kết hợp driver microstep so với động cơ servo, nguyên lý hoạt động của cụm van điện từ khí nén và cơ cấu chấp hành xi lanh, giác hút chân không.
• Giao diện người - máy (HMI): Nguyên tắc thiết kế công thái học và bố cục đồ họa cho HMI công nghiệp, tiêu chuẩn màu sắc (đỏ: dừng/cấm/khẩn cấp; xanh lá: hoạt động/an toàn; vàng: cảnh báo; xanh đậm: bắt buộc).

Phương pháp nghiên cứu được triển khai:

• Phương pháp phân tích và tổng hợp: Tổng hợp các nghiên cứu, giải pháp phân loại sản phẩm trong công nghiệp từ các tập đoàn lớn (Toyota, Bosch, Siemens, ABB, Foxconn) để lựa chọn giải pháp phần cứng và cấu trúc điều khiển tối ưu.
• Phương pháp hỏi ý kiến chuyên gia: Tham vấn giảng viên hướng dẫn và các chuyên gia kỹ thuật nhằm chuẩn hóa quy trình công nghệ và phương pháp phối hợp giữa khâu xử lý ảnh máy tính và bộ điều khiển PLC.
• Phương pháp thực nghiệm: Thử nghiệm thực tế từng khối chức năng (chụp ảnh, trích xuất biên, phát xung điều khiển bước, gắp phôi bằng khí nén), khảo sát độ nhạy của thuật toán xử lý ảnh dưới các điều kiện ánh sáng khác nhau, tinh chỉnh thông số vận hành và đo lường thời gian đáp ứng của toàn hệ thống.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế hoàn chỉnh từ cơ khí, mạch điện điều khiển đến kiến trúc phần mềm tích hợp:

Phần cứng và cấu trúc thiết bị

STT	Tên thiết bị / Module	Mã hiệu / Quy cách	Chức năng trong hệ thống
1	Bộ điều khiển trung tâm (PLC)	Siemens S7-1200 CPU 1214C DC/DC/DC	Xử lý logic điều khiển, phát xung điều khiển vị trí, truyền thông
2	Module mở rộng ngõ ra số	Siemens SM 1222 (8 DO Relay)	Điều khiển các tải công suất, van khí nén và đèn báo
3	Màn hình giao diện HMI	Delta DOP-107EV (7 inch)	Giám sát trạng thái, điều khiển Manual, hiển thị cảnh báo lỗi
4	Camera công nghiệp	The Imaging Source DMK23GP031	Thu thập hình ảnh sản phẩm phục vụ xử lý hình dáng và kích thước
5	Động cơ bước	Step Motor Nema 17 (2 pha, 4 dây)	Dẫn động các trục tịnh tiến X và Y thông qua trục vitme
6	Driver điều khiển động cơ bước	DM542 và Leadshine DM556	Điều khiển vi bước, cấp dòng cho động cơ bước Nema 17
7	Cụm van điện từ khí nén	FTEC 1100-1H	Điều khiển đóng ngắt dòng khí nén cho xi lanh và giác hút
8	Xi lanh khí nén	AirTac (loại tác động kép)	Đẩy phôi từ hộp cấp phôi và cơ cấu nâng hạ trục Z
9	Thiết bị mạng công nghiệp	Ethernet Switch Advantech EKI-2728	Kết nối truyền thông mạng Ethernet giữa PLC, HMI và máy tính
10	Nguồn cấp điện công nghiệp	Nguồn xung tổ ong 24VDC - 10A	Cung cấp nguồn điện một chiều cho toàn bộ hệ thống điều khiển

Hệ thống cơ khí bao gồm băng tải vận chuyển phôi trang bị gờ định vị, hộp cấp phôi tự động sử dụng xi lanh đẩy phôi từ đáy, cơ cấu nâng hạ trục Z bằng xi lanh kết hợp đầu hút chân không, và các trục chuyển động X-Y sử dụng ray dẫn hướng kết hợp trục vitme nối trực tiếp với động cơ bước qua khớp nối mềm.

Phần mềm và thuật toán điều khiển

• Lập trình PLC: Cấu hình Technology Object (TO) trên phần mềm TIA Portal để phát xung tốc độ cao điều khiển động cơ bước; thiết lập các chế độ Homming, Jog, Position; quản lý hàng đợi dữ liệu sản phẩm theo cơ chế FIFO (First In, First Out).
• Xử lý ảnh và giao tiếp máy tính: Viết trên nền tảng Python/OpenCV (qua Visual Studio Code), sử dụng phần mềm IC-Capture 2.5 để định cấu hình camera DMK23GP031. Thuật toán phân loại thực hiện: nhận ảnh thô -> chuyển grayscale -> lọc Gaussian Blur -> nhị phân hóa -> tìm contour -> tính diện tích bề mặt -> đếm số lỗ chi tiết -> nhận diện hình dáng (vuông, tròn, dấu cộng) -> gửi mã phân loại về PLC thông qua giao thức Modbus TCP Server.
• Giao diện HMI Delta: Thiết kế trên phần mềm DOPSoft với các màn hình chức năng: Màn hình Đăng nhập phân quyền; Màn hình Trang chủ (Home); Màn hình vận hành Manual; Màn hình điều khiển Jog và Position; Màn hình cài đặt vị trí gắp/thả (Setting Position); Màn hình cảnh báo lỗi thời gian thực; Màn hình lịch sử lỗi và Màn hình thống kê sản lượng phân loại.

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

Chương 1 trình bày lý do chọn đề tài xuất phát từ yêu cầu tự động hóa trong sản xuất công nghiệp hiện đại, đặc biệt là giai đoạn phục hồi kinh tế sau đại dịch COVID-19. Tác giả xác định rõ 4 mục tiêu nghiên cứu cụ thể, các giới hạn kỹ thuật của mô hình về mặt phần cứng và phần mềm, cùng ba phương pháp nghiên cứu chính: thực nghiệm, lấy ý kiến chuyên gia và phân tích tổng hợp. Cuối chương là tóm tắt cấu trúc báo cáo 6 chương.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Chương này cung cấp toàn bộ nền tảng lý thuyết cần thiết cho hệ thống:

• Quy trình xử lý ảnh: Trình bày chi tiết các bước từ thu thập ảnh, tăng cường, phục hồi, xử lý màu, lọc nhiễu, phân đoạn, trích xuất đặc trưng hình thái, tính toán diện tích và phân loại vật thể.
• Đánh giá 7 cấu hình robot công nghiệp: Phân tích ưu nhược điểm của robot tọa độ cực, robot tọa độ trụ, robot tọa độ Descartes, robot khớp nối, robot SCARA, robot song song (Delta) và robot cộng tác (Cobot); làm rõ lý do chọn robot tọa độ Descartes cho đề tài.
• Thiết bị tự động hóa: Trình bày kiến trúc phần cứng và đặc tính kỹ thuật của PLC (so sánh Siemens và Mitsubishi); so sánh nguyên lý hoạt động, ưu nhược điểm của động cơ bước và động cơ servo; phân loại các dòng camera công nghiệp (công nghiệp, machine vision, nhiệt, tốc độ cao, 3D); nguyên lý các loại van khí nén (3/2, 5/2, 5/3) và xi lanh; nguyên tắc thiết kế và phân loại màn hình HMI (Siemens, Mitsubishi, Delta).

CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ PHẦN CỨNG

Chương 3 trình bày chi tiết quá trình tính toán, thiết kế và chế tạo phần cứng hệ thống:

• Thiết kế cơ khí chi tiết trên SolidWorks: Gá đỡ động cơ Nema 17 với trục vitme cho hệ trục X-Y, cơ cấu nâng hạ trục Z gắn đầu hút chân không, kết cấu băng tải có gờ chặn vật định vị, hộp cấp phôi tự động và các khay chứa thành phẩm phân loại.
• Lựa chọn thiết bị: Thuyết minh thông số kỹ thuật chi tiết của PLC S7-1200 CPU 1214C DC/DC/DC, module SM 1222, động cơ bước Nema 17, driver DM542 và DM556, camera DMK23GP031, cụm van FTEC 1100-1H, xi lanh AirTac, HMI Delta DOP-107EV, switch EKI-2728, các cảm biến hồng ngoại, cảm biến tiệm cận và bảng tính chọn nguồn tổ ong 24VDC - 10A.
• Bản vẽ thi công: Cung cấp đầy đủ sơ đồ cấp nguồn 24V, sơ đồ đấu nối driver với động cơ bước, sơ đồ đấu nối ngõ vào số Byte 0 và Byte 1 của PLC, sơ đồ ngõ ra số Byte 0 của PLC, sơ đồ ngõ ra module SM 1222 Byte 2, sơ đồ kết nối đường ống khí nén và bản vẽ bố trí panel tủ điện điều khiển.

CHƯƠNG 4: THIẾT KẾ PHẦN MỀM

Chương này tập trung vào thiết kế logic và lập trình điều khiển cho hệ thống:

• Thiết kế lưu đồ giải thuật: Xây dựng lưu đồ chọn chế độ hệ thống, lưu đồ vận hành tự động (Auto mode), lưu đồ điều khiển băng tải kết hợp camera lưu trữ dữ liệu theo hàng đợi FIFO, lưu đồ điều khiển tay gắp robot XYZ và lưu đồ chế độ cài đặt (Setup mode).
• Cấu hình điều khiển chuyển động: Sử dụng Technology Object trong TIA Portal để cài đặt vi bước driver, bước ren vitme, giới hạn hành trình mềm/cứng, cấu hình vận tốc, gia tốc vận hành và gia tốc dừng khẩn cấp cho động cơ bước.
• Giao tiếp truyền thông: Thiết lập cấu hình Modbus TCP Server trên PLC S7-1200 để nhận dữ liệu phân loại trả về từ máy tính xử lý ảnh (bảng mã kết quả XLA).
• Thuật toán xử lý ảnh: Xây dựng giải thuật xử lý ảnh phân loại sản phẩm hình tròn, hình vuông, hình dấu cộng và đếm số lượng 4 lỗ khoan.
• Thiết kế giao diện máy tính và HMI: Xây dựng giao diện giám sát máy tính trên Visual Studio Code và thiết kế hệ thống 8 màn hình giao diện HMI chuyên dụng trên DOPSoft.

CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC

Chương 5 minh chứng kết quả hoàn thiện của đề tài qua hình ảnh thực tế và số liệu thử nghiệm:

• Hình ảnh mô hình hoàn thiện: Cơ cấu gắp vật, các khay chứa sản phẩm, cơ cấu băng tải có thanh chặn, tổng thể mô hình vận hành, mặt ngoài và mặt panel bên trong tủ điện điều khiển.
• Hình ảnh giao diện thực tế: Các màn hình HMI (Home, Manual, Jog & Pos, Setting, cảnh báo lỗi, lịch sử lỗi, kết quả phân loại) và giao diện máy tính xử lý ảnh khi kết nối và mất kết nối.
• Dữ liệu thực nghiệm: Đo lường thời gian vận hành của hệ thống khi chạy thử nghiệm các lô sản phẩm (1 vật/lần, 5 vật/lần và 10 vật/lần) được thống kê tại các Bảng 5-1, Bảng 5-2 và Bảng 5-3.

CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Chương cuối tổng kết toàn bộ khối lượng công việc đã hoàn thành so với mục tiêu ban đầu, chỉ rõ các hạn chế kỹ thuật còn tồn tại của mô hình và đề xuất các hướng nâng cấp, phát triển hệ thống trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả thực nghiệm và số liệu kỹ thuật:

• Hệ thống đã hoàn thiện việc thi công phần cứng cơ khí, tủ điện điều khiển và tích hợp thành công phần mềm điều khiển trên PLC S7-1200, HMI Delta DOP-107EV cùng máy tính xử lý ảnh.
• Thuật toán thị giác máy tính nhận dạng chính xác các dạng hình học cơ bản (hình vuông, hình tròn, hình dấu cộng) và phát hiện đúng số lượng 4 lỗ gia công trên bề mặt phôi, sau đó truyền kết quả sang PLC qua Modbus TCP ổn định.
• Cơ cấu robot tọa độ Descartes X-Y-Z kết hợp đầu hút chân không vận hành gắp và sắp xếp sản phẩm chính xác vào từng hộp chứa riêng biệt theo đúng kết quả phân loại được quản lý qua hàng đợi FIFO.
• Hiệu suất và thời gian vận hành được ghi nhận chi tiết qua các bảng số liệu thực nghiệm: Bảng 5-1 (thời gian chạy 1 vật/lần), Bảng 5-2 (thời gian chạy 5 vật/lần) và Bảng 5-3 (thời gian chạy 10 vật/lần).

Đóng góp của đề tài:

• Xây dựng thành công một mô hình tự động hóa khép kín tích hợp liên ngành: Cơ khí chính xác (vitme, ray trượt), Khí nén (xi lanh, giác hút), Điện - Tự động hóa (PLC S7-1200, HMI Delta, mạng truyền thông Modbus TCP) và Công nghệ Thông tin (xử lý ảnh máy tính OpenCV, Python).
• Đưa ra giải pháp phân loại sản phẩm linh hoạt kết hợp cả tiêu chí hình học ngoài và chi tiết gia công bên trong (số lỗ) thay vì chỉ phân loại theo màu sắc hoặc kích thước đơn thuần.
• Hoàn thiện tài liệu thiết kế kỹ thuật chi tiết từ sơ đồ nguyên lý điện, sơ đồ khí nén đến lưu đồ thuật toán điều khiển, phục vụ tốt cho công tác nghiên cứu và giảng dạy.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của mô hình:

• Hệ thống sử dụng động cơ bước điều khiển vòng hở (open-loop) nên vẫn tiềm ẩn nguy cơ bị trượt bước, mất vị trí khi vận hành ở tốc độ cao hoặc khi có tải thay đổi đột ngột.
• Tín hiệu phản hồi từ cảm biến đến PLC vẫn tồn tại độ trễ nhất định, khâu hút chân không đôi khi bị ảnh hưởng bởi áp suất khí nén không đều làm giảm độ chính xác định vị gắp.
• Thuật toán xử lý ảnh vẫn chịu ảnh hưởng nếu có sự thay đổi lớn về điều kiện ánh sáng môi trường bên ngoài.
• Các lưu đồ thuật toán điều khiển ở các phiên bản đầu còn tồn tại lỗi logic ở một số khối điều kiện IF (đã được chỉnh sửa theo ý kiến phản biện).

Hướng nghiên cứu và phát triển tiếp theo:

• Nâng cấp động cơ bước sang hệ thống động cơ Servo hoặc Step đóng (Closed-loop Step Motor) có hồi tiếp encoder để loại bỏ hoàn toàn hiện tượng trượt bước và nâng cao tốc độ định vị.
• Nâng cấp thuật toán xử lý ảnh, ứng dụng các mô hình học sâu (Deep Learning) để nhận diện các sản phẩm có hình dạng phức tạp hơn, kiểm tra lỗi nứt nẻ, sai lệch bề mặt và tăng khả năng thích ứng với điều kiện chiếu sáng biến đổi.
• Bổ sung buồng tối cách ly quang học có nguồn sáng chuẩn chuyên dụng cho camera công nghiệp để tăng cường độ ổn định của khâu chụp ảnh.
• Nâng cấp hệ thống truyền thông lên chuẩn PROFINET thời gian thực tốc độ cao và phát triển hệ thống SCADA thu thập dữ liệu sản xuất lên điện toán đám mây.

Giá trị tham khảo

Đồ án tốt nghiệp là tài liệu tham khảo có giá trị cao đối với:

• Sinh viên các ngành Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử, Kỹ thuật Robot và Công nghệ Thông tin đang thực hiện đồ án tốt nghiệp hoặc các dự án môn học liên quan đến hệ thống phân loại sản phẩm, tích hợp thị giác máy tính và robot công nghiệp.
• Kỹ sư thiết kế hệ thống tự động hóa: Có thể tham khảo trực tiếp các phần thiết kế mạch nguyên lý tủ điện điều khiển (Chương 3), phương pháp cấu hình Technology Object điều khiển chuyển động trên PLC Siemens S7-1200 (Chương 4), giải thuật truyền thông Modbus TCP giữa Python và PLC S7-1200, cũng như quy chuẩn thiết kế giao diện HMI công nghiệp trên màn hình Delta DOP-107EV.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống xử lý bài toán mất bước của động cơ bước và độ trễ tín hiệu cảm biến như thế nào?
Trong hệ thống, việc dùng động cơ bước điều khiển vòng hở dễ dẫn đến sai lệch vị trí nếu quá tải. Nhóm tác giả đã cấu hình tối ưu gia tốc khởi động và dừng trên Technology Object của PLC để tránh rung lắc đột ngột, đồng thời tích hợp cảm biến tiệm cận tại các vị trí giới hạn để thực hiện chu trình lấy gốc tọa độ (Homing). Đối với độ trễ cảm biến và áp suất hút chân không, chương trình PLC đã chèn các timer trễ phù hợp và sử dụng hàng đợi dữ liệu FIFO để đồng bộ hóa tuyệt đối giữa vị trí thực tế của phôi trên băng tải và thời điểm cơ cấu gắp kích hoạt.

2. Quá trình xử lý ảnh chuyển đổi sang ảnh mức xám (grayscale) và nhận diện hình dáng được thực hiện ra sao?
Ảnh màu thu thập từ camera DMK23GP031 được chuyển đổi sang ảnh mức xám theo công thức tuyến tính kết hợp các kênh màu RGB ($I = 0.299R + 0.587G + 0.114B$). Sau đó, ảnh được khử nhiễu bằng bộ lọc Gaussian, chuyển sang ảnh nhị phân bằng kỹ thuật phân ngưỡng, và áp dụng thuật toán tìm đường biên (contour) để tính chu vi, diện tích bề mặt và phát hiện các đường tròn/góc cạnh nhằm phân biệt hình tròn, hình vuông, hình dấu cộng và đếm số lượng 4 lỗ ốc trên phôi.

3. Giao thức truyền thông giữa máy tính xử lý ảnh và PLC S7-1200 được thiết lập như thế nào?
Hệ thống sử dụng giao thức truyền thông Modbus TCP qua cổng mạng Ethernet thông qua Switch EKI-2728. PLC S7-1200 được cấu hình làm Modbus Server quản lý các vùng nhớ Data Block (DB). Khi chương trình Python trên máy tính hoàn tất phân tích ảnh của sản phẩm, mã phân loại (tương ứng với hình dáng và số lỗ theo Bảng 4-1) sẽ được ghi trực tiếp vào thanh ghi Holding Register của PLC để điều khiển logic phân loại tương ứng.

4. Khối IF trong lưu đồ thuật toán điều khiển ở Chương 4 đã được hiệu chỉnh những gì theo ý kiến hội đồng phản biện?
Theo nhận xét phản biện của TS. Nguyễn Văn Thái, các lưu đồ ban đầu (Hình 4-1, Hình 4-5, Hình 4-17) bị lỗi logic chuẩn như khối IF có nhiều hơn một ngõ vào hoặc xuất hiện hai ngõ ra cùng điều kiện. Nhóm nghiên cứu đã chuẩn hóa lại cấu trúc lưu đồ giải thuật tại Mục 4.6 (trang 75), đảm bảo mỗi khối IF chỉ có đúng 1 ngõ vào và 2 nhánh rẽ logic rõ ràng (Đúng/Sai) theo chuẩn sơ đồ thuật toán quốc tế.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế và thi công hệ thống phân loại và sắp xếp sản phẩm" của nhóm sinh viên Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh đã hoàn thành toàn diện việc xây dựng một mô hình tự động hóa phân loại sản phẩm tích hợp thị giác máy tính. Đề tài kết hợp thành công bộ điều khiển PLC Siemens S7-1200, màn hình HMI Delta DOP-107EV, camera công nghiệp The Imaging Source và cơ cấu robot tọa độ Descartes X-Y-Z dẫn động bằng vít me và khí nén. Toàn bộ quy trình từ cấp phôi, nhận diện hình thái, xử lý dữ liệu FIFO đến gắp - thả sản phẩm đều đã được kiểm chứng thực nghiệm và đạt kết quả vận hành ổn định.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề Ngày càng tăng của nền kinh tế hiện đại đặt ra những thách thức đối với quá trình sản xuất và quản lý hàng loạt sản phẩm. Trong tình hình suy thoái kinh tế sau đợt dịch COVID-19, các doanh nghiệp sản xuất đối mặt với áp lực để tối ưu hóa năng suất, giảm chi phí lao động, và đảm bảo chất lượng sản phẩm. Trong ngữ cảnh này, hệ thống tự động hóa trong quy trình phân loại và sắp xếp sản phẩm trở nên cực kỳ quan trọng. Quy trình phân loại và sắp xếp sản phẩm truyền thống thường dựa vào lao động thủ công, dẫn đến các hạn chế đáng kể.

Những hạn chế này bao gồm: - Chi Phí Lao Động Cao: Sự phụ thuộc vào lao động thủ công không chỉ tăng chi phí lao động mà còn mang lại rủi ro về sai sót và chất lượng không đồng đều. - Thời Gian Tốn Kém: Quy trình thủ công thường yêu cầu thời gian lớn, đặc biệt là đối với hàng loạt sản phẩm lớn. Chính vì thế, hệ thống nhằm xây dựng và triển khai một hệ thống phân loại và sắp xếp sản phẩm sử dụng các công nghệ thị giác máy tính và tự động hóa. Mục tiêu chính bao gồm: - Tăng Cường Năng Suất: Giảm thời gian sản xuất và tăng cường khả năng xử lý hàng loạt sản phẩm một cách hiệu quả.

- Giảm Chi Phí Lao Động: Thay thế lao động thủ công bằng các giải pháp tự động hóa để giảm chi phí và tăng tính cạnh tranh. Đồ án này không chỉ mang lại lợi ích cho quy trình sản xuất trong ngữ cảnh doanh nghiệp mà còn đóng góp vào lĩnh vực nghiên cứu về thị giác máy tính và tự động hóa trong các ứng dụng công nghiệp. Những kết quả và kinh nghiệm thu được có thể cung cấp những hiểu biết quan trọng cho cộng đồng ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 1 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1. Mục tiêu đề tài và giới hạn đề tài Các mục tiêu và giới hạn thực hiện đề tài được đặt ra trước khi tiến hành: Mục tiêu đề tài Đề tài được thực hiện với những mục tiêu cụ thể như sau: - Tạo ra hệ thống sát với thực tế, hoạt động ổn định dựa trên những yêu cầu thực tế của hệ thống.

- Hệ thống phân loại sản phẩm bằng camera với mức sai số là tối thiểu. - Thông tin về lỗi sẽ được hiển thị khi có lỗi xảy ra với hệ thống. - Giám sát và vận hành ở chế độ manual thông qua màn hình HMI. Giới hạn đề tài Phần mô hình: Thiết kế mô hình hệ thống gồm module cấp phôi bằng cách đẩy vật có trong hộp chứa và băng chuyền để đưa vật vào khu xử lí được điều khiển bởi các step motor và cơ cấu khi nén.

Sử dụng camera xử lí ảnh để tiếp nhận và phân tích hình ảnh. Sau đó là module sắp xếp vật vào các hộp tùy vào từng loại dựa vào hệ trục XYZ gồm 2 step motor, 2 xilanh và 1 giác hút. Bên cạnh đó, hệ thống được điều khiển, giám sát bởi HMI. Phần chương trình điều khiển: Sử dụng các phần mềm chuyên cho việc coding như Visual Studio Code, cho việc thế kế mô hình cũng như các chi tiết là SolidWorks 2021, cho PLC như TIA PORTAL, thiết lập cho camera như IC- Capture 2.5, thiết kế HMI với DOP SOFT.

Phương pháp nghiên cứu Trong việc nghiên cứu và tiến hành thực hiện đề tài, đã áp dụng các phương pháp nghiên cứu thực nghiệm, phương pháp hỏi ý kiến chuyên gia và phương pháp nghiên cứu phân tích và tổng hợp đóng vai trò quan trọng để đạt được kết quả chính xác và đáng tin cậy. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 2 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN Phương pháp thực nghiệm: Bằng cách sử dụng các mô phỏng trường hợp và tìm cách xử lí, đánh giá độ nhạy cảm của mô hình đối với các biến đổi trong điều kiện ánh sáng và môi trường, thử để sai để tìm ra phương pháp cho hệ thống đạt được kết quả tốt nhất. Phương pháp hỏi ý kiến chuyên gia: Chúng tôi đã tham khảo từ các chuyên gia là những người có kinh nghiệm, những người từng tiến hành các dự án tương tự về quy trình làm sao cho tối ưu và hiệu quả với thực tế nhất. Phương pháp nghiên cứu phân tích và tổng hợp: Sau mỗi hướng tiếp cận xây dựng mô hình, chúng tôi phát hiện, ghi nhận lại các kết quả và tổng hợp lại để lựa ra mô hình tối ưu và quy trình hoạt động linh hoạt, đạt hiệu suất cao nhất.

Sử dụng chỉ số như độ chính xác, tốc độ phân loại, và độ nhạy cảm để đánh giá hiệu suất của hệ thống. Giới thiệu nội dung Nội dung của bài báo cáo được trình bày thành các chương như sau: Chương 1: Tổng quan Giới thiệu tổng quan về đề tài, mục tiêu và giới hạn, phương pháp nghiên cứu và tóm tắt nội dung báo cáo. Chương 2: Cơ sở lý thuyết Chương này trình bày về các phương pháp có thể thực hiện để đạt được yêu cầu của hệ thống và từ đó lựa chọn ra phương pháp tốt nhất. Chương 3: Thiết kế phần cứng hệ thống Ở chương này trình bày về các yêu cầu về đáp ứng của phần cứng hệ thống.

Và từ đó, phần cứng được thiết kế để đáp ứng những yêu cầu đã đưa ra và trình bày thông số kĩ thuật của các thiết bị đã lựa chọn. Chương 4: Thiết kế phần mềm ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 3 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN Chương này nêu các yêu cầu khi thi công phần mềm của hệ thống để đáp ứng hoạt động của hệ thống. Cùng với đó là việc thiết kế phần mềm điều khiển, giám sát sao cho đơn giản và dễ sử dụng, cũng như phù hợp với yêu cầu thực tế của hệ thống. Chương 5: Kết quả Các kết quả đã đạt được của hệ thống so với mục tiêu ban đầu được trình bày ở chương này.

Đồng thời đưa ra hiệu suất làm việc của hệ thống đó. Chương 6: Kết luận và hướng phát triển Chương này trình bày các kết quả rút ra được từ kết quả thực hiện đề tài và nêu lên các hướng phát triển của hệ thống trong tương lai. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 4 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương này nêu ra các phương pháp có thể dùng để thực hiện đề tài. Những phương pháp để nhận biết sản phẩm, gắp thả cũng như truyền thông dữ liệu.

Và từ đó, phương pháp phù hợp nhất có thể được lựa chọn. Phương pháp xử lí ảnh 2. Giới thiệu Xử lý ảnh là quá trình chuyển đổi một hình ảnh sang dạng kỹ thuật số và thực hiện các thao tác nhất định để nhận được một số thông tin hữu ích từ hình ảnh đó. Hệ thống xử lý hình ảnh thường coi tất cả các hình ảnh là tín hiệu 2D khi áp dụng một số phương pháp xử lý tín hiệu đã xác định trước.

Các loại xử lý hình ảnh chính: - Nhận diện – Phân biệt hoặc phát hiện các đối tượng trong hình ảnh - Làm sắc nét và phục hồi – Tạo hình ảnh nâng cao từ hình ảnh gốc - Nhận dạng mẫu – Đo các mẫu khác nhau xung quanh các đối tượng trong hình ảnh - Truy xuất – Duyệt và tìm kiếm hình ảnh từ một cơ sở dữ liệu lớn gồm các hình ảnh kỹ thuật số tương tự như hình ảnh gốc 2. Các bước xử lí ảnh cơ bản Thu thập ảnh: Thu thập hình ảnh là bước đầu tiên trong quá trình xử lý hình ảnh, hay còn được gọi là tiền xử lý. Nó liên quan đến việc lấy hình ảnh từ một nguồn, thường là nguồn dựa trên phần cứng. Tăng cường hình ảnh: Tăng cường hình ảnh là quá trình làm nổi bật các đặc điểm trong hình ảnh đã bị che khuất, bằng cách thay đổi độ sáng, độ tương phản, v.

Phục hồi hình ảnh: Phục hồi hình ảnh là quá trình cải thiện hình ảnh, sử dụng các mô hình toán học hoặc xác suất nhất định. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 5 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Xử lý hình ảnh màu: Xử lý ảnh màu bao gồm một số kỹ thuật tạo mô hình màu trong miền kỹ thuật số. Wavelets và xử lý đa phân giải: Wavelet được sử dụng để biểu diễn hình ảnh ở nhiều mức độ phân giải khác nhau. Nén: Nén là một quá trình được sử dụng để giảm dung lượng lưu trữ hoặc băng thông cần thiết để truyền tải hình ảnh đó.

Xử lý hình thái: Xử lý hình thái liên quan đến các kỹ thuật trích xuất thành phần của ảnh nhằm phục vụ việc biểu diễn và mô tả hình dạng. Phân đoạn: Phân đoạn là một trong những bước xử lý ảnh khó nhất, liên quan đến việc phân vùng một hình ảnh thành các phần hoặc đối tượng cấu thành của nó. Trình bày và mô tả: Sau khi một hình ảnh được phân đoạn thành các vùng, mỗi vùng được đại diện và mô tả ở dạng phù hợp cho quá trình xử lý tiếp theo. Phần trình bày liên quan đến đặc điểm của hình ảnh và thuộc tính vùng.

Mô tả đề cập đến việc trích xuất thông tin định lượng giúp phân biệt một lớp đối tượng với lớp khác. Quá trình xử lí ảnh trong hệ thống Quá trình xử lý ảnh trong hệ thống đóng vai trò quan trọng trong việc tự động hóa và tối ưu hóa quá trình sản xuất và kiểm tra sản phẩm, mang lại sự hiệu quả và độ chính xác trong công việc. Trong hệ thống gồm những bước chính như sau: Thu thập dữ liệu ảnh: Dữ liệu ảnh được thu thập từ các nguồn như camera, cảm biến quang học. Chuyển đổi màu và độ sáng: Ảnh được chuyển đổi sang không gian màu thích hợp, ví dụ: RGB hoặc grayscale, để tối ưu hóa việc nhận diện đối tượng.

Điều chỉnh độ sáng và tương phản để cải thiện chất lượng ảnh. Lọc và làm mịn: Áp dụng các bộ lọc như Gaussian Blur để giảm nhiễu và làm mịn ảnh, giúp loại bỏ chi tiết không mong muốn. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 6 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Phát hiện đối tượng: Sử dụng các thuật toán phân đoạn hoặc phát hiện đường viền để xác định đối tượng trong ảnh. Áp dụng các kỹ thuật như contouring để tách biên của các đối tượng.

Trích xuất đặc trưng: Trích xuất các đặc trưng quan trọng từ hình ảnh, như hình dạng, kích thước, màu sắc, diện tích để phục vụ quá trình phân loại. Phân loại sản phẩm: Sử dụng mô các điều kiện đã tính toán dựa trên các đặc trưng đã trích xuất để phân loại sản phẩm. Kiểm tra chất lượng: Kiểm tra chất lượng của sản phẩm sử dụng hình ảnh để đảm bảo rằng chúng đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng đặt ra.