Đồ Án Thiết Kế Hệ Thống Đếm và Phân Loại Ớt Ngọt Đà Lạt

Đồ án kỹ thuật nghiên cứu truyền động điện thiết kế hệ thống đếm và phân loại ớt ngọt đà lạt, thiết kế chi tiết, tính toán kỹ thuật theo tiêu chuẩn, đánh giá tính khả thi dự án.

• Trường học: Trường Đại Học Đà Lạt
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Thiết Kế Hệ Thống Đếm và Phân Loại Ớt Ngọt Đà Lạt
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Đà Lạt

Tóm tắt

I. Khám Phá Hệ Thống Phân Loại Ớt Ngọt Tự Động Đà Lạt

Việc thiết kế một hệ thống đếm và phân loại ớt ngọt Đà Lạt tự động là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực tự động hóa nông nghiệp. Đà Lạt, với thế mạnh về các loại nông sản chất lượng cao, luôn đối mặt với áp lực cải tiến quy trình sau thu hoạch để đáp ứng nhu cầu thị trường. Hệ thống này ra đời nhằm giải quyết bài toán tối ưu hóa năng suất và giảm thiểu sức lao động thủ công. Bằng cách ứng dụng các công nghệ hiện đại như cảm biến màu, vi điều khiển và cơ cấu chấp hành, mô hình này không chỉ đảm bảo độ chính xác cao trong việc phân loại sản phẩm mà còn mở ra hướng đi mới cho nông nghiệp công nghệ cao tại Việt Nam. Nghiên cứu và phát triển các giải pháp như thế này giúp nâng cao giá trị cho nông sản Đà Lạt, đồng thời tạo tiền đề cho việc nhân rộng mô hình ra các loại nông sản khác. Hệ thống tập trung vào việc phân loại ớt ngọt dựa trên ba màu sắc cơ bản: đỏ, vàng và xanh, vốn là các tiêu chí quan trọng để phân loại và định giá sản phẩm trên thị trường. Việc tự động hóa khâu này giúp các doanh nghiệp và hợp tác xã tiết kiệm chi phí, nâng cao khả năng cạnh tranh và đảm bảo chất lượng đầu ra đồng đều, đáp ứng các tiêu chuẩn VietGAP cho ớt ngọt cũng như yêu cầu khắt khe của thị trường xuất khẩu. Đây là một ví dụ điển hình về việc ứng dụng kiến thức kỹ thuật vào giải quyết các vấn đề thực tiễn của ngành nông nghiệp, cụ thể là phân loại nông sản một cách hiệu quả và khoa học.

1.1. Tầm quan trọng của tự động hóa trong nông nghiệp hiện đại

Trong bối cảnh ngành nông nghiệp đang chuyển mình mạnh mẽ, tự động hóa nông nghiệp đóng vai trò then chốt. Việc áp dụng máy móc và công nghệ vào sản xuất không chỉ giúp tăng năng suất thu hoạch mà còn cải thiện điều kiện làm việc cho người lao động. Đặc biệt tại các vùng chuyên canh như Đà Lạt, nơi sản lượng nông sản lớn, việc phân loại thủ công bộc lộ nhiều hạn chế về thời gian, chi phí và độ đồng đều. Một hệ thống tự động giúp quy trình trở nên liên tục, giảm sự phụ thuộc vào nhân công thời vụ và hạn chế tối đa sai sót do yếu tố con người. Đây là nền tảng để xây dựng một nền nông nghiệp bền vững, hiệu quả và có sức cạnh tranh cao trên thị trường quốc tế.

1.2. Giới thiệu mô hình phân loại ớt chuông công nghệ cao

Mô hình được đề cập trong đồ án của nhóm sinh viên Đại học Sư phạm Kỹ thuật Đà Nẵng là một giải pháp cụ thể cho bài toán phân loại ớt chuông (ớt ngọt). Hệ thống sử dụng nền tảng Arduino Uno R3 làm bộ xử lý trung tâm, kết hợp với các thiết bị ngoại vi như cảm biến hình ảnh (cụ thể là cảm biến màu TCS34725), cảm biến hồng ngoại phát hiện vật cản và động cơ servo để thực hiện gạt sản phẩm. Mô hình này là một minh chứng cho thấy nông nghiệp công nghệ cao không nhất thiết đòi hỏi chi phí đầu tư khổng lồ, mà có thể bắt đầu từ những giải pháp thông minh, linh hoạt và dễ tiếp cận, phù hợp với điều kiện của các trang trại và doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam.

II. Thách Thức Phân Loại Ớt Ngọt Thủ Công và Chi Phí Cao

Quy trình phân loại ớt ngọt truyền thống tại Đà Lạt hiện nay vẫn còn phụ thuộc nhiều vào lao động thủ công, dẫn đến nhiều thách thức đáng kể. Trở ngại lớn nhất là vấn đề về năng suất thu hoạch và tốc độ xử lý. Một công nhân có kinh nghiệm cũng chỉ có thể phân loại một số lượng sản phẩm giới hạn trong một ngày, dễ gây ra tình trạng ùn ứ nông sản vào mùa cao điểm. Điều này không chỉ làm giảm hiệu quả sản xuất mà còn ảnh hưởng đến độ tươi ngon của sản phẩm. Thêm vào đó, chi phí nhân công chiếm một phần không nhỏ trong giá thành sản phẩm cuối cùng. Việc giảm chi phí nhân công trở thành một bài toán cấp thiết để nâng cao lợi nhuận và sức cạnh tranh. Hơn nữa, chất lượng phân loại thủ công thường không đồng đều, phụ thuộc vào cảm quan và sự mệt mỏi của người lao động. Điều này gây khó khăn trong việc đáp ứng các tiêu chuẩn nghiêm ngặt về chất lượng ớt ngọt xuất khẩu, ví dụ như tiêu chuẩn VietGAP. Sự thiếu nhất quán về màu sắc, kích thước có thể khiến cả lô hàng bị từ chối, gây thiệt hại kinh tế lớn. Do đó, việc thiết kế một hệ thống đếm và phân loại ớt ngọt Đà Lạt tự động là giải pháp tối ưu để khắc phục những nhược điểm cố hữu của phương pháp thủ công, hướng tới một quy trình sản xuất chuyên nghiệp và hiện đại.

2.1. Phân tích vấn đề năng suất và chi phí nhân công hiện nay

Thực trạng tại các vựa nông sản cho thấy, việc phân loại ớt ngọt đòi hỏi sự tỉ mỉ và tập trung cao độ. Tốc độ làm việc của con người bị giới hạn và giảm dần theo thời gian trong ngày. Điều này trực tiếp ảnh hưởng đến năng suất thu hoạch tổng thể. Vào các vụ mùa chính, nhu cầu nhân công tăng đột biến, gây áp lực về chi phí và quản lý. Các doanh nghiệp thường phải trả chi phí cao cho lao động thời vụ nhưng khó đảm bảo sự ổn định. Do đó, mục tiêu giảm chi phí nhân công thông qua tự động hóa không chỉ là tiết kiệm tiền bạc mà còn là giải pháp ổn định sản xuất lâu dài.

2.2. Yêu cầu về chất lượng ớt ngọt xuất khẩu theo VietGAP

Thị trường xuất khẩu, đặc biệt là các thị trường khó tính, đặt ra yêu cầu rất cao về độ đồng đều của sản phẩm. Tiêu chuẩn VietGAP cho ớt ngọt quy định rõ ràng về màu sắc, kích thước và các khiếm khuyết cho phép. Việc phân loại thủ công khó có thể đảm bảo 100% sản phẩm trong lô hàng đạt chuẩn, dẫn đến rủi ro bị trả lại hàng. Một máy phân loại theo màu sắc sẽ giúp chuẩn hóa chất lượng đầu ra, đảm bảo mỗi sản phẩm đều đáp ứng đúng tiêu chí, từ đó nâng cao uy tín và chất lượng ớt ngọt xuất khẩu của Việt Nam.

III. Cấu Trúc Hệ Thống Phân Loại Ớt Bằng Cảm Biến Màu Sắc

Để xây dựng một hệ thống đếm và phân loại ớt ngọt Đà Lạt hiệu quả, việc lựa chọn và thiết kế các thành phần phần cứng là yếu tố quyết định. Cấu trúc của hệ thống được xây dựng dựa trên sự kết hợp hài hòa giữa các khối chức năng. Khối xử lý trung tâm là bộ não của hệ thống, trong đồ án này, vi điều khiển Arduino Uno R3 được lựa chọn nhờ tính phổ biến, chi phí hợp lý và cộng đồng hỗ trợ lớn. Khối cảm biến có nhiệm vụ thu thập dữ liệu đầu vào. Cụ thể, cảm biến hình ảnh TCS34725 đóng vai trò nhận diện màu sắc của từng quả ớt, trong khi cảm biến hồng ngoại E3F-DS10C4 xác định vị trí của sản phẩm trên băng chuyền. Dữ liệu từ cảm biến được gửi về Arduino để xử lý. Khối chấp hành thực hiện nhiệm vụ phân loại vật lý. Hệ thống sử dụng hai động cơ servo MG90S có độ chính xác cao để gạt ớt vào các thùng chứa tương ứng với màu sắc đã được nhận diện. Cuối cùng, khối băng tải, được vận hành bởi động cơ motor LK0195, đảm bảo sản phẩm di chuyển một cách tuần tự qua khu vực cảm biến và phân loại. Toàn bộ dây chuyền phân loại này được cấp nguồn và điều khiển một cách đồng bộ, tạo thành một quy trình khép kín, tự động từ khâu nhận diện đến khi sản phẩm được phân loại xong.

3.1. Vai trò của cảm biến màu TCS34725 và cảm biến hồng ngoại

Trái tim của chức năng nhận diện là cảm biến màu sắc TCS34725. Cảm biến này có khả năng đo lường và phân tách các giá trị màu cơ bản (Đỏ, Xanh lá, Xanh dương) từ ánh sáng phản xạ của vật thể. Dựa trên các giá trị RGB thu được, bộ vi điều khiển có thể xác định chính xác màu của quả ớt. Trong khi đó, cảm biến hồng ngoại E3F-DS10C4 được đặt tại các vị trí chiến lược trên băng chuyền để phát hiện khi nào một quả ớt đi đến đúng điểm cần phân loại. Sự kết hợp giữa hai loại cảm biến này đảm bảo hệ thống hoạt động chính xác: nhận diện đúng màu và hành động đúng thời điểm.

3.2. Thiết kế hệ thống băng chuyền và cơ cấu chấp hành Servo

Một hệ thống băng chuyền ổn định là nền tảng cho toàn bộ quy trình. Băng chuyền phải được thiết kế để di chuyển với tốc độ vừa phải, đủ để cảm biến có thời gian đọc dữ liệu màu sắc chính xác và đủ chậm để cơ cấu chấp hành hoạt động kịp thời. Động cơ servo MG90S được chọn làm cơ cấu gạt sản phẩm vì khả năng điều khiển góc quay chính xác, nhỏ gọn và phản ứng nhanh. Khi Arduino ra lệnh, servo sẽ xoay một góc định trước để đẩy quả ớt có màu tương ứng ra khỏi băng chuyền và rơi vào thùng chứa đã định.

IV. Nguyên Lý Hoạt Động Của Dây Chuyền Phân Loại Tự Động

Nguyên lý hoạt động của hệ thống đếm và phân loại ớt ngọt Đà Lạt dựa trên một chu trình tuần tự và logic được lập trình sẵn. Quy trình bắt đầu khi ớt ngọt được đặt lên đầu hệ thống băng chuyền. Băng chuyền sẽ di chuyển sản phẩm qua khu vực của cảm biến màu TCS34725. Tại đây, cảm biến sẽ chiếu sáng và đọc giá trị màu RGB phản xạ từ vỏ quả ớt, đồng thời hệ thống thực hiện đếm số lượng sản phẩm. Dữ liệu màu này ngay lập tức được gửi về bộ vi điều khiển Arduino Uno R3. Dựa trên thuật toán đã được lập trình, Arduino sẽ phân tích và so sánh các giá trị RGB để xác định màu của quả ớt là đỏ, vàng hay xanh. Khi quả ớt tiếp tục di chuyển trên băng chuyền và đi đến vị trí của cảm biến hồng ngoại, cảm biến này sẽ gửi tín hiệu xác nhận vật thể đã ở đúng vị trí phân loại. Nhận được tín hiệu này, Arduino sẽ kích hoạt động cơ servo tương ứng. Ví dụ, nếu ớt màu đỏ, servo tại vị trí thứ nhất sẽ hoạt động, đẩy quả ớt vào thùng chứa ớt đỏ. Quá trình này được tối ưu hóa để đảm bảo độ chính xác và tốc độ, tạo nên một dây chuyền phân loại nông sản hoạt động hiệu quả.

4.1. Quy trình xử lý tín hiệu từ cảm biến đến bộ điều khiển

Tín hiệu từ cảm biến màu và cảm biến hồng ngoại là dữ liệu thô. Bộ điều khiển Arduino đóng vai trò phiên dịch và ra quyết định. Nó nhận các giá trị số từ cảm biến, so sánh chúng với các ngưỡng màu đã được hiệu chỉnh trước (ví dụ: ngưỡng giá trị R cao cho màu đỏ). Sau khi xác định màu và nhận tín hiệu vị trí từ cảm biến hồng ngoại, Arduino sẽ gửi một tín hiệu điều khiển độ rộng xung (PWM) đến đúng động cơ servo. Tín hiệu PWM này sẽ ra lệnh cho servo quay đến một góc cụ thể để thực hiện hành động gạt sản phẩm. Quá trình này diễn ra trong mili giây, đảm bảo tính tức thời của hệ thống.

4.2. Lưu đồ thuật toán đếm và phân loại nông sản chính xác

Để hệ thống hoạt động trơn tru, một lưu đồ thuật toán rõ ràng là điều bắt buộc. Thuật toán bắt đầu bằng việc khởi tạo các thiết bị. Sau đó, vòng lặp chính sẽ liên tục kiểm tra tín hiệu từ cảm biến. Khi một sản phẩm đi qua cảm biến màu, bộ đếm tổng sẽ tăng lên và màu sắc được ghi nhận. Hệ thống sau đó chờ tín hiệu từ cảm biến vị trí. Khi nhận được tín hiệu này, một cấu trúc điều kiện (if-else) sẽ được thực thi: nếu màu là đỏ, kích hoạt servo 1; nếu màu là vàng, kích hoạt servo 2; nếu không, để sản phẩm chạy thẳng. Sau mỗi lần phân loại, biến trạng thái màu sẽ được reset để chuẩn bị cho sản phẩm tiếp theo. Cách tiếp cận này đảm bảo việc phân loại nông sản diễn ra một cách logic và không bị chồng chéo.

V. Kết Quả Thực Nghiệm Máy Phân Loại Theo Màu Sắc Ớt Ngọt

Kết quả thực nghiệm từ mô hình hệ thống đếm và phân loại ớt ngọt Đà Lạt đã chứng minh tính khả thi và hiệu quả của giải pháp. Mô hình thực tế, sau khi được lắp ráp và lập trình, đã hoạt động ổn định và đáp ứng được các yêu cầu cơ bản của đề tài. Hệ thống có khả năng nhận diện chính xác ba màu sắc chủ đạo của ớt ngọt và thực hiện hành động phân loại tương ứng. Tốc độ xử lý của hệ thống ở mức chấp nhận được đối với một mô hình nghiên cứu, cho thấy tiềm năng áp dụng vào thực tế sau khi được tối ưu hóa và nâng cấp. Một trong những ưu điểm nổi bật của sản phẩm là kích thước nhỏ gọn, chi phí chế tạo hợp lý, phù hợp cho mục đích học tập, nghiên cứu và có thể triển khai ở quy mô nhỏ. Tuy nhiên, mô hình vẫn còn một số nhược điểm cần khắc phục, chẳng hạn như tốc độ băng chuyền còn chậm và hệ thống chỉ xử lý tuần tự từng sản phẩm. Độ chính xác của máy phân loại theo màu sắc phụ thuộc nhiều vào điều kiện ánh sáng môi trường và cần được hiệu chỉnh kỹ lưỡng. Dù vậy, thành công của dự án đã tạo ra một nền tảng vững chắc, mở ra hướng phát triển và cải tiến trong tương lai để hoàn thiện dây chuyền phân loại.

5.1. Đánh giá hiệu suất và độ chính xác của mô hình thực tế

Trong quá trình chạy thử, mô hình cho thấy tỷ lệ nhận diện màu sắc chính xác khá cao trong điều kiện ánh sáng được kiểm soát. Các động cơ servo hoạt động đúng theo lệnh, đẩy sản phẩm vào đúng thùng chứa. Tuy nhiên, sai số vẫn có thể xảy ra nếu bề mặt quả ớt bị lóa sáng hoặc có màu sắc không đồng đều. Hiệu suất tổng thể được đánh giá là tốt, chứng tỏ sự kết hợp giữa các linh kiện điện tử đã được lựa chọn và lập trình một cách hợp lý. Mô phỏng trên phần mềm Proteus và Matlab cũng cho kết quả tương đồng với mô hình vật lý, xác nhận tính đúng đắn của thiết kế.

5.2. So sánh hiệu quả trước và sau khi tự động hóa quy trình

So với phương pháp thủ công, hệ thống tự động mang lại nhiều cải tiến rõ rệt. Thứ nhất, nó loại bỏ hoàn toàn yếu tố chủ quan, đảm bảo tính nhất quán trong phân loại. Thứ hai, hệ thống có thể hoạt động liên tục mà không cần nghỉ ngơi, giúp tăng thông lượng sản phẩm trong dài hạn. Mặc dù tốc độ của mô hình ban đầu chưa vượt trội so với một người lao động nhanh nhẹn, nhưng tiềm năng nâng cấp tốc độ băng chuyền và xử lý là rất lớn. Việc tự động hóa này hứa hẹn sẽ giúp các cơ sở sản xuất giảm chi phí nhân công và nâng cao chất lượng ớt ngọt xuất khẩu.

VI. Tương Lai Của AI và Học Máy Trong Phân Loại Nông Sản

Mô hình hệ thống đếm và phân loại ớt ngọt Đà Lạt hiện tại là một bước khởi đầu quan trọng, nhưng tương lai của công nghệ này nằm ở việc tích hợp các công nghệ tiên tiến hơn như trí tuệ nhân tạo (AI) trong nông nghiệp và học máy (machine learning). Thay vì sử dụng cảm biến màu đơn giản, các hệ thống tương lai có thể trang bị camera độ phân giải cao và áp dụng các thuật toán xử lý ảnh kỹ thuật số phức tạp. Một mô hình học máy có thể được 'huấn luyện' để nhận diện không chỉ màu sắc mà còn cả kích thước, hình dạng, và thậm chí cả các khuyết tật nhỏ trên bề mặt sản phẩm với độ chính xác vượt trội. Điều này sẽ giúp quá trình phân loại nông sản trở nên tinh vi và đáp ứng được những tiêu chuẩn chất lượng khắt khe nhất. Hơn nữa, việc thay thế cơ cấu servo đơn giản bằng các robot nông nghiệp như cánh tay robot có khả năng gắp, đặt sản phẩm một cách nhẹ nhàng sẽ giúp giảm thiểu hư hỏng và tăng tốc độ dây chuyền. Tương lai của nông nghiệp công nghệ cao là sự kết hợp giữa phần cứng cơ khí chính xác và phần mềm thông minh, tạo ra những dây chuyền sản xuất hoàn toàn tự động, hiệu quả và linh hoạt.

6.1. Hướng phát triển tích hợp trí tuệ nhân tạo AI vào hệ thống

Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) trong nông nghiệp sẽ là một cuộc cách mạng. Thay vì lập trình các quy tắc cứng (if-else) cho từng màu, một mô hình AI có thể tự học và thích nghi. Nó có thể phân biệt được các sắc thái màu khác nhau, nhận diện ớt bị sâu bệnh, dập nát dựa trên dữ liệu hình ảnh đã được huấn luyện. Hệ thống sẽ trở nên thông minh hơn, có khả năng tự hiệu chỉnh khi điều kiện môi trường thay đổi và đưa ra quyết định phân loại phức tạp hơn, nâng cao đáng kể giá trị của sản phẩm cuối cùng.

6.2. Tiềm năng ứng dụng robot nông nghiệp và xử lý ảnh nâng cao

Trong tương lai, các robot nông nghiệp sẽ thay thế hoàn toàn các cơ cấu cơ khí đơn giản. Một cánh tay robot có thể gắp nhiều sản phẩm cùng lúc, hoặc thực hiện các thao tác phức tạp như đóng gói. Kết hợp với công nghệ xử lý ảnh kỹ thuật số tiên tiến, hệ thống có thể tạo ra một 'bản sao số' 3D của từng sản phẩm, phân tích mọi góc cạnh trước khi đưa ra quyết định phân loại. Điều này không chỉ giới hạn ở ớt ngọt mà có thể áp dụng cho hầu hết các loại trái cây và rau củ, mở ra một kỷ nguyên mới cho ngành công nghiệp chế biến nông sản tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1. THỰC TRẠNG HIỆN NAY Hiện nay trong tình hình đại dịch COVID đang có diễn biến khó lường , việc nguồn nhân lực ít và thị trường tiêu thụ bị thu hẹp do ảnh hưởng của dịch bệnh thì tình hính sản xuất đặc biệt là sản xuất về nông nghiệp gặp không ít thách thức. Ớt ngọt Đà Lạt cũng không nằm ngoài sự ảnh hưởng đó , Ớt ngọt Đà Lạt có 3 loại chính , đó là ớt đỏ , xanh và vàng. Đây là loại thực phẩm có tác dụng rất tốt cho sức khoẻ : giúp tăng cường thị lực , ngăn ngừa tình trạng thiếu máu , bảo vệ trái tim khoẻ mạnh , giúp tiêu hoá tốt , bảo vệ giấc ngủ , giúp tóc chắc khoẻ và cải thiện da … Với có quá nhiều công dụng thì ớt ngọt Đà Lạt đang rất được sự quan tâm của người tiêu dùng.

Điều này thúc đẩy việc sản xuất và phân phối một cách mạnh mẽ. Hiện nay các công ty trong lĩnh vực vẫn chưa tự động hoá hoàn toàn trong quá trình phân loại và đóng gói sản phẩm giúp tối ưu hoá năng suất nên cần có một giải pháp về vấn đề trên. NGUYÊN NHÂN CHỌN ĐỀ TÀI Khoa học kỹ thuật đặc biệt là tự động hoá luôn phát triển trong tất cả các lĩnh vực, nhất là nghành sản xuất. Việc đòi hỏi cải tiến và nâng cấp hệ thống sản xuất luôn là ưu tiên hàng đầu.

Do đó chúng ta cần nắm bắt và vận dụng điều khiển tự động hoá một cách hiệu quả .Có rất nhiều khâu tự động trong quá trình sản xuất , một trong số đó là khâu phân loại sản phẩm. Có nhiều mô hình phân loại sản phẩm như theo chiều cao , cân nặng kích thước , nhưng với nông sản có khối lượng và kích thước tương tự nhau như ớt ngọt Đà Lạt thì các mô hình kia thực sự không phù hợp. Vì vậy hướng phù hợp hơn cả là phân loại theo màu sắc , do đó nhóm quyết định thực hiện đề tài. “THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐẾM VÀ PHÂN LOẠI ỚT NGỌT ĐÀ LẠT THEO MÀU SẮC “ 1.

MỤC TIÊU VÀ YÊU CẦU ĐẶT RA 1. Mục tiêu Giảm sức lao động, cải thiện được điều kiện làm việc của con người, tạo cho con người tiếp cận với sự tiến bộ của khoa học kỹ thuật và được làm việc trong môi trường ngày càng văn minh hơn. Nâng cao năng suất lao động, tạo tiền đề cho việc giảm giá thành sản phẩm. Giúp cho việc quản lý và giám sát trở nên rất đơn giản, bởi vì nó không những thay đổi điều kiện làm việc của công nhân mà còn có thể giảm số lượng công nhân đến mức tối đa.

Yêu cầu Phân loại ớt ngọt dựa trên màu sắc thông qua ba màu cơ bản là: Đỏ vàng và tím.lat Nhóm 4 GVHD:Đỗ Hoàng Ngân Mi Tiện lợi, dễ bảo trì mà ít cần thay đổi phần cứng. Tự động nhận diện , đếm và phân loại được một cách hiệu quả khi có sản phẩm chạy qua.NGUYÊN LÝ CHUNG Khi ớt đi vào cảm biến màu sắc TCS34725 sẽ nhận diện màu cùng lúc với việc đếm số lượng ớt. Động cơ kéo băng tải hoạt động , sau đó cảm biến vật cản hồng ngoại sẽ kiểm tra xem có vật cản hay không. Nếu trái màu đỏ động cơ servo sẽ đẩy trái vào thùng đựng đỏ , nếu trái màu vàng thì đẩy vào thùng vàng và cuối cùng màu tím thì sẽ chạy thẳng vào thùng tím ở cuối băng tải.

Hình 1 Mô phỏng mô hình 1.CHỌN THIẾT BỊ CHO ĐỀ TÀI  ARDUINO UNO R3.  Cảm biến màu TCS 34725.  2 Cảm biến hồng ngoại E3F DS10C4.  2 Động cơ servo MG90S.

 Động cơ motor LK0195.  Màn hình LCD 16x2.  2 Module hạ áp LM2956.lat Nhóm 4 GVHD:Đỗ Hoàng Ngân Mi CHƯƠNG 2: TÌM HIỂU VỀ CẤU TRÚC ARDUINO UNO VÀ CÁC THIẾT BỊ TRONG ĐỀ TÀI 2. Khái niệm Arduino một nền tảng mã nguồn mở phần cứng và phần mềm.

Phần cứng Arduino (các board mạch vi xử lý) được sinh ra tại thị trấn Ivrea ở Ý, nhằm xây dựng các ứng dụng tương tác với nhau hoặc với môi trường được thuận lợi hơn. Phần cứng bao gồm một board mạch nguồn mở được thiết kế trên nền tảng vi xử lý AVR Atmel 8bit, hoặc ARM Atmel 32-bit. Những Model hiện tại được trang bị gồm 1 cổng giao tiếp USB, 6 chân đầu vào analog, 14 chân I/O kỹ thuật số tương thích với nhiều board mở rộng khác nhau. 1 Arduino Uno R3 Trang 7 DO.lat Nhóm 4 GVHD:Đỗ Hoàng Ngân Mi Hình 2.

2 Cấu tạo Arduino Uno R3 2. Cấu tạo Gồm: Nguồn (USB / Đầu cắm nguồn cái) .3V, GND, Analog, Kỹ thuật số, PWM, AREF). - Đèn LED báo nguồn ,đèn LED RX, TX. - Mạch tích hợp – IC - Điều chỉnh điện áp Vi điều khiển ATMEGA họ 8 bit Điện áp hoạt động 5VDC (Chỉ được cấp qua cổng USB) Tần số hoạt động 16 MHZ Dòng tiêu thụ Khoảng 30mA Trang 8 DO.lat Nhóm 4 GVHD:Đỗ Hoàng Ngân Mi Điện áp vào khuyên dùng 7-12V DC Điện áp vào giới hạn 6-20V DC Số chân Digital I/O 14(6 chân hardware PWM) Số chân Analog 6(Độ phân giải 10 bit) Dòng tối đa trên mỗi chân I/O 30mA Dòng ra tối đa (5V) 500mA Dòng ra tối đa (3.3 V) 50mA 32KB(ATMEGA328) với 0.5KB dùng Bộ nhớ Flash bởi bootloader SRAM 2KB(ATMEGA328) EEPROM 1KB(ATMEGA328) Bảng 2.1 : Thông số kỹ thuật ARDUINO UNO R3 MEGA328P 2.

Ưu điểm Arduino là một nền tảng thông dụng với một số tiện lợi như: - Ít tốn kém. - Các mẫu có sẵn phổ biến trong thị trường. - Cộng đồng arduino lớn dễ dàng trao đổi kiến thức. - Các chức năng giúp đơn giản hóa công việc.

- Môi trường lập trình đơn giản, rõ ràng. Ứng dụng - Aruino Uno R3 được sử dụng phổ biến trong việc tự thiết kế ra các mạch điện tử như điều khiển led, gửi dữ liệu lên lcd, điều khiển motor,. hay được gắn thêm các Shield để kết nối nhiều module cảm biến khác để thực hiện thêm nhiều chức năng mở rộng như gửi dữ liệu qua wifi.lat Nhóm 4 GVHD:Đỗ Hoàng Ngân Mi - Ngoài ra, trên thị trường còn có nhiều biến thể của Arduino Uno để thực hiện thêm các tính năng chuyên dụng, ví dụ như mCore, Orion trên mBot được chuyên dụng với việc dễ dàng phân biệt các loại module nào có thể sử dụng cắm vào trên các cổng để trẻ dễ dàng sử dụng. Arduino có khả năng đọc các thiết bị cảm biến, điều khiển động cơ, …nên nó thường được dùng để làm bộ xử lý trung tâm của rất nhiều loại robot.

- Điều khiển đèn tín hiệu giao thông, làm hiệu ứng đèn Led nhấp nháy trên các biển quảng cáo… - Điều khiển các thiết bị cảm biến ánh sáng, âm thanh. 3 Robot dò đường sử dụng Arduino Uno R3 2.CẢM BIẾN MÀU TCS 34725 2. Khái niệm Cảm biến màu sắc TCS34725 được dùng để nhận biết màu sắc thông qua việc đo phản xạ 3 màu cơ bản là đỏ, xanh lá, xanh dương của vật thể. Sau đó được xử lý và truyền đi thông số đo được của các màu sắc này thông qua giao tiếp I2C hoặc UART, tổng hợp thông tin của 3 màu trên ta có được màu sắc của vật thể cần đo.

TCS34725 là phiên bản nâng cấp của TCS3200. Cảm biến màu sắc TCS34725 sử dụng giao tiếp I2C và UART được tích hợp MCU trên mạch để chuyển đổi từ giao tiếp I2C của TCS34725 sang giao tiếp UART hoặc I2C của MCU giúp bạn dể dàng lập trình và giao tiếp Trang 10 DO.lat Nhóm 4 GVHD:Đỗ Hoàng Ngân Mi Hình 2. 4 Cảm biến màu sắc TCS 34725 2. Thống số kĩ thuật - Chip: TCS34725 - Điện áp: 3~5VDC - Dòng tiêu thụ: 15mA - Giải đo: RGB 0~255 - Tần số: 10Hz - Tích hợp MCU xử lý và chuyển đổi giao tiếp.

- Giao tiếp: o I2C của TCS34725. o UART của MCU. - Kích thước: 24x27mm - Trọng lượng: 31g 2. Cách sử dụng - Thư viện tham khảo: https://github.com/adafruit/Adafruit_TCS34725 - Cách thiết lập giao tiếp dựa vào Jumper S0 và S1: - S1 để trống (default): Disable chân SCL và SDA, hai chân giao tiếp trực tiếp I2C với TCS34725, chỉ có thể giao tiếp qua hai chân CT / DR của MCU.

- S1 nối với G: Enable chân SCL và SDA, sử dụng để giao tiếp trực tiếp với I2C của TCS34725 không thông qua MCU. - S0 để trống (default): Lựa chọn giao tiếp của MCU trên hai chân CT / DR là UART, CT là UART_TX, DR là UART_RX baudrate mặc định 9600bps / Parity: N / Data bits: 8 / Stop bits: 1 Trang 11 DO.lat Nhóm 4 GVHD:Đỗ Hoàng Ngân Mi - S0 nối với G: Lựa chọn giao tiếp của MCU trên hai chân CT / DR là I2C, CT là I2C_SCL, DR là I2C_SDA. Ứng dụng Một cảm biến màu sắc là một thiết bị rất hữu ích. Hiện nay các xe tự động đang được phát triển, có thể chạy tự động, xe hơi không người lái, và cảm biến là một cách để có thể phát hiện màu sắc ở những nơi như dấu hiệu dừng lại màu đỏ và đèn giao thông, màu xanh lá cây để đi và đỏ dừng lại.

Một thiết bị cảm biến màu sắc có thể được tích hợp vào là robot. Càng nhiều khả năng mà một robot có và thông minh hơn. Nếu một robot có thể phân biệt màu sắc, nó có nhiều khả năng. Hãy tưởng tượng nếu bạn có một robot có thể nói sự khác biệt giữa một chiếc khăn màu xanh lá cây và một chiếc khăn màu đỏ.

Nếu bạn biết bạn có một chiếc khăn màu xanh lá cây và một người khác có một chiếc khăn màu đỏ, các robot có thể sắp xếp nó một cách thích hợp Các ứng dụng khác bao gồm đọc truyện, cảm biến ánh sáng xung quanh và hiệu chuẩn, và màu sắc phù hợp. Vì vậy cảm biến màu sắc sẽ được ứng dụng nhiều trong tương lai. CẢM BIÊN HỒNG NGOẠI E3F DS10C4 2. Khái niệm Cảm biến vật cản hồng ngoại E3F-DS10C4 Adjustable IR Infrared Proximity Sensor là loại chất lượng tốt với độ bền và độ ổn định cao, cảm biến sử dụng ánh sáng hồng ngoại để xác định vật cản phía trước cảm biến, cảm biến phát ra tia hồng ngoại với dải tần số chuyên biệt cho khả năng chống nhiễu tốt kể cả ở điều khiện ánh sáng ngoài trời.

5 Cảm biến vật cản hồng ngoại E3F-DS10C4 Trang 12 DO.lat Nhóm 4 GVHD:Đỗ Hoàng Ngân Mi 2. Thông số kỹ thuật Model: E3F-DS10C4:  Số dây tín hiệu: 3 dây (2 dây cấp nguồn DC và 1 dây tín hiệu).