Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Lý do chọn đề tài và bối cảnh thực tiễn

Quá trình tự động hóa trong ngành công nghiệp sản xuất và chế tạo tại Việt Nam đang ghi nhận sự chuyển dịch rõ rệt từ phương thức thủ công sang ứng dụng công nghệ cao. Theo Báo cáo xu hướng sản xuất kinh doanh ngành công nghiệp chế biến và chế tạo của Việt Nam quý IV năm 2023, chỉ số cân bằng sử dụng lao động của quý IV/2023 so với quý III/2023 đạt mức -9,1% (trong đó 20,3% doanh nghiệp ghi nhận số lượng lao động giảm), trong khi chỉ số cân bằng khối lượng sản xuất lại tăng 2,2% (với 32,7% doanh nghiệp ghi nhận khối lượng sản xuất tăng). Thực tế này phản ánh nhu cầu cấp thiết trong việc tối ưu hóa nhân lực và đẩy mạnh dây chuyền tự động.

Trong các công đoạn sản xuất, phân loại sản phẩm—đặc biệt là khâu cấp phôi và kiểm tra nguyên liệu đầu vào—đòi hỏi độ chính xác cao và tính lặp lại liên tục. Phương pháp phân loại thủ công bộc lộ nhiều hạn chế về năng suất, chi phí nhân công dài hạn và rủi ro sai sót do sự mệt mỏi của người lao động đối với các chi tiết cơ khí nhỏ. Việc áp dụng hệ thống máy móc kết hợp công nghệ thị giác máy (Machine Vision) và cánh tay robot công nghiệp giúp duy trì hoạt động ổn định 24/7, loại bỏ sai sót chủ quan và nâng cao tính linh hoạt khi chuyển đổi mẫu sản phẩm.

Tiêu chí Phân loại bằng tay Phân loại bằng máy móc
Chi phí Thấp (đầu tư ban đầu) Cao (đầu tư thiết bị ban đầu)
Năng suất Thấp Cao
Độ chính xác Thấp Cao
Tính linh hoạt Cao Cao
Yêu cầu kỹ thuật Thấp Cao

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

Đồ án tập trung vào các nhiệm vụ và mục tiêu kỹ thuật cụ thể sau:

  1. Nghiên cứu cơ sở lý thuyết về xử lý ảnh số, công nghệ thị giác máy và điều khiển cánh tay robot công nghiệp.
  2. Xây dựng và thực thi thuật toán nhận dạng, phát hiện các mẫu chi tiết kim loại phục vụ quá trình phân loại và cấp phôi tự động.
  3. Thiết kế, lựa chọn phần cứng và ghép nối hoàn chỉnh mô hình hệ thống cánh tay robot 3 bậc tự do (3-DOF) tích hợp ray trượt tuyến tính.
  4. Phát triển chương trình điều khiển tích hợp: truyền nhận dữ liệu tọa độ từ thuật toán thị giác máy trên máy tính xuống bộ điều khiển trung tâm để điều hướng cánh tay robot gắp và phân loại vật thể vào các vị trí quy định.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Bốn loại chi tiết cơ khí (ký hiệu từ S1 đến S4) có hình dạng hình học đặc trưng 2D, kích thước vật lý không vượt quá $60 \times 60\text{ mm}$.
  • Phạm vi không gian và thời gian: Nghiên cứu và chế tạo mô hình thực nghiệm tại Trường Điện - Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội trong thời gian từ tháng 03/2024 đến tháng 07/2024.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và mô hình kỹ thuật

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng lý thuyết chuyên ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, bao gồm:

  • Lý thuyết robot công nghiệp: Cấu trúc động học của các dòng cánh tay robot (Robot khớp nối - Articulated, Cobot, SCARA, Cartesian, Cylindrical, Polar, Delta); khái niệm bậc tự do (DOF) và cơ cấu tác động cuối (EOAT - End Of Arm Tool).
  • Mô hình tạo ảnh và quang học: Mô hình camera lỗ kim (Pinhole Camera) đối với camera quét diện tích (ASC) tuân theo công thức đồng dạng $h' = \frac{c}{s} h$ (với $h$ là chiều cao vật, $s$ là khoảng cách từ vật đến tâm chiếu, $c$ là hằng số camera); phân tích hiện tượng méo ống kính thực tế (biến dạng cầu, quang sai coma, biến dạng xuyên tâm đối xứng/bất đối xứng, biến dạng tiếp tuyến và biến dạng hỗn hợp).
  • Không gian màu và ảnh số: Lý thuyết biểu diễn ảnh Raster, mật độ điểm ảnh PPI ($PPI = \frac{\sqrt{w^2 + h^2}}{d}$), các không gian màu RGB, HSV, HSL, CMYK và các dạng biểu diễn ảnh (ảnh nhị phân, ảnh xám 8-bit từ 0 đến 255, ảnh màu 8-bit/16-bit).
  • Thư viện thị giác máy OpenCV: Khai thác các module chức năng bao gồm opencv_core, opencv_imgproc, opencv_calib3d, opencv_features2d, opencv_highgui.
  • Dấu chuẩn Aruco (Augmented Reality University of Cordoba): Hệ thống ma trận điểm ảnh vuông nhị phân phục vụ việc định vị không gian và hiệu chỉnh phối cảnh trong thời gian thực.

Phương pháp nghiên cứu

  • Phương pháp phân tích - tổng hợp lý thuyết: Hệ thống hóa các thuật toán xử lý ảnh kinh điển gồm phân ngưỡng (Simple Thresholding, Adaptive Thresholding), lọc đạo hàm Gradient (Sobel, Scharr, Laplacian), phát hiện biên Canny (5 bước: giảm nhiễu, tính gradient, triệt phi cực đại NMS, phân ngưỡng kép, theo dõi biên bằng độ trễ), trích xuất đường bao (findContours với cờ CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE), tính toán bao đóng Bounding Box (boundingRect, minAreaRect, boxPoints), trích xuất bất biến Hu Moments và so khớp biên dạng (MatchShape, MatchTemplate).
  • Phương pháp thiết kế và tích hợp hệ thống kỹ thuật: Thiết kế kết cấu cơ khí 3D, gia công in 3D, ghép nối mạch phần cứng điều khiển động cơ bước vi bước qua driver và lập trình điều khiển nhúng trên vi điều khiển.
  • Phương pháp thực nghiệm kiểm chứng: Đo kiểm thực tế khả năng nhận dạng hình dạng, tính toán sai số vị trí tọa độ $(X, Y)$ và tỷ lệ phân loại thành công trên 4 mẫu chi tiết cơ khí.

Thiết kế và triển khai

Kiến trúc phần cứng hệ thống

Mô hình phân loại được thiết kế tích hợp giữa cơ cấu cơ khí, hệ thống chấp hành khí nén và mạch điều khiển điện tử:

  • Cánh tay robot 3-DOF: Kết cấu từ các bộ phận in 3D, dẫn động thông qua hệ thống bánh răng, thanh giằng và dây đai.
  • Ray trượt tuyến tính: Sử dụng thanh thép trục $8\text{ mm}$ kết hợp nhôm định hình, đóng vai trò là trục X mở rộng không gian thao tác của robot.
  • Hệ thống truyền động: Động cơ bước NEMA 17 (động cơ bước lai hai pha lưỡng cực) kết hợp bo mạch điều khiển công suất DRV8825 được hiệu chỉnh điện áp tham chiếu ($V_{ref}$) tương ứng với dòng định mức.
  • Cơ cấu gắp sản phẩm (EOAT): Hệ thống tạo áp suất âm gồm bơm hút chân không mini 12V, van điện từ khí nén 3 cổng CNV6-3 và giác hút chân không cao su (cốc hút DP15-2 / DL60-1211B).
  • Khối xử lý trung tâm và nguồn: Vi điều khiển Arduino Mega 2560 (chip ATmega2560), nguồn tổ ong DC 12V 20A, camera quan sát đặt cố định phía trên khu vực làm việc và máy tính cá nhân xử lý thuật toán.
Đặc tính kỹ thuật Thông số thiết kế
Số bậc tự do cánh tay 3 trục (3-DOF) + 1 trục tịnh tiến trên ray trượt
Chiều dài mỗi cánh tay đòn $140\text{ mm}$
Phạm vi góc hoạt động $0^\circ - 270^\circ$
Bán kính vươn tới tối đa $300\text{ mm}$
Tải trọng hút nâng tối đa $1\text{ kg}$
Bộ điều khiển trung tâm Arduino Mega 2560 (ATmega2560)
Driver điều khiển động cơ DRV8825
Động cơ chấp hành Động cơ bước NEMA 17
Nguồn cấp hệ thống Nguồn tổ ong 12V - 20A
Cơ cấu gắp (EOAT) Giác hút chân không mini 12V + Van điện từ CNV6-3

Thiết kế phần mềm và giải thuật điều khiển

Quy trình vận hành tự động của hệ thống được lập trình đa nền tảng (Python/PyCharm cho xử lý ảnh trên PC và PlatformIO/Arduino IDE cho nhúng):

  1. Hiệu chỉnh vùng làm việc: Sử dụng 4 mã Aruco dán tại 4 góc của mặt bàn thao tác. Chương trình camera nhận diện ID của 4 mã Aruco, tính toán ma trận biến đổi phối cảnh để nắn thẳng và cô lập chính xác vùng làm việc thực tế, loại bỏ hiện tượng méo do góc đặt camera.
  2. Tiền xử lý và phân đoạn ảnh: Khung hình được chuyển đổi sang thang độ xám (Grayscale), áp dụng bộ lọc làm mờ giảm nhiễu, tách biên bằng thuật toán Canny, sau đó giãn ảnh (Dilate) để làm liền các nét biên đứt đoạn.
  3. Nhận dạng và trích xuất tọa độ: Trích xuất đường bao biên dạng vật thể, xấp xỉ đa giác để giảm điểm dữ liệu dư thừa; áp dụng thuật toán so khớp đặc trưng hình học (Hu Moments / MatchShape) để đối chiếu với 4 mẫu lưu trữ S1, S2, S3, S4. Khi mẫu vật khớp đặc trưng, chương trình tính toán tọa độ tâm $(X, Y)$ của vật thể trong hệ tọa độ không gian làm việc.
  4. Điều khiển chuyển động cánh tay: Tọa độ $(X, Y)$ được truyền từ PC xuống Arduino Mega 2560 qua giao tiếp nối tiếp (UART/COM Port). Arduino thực hiện giải thuật động học, xuất xung bước điều khiển các động cơ NEMA 17 đưa đầu hút về vị trí vật thể, kích hoạt van CNV6-3 và bơm hút để giữ phôi, di chuyển dọc ray trượt và thả phôi vào ô phân loại định trước, sau đó hồi quy về gốc tọa độ thông qua các công tắc hành trình.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Giới thiệu chung

Chương này trình bày bối cảnh chuyển dịch tự động hóa trong ngành sản xuất công nghiệp tại Việt Nam dựa trên các số liệu thống kê sản xuất quý IV/2023. Tác giả phân tích chi tiết ưu nhược điểm giữa hai phương thức phân loại sản phẩm bằng tay và bằng máy móc thông qua bảng so sánh 5 tiêu chí kỹ thuật. Từ đó, tác giả luận giải lý do lựa chọn giải pháp phân loại sản phẩm bằng hình dạng 2D, kết hợp thị giác máy và cơ cấu cánh tay robot 3-DOF gắn ray trượt; đồng thời xác lập mục tiêu, yêu cầu kỹ thuật và phạm vi thực hiện của đồ án.

Chương 2. Cơ sở lý thuyết

Chương 2 cung cấp tổng quan lý thuyết về:

  • Cánh tay robot công nghiệp: Định nghĩa, lịch sử phát triển, các thành phần cơ bản (khớp, liên kết, bộ điều khiển, EOAT) và phân loại 7 cấu trúc robot công nghiệp phổ biến (Robot khớp nối, Cobot, SCARA, Descartes, Robot hình trụ, Robot cực, Robot Delta).
  • Hệ thống thị giác máy: Khái niệm theo chuẩn AIA, cấu trúc 7 khối thành phần, nguyên lý vận hành tự động và các ứng dụng tiêu biểu trong sản xuất (kiểm tra khuyết tật, đo kích thước, hướng dẫn robot, đọc mã vạch/OCR).
  • Xử lý ảnh kỹ thuật số: Bản chất ảnh số, độ phân giải, mật độ PPI, các không gian màu và các bước xử lý ảnh cơ bản.
  • Biến dạng ảnh và quang học: Mô hình camera lỗ kim, nguyên nhân méo thấu kính (quang sai cầu, coma, méo xuyên tâm, méo tiếp tuyến).
  • Thư viện OpenCV và mã Aruco: Cấu trúc các module trong OpenCV, nguyên lý các thuật toán phân ngưỡng, lọc biên Gradient, tách cạnh Canny, trích xuất đường viền Contour, Bounding Box và ứng dụng của mã Aruco trong định vị không gian thời gian thực.

Chương 3. Thiết kế hệ thống và lựa chọn thiết bị

Chương 3 xây dựng sơ đồ tổng thể và bố trí mặt bằng không gian làm việc của hệ thống. Tác giả trình bày chi tiết cơ sở tính toán, lựa chọn thông số kỹ thuật cho từng khối thiết bị phần cứng:

  • Thiết kế cơ khí cánh tay robot 3 bậc tự do in 3D với cánh tay đòn $140\text{ mm}$, tải trọng hút $1\text{ kg}$, tầm với $300\text{ mm}$.
  • Thiết kế hệ thống ray trượt tuyến tính dùng trục thép $8\text{ mm}$ và thanh nhôm định hình.
  • Lựa chọn động cơ bước NEMA 17 (nguyên lý rotor nam châm vĩnh cửu/lai, cấu hình cuộn dây stator hai pha lưỡng cực) và phân tích các dạng bước chuyển động.
  • Lựa chọn thiết bị khí nén gồm bơm hút chân không mini 12V, giác hút DL60-1211B / cốc hút DP15-2 và van điện từ 3 cổng CNV6-3.
  • Lựa chọn bộ vi điều khiển Arduino Mega 2560, driver DRV8825, nguồn tổ ong 12V 20A, camera và môi trường lập trình (Python trên PyCharm, C/C++ trên Arduino IDE và PlatformIO).

Chương 4. Thiết kế phần cứng và phần mềm cho hệ thống

Chương 4 mô tả chi tiết quá trình hiện thực hóa mô hình:

  • Trình bày mô hình ghép nối 3D, sơ đồ đấu nối dây tín hiệu điều khiển giữa vi điều khiển, driver, động cơ bước, van khí nén và công tắc hành trình; hướng dẫn quy trình căn chỉnh điện áp tham chiếu $V_{ref}$ trên biến trở của driver DRV8825.
  • Thiết kế thuật toán điều khiển cánh tay robot: xây dựng lưu đồ thuật toán về gốc tọa độ (Homing) bằng công tắc hành trình, thuật toán nội suy di chuyển tới tọa độ đích $(X, Y, Z)$ và tính toán giới hạn phạm vi góc quay $\alpha$ của các khớp.
  • Xây dựng thuật toán nhận diện và xử lý ảnh trên máy tính: quy trình hiệu chỉnh biến dạng ảnh bằng lưới bàn cờ (findChessboardCorners, calibrateCamera) và xác định vùng làm việc qua 4 mã Aruco; quy trình giảm nhiễu, chuyển ảnh xám, tìm cạnh Canny, giãn ảnh Dilate, xấp xỉ viền (CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE), trích xuất Hu Moments; xây dựng giao thức truyền/lưu trữ tọa độ vật thể qua cổng nối tiếp.
  • Phân tích các thành phần gây sai số trong hệ thống (sai số quang học camera, sai số khớp cơ khí in 3D, sai số truyền động dây đai/bánh răng).

Chương 5. Thử nghiệm, đánh giá và kết luận

Chương 5 tiến hành thực nghiệm trên mô hình hoàn thiện:

  • Thiết lập đối tượng thử nghiệm là 4 mẫu chi tiết cơ khí dạng tấm phẳng (S1, S2, S3, S4) với các kịch bản cấp phôi ngẫu nhiên trên vùng làm việc.
  • Trình bày kết quả nhận dạng hình ảnh trên giao diện đồ họa GUI, kết quả phát hiện biên dạng và tính toán tọa độ cho từng mẫu chi tiết S1, S2, S3, S4.
  • Tổng hợp bảng số liệu thống kê thực nghiệm về độ chính xác định vị và tỷ lệ nhận dạng thành công của các mẫu vật; so sánh hiệu năng giữa thuật toán MatchShape và MatchTemplate.
  • Đánh giá tổng kết chất lượng mô hình, nêu bật ý nghĩa thực tiễn, phân tích kiến thức/kỹ năng thu được và đề xuất các hướng phát triển hoàn thiện trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính của đồ án

  • Chế tạo thành công mô hình vật lý hoàn chỉnh gồm cánh tay robot 3-DOF kết hợp ray trượt dẫn hướng trục $8\text{ mm}$, trang bị cơ cấu gắp hút chân không điều khiển bằng van điện từ 12V.
  • Xây dựng thành công thuật toán thị giác máy trên nền tảng Python/OpenCV, ứng dụng 4 dấu chuẩn Aruco để tự động căn chỉnh phối cảnh vùng làm việc trong thời gian thực.
  • Thực nghiệm phân loại thành công 4 loại chi tiết cơ khí (S1, S2, S3, S4) kích thước dưới $60 \times 60\text{ mm}$ dựa trên trích xuất đặc trưng biên dạng (Canny, Contour approximation, Hu Moments/MatchShape), truyền dữ liệu tọa độ thời gian thực qua giao tiếp UART xuống vi điều khiển ATmega2560 để thực hiện thao tác gắp - đặt tự động vào các ô chứa tương ứng.

Giải pháp và kiến nghị kỹ thuật từ tác giả

  • Tích hợp thêm trục trượt tuyến tính (ray trượt) ở phần đế robot để mở rộng không gian làm việc hình chữ nhật, khắc phục hạn chế bán kính làm việc cố định ($300\text{ mm}$) của cánh tay robot 3-DOF thông thường.
  • Ứng dụng mã Aruco thay thế cho các phương pháp căn chỉnh camera thủ công cố định, cho phép hệ thống tự động thích ứng khi vị trí camera hoặc mặt bàn làm việc có sự xê dịch nhỏ.
  • Sử dụng phương pháp giác hút chân không thay cho kẹp cơ khí ngón tay, giúp giảm tải trọng đầu cuối (EOAT) và dễ dàng gắp các chi tiết phẳng có kích thước và hình học phức tạp.

Đóng góp về mặt kỹ thuật

Đồ án đã chứng minh tính khả thi của giải pháp kết hợp giữa thị giác máy chi phí thấp (sử dụng camera phổ thông và thư viện mã nguồn mở OpenCV) với cơ cấu robot in 3D điều khiển bằng vi điều khiển mã nguồn mở trong bài toán cấp phôi và phân loại chi tiết cơ khí chính xác.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài

  • Kết cấu cơ khí của cánh tay robot chủ yếu sử dụng vật liệu in 3D và truyền động dây đai/bánh răng nhựa, dẫn đến độ cứng vững cơ học chưa cao và xuất hiện độ rơ cơ khí khi vận hành thời gian dài.
  • Tải trọng nâng bị giới hạn ở mức $1\text{ kg}$; phạm vi nhận dạng hiện tại tối ưu cho các chi tiết cơ khí dạng hình học phẳng 2D đặt trên nền tương phản, chưa xét đến các trường hợp vật thể bị xếp chồng lấn phức tạp (Bin-picking).
  • Tốc độ xử lý và chu kỳ phân loại còn phụ thuộc vào năng lực tính toán của máy tính và tốc độ đáp ứng của bơm hút chân không mini.

Hướng nghiên cứu mở rộng

  • Tối ưu hóa thuật toán nhận diện và nâng cấp cánh tay robot để tăng cường độ chính xác và tốc độ xử lý của hệ thống.
  • Cải tiến kết cấu cơ khí bằng vật liệu kim loại chịu lực (nhôm CNC) và sử dụng động cơ servo có phản hồi góc quay (Closed-loop) để giảm thiểu sai số vị trí.
  • Mở rộng hệ thống để phân loại trên băng chuyền chuyển động liên tục và tích hợp thêm các tính năng nhận diện chiều sâu 3D phục vụ tự động hóa hoàn toàn quy trình cấp liệu công nghiệp.

Giá trị tham khảo

Tài liệu đồ án là nguồn tư liệu kỹ thuật hữu ích cho:

  • Sinh viên và người nghiên cứu ngành Kỹ thuật Điều khiển, Tự động hóa, Cơ điện tử và Kỹ thuật Robot: Cung cấp phương pháp luận và các bước thiết kế hoàn chỉnh một hệ thống phân loại sản phẩm tự động từ khâu tính toán cơ khí, thiết kế mạch điện tử đến lập trình điều khiển nhúng.
  • Kỹ sư phát triển ứng dụng thị giác máy công nghiệp: Tham khảo quy trình xử lý ảnh thực tế trên OpenCV (hiệu chỉnh méo thấu kính, nắn phối cảnh bằng Aruco, thuật toán tách biên Canny, xấp xỉ contour và tính toán tọa độ vật thể để hướng dẫn robot).
  • Các đề tài chế tạo mô hình robot SCARA, robot giàn hoặc cánh tay robot kết hợp ray trượt: Tham khảo sơ đồ đấu nối mạch công suất driver DRV8825 điều khiển động cơ bước NEMA 17 và giải thuật hồi quy gốc tọa độ (Homing).

Câu hỏi thường gặp

Hệ thống sử dụng phương pháp nào để hiệu chỉnh vùng làm việc và khắc phục hiện tượng méo ảnh từ camera?

Hệ thống kết hợp hai kỹ thuật: sử dụng ảnh mẫu lưới ô vuông bàn cờ (thông qua các hàm findChessboardCorners và calibrateCamera của module opencv_calib3d) để tính toán ma trận camera và khử méo ống kính; đồng thời bố trí 4 mã định danh Aruco tại 4 góc mặt bàn để chương trình tự động phát hiện, cắt và nắn thẳng phối cảnh không gian làm việc về mặt phẳng chuẩn trong thời gian thực.

Cơ cấu tác động cuối (EOAT) của cánh tay robot được cấu tạo như thế nào?

Cơ cấu tác động cuối sử dụng nguyên lý hút chân không, bao gồm: một bơm hút chân không mini DC 12V tạo áp suất âm, một van điện từ 3 cổng CNV6-3 để đóng/ngắt và xả khí điều khiển quá trình hút/nhả, kết nối tới đầu giác hút cao su (cốc hút DP15-2 / DL60-1211B) gắn tại khớp cuối của cánh tay robot.

Các thông số kỹ thuật kích thước và tầm với của cánh tay robot 3-DOF là bao nhiêu?

Cánh tay robot có 3 bậc tự do quay với chiều dài mỗi cánh tay đòn là $140\text{ mm}$, phạm vi góc hoạt động từ $0^\circ$ đến $270^\circ$, tầm với tối đa là $300\text{ mm}$, tải trọng hút nâng tối đa đạt $1\text{ kg}$, và được gắn trên hệ ray trượt dẫn hướng trục $8\text{ mm}$ để tịnh tiến mở rộng không gian gắp - đặt.

Quy trình nhận diện 4 loại chi tiết cơ khí (S1 - S4) gồm những bước xử lý ảnh nào?

Hình ảnh sau khi nắn phối cảnh bằng Aruco trải qua các bước: chuyển đổi sang ảnh xám (Grayscale), khử nhiễu, tách biên bằng thuật toán Canny, giãn ảnh Dilate để làm liền viền, trích xuất đường bao Contour (findContours với CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE), xấp xỉ viền để rút gọn đỉnh, tính toán bất biến mô-men Hu (Hu Moments) để so khớp hình dạng với mẫu chuẩn và xác định tâm Bounding Box để lấy tọa độ $(X, Y)$.

Khối điều khiển phần cứng của hệ thống bao gồm những thiết bị chính nào?

Khối điều khiển phần cứng gồm: một vi điều khiển Arduino Mega 2560 (chip ATmega2560) đóng vai trò trung tâm điều khiển, các mạch công suất DRV8825 điều khiển động cơ bước NEMA 17 cho các khớp cánh tay và ray trượt, công tắc hành trình phục vụ việc xác lập gốc tọa độ, mạch đóng ngắt điều khiển van điện từ CNV6-3/bơm hút chân không và bộ nguồn tổ ong 12V 20A cung cấp năng lượng toàn hệ thống.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế mô hình hệ thống phân loại sản phẩm ứng dụng thị giác máy và cánh tay robot" của nhóm sinh viên Nguyễn Hữu Duy và Lê Trung Hiếu (ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Đại học Bách khoa Hà Nội) đã hoàn thành trọn vẹn việc nghiên cứu lý thuyết, thiết kế phần cứng và lập trình tích hợp hệ thống. Mô hình ứng dụng thành công thư viện xử lý ảnh OpenCV kết hợp mã định vị Aruco để nhận dạng, xác định tọa độ 4 loại chi tiết cơ khí phẳng và điều khiển cánh tay robot 3-DOF trên ray trượt thực hiện thao tác phân loại tự động. Kết quả của đồ án thể hiện tính đồng bộ cao giữa lý thuyết điều khiển tự động, kỹ thuật cơ điện tử và công nghệ thị giác máy, tạo nền tảng ứng dụng thiết thực cho các dây chuyền cấp phôi và đóng gói tự động trong công nghiệp.