Đồ Án HCMUTE: Robot Vận Chuyển Mẫu Xét Nghiệm Trong Bệnh Viện

Đồ án nghiên cứu hcmute robot vận chuyển mẫu xét nghiệm trong bệnh viện, áp dụng công nghệ tiên tiến, tối ưu giải pháp kỹ thuật cho bài toán y tế.

• Tác giả: Đinh Việt Hùng
• Người hướng dẫn: ThS. Ngô Bá Việt
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật Điện Tử - Truyền Thông
• Đề tài: Robot Vận Chuyển Mẫu Xét Nghiệm Trong Bệnh Viện
• Loại tài liệu: đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
• 1.2. MỤC TIÊU
• 1.3. GIỚI HẠN
• 1.4. BỐ CỤC
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. ROBOT VẬN CHUYỂN PHỤC VỤ TRONG LĨNH VỰC Y TẾ
• 2.2. NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH PYTHON
• 2.3. THƯ VIỆN OPENCV
• 2.4. BỘ TRUYỀN NHẬN UART
• 2.5. GIỚI THIỆU VỀ WEB SERVER VÀ NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH HTML
• 2.5.1. Khái niệm web server
• 2.5.2. Nguyên lí hoạt động của web server
• 2.5.3. Các giao thức sử dụng của web server
• 2.5.3.1. Giao thức HTTP
• 2.5.3.2. Giao thức FTP
• 2.5.4. Khái niệm ngôn ngữ lập trình HTML
• 2.5.5. Cấu trúc cơ bản của HTML
• 2.6. CÁC CHUẨN TRUYỀN THÔNG KHÔNG DÂY
• 2.6.1. Một số công nghệ kết nối trong truyền thông không dây
• 2.6.2. Tìm hiểu chuẩn IEEE 802
• 2.6.3. Tìm hiểu về chuẩn IEEE 208
• 2.7. TỔNG QUAN VỀ PHẦN CỨNG
• 2.7.1. Kit Raspberry Pi 3 Model B
• 2.7.2. Mô đun Raspberry Pi Camera
• 2.7.3. Tổng quan về ESP8266 NodeMCU Lua CP1202
• 3. CHƯƠNG 3: TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ
• 3.1. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1.1. Thiết kế sơ đồ khối
• 3.1.2. Thiết kế phần cứng
• 3.1.2.1. Khối điều khiển và xử lý trung tâm
• 3.1.3. Khối thu thập hình ảnh
• 3.1.4. Khối cảm biến vật cản
• 3.1.5. Sơ đồ nguyên lý toàn mạch
• 4. CHƯƠNG 4: THI CÔNG HỆ THỐNG
• 4.1. CHUẨN BỊ LINH KIỆN – MÔ ĐUN
• 4.2. LẮP RÁP – NỐI DÂY
• 4.2.1. Vẽ khung robot
• 4.2.2. Giới thiệu phần mềm SketchUp
• 4.2.3. Khung robot sau khi thiết kế
• 4.3. LẬP TRÌNH HỆ THỐNG
• 4.3.1. Lập trình trên Raspberry Pi 3
• 4.3.2. Cài đặt hệ điều hành trên Raspberry Pi
• 4.3.3. Cài đặt thư viện Opencv trên Raspberry Pi 3
• 4.3.4. Lưu đồ giải thuật robot tự di chuyển
• 4.3.5. Quy trình dò tìm đường line
• 4.3.6. Giao diện lập trình
• 4.3.7. Lập trình Android
• 4.3.8. Giới thiệu phần mềm Android Studio
• 4.3.9. Giao diện phần mềm Android Studio
• 4.3.10. Lập trình ESP8266
• 4.3.11. Giao diện phần mềm Arduino
• 4.4. HƯỚNG DẪN THAO TÁC, SỬ DỤNG
• 4.4.1. Thao tác đối với Raspberry Pi
• 4.4.2. Thực thi code ở chế độ điều khiển
• 4.4.3. Thao tác đối với ứng dụng trên điện thoại
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ - NHẬN XÉT - ĐÁNH GIÁ
• 5.1. Kết quả thi công phần cứng
• 5.2. Kết quả nhận dạng line
• 5.3. Kết quả nhận dạng line trên nhiều nền màu
• 5.4. Kết quả nhận dạng line và điều khiển trong thực tế
• 5.5. Kết quả điều khiển robot bằng ứng dụng trên điện thoại
• 5.6. NHẬN XÉT VÀ ĐÁNH GIÁ
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 6.1. Kết quả đạt được
• 6.2. Những mặt hạn chế
• 6.3. HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu về Robot Vận Chuyển Mẫu Xét Nghiệm

Đề tài 'Robot Vận Chuyển Mẫu Xét Nghiệm Trong Bệnh Viện HCMUTE' tập trung vào việc phát triển một hệ thống robot vận chuyển nhằm tối ưu hóa quy trình xét nghiệm y tế trong bệnh viện. Sự phát triển của công nghệ robot đã mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực y tế, giúp giảm tải công việc cho nhân viên y tế và nâng cao hiệu quả làm việc. Hệ thống này không chỉ giúp vận chuyển mẫu xét nghiệm mà còn đảm bảo an toàn và chính xác trong quá trình di chuyển. Việc áp dụng công nghệ robot trong bệnh viện HCMUTE sẽ góp phần hiện đại hóa quy trình xét nghiệm và nâng cao chất lượng dịch vụ y tế.

1.1. Tầm quan trọng của robot trong y tế

Sự phát triển của robot trong lĩnh vực y tế đã chứng minh được giá trị của nó trong việc cải thiện quy trình làm việc. Các robot vận chuyển có khả năng tự động hóa việc di chuyển mẫu xét nghiệm từ phòng lấy mẫu đến phòng xét nghiệm, giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót do con người. Theo nghiên cứu, việc sử dụng robot trong bệnh viện không chỉ giúp giảm tải công việc cho nhân viên mà còn nâng cao độ chính xác trong việc vận chuyển mẫu. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh bệnh viện đang phải đối mặt với tình trạng thiếu nhân lực và áp lực công việc cao.

II. Quy trình vận chuyển mẫu xét nghiệm

Quy trình vận chuyển mẫu xét nghiệm trong bệnh viện được thiết kế để đảm bảo tính hiệu quả và an toàn. Robot vận chuyển sẽ hoạt động theo hai chế độ: tự động di chuyển theo quỹ đạo đã định sẵn và điều khiển từ xa qua ứng dụng trên điện thoại. Trong quá trình di chuyển, robot sẽ sử dụng cảm biến để phát hiện vật cản và dừng lại khi cần thiết, đồng thời phát ra âm thanh cảnh báo. Điều này không chỉ giúp bảo vệ robot mà còn đảm bảo an toàn cho người xung quanh. Việc áp dụng công nghệ tự động hóa trong quy trình này sẽ giúp giảm thiểu thời gian chờ đợi và nâng cao hiệu quả làm việc của nhân viên y tế.

2.1. Các bước trong quy trình vận chuyển

Quy trình vận chuyển mẫu xét nghiệm bao gồm các bước chính như: thu thập mẫu, lập trình đường đi cho robot, và theo dõi quá trình vận chuyển. Đầu tiên, mẫu xét nghiệm sẽ được thu thập từ các phòng lấy mẫu và đưa vào robot. Sau đó, nhân viên y tế sẽ lập trình đường đi cho robot thông qua ứng dụng trên điện thoại. Cuối cùng, quá trình vận chuyển sẽ được theo dõi để đảm bảo mẫu xét nghiệm được vận chuyển an toàn và đúng thời gian. Việc này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu rủi ro trong quá trình vận chuyển.

III. Lợi ích của việc sử dụng robot trong bệnh viện

Việc sử dụng robot vận chuyển trong bệnh viện mang lại nhiều lợi ích thiết thực. Đầu tiên, nó giúp giảm tải công việc cho nhân viên y tế, cho phép họ tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng hơn như chăm sóc bệnh nhân. Thứ hai, robot có khả năng hoạt động liên tục mà không cần nghỉ ngơi, giúp tăng cường hiệu suất làm việc. Cuối cùng, việc áp dụng công nghệ tự động hóa trong quy trình xét nghiệm y tế sẽ nâng cao chất lượng dịch vụ, từ đó cải thiện trải nghiệm của bệnh nhân.

3.1. Tăng cường hiệu quả làm việc

Sử dụng robot trong quy trình vận chuyển mẫu xét nghiệm giúp tăng cường hiệu quả làm việc của bệnh viện. Nhân viên y tế sẽ không còn phải lo lắng về việc di chuyển mẫu xét nghiệm, từ đó có thể dành nhiều thời gian hơn cho việc chăm sóc bệnh nhân. Hơn nữa, robot có thể hoạt động liên tục, giúp giảm thiểu thời gian chờ đợi và nâng cao tốc độ xử lý mẫu. Điều này không chỉ giúp cải thiện quy trình làm việc mà còn nâng cao chất lượng dịch vụ y tế.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh công nghiệp tự động hóa và cuộc Cách mạng Công nghiệp lần thứ tư phát triển mạnh mẽ, việc ứng dụng các hệ thống robot tự hành vào đời sống sản xuất và y tế trở thành một định hướng quan trọng. Tại các cơ sở y tế, áp lực công việc đối với đội ngũ điều dưỡng và nhân viên y tế ngày càng gia tăng do tình trạng quá tải bệnh nhân và thiếu hụt nhân lực. Việc vận chuyển liên tục các mẫu xét nghiệm, bệnh phẩm, tài liệu và dược phẩm giữa các khoa phòng làm tiêu tốn nhiều thời gian, công sức và tiềm ẩn nguy cơ xảy ra sai sót hoặc lây nhiễm chéo.

Trên thế giới, một số quốc gia phát triển đã triển khai thử nghiệm các dòng robot phục vụ y tế như robot Noah (Trung Quốc) có khả năng chuyên chở 330 kg tài liệu và thuốc giúp giảm hơn 1.900 km di chuyển mỗi năm cho y tá; robot bác sĩ RP7 (Anh) hỗ trợ thăm khám từ xa; hệ thống robot vận chuyển chất thải tại Bệnh viện Hoàng gia Forth Valley (Anh) hay robot TUG (Mỹ) có tải trọng 453 kg. Tuy nhiên, các hệ thống ngoại nhập này có chi phí đầu tư rất cao (điển hình như robot Noah có giá lên tới 600.000 Nhân dân tệ, tương đương hơn 2 tỷ đồng) và đòi hỏi hạ tầng cơ sở vật chất tương thích, gây khó khăn cho việc tiếp cận và triển khai tại các bệnh viện ở Việt Nam.

Xuất phát từ thực trạng trên, đề tài "Robot vận chuyển mẫu xét nghiệm trong bệnh viện" được thực hiện nhằm nghiên cứu, thiết kế và chế tạo một mô hình robot di động có chi phí hợp lý, phù hợp với điều kiện cơ sở hạ tầng trong nước.

Mục tiêu cụ thể của đề tài bao gồm:

1. Xây dựng robot hoạt động ở hai chế độ: chế độ tự di chuyển theo quỹ đạo định sẵn (bám theo đường line cố định bằng xử lý ảnh) và chế độ điều khiển thủ công từ xa thông qua ứng dụng di động trên hệ điều hành Android để vận chuyển mẫu xét nghiệm giữa các phòng chức năng.
2. Tích hợp hệ thống cảm biến siêu âm giúp robot tự động phát hiện vật cản trên đường đi, dừng lại an toàn và phát tín hiệu âm thanh cảnh báo.
3. Tích hợp chức năng giám sát an ninh và truyền tải hình ảnh: cho phép nhân viên y tế điều khiển hướng quay của camera và quan sát hình ảnh thời gian thực được truyền trực tiếp từ robot lên giao diện trang web nội bộ.

Nhiệm vụ nghiên cứu được phân chia thành 8 nội dung chính:

• Nội dung 1: Thu thập dữ liệu quy trình lấy mẫu và xét nghiệm trong bệnh viện.
• Nội dung 2: Nghiên cứu các giải pháp xử lý ảnh và xử lý dữ liệu sau khi lấy mẫu và xét nghiệm.
• Nội dung 3: Thiết kế hệ thống điều khiển.
• Nội dung 4: Thiết kế mô hình phần cứng robot.
• Nội dung 5: Đánh giá kết quả thực hiện mô hình.
• Nội dung 6: Chỉnh sửa các lỗi điều khiển, lỗi lập trình và lỗi phần cứng thiết bị.
• Nội dung 7: Viết báo cáo luận văn tốt nghiệp.
• Nội dung 8: Báo cáo bảo vệ đề tài tốt nghiệp.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống robot di chuyển tự hành kết hợp điều khiển từ xa, tích hợp máy tính nhúng, vi điều khiển và công nghệ thị giác máy tính phục vụ vận chuyển mẫu xét nghiệm.
• Phạm vi nghiên cứu: Robot hoạt động trong môi trường trong nhà (indoor) với điều kiện chiếu sáng đầy đủ; quỹ đạo di chuyển tự động dựa trên vạch dẫn màu đen cố định trên bề mặt phẳng; kết nối truyền dữ liệu và điều khiển trong phạm vi mạng không dây (Wi-Fi) cục bộ.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đề tài kết hợp giữa lý thuyết xử lý ảnh số, lý thuyết truyền thông vô tuyến, mạng máy chủ nhúng và kỹ thuật điều khiển tự động:

Khung lý thuyết và thuật toán xử lý ảnh:

• Thuật toán trích xuất đường biên viền (Contour Tracking): Tài liệu phân tích 4 thuật toán thông dụng gồm Square Tracing Algorithm, Moore-Neighbor Tracing, Radial Sweep và Theo Pavlidis’ Algorithm nhằm phân đoạn và tách đối tượng đường dẫn (line) ra khỏi nền ảnh.
• Thuật toán Moment ảnh (Image Moments): Sử dụng công thức moment không gian $M_{pq} = \iint x^p y^q f(x,y) dxdy$ và moment trung tâm $\mu_{pq} = \iint (x - \bar{x})^p (y - \bar{y})^q f(x,y) dxdy$ để xác định các đặc trưng hình học của vạch dẫn như diện tích ($M_{00}$), tọa độ trọng tâm ($\bar{x} = M_{10}/M_{00}$, $\bar{y} = M_{01}/M_{00}$) và các đặc tính bất biến tịnh tiến - quay - tỷ lệ (TRS Invariants).

Lý thuyết truyền thông và giao thức mạng:

• Giao tiếp nối tiếp không đồng bộ UART (Universal Asynchronous Receiver-Transmitter) phục vụ ghép nối giữa các vi mạch điều khiển, thiết lập cấu hình khung truyền (Start bit, Data bits, Parity bit, Stop bit) và tốc độ Baud.
• Chuẩn mạng không dây IEEE 802.11 (các chuẩn 802.11a/b/g/i, cơ chế bảo mật WEP, TKIP, AES) và chuẩn truy nhập băng rộng không dây IEEE 802.16 (WiMAX).
• Kiến trúc máy chủ web tĩnh (Web Server) hoạt động trên nền giao thức HTTP/TCP-IP qua cổng 80, giao thức truyền tệp FTP và ngôn ngữ đánh dấu siêu văn bản HTML để dựng giao diện truyền phát video streaming.

Phương pháp nghiên cứu thực hiện:

• Phương pháp phân tích và tổng hợp lý thuyết: Khảo cứu các công trình robot y tế hiện đại (Noah, RP7, TUG) và tài liệu kỹ thuật về phần cứng máy tính nhúng, thư viện thị giác máy tính.
• Phương pháp thiết kế kỹ thuật và tích hợp hệ thống: Thiết kế sơ đồ khối, phân tầng kiến trúc điều khiển xử lý trung tâm, thiết kế mạch động lực, lập trình nhúng trên môi trường Linux (Raspbian) và vi điều khiển ESP8266.
• Phương pháp thực nghiệm: Thử nghiệm thực tế khả năng nhận dạng vạch dẫn của camera trên 7 nền màu khác nhau; kiểm thử khả năng đáp ứng điều khiển rẽ trái, rẽ phải, chạy thẳng, xử lý vạch đứt quãng và né vật cản trong điều kiện thực tế.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống robot được thiết kế theo kiến trúc điều khiển phân tán gồm các khối chức năng phần cứng và phần mềm liên kết chặt chẽ:

                  +-----------------------------------+
                  |            Khối Nguồn             |
                  |  (Pin dự phòng Xiaomi + Ắc quy)   |
                  +-----------------+-----------------+
                                    |
            +-----------------------+-----------------------+
            |                                               |
            v                                               v
+-----------------------+                       +-----------------------+
|  Khối Thu thập Ảnh    |                       | Khối Nhận biết Vật cản|
|   (Pi Camera Rev 1.3) |                       |     (Sensor SRF05)    |
+-----------+-----------+                       +-----------+-----------+
            | (Giao tiếp CSI)                               | (GPIO Trigger/Echo)
            v                                               v
+-----------------------------------------------------------------------+
|                 Khối Điều khiển và Xử lý Trung tâm                    |
|  - Kit Raspberry Pi 3 Model B (Xử lý ảnh OpenCV, HTTP Web Server)     |
|  - Kit ESP8266 NodeMCU Lua CP2102 (Phát Wi-Fi, nhận lệnh Android)     |
+-------------------+-------------------------------+-------------------+
                    |                               |
                    v (PWM & Tín hiệu Logic)        v (PWM)
+-----------------------------------+   +-------------------------------+
|           Khối Động cơ            |   |          Khối Servo           |
| (Mạch cầu H L298N + 2 Motor DCM37)|   | (SG90 xoay Camera & đóng cửa) |
+-----------------------------------+   +-------------------------------+

1. Thiết kế phần cứng:

• Khối điều khiển và xử lý trung tâm:
  • Raspberry Pi 3 Model B: Trang bị vi xử lý Broadcom BCM2837 ARMv8 64-bit quad-core 1.2 GHz, GPU Broadcom VideoCore IV, RAM 1 GB LPDDR2, 40 chân GPIO, cổng giao tiếp camera CSI, cổng mạng Ethernet RJ45, tích hợp Wi-Fi 802.11n và Bluetooth 4.1. Bo mạch chịu trách nhiệm chạy hệ điều hành Raspbian, xử lý thuật toán nhận dạng ảnh OpenCV và điều khiển tín hiệu lái động cơ.
  • Kit ESP8266 NodeMCU Lua CP2102: Tích hợp chip Wi-Fi SoC 2.4 GHz hỗ trợ chuẩn 802.11 b/g/n, điện áp hoạt động 3.3V, bộ nhớ Flash 4 MB, giao tiếp UART qua chip nạp CP2102. Đóng vai trò làm điểm truy cập không dây (Access Point), nhận dữ liệu điều khiển từ ứng dụng Android và điều khiển động cơ servo đóng/mở cửa khoang chứa mẫu.
• Khối thu thập hình ảnh: Gồm mô-đun Raspberry Pi Camera Rev 1.3 sử dụng cảm biến OmniVision OV5647 5 Megapixel, độ phân giải ảnh 2592x1944 pixel, hỗ trợ quay video Full HD 1080p@30fps và 720p@60fps. Camera được gắn trên cơ cấu xoay điều khiển bởi động cơ servo SG90 (trọng lượng 9g, góc quay 180°, tốc độ 60°/0.1s, momen xoắn 1.8 kg·cm).
• Khối cảm biến vật cản: Sử dụng cảm biến siêu âm Devantech SRF05 với khoảng cách đo từ 3 cm đến 4 m, tần số siêu âm ngoài dải nghe, góc quét hình nón, truyền nhận xung qua hai chân Trigger Pulse Input và Echo Pulse Output để phát hiện chướng ngại vật phía trước.
• Khối động cơ và công suất: Sử dụng 2 động cơ giảm tốc DC DCM37 kết hợp mạch điều khiển công suất cầu H L298N cho phép điều khiển đảo chiều và thay đổi tốc độ bánh xe (đường kính bánh xe 80 mm).
• Khối nguồn: Tách biệt nguồn điều khiển và nguồn động lực gồm 01 pin sạc dự phòng Xiaomi 10000mAh Gen 2 (5V/2.4A cấp cho Raspberry Pi và ESP8266) và 01 bình ắc quy chì Globe cấp nguồn cho động cơ DC và mạch cầu H.

2. Thiết kế kết cấu cơ khí và giao diện phần mềm:

• Khung vỏ robot: Được thiết kế mô hình không gian 3D trên phần mềm SketchUp, sau đó gia công lắp ráp thành dạng thân hộp nhiều tầng: tầng đáy bố trí động cơ, ắc quy và mạch cầu H; tầng giữa bố trí bo mạch vi xử lý, cảm biến; tầng trên cùng bố trí camera và khoang chứa mẫu xét nghiệm có nắp đóng mở tự động.
• Phần mềm hệ thống và thị giác máy tính: Cài đặt hệ điều hành Raspbian lên thẻ nhớ micro SD bằng công cụ SD Card Formatter và NetBSD Disk Image Tool. Lập trình kịch bản xử lý ảnh bằng ngôn ngữ Python kết hợp thư viện OpenCV: hình ảnh thu nhận từ Pi Camera được lọc nhiễu, nhị phân hóa, áp dụng thuật toán Contour và Moment để xác định sai lệch tâm đường line, từ đó xuất tín hiệu điều khiển GPIO đến mạch L298N.
• Ứng dụng điều khiển di động: Xây dựng trên môi trường Android Studio, giao diện gồm các nút phím điều hướng (tiến, lùi, rẽ trái, rẽ phải, dừng), nút xoay góc quan sát camera và nút kích hoạt đóng/mở cửa khoang mẫu xét nghiệm qua kết nối Wi-Fi TCP/IP.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Trình bày tính cấp thiết của việc tự động hóa trong bệnh viện trong thời kỳ Cách mạng Công nghiệp 4.0 nhằm giảm tải áp lực cho nhân viên y tế và hạn chế sai sót chuyên môn. Tác giả tổng quan các loại robot y tế trên thế giới, nêu rõ các rào cản về giá thành khi ứng dụng tại Việt Nam, từ đó xác định mục tiêu nghiên cứu, giới hạn kỹ thuật và phương pháp triển khai đề tài.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Cung cấp bức tranh toàn diện về các hệ thống robot vận chuyển bệnh viện tiêu biểu (Noah, RP7, TUG, robot NHS). Trình bày chi tiết cơ sở toán học của các thuật toán nhận dạng đường bao (Square Tracing, Moore-Neighbor, Radial Sweep, Theo Pavlidis) và thuật toán Moment ảnh. Giới thiệu các công cụ phần mềm (Python, OpenCV, Web Server, HTML) và phần cứng nền tảng (chuẩn truyền thông UART, IEEE 802.11, IEEE 802.16, máy tính nhúng Raspberry Pi 3 Model B, camera CSI 5MP, mô-đun Wi-Fi ESP8266 CP2102).

Chương 3: Tính toán và thiết kế

Xây dựng sơ đồ khối toàn hệ thống và làm rõ nguyên lý hoạt động của từng khối chức năng. Phân tích chi tiết thông số kỹ thuật của các linh kiện được lựa chọn: vi xử lý BCM2837, mô-đun Wi-Fi ESP8266, cảm biến siêu âm SRF05, servo SG90, động cơ DC DCM37, mạch cầu H L298N, nguồn pin Xiaomi và ắc quy Globe. Hoàn thiện sơ đồ nguyên lý toàn mạch và sơ đồ kết nối ngoại vi.

Chương 4: Thi công hệ thống

Trình bày quá trình chuẩn bị linh kiện, thiết kế khung vỏ 3D bằng phần mềm SketchUp và lắp ráp cơ khí hoàn chỉnh. Mô tả chi tiết quy trình cài đặt hệ điều hành Raspbian, cấu hình thư viện OpenCV, thiết lập kết nối mạng qua cổng LAN RJ45 và cấu hình địa chỉ IP tĩnh để điều khiển máy tính nhúng từ xa qua Remote Desktop. Trình bày các lưu đồ giải thuật lập trình Python trên Raspberry Pi, lưu đồ lập trình ứng dụng điều khiển trên Android Studio và lưu đồ nạp code cho ESP8266 bằng Arduino IDE.

Chương 5: Kết quả - Nhận xét - Đánh giá

Trình bày hình ảnh thực tế của robot sau khi thi công và công bố kết quả thực nghiệm chi tiết qua các bảng đo lường. Đánh giá khả năng bám vạch đen trên 7 bề mặt màu nền khác nhau, kiểm tra đáp ứng điều khiển hướng di chuyển (thẳng, rẽ trái, rẽ phải, qua đoạn đứt nét, lọc nhiễu vật thể màu đen), khả năng phát hiện vật cản bằng cảm biến SRF05 và tính ổn định của ứng dụng điều khiển trên điện thoại Android.

Chương 6: Kết luận và hướng phát triển

Đánh giá tổng kết các mục tiêu đã hoàn thành của đề tài về mặt phần cứng, phần mềm và tính năng vận hành. Phân tích các mặt hạn chế còn tồn tại của hệ thống (sự phụ thuộc vào ánh sáng và vạch dẫn cố định) và đề xuất các hướng nâng cấp trong tương lai nhằm hoàn thiện mô hình ứng dụng vào môi trường bệnh viện thực tế.

Kết quả và đóng góp

Đồ án đã chế tạo thành công mô hình robot vận chuyển mẫu xét nghiệm hoàn chỉnh về cả kết cấu cơ khí, mạch điện tử và phần mềm điều khiển. Các kết quả thực nghiệm chính được ghi nhận trong văn bản:

Kết quả nhận dạng đường line trên các nền màu khác nhau:

STT	Loại nền thử nghiệm	Màu sắc nền	Kết quả nhận dạng line đen	Trạng thái hoạt động của robot
1	Nền màu hồng	Hồng	Nhận dạng tốt	Di chuyển bám vạch ổn định
2	Nền màu vàng	Vàng	Nhận dạng tốt	Di chuyển bám vạch ổn định
3	Nền màu xanh lam	Xanh lam	Nhận dạng tốt	Di chuyển bám vạch ổn định
4	Nền màu trắng	Trắng	Nhận dạng tốt	Di chuyển bám vạch chính xác cao
5	Nền màu đỏ	Đỏ	Nhận dạng tốt	Di chuyển bám vạch ổn định
6	Nền màu xanh lá	Xanh lá	Nhận dạng tốt	Di chuyển bám vạch ổn định
7	Nền màu tím	Tím	Nhận dạng tốt	Di chuyển bám vạch ổn định

Kết quả điều khiển và xử lý tình huống thực tế:

• Robot thực hiện chính xác các chuyển động rẽ trái, rẽ phải và chạy thẳng khi xử lý tâm vạch dẫn từ camera.
• Hệ thống duy trì khả năng nhận dạng và định hướng tốt ngay cả khi vạch dẫn bị đứt quãng hoặc xuất hiện các đốm nhiễu màu đen xung quanh vùng quét.
• Cảm biến siêu âm SRF05 phát hiện vật cản chính xác trong phạm vi định trước, kích hoạt lệnh dừng động cơ tức thời và phát chuông cảnh báo.
• Ứng dụng Android kết nối ổn định với ESP8266, phản hồi nhanh với các thao tác điều khiển chuyển động, quay góc camera và đóng/mở nắp khoang chứa mẫu.

Đóng góp của đề tài:

• Đã nghiên cứu và hiện thực hóa thành công một mô hình robot hỗ trợ y tế tích hợp đa công nghệ (xử lý ảnh nhúng, IoT không dây, điều khiển tự động) với giá thành thấp, sử dụng linh kiện phổ biến, dễ bảo trì.
• Đề xuất giải pháp kết hợp linh hoạt hai chế độ: tự hành bám quỹ đạo cố định để vận chuyển định kỳ và điều khiển từ xa kèm giám sát video qua web tĩnh khi cần can thiệp linh hoạt.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Các hạn chế được tác giả chỉ ra:

• Hệ thống hoạt động dựa trên các điều kiện giả định lý tưởng về cường độ ánh sáng môi trường; khi ánh sáng thay đổi đột ngột hoặc quá yếu, độ chính xác của khâu xử lý ảnh bị suy giảm.
• Quỹ đạo tự hành hoàn toàn phụ thuộc vào vạch kẻ màu đen cố định trên sàn, chưa có khả năng tự động lập bản đồ môi trường hoặc tự định tuyến đường đi mới khi gặp vật cản bít kín lối đi.
• Tầm hoạt động của chế độ điều khiển thủ công và truyền hình ảnh bị giới hạn trong phạm vi phủ sóng của mạng Wi-Fi cục bộ do mô-đun phát ra.

Hướng phát triển tiếp theo:

• Nâng cấp thuật toán xử lý ảnh nhằm thích nghi với nhiều điều kiện chiếu sáng phức tạp và nhận dạng được các vạch dẫn có màu sắc đa dạng khác ngoài màu đen.
• Nghiên cứu tích hợp công nghệ định vị và xây dựng bản đồ đồng thời (SLAM) sử dụng cảm biến LiDAR hoặc camera chiều sâu để robot có thể tự hành hoàn toàn không cần vạch dẫn.
• Mở rộng hệ thống truyền thông kết nối với máy chủ quản lý trung tâm của bệnh viện, cho phép quản lý lộ trình đa điểm và điều phối đồng thời nhiều robot.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo có giá trị học thuật và thực tiễn đối với:

• Sinh viên, học viên ngành Kỹ thuật Điện tử, Cơ điện tử, Kỹ thuật Y sinh, Tự động hóa và Công nghệ Thông tin đang thực hiện các đồ án liên quan đến robot di động tự hành (AGV/AMR), hệ thống nhúng và xử lý ảnh.
• Phần đáng tham khảo nhất là giải pháp tích hợp phần cứng phân tán giữa Raspberry Pi 3 và ESP8266 NodeMCU, quy trình xây dựng thuật toán bám line bằng Contour kết hợp Moment trong OpenCV, và phương pháp truyền luồng video qua Web Server nội bộ trên nền tảng Linux.

Câu hỏi thường gặp

1. Robot sử dụng những thuật toán xử lý ảnh nào để nhận dạng và bám theo quỹ đạo đường dẫn?
Robot sử dụng các thuật toán trích xuất đường biên Contour (như Square Tracing, Moore-Neighbor Tracing, Radial Sweep, Theo Pavlidis) để tách vạch dẫn ra khỏi nền ảnh, sau đó áp dụng thuật toán Moment ảnh để tính toán các giá trị moment không gian ($M_{pq}$) và moment trung tâm ($\mu_{pq}$), từ đó xác định chính xác tọa độ trọng tâm của vạch đen nhằm điều chỉnh hướng lái của động cơ.

2. Cấu hình phần cứng xử lý và truyền thông của robot gồm những mô-đun chính nào?
Hệ thống sử dụng máy tính nhúng Raspberry Pi 3 Model B (chip Broadcom BCM2837 quad-core 1.2 GHz, 1 GB RAM) làm khối xử lý trung tâm và chạy thư viện OpenCV; Kit Wi-Fi ESP8266 NodeMCU Lua CP2102 làm cầu nối nhận lệnh từ ứng dụng Android; mô-đun Raspberry Pi Camera Rev 1.3 (5MP, cảm biến OV5647) thu thập hình ảnh; cảm biến siêu âm Devantech SRF05 đo khoảng cách vật cản (3 cm – 4 m); và mạch cầu H L298N điều khiển 2 động cơ giảm tốc DC DCM37.

3. Robot hoạt động ở những chế độ nào và chức năng của từng chế độ ra sao?
Robot có hai chế độ hoạt động:

• Chế độ tự di chuyển: Robot tự động bám theo đường line đen đã định sẵn trên sàn bằng xử lý ảnh từ Pi Camera và tự động dừng phát cảnh báo khi gặp vật cản nhờ cảm biến siêu âm SRF05.
• Chế độ điều khiển: Người dùng điều khiển hướng di chuyển, đóng/mở cửa khoang mẫu và xoay góc camera quan sát thông qua ứng dụng di động Android; hình ảnh từ camera được truyền trực tiếp lên trang web nội bộ để phục vụ giám sát.

4. Khả năng nhận dạng vạch dẫn của robot trên các nền màu khác nhau đạt kết quả như thế nào trong thực nghiệm?
Trong các thử nghiệm thực tế tại Chương 5, hệ thống xử lý ảnh của robot đã nhận dạng chính xác vạch line màu đen trên 7 nền màu khác nhau gồm: màu hồng, màu vàng, màu xanh lam, màu trắng, màu đỏ, màu xanh lá và màu tím, đảm bảo robot di chuyển ổn định theo quỹ đạo đã định.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Robot vận chuyển mẫu xét nghiệm trong bệnh viện" của nhóm tác giả Đinh Việt Hùng và Đặng Thị Huỳnh Như đã hoàn thành trọn vẹn các mục tiêu thiết kế và chế tạo một mô hình robot di động ứng dụng trong y tế. Hệ thống kết hợp hiệu quả giữa máy tính nhúng Raspberry Pi 3 và vi điều khiển ESP8266 để thực thi thuật toán thị giác máy tính bám vạch dẫn cố định, đồng thời cho phép điều khiển linh hoạt và giám sát video thời gian thực qua ứng dụng Android. Nghiên cứu cung cấp một giải pháp kỹ thuật khả thi với chi phí hợp lý, tạo cơ sở thực nghiệm vững chắc cho việc phát triển các thiết bị tự động hóa vận chuyển nội viện trong tương lai.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan Trong chương này, đồ án được trình bày tổng quan về robot cũng như robot hỗ trợ trong y tế và một số ứng dụng robot vào thực tế. Từ đó, đi đến làm rõ mục tiêu, giới hạn và bố cục đề tài.  Chương 2: Cơ sở lý thuyết Chương này giới thiệu các lý thuyết liên quan, các linh kiện, thiết bị, phần cứng sử dụng thiết kế.  Chương 3: Tính toán và thiết kế Trong chương này mô hình xe robot vận chuyển mẫu xét nghiệm được nêu rõ các yêu cầu chi tiết về kỹ thuật.

Từ đó, thực hiện thiết kế sơ đồ khối hóa hệ thống, chọn lựa thiết kế và chọn lựa phần cứng phù hợp cũng như thiết kế phần mềm.  Chương 4: Thi công hệ thống Chương này trình bày về kết quả mô hình robot vận chuyển mẫu xét nghiệm sau khi thực hiện, các thử nghiệm robot theo các mục tiêu đã đặt ra.  Chương 5: Kết quả - nhận xét - đánh giá Chương này nêu kết quả đã đạt được, nhận xét đánh giá hệ thống.  Chương 6: Kết luận và hướng phát triển Chương này đưa ra những kết luận về quá trình nghiên cứu và khả năng phát triển cho robot vận chuyển ở bệnh viện trong tương lai BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH Trang 3 do an CHƯƠNG 2.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2. ROBOT VẬN CHUYỂN PHỤC VỤ TRONG LĨNH VỰC Y TẾ 2. Giới thiệu Robot là một loại hình máy móc có thể thực hiện những công việc một cách tự động bằng sự điều khiển của máy tính hoặc các vi mạch điện tử được lập trình. Robot là một tác nhân cơ khí, nhân tạo, ảo, thường là một hệ thống cơ khí – điện tử.

Ngày nay, robot được sử dụng trong nhiều ngành nghề, hỗ trợ và dần thay thế con người ở một số vị trí, nâng cao năng suất và hiệu quả làm việc. [15] Robot đã bước vào lĩnh vực y tế rất đa dạng, muôn hình muôn vẻ. Từ những loại robot chăm sóc người cao tuổi, trẻ em, đến các loại robot phức tạp hơn, có thể làm công việc như một điều dưỡng bệnh viện. [6] Một số robot làm việc trong bệnh viện ở Hoa Kì, Anh hay Nhật Bản đã cho thấy sự hoạt động hiệu quả của mình khi hoàn thành tốt các nhiệm vụ vận chuyển chất thải y tế, vận chuyển tài liệu, thuốc, giúp bác sĩ thăm khám bệnh nhân thông qua camera,…[6] Theo SlashGear, việc có quá ít y tá làm việc ban đêm khiến hoạt động tìm kiếm vật dụng y tế trở nên vất vả hơn.

Triển khai robot sẽ lấp đầy khoảng trống đó, giúp vận chuyển thuốc, mẫu và các vật dụng khác giữa các điểm đến trong bệnh viện. Một số robot vận chuyển trong bệnh viện 2. Robot Noah Robot Noah được đưa vào thử nghiệm tại Bệnh viện Nhi và Phụ nữ Quảng Châu, Quảng Đông, Trung Quốc giúp giảm quãng đường đi bộ của y tá lên đến 1. Mỗi robot có thể mang tài liệu và thuốc nặng tới 330kg.

Tuy nhiên, người đứng đầu bệnh viện dự đoán robot có thể mang được khối lượng nặng hơn thế. [7] Mỗi robot Noah có thể làm thay công việc của 4 người. Sử dụng công nghệ GPS, các robot này có thể di chuyển và cầm theo số đồ dùng gấp 10 lần một nhân viên bình thường. Với việc đưa Noah vào hỗ trợ, y tá bệnh viện sẽ giảm được hơn 1.900 km quãng đường đi bộ bên trong khuôn viên mỗi năm.

[7] BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH Trang 4 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2.1: Robot Noah ở Trung Quốc. Robot Noah được lập trình với các cụm từ như: "Tôi đi đây", "Tôi đang vào thang máy", "Tôi bị cản trở" để thông báo cho các y tá trong bệnh viện.[7] Noah tiện lợi nhờ các bánh xe để dễ dàng di chuyển và ngăn kéo có thể khóa tránh cho các thiết bị và tài liệu bị nhiễm bẩn như khi con người mang vác. Mỗi robot Noah có giá 600.000 nhân dân tệ (hơn 2 tỷ đồng).

Các nhà sáng chế vẫn đang tiếp tục nghiên cứu để robot này có thể giao tiếp cơ bản với nhân viên y tế. Robot RP7 Ở Anh, một "robot bác sĩ" với sứ mệnh cứu người đã chính thức bắt tay vào nhiệm vụ tại một bệnh viện thuộc Vương quốc Anh và sắp tới có thể sẽ trở thành thành viên túc trực thường xuyên với đội ngũ bác sĩ ở các bệnh viện khác trên khắp xứ sở sương mù.2: Robot chuẩn đoán bệnh RP7. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH Trang 5 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT RP7 được trang bị các bánh xe nên nó có thể di chuyển khắp bệnh viện với tốc độ 8km/h.

Nhờ vậy, một bác sĩ đang ở xa nhiều cây số cũng có thể "lệnh" cho RP7 tiến đến bên giường bệnh nhân để thăm khám bằng cách sử dụng một thiết bị điều khiển từ xa. Bệnh nhân có thể nhìn thấy chuyên gia y tế qua màn hình và nhận được sự tư vấn trực tiếp từ họ. "Chiếc camera của robot RP7 không chỉ hiển thị khuôn mặt của chúng ta cho bệnh nhân thấy, mà còn cho phép các bác sĩ nhìn gần hơn vào bất cứ bộ phận nào trên cơ thể bệnh nhân, chẳng hạn như phóng to mắt của họ lên toàn màn hình để có thể chẩn đoán họ có dấu hiệu của bệnh vàng da hay không", Tiến sĩ Charles MacAllister ở bộ phận ICU Bệnh viện Craigavon, một trong các bệnh viện ứng dụng robot vào khám chữa bệnh ở Anh, cho biết. [14] Robot RP7 đầu tiên ở Anh hiện đang hoạt động như một chuyên gia tư vấn khẩn cấp tại bệnh viện Daisy Hill ở Bắc Ireland và theo kế hoạch, các "đồng nghiệp" của chúng cũng sẽ được triển khai tại hai bệnh viện ở Shropshire và Kent & Canterbury.

Robot vận chuyển chất thải y tế ở Anh Bệnh viện Hoàng gia Forth Valley (NHS) là cơ sở y tế đầu tiên tại Anh triển khai đội quân robot này với tổng trị giá 300 triệu bảng.3: Robot vận chuyển chất thải y tế trong bệnh viện ở Anh. Tùy theo nhiệm vụ mà có loại robot với cấu hình tương ứng, chúng sẽ vận chuyển chất thải lâm sàng và các chất bẩn khác; cung cấp thực phẩm phù hợp với tình trạng bệnh nhân hoặc giúp phân chia liều thuốc theo y lệnh. Robot đi dọc theo hành lang dành BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH Trang 6 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT riêng cho chúng ở tầng dưới của bệnh viện.

Khi cần, các nhân viên bệnh viện sẽ sử dụng một thiết bị kỹ thuật số cầm tay để gọi chúng đến. Mỗi robot được trang bị chùm tia laser để giúp chúng dò tìm đúng nơi cần đến, hệ thống cảm biến của chúng giúp nhặt những đồ vật theo yêu cầu. Robot TUG Tại bệnh viện Aethon, robot TUG dùng để vận chuyển thuốc, dụng cụ y tế và các loại hàng hóa nhằm giảm thiểu sai sót và chi phí hoạt động. Robot được trang bị nhiều ăng-ten nhỏ xíu để phát hiện con người và chướng ngại vật.

Những chiếc ăng-ten có thể phát ra sóng siêu âm, tia hồng ngoại và tia laser để dò tìm các vật thể xung quanh robot. Với khối lượng 25kg, TUG hoạt động nhờ hai motor điện một chiều có khả năng tự sạc khi chúng không hoạt động. Khi lượng điện trong pin đạt mức tối đa, TUG sẽ hoạt động liên tục trong 10 tiếng đồng hồ. TUG có thể mang vô số vật nặng lên tới 453kg, làm những công việc nguy hiểm như tiếp xúc với các chất độc hại.4: Robot TUG Khả năng giao tiếp với nhau của các robot ngày càng được nâng cao và TUG cũng không phải trường hợp ngoại lệ.

Chúng có thể “nói chuyện” với nhau trong hành lang để trao đổi thông tin về lộ trình hiệu quả nhất để tới đích. PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG LINE 2. Giới thiệu Nhận dạng ảnh là giai đoạn quan trọng của một hệ thống xử lý ảnh. Nhận dạng là quá trình phân loại các đối tượng được biểu diễn theo một mô hình nào đó.

Ảnh được chụp sẽ được phân tích thành các đặc trưng riêng biệt, với những đặc trưng đó ta đem đi BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH Trang 7 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT nhận dạng. [4] Như vậy, để nhận dạng được line cần xác định các đặc điểm đặc trưng riêng biệt của line như màu sắc, toạ độ trong khung hình để trích xuất vùng cần xử lý ảnh. Thuật toán Contour 2.

Giới thiệu Contour là thuật toán được sử dụng trong xử lý ảnh nhằm tách, trích xuất các đối tượng, tạo điều kiện để các xử lý sau được chính xác.[16] Trong OpenCV, tìm đường viền cũng giống như tìm đối tượng màu trắng từ nền đen. Vì vậy, đối tượng được tìm thấy nên có màu trắng và nền nên có màu đen.5: Ví dụ về đường viền (Contour) Đường viền có thể được giải thích đơn giản là một đường cong nối tất cả các điểm liên tục (dọc theo đường biên), có cùng màu hoặc cường độ. Các đường viền là một công cụ hữu ích để phân tích hình dạng, phát hiện và nhận dạng đối tượng. Thuật toán Có 4 thuật toán thông dụng nhất được sử dụng trong Contour tracking, gồm:  Square Tracing Algorithm.

[16]  Moore – Neighbor Tracing. [16]  Theo Pavlidis’ Algorithm. [16] Trong số đó, Square Tracing Algorithm và Moore – Neighbor Tracing dễ triển khai nên được sử dụng phổ biến hơn cả. [16]  Square Tracing algorithm: [16] Thuật toán: Duyệt từ pixel ngoài cùng bên trái phía dưới, đi lên cho tới khi gặp BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH Trang 8 do an CHƯƠNG 2.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT pixel có giá trị bằng 1 (pixel này sẽ được gọi là pixel start) thì bắt đầu di chuyển theo quy tắc sau:  Nếu gặp Pixel có giá trị bằng 1 thì rẽ trái.  Nếu gặp Pixel có giá trị bằng 0 thì rẽ phải.  Di chuyển cho tới khi quay lại pixel start thì dừng lại. Hình sau mô tả cách hoạt động của thuật toán: Hình 2.6: Mô tả quá trình tìm contour của thuật toán Square Tracing Điều kiện kết thúc: Thuật toán kết thúc khi gặp một trong hai điều kiện sau:  Di chuyển vào pixel start lần thứ 2 sau khi đi qua n pixel khác.

Nếu điều kiện này xảy ra, có nghĩa rằng thuật toán chạy sai, xem ví dụ như hình 2.7: Ví dụ trường hợp thuật toán chạy sai  Di chuyển vào pixel start lần thứ 2 sau khi đi qua n pixel khác và theo đúng hướng đi vào pixel start lần đầu tiên, điều kiện này còn được gọi là Jacob’s stopping BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH Trang 9 do an CHƯƠNG 2.