I. Giới thiệu và mục tiêu nghiên cứu
Đề tài 'Nghiên cứu và xây dựng mô hình điều khiển robot phân loại sản phẩm trên băng tải' tập trung vào việc phát triển một hệ thống robot phân loại sản phẩm tích hợp với băng tải công nghiệp. Mục tiêu chính là thiết kế một mô hình điều khiển robot có khả năng phân loại sản phẩm dựa trên màu sắc một cách tự động và chính xác. Hệ thống này nhằm tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm thiểu sự phụ thuộc vào lao động thủ công và nâng cao hiệu suất trong các ngành công nghiệp hiện đại.
1.1. Bối cảnh và lý do chọn đề tài
Trong bối cảnh công nghiệp 4.0, việc ứng dụng công nghệ điều khiển robot và hệ thống phân loại tự động trở nên cấp thiết. Phân loại sản phẩm tự động dựa trên màu sắc là một yêu cầu phổ biến trong nhiều ngành công nghiệp, từ thực phẩm đến điện tử. Đề tài này được chọn để nghiên cứu và phát triển một giải pháp hiệu quả, giúp tăng cường tính tự động hóa và độ chính xác trong quy trình sản xuất.
1.2. Mục tiêu cụ thể
Mục tiêu cụ thể của đề tài bao gồm: thiết kế mô hình robot trên Solidworks, xây dựng hệ thống điều khiển robot tích hợp với băng tải thông minh, và phát triển chương trình xử lý ảnh để phân loại sản phẩm theo màu sắc. Hệ thống cần đảm bảo hoạt động ổn định, chính xác và có khả năng ứng dụng thực tế trong các dây chuyền sản xuất.
II. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Đề tài dựa trên các cơ sở lý thuyết về động học cánh tay máy, xử lý ảnh, và công nghệ điều khiển robot. Phương pháp nghiên cứu bao gồm việc sử dụng các công cụ như Matlab, Arduino IDE, và Solidworks để thiết kế, mô phỏng và xây dựng mô hình robot. Các phương trình động học thuận và nghịch được áp dụng để tính toán chính xác vị trí và hướng của robot trong không gian làm việc.
2.1. Động học cánh tay máy
Phương trình động học thuận và động học nghịch được sử dụng để mô tả mối quan hệ giữa các khâu của robot. Ma trận Denavit-Hartenberg (D-H) được áp dụng để xác định vị trí và hướng của các khâu trong không gian. Các thông số như chiều dài khâu, góc xoắn, và khoảng cách giữa các khâu được tính toán để đảm bảo độ chính xác trong điều khiển robot.
2.2. Xử lý ảnh và nhận dạng màu sắc
Hệ thống sử dụng ngôn ngữ Python và thư viện OpenCV để xử lý ảnh và nhận dạng màu sắc. Các phương pháp như phân vùng ảnh, nhị phân hóa, và nhận dạng màu sắc trong không gian HSV được áp dụng để phân loại sản phẩm một cách chính xác. Điều này giúp robot có thể phân biệt các sản phẩm dựa trên màu sắc trong các điều kiện ánh sáng khác nhau.
III. Thiết kế và xây dựng hệ thống
Hệ thống được thiết kế bao gồm robot SCARA 3 bậc, băng tải công nghiệp, và hệ thống điều khiển tích hợp. Mô hình robot được thiết kế trên Solidworks và mô phỏng hoạt động bằng Matlab Simulink. Các linh kiện như động cơ, cảm biến, và bộ điều khiển được lựa chọn để đảm bảo độ chính xác và hiệu suất của hệ thống.
3.1. Thiết kế cơ khí và điện tử
Robot SCARA được thiết kế với 3 bậc tự do, cho phép di chuyển linh hoạt trong không gian làm việc. Các khâu của robot được tính toán và thiết kế để đảm bảo độ bền và độ chính xác. Hệ thống điện tử bao gồm các động cơ bước, cảm biến, và bộ điều khiển Arduino được tích hợp để điều khiển robot và băng tải một cách đồng bộ.
3.2. Lập trình và tích hợp hệ thống
Chương trình điều khiển được phát triển trên Arduino IDE và Visual Studio Code, kết hợp với xử lý ảnh để phân loại sản phẩm. Hệ thống được tích hợp để hoạt động tự động, từ việc nhận diện sản phẩm trên băng tải đến việc điều khiển robot để phân loại và di chuyển sản phẩm đến vị trí mong muốn.
IV. Kết quả và đánh giá
Hệ thống đã được thử nghiệm và đánh giá dựa trên các tiêu chí như độ chính xác, độ ổn định, và hiệu suất hoạt động. Kết quả cho thấy hệ thống có khả năng phân loại sản phẩm theo màu sắc với độ chính xác cao, đặc biệt trong các điều kiện ánh sáng khác nhau. Hệ thống cũng đạt được độ ổn định khi hoạt động ở các tốc độ băng tải khác nhau.
4.1. Độ chính xác và ổn định
Các thử nghiệm được thực hiện để đánh giá độ chính xác của hệ thống trong việc phân loại sản phẩm. Kết quả cho thấy hệ thống đạt độ chính xác trên 95% trong điều kiện ánh sáng ổn định. Độ ổn định của hệ thống cũng được đánh giá thông qua việc thay đổi tốc độ băng tải, cho thấy hệ thống hoạt động ổn định ở cả tốc độ thấp và cao.
4.2. Ứng dụng thực tế
Hệ thống có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp như thực phẩm, điện tử, và sản xuất linh kiện. Tự động hóa sản xuất thông qua việc tích hợp robot phân loại sản phẩm và băng tải thông minh giúp tăng hiệu suất và giảm chi phí sản xuất. Đề tài cũng mở ra hướng phát triển mới trong việc ứng dụng công nghệ điều khiển robot trong các quy trình sản xuất hiện đại.
