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.