đặt vấn đề, mục tiêu đề tài, nội dung, giới hạn đề tài. Chương 2: Cơ sở lý thuyết Trình bày các nội dung tổng quan về kiến thức robot, các thông tin phần cứng, các kiến thức cơ bản để tạo nên hệ thống, lý thuyết về PLC, xử lý ảnh. Chương 3: Nội dung thực hiện Quá trình thực hiện thiết kế phần cứng, lắp ráp, cấu hình và thực nghiệm. Chương 4: Kết quả thực hiện Kết quả thực hiện đề tài sẽ được thể hiện ở phần này.
Chương 5: Kết luận và hướng phát triển Chương cuối đưa ra kết luận về hệ thống mà nhóm đã thực hiện, từ đó nhận định những hướng phát triển cho hệ thống. 3 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO Chương 2.1 Giới thiệu về Robot Delta Ngày nay, cánh tay robot song song, cụ thể là robot Delta ngày càng được ứng dụng nhiều trong công nghiệp. Robot song song có 3 bậc tự do được cấu tạo bởi kết cấu vòng kín, trong đó khâu tác động cuối liên kết với nền bởi ít nhất hai chuỗi động học độc lập. Với kết cấu đặc biệt đã phần nào khắc phục được các những khuyết điểm của robot nối tiếp.
Quan trọng nhất là khả năng nâng tải lớn và có thể làm việc với tốc độ cao và độ chính xác cao, robot song song được sử dụng nhiều trong sản xuất phân loại sản phẩm linh hoạt hay công nghệ in 3D, một công việc yêu cầu độ chính xác gần như tuyệt đối. Tuy thế, một nhược điểm là không gian làm việc bị giới hạn. Với nhiều loại robot được ra đời, các phân loại robot cũng đa dạng hơn tạo ra nhiều lựa chọn hơn trong từng vấn đề cụ thể cần đến ưu điểm của từng loại robot.2 Giới thiệu về bộ điều khiển PLC 2.1 Giới thiệu về PLC PLC – Programmable Logic Controller là thiết bị điều khiển lập trình, cho phép thực hiện linh hoạt các thuật toán điều khiển thông qua ngôn ngữ lập trình. Đây là một chương trình thực hiện quay vòng, theo chu kỳ khép kín.
Người sử dụng có thể lập trình các chương trình từ đơn giản đến phức tạp. Sự ra đời và phát triển của hệ 4 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO điều khiển PLC đã làm thay đổi hệ thống điều khiển cũng như các quan niệm thiết kế về chúng, ưu điểm có thể kể đến như sau: - Lập trình dễ dàng, ngôn ngữ dễ hiểu - Số lượng relay, dây nối giảm, số lượng tiếp điểm trong chương trình sử dụng không hạn chế. - Độ tin cậy cao, kích thước nhỏ gọn, chi tiết mạch lạc, chức năng chuẩn đoán dễ bảo trì, sửa chữa. - Công suất tiêu thụ bộ điều khiển PLC thấp.
- Khi không thay đổi phần cứng sẽ rất dễ dàng thay đổi hướng điều khiển cũng như tìm lỗi khi hoạt động. - Thời gian điều khiển nhanh (từ vài ms trên một chu trình). - Có thể in dữ liệu chương trình thành tệp dữ liệu cứng. - Dung lượng bộ nhớ lớn.
- Đa dạng các thiết bị kết nối giúp liên kết hỗ trợ cho việc điều khiển hệ thống: máy tính, màn hình, nối mạng, các module mở rộng phục vụ kết nối các thiết bị điện.1 Khái niệm xử lí ảnh Xử lý ảnh là một ngành học nghiên cứu cúa kí thuật xử lí ảnh với tín hiệu xử lý là ảnh, gồm 4 lĩnh vực chính: xử lý nâng cao chất lượng ảnh, nhận dạng ảnh, nén ảnh và truy vấn ảnh. Loại hình ảnh được sử dụng trong đề tài là cảm biến thị giác dạng ảnh tĩnh (ảnh thu được từ webcam). Về mặt toán học, hình ảnh là một hàm liên tục của cường độ ánh sáng trên trường hai chiều. Để máy tính xử lý, ảnh phải được trình bày dưới dạng số với các giá trị rời rạc, có thể được biểu diễn bằng ma trận hai chiều f (x, y) bao gồm M cột và N hàng.1 Hình ảnh Hình ảnh được xác định bởi một hàm hai chiều F(x, y) biễu diễn trong tọa độ không gian, với cường độ hình ảnh là biên độ của F tại tọa độ (x, y) bất kỳ.
Khi x và y và biên độ F hữu hạn thì lúc đó hình ảnh được gọi là ảnh số. Cụ thể nhất là được xếp theo 1 ma trận biểu diễn như sau: 5 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO f (0,0) f (0,1) f (0, 2) .2 Biểu diễn ảnh dưới dạng ma trận Quá trình thu nhận và xử lí ảnh theo sơ đồ khối sau: Hình 2.3 Hệ thống xử lí ảnh 2.2 Pixel Việc số hóa của hình ảnh được biến đổi từ giá trị tương tự (Analog) sang giá trị số (Digital) và lượng tử hóa về giá trị mà về nguyên tắc mắt thường không phân biệt được hai điểm kề nhau. Sử dụng khái niệm Picture Element hay Pixel – điểm ảnh. Một ảnh là một tập hợp các Pixel, mỗi Pixel là một cặp tọa độ (x, y) và thường được biểu thị 1, 2, 8 hay 16 bit màu.3 Grey level Mức xám là kết quả của sự mã hóa tương ứng của một cường độ sáng mỗi điểm ảnh với một giá trị số.
Mã hóa 256 là mức phổ biến nhất do kĩ thuật, mức xám là 256 thì mỗi pixel sẽ được mã hóa bởi 8 bit. 6 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO Hình 2.4 Minh họa các mức ảnh xám 2.4 Ảnh màu Cơ bản của ảnh màu gồm có 3 màu cơ bản: đỏ, lục, xanh dương. Mỗi màu cũng phân thành các cấp khác nhau. Vì thế, mỗi ảnh màu được lưu trữ từng mặt màu riêng biệt, mỗi màu được lưu như một ảnh đa cấp xám.
Do đó với cùng một kích thước như nhau, không gian nhớ dành cho ảnh màu lớn hơn 3 lần không gian nhớ của ảnh xám. Một số màu cơ bản biểu diễn như sau: màu đỏ là (255, 0, 0), xanh lá cây là (0, 255, 0), xanh lam là (0, 0, 255), màu vàng là (255, 255, 0) … Hình 2.5 Bộ 3 màu cơ bản RGB 2.5 Ảnh đen trắng Ảnh đen trắng gồm có 2 màu đen và trắng, hay ảnh nhị phân và ảnh đa cấp xám. Thường phân biệt sự biến đổi này thành L mức: L=2 thì ảnh nhị phân, L>2 là ảnh đa cấp xám, trường hợp ảnh L=256 là mức mà ảnh có chất lượng cao, thường sử dụng nhất. 7 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO Hình 2.6 Ảnh màu và ảnh đa mức xám 2.2 Các vấn đề trong khi xử lí ảnh 2.1 Biểu diễn hình ảnh Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân đoạn) cộng với mã liên kết với các vùng lận cận.
Việc biến đổi các số liệu này thành dạng thích hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính. Việc chọn các tính chất để thể hiện ảnh gọi là trích chọn đặc trưng (Feature Selection) gắn với việc tách các đặc tính của ảnh dưới dạng các thông tin định lượng hoặc làm cơ sở để phân biệt lớp đối tượng này với đối tượng khác trong phạm vi ảnh nhận được. Có thể xem ảnh là một hàm 2 biến, các mô hình biểu diễn ảnh cho ta một mô tả logic hay định lượng của hàm này. Dựa 14 vào phần tử đặc trưng của ảnh đó là pixel.
Giá trị pixel có thể là một giá trị vô hướng, hoặc là 1 vector (3 thành phần trong trường hợp ảnh màu). Ta có thể biểu diễn ảnh bằng hàm toán học, hoặc các ma trận điểm.7 Chuyển ảnh bằng ma trận 8 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO 2.2 Khôi phục, biến đổi và phân tích ảnh Khôi phục ảnh nhằm mục đích khôi phục, dựng lại ảnh ban đầu, loại bỏ những biến dạng khỏi ảnh tùy theo nguyên nhân gây biên dạng. Biến đổi ảnh nhằm thuận lợi xử lí và phân tích ảnh với các phương pháp như: biến đổi Fourier, Sin, Cosin, … Khi phân tích ảnh là tìm ra đặc trưng ảnh và xây dựng các mối quan hệ giữa chúng bằng việc: tìm biên, tách biên, làm mảnh đường biên,, phân vùng ảnh, phân loại đối tượng.3 Không gian màu HSV Không gian màu HSV (Hue, Saturation và Value) là một phương pháp phân tích ảnh thành các thuộc tính màu, tương tự một mô hình màu hình trụ, biến đổi các màu cơ bản RGB thành các kích thước dễ hiểu hơn đối với con người. H (Hue): là vùng màu.
được biểu thị dưới dạng số từ 0 đến 360 độ. Trong đó màu đỏ (0-60), màu vàng (60-120), màu xanh lá (120-180),… S (Saturation): Là độ bão hòa màu: hay còn được xem là lượng màu xám trong màu cụ thể, được biểu diễn từ 0 - 100%. Khi giảm về 0 sẽ tạo ra màu sắc có sắc xám, màu nhạt do mức bão hòa thấp và tạo ra hiệu ứng mờ dần (trong một số tài liệu độ bão hòa sẽ được xuất hiện dưới phạm vi từ 0 đến 1), khi độ bão hào đạt 100% sẽ tạo ra màu tinh khiết mang tính chất của màu được chọn ở Hue (H). Giá trị độ sáng được sử dụng kết hợp với độ bão hòa và mô tả độ sáng hoặc cường độ của màu sắc từ 0-100 phần trăm, trong đó 0 là hoàn toàn đen và 100 là sáng nhất cho thấy màu sắc nhất.8 Cột màu minh họa hệ màu HSV 9 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO Hình 2.9 Mối liên hệ giữa thông số S và V Nhóm đã sử dụng các khung ảnh mà mỗi pixel ảnh có độ sâu là 8 bit (256) có thể chuyển đổi các giá trị H, S, V thành các khoảng giá trị tương ứng [0,255] thay vì [0,360] ở H cũng như [0,1] ở S và V.
Hơn nữa, nhóm đã sử dụng không gian màu HSV để phát hiện và tạo ngưỡng màu trên HSV mạnh mẽ hơn đối với các thay đổi ánh sáng bên ngoài. Điều này có nghĩa là trong trường hợp ánh sáng bên ngoài thay đổi nhỏ, giá trị Hue thay đổi tương đối ít hơn giá trị RGB.3 Xử lí hình thái học 2.1 Phép toán giãn nở (Dilation) Phép toán giãn nở (Dilation) là một trong các hoạt động cơ bản trong hình thái toán học, có tác dụng làm cho đối tượng ban đầu trong ảnh tăng lên về kích thước.10 Phép toán giãn nở ảnh 10 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO 2.2 Phép toán co lại (Erosion) Phép toán co (Erosion) là một trong hai hoạt động cơ bản trong hình thái học có ứng dụng trong việc giảm kích thước của đối tượng, tách rời các đối tượng gần nhau, làm mảnh và tìm xương của đối tượng.