Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Đồ án môn học Truyền động điện với đề tài "Thiết kế hệ thống đếm và phân loại ớt ngọt Đà Lạt theo màu sắc" được thực hiện bởi nhóm sinh viên Phan Hoàng Hải, Lê Cao Cường, Nguyễn Trọng Huấn, Nông Văn Tùng, Nguyễn Chí Thiện dưới sự hướng dẫn của ThS. Đỗ Hoàng Ngân Mi tại Khoa Điện – Điện Tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật – Đại học Đà Nẵng (hoàn thành ngày 24 tháng 3 năm 2022).

Bối cảnh nghiên cứu xuất phát từ thực trạng sản xuất nông nghiệp trong giai đoạn chịu ảnh hưởng của đại dịch COVID-19, khi nguồn nhân lực lao động trực tiếp bị thiếu hụt và thị trường tiêu thụ nông sản gặp nhiều biến động. Nông sản ớt ngọt Đà Lạt là mặt hàng có giá trị kinh tế và giá trị dinh dưỡng cao (giúp tăng cường thị lực, ngăn ngừa thiếu máu, bảo vệ tim mạch, hỗ trợ tiêu hóa, cải thiện giấc ngủ và da tóc), dẫn đến nhu cầu sản xuất và phân phối ngày càng mở rộng. Tuy nhiên, tại các cơ sở chế biến, khâu phân loại và đóng gói sản phẩm phần lớn vẫn chưa được tự động hóa hoàn toàn để tối ưu hóa năng suất. Ớt ngọt Đà Lạt thương phẩm có ba màu sắc đặc trưng chính gồm đỏ, vàng và xanh (hoặc tím tùy theo giai đoạn sinh trưởng và giống). Do quả ớt ngọt thường có sự tương đồng lớn về kích thước và khối lượng, việc áp dụng các mô hình phân loại truyền thống theo chiều cao, cân nặng hay kích thước vật lý không mang lại hiệu quả phân tách mong muốn. Vì vậy, nghiên cứu lựa chọn giải pháp phân loại quang học dựa trên màu sắc sản phẩm.

Mục tiêu nghiên cứu được nhóm tác giả xác định cụ thể:

  1. Giảm thiểu sức lao động thủ công, cải thiện điều kiện làm việc của con người, tạo điều kiện tiếp cận tiến bộ kỹ thuật trong môi trường lao động văn minh.
  2. Nâng cao năng suất lao động trong dây chuyền chế biến nông sản, tạo tiền đề cho việc cắt giảm giá thành sản phẩm.
  3. Hỗ trợ công tác quản lý và giám sát vận hành trở nên đơn giản, giảm số lượng công nhân vận hành trực tiếp tại khâu phân loại đến mức tối đa.

Yêu cầu kỹ thuật đặt ra cho đề tài bao gồm:

  1. Phân loại chính xác ớt ngọt dựa trên màu sắc thông qua ba màu cơ bản (đỏ, vàng và tím/xanh).
  2. Mô hình có tính tiện lợi, dễ bảo trì và hạn chế tối đa việc phải thay đổi kết cấu phần cứng khi vận hành.
  3. Hệ thống có khả năng tự động nhận diện, đếm số lượng và phân loại hiệu quả khi sản phẩm di chuyển trên băng tải qua vùng quét.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Quy trình nhận dạng quang học màu sắc nông sản (ớt ngọt Đà Lạt) và hệ thống cơ điện tự động phân loại trên băng chuyền tích hợp vi điều khiển.
  • Phạm vi nghiên cứu: Thiết kế mô hình phần cứng thực nghiệm quy mô phòng thí nghiệm, kết hợp mô phỏng thuật toán trên phần mềm chuyên dụng; phạm vi phân loại giới hạn ở ba gam màu chủ đạo của nông sản.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đề tài vận dụng nền tảng lý thuyết của học phần Truyền động điện và kỹ thuật vi điều khiển ứng dụng:

  • Cơ sở lý thuyết truyền động: Khảo sát nguyên lý điều khiển tốc độ và phương pháp tính chọn động cơ trong hệ thống truyền động điện; phân tích cấu tạo và nguyên lý hoạt động của động cơ điện một chiều (DC motor LK0195) gồm stator nam châm vĩnh cửu, rotor cuộn dây và bộ phận cổ góp - chổi than; hiện tượng cảm ứng sinh ra sức phản điện động (counter-EMF hay CEMF) đối kháng với điện áp nguồn đặt vào động cơ.
  • Cơ sở kỹ thuật vi điều khiển và cảm biến: Khảo sát cấu trúc vi điều khiển 8-bit ATmega328P trên bo mạch Arduino Uno R3; nguyên lý cảm biến màu sắc TCS34725 đo cường độ phản xạ ba dải sóng Red - Green - Blue (RGB); nguyên lý cảm biến tiệm cận quang hồng ngoại khuếch tán E3F-DS10C4 ngõ ra transistor NPN; phương pháp điều chế độ rộng xung (PWM) tần số 50Hz (chu kỳ 20ms) để điều khiển góc quay trục động cơ Servo RC MG90S; giao thức truyền thông nối tiếp I2C qua hai đường tín hiệu SDA và SCL.

Phương pháp nghiên cứu được triển khai kết hợp giữa thiết kế phần cứng, mô phỏng phần mềm và kiểm nghiệm thực nghiệm:

  • Phương pháp thiết kế hệ thống phần cứng: Phân rã hệ thống thành các khối chức năng độc lập (khối nguồn, khối điều khiển trung tâm, khối cảm biến màu, khối cảm biến vật cản, khối cơ cấu chấp hành và khối hiển thị); tính toán mạch chia áp bảo vệ và mạch công suất đóng cắt.
  • Phương pháp mô phỏng số: Sử dụng phần mềm Proteus để mô phỏng sơ đồ nguyên lý mạch điện và giải thuật điều khiển; sử dụng phần mềm MATLAB kết hợp bộ công cụ GUIDE (Graphical User Interface Development Environment) để thiết kế giao diện điều khiển, thu thập dữ liệu và tương tác trực tiếp với Arduino qua cổng truyền thông nối tiếp.
  • Phương pháp thực nghiệm: Thi công lắp ráp mô hình cơ khí băng tải vật lý, căn chỉnh biến trở ngưỡng nhận của cảm biến hồng ngoại, hiệu chuẩn giá trị ngưỡng quang học RGB/Lux trên cảm biến màu TCS34725 và nạp code thực thi bằng ngôn ngữ C/C++ trên môi trường Arduino IDE.

Nguồn dữ liệu tham khảo chính của đồ án bao gồm:

  • Giáo trình: "Truyền động điện thông minh" của tác giả Nguyễn Phùng Quang; "Vi điều khiển và ứng dụng Arduino" của các tác giả Phạm Quang Huy và Nguyễn Trọng Hiếu.
  • Dữ liệu datasheet và tài liệu kỹ thuật trực tuyến: Thư viện phần cứng Arduino (arduino.vn, arduino.cc) và tài liệu thông số kỹ thuật cảm biến quang học TCS3200, TCS34725 của hãng TAOS/Adafruit.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc module hóa gồm 6 khối chức năng phần cứng kết nối với bộ xử lý trung tâm:

Tên thiết bị / Linh kiện Thông số kỹ thuật chính Vai trò trong hệ thống
Arduino Uno R3 Chip ATmega328P, 16 MHz, 14 chân Digital I/O (6 chân PWM), 6 chân Analog (10 bit), Flash 32KB, SRAM 2KB, nguồn khuyên dùng 7–12V DC. Khối xử lý trung tâm, tiếp nhận tín hiệu cảm biến, thực thi thuật toán phân loại và xuất lệnh điều khiển servo, relay, LCD.
Cảm biến màu TCS34725 Điện áp 3–5V DC, dòng 15mA, giải đo RGB 0–255, tần số lấy mẫu 10Hz, tích hợp MCU hỗ trợ giao tiếp I2C và UART. Đặt tại đầu băng tải, đo cường độ phổ phản xạ RGB, tính toán nhiệt độ màu và độ rọi để xác định màu sắc của quả ớt.
Cảm biến hồng ngoại E3F-DS10C4 (02 bộ) Nguồn cấp 6–36V DC, dòng tiêu thụ 20–35mA, khoảng cách phát hiện 0–10cm (chỉnh định 2–10cm bằng biến trở), góc chiếu 3–5°, ngõ ra NPN kéo trở nội 10kΩ. Đặt dọc thân băng chuyền tại các vị trí phân nhánh, phát hiện vật cản khi quả ớt đi tới trước cửa gạt của động cơ servo.
Động cơ Servo MG90S (02 bộ) Điện áp 4,8–6V DC, mô-men xoắn giữ 1,2 kg/cm (tại 6V), tốc độ 0,08s/60°, bánh răng kim loại, điều khiển xung PWM 0,5–2,5ms. Cơ cấu chấp hành gạt quả ớt từ băng chuyền rơi vào thùng chứa phân loại tương ứng theo góc quay điều khiển.
Động cơ DC LK0195 Động cơ một chiều 2 dây cấp nguồn, chuyển động quay liên tục. Dẫn động cơ cấu trục lăn kéo băng chuyền chuyển động tịnh tiến đưa sản phẩm qua các vị trí làm việc.
Module Relay 1 kênh 5V Điện áp kích 5V DC, dòng kích 5mA, ngõ ra tải AC 250V-10A / DC 30V-10A, tích hợp opto cách ly quang chống nhiễu ngược, kích mức thấp (0V). Đóng/ngắt nguồn điện cấp cho động cơ DC kéo băng tải theo tín hiệu điều khiển từ chân số 13 của Arduino.
Màn hình LCD1602 kèm Module I2C Màn hình 16 ký tự x 2 dòng, điện áp 5V, driver HD44780 kết hợp module PCF8574 giao tiếp I2C địa chỉ mặc định 0x27. Hiển thị trạng thái vận hành hệ thống (STA/STO), số lượng từng loại ớt phân loại và tổng số lượng sản phẩm.
Mạch hạ áp LM2596 (02 bộ) Điện áp vào 3–30V DC, điện áp ra điều chỉnh 1,23–30V DC, dòng tải tối đa 3A, hiệu suất chuyển đổi 92%, công suất 15W. Ổn định nguồn điện áp một chiều nuôi độc lập cho khối vi điều khiển và khối động cơ chấp hành dòng lớn.

Quy trình vận hành kỹ thuật của mô hình diễn ra theo chu trình logic:

  1. Khi nhấn nút Start (chân nn1), biến trạng thái st = 1, rơ-le kích hoạt đóng tiếp điểm cấp điện cho động cơ LK0195 kéo băng tải chuyển động; LCD hiển thị "STA".
  2. Sản phẩm ớt ngọt di chuyển qua cảm biến TCS34725. Cảm biến thực hiện đo lường quang học (tcs.getRawData), tính toán nhiệt độ màu colorTemp và độ rọi lux.
  3. Giải thuật phân ngưỡng màu sắc kích hoạt cờ nhớ trung gian:
    • Màu đỏ (tgdo = 1): Khi thỏa mãn điều kiện r > 15 && r < g && g < b && lux < r.
    • Màu xanh (tgxa = 1): Khi thỏa mãn điều kiện r < b && b < g && colorTemp > 8000 && colorTemp < 10996.
    • Màu vàng (tgva = 1): Khi thỏa mãn điều kiện r < lux && b < 59 && colorTemp < 7000.
  4. Sản phẩm tiếp tục trôi trên băng tải:
    • Nếu tgdo == 1, khi quả ớt đến vị trí cảm biến hồng ngoại thứ nhất (cbd = 5), tín hiệu ngõ vào kéo xuống mức thấp (cbdo == 0), biến đếm đỏ doo và tổng số tong tăng thêm 1 đơn vị, LCD cập nhật dữ liệu, động cơ Servo 1 (svdo) quay góc 180° đẩy ớt vào thùng đỏ, sau đó xóa cờ tgdo = 0.
    • Nếu tgva == 1, sản phẩm đi qua vị trí 1 và tiếp tục đến cảm biến hồng ngoại thứ hai (cbv = 6), khi cbva == 0, biến đếm vàng vang và tổng số tăng 1, Servo 2 (svva) quay góc 180° đẩy ớt vào thùng vàng, xóa cờ tgva = 0.
    • Nếu là màu xanh (hoặc tím), không có lệnh kích hoạt servo gạt, sản phẩm chạy thẳng về cuối băng tải và rơi vào thùng chứa thứ ba; biến đếm được cập nhật khi kích hoạt cảm biến.
  5. Khi nhấn nút Stop (nn2), relay ngắt điện băng tải, hệ thống dừng hoạt động; nút Reset (nn3) cho phép đặt lại các bộ đếm số lượng về 0.

Trong giai đoạn kiểm thử mô phỏng:

  • Mô phỏng Proteus: Do phần mềm Proteus thiếu thư viện mô hình của cảm biến TCS34725 và cảm biến tiệm cận quang E3F-DS10C4, nhóm nghiên cứu đã áp dụng giải pháp kỹ thuật thay thế cảm biến màu sắc bằng 3 nút nhấn logic (tương ứng ba màu) và cảm biến vật cản bằng nút nhấn đơn để kiểm tra tính toàn vẹn của lưu đồ điều khiển và chương trình nạp vi điều khiển.
  • Mô phỏng MATLAB GUIDE: Xây dựng giao diện phần mềm ML.fig và kịch bản ML.m, kết nối cổng truyền thông nối tiếp com3 với Arduino. Giao diện thiết lập các nút nhấn điều khiển chạy/dừng (sta, sto), nút gán trạng thái màu (do0, vang0, xanh0), nút kích hoạt cảm biến vị trí (cb1, cb2) và các ô số liệu hiển thị (do1, vang1, xanh1, tong1), đồng thời truyền lệnh thay đổi vị trí góc quay của động cơ servo (writePosition(sv1, 0.5) và writePosition(sv1, 1)).

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

Chương 1 trình bày bối cảnh kinh tế - xã hội thời điểm diễn ra dịch bệnh COVID-19, phân tích thực trạng thiếu hụt nhân lực trong các chuỗi cung ứng sản xuất nông nghiệp. Tác giả giới thiệu tổng quan về sản phẩm ớt ngọt Đà Lạt gồm 3 loại chính (đỏ, xanh, vàng), nhấn mạnh các lợi ích y học đối với sức khỏe con người, từ đó khẳng định nhu cầu phân loại tự động hóa nhằm tối ưu hóa năng suất đóng gói. Chương này lý giải nguyên nhân chọn đề tài dựa trên việc phân tích đặc điểm vật lý: nông sản có kích thước và khối lượng tương đương nhau thì mô hình phân loại theo màu sắc là phương án tối ưu nhất. Cuối chương, tác giả xác định hệ thống các mục tiêu kinh tế - kỹ thuật, các yêu cầu vận hành (phân loại 3 màu cơ bản, tính tiện lợi, dễ bảo trì) và công bố danh mục 7 nhóm thiết bị phần cứng được lựa chọn cho mô hình.

CHƯƠNG 2: TÌM HIỂU VỀ CẤU TRÚC ARDUINO UNO VÀ CÁC THIẾT BỊ TRONG ĐỀ TÀI

Chương 2 đóng vai trò là chương cơ sở kỹ thuật, cung cấp các thông số kỹ thuật chi tiết của toàn bộ linh kiện sử dụng trong hệ thống:

  • Trình bày kiến trúc phần cứng Arduino Uno R3 với vi điều khiển ATmega328P họ 8-bit, tần số hoạt động 16 MHz, dòng tiêu thụ 30mA, nguồn khuyên dùng 7–12V DC, bộ nhớ Flash 32KB (0,5KB dùng cho bootloader), 2KB SRAM và 1KB EEPROM. Nêu bật các ưu điểm về chi phí thấp, tính phổ biến và cộng đồng hỗ trợ lớn.
  • Phân tích nguyên lý cảm biến màu TCS34725 (bản nâng cấp của TCS3200), dải đo RGB 0–255, dòng tiêu thụ 15mA, tần số lấy mẫu 10Hz, cơ chế chuyển đổi tín hiệu I2C/UART thông qua cấu hình jumper S0 và S1.
  • Khảo sát cảm biến vật cản hồng ngoại E3F-DS10C4 vỏ nhựa ABS đổ keo chống nước, dòng kích ngõ ra 300mA, góc khuếch tán 3–5°, khoảng cách nhận diện 0–10cm. Tác giả đưa ra công thức tính toán cầu phân áp $R_x = \frac{V_{out} \times R_1}{V_{CC} - V_{out}} = \frac{5 \times 10}{10 - 5} = 10\text{ k}\Omega$ để bảo vệ chân vi điều khiển khi dùng nguồn $V_{CC} = 10\text{V DC}$, đồng thời đưa ra cảnh báo kỹ thuật không kích trực tiếp ngõ ra cảm biến vào rơ-le để tránh gây cháy linh kiện.
  • Trình bày đặc tính động cơ Servo MG90S bánh răng kim loại, mô-men xoắn giữ 1,2 kg/cm tại nguồn 6V, tốc độ đáp ứng 0,08s/60°, tần số xung PWM điều khiển 50Hz.
  • Khảo sát lý thuyết động cơ DC LK0195, phân loại kích từ (độc lập, song song, nối tiếp, hỗn hợp), giải thích nguyên lý đảo chiều cổ góp và hiện tượng phát sinh sức phản điện động CEMF.
  • Trình bày module Relay 1 kênh 5V (tải tối đa AC 250V-10A / DC 30V-10A, dòng kích 5mA, trạng thái kích mức thấp 0V), màn hình LCD1602 điều khiển song song qua chip HD44780 và giải pháp tích hợp module I2C LCD giúp giảm số lượng chân kết nối từ 6 chân xuống còn 2 chân (SDA chân A4, SCL chân A5), cùng module hạ áp LM2596 dải điều chỉnh 1,23–30V, hiệu suất 92%, công suất 15W.

CHƯƠNG 3: TÍNH TOÁN, THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG

Chương 3 tập trung vào khâu thiết kế kỹ thuật và tích hợp hệ thống. Tác giả xây dựng sơ đồ khối chức năng chi tiết gồm khối nguồn, khối xử lý trung tâm, khối cảm biến màu sắc, khối cảm biến vật cản, khối động cơ servo và khối băng chuyền. Chương này trình bày lưu đồ thuật toán điều khiển tổng quát, nguyên lý hoạt động tuần tự của chu trình nhận dạng - kích hoạt cơ cấu gạt, và hướng dẫn quy trình lập trình trên phần mềm Arduino IDE (ngôn ngữ C/C++, cấu trúc quản lý thư viện Servo, LiquidCrystal_I2C, Adafruit_TCS34725). Tác giả công bố các sơ đồ kết nối chân chi tiết giữa Arduino Uno với từng module phần cứng (servo MG90S, cảm biến E3F, relay, LCD I2C, cảm biến màu TCS34725, mạch hạ áp LM2596). Cuối chương trình bày kết quả thiết lập giao diện điều khiển và kịch bản kết nối phần cứng trên MATLAB GUIDE, cùng phương án thay thế cảm biến bằng các nút nhấn chức năng trên phần mềm mô phỏng mạch điện Proteus.

CHƯƠNG 4: TỔNG KẾT

Chương 4 đánh giá kết quả đạt được của đồ án thông qua mô hình vật lý hoàn chỉnh và chương trình mô phỏng MATLAB. Nhóm tác giả đưa ra các đánh giá kỹ thuật khách quan: hệ thống đáp ứng tốt mục tiêu đề ra, hoạt động khá ổn định, kết cấu mô hình gọn nhẹ, thẩm mỹ trong quá trình đi dây, kinh phí chế tạo ở mức phù hợp với môi trường nghiên cứu của sinh viên và có khả năng mở rộng cho các loại nông sản khác (táo, cà chua). Đồng thời, chương này chỉ ra các hạn chế kỹ thuật còn tồn tại về tốc độ xử lý, sai số nhận diện, tính chất xử lý đơn tuần tự và sự tồn tại của các thao tác thủ công, từ đó đề xuất hệ thống 9 giải pháp khắc phục và định hướng phát triển trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả thực nghiệm và kỹ thuật đạt được:

  • Chế tạo thành công mô hình phần cứng phân loại sản phẩm theo màu sắc quy mô nhỏ, tích hợp đồng bộ giữa băng tải dẫn động động cơ một chiều, cảm biến quang học nhận dạng màu sắc, cảm biến quang xác định vị trí và cơ cấu gạt phân loại bằng động cơ servo.
  • Xây dựng thành công hệ thống giám sát và điều khiển trên phần mềm MATLAB thông qua giao diện GUIDE kết nối thời gian thực với bo mạch Arduino qua cổng truyền thông nối tiếp COM3.
  • Xây dựng sơ đồ nguyên lý và kịch bản mô phỏng logic hệ thống trên phần mềm Proteus bằng kỹ thuật thay thế tương đương linh kiện.
  • Thiết lập giải thuật nhận dạng quang học phân tách được 3 nhóm màu sắc nông sản (đỏ, vàng, xanh/tím) dựa trên việc phối hợp điều kiện logic giữa các thông số cường độ phổ RGB, chỉ số nhiệt độ màu quang học (colorTemp) và độ rọi sáng (lux).
  • Hệ thống đếm chính xác số lượng từng loại sản phẩm phân loại và hiển thị trực tiếp dữ liệu thống kê lên màn hình LCD1602 (thông qua giao thức I2C) cũng như giao diện máy tính.

Các giải pháp và đề xuất kỹ thuật của tác giả:

  • Đề xuất giải pháp sử dụng module chuyển đổi giao tiếp I2C cho màn hình LCD giúp giải phóng 4 chân I/O trên vi điều khiển ATmega328P để phục vụ kết nối các thiết bị ngoại vi khác.
  • Đề xuất cấu hình mạch phân áp sử dụng điện trở $R_x = 10\text{ k}\Omega$ để bảo vệ ngõ vào vi điều khiển khi phối ghép với cảm biến công nghiệp nguồn ngoài 10–36V DC.
  • Đề xuất cơ chế phân loại dựa trên đặc tính quang học màu sắc như một giải pháp thay thế tối ưu cho các phương pháp phân loại cơ học theo kích thước/khối lượng đối với nhóm nông sản có tính chất hình học đồng nhất.

Đóng góp của đồ án:

  • Hiện thực hóa lý thuyết môn học Truyền động điện và Tự động hóa vào một ứng dụng thực tiễn trong ngành nông nghiệp chế biến thực phẩm.
  • Cung cấp một mô hình thực nghiệm chi phí thấp, cấu tạo đơn giản, dễ chế tạo và làm tài liệu nền tảng phục vụ nghiên cứu mở rộng trong môi trường đào tạo đại học kỹ thuật.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Các hạn chế được văn bản đồ án trực tiếp thừa nhận:

  • Tốc độ xử lý của hệ thống mới ở mức tạm ổn định, quá trình nhận diện màu sắc và kích hoạt cơ cấu gạt cơ khí vẫn còn tồn tại sai số nhất định.
  • Hệ thống chỉ có khả năng xử lý tuần tự đơn lẻ từng sản phẩm tại một thời điểm (xử lý tuần tự mỗi lần một sản phẩm), chưa có khả năng xử lý đa luồng đồng thời nhiều vật thể trên băng chuyền.
  • Quy trình vận hành chưa hoàn toàn tự động hóa khép kín; vẫn còn xuất hiện khâu thủ công trong quá trình cấp phôi (người vận hành phải dùng tay để đặt từng quả ớt lên đầu băng tải).
  • Quá trình mô phỏng trên phần mềm Proteus không thực hiện được trực tiếp với cảm biến thực tế do phần mềm thiếu thư viện mô hình của cảm biến màu sắc TCS34725 và cảm biến vật cản E3F-DS10C4, buộc phải dùng nút nhấn thay thế.

Hướng khắc phục và phát triển được nhóm tác giả đề xuất:

  • Mở rộng quy mô công nghiệp của mô hình, nâng cao tốc độ truyền động băng tải và gia tăng số lượng gam màu phân loại.
  • Tích hợp các thư viện trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính nhằm tăng cường độ chính xác, tốc độ nhận diện hình ảnh của sản phẩm.
  • Phát triển giải thuật điều khiển xử lý song song nhiều tín hiệu cùng lúc thay vì xử lý tuần tự từng sản phẩm.
  • Thiết kế hệ thống điều khiển thông minh, tiện dụng hơn và mở rộng thêm các khâu đa nhiệm trước và sau công đoạn phân loại sản phẩm.
  • Thiết kế cơ cấu tự động cấp phôi/đưa sản phẩm tới băng chuyền để loại bỏ hoàn toàn thao tác bằng tay.
  • Thay thế cơ cấu gạt xoay góc của động cơ RC Servo bằng hệ thống truyền động khí nén (xy lanh khí nén) hoặc cánh tay robot công nghiệp để tăng lực gạt, độ bền cơ khí và hiệu suất phân loại.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo hữu ích cho các nhóm đối tượng:

  • Sinh viên các ngành Kỹ thuật Điện - Điện tử, Tự động hóa, Cơ điện tử, Kỹ thuật Điều khiển và Công nghệ phần cứng nhúng: Cung cấp bài học thực tế về việc tích hợp hệ thống phần cứng hoàn chỉnh, từ khâu tính chọn công suất nguồn, phối ghép vi điều khiển với cảm biến công nghiệp, đến khâu điều khiển động cơ chấp hành.
  • Người nghiên cứu các đề tài tự động hóa trong nông nghiệp: Cung cấp giải pháp kỹ thuật tham khảo đối với bài toán phân loại các loại nông sản có đặc tính hình học tương đồng (như cà chua, táo, ớt) bằng phương pháp quét màu sắc quang học.

Các phần nội dung đáng tham khảo chuyên sâu trong văn bản:

  • Bảng thông số kỹ thuật và sơ đồ kết nối chân chi tiết giữa Arduino Uno R3 với cảm biến TCS34725, cảm biến E3F-DS10C4, module I2C LCD, module relay và mạch hạ áp LM2596 (Chương 2 và Chương 3).
  • Phương pháp phối ghép và toàn bộ mã nguồn giao tiếp giữa Arduino và giao diện đồ họa MATLAB GUIDE thông qua thư viện hỗ trợ phần cứng tại Phụ lục 2.
  • Thuật toán phân ngưỡng màu sắc kết hợp giữa dữ liệu thô phổ RGB, nhiệt độ màu và độ rọi quang học được lập trình thực tế tại Phụ lục 3.

Câu hỏi thường gặp

1. Vì sao nhóm tác giả lựa chọn phương pháp phân loại theo màu sắc thay vì phân loại theo khối lượng hay kích thước?
Theo phân tích của nhóm tác giả ở Chương 1, ớt ngọt Đà Lạt thương phẩm có đặc tính sinh học là kích thước và khối lượng giữa các quả thường tương tự nhau, do đó các mô hình phân loại dựa vào chiều cao, cân nặng hoặc kích thước vật lý không mang lại hiệu quả phân tách. Trong khi đó, ớt ngọt Đà Lạt có các màu sắc đặc trưng rõ rệt (đỏ, xanh/tím, vàng) tương ứng với các giống hoặc độ chín khác nhau, vì vậy phân loại theo màu sắc là phương án kỹ thuật phù hợp nhất.

2. Nhóm nghiên cứu đã giải quyết khó khăn khi phần mềm Proteus thiếu thư viện cảm biến bằng cách nào?
Do trong thư viện linh kiện của phần mềm Proteus không có sẵn mô hình mô phỏng cho cảm biến nhận diện màu sắc TCS34725 và cảm biến tiệm cận quang E3F-DS10C4, nhóm tác giả đã điều chỉnh phương án mô phỏng bằng cách thay thế cảm biến màu sắc bằng 3 nút nhấn đại diện cho 3 trạng thái màu (đỏ, vàng, tím) và thay thế cảm biến phát hiện vật cản bằng nút nhấn đơn. Cách tiếp cận này cho phép kiểm chứng độ chính xác của lưu đồ thuật toán và sự phối hợp logic giữa các lệnh điều khiển trước khi thi công phần cứng.

3. Tại sao trong hệ thống cần sử dụng module giao tiếp I2C cho màn hình LCD1602?
Màn hình LCD1602 nguyên bản sử dụng chip HD44780 yêu cầu kết nối song song tối thiểu 6 chân tín hiệu điều khiển (RS, EN, D4, D5, D6, D7), gây tốn chân I/O trên vi điều khiển ATmega328P. Việc sử dụng module I2C LCD (dùng chip chuyển đổi giao thức PCF8574) cho phép thu gọn toàn bộ giao tiếp chỉ còn 2 chân tín hiệu là SDA (kết nối chân A4 của Arduino Uno) và SCL (kết nối chân A5), giúp tiết kiệm tài nguyên chân cho hệ thống để giao tiếp với các cảm biến và cơ cấu chấp hành khác.

4. Thuật toán nhận diện màu sắc trong chương trình chạy thực tế sử dụng các thông số quang học nào từ cảm biến TCS34725?
Trong chương trình thực tế (Phụ lục 3), thuật toán không chỉ dựa vào cường độ các kênh màu cơ bản $r, g, b$ mà còn kết hợp tính toán chỉ số nhiệt độ màu quang học (colorTemp) và độ rọi sáng (lux). Các điều kiện logic được thiết lập cụ thể: nhận diện màu đỏ khi r > 15 && r < g && g < b && lux < r; nhận diện màu xanh khi r < b && b < g && colorTemp > 8000 && colorTemp < 10996; nhận diện màu vàng khi r < lux && b < 59 && colorTemp < 7000.

5. Điểm lưu ý an toàn kỹ thuật quan trọng nhất khi kết nối cảm biến tiệm cận E3F-DS10C4 với mạch điều khiển là gì?
Văn bản đồ án đưa ra hai lưu ý kỹ thuật quan trọng đối với cảm biến E3F-DS10C4: thứ nhất, tín hiệu ngõ ra transistor NPN của cảm biến có dòng rất nhỏ nên tuyệt đối không được đấu nối kích trực tiếp vào cuộn dây của rơ-le vì sẽ gây cháy cảm biến; thứ hai, khi cấp nguồn cho cảm biến ở mức điện áp cao hơn vi điều khiển (ví dụ $V_{CC} = 10\text{V DC}$ trong khi Arduino chạy mức $5\text{V DC}$), bắt buộc phải mắc thêm điện trở chia áp $R_x = 10\text{ k}\Omega$ theo công thức cầu phân áp để đưa điện áp tín hiệu $V_{out}$ về mức an toàn $5\text{V DC}$, tránh làm hư hỏng chân vi điều khiển.

Kết luận

Đồ án "Thiết kế hệ thống đếm và phân loại ớt ngọt Đà Lạt theo màu sắc" của nhóm sinh viên Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật – Đại học Đà Nẵng đã hoàn thành việc thiết kế, mô phỏng và chế tạo một mô hình thực nghiệm tự động hóa phân loại nông sản quy mô phòng thí nghiệm dựa trên vi điều khiển Arduino Uno R3. Hệ thống tích hợp đồng bộ giữa cơ cấu truyền động băng tải một chiều, cảm biến quang học nhận dạng màu sắc TCS34725, cảm biến tiệm cận hồng ngoại E3F-DS10C4 và cơ cấu gạt phân loại bằng động cơ servo MG90S, đồng thời xây dựng giao diện giám sát trên MATLAB GUIDE. Mặc dù vẫn còn những hạn chế về khả năng xử lý đơn luồng và phụ thuộc thao tác nạp phôi thủ công, đồ án đã chứng minh tính khả thi của giải pháp phân loại quang học cho nông sản đồng đều kích thước và cung cấp tài liệu kỹ thuật có giá trị tham khảo rõ ràng cho các nghiên cứu ứng dụng tiếp theo.