Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh công nghiệp hiện đại, việc ứng dụng robot công nghiệp nhằm tự động hóa quy trình sản xuất ngày càng trở nên thiết yếu. Theo ước tính, robot công nghiệp có thể chiếm đến 80% năng suất trong các dây chuyền sản xuất, đặc biệt trong các môi trường làm việc khắc nghiệt và yêu cầu độ chính xác cao. Đề tài “Thiết kế, thi công và điều khiển robot SCARA 4 bậc phân loại sản phẩm theo màu sắc” tập trung phát triển một hệ thống robot SCARA 4 bậc tự do có khả năng phân loại sản phẩm dựa trên màu sắc thông qua xử lý ảnh, đồng thời điều khiển và giám sát qua giao diện HMI/PC. Nghiên cứu được thực hiện tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh trong năm 2021, với mục tiêu thiết kế mô hình robot SCARA, xây dựng hệ thống nhận dạng màu sắc và vị trí sản phẩm, đồng thời kiểm tra sai số giữa tính toán lý thuyết và thực tế. Ý nghĩa của đề tài thể hiện rõ trong việc nâng cao hiệu quả tự động hóa, giảm thiểu sai sót do con người, đồng thời tạo điều kiện cho sinh viên và các nhà nghiên cứu tiếp cận công nghệ robot và xử lý ảnh trong sản xuất.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

  • Lý thuyết động học và động lực học robot SCARA: Sử dụng phương pháp bảng Denavit-Hartenberg (DH) để xác định hệ trục tọa độ và tính toán động học thuận, động học ngược của robot. Phương pháp Lagrangian được áp dụng để phân tích động lực học, từ đó xây dựng mô hình điều khiển.
  • Giải thuật điều khiển PID: Bộ điều khiển PID được sử dụng để điều khiển các khớp động cơ bước của robot, với các tham số Kp, Ki, Kd được xác định bằng phương pháp thực nghiệm nhằm tối ưu đáp ứng hệ thống.
  • Xử lý ảnh và nhận dạng màu sắc: Áp dụng thư viện OpenCV để xử lý ảnh thu nhận từ camera, chuyển đổi không gian màu từ RGB sang HSV để nhận dạng chính xác màu sắc sản phẩm. Các khái niệm chính bao gồm điểm ảnh (pixel), không gian màu RGB và HSV, cũng như các hàm xử lý ảnh cơ bản như chuyển đổi màu, lọc ảnh và dò biên.

Phương pháp nghiên cứu

  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu thu thập từ camera Logitech C270, sử dụng hình ảnh sản phẩm với các màu sắc khác nhau để phân loại.
  • Phương pháp phân tích: Tính toán động học và động lực học dựa trên mô hình toán học, mô phỏng điều khiển trên Matlab Simulink, sau đó thực hiện điều khiển thực tế trên mô hình robot SCARA 4 bậc.
  • Timeline nghiên cứu: Quá trình nghiên cứu kéo dài 12 tháng, bao gồm các giai đoạn thiết kế phần cứng, phát triển phần mềm điều khiển, mô phỏng và thử nghiệm thực tế.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  • Thiết kế và thi công thành công robot SCARA 4 bậc: Mô hình robot được gia công bằng nhôm dày 5mm, với cấu hình gồm ba khớp quay và một khớp tịnh tiến, động cơ bước Nema 17 và bộ điều khiển TB6600. Sai số thực tế trong quá trình gắp và trả hàng nằm trong khoảng cho phép, đảm bảo độ chính xác cao.
  • Phân loại sản phẩm theo màu sắc hiệu quả: Hệ thống xử lý ảnh sử dụng không gian màu HSV và thư viện OpenCV nhận dạng chính xác màu sắc trong điều kiện ánh sáng tốt, hỗ trợ phân loại sản phẩm nhanh chóng và chính xác.
  • Điều khiển robot bằng giải thuật PID: Mô phỏng trên Matlab Simulink cho thấy đáp ứng góc quay các khớp đạt độ ổn định cao, thời gian xác lập và sai số ổn định được cải thiện qua việc điều chỉnh tham số PID.
  • Giao diện điều khiển thân thiện và linh hoạt: Giao diện điều khiển viết bằng Python cho phép người dùng giám sát vị trí các khớp, lập trình các hoạt động của robot và điều khiển trực tiếp, nâng cao tính tiện dụng.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân thành công của đề tài đến từ việc lựa chọn cấu hình robot SCARA phù hợp với yêu cầu phân loại sản phẩm trong không gian làm việc nhỏ gọn và linh hoạt. Việc sử dụng động cơ bước kết hợp bộ điều khiển PID giúp đơn giản hóa hệ thống điều khiển mà vẫn đảm bảo độ chính xác. So sánh với các nghiên cứu trước đây, đề tài đã cải tiến thiết kế phần cứng đặt động cơ gần trọng tâm cánh tay robot, giảm rung lắc và tăng tốc độ vận hành. Kết quả nhận dạng màu sắc qua xử lý ảnh phù hợp với các nghiên cứu ứng dụng OpenCV trong công nghiệp, tuy nhiên hiệu suất có thể bị ảnh hưởng trong điều kiện ánh sáng yếu. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ đáp ứng góc quay các khớp và bảng sai số thực tế so với lý thuyết, giúp minh họa rõ ràng hiệu quả điều khiển và độ chính xác của hệ thống.

Đề xuất và khuyến nghị

  • Nâng cấp phần cứng robot: Cải tiến thiết kế cơ khí và sử dụng vật liệu nhẹ, bền hơn nhằm tăng tải trọng và giảm rung lắc, dự kiến thực hiện trong 6 tháng tiếp theo, do nhóm kỹ thuật đảm nhiệm.
  • Tối ưu hóa thuật toán điều khiển: Áp dụng các bộ điều khiển nâng cao như fuzzy logic hoặc adaptive control để cải thiện hiệu suất và độ chính xác, triển khai trong vòng 4 tháng, phối hợp giữa nhóm nghiên cứu và giảng viên hướng dẫn.
  • Cải thiện hệ thống xử lý ảnh: Tích hợp camera có độ phân giải cao hơn và thuật toán xử lý ảnh nâng cao để nhận dạng chính xác trong điều kiện ánh sáng yếu, thực hiện trong 3 tháng, do nhóm phần mềm đảm nhận.
  • Phát triển giao diện điều khiển đa nền tảng: Thiết kế giao diện điều khiển trên các thiết bị di động và web để tăng tính linh hoạt và tiện lợi cho người dùng, dự kiến hoàn thành trong 5 tháng, do nhóm phát triển phần mềm thực hiện.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  • Sinh viên ngành Công nghệ kỹ thuật điều khiển và tự động hóa: Nâng cao kiến thức về thiết kế robot, điều khiển động cơ bước và xử lý ảnh trong ứng dụng thực tế.
  • Giảng viên và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực robot công nghiệp: Tham khảo mô hình thiết kế và phương pháp điều khiển robot SCARA, áp dụng vào nghiên cứu và giảng dạy.
  • Doanh nghiệp sản xuất tự động hóa: Áp dụng giải pháp robot phân loại sản phẩm theo màu sắc để nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm.
  • Nhà phát triển phần mềm điều khiển robot: Học hỏi về tích hợp phần mềm điều khiển, giao diện HMI và xử lý ảnh trong hệ thống robot công nghiệp.

Câu hỏi thường gặp

  1. Robot SCARA 4 bậc có ưu điểm gì so với các loại robot khác?
    Robot SCARA có cấu hình nhỏ gọn, linh hoạt, phù hợp với không gian làm việc hạn chế và yêu cầu độ chính xác cao, đặc biệt trong các công việc phân loại và lắp ráp nhanh.

  2. Giải thuật PID được áp dụng như thế nào trong điều khiển robot?
    PID điều khiển các góc quay của động cơ bước bằng cách điều chỉnh sai số giữa vị trí mong muốn và thực tế, giúp robot vận hành ổn định và chính xác.

  3. Làm thế nào để nhận dạng màu sắc sản phẩm chính xác?
    Sử dụng không gian màu HSV để phân tách màu sắc hiệu quả hơn so với RGB, kết hợp thư viện OpenCV để xử lý ảnh và xác định màu sắc trong điều kiện ánh sáng tốt.

  4. Sai số giữa tính toán lý thuyết và thực tế của robot là bao nhiêu?
    Sai số nằm trong khoảng cho phép, đảm bảo robot có thể gắp và trả hàng chính xác, tuy nhiên có thể tăng khi vận hành ở tốc độ cao hoặc trong điều kiện rung lắc.

  5. Có thể mở rộng hệ thống để phân loại theo các tiêu chí khác ngoài màu sắc không?
    Có thể, bằng cách tích hợp thêm các cảm biến hoặc thuật toán xử lý ảnh nâng cao để nhận dạng kích thước, hình dạng hoặc các đặc tính khác của sản phẩm.

Kết luận

  • Đã thiết kế, thi công thành công mô hình robot SCARA 4 bậc tự do với khả năng phân loại sản phẩm theo màu sắc.
  • Xây dựng và mô phỏng hệ thống điều khiển PID trên Matlab Simulink, sau đó áp dụng điều khiển thực tế với sai số trong phạm vi cho phép.
  • Phát triển giao diện điều khiển thân thiện, cho phép giám sát và lập trình trực tiếp trên máy tính.
  • Hệ thống xử lý ảnh sử dụng thư viện OpenCV nhận dạng màu sắc hiệu quả trong điều kiện ánh sáng tốt.
  • Đề xuất các hướng phát triển nhằm nâng cao tải trọng, hiệu suất và tính chính xác của robot trong tương lai.

Tiếp theo, nhóm nghiên cứu sẽ tập trung vào cải tiến phần cứng và thuật toán điều khiển, đồng thời mở rộng ứng dụng của robot trong các dây chuyền sản xuất tự động hóa. Đề nghị các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp quan tâm liên hệ để hợp tác phát triển và ứng dụng thực tế.