Tiểu luận về ứng dụng PLC trong điều khiển robot delta để phân loại sản phẩm theo màu sắc

PLC (Programmable Logic Controller) là một thiết bị điều khiển tự động hóa công nghiệp… 74 trang · Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh · 2021.

• Người hướng dẫn: TS. Trần Vi Đô
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Điện Công Nghiệp
• Đề tài: Ứng Dụng PLC Trong Điều Khiển Robot Delta Phân Loại Sản Phẩm Theo Màu Sắc
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
• 1.1. Giới thiệu Robot Delta
• 1.2. Mục tiêu, nhiệm vụ đề tài
• 1.3. Các bước tiến hành
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Phương trình động lực học Robot Delta
• 2.2. Cấu tạo robot song song Delta
• 2.3. Động học thuận Robot
• 2.4. Động học nghịch Robot
• 2.5. Tổng quan về công nghệ xử lý ảnh
• 2.6. Các khái niệm của xử lí ảnh
• 2.7. Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh
• 2.8. Những vấn đề lý thuyết được sử dụng trong đề tài
• 2.9. Giới thiệu phần cứng
• 2.10. Sơ đồ kết nối của PLC S7-1200
• 2.11. Module mở rộng SM 1222, DQ 8xRelay/2A (6ES7222-1HF32-0XB0)
• 2.12. Driver Điều Khiển Động Cơ Microstep TB6600
• 2.13. Công tắc hành trình
• 2.14. Phần mềm điều khiển Robot
• 2.15. Thư Viện EmguCV
• 2.16. Phần mềm TIA Portal V15
• 2.17. OPC và SQL
• 3. CHƯƠNG 3: THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN
• 3.1. Thuật toán điều khiển cho PLC
• 3.2. Chương trình điều khiển robot delta
• 3.3. Chương trình tính toán tốc độ động cơ băng tải
• 3.4. Chương trình điều khiển cho ứng dụng Winform
• 3.5. Giao diện điều khiển
• 3.6. Chương trình nhận diện màu và xác định tọa độ
• 3.7. Điều khiển robot tự động gắp vật
• 3.8. Sắp xếp vật theo thứ tự trên băng tải
• 3.9. Phương pháp chuyển đổi tọa độ khung hình sang tọa độ của hệ Robot
• 3.10. Kết nối giữa PC-PLC-SQL
• 4. CHƯƠNG 4: THI CÔNG MÔ HÌNH
• 4.1. Thi công phần cứng
• 4.2. Chuẩn bị phần cứng
• 4.3. Thi công robot delta và tủ điều khiển
• 4.4. Thi công phần mềm
• 5. CHƯƠNG 5: ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT
• 5.1. Kết quả xử lý ảnh
• 5.2. Kết quả robot gắp vật
• 5.3. Những kiến thức đã nghiên cứu
• 5.4. Những hạng mục đạt được
• 5.5. Những hạn chế
• 5.6. Hướng phát triển
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG BIỂU

Tóm tắt

I. Giới thiệu về PLC và Robot Delta

PLC (Programmable Logic Controller) là một thiết bị điều khiển tự động hóa công nghiệp, được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống sản xuất. Robot Delta là một loại robot có cấu trúc song song, nổi bật với khả năng thực hiện các tác vụ phân loại sản phẩm với tốc độ và độ chính xác cao. Việc kết hợp PLC với robot delta trong quy trình phân loại sản phẩm theo màu sắc mang lại nhiều lợi ích cho ngành công nghiệp. Đặc biệt, trong bối cảnh hiện nay, nhu cầu tự động hóa trong sản xuất ngày càng tăng, việc ứng dụng công nghệ tự động hóa như PLC và robot trở nên cần thiết. Theo một nghiên cứu, việc sử dụng robot delta trong các dây chuyền sản xuất giúp giảm thiểu thời gian và chi phí lao động, đồng thời nâng cao hiệu suất và độ chính xác trong quá trình sản xuất.

II. Cơ sở lý thuyết về Robot Delta

Robot Delta có cấu trúc động học song song với ba bậc tự do, cho phép nó thực hiện các chuyển động tịnh tiến theo ba trục XYZ. Cấu tạo của robot bao gồm các khâu chủ động và bị động, giúp nó có khả năng di chuyển linh hoạt và chính xác. Động học thuận và động học nghịch là hai khái niệm quan trọng trong việc điều khiển robot. Động học thuận cho phép xác định vị trí của robot dựa trên các góc khớp, trong khi động học nghịch giúp xác định các góc khớp cần thiết để đạt được vị trí mong muốn. Việc hiểu rõ về động học của robot delta là rất quan trọng để xây dựng các thuật toán điều khiển hiệu quả.

2.1. Động học thuận và nghịch

Động học thuận của robot delta cho phép tính toán vị trí của đầu robot dựa trên các góc khớp. Ngược lại, động học nghịch giúp xác định các góc khớp cần thiết để đạt được một vị trí cụ thể. Việc áp dụng các phương trình động học này trong quy trình sản xuất giúp tối ưu hóa quá trình phân loại sản phẩm theo màu sắc.

III. Ứng dụng công nghệ xử lý ảnh

Công nghệ xử lý ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc nhận diện và phân loại sản phẩm. Sử dụng cảm biến màu sắc và web camera, hệ thống có thể xác định màu sắc của sản phẩm và gửi thông tin về PLC để điều khiển robot delta thực hiện các thao tác gắp và phân loại. Việc áp dụng công nghệ xử lý ảnh không chỉ giúp tăng độ chính xác trong việc phân loại mà còn giảm thiểu sai sót do yếu tố con người. Các thuật toán xử lý ảnh như nhận diện màu sắc và xác định tọa độ là những yếu tố then chốt trong việc tối ưu hóa quy trình sản xuất.

3.1. Quy trình xử lý ảnh

Quy trình xử lý ảnh bao gồm các bước như thu thập dữ liệu từ camera, xử lý và phân tích hình ảnh để xác định màu sắc và kích thước của sản phẩm. Các thuật toán như nhận diện màu và xác định tọa độ giúp robot thực hiện các thao tác chính xác hơn. Việc tích hợp công nghệ này vào hệ thống PLC và robot delta tạo ra một quy trình sản xuất tự động hóa hiệu quả.

IV. Thi công mô hình và kết quả

Quá trình thi công mô hình robot delta bao gồm việc lắp ráp phần cứng và phát triển phần mềm điều khiển. Sử dụng PLC S7-1200, hệ thống được lập trình để điều khiển các động cơ bước, thực hiện các thao tác gắp và phân loại sản phẩm. Kết quả thu được cho thấy robot có khả năng hoạt động ổn định và chính xác trong việc phân loại sản phẩm theo màu sắc. Những hạn chế trong quá trình thi công cũng được ghi nhận, từ đó đưa ra các hướng phát triển trong tương lai.

4.1. Đánh giá kết quả

Kết quả thực nghiệm cho thấy robot delta có thể phân loại sản phẩm với độ chính xác cao. Việc sử dụng PLC trong điều khiển giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm thiểu thời gian và chi phí. Những hạn chế trong quá trình thi công như độ nhạy của cảm biến màu sắc cũng được đề cập, từ đó đưa ra các giải pháp cải tiến cho các dự án tương lai.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong các dây chuyền sản xuất công nghiệp hiện đại, tự động hóa khâu phân loại và đóng gói sản phẩm đóng vai trò quan trọng nhằm giảm thiểu sức lao động thủ công, nâng cao năng suất và đảm bảo tính chính xác. Đặc biệt, trong bối cảnh các nhà máy cần tối ưu hóa nhân lực và duy trì vận hành ổn định sau đại dịch COVID-19, nhu cầu ứng dụng cánh tay robot công nghiệp vào sản xuất ngày càng tăng. So với các cấu trúc robot chuỗi động học hở truyền thống như Scara hay robot nhiều khớp nối nối tiếp, robot có cấu trúc song song (Robot Delta) sở hữu các đặc tính ưu việt về tốc độ làm việc cao, độ cứng vững và độ chính xác vượt trội khi thao tác tịnh tiến trong không gian ba chiều.

Đồ án tốt nghiệp chuyên ngành Điện Công nghiệp tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh tập trung giải quyết bài toán tự động hóa quá trình nhận diện và phân loại sản phẩm theo màu sắc thông qua việc kết hợp bộ điều khiển lập trình PLC Siemens S7-1200, công nghệ thị giác máy tính và cơ cấu robot Delta 3 bậc tự do.

Tác giả xác định các mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể bao gồm:

1. Tìm hiểu cấu tạo, cấu trúc cơ bản của Robot Delta, giải và tính toán phương trình động học thuận và động học nghịch để ứng dụng vào việc điều khiển phân loại sản phẩm.
2. Xây dựng phần mềm điều khiển Robot Delta với đầy đủ hai chế độ vận hành Tự động (Auto) và Bằng tay (Manual), mô phỏng quy trình phân loại sản phẩm công nghiệp.
3. Xây dựng phương án nhận dạng đối tượng bằng Camera thu nhận hình ảnh, gửi dữ liệu tọa độ, màu sắc và kích thước về máy tính (PC); PC tính toán qua mô hình toán học động học và truyền tham số điều khiển xuống PLC để vận hành cơ cấu gắp - thả vào đúng vị trí quy định.
4. Điều khiển đồng bộ 3 động cơ bước cho 3 cánh tay chủ động của robot Delta nhằm đảm bảo độ chính xác và tính linh hoạt trong chuyển động.
5. Ứng dụng Web Camera 5MP có giá thành thấp, dễ kết nối với máy tính nhưng vẫn đáp ứng đầy đủ yêu cầu xử lý ảnh phân loại các mẫu sản phẩm có màu sắc cơ bản (đỏ, xanh lam, xanh lá).

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là hệ thống cơ điện tử tích hợp gồm cánh tay Robot Delta 3 bậc tự do, hệ thống băng tải cấp phôi, cơ cấu hút giữ sản phẩm và hệ thống điều khiển - thị giác máy tính. Phạm vi thực hiện đề tài là mô hình thực nghiệm quy mô phòng thí nghiệm, tiến hành phân loại các mẫu phôi 3 màu sắc xác định (xanh lá, xanh lam, đỏ) trên băng tải chuyển động, hoàn thành vào tháng 01/2021 dưới sự hướng dẫn của TS. Trần Vi Đô.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án xây dựng nền tảng lý thuyết trên hai trụ cột chính: cơ học chuyển động robot song song và thị giác máy tính kết hợp điều khiển chuyển động (Motion Control):

• Mô hình động học Robot Delta: Cơ cấu có 3 bậc tự do tịnh tiến theo hệ trục tọa độ Decartes $(Oxyz)$.
  • Động học thuận: Xác định tọa độ vị trí bàn máy động $E_0(x_0, y_0, z_0)$ khi biết 3 góc quay của khâu chủ động $(\theta_1, \theta_2, \theta_3)$. Về mặt hình học, vị trí $E_0$ được giải bằng cách tìm giao điểm của 3 mặt cầu tâm tại các khớp $J'_1, J'_2, J'_3$ với bán kính bằng chiều dài cánh tay bị động $r_e$.
  • Động học nghịch: Tính toán các góc quay $(\theta_1, \theta_2, \theta_3)$ cần thiết tại các trục động cơ khi biết trước tọa độ mục tiêu $(x_0, y_0, z_0)$ của bàn máy động và các thông số kích thước cơ khí cố định $(f, r_f, r_e, e)$. Để tính toán góc $\theta_1$, bài toán quy về giao điểm của đường tròn chuyển động của cánh tay chủ động $F_1J_1$ bán kính $r_f$ trong mặt phẳng $YZ$ với hình cầu tâm $E_1$ bán kính $r_e$. Các góc $\theta_2$ và $\theta_3$ được xác định nhờ tính chất đối xứng thông qua phép quay hệ trục tọa độ một góc tương ứng $\pm 120^\circ$ quanh trục $Z$.
• Cơ sở xử lý ảnh số:
  • Không gian màu HSV (Hue, Saturation, Value): Sử dụng để khắc phục nhược điểm nhạy cảm với ánh sáng của không gian màu RGB. Dải màu Hue biểu diễn góc màu từ $0^\circ$ đến $360^\circ$ (được chuẩn hóa về thang 8-bit $[0, 255]$), giúp phân biệt chính xác màu đỏ ($0^\circ$), xanh lục ($120^\circ$) và xanh lam ($240^\circ$).
  • Nhị phân hóa theo ngưỡng: Sử dụng hàm inRange để lọc các vùng màu mục tiêu, tách vật thể ra khỏi nền background.
  • Hình thái học (Morphology): Áp dụng kết hợp phép co (Erosion) với phần tử cấu trúc kích thước $8 \times 8$ để triệt tiêu các điểm nhiễu li ti, sau đó áp dụng phép giãn (Dilation) để phục hồi kích thước hình học chuẩn của vật thể (thực hiện lặp lại 2 lần co và 2 lần giãn).
  • Phát hiện biên và xác định trọng tâm: Sử dụng giải thuật trích xuất đường biên findContours với chế độ phân cấp RETR_CCOMP và nén điểm chainApproxSimple. Áp dụng phương pháp mô-men hình ảnh (Image Moments) để tính toán diện tích $M_{00}$ và tọa độ tâm $(C_x, C_y)$ của vật thể theo công thức: $$C_x = \frac{M_{10}}{M_{00}}, \quad C_y = \frac{M_{01}}{M_{00}}$$
  • Thuật toán xấp xỉ Approximation: Sử dụng ngưỡng sai số khoảng cách $\varepsilon > 0$ để làm mịn và phân loại chính xác hình học đa giác của vật thể.

Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa tính toán lý thuyết giải tích, thiết kế mô hình 3D trên phần mềm Autodesk Fusion 360, gia công chế tạo bằng công nghệ in 3D FDM, lập trình phần mềm giao diện máy tính bằng C# WinForms tích hợp thư viện EmguCV (.NET wrapper cho OpenCV), và lập trình điều khiển phát xung thời gian thực bằng phần mềm TIA Portal V15.

---

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống điều khiển phân loại sản phẩm được thiết kế theo cấu trúc điều khiển phân tán gồm tầng giám sát/xử lý ảnh cấp trên (PC) và tầng điều khiển chấp hành cấp dưới (PLC).

1. Cấu hình phần cứng và thiết bị điều khiển

Thiết bị / Linh kiện	Thông số kỹ thuật / Mã hiệu	Vai trò trong hệ thống
CPU PLC	Siemens S7-1200 CPU 1212C DC/DC/DC	Bộ điều khiển trung tâm, phát xung PTO điều khiển vị trí 3 trục động cơ bước
Module mở rộng	SM 1222 DQ 8xRelay/2A (6ES7222-1HF32-0XB0)	Đóng cắt rơ-le điều khiển động cơ băng tải và van/bơm hút chân không
Driver động cơ	Microstep TB6600 (Điện áp 9V–42V, Dòng max 4A)	Khuếch đại công suất và phân phối bước xung cho 3 động cơ bước
Động cơ chấp hành	Động cơ bước (Stepper Motor) 2 pha	Dẫn động 3 khớp quay chủ động của Robot Delta
Cảm biến thị giác	Web Camera độ phân giải 5MP	Thu nhận khung hình sản phẩm chuyển động trên băng tải
Cảm biến vị trí	Công tắc hành trình cơ khí KW11	Xác định vị trí gốc tọa độ (Home) cho từng trục chuyển động
Cảm biến tốc độ	Optical Rotary Encoder	Đo tốc độ di chuyển của băng tải đưa về chân đếm tốc độ cao (HSC) của PLC
Cơ cấu gắp	Bơm hút chân không khí nén (12V/24V)	Hút và nhả phôi sản phẩm tại đầu thao tác (End-Effector)

2. Cấu trúc phát xung và điều khiển chuyển động trên PLC

Bộ điều khiển CPU 1212C DC/DC/DC hỗ trợ các ngõ ra phát xung tốc độ cao PTO (Pulse Train Output) với tần số tối đa 100 kHz (các ngõ Q0.0, Q0.1, Q0.2, Q0.3) và 30 kHz (ngõ Q0.4, Q0.5). Hệ thống cấu hình chế độ phát xung 1 chân xung (PUL) và 1 chân hướng (DIR) thông qua cấu trúc Technology Object (Axis) trong TIA Portal V15:

• Tối ưu động học: Cài đặt thông số Ramp-up time và Ramp-down time để kiểm soát quá trình tăng/giảm tốc, kết hợp tính năng làm mịn giật động (Jerk Limit) giúp cánh tay robot chuyển động êm, không bị rung lắc quán tính.
• Các khối hàm Motion Control tiêu chuẩn:
  • MC_Power: Kích hoạt hoặc ngắt nguồn điều khiển trục.
  • MC_Reset: Xóa và xác nhận các lỗi trạng thái hoặc lỗi cấu hình trục.
  • MC_Home: Khởi tạo gốc tọa độ vật lý (hỗ trợ Active homing, Passive homing, Direct homing absolute/relative).
  • MC_Halt: Dừng chuyển động trục có giảm tốc theo cài đặt.
  • MC_MoveAbsolute: Điều khiển trục di chuyển đến vị trí tọa độ tuyệt đối xác định theo quỹ đạo động học nghịch.
  • MC_MoveRelative: Điều khiển trục tịnh tiến một khoảng cách tương đối.
  • MC_MoveJog: Điều khiển quay cưỡng bức bằng tay phục vụ kiểm tra và căn chỉnh cơ khí.

3. Tích hợp phần mềm và truyền thông hệ thống

Hệ thống phần mềm máy tính xây dựng trên nền tảng .NET C# WinForms gồm 4 phân hệ giao diện: Kết nối truyền thông, Điều khiển Manual, Giám sát Auto và Cấu hình thông số (Setting).

Quá trình tích hợp dữ liệu vận hành:

• Giao tiếp PC - PLC: Thực hiện qua chuẩn giao thức công nghiệp OPC thông qua phần mềm trung gian KEPServerEX, truyền nhận dữ liệu trạng thái, tín hiệu Start/Stop/Reset và tọa độ mục tiêu qua cổng mạng PROFINET (Ethernet).
• Lưu trữ dữ liệu: Phần mềm liên kết với hệ quản trị cơ sở dữ liệu Microsoft SQL Server (sử dụng Transact-SQL) để ghi nhận nhật ký phân loại sản phẩm, quản lý số lượng và thời gian hoạt động.
• Quy đổi tọa độ: Phần mềm thực hiện phép chiếu chuyển đổi ma trận tọa độ pixel từ camera thị giác sang tọa độ thực tế trên mặt phẳng làm việc của Robot Delta trước khi đưa vào hàm tính toán góc quay gửi xuống PLC.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về đề tài

Nội dung chương giới thiệu lịch sử phát triển của cơ cấu robot song song (do Gough và Whitehall khởi xướng năm 1962), cấu trúc vòng kín 3 bậc tự do và các ứng dụng điển hình của Robot Delta trong công nghiệp đóng gói (nhà máy Vinamilk), y tế (hỗ trợ phẫu thuật) và nông nghiệp kỹ thuật cao. Chương này xác định rõ 5 mục tiêu nghiên cứu và quy trình 7 bước triển khai đề tài, từ tính toán động học, lập trình PLC S7-1200, xây dựng giao diện WinForms, thiết kế in 3D đến nhúng thư viện xử lý ảnh EmguCV và hiệu chỉnh liên động toàn hệ thống.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Trình bày chi tiết toán học giải tích cho phương trình động học thuận và nghịch của Robot Delta với các tham số kích thước hình học $(f, r_f, r_e, e)$. Phân tích nền tảng công nghệ xử lý ảnh số, các không gian màu RGB/HSV, bộ lọc phát hiện biên (Sobel, Laplacian), phép toán hình thái học (co/giãn ảnh) và giải thuật tính Moments. Giới thiệu cấu trúc phần cứng của PLC S7-1200 1212C, module SM 1222, driver Microstep TB6600, cảm biến Encoder, công tắc hành trình KW11. Phân tích chi tiết các tập lệnh Motion Control dạng Technology Object trong phần mềm TIA Portal V15 cùng nguyên lý kết nối OPC qua KEPServerEX và lưu trữ dữ liệu bằng Microsoft SQL Server.

Chương 3: Thuật toán điều khiển

Xây dựng lưu đồ giải thuật cho toàn bộ hệ thống:

• Lưu đồ chương trình chính trên PLC xử lý các chế độ Start, Stop, Reset, Homing và nhận lệnh điều khiển phát xung PTO cho 3 trục.
• Thuật toán đọc xung Encoder qua khối đếm tốc độ cao HSC (High Speed Counter) để tính toán vận tốc tức thời của băng tải.
• Thuật toán xử lý ảnh trên máy tính: chuyển đổi không gian màu HSV, tách ngưỡng bằng inRange, lọc nhiễu qua 2 chu kỳ co giãn hình thái học, tìm Contours, xác định tâm đối tượng và phân loại màu sắc (đỏ, xanh lam, xanh lá).
• Giải thuật đồng bộ thứ tự vật thể trên băng tải và ma trận chuyển đổi tọa độ điểm ảnh (pixel) sang hệ tọa độ làm việc thực của robot $(Oxyz)$.
• Cơ chế trao đổi dữ liệu hai chiều PC – KEPServerEX – PLC – SQL Server.

Chương 4: Thi công mô hình

Trình bày quy trình chế tạo phần cứng và xây dựng phần mềm:

• Thiết kế mô hình 3D chi tiết các khâu chuyển động, khớp nối hình bình hành và đế gá trên Autodesk Fusion 360, tiến hành in 3D các chi tiết cơ khí.
• Lắp ráp khung cơ khí, căn chỉnh vị trí công tắc hành trình KW11 và gá đặt cụm camera 5MP phía trên băng tải.
• Thiết kế, thi công tủ điện điều khiển công nghiệp tích hợp bộ nguồn kép 24VDC và 12VDC, đấu nối PLC S7-1200, module mở rộng SM 1222, 3 driver TB6600, rơ-le điều khiển bơm hút chân không và cảm biến Encoder.
• Lập trình hoàn thiện giao diện C# WinForms gồm 4 màn hình chức năng: Kết nối (Communication), Chế độ Manual (kiểm tra từng trục, thử nghiệm gắp/nhả), Chế độ Auto (giám sát camera, phân loại tự động) và Màn hình Cài đặt tham số (Setting).

Chương 5: Đánh giá kết quả và nhận xét

Tổng hợp các kết quả thử nghiệm thực tế của mô hình: khả năng lọc màu và tách biên của hệ thống thị giác máy tính, độ ổn định của giải thuật động học nghịch và độ chính xác gắp/thả phôi mẫu của cánh tay robot. Đưa ra các đánh giá tổng kết về khối lượng kiến thức đã nghiên cứu, các hạng mục tính năng đã hoàn thành, chỉ ra những mặt hạn chế về mặt cơ khí/quang học và đề xuất các hướng phát triển nâng cao cho đề tài.

---

Kết quả và đóng góp

1. Kết quả thực nghiệm đạt được

Đồ án đã chế tạo thành công mô hình thực tế Robot Delta kết hợp băng tải và hệ thống thị giác máy tính với các kết quả cụ thể:

• Xử lý ảnh: Thư viện EmguCV nhận diện chính xác và phân tách thành công 3 màu sắc phôi mẫu (đỏ, xanh lam, xanh lá) trong điều kiện ánh sáng phòng thí nghiệm. Giải thuật Moments tính toán đúng tọa độ tâm vật thể và trích xuất đường biên bao đối tượng mượt mà nhờ 2 lần thực hiện phép co/giãn ảnh.
• Truyền thông và điều khiển: Kết nối OPC KEPServerEX hoạt động ổn định, truyền dữ liệu tọa độ thời gian thực giữa phần mềm C# WinForms và PLC S7-1200 qua cáp mạng Ethernet PROFINET mà không xảy ra hiện tượng mất gói tin.
• Vận hành gắp phân loại:
  • Chế độ Manual: Người dùng có thể điều khiển chạy Jog từng trục động cơ bước, điều khiển hút/nhả bơm chân không và kiểm tra phản hồi của các công tắc hành trình.
  • Chế độ Auto: Robot Delta nhận lệnh tọa độ, tính toán động học nghịch và phát xung điều khiển 3 động cơ bước di chuyển đồng bộ, thực hiện chính xác chu trình: tiếp cận vị trí phôi trên băng tải -> bật bơm hút chân không -> nâng phôi -> di chuyển đến khay phân loại tương ứng với màu sắc -> tắt bơm nhả phôi -> quay về vị trí chờ.

Hạng mục kiểm tra	Trạng thái thực tế	Đánh giá kỹ thuật
Phát hiện màu Đỏ	Hoàn thành	Tách biên chuẩn xác, tính đúng tâm phôi
Phát hiện màu Xanh dương	Hoàn thành	Tách biên chuẩn xác, tính đúng tâm phôi
Phát hiện màu Xanh lá	Hoàn thành	Tách biên chuẩn xác, tính đúng tâm phôi
Phát xung PTO điều khiển 3 trục	Hoàn thành	Điều khiển đồng bộ qua Technology Object, mượt nhờ Jerk Limit
Chức năng Homing	Hoàn thành	Tự động trả 3 trục về vị trí công tắc hành trình KW11 chuẩn xác
Giao tiếp OPC & Database	Hoàn thành	Đọc/ghi biến PLC ổn định qua KEPServerEX, lưu trữ dữ liệu vào SQL Server

2. Đóng góp của đề tài

• Tích hợp thành công mô hình điều khiển phân tán hoàn chỉnh từ tầng xử lý ảnh thị giác máy tính cấp cao trên PC (.NET C#) xuống tầng điều khiển chuyển động công nghiệp thời gian thực bằng PLC Siemens S7-1200.
• Ứng dụng thành công lý thuyết động học thuận và nghịch của robot song song Delta vào phần mềm điều khiển, giúp tính toán góc đặt khớp quay chính xác dựa trên tọa độ không gian $(X, Y, Z)$.
• Cung cấp giải pháp phân loại sản phẩm có chi phí thấp nhờ tận dụng công nghệ in 3D cơ khí, webcam thông dụng và động cơ bước điều khiển qua driver vi bước TB6600, có khả năng áp dụng vào giảng dạy và nghiên cứu thực hành tại các trường đại học khối kỹ thuật.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

1. Hạn chế

• Chất lượng cơ khí: Các chi tiết cấu thành cánh tay robot được gia công bằng công nghệ in 3D nhựa FDM nên độ cứng vững chưa cao, xuất hiện độ rơ cơ khí tại các khớp cầu và khớp hình bình hành sau thời gian dài vận hành, gây sai số tích lũy ở tốc độ cao.
• Hệ thống thị giác máy tính: Việc sử dụng Web Camera phổ thông không có vòng chiếu sáng chuyên dụng (Ring Light) khiến giải thuật xử lý ngưỡng màu HSV dễ bị ảnh hưởng khi cường độ ánh sáng môi trường thay đổi đột ngột.
• Cơ cấu chấp hành: Sử dụng động cơ bước vòng hở (Open-loop Stepper Motor) thay vì động cơ Servo, do đó không có tín hiệu phản hồi vị trí thực từ trục động cơ về PLC trong quá trình chuyển động tốc độ cao để bù trừ sai lệch bước.

2. Hướng phát triển

• Nâng cấp cơ cấu cơ khí cánh tay robot sang vật liệu hợp kim nhôm hoặc sợi carbon gia công CNC chính xác để tăng độ cứng vững và giảm quán tính chuyển động.
• Thay thế webcam bằng Camera công nghiệp chuyên dụng (Industrial Camera) có ống kính tùy biến và đèn chiếu sáng chuẩn công nghiệp để nâng cao độ ổn định của thuật toán xử lý ảnh.
• Nâng cấp hệ thống truyền động sang động cơ Servo hoặc Step có Encoder vòng kín (Closed-loop) nhằm kiểm soát chính xác vị trí và tăng tốc độ gắp sản phẩm trên băng tải chuyển động liên tục (Tracking & Picking).

---

Giá trị tham khảo

Đồ án tốt nghiệp là tài liệu kỹ thuật hữu ích cho:

• Đối tượng: Sinh viên, học viên chuyên ngành Kỹ thuật Điện, Điện Công nghiệp, Tự động hóa, Cơ điện tử và Kỹ thuật Robot đang thực hiện đồ án tốt nghiệp hoặc các dự án nghiên cứu về robot song song và thị giác máy tính.
• Nội dung giá trị chuyên môn cao:
  • Phương pháp giải phương trình động học thuận - nghịch giải tích cho robot song song Delta 3 bậc tự do.
  • Hướng dẫn chi tiết quy trình cấu hình Motion Control (Technology Object), phát xung PTO và lập trình các khối hàm điều khiển chuyển động MC_Power, MC_Home, MC_MoveAbsolute trên phần mềm Siemens TIA Portal V15.
  • Kiến trúc lập trình phần mềm giao diện C# WinForms nhúng thư viện EmguCV để nhận dạng màu sắc, tính trọng tâm vật thể và thiết lập truyền thông thời gian thực với PLC qua OPC KEPServerEX.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Robot Delta trong đề tài có cấu tạo cơ bản như thế nào và di chuyển theo những bậc tự do nào?
Robot Delta trong đồ án gồm một bàn máy cố định gắn 3 động cơ bước dẫn động 3 khâu chủ động, liên kết với bàn máy động thông qua 3 khâu bị động có cấu trúc hình bình hành. Cấu trúc hình học này giới hạn chuyển động của bàn máy động chỉ có 3 bậc tự do tịnh tiến theo các trục $X, Y, Z$ trong không gian Decartes.

2. PLC Siemens S7-1200 điều khiển 3 động cơ bước của cánh tay robot bằng phương thức nào?
PLC S7-1200 (CPU 1212C DC/DC/DC) sử dụng các ngõ ra transistor tốc độ cao để phát xung theo chế độ PTO (Pulse Train Output) với cấu hình 1 chân xung (PUL) và 1 chân hướng (DIR). Chương trình điều khiển cấu hình 3 đối tượng trục (Technology Object Axis) trong TIA Portal V15 kết hợp tính năng Jerk Limit để điều khiển vị trí và làm mịn gia tốc chuyển động.

3. Quy trình xử lý ảnh trên phần mềm C# để xác định tọa độ và màu sắc sản phẩm diễn ra qua các bước nào?
Quy trình gồm 6 bước: (1) Thu nhận ảnh từ Webcam 5MP; (2) Chuyển đổi không gian màu từ RGB sang HSV; (3) Tách ngưỡng nhị phân theo dải màu xác định bằng hàm inRange; (4) Khử nhiễu và làm mịn bằng 2 chu kỳ phép toán co (Erosion kernel $8 \times 8$) và phép toán giãn (Dilation); (5) Tìm đường viền findContours và xấp xỉ hình dạng bằng thuật toán Approximation; (6) Tính toán mô-men hình ảnh để xác định tọa độ trọng tâm $(C_x, C_y)$ của vật thể.

4. Dữ liệu tọa độ từ hệ thống xử lý ảnh máy tính được truyền xuống PLC S7-1200 bằng giao thức gì?
Dữ liệu từ phần mềm C# WinForms được truyền thông xuống PLC S7-1200 thông qua chuẩn giao thức công nghiệp OPC sử dụng phần mềm máy chủ trung gian KEPServerEX kết nối qua cổng mạng Ethernet PROFINET. Đồng thời, dữ liệu hoạt động được ghi nhận và lưu trữ vào cơ sở dữ liệu Microsoft SQL Server.

5. Khối hàm MC_Home trong TIA Portal V15 hỗ trợ những chế độ xác định gốc tọa độ nào cho các trục robot?
Khối MC_Home hỗ trợ 4 chế độ: Active homing (Mode = 3, tự động chuyển động tìm công tắc hành trình để gán gốc), Passive homing (Mode = 2, gán gốc khi trục chuyển động chạm công tắc trong quá trình vận hành thông thường), Direct homing absolute (Mode = 0, gán trực tiếp giá trị tọa độ cài đặt làm gốc tức thời) và Direct homing relative (Mode = 1, bù tọa độ trục hiện tại theo giá trị cài đặt).

---

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Ứng dụng PLC điều khiển Robot Delta phân loại sản phẩm theo màu" đã hoàn thành trọn vẹn mục tiêu thiết kế và thi công mô hình tự động hóa phân loại sản phẩm kết hợp thị giác máy tính. Công trình giải quyết thành công bài toán động học thuận - nghịch cho cơ cấu robot song song 3 bậc tự do, đồng thời tích hợp đồng bộ hệ thống truyền thông giữa C# WinForms, EmguCV, OPC KEPServerEX và PLC Siemens S7-1200. Mặc dù mô hình còn một số giới hạn về độ cứng vững cơ khí in 3D và tính thích ứng quang học của webcam, kết quả thực nghiệm đạt được đã chứng minh tính đúng đắn của giải thuật điều khiển và có giá trị ứng dụng thực tiễn cao trong đào tạo, nghiên cứu kỹ thuật tự động hóa.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1. Giới thiệu Robot Delta Khái niệm robot có cấu trúc song song được Gough và Whitehall đưa ra vào năm 1962. Ngày nay, Delta robot (robot song song là một loại robot được sử dụng nhiều trong công nghiệp, đặc biệt là trong khâu phân loại và đóng gói sản phẩm nhờ vào đặc tính có tốc độ và độ chính xác cao. Robot Delta có cơ cấu động học song song ba bậc tự do, cấu trúc vòng kín.

Trong đó có ba nhánh, với mỗi nhánh, một đầu được nối vào giá di động thông qua cơ cấu hình bình hành. Với cấu trúc hình học như vậy nên giá di động luôn định hướng và chỉ có thể chuyển động tịnh tiến theo 3 trục XYZ. Với nhiều đặc tính nổi trội nên Robot Delta được ứng dụng rộng rãi ở nhiều lĩnh vực khác nhau trong cuộc sống. Dưới đây là 1 số ví dụ cụ thể: Ứng Dụng Trong Công Nghiệp: Hình 1.1 Robot Delta công đoạn đóng gói sản phẩm nhà máy Vinamilk 1 Tieu luan Hình 1.2 Robot Delta trong công nghiệp Ứng dụng trong Y học: Hình 1.3 Robot Delta sử dụng để nâng kính giúp bác sĩ phẫu thuật 2 Tieu luan Ứng dụng trong học tập, nguyên cứu khoa học: Hình 1.4 Sáng kiến SV ứng dụng robot Delta diệt cỏ loại sâu 1.

Mục tiêu, nhiệm vụ đề tài Tìm hiểu cấu tạo thành phần, cấu trúc cơ bản của Robot Delta, tính toán động lực học và áp dụng thực tế về phân loại sản phẩm. Xây dựng phần mềm điều khiển Robot Delta với cả 2 chế độ Auto và Manual, mô phỏng quá trình phân loại sản phẩm trong công nghiệp. Phương án Nhận dạng đối tượng bằng Camera sau đó gửi về PC các giá trị tọa độ, màu sắc, kích thước của đối tượng. PC nhận được dữ liệu sẽ tính toán qua phương trình động lực học để gửi thông tin cho PLC để điều khiển Robot tới gắp và thả vào ô phân loại.

Sử dụng động cơ bước cho 3 cánh tay của Robot để robot vận hành một cách linh hoạt. Sử dụng Web Camera để để nhận dạng vì Web Camera có giá thành rẻ, dễ dàng kết nối với PC nhưng vẫn đáp ứng đủ các tiêu chí theo yêu cầu của đề tài. Các bước tiến hành B1: Xây dựng chương trình tính toán động lực học thuận/nghịch của Robot Delta. B2: Cấu hình PLC S7-1200 đề điều khiển nhiều động cơ bước cùng lúc, sử dụng phần mềm TIA Portal V15.

3 Tieu luan B3: Xây dựng giao diện chương trình điều khiển Robot Delta với ba phần chính: Kết nối PC với PLC, Chế độ Manual, Chế độ Auto. Sử dụng nền tảng Winform của C#. B4: Thiết kế và thi công mô hình in 3D của Robot Delta. B5: Đưa phương trình động lực vào trong chương trình điều khiển truyền thông giữa chương trình điều khiển với PLC bằng OPC Kepserver, tiến hành vận hành Manual.

B6: Nhúng thư viện EmguCV vào phần mềm, lắp thêm Web Camera, điều khiển, xây dựng chương trình xác định tọa độ và màu sắc của vật mẫu để tiến hành phân loại, tiến hành vận hành Auto. B7: Vận hành hiểu chỉnh phần cứng và phần mềm. 4 Tieu luan CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2. Phương trình động lực học Robot Delta 2.

Cấu tạo robot song song Delta Hình 2.5 Cấu tạo cơ bản của Robot Delta Cấu tạo của robot bao gồm các phần như sau: - Bàn máy cố định F, bàn máy động E. - Ba khâu chủ động F1J1, F2J2, F3J3 liên kết với bàn máy cố định bằng các khớp quay và được dẫn động bởi 3 động cơ, các động cơ này gắn chặn với bàn máy cố định F. - Ba khâu bị động J1E1, J2E2, J3E3, mỗi khâu là một cấu trúc hình bình hành. Nhờ tính chất của các khâu hình bình hành nên bàn máy động là một vật rắn chuyển động tịnh tiến trong không gian.

Như vậy robot có 3 bậc tự do xác định bởi 3 toạ độ θ1 , θ2 , θ3 trong không gian khớp. Động học thuận Robot Từ các góc θ1 , θ2 , θ3  Tọa độ ( x 0 , y 0 , z 0)của điểm E0. Nếu ta đã biết góc θ x, chúng ta có thể dễ dàng tìm thấy tọa độ của các điểm J1, J2 và J3. Các khớp nối J1E1, J2E2 và J3E3 có thể tự do xoay quanh các điểm J1, J2 và J3 tương ứng, tạo thành ba hình cầu có bán kính re.

5 Tieu luan Hình 2.6 Mô hình động học robot delta Ta di chuyển các tâm của các hình cầu từ các điểm J 1 , J 2 và J 3 đến các điểm J ’1 , J '2 và J ’3 bằng cách sử dụng các vector chuyển tiếp E1 E0 , E 2 E 0 và E3 E0 tương ứng. Sau quá trình chuyển đổi này, tất cả ba hình cầu sẽ giao nhau tại một điểm: E0 , như được thể hiện trong hình phía dưới: Hình 2.7 Mô hình động học robot delta Vì vậy, để tìm tọa độ ( x 0 , y 0 , z 0) của điểm E0 , chúng ta cần giải quyết tập hợp ba 2 2 2 2 phương trình như ( x−x j ) + ( y− y j ) + ( z−z j ) =r e, nơi tọa độ các tâm hình cầu ( x j , y j , z j) và bán kính r e đã biết. 6 Tieu luan Hình 2.8 Tọa độ các điểm J '1 , J '2 , J '3 trên mặt phẳng Oxy f f O F 1=O F2 =O F 3= tan ( 30 0 )= 2 2 √3 e e J 1 J '1=J 2 J '2 =J 3 J '3 = tan ( 300 ) = 2 2 √3 F 1 J 1=r f cos ( θ1 ) , F2 J 2=r f cos ( θ2 ) , F3 J 3=r f cos ( θ3 ) f −e ( J '1 0 ;− 2 √3 −r f cos θ1 ;−r f sin θ1 ) f −e f −e J '2 (( 2 √3 ) +r f cos θ2 cos 300 ; 2 √3( ) + r f cos θ 2 sin 300 ;−r f sinθ 2 ) f −e f −e J '3 (( √ 2 3 ) +r f cos θ3 cos 30 0 ; ( 2 √3 ) +r f cos ( θ3 ) sin 300 ;−r f sin θ3 ) Trong các phương trình sau đây ta sẽ chỉ định tọa độ của các điểm J 1 , J 2 , J 3 là ( x 1 , y 1 , z 1 ), ( x 2 , y 2 , z 2 ) và ( x 3 , y 3 , z3 ). Dưới đây là phương trình của ba hình cầu: 2 2 x 2 + ( y − y 1) + ( z−z 1) =r 2e x 2 + y 2+ z2 −2 y 1 y−2 z 1 z=r 2e − y 21−z 21 ( 1 ) { 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 { ( x−x 2 ) + ( y− y 2 ) + ( z−z 2 ) =r e ⇒ x + y + z −2 x 2 x−2 y 2 y−2 z 2 z=r e − x2− y 2−z 2 ( 2 ) 2 2 2 2 2 2 2 2 ( x−x 3 ) + ( y− y 3 ) + ( z−z 3 ) =r e x + y + z −2 x 3 x−2 y 3 y−2 z3 z=r e −x 3− y 3−z 3 ( 3 ) 2 2 2 2 Đặt: w i=x 2i + y 2i + z 2i , ta được: ¿ Từ (4) - (5): x=a 1 z +b1 ( 7 ) y=a2 z +b 2( 8) 1 a 1= [ ( z 2−z 1 )( y 3− y 1 )−(z 3−z 1)( y 2− y 1 )] d 7 Tieu luan −1 b 1= [ ( w 2−w 1) ( y 3 − y 1 )−( w3−w1 ) ( y 2− y 1 ) ] 2d −1 a 2= ( z −z ) x −( z 3 −z1 ) x 2 ] d [ 2 1 3 1 b 2= ( w −w1 ) x 3−( w3−w1 ) x 2 ] 2d [ 2 d= ( y 2− y 1 ) x3 −( y 3− y 1 ) x 2 Thế (7), (8) vào (1) ta được: ( a21 +a22 +1 ) z 2+ 2 ( a1 +a2 ( b2 − y 1) −z 1 ) z+ ( b21 + ( b 2− y 1 )2 + z 21−r 2e )=0 Cuối cùng, ta cần giải phương trình này và tìm z0 (chúng ta nên chọn gốc phương trình âm nhỏ nhất), và sau đó tính x0 và y0 từ (7) và (8).

Động học nghịch Robot Động học nghịch: Hình 2.9 Mô hình động học robot delta với các thông số cho trước Các thông số: f, rf, re, e cho trước. Do khớp nối thiết kế của robot F1J1 (xem hình bên dưới) chỉ có thể xoay trong mặt phẳng YZ, tạo thành hình tròn với tâm tại điểm F1 và bán kính rf. J1 và E1 được gọi là khớp nối phổ quát, có nghĩa là E1J1 có thể xoay tự do tương đối với E1, tạo thành hình cầu với tâm tại điểm E1 và bán kính re. 8 Tieu luan Hình 2.10 Minh họa động học của cánh tay đòn Giao điểm của hình cầu này và mặt phẳng YZ là một đường tròn có tâm tại điểm E'1và bán kính E'1 J 1(trong đó E'1 là phép chiếu của điểm E1 trên mặt phẳng YZ).

Điểm J 1 có thể được tìm thấy bây giờ như là giao điểm của các đường tròn bán kính đã biết với tâm là E'1 và F 1 (chúng ta chỉ nên chọn một điểm giao nhau với tọa độ Y nhỏ hơn). Và nếu ta biết J 1, ta có thể tính được góc θ1. Xét mặt phẳng YZ: Hình 2.11 Mặt phẳng YZ Ta có: 9 Tieu luan e e e e o E ( x 0 , y 0 , z 0 ) E E1= tan 30 = 2 2 √3 E1 x 0 , y 0− 2√ 3 ( , z 0 ⇒ E '1= 0 , y 0 − 2 √3 , z0 ) ( ) f E E'1=x 0 ⇒ E'1 J 1=√ E1 J 21 −E1 E '12 =√ r 2e −x 20 F 1 0 ,− ( 2 √3 ,0 ) 2 f 2 √3 ) { ( 2 2 2 + z =r 2 2 yJ + ( y − y ) + ( z −z ) =r ⇒ J1 f {( y − y ) + (z −z ) =r −x ( y − y + 2 e√3 ) +( z −z ) =r −x ⇒ J (0 , y , z ) 1 J1 F1 J1 F1 f 2 2 2 2 2 1 J1 J1 J1 ' E1 J1 E1 ' e 0 2 2 2 J1 0 J1 0 e 0 zJ θ1=arctan ( yF −yJ 1 1 1 ) Do khớp F ❑1 J 1chỉ di chuyển trong mặt phẳng YZ, vì vậy chúng ta hoàn toàn bỏ qua tọa độ X.