Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong xu thế tự động hóa sản xuất thuộc cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư, robot công nghiệp đóng vai trò nòng cốt trong việc nâng cao năng suất, đảm bảo độ chính xác gia công và thay thế con người tại các môi trường làm việc độc hại. Trong số các dòng robot phổ biến, robot SCARA (Selective Compliance Assembly Robot Arm) với kết cấu tay máy tuân thủ chọn lọc theo phương ngang sở hữu ưu thế vượt trội về tốc độ thao tác, độ cứng vững theo phương thẳng đứng và kích thước nhỏ gọn, thích hợp cho các dây chuyền lắp ráp linh kiện điện tử, đóng gói và phân loại sản phẩm.

Tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh, nhu cầu phát triển các mô hình học cụ trực quan phục vụ công tác giảng dạy, nghiên cứu và quảng bá tuyển sinh ngành Công nghệ Kỹ thuật Cơ điện tử là hết sức cấp thiết. Khóa luận tiếp nhận một khung cơ khí robot SCARA đã qua sử dụng, tồn trữ lâu ngày tại xưởng cơ khí E2 trong tình trạng hư hỏng nặng (thiếu toàn bộ hệ thống điện - điều khiển, động cơ không rõ thông số kỹ thuật, hệ thống dẫn động trục Z hoen rỉ, đai răng truyền động bị lão hóa). Mục tiêu chính là phục hồi kết cấu cơ khí, tính toán thiết kế lại hệ thống truyền động, xây dựng hệ thống điều khiển và tích hợp công nghệ xử lý ảnh nhằm hoàn thiện một mô hình robot SCARA đa chức năng có khả năng phân loại hàng hóa tự động.

Nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể của đề tài bao gồm 8 nội dung chính:

  1. Nghiên cứu mô hình cơ khí robot có sẵn, tìm phương án cải tiến và phục hồi.
  2. Tính toán lựa chọn động cơ phù hợp với cơ cấu truyền động của robot.
  3. Thiết kế hệ thống điện và mạch điều khiển cho toàn bộ robot.
  4. Xây dựng phương trình động học thuận và động học nghịch cho tay máy SCARA.
  5. Nghiên cứu, xây dựng giải thuật điều khiển các chức năng vận hành của robot.
  6. Viết chương trình nhận diện mã QR và xác định tọa độ vật thể bằng kỹ thuật xử lý ảnh.
  7. Lập trình phần mềm và thiết kế giao diện điều khiển, giám sát trên máy tính.
  8. Hoàn thiện sản phẩm theo dạng module hóa, dễ dàng tháo lắp và vận chuyển phục vụ tuyển sinh.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Cấu tạo và nguyên lý hoạt động của cánh tay robot SCARA 3 bậc tự do; vi điều khiển STM32F103C8T6; động cơ bước lai (hybrid stepper) và driver điều khiển; thư viện mã nguồn mở OpenCV hỗ trợ xử lý ảnh; công nghệ nhận diện mã ma trận 2 chiều (QR code).
  • Phạm vi nghiên cứu: Thiết kế mô hình robot SCARA 3 bậc tự do phục vụ phân loại phôi mẫu trong phạm vi phòng thí nghiệm; thời gian thực hiện trong vòng 6 tháng (từ tháng 01/2024 đến tháng 07/2024).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết của đề tài được xây dựng dựa trên lý thuyết cơ cấu và robot công nghiệp:

  • Bậc tự do ($w$) của cơ cấu hở được xác định theo công thức tổng quát: $$w = 6n - \sum_{i=1}^{5} i \cdot p_i$$ Trong đó $n$ là số khâu động và $p_i$ là số khớp loại $i$. Đối với robot SCARA sử dụng các khớp động loại 5 (khớp quay $R$ và khớp tịnh tiến $P$), số bậc tự do tương ứng với số khâu động.
  • Hệ tọa độ suy rộng và không gian công tác: Việc gán hệ trục tọa độ trên các khâu tuân thủ quy tắc bàn tay phải (hệ quy chiếu cơ bản $O_0$ gắn tại đế cố định, các hệ $O_1, O_2$ gắn tại các khớp xoay và hệ $O_3$ gắn tại khâu chấp hành cuối). Trường công tác của robot SCARA được giới hạn bởi các thông số hình học của các cánh tay và góc quay giới hạn của từng khớp.
  • Xử lý ảnh số và mã vạch ma trận 2D: Cơ sở chuyển đổi không gian màu, ma trận điểm ảnh (pixel), độ phân giải, tiêu cự ống kính và tốc độ khung hình (FPS). Cấu trúc mã phản hồi nhanh (QR code) được lựa chọn nhờ khả năng lưu trữ dữ liệu lớn, tính toàn vẹn thông tin cao và khả năng nhận diện đa hướng mà không phụ thuộc vào màu sắc hay độ phản xạ của bề mặt phôi.

Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm và tính toán:

  • Phương pháp phân tích - tổng hợp: Đánh giá hiện trạng cơ khí, lựa chọn cấu trúc cơ cấu kẹp và phương án truyền động.
  • Phương pháp phần tử hữu hạn (FEA): Sử dụng công cụ SimulationXpress trên phần mềm SolidWorks 2018 để kiểm nghiệm ứng suất và độ võng/chuyển vị của các tấm gá động cơ và khâu cơ khí dưới tác dụng của tải trọng tĩnh và động.
  • Phương pháp mô phỏng động học: Sử dụng môi trường Matlab/Simulink để mô phỏng hình học không gian, kiểm chứng tính đúng đắn của phương trình động học thuận và động học nghịch.
  • Phương pháp thực nghiệm hiệu chỉnh thị giác máy tính: Sử dụng bàn cờ chuẩn (checkerboard) và phần mềm OriginPro 2022 để thiết lập tỷ lệ chuyển đổi từ tọa độ ảnh (pixel) sang tọa độ thực tế không gian làm việc (mm).

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc module phân tách gồm 3 cụm chính: Cụm 1 (Robot SCARA và tủ điện điều khiển), Cụm 2 (Băng tải phân loại hàng) và Cụm 3 (Hệ thống kho lưu trữ dạng nằm).

Phân hệ Chi tiết phần cứng / Thông số thiết kế Giải pháp công nghệ / Chức năng
Cơ cấu tay gắp Động cơ bước 17HS4401 kết hợp cơ cấu kẹp cơ khí, lót đệm cao su đàn hồi Kiểm soát lực ma sát, khắc phục hiện tượng trượt bước khi kẹp phôi nhựa PLA (~20g)
Khớp xoay trục X, Y Động cơ bước lai 57J1880EC ($24\text{V}$, $5\text{A}$, $2\text{ N.m}$), bộ truyền đai răng (tỉ số 54:1 và 16:1) Dẫn động khâu 1 ($l_1 = 332\text{ mm}$, $m_1 = 5,8\text{ kg}$) và khâu 2 ($l_2 = 160\text{ mm}$, $m_2 = 0,6\text{ kg}$)
Khớp tịnh tiến trục Z Động cơ 57J1880EC, bộ truyền đai $u=1$, trục vít me bước $p=10\text{ mm}$ Tải trọng nâng $6,8\text{ kg}$, vận tốc $v = 0,02\text{ m/s}$, lực dọc trục $F = 74\text{ N}$
Băng tải cấp phôi Động cơ bước 17HS4401, chiều dài băng tải $149\text{ cm}$, bán kính pully $15\text{ mm}$ Vận chuyển phôi đến vùng quét của cảm biến và camera
Khối điều khiển trung tâm Vi điều khiển STM32F103C8T6 (ARM Cortex-M3 32-bit, $72\text{ MHz}$) Xử lý lệnh điều khiển, tạo xung điều khiển chuyển động đa trục
Khối công suất & Cảm biến Driver hybrid 2HSS57, Driver TB6560, cảm biến hồng ngoại E18-D80NK Điều khiển động cơ bước lai, điều khiển cơ cấu kẹp, phát hiện phôi trên băng tải
Hệ thống thị giác máy tính Webcam chuẩn giao tiếp USB, thư viện OpenCV Quét nhận diện mã QR code, tính toán tọa độ tâm sản phẩm
Giao diện điều khiển (GUI) Phần mềm máy tính xây dựng trên nền tảng PyQt / Qt Designer Cung cấp các chế độ vận hành: Joint Control, Position Mode, Auto Mode, Export Mode

Về mặt phần mềm, thuật toán điều khiển điều phối 4 chế độ vận hành chính: Chế độ điều khiển từng khớp (Joint Control) dùng cho việc căn chỉnh và bảo trì; Chế độ điều khiển theo vị trí không gian (Position Mode) dựa trên giải thuật động học nghịch; Chế độ tự động nhập kho (Auto Mode) kết hợp camera quét mã QR và gắp phôi đưa vào vị trí ô tương ứng; Chế độ xuất kho và phân loại hàng (Export Mode) phối hợp giữa cánh tay SCARA, cảm biến E18-D80NK và băng tải phân loại.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu

Chương mở đầu phân tích tính cấp thiết của việc áp dụng robot công nghiệp trong sản xuất tự động và đào tạo kỹ thuật. Nhóm tác giả trình bày ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài trong việc tái sinh thiết bị cơ khí cũ, tiết kiệm chi phí đầu tư và tạo ra học cụ trực quan. Chương này công bố rõ mục tiêu nghiên cứu, phân định đối tượng nghiên cứu (SCARA 3 bậc tự do, vi điều khiển STM32, xử lý ảnh OpenCV) và giới hạn phạm vi nghiên cứu trong khung thời gian 6 tháng.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 tổng hợp cơ sở lý luận về phân loại robot công nghiệp theo kết cấu và hệ dẫn động. Phân tích chi tiết cấu tạo, vùng làm việc, ưu điểm (tốc độ cao, độ chính xác lặp lại lớn) và hạn chế (tải trọng nhẹ, góc hoạt động hạn chế) của robot SCARA. Khảo sát bức tranh thị trường robot trong và ngoài nước. Đồng thời, chương này thiết lập nền tảng lý thuyết về thị giác máy tính, phân tích các tham số quang học của camera và chứng minh tính ưu việt của mã QR code so với phân loại bằng màu sắc truyền thống về độ tin cậy và dung lượng dữ liệu mã hóa.

Chương 3: Đánh giá và phương hướng cải tiến thiết kế cơ khí

Chương 3 trình bày kết quả khảo sát thực trạng khung robot tiếp nhận từ xưởng E2. Tác giả chỉ ra các khiếm khuyết cơ bản: hệ thống điện bị tháo dỡ hoàn toàn, động cơ không rõ thông số, cụm vít me trục Z rỉ sét, bộ truyền đai lão hóa. Từ đó, xây dựng mô hình 3D tổng thể và đề ra phương hướng cải tiến: thiết kế cơ cấu tay gắp điện - cơ khí kết hợp đệm cao su thay vì dùng khí nén hay thủy lực; lựa chọn động cơ bước lai (hybrid stepper) thay cho servo đắt tiền; sử dụng webcam kết nối máy tính để tối ưu chi phí so với camera công nghiệp.

Chương 4: Tính toán và xây dựng thiết kế cơ khí

Chương 4 thực hiện các phép tính cơ học kỹ thuật phục vụ việc chọn thiết bị:

  • Tính toán cơ cấu kẹp phôi: Phân tích cân bằng moment và lực ma sát kẹp phôi $m = 20\text{g}$, xác định lực dọc trục cần thiết $F_a = 0,36\text{ N}$, chọn động cơ bước 17HS4401 ($0,4\text{ N.m}$).
  • Tính toán động cơ băng tải: Xác định lực cản ma sát và moment cản đầu trục $T_2 = 0,00124\text{ N.m}$, chọn động cơ 17HS4401 để đảm bảo tính đồng bộ.
  • Tính toán khớp xoay và trục tịnh tiến: Xác định moment tĩnh tại khớp khâu 2 ($M_B = 0,05\text{ N.m}$) và khớp khâu 1 ($M_A = 0,03\text{ N.m}$); lực nâng vít me trục Z ($F = 74\text{ N}$, tải $6,8\text{ kg}$). Nhóm lựa chọn động cơ hybrid 57J1880EC ($2\text{ N.m}$) cho toàn bộ 3 trục chính.
  • Kiểm nghiệm ứng suất bằng SolidWorks SimulationXpress: Phân tích tấm gá động cơ trục X bằng vật liệu nhôm 6061 dưới điều kiện biên và tải trọng thực tế, đảm bảo kết cấu không bị biến dạng quá mức cho phép.

Chương 5: Thiết kế hệ thống điện điều khiển

Chương 5 xây dựng sơ đồ khối và sơ đồ nguyên lý của hệ thống điện. Nội dung bao gồm việc tính toán thông số và lựa chọn linh kiện: vi điều khiển STM32F103C8T6 làm mạch trung gian phát xung và nhận tín hiệu cảm biến; mạch công suất sử dụng driver 2HSS57 cho động cơ bước lai và TB6560 cho động cơ bước thường; cảm biến phát hiện vật thể hồng ngoại E18-D80NK. Toàn bộ thiết bị được phân bổ nguồn điện công nghiệp thích hợp và bố trí tập trung trong tủ điện gắn liền với thân đế robot.

Chương 6: Động học robot và thuật toán điều khiển

Chương 6 giải quyết các bài toán toán học và lập trình điều khiển:

  • Xây dựng hệ phương trình động học thuận xác định vị trí điểm thao tác cuối $(x, y, z)$ theo biến khớp $(\theta_1, \theta_2, d_3)$ và phương trình động học nghịch để tính toán góc quay/độ dịch chuyển khớp từ tọa độ mục tiêu.
  • Kiểm chứng mô hình động học thông qua mô phỏng trên Matlab Simulink.
  • Thuật toán thị giác: Lập trình trích xuất nội dung mã QR, xác định tâm vùng chứa mã trên khung hình và tính toán chuyển đổi từ tọa độ ảnh sang hệ tọa độ thực tế của robot dựa trên hệ số tỉ lệ hiệu chuẩn.
  • Thiết kế phần mềm điều khiển trên Qt Designer với giao diện tương tác hỗ trợ đa chế độ điều khiển và giám sát trạng thái trực tiếp.

Chương 7: Kết quả, đánh giá và nhận xét

Chương 7 tổng kết toàn bộ quá trình thi công cơ khí, lắp ráp mạch điện và kiểm nghiệm vận hành thực tế. Trình bày các hình ảnh thực tế của mô hình hoàn thiện, tủ điện điều khiển và giao diện phần mềm. Tiến hành các bài kiểm tra thực nghiệm: thực nghiệm sai số vị trí khi di chuyển điểm - điểm, thực nghiệm tỷ lệ đọc mã QR trong các điều kiện chiếu sáng, thực nghiệm phân loại sản phẩm tự động theo mã hóa và đánh giá hiệu năng làm việc ở các chế độ Manual và Auto.

Kết quả và đóng góp

Kết quả thực nghiệm chính của đề tài:

  • Phục hồi và chế tạo hoàn chỉnh hệ thống robot SCARA 3 bậc tự do với kết cấu cơ khí cứng vững, hệ truyền động hoạt động ổn định và không xảy ra hiện tượng kẹt khớp.
  • Xây dựng thành công tủ điện và hệ thống mạch điều khiển tích hợp vi điều khiển STM32F103C8T6 cùng các driver 2HSS57, TB6560, đảm bảo khả năng phát xung điều khiển chính xác, không gây trượt bước đối với động cơ hybrid 57J1880EC.
  • Hoàn thiện hệ thống nhận diện quang học sử dụng webcam và thuật toán OpenCV, cho phép đọc chính xác dữ liệu mã QR và tính toán tọa độ vật thể để gắp phôi nhựa PLA (~20g) đưa về đúng vị trí chỉ định.
  • Phần mềm giao diện máy tính thiết kế qua Qt Designer vận hành trực quan, phản hồi tức thời các lệnh điều khiển ở cả 4 chế độ: Manual, Position, Auto và Export.

Đóng góp của công trình:

  • Về mặt kỹ thuật: Đưa ra quy trình tính toán, lựa chọn động cơ và giải pháp kỹ thuật tái chế, phục hồi mô hình cơ điện tử cũ thành hệ thống tự động hóa hoàn chỉnh với chi phí thấp.
  • Về mặt giáo dục - thực tiễn: Cung cấp một mô hình học cụ trực quan, sinh động phục vụ công tác thực hành môn học Kỹ thuật Robot, Vi xử lý, Hệ thống truyền động và đóng vai trò làm mô hình trình diễn công nghệ trong các chương trình tư vấn tuyển sinh của nhà trường.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài:

  • Do sử dụng webcam thương mại phổ thông thay vì camera công nghiệp chuyên dụng, tốc độ xử lý khung hình và độ nhạy sáng còn phụ thuộc nhiều vào điều kiện ánh sáng môi trường thực tế.
  • Tải trọng nâng của tay gắp và công suất của toàn hệ thống mới chỉ đáp ứng cho các vật thể mẫu có khối lượng nhỏ (~20g), chưa được tối ưu cho các sản phẩm công nghiệp có khối lượng và kích thước đa dạng.
  • Quỹ đạo chuyển động giữa các điểm làm việc chưa được tối ưu hóa bằng các giải thuật làm mịn nâng cao (như nội suy S-curve hay đa thức bậc cao), dẫn đến việc dừng đột ngột ở một số tọa độ biên.

Hướng nghiên cứu tiếp:

  • Thay thế webcam bằng camera công nghiệp có tốc độ quét khung hình cao (FPS lớn) và tích hợp hệ thống chiếu sáng chuẩn hóa để tăng độ ổn định khi xử lý ảnh.
  • Nâng cấp cơ cấu kẹp và tối ưu hóa hệ thống truyền lực để mở rộng dải tải trọng nâng của robot.
  • Tích hợp thêm các thuật toán học sâu (Deep Learning) để nhận diện, phân loại phôi mẫu đa dạng hình dáng, khuyết tật bề mặt mà không phụ thuộc hoàn toàn vào mã QR code.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo có giá trị cao đối với:

  • Sinh viên các ngành Công nghệ Kỹ thuật Cơ điện tử, Robot và Trí tuệ nhân tạo, Tự động hóa, Cơ khí chế tạo máy đang thực hiện đồ án môn học hoặc khóa luận tốt nghiệp liên quan đến thiết kế tay máy công nghiệp.
  • Giảng viên và cán bộ kỹ thuật phụ trách phòng thí nghiệm cần tài liệu hướng dẫn quy trình phục hồi, cải tiến thiết bị cơ điện tử cũ và tích hợp hệ thống điều khiển số.

Các nội dung nổi bật đáng tham khảo trực tiếp:

  • Phương pháp tính toán công suất và cân bằng lực/moment cho các cơ cấu chấp hành (tay kẹp ma sát, cơ cấu đai kéo băng tải, trục vít me tịnh tiến và các khớp xoay).
  • Phương pháp lập trình vi điều khiển STM32 giao tiếp với driver hybrid stepper và máy tính qua chuẩn kết nối nối tiếp/USB CDC.
  • Kỹ thuật lập trình xử lý ảnh với OpenCV để quét mã QR và giải thuật chuyển đổi ma trận tọa độ pixel sang tọa độ thực tế (mm).

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng giải pháp cơ khí nào để ngăn chặn hiện tượng trượt bước khi gắp phôi bằng động cơ bước?
Do động cơ bước không có phản hồi lực kẹp dẫn đến nguy cơ trượt bước khi kẹp quá chặt hoặc rơi phôi khi thiếu bước, nhóm tác giả đã thiết kế cơ cấu kẹp điện - cơ khí kết hợp dán tấm lót cao su đàn hồi có hệ số ma sát lớn tại bề mặt tiếp xúc của ngón kẹp. Lớp đệm này giúp tạo lực giữ chắc chắn cho phôi nhựa PLA khối lượng ~20g mà không đòi hỏi lực ép quá mức từ trục động cơ.

2. Các dòng động cơ nào đã được tính toán lựa chọn cho từng cơ cấu của hệ thống robot SCARA?
Hệ thống sử dụng hai loại động cơ chính:

  • Động cơ bước lai (hybrid stepper) model 57J1880EC (điện áp $24\text{V}$, dòng $5\text{A}$, moment xoắn $2\text{ N.m}$) cho 2 khớp xoay trục X, Y và khớp tịnh tiến trục Z.
  • Động cơ bước 17HS4401 (điện áp $12-24\text{V}$, dòng $1,0\text{A}$, moment xoắn $0,4\text{ N.m}$) cho cơ cấu tay gắp và trục dẫn động băng tải cấp phôi.

3. Quy trình chuyển đổi tọa độ từ camera sang tọa độ thực tế của robot được thực hiện như thế nào?
Quy trình được thực hiện qua việc hiệu chỉnh camera bằng bàn cờ chuẩn (checkerboard) và phần mềm OriginPro 2022 để xác định tỷ lệ chuyển đổi từ điểm ảnh (pixel) sang kích thước thực tế (mm). Khi webcam phát hiện mã QR trên phôi, giải thuật OpenCV sẽ tính toán tọa độ tâm của mã so với gốc khung hình, sau đó nhân với hệ số tỉ lệ để quy đổi sang hệ tọa độ không gian thao tác của tay gắp robot.

4. Hệ thống điều khiển được phân chia thành những chế độ vận hành cụ thể nào trên giao diện máy tính?
Giao diện phần mềm xây dựng bằng Qt Designer cung cấp 4 chế độ vận hành riêng biệt:

  • Joint Control: Điều khiển độc lập từng khớp quay/tịnh tiến phục vụ hiệu chỉnh và thiết lập gốc ban đầu.
  • Position Mode: Điều khiển điểm thao tác cuối đến tọa độ $(x, y, z)$ chỉ định thông qua giải thuật động học nghịch.
  • Auto Mode: Quy trình tự động nhận diện mã QR bằng camera, tính tọa độ, điều khiển robot gắp hàng từ băng tải và xếp vào ô kho quy định.
  • Export Mode: Chế độ xuất kho và phân loại sản phẩm, phối hợp giữa cảm biến hồng ngoại E18-D80NK, robot SCARA và băng tải phân loại.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Nghiên cứu, phát triển robot SCARA đa chức năng phục vụ tuyển sinh" đã phục hồi và nâng cấp thành công khung cơ khí cũ thành một hệ thống robot SCARA 3 bậc tự do hoàn chỉnh tích hợp thị giác máy tính. Công trình thể hiện sự kết hợp đồng bộ giữa tính toán cơ học, thiết kế mạch điện điều khiển trên nền vi điều khiển STM32 và xây dựng phần mềm xử lý ảnh OpenCV nhận diện mã QR code. Sản phẩm đạt độ tin cậy trong các chu trình phân loại tự động, đáp ứng tốt yêu cầu trực quan hóa kỹ thuật phục vụ đào tạo và quảng bá tuyển sinh ngành Cơ điện tử.