CHƯƠNG 1. Tổng quan đề tài Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học kỹ thuật trên thế giới cũng như ở nước ta hiện nay, việc ứng dụng các công nghệ mới, máy móc vào các dây chuyền sản xuất là một trong những tiêu chí đánh giá sự phát triển kinh tế của mỗi quốc gia. Robot công nghiệp là một cơ cấu hoạt động tự động, có thể lập trình và có khả năng di chuyển trên hai hoặc nhiều trục. Tại Việt Nam, thị trường Robot công nghiệp được cho là sẽ phát triển mạnh trong thời gian tới, cùng với việc các doanh nghiệp chú trọng vào cách mạng công nghiệp 4.
Robot công nghiệp tăng trưởng nhiều nhất ở ngành sản xuất ô tô (83%), với nhiều các nhà máy sản xuất như của Vinfast, Thaco… Ngày nay, robot ngày càng trở thành một phần thiết yếu của cuộc sống. Robot không chỉ thay thế con người trong việc đáp ứng các nhu cầu của thao tác liên tục và lặp lại, mà còn thực hiện các tác vụ thông minh như một con người thực sự. Hệ thống điều khiển robot sử dụng camera được áp dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng của cánh tay máy [1], robot di động [2], và các phương tiện dưới nước [3]. Hiện nay trong ứng dụng điều khiển robot, camera đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng điều khiển gắp vật, hàn mạch điện tử cũng như lắp ráp tự động.
Thông qua hệ thống camera, hệ thống robot được điều khiển tiến lại gần vị trí mong muốn và thực hiện các ứng dụng cụ thể. Kỹ thuật thị giác robot được pháp triển để điều khiển hệ thống robot bằng các tín hiệu hình ảnh phản hồi từ camera. Các hệ thống Camera kép hiện đang có độ ứng dụng cao trong khoa học kỹ thuật vì từ camera ta có thể nhận dạng được chiều sâu của đối tượng tương tự mắt con người. Dựa trên các nghiên cứu trước đây, [4] tác giả ứng dụng camera vào robot công nghiệp Fanuc sử dụng camera kép để xác dịnh vị trí của đối tượng.
Trong nghiên cứu [5], tác giả sử dụng phương pháp pseudoinverse để tìm ra vị trí của đối tượng dựa vào ma trận nội và ngoại camera biết trước. Ở nghiên cứu [6], tác giả sử dụng mạng thần kinh Radial Basis Function ước lượng mô hình 2 phi tuyến mô hình camera để tìm ra vị trí của đối tượng. Việc giải quyết vấn đề xác định mối liên hệ giữa các camera với hệ trục gốc khá phức tạp, ảnh hưởng đến độ chính xác khi ta xác định vị trí trong không gian. Để tìm ra được mối quan hệ giữa các camera, tức là đi tìm các thông số nội camera và ngoại camera, ở nghiên cứu [7] tác giả đề xuất lý thuyết về phương pháp hiệu chỉnh camera dựa vào ít nhất 6 điểm biết trước trong không gian, ta dễ dàng tìm được tiêu cự của camera và các ma trận chuyển đổi giữa camera với hệ tọa độ gốc.
Ở nghiên cứu [8, 9], các tác giả đề xuất phương pháp ước lượng các thông số nội và thông số ngoại camera sử dụng các thanh dài có độ dài cố định biết trước. Trong nghiên cứu [10], thuật toán Stereo Camera đã được đề xuất và thử nghiệm trên mô hình xe tay máy di động, sử dụng dữ liệu điểm ảnh và kết hợp với phép lặp các điểm lân cận. Về nhận dạng đối tượng vật thể, có nhiều kỹ thuật nhận dạng có thể kể đến ví dụ như phân loại cửa sổ trượt, cấu trúc hình ảnh, mô hình chòm sao, và mô hình hình dạng tiềm ẩn [11]. Phân loại cửa sổ trượt đã được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực phát hiện khuôn mặt, người đi bộ và ô tô vì chúng đặc biệt phù hợp với các vật thể cứng.
Trong thời gian gần đây, mạng thần kinh tích chập [12, 13] được sử dụng rất rộng rãi cho công việc nhân dạng này. Nó trích xuất các đặc trưng hình ảnh thông qua lớp tích chập và nhận dạng các đặc trưng này thông qua các mẫu đã được đánh dấu trước. Từ nghiên cứu [5], học viên đề xuất phương pháp giải quyết bài toán sử dụng camera để tìm ra vị trí của vật. Bên cạnh đó, để xác định ma trận nội camera và ngoại camera học viên sử dụng phương pháp ở nghiên cứu [9].
Mục tiêu đề tài 1. Mục tiêu và đối tượng nghiên cứu Mục tiêu của luận văn là thiết kế robot 6 bậc tự do có thể gấp được vật thể chuyển động trên băng tải. Điểm nổi bật của luận văn là tự xây dựng hệ thống camera. Hệ camera được gắn cố định trong vùng làm việc của hệ thống robot để quan sát một cách tổng quan.
Từ các ảnh nhận được ta có thể phân tích được vị trí và hướng của vật trong không gian 3 chiều, giúp hệ thống robot có thể tiến về và gắp vật thể đúng hướng trong không gian. Nhiệm vụ cụ thể của đề tài Nhiệm vụ cụ thể của luận văn được đề ra như sau: • Thiết kế một hệ thống robot 6 bậc tự do phù hợp với yêu cầu của đề tài. • Xây dựng hệ camera tích hợp vào hệ thống robot và thực hiện căn chỉnh. • Dựa vào xử lí ảnh phân tích đưa ra vị trí và hướng của vật thể.
• Thực hiện mô phỏng tích hợp vị trí và hướng của vật để điều khiển robot 6 bậc tự do. • Áp dụng phương pháp điều khiển số để điều khiển robot. • Thực nghiệm phương pháp đề xuất trên mô hình thực. • Đánh giá kết quả phương pháp đề xuất trên.
Bố cục luận văn Bố cục đề cương được chia ra thành các phần sau đây: • Phần 1 – Giới thiệu: phần này giới thiệu đề tài và các vấn đề cần nghiên cứu. • Phần 2 – Tổng quan tài liệu: phần này trình bày các nghiên cứu từ trước liên quan đến đề tài luận văn. • Phần 3 – Cơ sở lý thuyết: các lý thuyết cần thiết để thực hiện đề tài luận văn được trình bày. • Phần 4 – Kết quả đã đạt được: phần này trình bày những kết quả đánh giá và kiểm chứng các ý tưởng và phương pháp đã đề ra.
• Phần 5 – Kết luận: phần này trình bày tổng kết các kết quả đã đạt và các hướng phát triển trong tương lai. • Phần 6 – Tài liệu tham khảo: các tài liệu tham khảo được tình bày trong đề luận văn. Kế hoạch thực hiện luận văn Bảng 1. 1: Kế hoạch thực hiện luận văn Thời gian Nhiệm vụ cụ thể 4 1/6 – 15/6 Xác định đề tài, tìm hiểu một số nghiên cứu liên quan 16/6 – 29/10 Thiết kế và gia công robot 6 bậc tự do 30/10 – 19/11 Tìm hiểu về cấu trúc và cách xây dựng hệ 2 camera 20/11 – 6/12 Mô phỏng điều khiển robot bám vật bằng phương pháp số 7/12 – 21/12 Viết đề cương luận văn 30/1 – 11/2 Xây dựng hệ 2 camera và thực hiện căn chỉnh cho hệ 12/2 – 4/3 Thực hiện xử lí ảnh khối vuông 5/3 – 25/3 Thực hiện lập trình, điều khiển robot 6 bậc tự do 26/3 – 8/4 Thiết kế bộ điều khiển số trên mô hình thực 8/4 – 15/5 Điều khiển gắp vật cho mô hình thực và đánh giá kết quả 16/5 – 30/5 Viết báo cáo 1.
Các phần thực hiện trong luận văn • Thiết kế một hệ thống robot 6 bậc tự do phù hợp với yêu cầu của đề tài. • Xây dựng hệ camera tích hợp vào hệ thống robot và thực hiện căn chỉnh. • Dựa vào các nhãn dán aruco, phân tích đưa ra vị trí và hướng của vật thể. • Thực hiện mô phỏng tích hợp vị trí và hướng của vật để điều khiển robot 6 bậc tự do.
• Áp dụng phương pháp điều khiển số để điều khiển robot. • Thực nghiệm phương pháp đề xuất trên mô hình thực. • Đánh giá kết quả phương pháp đề xuất trên. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ XỬ LÍ ẢNH 2.
Lý thuyết về xử lí ảnh 2. Giới thiệu về hệ thống xử lí ảnh Xử lí ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Xử lý ảnh gồm 4 lĩnh vực: Xử lý nâng cao chất lượng ảnh, nhận dạng ảnh, truy vấn và nén ảnh. Chính sự phát triển nhanh chóng của xử lý ảnh đã đóng góp rất nhiều vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta.
Ngày nay xử lý ảnh được áp dụng rộng rãi trong cuộc sống như: photoshop, nén ảnh, nén video, nhận dạng biển số xe, nhận dạng khuôn mặt, xử lý ảnh thiên văn, xử lý ảnh trong y tế,… 2. Ảnh số Ảnh số (digital image) là thành phần biểu diễn hình ảnh trong hầu hết các thiết bị điện tử hiện nay như máy ảnh, điện thoại, máy tính, các công cụ hỗ trợ có sử dụng ảnh. Ảnh số, còn được gọi là ảnh kỹ thuật số, là hình ảnh được tạo ra và lưu trữ trong dạng số hóa. Nói một cách đơn giản, ảnh số là một tập hợp các điểm ảnh (pixel) được biểu diễn bằng các giá trị số.
Mỗi điểm ảnh trong ảnh số chứa thông tin về màu sắc và độ sáng của điểm đó. Ảnh số cũng thường được sử dụng trong các lĩnh vực như thiết kế đồ họa, in ấn, truyền thông, và công nghệ. Với sự phát triển của công nghệ số hóa và lưu trữ, việc chia sẻ và truyền tải ảnh số trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Chúng ta có thể chia sẻ ảnh số qua email, các mạng xã hội, hoặc lưu trữ trên các dịch vụ đám mây.Có thể phân chia ảnh số thành 2 loại: Ảnh raster và ảnh vector.
Cả hai loại ảnh đều có ưu điểm và hạn chế riêng. Ảnh raster thường được sử dụng rộng rãi hơn vì phổ biến trong các thiết bị và được hỗ trợ bởi các công cụ xử lý ảnh phổ biến như Photoshop. Trong khi đó, ảnh vector thường được sử dụng cho các loại hình ảnh có các đường cong phức tạp như biểu đồ, lọc, logo do có khả năng mã hóa các đường cong một cách chính xác. Ảnh raster Ảnh raster là tập hợp hữu hạn các giá trị số được gọi là điểm ảnh (pixel – picture element).
Ảnh được chia thành các cột và các hàng chứa điểm ảnh. Điểm ảnh là thành phần bé nhất biểu diễn ảnh, có giá trị số biểu diễn màu sắc, độ sáng,… của một thành phần trong bức ảnh. Ảnh vector Ảnh vector là loại ảnh tạo thành từ các thành phần cơ bản của hình học như : điểm, đường thẳng, hình khối,…Thay vì lưu lại thành các ma trận điểm ảnh như ảnh raster, ảnh vector được biểu diễn dưới dạng tọa độ của các thành phần trong ảnh. Chính điều đó tạo nên sự đặc biệt của ảnh vector khiến nó có thể kéo dãn mà không bị vỡ, không xuất hiện răng cưa như ảnh raster.
