I. Mô phỏng hệ thống
Mô phỏng hệ thống là một phương pháp quan trọng trong việc thiết kế và kiểm tra các hệ thống tự động hóa. Trong đề tài này, hệ thống phân loại sản phẩm được mô phỏng bằng cách sử dụng robot và xử lý ảnh. Quá trình mô phỏng giúp đánh giá tính khả thi và hiệu quả của hệ thống trước khi triển khai thực tế. Các công cụ như SolidWorks và Matlab được sử dụng để tạo ra mô hình 3D và mô phỏng động học của robot. Điều này giúp tối ưu hóa quy trình và giảm thiểu rủi ro trong quá trình vận hành.
1.1. Thiết kế mô hình
Thiết kế mô hình là bước đầu tiên trong quá trình mô phỏng. Robot 4 bậc tự do được thiết kế chi tiết trên SolidWorks, với các khớp nối và cơ cấu truyền động được tính toán kỹ lưỡng. Mô hình này được sử dụng để mô phỏng chuyển động và kiểm tra tính chính xác của hệ thống. Việc thiết kế mô hình cũng bao gồm việc lựa chọn vật liệu và tính toán khối lượng để đảm bảo độ bền và ổn định của robot.
1.2. Mô phỏng động học
Mô phỏng động học là quá trình phân tích chuyển động của robot dựa trên các phương trình toán học. Động học thuận và động học nghịch được sử dụng để tính toán vị trí và hướng của các khớp nối. Matlab được sử dụng để mô phỏng và kiểm chứng các tính toán này. Kết quả mô phỏng giúp đảm bảo rằng robot có thể hoạt động chính xác và ổn định trong môi trường thực tế.
II. Phân loại sản phẩm
Phân loại sản phẩm là một ứng dụng quan trọng của hệ thống tự động hóa. Trong đề tài này, hệ thống sử dụng xử lý ảnh để nhận diện và phân loại sản phẩm dựa trên màu sắc. Camera được kết nối với Matlab để thu thập và xử lý hình ảnh. Các thuật toán xử lý ảnh được áp dụng để xác định vị trí và màu sắc của sản phẩm, từ đó điều khiển robot thực hiện phân loại. Quá trình này giúp tăng hiệu suất và độ chính xác trong việc quản lý kho hàng.
2.1. Nhận diện sản phẩm
Nhận diện sản phẩm là bước đầu tiên trong quá trình phân loại. Camera được sử dụng để thu thập hình ảnh của sản phẩm, sau đó các thuật toán xử lý ảnh được áp dụng để xác định vị trí và màu sắc. Matlab được sử dụng để lập trình và mô phỏng quá trình nhận diện. Kết quả nhận diện được sử dụng để điều khiển robot thực hiện phân loại sản phẩm.
2.2. Phân loại tự động
Sau khi nhận diện sản phẩm, hệ thống sẽ tự động phân loại sản phẩm dựa trên màu sắc. Robot 4 bậc tự do được điều khiển để di chuyển và đặt sản phẩm vào các vị trí tương ứng. Quá trình này được mô phỏng trên SolidWorks Motion để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả. Việc phân loại tự động giúp giảm thiểu sự can thiệp của con người và tăng năng suất trong quản lý kho hàng.
III. Ứng dụng robot và xử lý ảnh
Ứng dụng robot và xử lý ảnh là hai công nghệ chính được sử dụng trong đề tài này. Robot 4 bậc tự do được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ phân loại sản phẩm, trong khi xử lý ảnh được sử dụng để nhận diện và xác định vị trí của sản phẩm. Sự kết hợp giữa hai công nghệ này tạo ra một hệ thống tự động hóa hiệu quả và linh hoạt. Công nghệ robot và công nghệ xử lý ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu suất của hệ thống.
3.1. Công nghệ robot
Công nghệ robot được sử dụng để thiết kế và điều khiển robot 4 bậc tự do. Robot này được trang bị các khớp nối và cơ cấu truyền động để thực hiện các chuyển động phức tạp. SolidWorks và Matlab được sử dụng để mô phỏng và kiểm tra tính chính xác của robot. Công nghệ robot giúp tăng độ chính xác và hiệu suất trong các nhiệm vụ phân loại sản phẩm.
3.2. Công nghệ xử lý ảnh
Công nghệ xử lý ảnh được sử dụng để nhận diện và xác định vị trí của sản phẩm. Camera được kết nối với Matlab để thu thập và xử lý hình ảnh. Các thuật toán xử lý ảnh được áp dụng để phân tích màu sắc và vị trí của sản phẩm. Công nghệ xử lý ảnh giúp tăng độ chính xác và tốc độ trong quá trình phân loại sản phẩm.
