Đặt vấn đề Ngày nay, việc tự động hóa các quy trình quản lý, giám sát và điều khiển các hệ thống được đẩy mạnh. Tự động hóa quá trình sản xuất có thể giúp giá thành sản phẩm giảm và tăng cao năng suất lao động. Nhu cầu nâng cao chất lượng sản phẩm làm cho chi phí trong việc nâng cao mức độ phức tạp gia công (về đào tạo nhân công, phát triển đội ngũ,. Từ đó tiếp động lực chính để phát triển tự động hóa.
Tự động hóa giúp cải thiện sản xuất trong nhiều mặt. Các quá trình tự động hóa cho phép loại bỏ đa số khó khăn khi sử dụng lao động thủ công. Đồng thời, sản xuất tự động cũng giúp cải thiện các môi trường làm việc của công nhân, đặc biệt trong các khâu nặng nhọc, độc hại và các công việc lặp lại nhiều lần. Sản xuất tự động đáp ứng được cường độ sản xuất lớn, năng suất cao, dễ dàng trong việc chuyên môn hóa và thay đổi sản xuất.
Đây là các yếu tố vô cùng quan trọng cho phép các nhà sản xuất đáp ứng được các điều kiện sản xuất và cạnh tranh trên thị trường. Một trong những ứng dụng phổ biến của tự động hóa là trong quá trình xếp hàng lên pallet. Đối với xí nghiệp sản xuất truyền thống, việc bốc xếp hàng vẫn phải thực hiện thủ công điều này gây sự nặng nhọc, nguy hiểm cho người lao động , đặc biệt với những mặt hàng có khối lượng hay kích thước lớn đòi hỏi lao động phải vác tay hoặc sử dụng các hình thức như: xe nâng, băng tải … Việc này gây mất an toàn, chiếm nhiều không gian, không đảm bảo an toàn trong không gian sản xuất và tốn chi phí nhân công và làm năng suất không ổn định, chất lượng hàng hóa không đảm bảo do quá trình bốc xếp không an toàn. Sự phát triển của công nghệ Robot đã mở ra những cơ hội mới để tối ưu hóa quá trình này.
Robot xếp hàng lên pallet tự động không chỉ giúp giảm bớt khối lượng con người mà còn đảm bảo tính ổn định, chính xác và an toàn cao hơn. Việc ứng dụng robot xếp hàng lên pallet có thể mang lại lợi ích to lớn về mặt năng suất và hiệu quả kinh tế. Tuy nhiên, việc triển khai hệ thống robot xếp hàng lên pallet tự động không phải là không gặp thách thức. Các vấn đề cần giải quyết bao gồm: làm thế nào để robot có thể nhận diện và xử lý hàng hóa khác nhau, tối ưu hóa các thuật toán di chuyển và xếp hàng, và tích hợp hệ thống vào dây chuyền sản xuất một các hiệu quả.
Vì vậy, nghiên 1 Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS. Tạ Văn Phương cứu này tập trung vào việc thiết kế và phát triển hệ thống robot xếp hàng lên pallet tự động, nhằm giải quyết những thách thức nêu trên. Mục tiêu là tạo ra một giải pháp tự động hóa toàn diện, tối ưu hóa quá trình xếp hàng lên pallet.2 Mục tiêu đề tài Đề tài thực hiện “Nghiên cứu và lập trình hệ thống phân loại và sắp xếp hàng hóa lên pallet tự động” với những mục tiêu sau: - Đề tài nghiên cứu và sử dụng PLC S7-1200 điều khiển các cơ cấu vận chuyển, và Robot 4 bậc tự do. - Hệ thống có thể nhận biết được phôi hàng theo hai chế độ gồm chế độ phân loại theo màu sắc hoặc chế độ phân loại theo hình dáng.
- Có thể xác định được góc xoay và tọa độ của phôi hàng so với hệ tọa độ robot. - Robot có di chuyển đến đúng tọa độ của phôi hàng và xếp hàng vào pallet tương ứng.3 Giới hạn đề tài Đề tài của nhóm có những giới hạn như sau: - Hệ thống chỉ phân loại được 2 loại hàng có 2 màu sắc khác nhau (đối với chế độ phân loại theo màu sắc) và 2 loại hàng có hình dáng khác nhau (đối với chế độ phân loại theo hình dáng). - Robot gắp được phôi hàng có khối lượng tối đa 200g. - Số lượng hàng hóa trên băng tải không liên tục, phải cách nhau ít nhất 5cm.4 Nội dung nghiên cứu Chương 1: Tổng quan Nội dung: Nội dung chương đề cập đến mục đặt vấn đề, mục tiêu đề tài và giới hạn đề tài.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết 2 Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS. Tạ Văn Phương Nội dung: Giới thiệu các thành phần của hệ thống và trình bày cơ sở lý thuyết của hệ thống. Chương 3: Thiết kế hệ thống Nội dung: Thiết kế hệ thống, bao gồm thiết kế phần mềm và phần cứng. Chương 4: Kết quả đạt được Nội dung: Nêu lên những kết quả đã đạt được trong đề tài, các hình ảnh thực tế của mô hình.
Chương 5: Kết luận và hướng phát triển Nội dung: Kết luận những kết quả đạt được của đề tài, nêu lên những hạn chế và từ đó làm cơ sở để phát triển đề tài sau này. 3 Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS. Tạ Văn Phương CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương này sẽ trình bày về nội dung các hệ thống phân loại sản phẩm, các hệ thống palletizing, cơ sở lý thuyết về PLC, cánh tay Robot.1 Tổng quan về hệ thống Hệ thống sẽ bao gồm băng tải để di chuyển phôi hàng đến không gian làm việc của robot trên băng tải, sau đó hệ thống camera sẽ nhận diện phôi hàng và xử lý chương trình. Các thông tin sau khi được xử lý bao gồm: tọa độ phôi hàng, góc xoay của phôi, loại phôi hàng.
Sau đó tín hiệu sẽ được truyền thông đến PLC để xử lý. Sau khi nhận tín hiệu PLC sẽ xử lý chương trình và phát xung cho động cơ của robot hoạt động. Cánh tay robot hoạt động nhờ vào xung tốc độ cao (PTO) từ PLC và thông qua driver dể điều khiển step motor. Các thông số và quy trình hoạt động sẽ được thiết lập và giám sát trên màn hình WinCC.2 Tổng quan về Robot trong công nghiệp Robot công nghiệp là những cỗ máy được thiết kế và lập trình để thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại trong môi trường công nghiệp.
Chúng thường được sử dụng trong các nhà máy và xí nghiệp để nâng cao hiệu quả sản xuất, giảm thiểu sai sót và giảm chi phí lao động. Robot công nghiệp có thể thực hiện nhiều loại công việc khác nhau như lắp ráp, hàn, sơn, xếp hàng, đóng gói, … Hiện nay, việc chế tạo Robot công nghiệp được các hang sản xuất đẩy mạnh. Việc nghiên cứu được đẩy mạnh để nâng cao khả năng làm việc của Robot. Từ đó thay thế sức lao động con người và thực hiện nhiều công việc phức tạp.
4 Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS. Tạ Văn Phương Hình 2. 1: Cụm robot xếp hàng tự động 2.3 Tổng quan về xử lý ảnh công nghiệp Xử lý ảnh công nghiệp là một lĩnh vực trong công nghệ tự động hóa, sử dụng các thuật toán và công nghệ phần mềm để phân tích, tính toán và xử lý hình ảnh kỹ thuật số nhằm hỗ trợ hoặc thay thế con người trong các quy trình sản xuất và đánh giá chất lượng sản phẩm. Công nghệ này cho phép hệ thống máy móc nhận diện, phân loại, đo lường, và kiểm tra các sản phẩm hoặc các bộ phận khác nhau trong quá trình sản xuất.
Ứng Dụng Của Xử Lý Ảnh Công Nghiệp - Kiểm Tra Chất Lượng (Quality Inspection): + Hệ thống xử lý ảnh có thể phát hiện các lỗi, khuyết điểm trên sản phẩm như vết nứt, hư hỏng, biến dạng, hoặc sai lệch kích thước. - Định Vị và Hướng Dẫn Robot (Robot Guidance): + Hệ thống xử lý ảnh cung cấp thông tin về vị trí, tọa độ và hướng của các bộ phận để robot có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp như lắp ráp, hàn, sơn, cắt hoặc di chuyển một cách chính xác. - Nhận Dạng Ký Tự Quang Học (với tên tiếng anh là Optical Character Recognition - OCR): 5 Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS. Tạ Văn Phương + Công nghệ OCR được sử dụng để nhận diện và giải mã các ký tự in trên sản phẩm như mã vạch, mã QR, hoặc số serial.
- Phân Loại Sản Phẩm (Product Sorting): + Hệ thống xử lý ảnh có thể phân loại sản phẩm dựa trên màu sắc, hình dạng, kích thước, hoặc các đặc điểm khác. - Đo Lường và Kiểm Tra Kích Thước (Measurement and Dimension Inspection): + Công nghệ này được sử dụng để đo đạc kích thước của các bộ phận và đảm bảo chúng đáp ứng các tiêu chuẩn kỹ thuật. Công Nghệ và Kỹ Thuật Trong Xử Lý Ảnh Công Nghiệp - Camera và Cảm Biến (Cameras and Sensors): + Sử dụng các loại camera chuyên dụng như camera công nghiệp, camera nhiệt, hoặc camera 3D để thu thập hình ảnh với độ phân giải và tốc độ cao. - Phần Mềm Xử Lý Ảnh (Image Processing Software): + Các phần mềm xử lý ảnh như OpenCV, MATLAB, Halcon, hoặc VisionPro được sử dụng để phát triển các thuật toán phân tích và xử lý hình ảnh.
- Thuật Toán Xử Lý Ảnh (Image Processing Algorithms): + Sử dụng các thuật toán xử lý ảnh như lọc, ngưỡng hóa, trích xuất cạnh, và phân đoạn ảnh để phân tích và trích xuất thông tin từ hình ảnh. - Học Máy và Trí Tuệ Nhân Tạo (Machine Learning and AI): + Áp dụng các kỹ thuật học sâu (deep learning) và học máy (machine learning) để cải thiện khả năng nhận biết và phân loại ảnh. Các mô hình như CNN (Convolutional Neural Networks) thường được sử dụng để xử lý và phân tích ảnh. - Tích Hợp Hệ Thống (System Integration): + Kết hợp hệ thống xử lý ảnh với các thiết bị khác như robot, băng chuyền, và hệ thống kiểm soát để tạo ra một hệ thống tự động hóa toàn diện.
6 Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS. Tạ Văn Phương Hình 2. 2: Mô hình hệ thống xử lý ảnh 2.2 Giới thiệu về hệ thống phân loại sản phẩm và hệ thống xếp hàng tự động 2.1 Hệ thống phân loại sản phẩm Hệ thống phân loại sản phẩm là hệ thống ứng dụng các quá trình tự động hóa hoặc bán tự động nhằm phân loại sản phẩm thành các nhóm có đặc điểm giống nhau để đưa đến các quá trình khác như đóng gói, lắp ráp hay loại bỏ sản phẩm lỗi. Trong các nhà máy sản xuất thực phẩm, chế tạo các chi tiết cơ khí, đồ gia dụng,linh kiện điện tử,… các sản phẩm được tạo ra hàng loạt bằng những quy trình công nghệ cần được kiểm định để đảm bảo loại bỏ sản phẩm không đạt yêu cầu cùng với việc lưu kho, đóng gói các sản phẩm đủ chất lượng để phân phối ra thị trường hay phục vụ cho những công đoạn sản xuất sau đó.
Ngoài ra, hệ thống còn có thể tích hợp thêm nhiều chức năng phụ như: dán nhãn, sắp xếp, vận chuyển.