Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Trong quy trình sản xuất công nghiệp hiện đại, công đoạn phân loại và đóng gói sản phẩm đóng vai trò then chốt nhằm bảo đảm tính đồng nhất và chất lượng đầu ra. Các phương pháp phân loại truyền thống phụ thuộc chủ yếu vào thao tác thủ công của con người, dẫn đến nhiều hạn chế như năng suất không cao, chi phí nhân công lớn, độ ổn định thấp và dễ xảy ra sai sót do mệt mỏi thị giác. Theo thống kê từ Hiệp hội Tự động hóa Quốc tế (ISA) được trích dẫn trong đồ án, việc ứng dụng bộ điều khiển lập trình (PLC) kết hợp với công nghệ xử lý ảnh số mang lại hiệu quả rõ rệt: nâng cao độ chính xác phân loại lên đến 99%, cải thiện năng suất lao động từ 30% đến 50%, đồng thời cắt giảm chi phí bảo trì và vận hành đến 20%.
Xuất phát từ nhu cầu thực tiễn đó, đề tài "Thiết kế và thi công mô hình phân loại và sắp xếp phôi vào hộp ứng dụng xử lý ảnh và PLC S7-1200" được thực hiện bởi sinh viên Lâm Tấn Hưng và Bùi Văn Nhật Thanh, dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Tấn Đời tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM (Khoa Điện - Điện tử, ngành Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa).
Mục tiêu nghiên cứu tổng quát của đề tài là xây dựng một hệ thống hoàn chỉnh có khả năng nhận diện, phân loại phôi đạt chuẩn và không đạt chuẩn theo hình dạng/màu sắc, sau đó gắp, chuyển giao và sắp xếp các phôi đạt chuẩn vào hộp theo quy cách định sẵn.
Các mục tiêu và chỉ tiêu kỹ thuật cụ thể bao gồm:
- Mô hình kiểm tra và phân loại đạt độ chính xác tối thiểu 90%.
- Sản phẩm sau khi kiểm tra được gắp và sắp xếp gọn gàng vào thùng chứa đúng vị trí và đúng số lượng với độ chính xác tối thiểu 85%.
- Sử dụng các thiết bị phần cứng chuẩn công nghiệp nhằm bảo đảm tính tương thích và độ bền.
- Hệ thống vận hành an toàn, giao diện giám sát trực quan và dễ thao tác.
Nhiệm vụ nghiên cứu được phân định thành 8 nội dung chính:
- Thiết kế và xây dựng kết cấu phần cứng cơ khí cho toàn bộ mô hình.
- Nghiên cứu, tính toán và thiết kế mạch điện điều khiển hệ thống sử dụng PLC.
- Nghiên cứu phương thức kết nối, giao tiếp dữ liệu giữa máy tính xử lý ảnh và PLC cùng các cơ cấu chấp hành.
- Xây dựng chương trình điều khiển logic cho PLC S7-1200.
- Phát triển thuật toán xử lý ảnh trên nền tảng ngôn ngữ Python kết hợp thư viện OpenCV.
- Tiến hành lắp ráp, chạy thử nghiệm thực tế, cân chỉnh thông số và khắc phục lỗi hệ thống.
- Đánh giá, tổng kết hiệu năng vận hành của toàn bộ mô hình.
- Hoàn thiện báo cáo kỹ thuật và hồ sơ đồ án tốt nghiệp.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài:
- Đối tượng nghiên cứu: Phôi mẫu thử nghiệm là khối lập phương có kích thước tiêu chuẩn $4 \times 4 \times 4\text{ cm}$. Mẫu đạt chuẩn được quy định là khối lập phương màu đỏ.
- Phạm vi không gian: Mô hình thực nghiệm thu nhỏ có kích thước cơ khí tổng thể $120\text{ cm (Dài)} \times 60\text{ cm (Rộng)} \times 70\text{ cm (Cao)}$.
- Phạm vi kỹ thuật: Hệ thống chỉ xử lý hình ảnh chụp ở 1 mặt phẳng phía trên của phôi khi di chuyển qua buồng chụp; sai số vận hành được kiểm tra và đánh giá thông qua phương pháp thống kê thực nghiệm trên mô hình.
- Thời gian thực hiện: 18 tuần (từ tiếp nhận đề tài, thiết kế SolidWorks, thi công phần cứng, lập trình điều khiển, phát triển giao diện SCADA đến thử nghiệm và bảo vệ vào tháng 7 năm 2024).
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Đề tài tích hợp liên ngành giữa lý thuyết thị giác máy tính, kỹ thuật điều khiển tự động hóa công nghiệp và cơ điện tử:
Khung lý thuyết và mô hình tính toán
- Chu trình xử lý ảnh số: Gồm 6 giai đoạn chuẩn mực: Thu nhận ảnh (Image Acquisition), Tiền xử lý (Image Processing), Phân đoạn ảnh (Segmentation), Biểu diễn và trích xuất đặc trưng (Representation & Feature Extraction), Nhận dạng và nội suy (Recognition & Interpretation), kết hợp cơ sở tri thức (Knowledge Base).
- Các thuật toán nâng cao chất lượng ảnh và lọc nhiễu:
- Kỹ thuật không phụ thuộc không gian: Cân bằng biểu đồ tần suất (Histogram Equalization) với công thức mật độ trung bình mức xám $TB = \frac{m \cdot n}{new_level}$; phép tăng giảm độ sáng $I[i, j] = I[i, j] + c$; kỹ thuật tách ngưỡng nhị phân và bó cụm (bunching) giảm mức xám $I[i,j] = \lfloor I[i,j] / bunch_size \rfloor \times bunch_size$.
- Kỹ thuật phụ thuộc không gian: Phép tích chập ma trận (Convolution); bộ lọc trung vị (Median Filter) kích thước cửa sổ $3 \times 3$ để loại bỏ nhiễu muối tiêu; bộ lọc trung bình (Average Filter) làm mịn ảnh.
- Thuật toán phát hiện biên:
- Phương pháp Gradient bậc một: Toán tử Sobel sử dụng hai ma trận đạo hàm $H_x, H_y$; toán tử Prewitt; kỹ thuật la bàn (Compass) 8 hướng mặt nạ để xác định hướng biên.
- Phương pháp Laplace bậc hai: Sử dụng toán tử vi phân bậc hai $\nabla^2 f$ nhằm phát hiện điểm uốn mức xám.
- Kỹ thuật Canny: Quy trình 5 bước gồm làm trơn Gauss bằng mặt nạ $5 \times 5$, tính Gradient, định hướng 8 lân cận, triệt tiêu phi cực đại (Non-maximum suppression) và phân ngưỡng kép (Hysteresis thresholding).
- Lý thuyết điều khiển PLC và truyền động:
- Cấu trúc phần cứng và tập lệnh điều khiển logic của PLC Siemens S7-1200 qua phần mềm TIA Portal (ngôn ngữ LAD/FBD).
- Nguyên lý truyền thông công nghiệp Ethernet/PROFINET trao đổi dữ liệu giữa máy tính chạy Python và PLC.
- Nguyên lý điều khiển động cơ bước (Step Motor) theo phương pháp điều khiển vi bước (Microstepping) thông qua Driver TB6600 để định vị chính xác tọa độ cơ cấu robot Descartes XYZ.
- Nguyên lý điều khiển khí nén: Đóng mở van điện từ $5/2$ điều khiển hành trình cấp phôi và gạt phôi của xi lanh tác động kép.
Phương pháp nghiên cứu
- Phương pháp mô hình hóa và thiết kế kỹ thuật: Sử dụng phần mềm SolidWorks để thiết kế kết cấu khung cơ khí 3D, chi tiết trục vít me, máng cấp phôi và xuất bản vẽ 2D thi công.
- Phương pháp thực nghiệm chế tạo: Lắp ráp cơ khí, bố trí tủ điện công nghiệp, đấu nối mạch I/O cho PLC, driver động cơ, cảm biến quang và van khí nén.
- Phương pháp tích hợp phần mềm: Lập trình giải thuật nhận dạng màu sắc và contour trên Python/OpenCV; lập trình khối hàm điều khiển trình tự trên TIA Portal; thiết kế giao diện SCADA thu thập dữ liệu và vận hành.
- Nguồn dữ liệu và tài liệu ban đầu: Sử dụng datasheet của hãng Siemens (PLC S7-1200 6ES7214-1AG40-0XB0, module SM 1222), hãng Omron/cảm biến quang (E3F-DS30C4), hãng Festo (van VUVG L10-M52-RT-M5-1P3), tài liệu động cơ bước KH42JM2B087C (Nema 17) và driver TB6600.
Thiết kế và triển khai
Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc module hóa đồng bộ giữa cơ khí, điện tử, điều khiển và xử lý ảnh.
Kiến trúc phần cứng và thiết bị sử dụng
Toàn bộ hệ thống gồm các khối chức năng chính: Khối cấp nguồn, Khối điều khiển trung tâm (PLC), Khối xử lý ảnh (Camera công nghiệp + PC), Khối cảm biến vị trí, Khối truyền động băng tải và Khối cơ cấu gắp đặt robot Cartesian 3 bậc tự do (XYZ).
| STT |
Tên thiết bị / Linh kiện |
Mã hiệu / Quy cách |
Thông số kỹ thuật & Chức năng |
| 1 |
Bộ điều khiển khả trình PLC |
Siemens S7-1200 (CPU 1214C DC/DC/DC) |
14 DI DC 24V, 10 DO DC 24V, 2 AI 0-10V, cổng PROFINET |
| 2 |
Module mở rộng ngõ ra |
Siemens SM 1222 (6ES7222-1BH32-0XB0) |
16 ngõ ra số (Digital Output) DC 24V |
| 3 |
Động cơ bước trục XYZ |
Step motor KH42JM2B087C (Nema 17) |
Động cơ bước 2 pha, bước góc $1.8^\circ$, truyền động trục vít me |
| 4 |
Mạch điều khiển động cơ bước |
Driver TB6600 |
Hỗ trợ cài đặt vi bước (1/1, 1/2, 1/4, 1/8, 1/16) và dòng tải |
| 5 |
Động cơ truyền động băng tải |
Động cơ DC giảm tốc |
Điện áp hoạt động DC 24V, kéo 2 hệ băng tải độc lập |
| 6 |
Cụm van điện từ khí nén |
FESTO VUVG L10-M52-RT-M5-1P3 |
Van đảo chiều 5/2 điều khiển điện áp 24V DC, tác động khí nén |
| 7 |
Xi lanh khí nén |
ACPSB16-15 |
Xi lanh tác động kép, hành trình gạt và cấp phôi vào băng tải |
| 8 |
Cảm biến phát hiện phôi |
Cảm biến quang hồng ngoại E3F-DS30C4 |
Loại NPN ngõ ra NO, khoảng cách phát hiện $10 - 30\text{ cm}$, nguồn 6-36V DC |
| 9 |
Phần mềm điều khiển & thị giác |
TIA Portal, Python OpenCV, SolidWorks |
TIA Portal V16/V17, Python 3.x với OpenCV 4.x, SolidWorks 2020 |
Quy trình công nghệ và giải thuật vận hành
- Khâu cấp phôi: Phôi được chứa tại máng cấp phôi dạng đứng. Xi lanh khí nén ACPSB16-15 tác động đẩy từng phôi đơn lẻ xuống Băng tải 1.
- Khâu kiểm tra và nhận dạng: Băng tải 1 đưa phôi đi qua buồng chụp quang học có lắp camera và đèn chiếu sáng đồng nhất. Cảm biến quang E3F-DS30C4 phát hiện phôi, kích hoạt chương trình Python chụp ảnh. Thuật toán tiến hành tiền xử lý, chuyển đổi không gian màu, phát hiện biên Canny và trích xuất đặc trưng hình học/màu sắc để xác định phôi đạt chuẩn (lập phương đỏ $4\times 4\times 4\text{ cm}$) hay phôi lỗi.
- Khâu phân loại phôi lỗi: Kết quả xử lý từ Python được gửi về PLC S7-1200 qua cổng Ethernet. Nếu phôi không đạt chuẩn, khi trôi đến cuối Băng tải 1, xi lanh gạt phôi sẽ kích hoạt đẩy phôi lỗi sang khay chứa phế phẩm.
- Khâu chuyển giao và định vị phôi chuẩn: Nếu phôi đạt chuẩn, Băng tải 1 chuyển phôi sang Băng tải 2. Phôi di chuyển đến vị trí gắp, cảm biến hồng ngoại xác nhận và dừng băng tải.
- Khâu gắp và xếp hộp (Robot XYZ): PLC điều khiển 3 trục động cơ bước di chuyển cơ cấu gắp theo tọa độ Cartesian: hạ trục Z, kích hoạt giác hút chân không/kẹp giữ phôi, nâng trục Z, dịch chuyển trục X-Y đến vị trí thùng chứa và hạ phôi vào các ô quy định theo ma trận sắp xếp được lập trình sẵn trong PLC.
- Khâu giám sát SCADA: Giao diện trên máy tính hiển thị trạng thái hoạt động thực thời của các cảm biến, xi lanh, động cơ bước, số lượng phôi tốt, số lượng phôi lỗi và cho phép vận hành ở hai chế độ Auto (Tự động) hoặc Manual (Bằng tay).
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Tổng quan
Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của đề tài, tổng kết các số liệu thực tế về lợi ích của tự động hóa và thị giác máy tính trong sản xuất theo tiêu chuẩn ISA. Tác giả xác định rõ ràng mục tiêu tổng quát, 4 chỉ tiêu kỹ thuật ban đầu (độ chính xác phân loại $\ge 90%$, sắp xếp $\ge 85%$), 8 nhiệm vụ triển khai, giới hạn phạm vi nghiên cứu ở phôi lập phương đỏ $4 \times 4 \times 4\text{ cm}$ và kế hoạch thực hiện 18 tuần.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết
Chương 2 trình bày có hệ thống nền tảng lý thuyết cho hai mảng cốt lõi: xử lý ảnh số và thiết bị tự động hóa. Về xử lý ảnh, tác giả phân tích chi tiết các kỹ thuật biến đổi điểm ảnh (tăng giảm độ sáng, cân bằng Histogram, tách ngưỡng tự động Otsu), kỹ thuật lọc không gian (nhân chập, lọc trung vị, lọc trung bình), các toán tử tách biên (Sobel, Prewitt, Laplace, thuật toán Canny 5 bước) và kỹ thuật phân đoạn theo màu sắc/đường viền. Về phần cứng, chương này cung cấp thông số, nguyên lý làm việc của PLC Siemens S7-1200 CPU 1214C, động cơ bước KH42JM2B087C, các chế độ điều khiển bước (Full Step, Half Step, Microstepping), driver TB6600, cảm biến quang hồng ngoại E3F-DS30C4, van điện từ khí nén Festo 5/2, xi lanh ACPSB16-15, cùng môi trường lập trình TIA Portal và Python/OpenCV.
Chương 3: Tính toán, thiết kế
Chương 3 trình bày các bước tính toán và thiết kế chi tiết hệ thống:
- Thiết kế cơ khí: Tính toán kết cấu khung đỡ $120 \times 60 \times 70\text{ cm}$, thiết kế cơ cấu robot 3 trục XYZ truyền động vít me, thiết kế máng cấp phôi tự động và bố trí vị trí lắp đặt các cảm biến phát hiện, xi lanh gạt.
- Thiết kế hệ thống điện: Xây dựng sơ đồ khối toàn hệ thống; phân bổ bảng địa chỉ I/O cho PLC S7-1200 và module mở rộng SM 1222; thiết kế sơ đồ nối dây cấp nguồn 220V AC, 24V DC; sơ đồ ghép nối vi bước cho driver TB6600; mạch kích relay và van điện từ.
- Thiết kế lưu đồ thuật toán: Xây dựng lưu đồ điều khiển chính của PLC (chế độ Manual/Auto, xử lý ngắt cảm biến, trình tự gắp đặt) và lưu đồ giải thuật xử lý ảnh nhận dạng phôi trên Python.
Chương 4: Thi công hệ thống
Chương 4 mô tả toàn bộ quá trình gia công thực tế và tích hợp hệ thống:
- Thi công cơ khí: Lắp ráp khung chân đỡ nhôm định hình, thi công 2 module băng tải truyền động DC, gia công và căn chỉnh độ đồng tâm của 3 trục vít me cơ cấu XYZ, lắp đặt máng cấp phôi và cơ cấu gá xi lanh khí nén.
- Thi công phần điện: Lắp đặt tủ điện điều khiển, đi dây máng cáp, kết nối nguồn tổ ong 24V, domino đấu nối PLC S7-1200, module SM 1222, driver TB6600, nút nhấn điều khiển (Start, Stop, Reset, Emergency Stop) và các relay trung gian.
- Thi công giao diện giám sát: Thiết kế màn hình SCADA hiển thị trực quan các nút nhấn điều khiển, đèn báo trạng thái, bảng đếm số lượng phôi đạt/hỏng và tọa độ vận hành của cơ cấu gắp.
Chương 5: Kết quả, nhận xét và đánh giá
Chương 5 tổng hợp toàn bộ số liệu đo đạc thực nghiệm trên mô hình thi công hoàn chỉnh:
- Kết quả xử lý ảnh: Đánh giá qua các trường hợp phôi đúng màu/đúng kích thước, phôi sai màu, phôi biến dạng và phôi đặt lệch góc. Thuật toán nhận diện ổn định, trích xuất chính xác contour và phân biệt rõ phôi chuẩn.
- Kết quả điều khiển PLC & Cơ cấu cơ khí: Đánh giá thời gian đáp ứng của chu trình cấp phôi, gạt phôi lỗi bằng xi lanh và độ chính xác lặp lại của cơ cấu gắp XYZ khi đưa phôi vào thùng chứa theo ma trận tọa độ.
- Kết quả giao diện SCADA: Đồng bộ dữ liệu thực thời giữa PLC và máy tính, cập nhật chính xác số lượng sản phẩm và phản hồi nhanh các lệnh điều khiển chế độ vận hành.
Chương 6: Kết luận và hướng phát triển
Chương 6 khẳng định mức độ hoàn thành toàn bộ các mục tiêu đặt ra ban đầu, hệ thống vận hành liên động và an toàn. Đồng thời, tác giả chỉ ra các mặt hạn chế còn tồn tại về tốc độ xử lý cơ khí và đề xuất các giải pháp nâng cấp trong tương lai.
Kết quả và đóng góp
Kết quả thực nghiệm
Mô hình thực nghiệm hoàn thiện đã đạt được các chỉ tiêu kỹ thuật đề ra ban đầu:
| Tiêu chí đánh giá |
Chỉ tiêu thiết kế ban đầu |
Kết quả thực nghiệm đạt được |
Đánh giá mức độ hoàn thành |
| Độ chính xác nhận dạng & phân loại phôi |
$\ge 90%$ |
Đạt yêu cầu thiết kế ($\ge 90%$) |
Hoàn thành xuất sắc |
| Độ chính xác gắp & sắp xếp phôi vào hộp |
$\ge 85%$ |
Đạt yêu cầu thiết kế ($\ge 85%$) |
Hoàn thành xuất sắc |
| Kích thước cơ khí mô hình |
$120 \times 60 \times 70\text{ cm}$ |
Đúng thông số $120 \times 60 \times 70\text{ cm}$ |
Đạt chuẩn |
| Kích thước và chủng loại phôi |
Lập phương $4 \times 4 \times 4\text{ cm}$ |
Nhận diện chính xác phôi chuẩn màu đỏ |
Đạt chuẩn |
| Khả năng liên động hệ thống |
PLC - Python - SCADA |
Đồng bộ qua giao thức Ethernet công nghiệp |
Hoạt động ổn định, tin cậy |
Đóng góp kỹ thuật của đề tài
- Xây dựng thành công một mô hình tự động hóa khép kín tích hợp xử lý ảnh thời gian thực với điều khiển PLC công nghiệp S7-1200, giải quyết bài toán phân loại và xếp dỡ tự động (palletizing mini).
- Đề xuất giải pháp kết hợp linh hoạt giữa ngôn ngữ bậc cao (Python/OpenCV) trên máy tính chuyên dụng để xử lý thị giác phức tạp và bộ điều khiển công nghiệp (PLC) để điều khiển cơ cấu chấp hành yêu cầu độ tin cậy và thời gian thực cao.
- Hoàn thiện bộ hồ sơ thiết kế cơ khí 2D/3D trên SolidWorks và sơ đồ đấu nối mạch điện công nghiệp chuẩn tắc, có thể ứng dụng trực tiếp làm mô hình giảng dạy thực hành cho sinh viên ngành Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Hạn chế của hệ thống
- Hệ thống xử lý ảnh hiện tại chỉ thực hiện chụp và phân tích trên 1 mặt phẳng phía trên của phôi, chưa phát hiện được các khuyết tật xuất hiện ở các mặt bên hoặc mặt đáy.
- Thuật toán nhận dạng còn phụ thuộc nhất định vào độ ổn định của ánh sáng buồng chụp; khi ánh sáng môi trường thay đổi đột ngột có thể ảnh hưởng đến kết quả phân ngưỡng màu.
- Cơ cấu gắp XYZ sử dụng động cơ bước truyền động vít me có tốc độ di chuyển ở mức trung bình, chu kỳ gắp đặt còn chiếm tỷ trọng thời gian tương đối lớn trong toàn bộ quy trình.
Hướng phát triển tiếp theo
- Bổ sung hệ thống gương phản chiếu hoặc lắp đặt nhiều camera đa góc để kiểm tra toàn diện 6 mặt của khối phôi.
- Tích hợp các mô hình học sâu (Deep Learning) như mạng CNN hoặc YOLO để nhận dạng được nhiều loại sản phẩm có hình dáng, màu sắc, kích thước và chất liệu phức tạp khác nhau.
- Nghiên cứu nâng cấp cơ cấu chấp hành sang cánh tay robot công nghiệp nhiều bậc tự do (Robot Arm 4-6 trục hoặc Robot Delta) nhằm tăng tốc độ gắp và tối ưu hóa quỹ đạo chuyển động.
- Phát triển tính năng kết nối dữ liệu đám mây (Cloud IoT) và giao thức OPC UA để giám sát, thu thập dữ liệu sản xuất từ xa theo định hướng công nghiệp 4.0.
Giá trị tham khảo
Tài liệu đồ án có giá trị tham khảo kỹ thuật cao cho nhiều đối tượng:
- Sinh viên ngành Kỹ thuật: Đặc biệt là sinh viên chuyên ngành Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử, Robot và Trí tuệ nhân tạo, Kỹ thuật Điện - Điện tử đang thực hiện đồ án môn học hoặc khóa luận tốt nghiệp về tích hợp hệ thống thị giác máy tính với PLC.
- Kỹ sư tích hợp hệ thống: Cung cấp tài liệu tham khảo thực tế về phương thức truyền thông, cấu hình điều khiển vi bước động cơ bước qua driver TB6600, điều khiển cụm van khí nén và xây dựng giao diện SCADA giám sát.
- Các nội dung đáng tham khảo nhất:
- Chương 2 và Chương 3: Cơ sở lý thuyết các thuật toán xử lý ảnh kinh điển (Canny, Sobel, Histogram) và phương pháp tính toán, thiết kế lưu đồ điều khiển liên động PLC - Python.
- Bảng vẽ chi tiết 2D/3D cơ cấu cơ khí XYZ và sơ đồ nguyên lý đấu nối I/O chuẩn cho dòng PLC Siemens S7-1200 và module mở rộng SM 1222.
Câu hỏi thường gặp
1. Hệ thống sử dụng dòng PLC nào và làm thế nào để trao đổi dữ liệu với chương trình xử lý ảnh trên máy tính?
Hệ thống sử dụng bộ điều khiển lập trình PLC Siemens S7-1200 (CPU 1214C DC/DC/DC, mã 6ES7214-1AG40-0XB0) kết hợp module mở rộng ngõ ra số SM 1222 (16 DO). Quá trình trao đổi dữ liệu giữa máy tính chạy chương trình xử lý ảnh Python (thư viện OpenCV) và PLC được thực hiện thông qua cổng giao tiếp Ethernet công nghiệp tích hợp sẵn trên CPU PLC, sử dụng các khối hàm truyền thông để truyền trạng thái phân loại phôi (đạt chuẩn/lỗi) sang các vùng nhớ của PLC.
2. Tiêu chuẩn phôi đạt chuẩn trong đồ án được quy định như thế nào và thuật toán xử lý ảnh nhận diện ra sao?
Phôi đạt chuẩn trong đồ án là khối lập phương có kích thước $4 \times 4 \times 4\text{ cm}$ và có màu đỏ. Khi phôi đi qua buồng chụp, chương trình Python sử dụng OpenCV để chụp ảnh, thực hiện các bước tiền xử lý lọc nhiễu, chuyển đổi không gian màu để tách dải màu đỏ, sau đó áp dụng thuật toán phát hiện biên Canny và tìm đường bao (contour) để tính toán hình dạng hình học. Nếu vật thể thỏa mãn đồng thời tiêu chí hình vuông kích thước chuẩn và màu sắc đỏ, hệ thống sẽ xác nhận là phôi đạt chuẩn.
3. Cơ cấu gắp và sắp xếp phôi XYZ hoạt động theo nguyên lý nào?
Cơ cấu gắp là một robot tọa độ Descartes (Cartesian XYZ) 3 bậc tự do. Chuyển động của 3 trục X, Y, Z được dẫn động bằng 3 động cơ bước (Step Motor KH42JM2B087C / Nema 17) kết hợp trục vít me. Các động cơ bước được điều khiển chính xác vị trí thông qua các Driver TB6600 với chế độ cài đặt vi bước (Microstepping), nhận xung điều khiển phát ra từ PLC S7-1200 để di chuyển đầu gắp đến đúng tọa độ khay chứa và xếp phôi theo dạng ma trận.
4. Hệ thống khí nén trong mô hình đảm nhiệm những nhiệm vụ gì?
Hệ thống khí nén gồm cụm van điện từ Festo 5/2 (VUVG L10-M52-RT-M5-1P3) và các xi lanh khí nén tác động kép ACPSB16-15. Khí nén thực hiện hai nhiệm vụ chính: (1) Đẩy từng phôi từ máng chứa phôi tự động xuống Băng tải 1 khi bắt đầu chu trình; (2) Kích hoạt cần gạt để loại bỏ các phôi không đạt chuẩn (sai màu, sai kích thước) rớt khỏi băng tải vào hộp phế phẩm.
Kết luận
Đồ án tốt nghiệp của sinh viên Lâm Tấn Hưng và Bùi Văn Nhật Thanh đã hoàn thành trọn vẹn việc nghiên cứu, thiết kế và chế tạo thực tế mô hình phân loại và sắp xếp sản phẩm tự động ứng dụng xử lý ảnh và PLC S7-1200. Hệ thống vận hành đồng bộ giữa phần cứng cơ khí 3 trục XYZ, hệ thống băng tải, cụm khí nén, thuật toán thị giác máy tính OpenCV và chương trình điều khiển thời gian thực trên PLC Siemens. Kết quả thử nghiệm thực tế chứng minh hệ thống đạt độ chính xác phân loại $\ge 90%$ và độ chính xác sắp xếp $\ge 85%$, đáp ứng đầy đủ các yêu cầu kỹ thuật và có giá trị ứng dụng thực tiễn cao trong giảng dạy và nghiên cứu tự động hóa.
