Chương 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1. Tổng quan về cánh tay robot Cánh tay robot là một loại cánh tay cơ học, thường được lập trình, có chức năng tương tự như cánh tay người, cánh tay có thể là tổng của cơ chế hoặc có thể là một phần của robot phức tạp hơn. Các liên kết của một bộ điều khiển như vậy được kết nối bởi các khớp cho phép chuyển động quay hoặc dịch chuyển tịnh tiến. Được sử dụng trong quy trình sản xuất công nghiệp được vận hành bởi con người.
Ưu điểm nổi bật nhất của nó là thiết kế linh hoạt, thao tác nhanh nhẹn, tỉ mỉ và có khả năng hoàn thiện cả những phần chi tiết sản phẩm nhỏ nhất. Cánh tay robot đang thực hiện những nhiệm vụ khác nhau trong một quy trình sản xuất [1] Ứng dụng của cánh tay robot: Ứng dụng của cánh tay robot rất đa đạng, tùy vào những nghành nghề, công việc khác nhau mà ta có thể áp dụng những robot công nghiệp riêng biệt. Dưới đây là một số nghành trong hệ thống sản xuất mà áp dụng robot công nghiệp. • Ứng dụng trong tự động hóa công nghiệp: robot có thể trực tiếp tham gia vào quá trình sản xuất, lắp ráp các linh kiện/máy móc của sản phẩm.
Chúng hoạt động một cách trơn tru và đảm bảo độ chính xác cao mà không cần sự giám sát của con người. SVTH: Bùi Việt Hoàng 1 Đồ án tốt nghiệp GVHD: TS.Nguyễn Xuân Hạ Hình 2. Robot lắp ráp thực hiện công việc trong một dây chuyền sản xuất tự động [2] • Ứng dụng trong lĩnh vực hóa- thực phẩm: Trong lĩnh vực dược phẩm và thực phẩm, rô bốt công nghiệp được ứng dụng chính trong dây chuyền phân loại sản phẩm. Dưới sự trợ giúp của thị giác máy tính, chúng sẽ nhận diện chính xác từng loại sản phẩm nhờ vào khả năng so sánh hình ảnh với sản phẩm và thông qua cơ chế đọc mã vạch thông minh.
Ngoài ra, robot có thể làm việc trong các điều kiện môi trường khác nhau (hóa chất, nhiệt độ tùy biến,….) mà không bị ảnh hưởng. • Ứng dụng trong lĩnh vực lắp ráp, gia công cơ khí: cánh tay robot có thể hỗ trợ con người thực hiện các công việc tiềm ẩn nguy hiểm cao như hàn điện, hàn hồ quang, lắp đặt linh kiện, gia công, mài… đảm bảo sự an toàn cho người lao động. Thêm vào đó, rô bốt công nghiệp không bao giờ có tình trạng “mệt mỏi” hay “mất tập trung” như con người, nên đảm bảo hiệu quả công việc luôn vượt trội. Doanh nghiệp sử dụng cobot còn giúp tối ưu chi phí thuê nhân công mà vẫn đảm bảo quy trình làm việc trơn tru và hiệu quả nhất.
Ứng dụng của thị giác máy trong hệ robot Công nghệ thị giác máy tính (Computer Vision): là một kỹ thuật tìm kiếm các cách để tự động hóa tất cả công việc mà một hệ thống thị giác của con người có thể làm. Thị giác máy bao gồm các phương pháp thu nhận, xử lý ảnh kỹ thuật số, phân tích và nhận dạng các hình ảnh và, nói chung là dữ liệu đa chiều từ thế giới thực để cho ra các thông tin số hoặc biểu tượng, ví dụ trong các dạng quyết định. Một số ứng dụng phổ biến của thị giác máy hiện nay: ❖ Phân loại hình ảnh ❖ Phát hiện đối tượng ❖ Định vị đối tượng SVTH: Bùi Việt Hoàng 2 Đồ án tốt nghiệp GVHD: TS.Nguyễn Xuân Hạ ❖ Tái thiết hình ảnh ❖ Theo dõi đối tượng Trong những năm gần đây, nhờ sự phát triển của khả năng tính toán trên các thiết bị phần cứng, sự tăng trưởng về dữ liệu, sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, thị giác máy đang trở nên phổ biến và được áp dụng rộng rãi trong các ngành sản xuất tự động cũng như các thiết bị thông minh do độ chính xác của nó đem lại cao hơn khá nhiều so với các phương pháp tự động khác. Trước đây, các phương pháp xử lý ảnh truyền thống cũng đã được áp dụng trong các hệ Robot và đem lại những kết quả tích cực, tuy nhiên, nhờ vào sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo trong những năm gần đây, thị giác máy đang trở thành xu hướng trong các hệ Robot và các ngành công nghiệp sản xuất tự động, các ứng dụng phổ biến mà thị giác máy đem lại khi áp dụng vào Robot có thể kể đến như: ❖ Phát hiện đối tượng nhanh và chính xác ❖ Đo lường kích thước vật thể ❖ Phát hiện lỗ hổng, khuyết tật sản phẩm ❖ Định vị vật thể ❖ Đếm số lượng vật thể Hình 3.
Robot định vị và lắp ráp phôi trên băng tải tự động [3] 1. Bài toán phát hiện và phân loại sản phẩm Trong các nhà máy, công xưởng, các hệ tự động hóa, cánh tay Robot thường được ứng dụng trong các hệ thống phân loại sản phẩm. Hệ thống phân loại sản phẩm là giải pháp công nghiệp thay thế con người thực hiện các khâu phân loại sản phẩm theo từng đặc tính mà người sử dụng quy định. Bài toán phân loại sản phẩm thường được ứng dụng với 2 mục đích chính: SVTH: Bùi Việt Hoàng 3 Đồ án tốt nghiệp GVHD: TS.Nguyễn Xuân Hạ ❖ Phân loại 2 hay nhiều loại sản phẩm khác nhau ❖ Phân loại sản phẩm lỗi, khuyết tật với sản phẩm thường Hình 4.
Hệ thống phân loại rác thải tái chế (bên trái) [4] và hệ thống phát hiện sản phẩm lỗi (bên phải) [5] Việc thực hiện phân loại sản phẩm thường dựa vào các thông tin khác nhau. Đối với các hệ thống phân loại sử dụng xử lý ảnh truyền thống, một số đặc trưng thường được sử dụng để phân loại có thể kể đến như: mã vạch, màu sắc, hình dáng đường bao,…. Các phương pháp phân loại truyền thống có thể hoạt động tốt trên các loại sản phẩm đặc thù có hình dáng, kích thước hay màu sắc khác nhau nhưng lại thiếu chính xác khi các sản phẩm có cùng những đặc trưng kể trên. Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo đang là một lĩnh vực vô cùng phát triển, việc áp dụng các mạng học máy, học sâu vào vào các sản phẩm thực tế đang trở nên phổ biến.
Đối với các hệ thống robot phân loại sản phẩm, việc áp dụng các mạng học sâu vào để phân loại cũng đang trở thành xu hướng mới nhờ độ chính xác cao mà nó đem lại. Ngoài ra, khả năng tổng quát hóa các bài toán phân loại, trí tuệ nhân tạo có thể tiết kiệm các chi phí thiết kế những hệ thống phân loại với những sản phẩm đặc thù riêng. Bài toán lắp ráp và đóng gói sản phẩm Một ứng dụng phổ biến khác của cánh tay robot thường được ứng dụng trong tự động hóa công nghiệp là lắp ráp và đóng gói sản phẩm. Công việc chính của robot là gắp, bỏ sản phẩm đưa vào khay, gói, túi, thùng carton hay đưa các phôi gia công vào khuôn mẫu.
Để có thể lắp ráp hay thực hiện các thao tác theo đúng tiêu chuẩn trên các vật thể, robot cần phải có khả năng định vị được vật thể. Các phương pháp định vị vật thể phổ biến được áp dụng hiện nay có thể kể đến như: • Định vị vật thể có sẵn trong 1 khung cố định: SVTH: Bùi Việt Hoàng 4 Đồ án tốt nghiệp GVHD: TS.Nguyễn Xuân Hạ Hình 5. Định vị vật thể có sẵn trong 1 khuôn mẫu (template) có sẵn [32] Ưu điểm: Định vị vật thể có sẵn trong 1 khuôn mẫu có độ chính xác cao, chỉ cần sử dụng các phương pháp xử lý ảnh hay quét laser thông thường để phát hiện vị trí của vật Nhược điểm: Hệ robot trở nên hạn chế vì chỉ gắp được những vật theo đúng chiều có sẵn ở trong vùng làm việc đã xác định, nếu vật bị xoay, nghiêng hay để sai vị trí sẽ dẫn đến sai số, các bài toán này phải thiết kế riêng hệ thống cho từng loại vật thể. • Định vị vật thể bằng các phương pháp định vị 3D, sử dụng các mô hình học máy với dữ liệu bao gồm ảnh và độ sâu và dự đoán hướng gắp cũng như vị trí gắp: Hình 6.
Định vị vật thể bằng cách xác định hướng gắp và các điểm cần gắp trong không gian 3 chiều [33] Ưu điểm: Có thể gắp đối với tất cả các vật với các hình dáng đường biên khác nhau trong không gian. Có thể gắp được với đa dạng các hướng gắp khác nhau. Nhược điểm: Sử dụng dữ liệu trong không gian 3 chiều, bao gồm ảnh và thông tin về chiều sâu ( thu thập từ depth camera hoặc các cảm biến laser), hệ thống trở nên phức SVTH: Bùi Việt Hoàng 5 Đồ án tốt nghiệp GVHD: TS.Nguyễn Xuân Hạ tạp hơn, thu thập và xử lý dữ liệu khó khăn, độ chính xác phụ thuộc rất nhiều vào cảm biến độ sâu. Ngoài ra, dữ liệu 3D chứa nhiều thông tin hơn nên việc đào tạo 1 mô hình xử lý sẽ tốn chi phí hơn cũng như chưa chắc có thể đảm bảo xử lý được trong thời gian thực (real- time).
• Định vị vật thể bằng các phương pháp sử dụng ảnh 2D, vị trí gắp của vật chính là tâm của vật được phát hiện trong ảnh, được cắt ra theo hình chữ nhật (bounding box): Hình 7. Định vị vật thể bằng các phương pháp học máy sử dụng ảnh 2D [33] Ưu điểm: Phát hiện vật nhanh, chính xác, phù hợp với các ứng dụng chạy trong thời gian thực, phù hợp với các điều kiện sản xuất trong thực tế. Nhược điểm: Chỉ thực sự tốt đối với những vật có hình dáng không phức tạp, đối xứng, đối với những vật phức tạp cần phải lắp ghép theo đúng chiều dễ gây ra sai sót. Ngoài ra, hướng gắp của những bài toán chỉ sử dụng thông tin 2 chiều sẽ không được đa dạng.
Robot lắp ráp và đóng gói sản phẩm thường được ứng dụng trong các ngành hóa mỹ phẩm, thực phẩm, chế tạo máy, công nghiệp ô tô,… Để thực hiện nhiệm vụ lắp ráp và đóng gói, hệ robot cần phải có khả năng định vị tốt về vị trí của sản phẩm. Hiện nay, các hệ robot lắp ráp, đóng gói thường chỉ hoạt động tốt với những sản phẩm đã được thiết lập vị trí cố định trong dây chuyền sản xuất hay đối với những vật có kích thước đối xứng, hình dáng phổ thông với bề mặt phẳng hoặc trơn. Đối với những vật có hình dáng đường biên phức tạp, không đối xứng, việc thiết kế hệ thống định vị trở nên phức tạp và tốn chi phí. Ở trong một số nhà máy hiện nay, việc đóng gói hay lắp ráp vẫn phụ thuộc vào nhân công và chưa thể tự động hóa hoàn toàn.
SVTH: Bùi Việt Hoàng 6 Đồ án tốt nghiệp GVHD: TS.Nguyễn Xuân Hạ Hình 8.