Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh công nghiệp hóa và cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, tự động hóa đóng vai trò trọng tâm nhằm thay thế sức lao động con người trong các công đoạn nặng nhọc, độc hại và có tính lặp lại cao, qua đó nâng cao năng suất và độ chính xác của dây chuyền sản xuất. Trong các nhà máy hiện đại, việc tích hợp thị giác máy tính (xử lý ảnh) vào hệ thống robot giúp tăng cường khả năng nhận diện, phân tích hình ảnh và định vị sản phẩm một cách linh hoạt, giải quyết các bài toán phân loại sản phẩm trên băng tải động mà các hệ thống cơ điện truyền thống khó đáp ứng trọn vẹn.

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế và chế tạo cánh tay robot 4 bậc tự do phân loại sản phẩm trên băng tải sử dụng công nghệ xử lí ảnh" do sinh viên Nguyễn Văn Sơn và Phạm Phú Vỹ (ngành Kỹ thuật Cơ điện tử, Trường Đại học Bách Khoa - Đại học Đà Nẵng) thực hiện dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Đắc Lực nhằm mục tiêu nghiên cứu, tích hợp liên ngành cơ khí, điện tử và công nghệ thông tin vào một hệ thống phân loại tự động hoàn chỉnh.

Nhiệm vụ và mục tiêu nghiên cứu cụ thể của đề tài bao gồm:

  1. Nghiên cứu tổng quan, tìm hiểu nguyên lý hoạt động và lựa chọn các cơ cấu cơ khí, linh kiện điện tử phù hợp cho mô hình phân loại tự động.
  2. Tính toán động học robot (động học thuận, động học nghịch), thiết kế 3D hệ thống cánh tay robot và băng tải trên phần mềm SolidWorks.
  3. Tính toán công suất và chọn động cơ dẫn động cho hệ thống băng tải chuyển động.
  4. Thiết kế mạch điện điều khiển, lựa chọn vi điều khiển và module cấp nguồn phù hợp.
  5. Xây dựng chương trình xử lý ảnh trên máy tính bằng C# Visual Studio kết hợp thư viện EmguCV để trích xuất thông tin màu sắc, hình dạng, góc lệch của vật phẩm và truyền thông điều khiển cánh tay robot.
  6. Thi công, chế tạo mô hình thực nghiệm và vận hành thử nghiệm phân loại sản phẩm vào các khay chứa quy định.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Cánh tay robot 4 bậc tự do cấu hình RRRR, hệ thống băng tải chuyển động, camera thu nhận hình ảnh, máy tính xử lý ảnh, mạch điều khiển vi điều khiển Arduino và các cơ cấu truyền động/chấp hành.
  • Phạm vi nghiên cứu: Hệ thống được thiết kế ở dạng mô hình nhỏ gọn quy mô phòng thí nghiệm; đối tượng phân loại là các khối vật liệu nhẹ (xốp/nhựa khối nhỏ có các màu sắc khác nhau); thử nghiệm trong điều kiện ánh sáng môi trường xác định.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đề tài áp dụng các cơ sở lý thuyết chuẩn trong kỹ thuật cơ điện tử và thị giác máy tính:

  • Lý thuyết động học robot: Áp dụng phương pháp bảng thông số Denavit-Hartenberg (D-H) để thiết lập hệ tọa độ cho chuỗi động học hở 4 bậc tự do; xây dựng ma trận biến đổi đồng nhất $4 \times 4$ ($A_i$ và $T_5$) nhằm giải bài toán động học thuận (từ góc khớp suy ra tọa độ khâu chấp hành cuối) và giải bài toán động học nghịch (từ vị trí vật thể trên băng tải suy ra góc quay của các khớp).
  • Lý thuyết tính toán truyền động cơ khí: Tính toán lực kéo, lực ma sát và công suất động cơ dẫn động băng tải dựa trên các hệ số tải trọng và vận tốc làm việc.
  • Lý thuyết xử lý ảnh số: Các mô hình biểu diễn dữ liệu ảnh số bao gồm ảnh màu RGB (3 chiều $m \times n \times 3$, 24-bit), ảnh mức xám (Grayscale), ảnh chỉ số (Indexed image) và ảnh nhị phân (Binary image - kiểu logical $0$ và $1$); quy trình phân đoạn và trích xuất đặc trưng hình học/tọa độ trọng tâm của phôi.

Phương pháp nghiên cứu thực tế bao gồm:

  • Phương pháp thiết kế mô hình 3D: Sử dụng phần mềm SolidWorks để thiết kế kết cấu hình học của robot và khung băng tải trước khi chế tạo.
  • Phương pháp tính toán giải tích: Thiết lập và giải hệ phương trình lượng giác động học robot; tính chọn công suất cơ điện.
  • Phương pháp thực nghiệm - chế tạo phần cứng: Gia công cắt gọt vật liệu mica, nhôm; lắp ráp các khớp quay với vòng bi chà tròn; đấu nối khối công suất, module nguồn LM2596 và vi điều khiển.
  • Phương pháp lập trình hệ thống: Lập trình phần mềm giao diện điều khiển và xử lý ảnh trên nền Microsoft Visual Studio (ngôn ngữ C#, Windows Forms Application) sử dụng thư viện EmguCV; lập trình nhúng C/C++ cho vi điều khiển Arduino ATmega328P giao tiếp qua cổng nối tiếp (UART).
  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu thông số kỹ thuật thực tế của nhà sản xuất đối với các module linh kiện (động cơ servo RC MG995, động cơ bước KH42KM2R015F, động cơ DC SRS-380SH, vi điều khiển ATmega328P, mạch hạ áp LM2596, giác hút chân không MDSP650) kết hợp với dữ liệu khung hình thu nhận trực tiếp từ camera.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống phân loại sản phẩm tự động được thiết kế và chế tạo bao gồm ba phân hệ chính: cơ khí, phần cứng điện tử điều khiển và phần mềm xử lý ảnh.

1. Phân hệ cơ khí

  • Cấu hình cánh tay robot: Dạng chuỗi động học RRRR gồm 4 bậc tự do quay (1 khớp xoay đế định hướng sang hai bên, 3 khớp gập lên xuống trong mặt phẳng thẳng đứng để vươn dài/nâng hạ) cùng 1 cơ cấu xoay khâu kẹp gắn giác hút chân không.
  • Vật liệu chế tạo: Đế xoay sử dụng nhôm để đảm bảo độ cứng vững; các khâu thân (khâu 2, 3, 4) chế tạo bằng tấm Mica nhẹ nhằm giảm quán tính chuyển động; khâu 5 (đầu gắp) làm bằng nhựa.
  • Bộ phận truyền động khớp: Khớp đế sử dụng vòng bi chà tròn ($40 \text{ mm} \times 60 \text{ mm}$) chịu tải uốn và nén; các khớp nâng hạ thân sử dụng cơ cấu thanh truyền kết nối trực tiếp với trục động cơ RC Servo MG995.
  • Cơ cấu chấp hành cuối: Giác hút chân không MDSP650 (nguyên lý hút giữ bằng áp suất âm) điều khiển đóng ngắt kết hợp 1 động cơ servo xoay góc tiếp xúc, giúp tăng độ linh hoạt khi hút các phôi có góc nghiêng.
  • Hệ thống băng tải: Sử dụng dây băng tải cao su xanh bề mặt phẳng; bộ truyền động đai răng tỷ số truyền $1:3$; khung băng tải dẫn động bằng con lăn đỡ và tang trống dẫn động đường kính $D = 42 \text{ mm}$.
Bộ phận cơ khí Vật liệu / Kết cấu Thông số kỹ thuật chính
Khớp 1 (Đế quay) Nhôm, vòng bi chà tròn Đường kính trong 40 mm, đường kính ngoài 60 mm
Khâu 2, 3, 4 (Thân) Tấm Mica Trọng lượng nhẹ, dễ gia công, lắp ghép thanh truyền
Khâu chấp hành cuối Nhựa, Giác hút MDSP650 Đầu hút chân không ren M8, pad hút cao su
Khung băng tải Kim loại, Dây cao su xanh Chiều dài trục $a = 800 \text{ mm}$, bản rộng $B = 95 \text{ mm}$
Bộ truyền ngoài băng tải Bộ truyền đai răng Tỷ số truyền $i = 3$, hiệu suất $\eta = 0{,}92 - 0{,}98$

2. Phân hệ điện tử và điều khiển

  • Khối xử lý trung tâm: Bo mạch vi điều khiển tích hợp chip ATmega328P (tương thích Arduino Micro / Uno), thạch anh xung nhịp $16 \text{ MHz}$, $14$ chân Digital I/O (trong đó có 6 kênh băm xung PWM), $6$ kênh Analog Input (A0–A5, độ phân giải 10-bit), bộ nhớ Flash $32 \text{ KB}$, SRAM $2 \text{ KB}$, EEPROM $1 \text{ KB}$.
  • Khối nguồn và hạ áp: Khối nguồn tổ ong công nghiệp ngõ vào $220 \text{ VAC}$, ngõ ra $12 \text{ VDC} - 10 \text{ A}$; kết hợp mạch giảm áp xung DC-DC LM2596 (nguồn vào $4 - 35 \text{ V}$, ngõ ra chỉnh $1 - 30 \text{ V}$, dòng tối đa $3 \text{ A}$) hạ áp xuống $5 - 6 \text{ V}$ cung cấp dòng ổn định cho các động cơ servo.
  • Cơ cấu truyền động điện: Các động cơ RC Servo MG995 (mô-men xoắn $10 \text{ kgf}\cdot\text{cm}$ tại $6 \text{ V}$, kích thước $40{,}9 \text{ mm}$) điều khiển các khớp 1, 2, 3; động cơ DC SRS-380SH (điện áp $6 - 12 \text{ V}$, tốc độ tối đa $13000 \text{ vòng/phút}$) hoặc động cơ bước KH42KM2R015F dẫn động băng tải.
Thiết bị / Module Thông số kỹ thuật Vai trò trong hệ thống
ATmega328P (Arduino) 16 MHz, 14 Digital I/O, 6 PWM, 5V Xử lý logic, nhận tọa độ qua UART, xuất xung PWM điều khiển servo
Servo MG995 Điện áp 5–7VDC, Momen xoắn 10 kgf·cm Dẫn động các khớp xoay 1, 2, 3 của cánh tay robot
Module LM2596 Vào 4–35V, Ra 1–30V, Dòng Max 3A Giảm áp và ổn dòng 5V–6V cấp riêng cho hệ thống servo
Nguồn tổ ong 12V Ngõ vào 220VAC, Ngõ ra 12VDC – 10A Cấp nguồn tổng cho toàn bộ hệ thống mạch và động cơ
DC Motor SRS-380SH Điện áp 6–12V, dài 34mm, phi 24mm Dẫn động chuyển động quay của tang trống băng tải

3. Phân hệ phần mềm và xử lý ảnh

  • Giao diện điều khiển (GUI): Viết trên Microsoft Visual Studio bằng ngôn ngữ C# (Windows Forms Application), tích hợp các điều khiển PictureBox (hiển thị luồng video từ camera USB), Button (kích hoạt chế độ), TextBox và ComboBox (cấu hình cổng truyền thông nối tiếp COM/UART).
  • Thuật toán xử lý ảnh: Sử dụng thư viện EmguCV trích xuất từng khung hình (frame) từ video $\rightarrow$ Chuyển đổi không gian màu sang ảnh mức xám $\rightarrow$ Phân ngưỡng tạo ảnh nhị phân (Binary thresholding) $\rightarrow$ Tách biên và nhận diện vật thể $\rightarrow$ Tính toán tọa độ tâm $(X, Y)$ và góc nghiêng/lệch $O_r$ của sản phẩm trên băng tải $\rightarrow$ Đóng gói dữ liệu gửi qua UART xuống vi điều khiển Arduino.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về đề tài

Chương này khái quát lịch sử phát triển của robot công nghiệp từ những năm 1960 trong việc thay thế lao động tại các môi trường nặng nhọc, nguy hiểm, cho đến vai trò trọng tâm trong kỷ nguyên công nghiệp 4.0. Tác giả trình bày hiện trạng nghiên cứu phát triển robot tại Việt Nam qua các đơn vị như Học viện Kỹ thuật Quân sự, Viện Công nghệ Thông tin (Viện Hàn lâm KHCNVN), Công ty Robot TOSY và các đề tài sinh viên tại hệ thống các trường Đại học Bách Khoa (Hà Nội, Đà Nẵng, TP.HCM).

Chương 1 cũng phân tích ứng dụng của công nghệ xử lý ảnh trong y học (nhận dạng khối u, phân tích mạch máu tia X) và công nghiệp (kiểm tra khuyết tật, đếm và phân loại sản phẩm). Từ đó, tác giả đưa ra sơ đồ khối hệ thống phân loại sản phẩm tự động trên băng tải, khẳng định tính cấp thiết của việc kết hợp xử lý ảnh với cánh tay robot nhằm giảm chi phí, tăng năng suất và loại bỏ sai sót trong dây chuyền sản xuất.

Chương 2: Thiết kế hệ thống cơ khí

Chương 2 trình bày chi tiết quy trình tính toán, lựa chọn phương án và thiết kế 3D cho các bộ phận cơ khí:

  1. Thiết kế cánh tay robot: Phân tích ưu nhược điểm của chuỗi động học RRRR 4 bậc tự do. Ưu điểm nổi bật là tầm với lớn, không gian làm việc rộng và dễ dàng gá đặt động cơ khớp xoay hơn so với khớp tịnh tiến (T). Khớp đế sử dụng vòng bi chà tròn đường kính trong $40 \text{ mm}$, đường kính ngoài $60 \text{ mm}$. Thân robot sử dụng vật liệu tấm Mica nhẹ; khâu chấp hành cuối sử dụng giác hút chân không MDSP650.
  2. Thiết kế hệ thống băng tải: So sánh các loại bộ truyền ngoài (truyền động đai, truyền động xích, truyền động đai răng) và lựa chọn bộ truyền đai răng nhờ ưu điểm kích thước nhỏ gọn, không trượt, tỷ số truyền lớn ($u \approx 12 - 20$), hiệu suất cao ($\eta = 0{,}92 - 0{,}98$). Chọn băng tải cao su xanh bản phẳng.
  3. Tính toán động lực học băng tải: Các thông số ban đầu gồm khoảng cách trục $a = 800 \text{ mm}$, đường kính bánh đai $D_1 = D_2 = 42 \text{ mm}$, bề rộng đai $B = 95 \text{ mm}$, tỷ số truyền $i = 3$. Công thức tính toán công suất động cơ:
    • Công suất dịch chuyển vật liệu: $P_1 = F_1 \cdot v \cdot 10^{-3} \text{ (kW)}$ (với hệ số cản $k_1 = 0{,}05$).
    • Công suất khắc phục tổn hao ma sát ổ lăn: $P_2 = F_2 \cdot v \cdot 10^{-3} \text{ (kW)}$.
    • Công suất cần thiết của động cơ dẫn động: $P_{ct} = k_3 \cdot \frac{P_1 + P_2}{\eta}$ (với hệ số dự trữ $k_3 = 1{,}2 - 1{,}25$, hiệu suất $\eta = 0{,}95$).
  4. Thiết kế khay chứa sản phẩm: Khay được chế tạo bằng vật liệu xốp mềm, phân chia thành các ngăn có dải màu riêng biệt tương ứng với từng loại sản phẩm cần phân loại.

Chương 3: Thiết kế hệ thống điều khiển

Chương 3 tập trung xây dựng sơ đồ khối và thiết kế mạch điện điều khiển:

  1. Bộ điều khiển trung tâm: Lựa chọn bo mạch vi điều khiển trên nền chip ATmega328P (Arduino), phân tích chi tiết sơ đồ chân $14$ cổng Digital, $6$ cổng PWM, $6$ cổng Analog (A0–A5, $0 - 5 \text{ V}$ tương ứng mức số $0 - 1023$), chức năng truyền thông nối tiếp UART qua chân 0 (RX) và chân 1 (TX).
  2. Mạch hạ áp LM2596: Thiết kế mạch giảm áp DC-DC LM2596 để hạ điện áp từ nguồn $12 \text{ VDC}$ xuống dải điện áp $5 - 6 \text{ V}$ cấp cho các servo MG995 với khả năng tải dòng cực đại đạt $3 \text{ A}$.
  3. Khối nguồn tổng: Sử dụng bộ nguồn tổ ong $220 \text{ VAC} \rightarrow 12 \text{ VDC} - 10 \text{ A}$ đảm bảo công suất hoạt động cho cả hệ thống động cơ và mạch logic.
  4. Sơ đồ nguyên lý mạch điện: Bản vẽ tích hợp kết nối giữa Arduino, máy tính qua cổng USB/Serial, các module LM2596, khối nguồn $12 \text{ V}$, hệ thống động cơ servo MG995 và động cơ kéo băng tải.

Chương 4: Xây dựng chương trình điều khiển và xử lý ảnh

Chương 4 hoàn thiện thuật toán động học và quy trình xử lý ảnh:

  1. Thiết lập bảng thông số Denavit-Hartenberg (D-H): Cánh tay robot được mô hình hóa thành 5 khâu tọa độ với các thông số kích thước hình học: $a_1 = 0$, $d_1 = 28 \text{ mm}$, $a_2 = 150 \text{ mm}$, $a_3 = 85 \text{ mm}$ (hoặc $160 \text{ mm}$ tùy phiên bản khâu), $a_4 = 10 \text{ mm}$, $d_5 = 120 \text{ mm}$.
Khâu ($i$) Chiều dài khâu $a_i$ (mm) Góc xoắn khâu $\alpha_i$ (độ) Khoảng cách dịch trục $d_i$ (mm) Biến khớp $\theta_i$
1 $0$ $90^\circ$ $28$ $\theta_1^*$
2 $150$ $0^\circ$ $0$ $\theta_2^*$
3 $160$ $0^\circ$ $0$ $\theta_3^*$
4 $10$ $90^\circ$ $0$ $\theta_4^*$
5 $0$ $0^\circ$ $120$ $\theta_5^*$

Trong quá trình thao tác, để giác hút luôn hướng vuông góc xuống mặt phẳng băng tải, góc khớp thứ 4 bị ràng buộc: $\theta_4^* = -(\theta_2^* + \theta_3^*)$. 2. Động học thuận và nghịch: Thiết lập ma trận chuyển đổi tổng quát $T_5 = A_1 A_2 A_3 A_4 A_5$ để xác định tọa độ khâu chấp hành cuối $[P_x, P_y, P_z]^T$. Giải hệ phương trình phi tuyến để tìm nghiệm động học nghịch xác định các góc xoay khớp $t_1, t_2, t_3, t_5$ từ tọa độ thực tế của phôi và góc định hướng $O_r = t_1 - t_5$. 3. Cơ sở dữ liệu và thuật toán xử lý ảnh: Trình bày cấu trúc dữ liệu ảnh số (ảnh chỉ số, ảnh mức xám Grayscale, ảnh nhị phân Binary, ảnh truecolor RGB $m \times n \times 3$). Xây dựng lưu đồ thuật toán Visual Studio kết hợp EmguCV can thiệp trực tiếp vào từng điểm ảnh (pixel) để phát hiện đối tượng, tách ngưỡng nhị phân và tính toán các thông số vị trí truyền cho vi điều khiển qua giao thức UART.

Kết quả và đóng góp

1. Kết quả kỹ thuật đạt được

  • Chế tạo mô hình cơ khí hoàn chỉnh: Lắp ráp hoàn thiện cánh tay robot 4 bậc tự do RRRR kết hợp giác hút MDSP650 bằng vật liệu nhôm và mica; thi công hệ thống băng tải cao su xanh kích thước trục $800 \text{ mm}$, bề rộng đai $95 \text{ mm}$ dẫn động bằng đai răng tỷ số truyền $1:3$.
  • Xây dựng thành công mô hình toán động học: Thiết lập hoàn chỉnh bảng thông số D-H, ma trận biến đổi thuần nhất $T_5$ và thuật toán động học nghịch với ràng buộc hướng vuông góc $\theta_4^* = -(\theta_2^* + \theta_3^*)$.
  • Thiết kế hệ thống mạch điện ổn định: Kết hợp vi điều khiển ATmega328P với mạch hạ áp xung LM2596 và bộ nguồn $12 \text{ VDC} - 10 \text{ A}$, triệt tiêu hiện tượng sụt áp khi các động cơ servo MG995 hoạt động đồng thời.
  • Phát triển phần mềm ứng dụng C# EmguCV: Xây dựng giao diện tương tác người dùng trên Windows Forms, thu nhận khung hình trực tiếp từ camera, xử lý nhị phân hóa để phát hiện màu sắc, trích xuất tọa độ $(X, Y)$ và góc nghiêng $O_r$ của vật phẩm, gửi chuỗi lệnh điều khiển xuống Arduino qua cổng nối tiếp.
  • Vận hành hệ thống: Mô hình thực hiện chu trình phân loại tự động: sản phẩm di chuyển trên băng tải $\rightarrow$ camera chụp ảnh và máy tính tính toán thông số $\rightarrow$ cánh tay robot xoay, hạ góc, kích hoạt giác hút gắp sản phẩm và đưa vào đúng khay chứa theo màu sắc quy định.

2. Đóng góp của đề tài

  • Tích hợp thành công một chu trình khép kín từ khâu thu thập dữ liệu quang học (thị giác máy), xử lý thuật toán trên máy tính đến điều khiển cơ cấu chấp hành nhiều bậc tự do trong một đồ án kỹ thuật cơ điện tử.
  • Chứng minh tính khả thi của việc sử dụng các linh kiện phần cứng chi phí thấp (vi điều khiển Arduino, servo RC MG995, module LM2596, khung mica) để xây dựng mô hình thực nghiệm mô phỏng chính xác nguyên lý làm việc của hệ thống phân loại sản phẩm tự động trong công nghiệp.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

1. Hạn chế

  • Kết cấu cơ khí và vật liệu: Thân robot sử dụng vật liệu Mica có độ bền cơ học và khả năng chịu nhiệt hạn chế; động cơ RC Servo MG995 hoạt động kém ổn định khi thay đổi nhiệt độ hoặc độ ẩm môi trường, độ rơ khớp còn lớn và chỉ đáp ứng được tải trọng nhẹ (xốp, nhựa nhỏ).
  • Cơ cấu chấp hành cuối: Giác hút chân không MDSP650 phụ thuộc lớn vào độ phẳng, nhẵn của bề mặt phôi; không phù hợp để gắp các vật phẩm có bề mặt gồ ghề hoặc vật nặng.
  • Băng tải: Sử dụng băng tải phẳng cao su không có cơ cấu định hướng cứng nên phôi dễ bị xê dịch nhẹ trong quá trình di chuyển; không vận chuyển được theo cung cong.
  • Thuật toán xử lý ảnh: Phương pháp phân đoạn nhị phân và nhận diện màu sắc phụ thuộc nhiều vào độ ổn định của nguồn sáng môi trường; chưa tích hợp các thuật toán nhận dạng hình học phức tạp hoặc lọc nhiễu nâng cao.

2. Hướng nghiên cứu tiếp

  • Nâng cấp phần cứng cơ khí: Thay thế vật liệu thân Mica bằng hợp kim nhôm hoặc thép nhẹ; thay thế động cơ servo RC bằng động cơ bước điều khiển vòng kín (Closed-loop Stepper) hoặc AC Servo công nghiệp có gắn encoder phản hồi vị trí chính xác cao.
  • Cải tiến cơ cấu gắp: Thiết kế kết hợp giữa tay kẹp cơ khí đa năng và giác hút chân không công suất lớn để phân loại đa dạng kích thước, khối lượng và biên dạng vật phẩm.
  • Hoàn thiện thuật toán thị giác máy: Nâng cấp thuật toán xử lý ảnh lên các mô hình trích xuất đặc trưng bậc cao hoặc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (mạng nơ-ron tích chập - CNN) nhằm nhận dạng sản phẩm chính xác dưới điều kiện ánh sáng biến thiên và kiểm tra khuyết tật bề mặt sản phẩm.

Giá trị tham khảo

Đồ án tốt nghiệp là tài liệu tham khảo cho:

  • Sinh viên ngành Kỹ thuật Cơ điện tử, Kỹ thuật Robot, Tự động hóa và Cơ khí chế tạo máy: Dùng làm tài liệu tham khảo trực tiếp khi thực hiện đồ án tốt nghiệp, đồ án môn học về thiết kế tay máy nhiều bậc tự do, hệ thống điều khiển SCADA lab-scale hoặc dây chuyền phân loại tự động.
  • Các phần nội dung có giá trị tham khảo cụ thể:
    • Chương 2: Quy trình tính toán công suất truyền động băng tải và thiết kế kết hợp cơ cấu thanh truyền với động cơ RC Servo.
    • Chương 3: Sơ đồ phối ghép mạch lực và mạch điều khiển giữa vi điều khiển ATmega328P, module hạ áp LM2596 và hệ thống nguồn tổ ong.
    • Chương 4: Bảng thông số Denavit-Hartenberg (D-H), lời giải hệ phương trình động học thuận/nghịch cho robot khớp xoay và cấu trúc code xử lý ảnh C# kết hợp thư viện EmguCV giao tiếp qua cổng COM/UART.

Câu hỏi thường gặp

1. Cánh tay robot trong đồ án sử dụng cấu hình hình học gì và cơ cấu dẫn động các khớp như thế nào?
Cánh tay robot sử dụng cấu hình chuỗi động học hở 4 bậc tự do kiểu $RRRR$ (tất cả các khớp đều là khớp quay Rotation). Khớp 1 (đế quay) sử dụng vòng bi chà tròn đường kính trong $40 \text{ mm}$, ngoài $60 \text{ mm}$. Các khớp nâng hạ thân (khớp 2, 3, 4) được dẫn động bởi các động cơ RC Servo MG995 qua cơ cấu thanh truyền. Đầu chấp hành sử dụng 1 động cơ servo điều khiển góc xoay tiếp xúc kết hợp giác hút chân không MDSP650.

2. Bảng thông số Denavit-Hartenberg (D-H) và kích thước các khâu của robot được xác định ra sao?
Bảng D-H được xác lập cho 5 khâu với các thông số: khâu 1 ($a_1=0$, $\alpha_1=90^\circ$, $d_1=28 \text{ mm}$), khâu 2 ($a_2=150 \text{ mm}$, $\alpha_2=0^\circ$, $d_2=0$), khâu 3 ($a_3=160 \text{ mm}$, $\alpha_3=0^\circ$, $d_3=0$), khâu 4 ($a_4=10 \text{ mm}$, $\alpha_4=90^\circ$, $d_4=0$), khâu 5 ($a_5=0$, $\alpha_5=0^\circ$, $d_5=120 \text{ mm}$). Trong quá trình hoạt động, góc khớp 4 bị ràng buộc $\theta_4^* = -(\theta_2^* + \theta_3^*)$ để đầu gắp luôn hướng vuông góc xuống mặt băng tải.

3. Băng tải của hệ thống được tính toán với những thông số kỹ thuật nào?
Băng tải sử dụng dây cao su xanh bản phẳng, con lăn đỡ, khoảng cách trục $a = 800 \text{ mm}$, đường kính tang dẫn động $D = 42 \text{ mm}$, bề rộng đai $B = 95 \text{ mm}$, bộ truyền ngoài là đai răng tỷ số truyền $i = 3$. Công suất động cơ được tính toán tổng hợp từ công suất kéo vật liệu $P_1$ (hệ số cản $k_1 = 0{,}05$) và công suất ma sát $P_2$, có tính đến hệ số dự trữ $k_3 = 1{,}2 - 1{,}25$ và hiệu suất truyền động $\eta = 0{,}95$.

4. Khối điều khiển trung tâm và mạch nguồn của hệ thống bao gồm những linh kiện gì?
Khối điều khiển trung tâm sử dụng vi điều khiển ATmega328P (Arduino) xung nhịp $16 \text{ MHz}$, $14$ chân Digital I/O, $6$ kênh PWM. Mạch nguồn sử dụng nguồn tổ ong ngõ vào $220 \text{ VAC}$, ngõ ra $12 \text{ VDC} - 10 \text{ A}$, kết hợp module giảm áp LM2596 (ngõ vào $4 - 35 \text{ V}$, ngõ ra $1 - 30 \text{ V}$, dòng tải cực đại $3 \text{ A}$) để ổn định điện áp cấp cho các động cơ servo.

5. Ứng dụng xử lý ảnh nhận diện sản phẩm được xây dựng bằng công cụ gì và quy trình xử lý như thế nào?
Ứng dụng được viết trên Microsoft Visual Studio bằng ngôn ngữ C# (Windows Forms) kết hợp thư viện EmguCV. Quy trình xử lý gồm: thu nhận luồng video từ camera USB $\rightarrow$ trích xuất khung hình $\rightarrow$ chuyển đổi sang ảnh mức xám $\rightarrow$ phân ngưỡng nhị phân (Binary) $\rightarrow$ trích xuất tọa độ trọng tâm $(X, Y)$ và góc nghiêng $O_r$ của sản phẩm $\rightarrow$ đóng gói chuỗi dữ liệu truyền qua cổng nối tiếp (UART) tới Arduino để điều khiển robot gắp thả vào đúng khay màu.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế và chế tạo cánh tay robot 4 bậc tự do phân loại sản phẩm trên băng tải sử dụng công nghệ xử lí ảnh" đã thiết kế và chế tạo thành công một mô hình phân loại sản phẩm tự động quy mô phòng thí nghiệm kết hợp liên ngành cơ khí, điện tử và công nghệ thông tin. Nhóm tác giả đã giải quyết trọn vẹn bài toán động học thuận/nghịch cho robot cấu hình RRRR, tính toán cơ cấu dẫn động băng tải đai răng và xây dựng mạch điều khiển dùng vi điều khiển ATmega328P. Chương trình giao diện C# kết hợp thư viện EmguCV đã trích xuất chính xác thông số phôi từ camera và điều khiển cánh tay robot thực hiện gắp thả tự động. Công trình là tài liệu tham khảo có giá trị kỹ thuật thực tế cho sinh viên và người nghiên cứu trong lĩnh vực cơ điện tử và tự động hóa.