Thiết kế mô phỏng hệ thống phân loại sản phẩm sử dụng robot và công nghệ xử lý ảnh

Chuyên khảo phân tích Thiết kế mô phỏng hệ thống phân loại sản phẩm ứng dụng robot và xử lý ảnh, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

2021

73
6
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH ẢNH

DANH MỤC BẢNG

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Mục tiêu đề tài

1.2. Giới hạn đề tài

1.3. Đối tượng nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu

1.3.1. Đối tượng nghiên cứu

1.3.2. Phạm vi nghiên cứu

1.4. Phương pháp nghiên cứu

1.5. Giới thiệu nội dung

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Định nghĩa robot

2.2. Phân loại Robot

2.2.1. Phân loại theo kết cấu

2.2.2. Phân loại theo điều khiển

2.2.3. Phân loại theo ứng dụng

2.3. Động học Robot

2.4. Quy hoạch quỹ đạo

2.5. Các phương pháp truyền động cho cánh tay Robot

2.6. Tổng quan về xử lý ảnh

2.6.1. Khái niệm xử lý ảnh

2.6.2. Những vấn đề cơ bản trong hệ thống xử lý ảnh

2.7. Phần mềm thiết kế

3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ MÔ HÌNH

3.1. Yêu cầu thiết kế

3.2. Thiết kế phần cứng

3.2.1. Lựa chọn mô hình Robot 4 bậc tự do

3.2.2. Thiết kế Robot 4 bậc tự do

3.2.3. Lựa chọn và tính toán các cơ cấu truyền động

3.2.4. Lựa chọn thiết bị

4. CHƯƠNG 4: TÍNH TOÁN, KIỂM CHỨNG VÀ MÔ PHỎNG

4.1. Động học mô hình thiết kế

4.1.1. Động học thuận cánh tay Robot

4.1.2. Động học nghịch cánh tay Robot

4.2. Kiểm chứng động học cánh tay Robot

4.2.1. Động học thuận

4.2.2. Động học nghịch

4.3. Thiết kế phần mềm

4.3.1. Xây dựng nguyên lý hoạt động

4.3.2. Thiết kế chương trình điều khiển bằng Matlab

4.3.3. Thiết kế chuyển động bằng SolidWorks Motion

4.3.4. Thiết kế chương trình phân loại màu sắc trên Matlab

5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC

5.1. Mô hình robot 4 bậc tự do

5.2. Chức năng điều khiển điểm đầu cuối của robot

5.3. Chức năng nhận dạng và phân loại qua màu sắc

5.4. Chức năng mô phỏng trong môi trường thực tế ảo SolidWorks Motion

6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

6.1. Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

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 robotxử 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 SolidWorksMatlab 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 thuậnđộng 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 robotxử 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 robotcông 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. SolidWorksMatlab 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.

21/02/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.5 Phương pháp nghiên cứu Dựa trên các mô hình thực tế đã được nghiên cứu và tham khảo, thực hiện nghiên cứu thiết kế mô hình Robot 4 bậc tự do chi tiết trên SolidWorks. Thay thế chất liệu thông thường hay sử dụng là nhựa bằng sử dụng kim loại nhôm giúp cho cơ cấu chắc chắn và ổn định. Nghiên cứu về lý thuyết động học thuận, động học nghịch robot theo nhiều hướng, hướng đến việc điều khiển robot hoạt động ổn định, mượt mà, khả năng đáp ứng nhanh. Nghiên cứu quy hoạch quỹ đạo cho robot để robot hoạt động ổn định với cơ cấu đã thiết kế.

Nghiên cứu ứng dụng xử lý ảnh, phân loại màu sắc mô phỏng phân loại trên Matlab. Hoàn chỉnh toàn bộ hệ thống. Kết luận và rút ra kinh nghiệm cũng như hướng phát triển tương lai 1.6 Giới thiệu nội dung Phần còn lại của đề tài có nội dung như sau: Chương 2. Cơ sở lý thuyết Chương 2 trình bày tổng quan về định nghĩa robot, nguyên lý hoạt động, cơ sở thiết kế mô hình và liệt kê thiết bị được sử dụng Chương 3: Thiết kế mô hình Chương 3 trình bày cách thiết kế Robot 4 bậc tự do, tính toán cơ cấu truyền và lên dự toán các thiết bị, vật liệu xây dựng mô hình Chương 4: Tính toán, kiểm chứng và mô phỏng Chương 4 trình bày cách nguyên lý hoạt động, tính toán động học cho Robot, xây dựng giao diện mô phỏng động học cho Robot và mô phỏng nhận diện màu sắc Chương 5: Kết quả đạt được Chương 5 trình bày các kết quả đã đạt được thông qua quá trình thực hiện đề tài Chương 6: Kết luận và hướng phát triển 3 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Định nghĩa robot Robot, "Người máy" là một loại máy có thể thực hiện những công việc một cách tự động bằng sự điều khiển của máy tính hoặc các vi mạch điện tử được lập trình.

Robot là một tác nhân cơ khí, nhân tạo thường là một hệ thống cơ khí - điện tử. Cánh tay robot là một loại máy được lập trình sẵn nhằm thực hiện một công việc nào đó lặp đi lặp lại, tỉ mỉ, tốc độ làm việc cao và độ chính xác của cánh tay robot lớn gấp nhiều lần so với con người. Nó hoạt động rất linh hoạt với cơ chế khớp ngón hệt như một con người. Thay thế bàn tay của con người trong các công đoạn lắp ráp, sửa chữa, thay thế linh kiện siêu nhỏ trong nhà máy.

Cơ chế hoạt động của chúng dựa trên liên kết giữa bộ điều khiển và các khớp nối chuyển động. Robot công nghiệp là một cơ cấu máy có thể lập trình sẵn theo một trình tự nhất định và sử dụng mục đích phục vụ công việc lắp ráp, sản xuất hoặc chế biến sản phẩm, có khả năng làm việc một cách tự động không cần sự trợ giúp của con người. Đặc biệt là trong những môi trường khắc nghiệt, độc hại và nguy hiểm.2 Phân loại Robot Robot có rất nhiều loại ví dụ: cánh tay Robot, Mobile Robot, Robot điều khiển từ xa,… Nên robot nói chung thì có nhiều cách phân loại tùy theo loại robot và cách sử dụng cho các mục đích khác nhau. Nhưng nếu nói về cánh tay robot nói riêng thì nhìn chung robot có thể chia thành ba loại: theo kết cấu, theo phương pháp điều khiển và theo phạm vi ứng dụng của robot.1 Phân loại theo kết cấu Theo kết cấu (hình học), người ta thường phân loại robot thành các loại: Descartes, Robot toạ độ trụ (cylindrical robot), Robot toạ độ cầu (spherical robot), SCARA.

Tay máy kiểu tọa độ Descartes, còn gọi là kiểu chữ nhật, dùng 3 khớp trượt, cho phép phần công tác thực hiện một cách độc lập các chuyển động thẳng, song song với 3 trục toạ độ. Vùng làm việc của tay máy có dạng hình hộp chữ nhật. Do sự đơn giản về kết cấu nên độ vững chắc cao, độ chính xác được đảm bảo đồng đều trong toàn bộ vùng làm việc, nhưng ít khéo léo. Vì vậy, tay máy kiểu Descartes được dùng để vận chuyển và lắp ráp.

4 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2.1: Tay máy tọa độ Descart Tay máy kiểu tọa độ trụ khác với tay máy kiểu Descartes ở khớp đầu tiên dùng khớp quay thay cho khớp trượt. Vùng làm việc của nó có dạng hình trụ rỗng. Khớp trượt nằm ngang cho phép tay máy "thò" được vào khoang rỗng nằm ngang. Độ cứng vững cơ học của tay máy trụ tốt, thích hợp với tải nặng, nhưng độ chính xác định vị góc trong mặt phẳng nằm ngang giảm khi tầm với tăng.2: Tay máy tọa độ trụ Tay máy kiểu tọa độ cầu khác kiểu trụ do khớp thứ hai (khớp trượt) được thay bằng khớp quay.

Nếu quỹ đạo chuyển động của phần công tác được mô tả trong toạ độ cầu thì mỗi bậc tự do tương ứng với một khả năng chuyển động và vùng làm việc của nó là khối cầu rỗng. Độ cứng vững của loại tay máy này thấp hơn 2 loại trên và độ chính xác định vị phụ thuộc vào tầm với. Tuy nhiên, loại này có thể "nhặt" được cả vật dưới nền. 5 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2.3: Tay máy tọa độ cầu SCARA được đề xuất lần đầu vào năm 1979 tại Trường đại học Yamanashi ( Nhật bản) dùng cho công việc lắp ráp.

Đó là một kiểu tay máy có cấu tạo đặc biệt, gồm 2 khớp quay và 1 khớp trượt, nhưng cả 3 khớp đều có trục song song với nhau. Kết cấu này làm tay máy cứng vững hơn theo phương thẳng đứng nhưng kém cứng vững (Compliance) theo phương được chọn (Selective), là phương ngang. Loại này chuyên dùng cho công việc lắp ráp (Assembly) với tải trọng nhỏ, theo phương thẳng đứng. Từ SCARA là viết tắt của "Selective Compliance Assembly Robot Arm" để mô tả các đặc điểm trên.

Vùng làm việc của SCARA là một phần của hình trụ rỗng.2 Phân loại theo điều khiển Có hai kiểu điều khiển robot: điều khiển vòng hở và điều khiển vòng kín. - Điều khiển hở dùng truyền bước động (động cơ điện hoặc động cơ thủy lực, khí nén,.) mà quãng đường hoặc góc dịch chuyển tỷ lệ với số xung điều khiển. Kiểu này đơn giản, nhưng đạt độ chính xác khá thấp.5: Cấu trúc điều khiển vòng hở - Điều khiển kín (điều khiển kiểu Servo): sử dụng tín hiệu phản hồi vị trí để tăng độ chính xác. Có 2 cách điều khiển servo: điều khiển điểm-điểm và điều khiển theo đường (contour).

6 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2.6: Cấu trúc điều khiển vòng kín 2.3 Phân loại theo ứng dụng Từ khi mới ra đời robot công nghiệp được áp dụng trong nhiều lĩnh vực dưới góc độ thay thế sức người. Nhờ vậy các dây chuyền sản xuất được tổ chức lại, năng suất và hiệu quả sản xuất tăng lên rõ rệt. Ngày nay, Robot đã được ứng dụng vào rất nhiều trong đời sống củng như sản xuất: Trong ngành cơ khí, robot được sử dụng nhiều trong công nghệ đúc, công nghệ hàn, cắt kim loại, sơn, phun phủ kim loại, tháo lắp vận chuyển phôi, lắp ráp sản phẩm… Ngoài các phân xưởng, nhà máy, kỹ thuật robot cũng được sử dụng trong việc khai thác thềm lục địa và đại dương, trong y học, sử dụng trong quốc phòng, trong chinh phục vũ trụ, trong công nghiệp nguyên tử, trong các lĩnh vực xã hội .7: Robot láp ráp ô tô 7 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2.8: Ứng dụng Robot trong nhà bếp-Robot rửa chén Hình 2.9: Ứng dụng robot trong khai thác khoáng sản 8 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2.10: Robot đóng gói trong ngành dược phẩm 2.3 Động học Robot Để biểu diễn toán học mô hình robot, hệ trục tham chiếu thường gắn tại một điểm để từ đó có thể xác định mối quan hệ với robot. Mỗi khâu của robot được gắn với một hệ trục tham chiếu nhằm mục đích bám theo vị trí, hướng của khâu và mô hình hóa toàn bộ hệ thống robot di chuyển trong không gian mà không quan tâm đến các lực xung quanh tác động.

Các cảm biến khớp đo góc quay đối với các khớp chuyển động quay hoặc đo khoảng cách trượt đối với các khớp chuyển động tịnh tiến cho phép bộ điều khiển tính toán giá trị điều khiển một cách chính xác để điều khiển các cơ cấu chấp hành. Việc tính toán ma trận vị trí và hướng từ các biến khớp cũng như mối quan hệ này theo chiều ngược lại được gọi là tính toán động học thuận, động học nghịch (còn được gọi là tính toán động học robot).1 Động học thuận cánh tay Robot Động học thuận là quá trình tính toán vị trí và hướng của cơ cấu chấp hành cuối khi biết trước tất cả các giá trị biến khớp, mối quan hệ đó biểu diễn như hình 2. Để giải được bài toán này thì tuân thủ quy tắc Denavit-Hartenberg (D-H). 9 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2.11: Cấu trúc động học thuận Giả sử trong chuỗi động học của tay máy có n khâu, khâu thứ i nối khớp thứ i với khớp thứ i+1.12 Mô hình hóa khâu khớp robot Để mô hình hóa robot với sự biểu diễn D-H, việc đầu tiên cần làm là gắn hệ trục tham chiếu lên mỗi và mọi khớp xoay.

Tất cả mọi khớp được biễu diển theo trục Z. Nếu khớp là khớp quay, trục Z sẽ được định hướng theo hướng dịch chuyển tạo ra sự quay theo quy tắc bàn tay phải. Nếu khớp là khớp tịnh tiến, trục Z của khớp dọc theo hướng di chuyển. Nếu gọi a biểu diễn khoảng cách đường vuông góc chung giữa trục Z n−1 và Z n thì hướng của trục xn sẽ dọc theo hướng của đoạn a.

Hướng của trục y được xác định theo tam diện thuận mà hệ trục tham chiếu có được. Từ đó có bảng thông số D-H. Bảng thông số DH i a  d  1 2 3 10 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT … n Trong đó: a là khoảng cách giữa Z n−1 và Z n so với xn−1  là góc giữa Z n−1 và Z n so với xn−1 d là khoảng cách giữa xn−1 và xn so với Z n−1  là góc giữa xn−1 và xn so với Z n−1 Ma trận chuyển vị từ hệ i đến hệ i-1 được thể hiện ở công thức (2.1), với các thông số được xác định trong bảng D-H: cosi − sin i cos  i sin i sin  i ai cosi   sin  cosi cos i − cosi sin  i ai sin i  i −1 T=  i  (2.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Tài liệu "Mô phỏng hệ thống phân loại sản phẩm bằng robot và xử lý ảnh" tập trung vào việc ứng dụng công nghệ xử lý ảnh kết hợp với robot để tự động hóa quy trình phân loại sản phẩm. Nội dung chính bao gồm các phương pháp xử lý ảnh hiện đại, thiết kế hệ thống robot, và cách tích hợp hai yếu tố này để tối ưu hóa hiệu suất phân loại. Tài liệu này mang lại lợi ích lớn cho độc giả, đặc biệt là những người quan tâm đến lĩnh vực tự động hóa công nghiệp, bằng cách cung cấp kiến thức chuyên sâu và các giải pháp thực tiễn.

Để mở rộng hiểu biết về chủ đề này, bạn có thể tham khảo thêm Luận văn thạc sĩ kỹ thuật cơ điện tử xây dựng và điều khiển mô hình robot song song delta phân loại sản phẩm dựa trên xử lý ảnh, tài liệu này đi sâu vào việc thiết kế và điều khiển robot delta trong phân loại sản phẩm. Ngoài ra, Hcmute thiết kế và chế tạo robot song song đa dạng delta sử dụng trong việc phân loại sản phẩm cung cấp thêm góc nhìn về ứng dụng đa dạng của robot delta. Cuối cùng, Đồ án hcmute ứng dụng camera 3d trong việc phân loại sản phẩm theo hình dạng và kích thước sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về vai trò của công nghệ xử lý ảnh trong quy trình này.