Thiết kế và thi công hệ thống phân loại sản phẩm lỗi tại HCMUTE

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN - GIỚI THIỆU

1.1. Mục tiêu đề tài

1.2. Nội dung đề tài

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Giới thiệu và phân loại

2.2. Nguyên lý hoạt động cơ bản của encoder

2.3. Độ phân giải của encoder

2.4. Xử lý ảnh cơ bản

2.4.1. Giới thiệu về xử lý ảnh

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

2.4.3. Các thiết bị thu nhận ảnh

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

3.1. Động cơ AC servo HF-KP23

3.1.1. Thông số kỹ thuật của Driver MR J3-20A

3.1.2. Sơ đồ cấu tạo và kết nối của Driver

3.1.3. Kết nối ngõ vào ra (chế độ vị trí)

3.1.4. Sơ đồ kết nối điều khiển theo chế độ vị trí

3.1.5. Vận hành động cơ servo

3.1.6. Cài đặt chế độ vị trí cho Driver (set parameter)

3.2. Bộ điều khiển động cơ Servo ETHERNET/IP Kinetix 300

3.2.1. Thông số kỹ thuật và giao diện của Driver Kinetix K300

3.2.2. Cổng kết nối điện trở hãm (Braking resistor connector)

3.2.3. Cổng kết nối nguồn cho động cơ

3.2.4. Cấp nguồn cho bộ drive

3.2.5. Kết nối chức năng an toàn (Safe Torque-Off)

3.3. Giới thiệu động cơ AC SERVO của Driver Kinetix K300

3.3.1. Nguyên Lý Hoạt Động

4. CHƯƠNG 4: MATLAB VÀ ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH

4.1. Giới thiệu về phần mềm Matlab

4.1.1. Khái niệm về MATLAB

4.1.2. Tổng quan về cấu trúc dữ liệu của Matlab, các ứng dụng

4.1.3. Hệ thống Matlab

4.1.4. Làm quen với Matlab

4.1.5. Các cửa sổ làm việc của Matlab

4.2. Xử Lý Ảnh Trong Matlab

4.2.1. Các kiểu ảnh trong Matlab

4.2.2. Các hàm xử lý cơ Bản trong xử lý ảnh Matlab

4.2.3. Các hàm và lệnh cơ bản sử dụng trong đồ án tốt nghiệp

4.2.4. Các Bước Thu Nhận Ảnh Cơ Bản

4.2.5. Tạo Giao Diện Với Guide

4.2.6. Khái quát phương pháp sử dụng trong xử lý ảnh matlab

4.2.7. Kết Nối Giữa Matlab Và PLC

PHỤ LỤC

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu Hệ thống Phân loại Sản phẩm Lỗi tại HCMUTE

Đồ án tốt nghiệp Thiết kế và thi công hệ thống phân loại sản phẩm lỗi tại HCMUTE (Đại học Công nghệ Thành phố Hồ Chí Minh) tập trung vào việc tự động hóa quá trình phân loại sản phẩm lỗi, giải quyết vấn đề năng suất và chất lượng trong sản xuất. Hệ thống phân loại sản phẩm hiện tại chủ yếu dựa vào sức người, dẫn đến thiếu chính xác và hiệu quả thấp. Đồ án đề xuất giải pháp sử dụng camera kết hợp với phần mềm MATLAB và PLC để phân loại sản phẩm dựa trên màu sắc và hình dạng, khắc phục hạn chế của phương pháp thủ công. Đây là một ứng dụng thực tiễn của nghiên cứu khoa học, cụ thể là ứng dụng công nghệ thông tin trong quản lý chất lượng. Quản lý sản phẩm lỗi được tối ưu hóa nhờ hệ thống này, góp phần nâng cao hiệu quả sản xuất. Các tiêu chuẩn chất lượng được đảm bảo tốt hơn, giảm thiểu chi phí chất lượng.

1.1 Đặt vấn đề và Mục tiêu

Việc xác định sản phẩm lỗi thủ công gặp nhiều khó khăn do tính chất lặp đi lặp lại và đòi hỏi sự tập trung cao. Kiểm soát chất lượng sản phẩm bị ảnh hưởng, dẫn đến giảm năng suất và uy tín nhà sản xuất. Hệ thống tự động hóa, sử dụng phân tích sản phẩm lỗi, sẽ giải quyết vấn đề này. Mục tiêu của đồ án là xây dựng hệ thống phân loại sản phẩm, sử dụng camera và phần mềm quản lý, để phân loại sản phẩm theo màu sắc và hình dạng với độ chính xác cao. Hệ thống quản lý chất lượng được cải thiện nhờ việc tích hợp PLC và động cơ servo, cho phép phân loại tự động và chính xác. Giải pháp quản lý sản phẩm lỗi này hướng đến cải tiến chất lượng và giảm sản phẩm lỗi. Việc sử dụng cơ sở dữ liệu và phần mềm quản lý giúp lưu trữ và phân tích thông tin hiệu quả. Ứng dụng thuật toán phân loại trong MATLAB là điểm nhấn của hệ thống. Hệ thống thông tin quản lý được thiết kế để dễ sử dụng và bảo trì.

1.2 Nội dung và Phương pháp

Đồ án gồm bốn chương. Chương 1 giới thiệu tổng quan về hệ thống phân loại sản phẩm. Chương 2 trình bày cơ sở lý thuyết về động cơ servo, encoder, và xử lý ảnh. Chương 3 tập trung vào thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm, bao gồm lựa chọn phần cứng, thiết kế hệ thống, và thi công hệ thống. Chương 4 mô tả ứng dụng xử lý ảnh trong MATLAB, bao gồm việc xây dựng giao diện người dùng và tích hợp với PLC. Mô hình hóa dữ liệu và phân tích dữ liệu được thực hiện để đánh giá hiệu quả của hệ thống. Quá trình sản xuất được cải thiện nhờ hệ thống tự động. Chuỗi cung ứng cũng được tối ưu hóa do giảm thiểu lỗi. Kiểm tra chất lượng được thực hiện tự động và liên tục. Việc sử dụng ISO 9001 làm tiêu chuẩn cho thấy cam kết về chất lượng. Báo cáo chất lượng được tạo ra tự động. Tối ưu hóa hệ thống là một phần quan trọng của đồ án. Trí tuệ nhân tạo và học máy có thể được ứng dụng trong các nghiên cứu tương lai để nâng cao hiệu quả hệ thống.

II. Phân tích Hệ thống và Kết quả

Đồ án đã thành công trong việc thiết kế và thi công một hệ thống phân loại sản phẩm lỗi hoạt động dựa trên xử lý ảnh bằng MATLAB. Hệ thống sử dụng camera để chụp ảnh sản phẩm, sau đó phần mềm quản lý phân tích hình ảnh để xác định lỗi. Kết quả cho thấy hệ thống đạt độ chính xác khoảng 90% trong việc phân loại sản phẩm. Tuy nhiên, đồ án cũng chỉ ra một số hạn chế như việc sử dụng webcam dẫn đến sự không ổn định của hình ảnh và thời gian xử lý ảnh còn chậm. Những hạn chế này có thể được giải quyết bằng việc sử dụng camera công nghiệp chất lượng cao hơn và tối ưu hóa thuật toán xử lý hình ảnh. ERP và WMS có thể được tích hợp để quản lý toàn diện hơn.

2.1 Hiệu quả của Hệ thống

Hệ thống đã chứng minh khả năng giảm thiểu sản phẩm lỗi và nâng cao hiệu quả sản xuất. Việc tự động hóa quá trình phân loại sản phẩm đã giúp tiết kiệm thời gian và nhân lực. Dữ liệu thu thập được cho phép phân tích sản phẩm lỗi để xác định nguyên nhân và đưa ra giải pháp khắc phục. Quản lý chất lượng được cải thiện đáng kể. Hệ thống quản lý này có thể được áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Tự động hóa là xu hướng phát triển trong tương lai. Cải tiến chất lượng là mục tiêu chính của hệ thống. Việc sử dụng động cơ servo đã giúp đảm bảo độ chính xác cao trong quá trình phân loại. Kiểm soát chất lượng được thực hiện một cách hiệu quả. Việc tích hợp với PLC cho phép điều khiển hệ thống một cách linh hoạt.

2.2 Hạn chế và Hướng phát triển

Một số hạn chế của đồ án cần được xem xét trong các nghiên cứu tương lai. Việc sử dụng webcam ảnh hưởng đến độ ổn định và chất lượng hình ảnh. Thời gian xử lý ảnh cần được rút ngắn. Việc tích hợp với các hệ thống quản lý doanh nghiệp như ERP và WMS cần được nghiên cứu thêm. Thuật toán phân loại cần được cải tiến để nâng cao độ chính xác. Cơ sở dữ liệu cần được mở rộng để lưu trữ nhiều thông tin hơn. Hệ thống cần được thiết kế để dễ dàng bảo trì và nâng cấp. Quá trình kiểm tra chất lượng cần được tối ưu hóa. Giải pháp cần được xem xét để giảm thiểu chi phí chất lượng. Nâng cao hiệu quả sản xuất là mục tiêu quan trọng cần được chú trọng.

Đồ án thiết kế và thi công hệ thống phân loại sản phẩm lỗi tại HCMUTE