Đặt vấn đề Trong mọi lĩnh vực đời sống hiện nay, Robot đang được sử dụng một cách rộng rãi, có nhiều đóng góp mạnh mẽ, tích cực và đem lại nhiều hiệu quả vượt trội. Theo số liệu thống kê của Hiệp hội robot Nhật Bản, 49% robot công nghiệp được sử dụng trong ngành sản xuất máy móc điện tử, 18% trong ngành sản xuất ôtô, 6% trong ngành xử lý và làm khuôn, 5% trong ngành chế tạo máy móc, 4% trong ngành thép, 4% trong ngành thực phẩm. Ngoài ra, robot cũng được sử dụng trong các ngành hóa chất, máy chính xác, gốm, giấy, nông nghiệp và lâm nghiệp,. Theo số liệu thống kê năm 2016 từ Liên đoàn Robot Quốc Tế (International Federation of Robotics) cho thấy tự động hóa trong lĩnh vực công nghiệp đang tăng trưởng nhanh trên khắp thế giới, với tỷ lệ trung bình 74 robot công nghiệp được lắp đặt trên 10.
Tuy nhiên, trong hầu hết các ứng dụng công nghiệp, robot thường chỉ thực hiện các công việc đơn giản, lặp đi lặp lại. Sử dụng robot để gắp ngẫu nhiên từ thùng là một thách thức vì robot phải xác định và nhặt một bộ phận cụ thể trong môi trường hỗn loạn. Khi robot gắp một bộ phần từ thùng chứa, các bộ phận khác sẽ liên tục thay đổi vị trí và hướng. Hệ thống phải nhận ra đúng vật thể, và tính toán thứ tự gắp như thế nào, nâng lên và đặt chúng mà không đụng vào các bộ phận khác hoặc thành thùng.
Trước sự phát triển mạnh mẽ của nền khoa học kỹ thuật trong vài thập niên gần đây và những vấn đề thực tiễn đặt ra, công nghệ xử lý ảnh đã được tích hợp vào hệ thống robot. Được bổ trợ bởi các camera càng ngày càng nhỏ hơn, mạnh mẽ hơn và giá thành thấp hơn cùng các thuật toán ngày càng phức tạp, các bộ xử lý chuyên biệt cho hệ thống xử lý hình ảnh, hệ thống Robot đang dần thay đổi các quá trình và cải thiện tốc độ sản xuất. 1 Luận văn thạc sĩ HV: Lê Minh Phát Tuy nhiên, hệ thống xử lý ảnh chịu tác động mạnh bởi điều kiện ánh sáng môi trường, đặc trưng của đối tượng như vật liệu, màu sắc, hình dáng,…, phông nền, nên viêc ứng dụng robot còn một số hạn chế, đòi hỏi nghiên cứu sâu hơn. Sau khi tốt nghiệp đại học, tôi có cơ hội làm việc tại một xưởng sản xuất giầy thể thao nhãn hàng Nike.
Ở công đoạn quét keo dán đế của chuyền sản xuất, tồn tại một số vấn đề: một là, công nhân tiếp xúc với hóa chất (keo, nước xử lý) khoảng 8 tiếng mỗi ngày, về lâu dài sẽ dẫn đến bệnh nghề nghiệp; hai là, môi trường làm việc xung quanh khu vực này khá nóng (39~40 độ C) do nhiệt lượng thừa tỏa ra từ lò sấy; ba là, số lượng công nhân ở công đoạn này là cao nhất so với các công đoạn còn lại của chuyền sản xuất giầy.1 Chuyền quét keo dán đế ngành giầy Để giải quyết vấn đề này, xưởng đã lắp đặt một dây chuyền phun keo tự động. Nguyên lý cốt lõi là sử dụng công nghệ quét 3D để dựng lại hình ảnh của chiếc giầy trong môi trường máy tính, sau đó tạo quỹ đạo phun keo mong muốn trên mô hình 3D, xuất dữ liệu tọa độ truyền cho tay máy thực hiện phun keo thay thế cho công nhân. 2 Luận văn thạc sĩ HV: Lê Minh Phát Hình 1.2 Giầy thực tế trên chuyển sản xuất Hình 1.3 Quỹ đạo đường phun keo Tuy nhiên, hệ thống scan 3D theo phương pháp laser triangular còn có một số vấn đề như: - So với quỹ đạo mong muốn, quỹ đạo thực tế của tay máy vẽ trên bề mặt chiếc giầy có sai số nằm trong khoảng ± 5mm và không ổn định.4 Quỹ đạo thực tế của tay máy - Khi scan 100 lần cùng một chiếc giầy, kết quả tọa độ của một số vị trí đặc trưng trên bề mặt giầy thay đổi theo cả 3 phương XYZ trong khoảng ± 10mm. 3 Luận văn thạc sĩ HV: Lê Minh Phát Hình 1.5 Thống kê tọa độ các điểm nằm trên quỹ đạo phun keo trước khi calib Sai số xuất phát từ nhiều nguyên nhân như: chất lượng giầy trước khi đưa vào hệ thống scan so với khuôn mẫu canh chỉnh máy sai lệch lớn, dung sai chế tạo của các chi tiết máy và bộ truyền động cơ khí, sai lệch trong quá trình kẹp giữ khuôn giầy trước khi scan và phun keo, sai lệch quỹ đạo di chuyển của bản thân tay máy được đề cập trong tài liệu của nhà cung ứng.
Tuy nhiên, sai số của hệ thống scan có ảnh hưởng lớn nhất. Khi tiến hành định kì 2 tuần calib lại hệ thống scan, sai số scan 3D giảm từ ± 10mm xuống ± 3mm. Tuy nhiên, vẫn có hai vấn đề: một là, khi calib lại hệ thống scan phải calib lại hệ thống tay máy để đạt được sai số quỹ đạo và chất lượng phun keo trong sai số cho phép của chuyền sản xuất; hai là, vẫn chưa giải quyết triệt để vấn đề sai số, chất lượng phun keo gặp nhiều vấn đề, giầy không đạt chiếm 35% tổng sản lượng sản xuất, trong khi đó giá trị cho phép là 5%.6 Thống kê tọa độ các điểm nằm trên quỹ đạo phun keo sau khi calib Vì vậy, luận văn này sẽ nghiên cứu, thiết kế hệ thống 3D vision hoạt động trong môi trường nhà xưởng đáp ứng yêu cầu sai số cho phép của công đoạn scan 3D nhằm cải thiện vấn đề chất lượng của chuyền sản xuất giầy tự động nhãn hàng Nike/ Adidas. 4 Luận văn thạc sĩ HV: Lê Minh Phát 1.2 Một số công trình nghiên cứu trong và ngoài nước 1.1 Một số nghiên cứu trên thế giới 1.1 Robot tự động lắp ráp ghế IKEA Tác giả: Nanyang Technological University, Singapore Năm công bố nghiên cứu lần đầu tiên: 4/ 2018 Một vài thành tựu, đặc điểm nổi bật: Hệ thống robot bao gồm một camera 3D và hai tay máy được trang bị cơ cấu gắp tại khâu tác động cuối.
Nhóm nghiên cứu đã thiết kế giải thuật sử dụng thư viện mã nguồn mở 3D giúp cho robot hoàn thành công việc lắp ráp ghế kiểu Stefan của công ty IKEA trong khoảng thời gian 8 phút 55 giây. Kết quả nghiên cứu đã được đăng trên tạp chí Science Robotics.7 Robot tự động lắp ráp ghế IKEA 1. Robot tự động gắp vật dựa theo chiều cao Tác giả: BRASS Company, USA Năm công bố nghiên cứu lần đầu tiên: 2017 Một vài thành tựu, đặc điểm nổi bật: Hệ thống robot bao gồm một camera 3D LMI Gocator 2340 lắp trên cánh tay robot UR3 của công ty BRASS và cơ cấu gắp tại khâu tác động cuối. Camera quét thu nhận hình ảnh thực của vật thể, từ đó tính toán đưa ra dữ liệu chiều cao.
Robot dựa vào 5 Luận văn thạc sĩ HV: Lê Minh Phát giải thuật đã thiết lập, gắp đối tượng từ chiều cao thấp nhất đến cao nhất, sắp xếp theo một hàng thẳng.8 Robot tự động gắp vật dựa trên chiều cao 1. Tay máy ứng dụng trong nguyên công khoan của KUKA Tác giả: Felix von Drigalski and Airbus Group, Sweden. Năm công bố nghiên cứu lần đầu tiên: 2016 Một vài thành tựu, đặc điểm nổi bật: Hệ thống robot bao gồm một tay máy hãng KUKA, một camera, một bộ đèn LED, bộ cảm biến lực và một cơ cấu gá đặt mũi khoan lắp trên khâu tác động cuối. Khi bắt đầu khoan, robot sẽ tác dụng một lực vừa đủ, đo bởi cảm biến lực, để giữ cho tấm kim loại cố định.
Robot tiến hành khoan với giá trị moment xoắn được tính toán trước. Kết quả lỗ khoan sẽ thu nhận về nhờ bộ camera và đèn LED. Từ việc phân tích hình ảnh thu được, nhóm nghiên cứu đánh giá chất lượng và có những hiệu chỉnh thông số. 6 Luận văn thạc sĩ HV: Lê Minh Phát Hình 1.9 Robot ứng dụng trong nguyên công khoan của KUKA 1.
Tay máy tích hợp công nghệ Vision 3D Tác giả: Theodor Borangiu, University of Bucharest, Romania. Năm công bố nghiên cứu lần đầu tiên: 2010 Một vài thành tựu, đặc điểm nổi bật: Nghiên cứu đã thử nghiệm hai ứng dụng công nghệ 3D vision trên tay máy công nghiệp. Ứng dụng thứ nhất, xây dựng lại hình ảnh 3D của vật thể dựa trên dữ liệu hình ảnh thu được từ máy scan công nghệ laser-based lắp trên tay máy công nghiệp 6-DOF. Ứng dụng thứ hai, xây dựng quỹ đạo di chuyển 3D của robot theo biên dạng của vật thể dựa trên dữ liệu hình ảnh từ máy scan.10 Robot tích hợp công nghệ vision 3D 1.2 Một số nghiên cứu trong nước 1.
Tay máy tự động phun keo 7 Luận văn thạc sĩ HV: Lê Minh Phát Đơn vị nghiên cứu: Automation team, Công ty TNHH Giầy Chingluh Việt Nam Một vài thông tin: Mặt giầy đã được vô Last sẽ đưa vào máy scan công nghệ laser triangular để dựng lại hình ảnh 3D trên máy tính. Dựa trên dữ liệu tọa độ 3D, nhóm nghiên cứu xây dựng quỹ đạo di chuyển của robot theo biên dạng của chiếc giầy theo từng size khác nhau. Sau đó kiểm tra sai số vị trí bằng cách vẽ quỹ đạo di chuyển trên phom mẫu và tiến hành thực nghiệm kiểm tra chất lượng đường phun keo trên sản phẩm giầy thực tế.11 Tay máy tự động phun keo 1. Tay máy khoan sử dụng công nghệ quét 3D.
Tác giả: Huỳnh Nam Sơn, Control and Automation Lab, Bách Khoa TPHCM. Năm công bố nghiên cứu lần đầu tiên: 6/2018 Một vài thành tựu, đặc điểm nổi bật: Tác giả đã xây dựng hệ thống cánh tay robot kết hợp với hệ thống 3D vision ứng dụng vào nguyên công khoan chi tiết trong lĩnh vực cơ khí. Hệ thống 3D vision bao gồm một camera Intel Realsense D435 công nghệ StereoVision và cảm biến laser để tái tạo hình ảnh hình học của vật thể. Bước đầu xây dựng giải thuật xử lý dữ liệu tọa độ của vật thể thu được nhờ camera, sau đó truyền dữ liệu cho bộ điều khiển của cánh tay robot Motoman UP6.
8 Luận văn thạc sĩ HV: Lê Minh Phát Hình 1.12 Tay máy khoan sử dụng công nghệ quét 3D 1.3 Mục tiêu, nội dung đề tài Mục tiêu đề tài: Thiết kế hệ thống 3D vision kết hợp với tay máy 6-DOF ứng dụng trong công đoạn phun keo ngành công nghiệp giầy Nike/ Adidas hoạt động trong điều kiện môi trường nhà xưởng. Nội dung đề tài: - Thiết kế cơ cấu bàn xoay vật thể - Thiết kế cơ cấu gá đặt camera - Thiết kế cơ cấu gá đèn laser - Thiết kế giải thuật thu nhận ảnh 2D - Thiết kế giải thuật xử lý ảnh, tái tạo ảnh 3D. - Thực nghiệm, đo đạc, đánh giá sai số.4 Phương pháp nghiên cứu Dựa trên cơ sở lý thuyết sẵn có như: - Mô hình hóa, điều khiển tay máy 6 bậc tự do.
