Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong các dây chuyền sản xuất công nghiệp hiện đại, tự động hóa khâu phân loại sản phẩm đóng vai trò quan trọng nhằm giải phóng sức lao động và nâng cao năng suất. Trước đây, công đoạn phân loại chủ yếu dựa vào nhân công trực tiếp. Phương thức thủ công này bộc lộ nhiều nhược điểm do tính chất công việc lặp đi lặp lại đòi hỏi sự tập trung cao độ, dễ dẫn đến sai sót, đặc biệt là khi cần phát hiện các chi tiết kỹ thuật hoặc khuyết tật có kích thước nhỏ mà mắt thường khó nhận biết, gây ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng sản phẩm và uy tín của nhà sản xuất.

Để tự động hóa khâu phân loại theo màu sắc, các giải pháp truyền thống thường sử dụng cảm biến quang nhận diện màu chuyên dụng từ các hãng công nghiệp như Omron (các dòng E3X-DA, E3X-DAC, E3MC, E3ZM-V), Sick - Đức (G-1481-9624, NT6-GC-22, CS1-P1111) hoặc Datasensor - Ý (TL10). Tuy nhiên, các loại cảm biến màu này có giá thành cao nhưng số lượng màu nhận diện được lại bị giới hạn và hoàn toàn không có khả năng kiểm tra hình dạng hình học (như kiểm tra độ tròn, phát hiện sản phẩm bị móp méo vượt ngưỡng cho phép hoặc kiểm tra quy chuẩn hình vuông). Bên cạnh đó, việc giám sát dữ liệu chỉ trên giao diện máy tính có nguy cơ mất mát thông tin khi xảy ra sự cố mất điện đột ngột.

Đề tài "Thiết kế và thi công hệ thống phân loại sản phẩm lỗi" do nhóm sinh viên ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện - Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM thực hiện (năm 2016) nhằm giải quyết các vấn đề trên thông qua việc ứng dụng thị giác máy tính kết hợp điều khiển chuyển động chính xác.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài được xác định cụ thể:

  1. Xây dựng giải pháp thu nhận và xử lý ảnh bằng camera/webcam kết hợp phần mềm MATLAB để phân loại linh hoạt nhiều màu sắc và hình dáng hình học (hình tròn, vuông, tam giác), phát hiện sản phẩm lỗi/móp méo mà không cần dùng đến cảm biến màu chuyên dụng.
  2. Thiết lập mạng truyền thông công nghiệp thông qua OPC Server (KepServerEx) để liên kết trao đổi dữ liệu biến giữa MATLAB và bộ điều khiển lập trình PLC.
  3. Điều khiển phối hợp 2 hệ thống động cơ AC Servo (Servo Mitsubishi và Kinetix 300) để vận hành băng tải và cơ cấu cần gạt phân loại sản phẩm lỗi chính xác theo vị trí.
  4. Thiết kế mạch chuyển đổi phần cứng trung gian (mạch Opto cách ly và mạch chuyển đổi cảm biến NPN sang PNP bằng linh kiện bán dẫn) nhằm phối ghép tương thích giữa các chuẩn điện áp công nghiệp.
  5. Xây dựng giao diện điều khiển, hiển thị và xuất dữ liệu thống kê tự động sang phần mềm Microsoft Excel nhằm lưu trữ dữ liệu an toàn phục vụ vẽ biểu đồ và quản lý.

Đối tượng nghiên cứu là hệ thống phân loại phôi sản phẩm có dạng hình học cơ bản (tròn, vuông, tam giác) và màu sắc đặc trưng (đỏ, xanh dương). Phạm vi nghiên cứu tập trung vào mô hình thực nghiệm cơ điện tử tích hợp tại phòng thí nghiệm, kết nối điều khiển thời gian thực giữa máy tính PC, PLC và các bộ điều khiển Driver Servo công nghiệp.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đề tài xây dựng trên nền tảng lý thuyết điều khiển chuyển động vòng kín và kỹ thuật xử lý ảnh số công nghiệp:

Khung lý thuyết và mô hình kỹ thuật

  • Hệ thống điều khiển Servo vòng kín: Khác với động cơ DC thông thường hay động cơ bước (hệ thống vòng hở), động cơ Servo hoạt động theo nguyên lý hồi tiếp vòng kín (closed-loop system). Bộ điều khiển liên tục so sánh tín hiệu phản hồi từ cảm biến vị trí/vận tốc với tín hiệu đặt để hiệu chỉnh sai lệch thông qua thuật toán điều chế độ rộng xung IGBT/PWM.
  • Thiết bị mã hóa góc quay (Encoder): Đề tài phân tích hai dòng thiết bị mã hóa:
    • Absolute Encoder (Bộ mã hóa tuyệt đối): Cung cấp mã nhị phân tương ứng với từng vị trí góc xác định trên đĩa quay, giữ nguyên giá trị khi mất nguồn nhưng cấu trúc phức tạp khi cần độ phân giải cao ($2^n$ trạng thái).
    • Incremental Encoder (Bộ mã hóa gia tăng): Tạo các xung rời rạc khi quét qua các rãnh quang, sử dụng thêm lỗ định vị (index/Z-phase) để đếm số vòng quay và 2 kênh pha A-B lệch nhau nhằm xác định chiều quay của trục động cơ.
  • Xử lý ảnh số (Digital Image Processing): Quy trình xử lý gồm 6 khối chức năng kinh điển: Thu nhận ảnh (Image Acquisition) $\rightarrow$ Tiền xử lý (Image Processing/Filtering) $\rightarrow$ Phân đoạn ảnh (Segmentation) $\rightarrow$ Biểu diễn và trích chọn đặc trưng (Representation & Feature Selection) $\rightarrow$ Nhận dạng/Nội suy (Recognition & Interpretation) $\rightarrow$ Cơ sở tri thức (Knowledge Base).
  • Hệ tọa độ màu và số hóa ảnh: Ảnh số được biểu diễn dưới dạng ma trận hai chiều các điểm ảnh (Pixel). Mỗi pixel mang giá trị mức xám từ 0 đến 255 (biểu diễn 8-bit). Không gian màu sử dụng chuẩn CIE-RGB với 3 kênh độc lập (Red, Green, Blue), mỗi kênh 8-bit tạo nên ảnh màu 24-bit ($2^{24} \approx 16,7$ triệu màu) tuân theo công thức tam giác màu Maxwell: $$\text{Đỏ} + \text{Lục} + \text{Lam} = 1$$

Phương pháp nghiên cứu

Đề tài áp dụng phương pháp thiết kế kỹ thuật kết hợp thực nghiệm:

  • Phương pháp phân tích - tổng hợp mạch phần cứng: Thiết kế giao tiếp ngõ vào/ra giữa các mức điện áp khác nhau của PLC và Driver Servo.
  • Phương pháp lập trình hệ thống: Sử dụng công cụ GUIDE trên MATLAB để lập trình giải thuật phân tích hình học, màu sắc và giao tiếp OPC qua KepServerEx đến PLC (phần mềm RSLogix 5000).
  • Phương pháp thực nghiệm đo kiểm: Chạy thử nghiệm chế độ đơn lẻ (JOG operation), cài đặt thông số điện tử (Electronic Gear) và thử nghiệm phân loại liên động toàn hệ thống trên mô hình băng tải thực tế.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc module hóa gồm phần cứng cơ điện tử, mạch điều khiển trung gian và các tầng phần mềm xử lý:

[Camera/Webcam] ---> (USB) ---> [Máy tính PC / MATLAB GUI]
                                      | (OPC / KepServerEx)
                                      v
[Cảm biến E3F-DS30C4] ---> [Tủ điện / Opto & NPN-PNP] ---> [Bộ điều khiển PLC]
                                                                  |
                +-------------------------------------------------+
                | (Xung/Chiều - Open Collector)  | (Truyền thông EtherNet/IP)
                v                                v
    [Driver Mitsubishi MR-J3-20A]    [Driver Kinetix 300 (2097-V31PR0)]
                |                                |
                v                                v
      [AC Servo HF-KP23]               [AC Servo TLY-A220T-HK64AA]
         (Cần gạt lỗi)                       (Kéo băng tải)

Thông số kỹ thuật của các thiết bị chính

Thành phần Thiết bị / Model Thông số kỹ thuật chính Vai trò trong hệ thống
Động cơ Servo 1 Mitsubishi HF-KP23 Công suất 200W, điện áp 200V, tốc độ tối đa 6000 rpm, quán tính cực nhỏ, cấp cách điện lớp B Dẫn động cơ cấu cần gạt phân loại sản phẩm lỗi
Bộ điều khiển Servo 1 Mitsubishi MR-J3-20A Giao tiếp USB/RS-422, điều khiển vị trí bằng phát xung Open Collector, cài đặt tham số qua màn hình Operator Điều khiển vị trí góc quay cần gạt, nhận tín hiệu xung từ PLC
Động cơ Servo 2 Allen-Bradley TLY-A220T-HK64AA Điện áp 230VAC, tốc độ tối đa 6000 rpm, chuẩn bảo vệ IP65, tích hợp Incremental Encoder và phanh hãm 24VDC Dẫn động trục băng tải thông qua bộ truyền xích
Bộ điều khiển Servo 2 Rockwell Kinetix 300 (2097-V31PR0) Nguồn cấp 1 pha 120/240VAC, dòng điện ra định mức 2A (cực đại 6A), công suất 400W, hỗ trợ giao thức EtherNet/IP Điều khiển tốc độ và hành trình của băng tải vận chuyển phôi
Cảm biến vị trí Omron E3F-DS30C4 Nguồn cấp 6–36VDC, khoảng cách phát hiện 5–30 cm (chỉnh biến trở), ngõ ra NPN cực thu hở (Open Collector), dòng kích 100mA Phát hiện sản phẩm đi vào vùng quan sát và vị trí trước cần gạt
Phần mềm điều khiển MATLAB, RSLogix 5000, KepServerEx, MS Excel Giao tiếp OPC, Image Processing Toolbox, GUIDE GUI Thu nhận ảnh, xử lý phân loại, giao tiếp PLC và lưu trữ dữ liệu

Thiết kế mạch điện tử và cơ cấu cơ khí

  1. Thiết kế cơ khí: Dây đai băng tải được sơn phủ màu đen nhằm tăng độ tương phản với phôi sản phẩm phục vụ xử lý ảnh. Trục động cơ Kinetix 300 lắp đĩa nhông đường kính $\phi 12\text{ mm}$ truyền động qua xích tới trục băng tải $\phi 14\text{ mm}$. Cần gạt phân loại nối với trục động cơ Mitsubishi ($\phi 12\text{ mm}$) thông qua khớp nối cơ khí chuyển tiếp $\phi 12\text{ mm} - \phi 14\text{ mm}$ kết hợp ổ bi đỡ giảm ma sát.
  2. Mạch phối ghép trung gian:
    • Mạch cách ly Opto: Do ngõ ra điều khiển của PLC xuất mức điện áp cao (Active High) trong khi ngõ vào điều khiển xung của Driver MR-J3-20A nhận mức thấp (Active Low), mạch in sử dụng optocoupler được thiết kế để cách ly và đảo mức logic an toàn.
    • Mạch chuyển đổi NPN sang PNP: Để kết nối ngõ ra cực thu hở của cảm biến E3F-DS30C4 (chuẩn NPN) vào ngõ vào số dạng Sinking của PLC mà không cần dùng rơ-le trung gian, mạch sử dụng transistor PNP kết hợp điện trở định thiên $4{,}7\text{ k}\Omega$.
    • Cấu hình Driver: Driver MR-J3-20A được cài đặt tham số điện tử Electronic Gear với tỉ số $\frac{\text{CMX}}{\text{CDV}} = \frac{65536}{45}$ (tương ứng độ phân giải 20 xung/độ). Driver Kinetix 300 được nối tắt chân STO (Safe Torque-Off) để bỏ qua chế độ khóa an toàn khi vận hành trong mô hình thực nghiệm.

Nguyên lý vận hành của hệ thống

  • Bước 1: Băng tải vận chuyển sản phẩm đi vào. Khi đến vị trí cảm biến quang số 1 (E3F-DS30C4), cảm biến kích hoạt tín hiệu báo về PLC.
  • Bước 2: PLC phát lệnh dừng băng tải. Sau khoảng trễ $300\text{ ms}$ cho hệ thống cơ khí ổn định, camera thu nhận ảnh phôi và truyền dữ liệu về phần mềm MATLAB qua cổng USB.
  • Bước 3: MATLAB thực hiện phân đoạn ảnh, trích xuất đặc trưng hình học (tính toán độ tròn, diện tích, góc cạnh) và nhận diện màu sắc (kênh R, G, B). Kết quả nhận dạng được so khớp với tiêu chuẩn đặt trước trên giao diện GUIDE.
  • Bước 4: Sau khoảng thời gian xử lý và truyền thông khoảng $200\text{ ms}$, MATLAB gửi mã trạng thái xuống PLC thông qua KepServerEx OPC. Đồng thời, các thông số thống kê được tự động ghi vào bảng tính Microsoft Excel.
  • Bước 5:
    • Nếu sản phẩm đạt chuẩn: PLC điều khiển băng tải tiếp tục chạy đưa sản phẩm qua khu vực phân loại đến khâu tiếp theo.
    • Nếu phát hiện sản phẩm lỗi (sai hình dáng hoặc sai màu): PLC kích hoạt Servo Mitsubishi xoay cần gạt đưa ra vị trí chặn, chạm công tắc hành trình thuận (LSP) để dừng. Khi sản phẩm lỗi trôi đến vị trí cảm biến số 2, PLC nhận diện và phát chuỗi xung điều khiển Servo Mitsubishi quay nghịch gạt sản phẩm vào khay chứa phế phẩm cho đến khi chạm công tắc hành trình nghịch (LSN).

Nội dung chính theo từng chương

Đồ án tốt nghiệp được cấu trúc thành các chương nội dung chính như sau:

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN - GIỚI THIỆU

Chương này phân tích tổng quan bối cảnh ứng dụng tự động hóa trong các dây chuyền phân loại công nghiệp. Tác giả trình bày những hạn chế của phương pháp phân loại thủ công và nhược điểm của các loại cảm biến màu công nghiệp trên thị trường (như Omron E3X, Sick NT6, Datasensor TL10) về mặt giá thành và khả năng nhận diện hình học. Từ đó, chương nêu bật lý do lựa chọn giải pháp xử lý ảnh kết hợp PLC, xác định mục tiêu đạt độ chính xác phân loại khoảng 90%, cắt giảm hệ thống dây nối cảm biến phức tạp và thiết lập mô hình truyền thông giữa MATLAB, KepServerEx, RSLogix 5000 và Excel.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Chương hai cung cấp toàn bộ nền tảng lý thuyết cần thiết phục vụ đề tài:

  • Trình bày cấu tạo, phân loại và nguyên lý làm việc của hệ thống động cơ Servo DC, R/C Servo và AC Servo 3 pha điều khiển hồi tiếp vòng kín.
  • Trình bày chi tiết cơ chế hoạt động của Encoder quang học, phân tích ưu nhược điểm của Absolute Encoder và Incremental Encoder, cách xác định chiều quay dựa vào 2 kênh xung lệch pha và phương pháp chống tích lũy sai số bằng xung định vị Index.
  • Trình bày 6 bước cơ bản của hệ thống xử lý ảnh số, các định nghĩa về điểm ảnh (PEL/Pixel), độ phân giải hiển thị, thang mức xám 8-bit ($0 - 255$), ảnh nhị phân logic 1-bit, cấu trúc ảnh màu 24-bit và không gian màu chuẩn CIE-RGB cùng công thức tam giác Maxwell.

CHƯƠNG 3: LỰA CHỌN THIẾT KẾ THIẾT BỊ PHẦN CỨNG VÀ THI CÔNG MÔ HÌNH

Chương ba là nội dung trọng tâm về mặt kỹ thuật phần cứng của đồ án:

  • Trình bày thông số kỹ thuật, cấu tạo chân nối và phương pháp điều khiển của động cơ AC Servo Mitsubishi HF-KP23 cùng Driver MR-J3-20A (chế độ điều khiển vị trí phát xung Open Collector, quy trình kiểm tra chạy thử JOG, cài đặt tham số Electronic Gear $\text{CMX}=65536, \text{CDV}=45$).
  • Giới thiệu cấu trúc Driver Servo Kinetix 300 (Model 2097-V31PR0, 400W), vai trò của điện trở hãm (Braking Resistor) trong việc triệt tiêu năng lượng trả về bus DC khi giảm tốc/quá tải, cấu hình chân an toàn STO (Safe Torque-Off) và thông số động cơ TLY-A220T-HK64AA.
  • Trình bày thiết kế cơ khí băng tải, cơ cấu truyền xích, gia công khớp nối trục cần gạt $\phi 12 - \phi 14\text{ mm}$ có ổ bi, sơ đồ nguyên lý tủ điện sử dụng mạch cách ly Opto và mạch chuyển đổi cảm biến E3F-DS30C4 NPN sang PNP sử dụng transistor bán dẫn, cùng lưu đồ nguyên lý vận hành phối hợp giữa các trạm cảm biến, camera và công tắc hành trình LSP/LSN.

CHƯƠNG 4: MATLAB VÀ ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH

Chương bốn tập trung vào kiến trúc phần mềm và các giải thuật số:

  • Giới thiệu môi trường phần mềm MATLAB, cấu trúc dữ liệu ma trận/mảng, các kiểu biến dữ liệu (double, single, uint8, char), thư viện Image Processing Toolbox và công cụ tạo giao diện đồ họa tương tác GUIDE.
  • Trình bày các bước thu nhận ảnh từ camera, giải thuật tiền xử lý lọc nhiễu, nhị phân hóa và nhận diện phôi hình học (vuông, tròn, tam giác) và màu sắc (đỏ, xanh dương).
  • Trình bày cấu hình liên kết giao tiếp dữ liệu hai chiều giữa MATLAB và PLC Rockwell qua KepServerEx OPC Server, cùng cơ chế xuất và lưu trữ dữ liệu thời gian thực sang Microsoft Excel.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu và thực nghiệm

  • Hiệu suất phân loại: Hệ thống vận hành đúng tiến độ đề ra, thực hiện phân loại phôi sản phẩm theo đúng hình dạng (tròn, vuông, tam giác) và màu sắc (đỏ, xanh dương) với độ chính xác đạt khoảng $90%$.
  • Độ ổn định truyền thông: Thiết lập kết nối thành công và truyền nhận dữ liệu ổn định giữa MATLAB với PLC thông qua KepServerEx OPC Server, giao tiếp camera với MATLAB qua cổng USB đáp ứng tốt yêu cầu xử lý.
  • Tính năng lưu trữ: Dữ liệu phân loại được đồng bộ hóa và lưu trữ trực tiếp vào Microsoft Excel, giúp hạn chế rủi ro mất dữ liệu khi mất nguồn điện và hỗ trợ trích xuất vẽ biểu đồ quản lý năng suất.

Giải pháp kỹ thuật và đóng góp

  • Tối ưu hóa mạch giao tiếp: Chế tạo thành công mạch chuyển đổi tín hiệu cảm biến từ ngõ ra NPN sang PNP sử dụng transistor bán dẫn PNP kết hợp trở $4{,}7\text{ k}\Omega$, loại bỏ nhu cầu sử dụng rơ-le trung gian, giúp giảm độ trễ đóng cắt và thu gọn kích thước tủ điện.
  • Tiết giảm chi phí phần cứng: Ứng dụng thành công webcam thông thường kết hợp thuật toán xử lý ảnh trên MATLAB để thay thế hoàn toàn các cụm cảm biến màu chuyên dụng đắt tiền, đồng thời cắt giảm đáng kể số lượng dây nối cảm biến phức tạp trên dây chuyền.
  • Ứng dụng công nghệ Servo công nghiệp: Làm chủ quy trình cài đặt tham số tỉ số truyền điện tử, chế độ chạy thử nghiệm JOG và điều khiển vị trí chính xác trên hai hệ thống Driver AC Servo Mitsubishi MR-J3-20A và Rockwell Kinetix 300.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được ghi nhận

  • Chất lượng thu nhận hình ảnh chưa đạt độ ổn định $100%$ do sử dụng thiết bị webcam thông thường, dễ chịu ảnh hưởng bởi biến động ánh sáng môi trường.
  • Giao diện camera trên màn hình MATLAB đôi khi bị hiện tượng giật, đứng khung hình trong lúc thực hiện thao tác đọc/ghi dữ liệu đồng thời với Microsoft Excel.
  • Hệ thống vẫn phải dừng băng tải trong khoảng thời gian $300\text{ ms}$ để chụp ảnh và mất thêm $200\text{ ms}$ để xử lý ảnh trước khi gửi tín hiệu xuống PLC, gây ảnh hưởng đến năng suất liên tục của dây chuyền.
  • Chưa khai thác hết các tính năng nâng cao tích hợp sẵn trên Driver Servo Mitsubishi như đọc trực tiếp tín hiệu Encoder về bộ điều khiển và chế độ phát xung vi sai (Differential Line Driver).
  • Máy tính chạy song song hai hệ điều hành Windows dẫn đến tốc độ xử lý của MATLAB bị chậm và đôi khi xảy ra tình trạng treo máy khi gửi tín hiệu xuống PLC.
  • Việc kết nối nhiều thiết bị qua cáp mạng gây suy giảm chất lượng đường truyền, có thời điểm PLC không nhận diện được thiết bị trên mạng.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Nâng cấp sử dụng các dòng Industrial Camera (Camera công nghiệp) chuyên dụng có tốc độ màn trập cao và độ phân giải ổn định, kết hợp nguồn sáng chuẩn để xử lý ảnh trực tiếp khi sản phẩm đang di chuyển mà không cần dừng băng tải.
  • Tối ưu hóa cấu hình phần cứng máy tính điều khiển, xây dựng chương trình đọc/ghi dữ liệu đa luồng nhằm khắc phục triệt để hiện tượng giật màn hình GUI.
  • Khai thác chế độ truyền thông số vi sai chống nhiễu (Differential Line) và đọc xung phản hồi Encoder trên Driver Mitsubishi để nâng cao độ chính xác điều khiển chuyển động.

Giá trị tham khảo

Tài liệu đồ án là nguồn tham khảo hữu ích cho sinh viên, giảng viên và kỹ sư thực hành thuộc các chuyên ngành Kỹ thuật Điện - Điện tử, Tự động hóa, Cơ điện tử và Kỹ thuật Điều khiển:

  • Tài liệu tham khảo cấu hình Servo: Cung cấp thông tin thực tế về cách đấu dây, cấu hình chân STO, cổng điện trở hãm, cài đặt tham số hộp số điện tử ($\text{CMX}/\text{CDV}$) cho Driver Mitsubishi MR-J3-20A và Allen-Bradley Kinetix 300.
  • Tài liệu tham khảo tích hợp hệ thống: Cung cấp giải pháp kết nối phần mềm đa tầng trong tự động hóa công nghiệp (MATLAB - OPC KepServerEx - PLC RSLogix 5000 - MS Excel).
  • Thiết kế mạch giao tiếp phần cứng: Cung cấp sơ đồ mạch thực tế sử dụng Opto cách ly logic và mạch chuyển đổi chuẩn tín hiệu cảm biến NPN sang PNP bằng linh kiện bán dẫn.

Câu hỏi thường gặp

1. Vì sao nhóm nghiên cứu phải chế tạo mạch chuyển đổi cảm biến từ NPN sang PNP?
Trả lời: Cảm biến hồng ngoại sử dụng trên mô hình (E3F-DS30C4) có ngõ ra dạng NPN cực thu hở (Open Collector), trong khi cổng ngõ vào số của PLC Rockwell yêu cầu chuẩn kết nối dạng Sinking (nhận tín hiệu mức cao PNP). Nhóm đã thiết kế mạch chuyển đổi bằng transistor PNP và điện trở $4{,}7\text{ k}\Omega$ để tương thích mức logic mà không cần dùng rơ-le trung gian.

2. Tham số tỉ số hộp số điện tử (Electronic Gear) trên Driver Mitsubishi MR-J3-20A được tính toán và cài đặt như thế nào?
Trả lời: Để đạt độ phân giải điều khiển 20 xung cho một độ góc quay ($20\text{ pulses/deg}$), nhóm tính toán theo công thức cài đặt tham số của nhà sản xuất và thiết lập giá trị $\text{CMX} = 65536$ và $\text{CDV} = 45$.

3. Tại sao hệ thống cần xuất dữ liệu nhận dạng từ MATLAB sang Microsoft Excel?
Trả lời: Việc lưu trữ dữ liệu tạm thời trên giao diện MATLAB có nguy cơ bị mất sạch khi xảy ra sự cố sập nguồn hoặc tắt máy đột ngột. Việc ghi dữ liệu thời gian thực sang bảng tính Excel đảm bảo an toàn dữ liệu, đồng thời hỗ trợ người vận hành tận dụng các công cụ có sẵn của Excel để vẽ biểu đồ và thống kê số lượng sản phẩm.

4. Trình tự phối hợp phân loại sản phẩm lỗi tại vị trí cần gạt diễn ra như thế nào?
Trả lời: Khi MATLAB phát hiện sản phẩm lỗi và gửi tín hiệu xuống PLC qua OPC, PLC kích hoạt Driver Servo Mitsubishi quay cần gạt mở ra chạm công tắc hành trình thuận LSP để đón đầu. Khi sản phẩm lỗi trôi đến chạm cảm biến phát hiện vị trí số 5, PLC phát xung điều khiển Servo quay ngược lại để gạt phôi vào thùng phế phẩm cho đến khi chạm công tắc hành trình nghịch LSN thì dừng.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp đã thiết kế và thi công hoàn chỉnh mô hình thực nghiệm hệ thống phân loại sản phẩm lỗi kết hợp kỹ thuật xử lý ảnh MATLAB với hệ thống điều khiển PLC và động cơ AC Servo công nghiệp. Hệ thống đã chứng minh tính khả thi trong việc thay thế các cụm cảm biến màu đắt tiền bằng thị giác máy tính, đạt độ chính xác phân loại $90%$ cho các loại phôi hình học cơ bản. Kết quả nghiên cứu cung cấp giải pháp toàn diện về phối ghép truyền thông OPC, thiết kế mạch giao tiếp bán dẫn và điều khiển chuyển động vị trí phục vụ học tập và ứng dụng thực tiễn.