Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong tiến trình công nghiệp hóa và hiện đại hóa, nhu cầu tự động hóa các khâu sản xuất nhằm nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm ngày càng trở nên cấp thiết. Tại các dây chuyền phân loại và đóng gói sản phẩm, robot công nghiệp đóng vai trò trung tâm. Bên cạnh các loại robot chuỗi động học hở truyền thống, robot song song (cụ thể là robot Delta) xuất hiện với nhiều đặc tính kỹ thuật vượt trội: khả năng chịu tải tốt, độ cứng vững cao do cấu trúc hình học tối ưu, lực tác động phân bố đều lên các nhánh dưới dạng kéo hoặc nén, kết cấu gọn nhẹ không đòi hỏi bệ đỡ quá cồng kềnh, tốc độ thao tác nhanh và chi phí chế tạo thấp hơn so với các máy CNC có chức năng tương đương.

Nhằm giải quyết bài toán tự động phân loại và định hướng sản phẩm trên băng chuyền, đề tài "Phân loại sản phẩm ứng dụng robot" tập trung nghiên cứu, chế tạo mô hình robot Delta kết hợp công nghệ xử lý ảnh để nhận diện màu sắc và hiệu chỉnh góc xoay của sản phẩm về vị trí cố định.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu được xác định bao gồm:

  1. Nghiên cứu tổng quan về robot song song và giải bài toán động học thuận, động học nghịch của robot Delta 3 bậc tự do.
  2. Thiết kế, cải tiến và gia công mô hình cơ khí robot Delta, đảm bảo độ cứng vững và độ chính xác trong chuyển động.
  3. Thiết kế, đấu nối hệ thống điều khiển điện – điện tử sử dụng PLC Mitsubishi, Arduino, động cơ AC Servo và các cơ cấu chấp hành.
  4. Xây dựng thuật toán xử lý ảnh trên nền tảng thị giác máy tính để nhận diện màu sắc, tọa độ tâm và tính toán góc nghiêng của vật thể.
  5. Lập trình giao diện điều khiển, giám sát trên máy tính (C#) và truyền thông dữ liệu hai chiều với bộ điều khiển PLC thông qua phần mềm trung gian.
  6. Lắp ráp, chạy thử nghiệm hệ thống thực tế nhiều lần để đánh giá độ chính xác và tinh chỉnh thông số vận hành.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Cấu trúc cơ cấu robot song song Delta 3 bậc tự do tịnh tiến kết hợp 1 bậc tự do xoay ở khâu chấp hành cuối; thuật toán xử lý ảnh chuyển đổi không gian màu HSV và moment hình ảnh; giải thuật điều khiển vị trí động cơ AC Servo và động cơ bước.
  • Phạm vi nghiên cứu: Đề tài được triển khai thực nghiệm tại Khoa Đào tạo Chất lượng cao và Khoa Điện - Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh trong khoảng thời gian từ tháng 02/2022 đến tháng 08/2022; giới hạn ở việc phân loại các vật thể có màu sắc cơ bản (đỏ, xanh, vàng) di chuyển trên băng tải và sắp xếp chúng theo góc đặt cố định.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và mô hình áp dụng

  • Lý thuyết robot song song Delta: Dựa trên cấu trúc hình học được phát triển từ nền tảng nghiên cứu của Gough và Whitehall (1962). Robot Delta có 3 nhánh động học song song dạng vòng kín liên kết giữa đế cố định và bệ di động thông qua cơ cấu hình bình hành, giúp bệ chuyển động luôn duy trì hướng tịnh tiến theo ba trục không gian $XYZ$.
  • Xử lý ảnh số và không gian màu HSV: Sử dụng không gian màu HSV (Hue, Saturation, Value) thay vì RGB để phân đoạn màu, do HSV ít bị ảnh hưởng bởi sự biến thiên của cường độ ánh sáng môi trường. Ảnh đầu vào 8-bit được chuẩn hóa về dải $[0, 255]$ và phân ngưỡng bằng hàm CvInvoke.InRange.
  • Xử lý hình thái học (Mathematical Morphology): Áp dụng phép co (Erosion) với phần tử cấu trúc kích thước $8 \times 8$ để khử nhiễu và tách biên, kết hợp phép giãn (Dilation) nhằm khôi phục kích thước vật thể, làm mượt đường bao (Contour) qua 2 chu kỳ lặp co - giãn.
  • Lý thuyết Moment hình ảnh (Image Moments): Dùng để xác định diện tích và tọa độ tâm $(C_x, C_y)$ của vật thể trong khung hình từ ma trận cường độ điểm ảnh $I(x, y)$ theo công thức: $$M_{ij} = \sum_x \sum_y x^i y^j I(x, y)$$ $$C_x = \frac{M_{10}}{M_{00}}, \quad C_y = \frac{M_{01}}{M_{00}}$$
  • Lý thuyết điều khiển tự động: Ứng dụng thuật toán điều khiển PID (Proportional - Integral - Derivative) và nguyên lý lập trình điều khiển logic khả trình (PLC) theo ngôn ngữ hình thang (Ladder Diagram).

Phương pháp nghiên cứu

Đề tài kết hợp hai phương pháp chính:

  • Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: Phân tích giải tích động học thuận và nghịch của robot Delta dựa trên hình học giải tích và phép chiếu không gian; mô hình hóa thuật toán trích xuất đặc trưng hình ảnh.
  • Phương pháp thực nghiệm kỹ thuật: Thiết kế 3D trên Solidworks, gia công chi tiết cơ khí, lắp ráp hệ thống điện, lập trình tích hợp phần mềm trên Visual Studio (C#) với thư viện Emgu CV, cấu hình giao tiếp mạng Ethernet qua phần mềm MX Component kết nối PLC FX5UJ, chạy thử nghiệm chu trình gắp - xoay - đặt vật mẫu trên băng chuyền thực tế.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống được thiết kế và chế tạo hoàn chỉnh bao gồm ba khối chính: cơ khí, điện - điều khiển, và phần mềm máy tính.

Hạng mục Chi tiết kỹ thuật / Thiết bị lựa chọn Chức năng trong hệ thống
Khung robot & Băng tải Nhôm định hình $30 \times 30\text{ mm}$ (trụ), nhôm định hình $20 \times 20\text{ mm}$ (băng tải dài $50\text{ cm}$), nhôm tấm dày $6\text{ mm}$ (mặt đế). Đảm bảo độ cứng vững, chống rung lắc cho cơ cấu robot và vận chuyển phôi mẫu.
Cánh tay robot Cánh tay chủ động nhôm tấm dày $4\text{ mm}$, khâu bị động bằng ống carbon dài $30\text{ cm}$, khớp bi cầu (mắt trâu). Giảm tối đa khối lượng chuyển động, giảm tải quán tính cho động cơ servo.
Cơ cấu truyền động Dây đai răng truyền lực từ động cơ tới tay đòn chủ động. Bảo vệ động cơ khi có sự cố kẹt cứng, tránh hư hỏng trục truyền động.
Khâu chấp hành cuối Khớp xoay gắn động cơ DC/bước kết hợp đầu hút chân không Micro Air $24\text{V}$. Thực hiện thao tác hút giữ và xoay chỉnh góc nghiêng của sản phẩm.
Động cơ & Driver 03 động cơ AC Servo Mitsubishi HC-MFS13 kèm Driver MR-J2S-10A; Động cơ DC giảm tốc GA25 Encoder 60RPM; Driver TB6600. Dẫn động 3 bậc tự do tịnh tiến cho robot Delta và kéo băng tải, khớp xoay.
Bộ điều khiển PLC Mitsubishi FX5UJ; Vi điều khiển Arduino; Mạch cầu L298; Công tắc hành trình V-156-1C25. Điều khiển phát xung servo, đọc encoder, kích đóng ngắt bơm hút và công tắc giới hạn.
Thị giác máy tính Webcam XIAOVV HD USB, máy tính cài đặt Visual Studio (C#) và thư viện Emgu CV. Thu nhận luồng video, lọc ngưỡng HSV, tính tọa độ $(x, y)$ và góc lệch sản phẩm.
Truyền thông hệ thống Phần mềm trung gian MX Component (giao thức Ethernet, Logical Station Number = 1, Timeout $6000\text{ ms}$). Giao tiếp biến nhớ hai chiều giữa ứng dụng C# trên máy tính và PLC FX5UJ.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu tổng quan

Chương 1 trình bày lý do chọn đề tài xuất phát từ nhu cầu phân loại sản phẩm tự động trong sản xuất công nghiệp và các ưu điểm nổi bật của robot song song Delta so với robot chuỗi hở. Tác giả xác định rõ ràng mục tiêu chế tạo hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc và góc xoay, đối tượng, phạm vi nghiên cứu, phương pháp tiếp cận và cấu trúc tổng thể 5 chương của cuốn báo cáo tốt nghiệp.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương này hệ thống hóa các kiến thức nền tảng:

  • Lịch sử và phân loại robot Delta (dạng 3 khớp xoay và dạng khớp trượt).
  • Tổng quan xử lý ảnh số, so sánh mô hình màu RGB và không gian màu HSV; giải thích vai trò của các kênh $H$ (vùng màu), $S$ (độ bão hòa), $V$ (độ sáng) và sự ổn định của kênh $H$ trước biến động ánh sáng.
  • Kỹ thuật lọc nhiễu hình thái học (phép co Erosion, phép giãn Dilation) và thuật toán dò biên FindContours (RetrType, chainApproxSimple), phương pháp tính tâm bằng Image Moments.
  • Các công cụ phần mềm: Visual Studio (C# WinForms), thư viện Emgu CV (phiên bản .NET wrapper của OpenCV), phần mềm trung gian MX Component giao tiếp PLC Mitsubishi qua Ethernet, thuật toán điều khiển PID và phần mềm lập trình PLC GX Works3.

Chương 3: Nội dung thực hiện

Đây là chương trọng tâm mô tả chi tiết quá trình tính toán và chế tạo:

  • Động học robot: Thiết lập hệ phương trình giao điểm của 3 mặt cầu bán kính $r_e$ (với $f$ là bán kính đế cố định, $e$ là bán kính bệ di động, $r_f$ là chiều dài khâu dẫn động) để giải bài toán động học thuận tìm tọa độ $(x_0, y_0, z_0)$ từ 3 góc quay $(\theta_1, \theta_2, \theta_3)$ thông qua việc giải phương trình bậc hai và chọn nghiệm $z$ âm. Đồng thời, giải bài toán động học nghịch bằng phép chiếu mặt phẳng và ma trận xoay quanh trục $Z$ một góc $\pm 120^\circ$.
  • Gia công cơ khí: Thiết kế và thi công khung nhôm định hình $30 \times 30\text{ mm}$, đế nhôm 6 mm, cánh tay carbon 30 cm, khớp mắt trâu và cơ cấu khớp xoay đầu hút.
  • Lựa chọn thiết bị & thi công tủ điện: Bố trí PLC FX5UJ, driver MR-J2S-10A, động cơ servo HC-MFS13, driver TB6600, Arduino, nguồn tổ ong và camera USB.
  • Thuật toán & giao diện: Xây dựng sơ đồ giải thuật điều khiển tích hợp, quy trình chuyển đổi tọa độ điểm ảnh sang tọa độ thực của robot, và thiết kế giao diện điều khiển C# hỗ trợ hai chế độ Manual và Auto.

Chương 4: Kết quả đạt được

Chương 4 ghi nhận kết quả vận hành thực tế của toàn bộ hệ thống:

  • Hệ thống nhận dạng chính xác các mẫu sản phẩm có màu đỏ, màu xanh và màu vàng xuất hiện trong vùng quan sát của camera.
  • Thuật toán xử lý ảnh xác định được góc xoay lệch của sản phẩm so với trục chuẩn của băng tải.
  • Robot thực hiện bám bắt, kích hoạt bơm hút chân không để gắp sản phẩm, xoay góc bù trừ và thả sản phẩm vào các ô phân loại tương ứng theo đúng hướng định sẵn.

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển

Tác giả tổng kết các kết quả đạt được về mặt cơ khí, phần cứng điều khiển và phần mềm thị giác máy tính; thẳng thắn chỉ ra các điểm hạn chế về độ ổn định khi môi trường thay đổi ánh sáng mạnh; đồng thời đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo nhằm tối ưu hóa giải thuật và nâng cao tốc độ chu kỳ gắp đặt.

Kết quả và đóng góp

Kết quả kỹ thuật đạt được

  • Chế tạo thành công mô hình phần cứng robot Delta 3 bậc tự do tịnh tiến và 1 bậc tự do xoay, kết cấu vững chắc bằng khung nhôm định hình và tay đòn carbon.
  • Xây dựng hoàn chỉnh thuật toán xử lý ảnh bằng Emgu CV trên C#: chuyển đổi sang không gian HSV, phân ngưỡng nhị phân theo dải màu (đỏ, xanh, vàng), khử nhiễu qua 2 lần co - 2 lần giãn, tìm đường bao và tính tâm phôi $(C_x, C_y)$ chính xác.
  • Tính toán thành công góc nghiêng của sản phẩm trên băng chuyền, cho phép khớp xoay đầu hút điều chỉnh sản phẩm về cùng một góc xác định trước khi thả.
  • Thiết lập đường truyền giao tiếp Ethernet ổn định giữa máy tính xử lý ảnh và PLC FX5UJ thông qua MX Component với thời gian timeout cài đặt $6000\text{ ms}$.

Đóng góp thực tiễn của đề tài

  • Đưa ra giải pháp cơ khí tối ưu hóa khối lượng chuyển động bằng cách kết hợp nhôm tấm gia công với ống carbon và khớp bi cầu, truyền động dây đai an toàn giúp bảo vệ động cơ servo.
  • Xây dựng mô hình thực nghiệm tích hợp hoàn chỉnh giữa xử lý ảnh trên PC, điều khiển logic/phát xung trên PLC Mitsubishi và điều khiển chấp hành phụ trợ bằng vi điều khiển Arduino.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế còn tồn tại

  • Hệ thống xử lý ảnh dựa trên ngưỡng màu HSV cố định, do đó khi có sự thay đổi đột ngột hoặc quá lớn về cường độ ánh sáng môi trường thực tế, khả năng nhận diện biên dạng và màu sắc có thể bị ảnh hưởng.
  • Tốc độ gắp và phân loại sản phẩm của robot mới dừng lại ở mức mô hình thực nghiệm trong phòng thí nghiệm, chưa đạt tốc độ cao như các dòng robot Delta công nghiệp thương mại.
  • Phạm vi phân loại hiện tại mới thực hiện trên các hình dạng phôi đơn giản với ba nhóm màu sắc cơ bản.

Hướng phát triển

  • Nghiên cứu thuật toán cân bằng trắng và lọc thích nghi để nâng cao khả năng kháng nhiễu quang học của hệ thống thị giác máy tính.
  • Tối ưu hóa quỹ đạo chuyển động của robot Delta nhằm rút ngắn thời gian chu kỳ gắp - đặt (pick and place).
  • Nâng cấp phần mềm để phân loại đa dạng chủng loại sản phẩm dựa trên nhận diện hình học phức tạp hoặc mã vạch/ký tự.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu thực hành có giá trị cho sinh viên, học viên và kỹ sư thuộc các chuyên ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử, và Robot học:

  • Phần động học robot Delta: Phương pháp giải tích động học thuận và nghịch chi tiết với việc xử lý phương trình giao 3 mặt cầu và ma trận xoay $120^\circ$ là nguồn tư liệu hữu ích cho việc tính toán cơ cấu robot song song.
  • Phần xử lý ảnh Emgu CV: Các hàm chuyển đổi hệ màu HSV, phân ngưỡng nhị phân, xử lý hình thái học và moment hình ảnh viết bằng C# có thể ứng dụng trực tiếp cho các bài toán phân loại sản phẩm công nghiệp.
  • Phần truyền thông C# – PLC: Hướng dẫn cấu hình phần mềm MX Component và các câu lệnh giao tiếp ActUtlType qua mạng Ethernet cung cấp quy trình kết nối chuẩn giữa máy tính thị giác và PLC Mitsubishi dòng iQ-F (FX5U/FX5UJ).

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao đề tài lại lựa chọn không gian màu HSV thay vì không gian màu RGB để phân loại sản phẩm?
Không gian màu HSV phân tách rõ ràng thành phần màu sắc ($H$ - Hue), độ bão hòa ($S$) và độ sáng ($V$). Giá trị kênh Hue ($H$) ít bị biến đổi khi cường độ ánh sáng môi trường thay đổi nhẹ hoặc có bóng mờ, giúp quá trình tạo ngưỡng và nhận diện màu sắc ổn định hơn nhiều so với hệ màu RGB.

2. Giải pháp cơ khí nào được áp dụng để bảo vệ động cơ servo khi xảy ra sự cố kẹt cánh tay robot?
Nhóm tác giả sử dụng cơ cấu truyền động từ động cơ servo sang cánh tay đòn chủ động thông qua bộ truyền dây đai răng thay vì gắn trực tiếp. Khi cánh tay gặp sự cố kẹt cứng hoặc quá tải, dây đai sẽ trượt răng hoặc đứt, triệt tiêu lực phản hồi ngược về trục động cơ nhằm bảo vệ an toàn cho bộ AC Servo.

3. Làm thế nào để ứng dụng C# có thể ghi và đọc dữ liệu trực tiếp với PLC Mitsubishi FX5UJ?
Ứng dụng sử dụng thư viện ActUtlType của phần mềm trung gian MX Component. Kết nối được thiết lập qua giao thức Ethernet với cấu hình Logical Station Number = 1, kiểu trạm CPU module FX5, sau đó gọi các phương thức plc.Open(), plc.SetDevice() để ghi dữ liệu tọa độ/lệnh điều khiển và plc.Close() để ngắt kết nối.

4. Khâu bị động của robot Delta được gia công bằng vật liệu gì và mục đích kỹ thuật là gì?
Khâu bị động trong cơ cấu hình bình hành của robot được chế tạo bằng các ống carbon có chiều dài $30\text{ cm}$ kết hợp với các đầu khớp bi cầu (mắt trâu). Ống carbon có đặc tính siêu nhẹ nhưng độ cứng cao, giúp giảm thiểu tối đa tải trọng quán tính mà 3 động cơ AC Servo phải gánh chịu trong quá trình tăng/giảm tốc.

5. Thuật toán xác định tọa độ tâm của sản phẩm trong ảnh được thực hiện như thế nào?
Sau khi lọc nhị phân và làm mượt đường bao bằng phép co/giãn, hàm FindContours trích xuất đường viền vật thể. Tiếp đó, các giá trị Image Moments ($M_{00}, M_{10}, M_{01}$) của vùng contour được tính toán để xác định tọa độ tâm phôi theo công thức $C_x = M_{10} / M_{00}$ và $C_y = M_{01} / M_{00}$.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Phân loại sản phẩm ứng dụng robot" đã hoàn thành việc nghiên cứu lý thuyết động học và chế tạo thành công mô hình robot song song Delta 4 bậc tự do phục vụ phân loại sản phẩm. Hệ thống tích hợp đồng bộ công nghệ thị giác máy tính Emgu CV (C#) với bộ điều khiển PLC Mitsubishi FX5UJ qua mạng Ethernet, cho phép nhận diện chính xác màu sắc và hiệu chỉnh góc xoay của sản phẩm trên băng chuyền. Kết quả nghiên cứu đã chứng minh tính khả thi của giải pháp kỹ thuật, cung cấp mô hình thực nghiệm có giá trị tham khảo cao trong lĩnh vực tự động hóa công nghiệp.