Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong xu thế tự động hóa và hiện đại hóa sản xuất, việc ứng dụng robot công nghiệp nhằm thay thế sức lao động chân tay, nâng cao năng suất và đảm bảo tính chính xác trong các dây chuyền đóng gói, phân loại sản phẩm ngày càng trở nên thiết yếu. Yêu cầu này càng được chú trọng hơn sau bối cảnh đại dịch COVID-19 nhằm đảm bảo an toàn cho nhân công và duy trì tính ổn định của các dây chuyền quy mô lớn.

Bên cạnh các dòng robot nối tiếp truyền thống như SCARA hay robot khớp nối 3 đến 4 bậc tự do, Robot Delta (robot song song ba bậc tự do) nổi bật nhờ kết cấu động học vòng kín đặc thù, mang lại ưu thế vượt trội về tốc độ di chuyển, gia tốc lớn và độ chính xác định vị cao. Nhằm hiện thực hóa giải pháp phân loại tự động kết hợp thị giác máy tính và điều khiển công nghiệp, đề tài "Ứng dụng PLC điều khiển Robot Delta phân loại sản phẩm theo màu" được thực hiện bởi nhóm tác giả tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu cốt lõi của đề tài là ứng dụng bộ điều khiển lập trình PLC Siemens S7-1200 kết hợp công nghệ xử lý ảnh số để xây dựng thuật toán điều khiển và thi công mô hình Robot Delta có khả năng nhận diện, phân loại sản phẩm theo 3 màu sắc cơ bản (đỏ, xanh lá cây, xanh lam) trên hệ thống băng tải.

Nhiệm vụ nghiên cứu

Đề tài xác định 5 nhiệm vụ kỹ thuật cụ thể:

  1. Thiết kế và thi công hệ cơ khí Robot Delta 3 bậc tự do.
  2. Thiết kế, lắp ráp và đấu nối tủ điện điều khiển trung tâm.
  3. Xây dựng chương trình điều khiển chuyển động trên PLC S7-1200 bằng phần mềm TIA Portal.
  4. Xây dựng chương trình xử lý ảnh nhận dạng màu sắc và tính toán tọa độ vật thể bằng C# và thư viện EmguCV.
  5. Xây dựng ứng dụng giao diện điều khiển giám sát (WinForms) liên kết thời gian thực giữa máy tính, PLC và cơ sở dữ liệu.

Quy trình triển khai

Quá trình nghiên cứu được tiến hành qua 7 bước:

  • Bước 1: Xây dựng mô hình toán học và chương trình tính toán động lực học thuận/nghịch của Robot Delta.
  • Bước 2: Cấu hình PLC S7-1200 để phát xung điều khiển đồng thời nhiều động cơ bước trên phần mềm TIA Portal V15.
  • Bước 3: Lập trình giao diện điều khiển trên nền tảng C# WinForms gồm 3 phân hệ chính (Kết nối PC - PLC, chế độ Manual, chế độ Auto).
  • Bước 4: Thiết kế 3D và gia công tạo hình các chi tiết cơ khí Robot Delta bằng công nghệ in 3D.
  • Bước 5: Nhúng giải thuật động học vào phần mềm điều khiển, thiết lập truyền thông giữa PC và PLC thông qua OPC KepServer, tiến hành chạy thử nghiệm chế độ Manual.
  • Bước 6: Tích hợp thư viện EmguCV và Web Camera để xây dựng thuật toán nhận diện màu sắc, xác định tọa độ phôi mẫu và chạy thử nghiệm chế độ Auto.
  • Bước 7: Vận hành toàn hệ thống, hiệu chỉnh thông số phần cứng và thuật toán phần mềm.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Cơ cấu động học Robot Delta 3 bậc tự do tịnh tiến, thuật toán xử lý ảnh nhận diện màu sắc và hệ thống điều khiển vị trí nhiều trục sử dụng PLC S7-1200.
  • Phạm vi thực nghiệm: Mô hình băng tải phân loại phôi mẫu dạng hình học cơ bản mang 3 màu sắc (xanh lá, xanh lam, đỏ); sử dụng Web Camera 5MP trong điều kiện ánh sáng phòng thực nghiệm tại bộ môn Điện Công nghiệp, Khoa Điện - Điện tử.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết động học Robot Delta

Robot Delta là cơ cấu robot song song gồm bàn máy cố định $F$, bàn máy động $E$, và 3 nhánh động học đối xứng. Mỗi nhánh bao gồm một khâu chủ động $F_iJ_i$ liên kết khớp quay với bàn máy cố định (dẫn động bởi động cơ bước) và một khâu bị động $J_iE_i$ dạng hình bình hành. Cấu trúc hình học này giữ cho bàn máy động luôn song song với bàn máy cố định và chỉ chuyển động tịnh tiến theo 3 trục không gian $(X, Y, Z)$.

Bài toán động học Đầu vào Đầu ra Phương pháp giải quyết trong đề tài
Động học thuận 3 góc quay khớp chủ động $\theta_1, \theta_2, \theta_3$ Tọa độ điểm thao tác $E_0(x_0, y_0, z_0)$ Tịnh tiến tâm 3 mặt cầu bán kính $r_e$ từ $J_1, J_2, J_3$ về $J'_1, J'_2, J'_3$. Giải hệ 3 phương trình giao điểm mặt cầu, rút gọn về phương trình bậc hai theo $z_0$: $(a_1^2 + a_2^2 + 1)z^2 + 2[a_1 + a_2(b_2 - y_1) - z_1]z + [b_1^2 + (b_2 - y_1)^2 + z_1^2 - r_e^2] = 0$. Chọn nghiệm âm nhỏ nhất rồi suy ra $x_0, y_0$.
Động học nghịch Tọa độ vị trí mong muốn $E_0(x_0, y_0, z_0)$ 3 góc quay $\theta_1, \theta_2, \theta_3$ của 3 động cơ Khâu chủ động $F_1J_1$ chỉ quay trong mặt phẳng $YZ$, bỏ qua tọa độ $X$. Xác định giao điểm đường tròn tâm $F_1$ bán kính $r_f$ và đường tròn tâm $E'1$ bán kính $\sqrt{r_e^2 - x_0^2}$, tính $\theta_1 = \arctan\left(\frac{z{J1}}{y_{F1} - y_{J1}}\right)$. Áp dụng ma trận xoay quanh trục $Z$ các góc $120^\circ$ và $-120^\circ$ để tính tiếp $\theta_2, \theta_3$.

Lý thuyết xử lý ảnh số

  • Không gian màu HSV: Chuyển đổi từ RGB sang mô hình trụ HSV (Hue - Saturation - Value) với độ sâu 8-bit (thang giá trị $[0, 255]$). Dùng hàm inRange để phân ngưỡng nhị phân theo các dải màu đỏ, xanh lá, xanh lam, tách đối tượng khỏi phông nền.
  • Xử lý hình thái học (Morphology): Sử dụng phần tử cấu trúc kích thước $8 \times 8$, áp dụng 2 lần phép toán co (Erosion) để triệt tiêu các điểm nhiễu và tách các đối tượng dính liền, sau đó thực hiện 2 lần phép toán giãn (Dilation) để phục hồi kích thước hình học và làm mịn đường viền bao.
  • Trích xuất Contour và Moments: Sử dụng thuật toán findContours với chế độ RETR_CCOMP và phương pháp xấp xỉ chainApproxSimple. Xác định tâm hình học $(C_x, C_y)$ của phôi mẫu thông qua Moment không gian ảnh: $$M_{ij} = \sum_{x} \sum_{y} x^i y^j I(x, y) \implies C_x = \frac{M_{10}}{M_{00}}, \quad C_y = \frac{M_{01}}{M_{00}}$$
  • Thuật toán Douglas-Peucker (Approximation Contour): Đệ quy xấp xỉ đường bao đa giác với ngưỡng sai số khoảng cách $\varepsilon > 0$ để xác định hình dạng hình học đối tượng.

Phương pháp nghiên cứu và thiết bị sử dụng

Nghiên cứu kết hợp phương pháp giải tích toán học, mô phỏng tham số, thiết kế kỹ thuật và kiểm nghiệm thực nghiệm trên mô hình vật lý. Dữ liệu thực nghiệm được thu thập trực tiếp từ hệ thống cảm biến quang, camera và encoder.

Thiết bị / Công cụ Thông số kỹ thuật / Phiên bản Vai trò trong hệ thống
PLC S7-1200 CPU 1212C DC/DC/DC Bộ điều khiển trung tâm, phát xung PTO điều khiển chuyển động
Module mở rộng SM 1222 DQ 8xRelay/2A (6ES7222-1HF32-0XB0) Đóng cắt van khí, bơm hút chân không và động cơ kéo băng tải
Driver động cơ TB6600 (Microstep, 9V–42VDC, dòng tối đa 4A) Khuếch đại công suất và phân bước điều khiển 3 động cơ bước
Web Camera Độ phân giải 5.0 Megapixel Thu nhận luồng video tĩnh/động phục vụ phân tích thị giác máy
Encoder & Công tắc Encoder quay quang học, công tắc hành trình KW11 Đo tốc độ băng tải qua ngõ HSC; xác định điểm gốc máy (Homing)
Phần mềm điều khiển TIA Portal V15, Visual Studio (C# WinForms) Lập trình logic Motion Control và xây dựng giao diện vận hành PC
Thư viện & Giao thức EmguCV (.NET wrapper của OpenCV), OPC KepServer Xử lý ảnh thị giác máy tính và truyền thông dữ liệu PC - PLC - SQL

Thiết kế và triển khai hệ thống

Thiết kế phần cứng và cơ khí

  • Kết cấu cơ khí: Toàn bộ các bộ phận giá đỡ bàn máy cố định, các khớp cầu, khớp xoay, cánh tay đòn chủ động và bàn máy động được mô hình hóa không gian 3D trên phần mềm Autodesk Fusion 360, sau đó được chế tạo bằng công nghệ in 3D với vật liệu polyme đảm bảo tỷ lệ khối lượng nhẹ nhằm tối ưu hóa quán tính động lực học.
  • Tủ điều khiển: Bố trí nguồn cấp kép cách ly gồm bộ nguồn tổ ong 24VDC (cấp cho PLC S7-1200, module SM 1222, cảm biến) và bộ nguồn 12VDC (cấp cho driver động cơ bước, bơm hút và van khí nén). Ba công tắc hành trình KW11 được gắn tại vị trí giới hạn góc trên của 3 cánh tay đòn để phục vụ quy trình xác định gốc tọa độ máy (Homing).
  • Hệ thống chấp hành và đo lường: Động cơ bước liên kết với 3 trục qua driver TB6600 được kết nối với các chân phát xung PTO tốc độ cao của PLC (Q0.0 phát xung, Q0.1 định hướng quay). Băng tải truyền động được gắn kèm Encoder đưa tín hiệu hồi tiếp về kênh đếm xung tốc độ cao HSC (High-Speed Counter) của CPU 1212C để tính toán tốc độ thực tế. Khâu chấp hành cuối sử dụng đầu hút chân không điều khiển qua rơ-le của module SM 1222.

Cấu trúc phần mềm và thuật toán điều khiển

  • Motion Control trên PLC (TIA Portal V15): Hệ thống sử dụng đối tượng công nghệ Technology Object (TO) của Siemens để điều khiển đồng bộ 3 trục chuyển động. Thuật toán làm mịn quỹ đạo sử dụng tính năng Jerk Limit nhằm giảm độ rung giật cơ khí khi tăng/giảm tốc.
Khối hàm PLCopen Tham số đầu vào chính Chức năng vận hành
MC_Power Axis, Enable, StopMode Kích hoạt hoặc ngắt nguồn điều khiển trục chuyển động
MC_Reset Axis, Execute Xóa và xác nhận các lỗi cấu hình hoặc lỗi vận hành dừng trục
MC_Home Axis, Execute, Position, Mode Thiết lập điểm tham chiếu gốc tọa độ (hỗ trợ Active/Passive/Direct Homing)
MC_Halt Axis, Execute Dừng chuyển động của trục với gia tốc giảm tốc định trước
MC_MoveAbsolute Axis, Execute, Position, Velocity Phát xung điều khiển trục di chuyển đến vị trí góc tuyệt đối
MC_MoveRelative Axis, Execute, Distance, Velocity Phát xung điều khiển trục di chuyển một khoảng tương đối
MC_MoveJog Axis, JogForward, JogBackward, Velocity Điều khiển chuyển động nhích từng bước ở chế độ vận hành bằng tay
  • Phần mềm giám sát WinForms (C#): Được tổ chức thành 4 phân hệ giao diện:
    • Trang Kết nối (Connect): Thiết lập cấu hình truyền thông dữ liệu hai chiều với PLC và cơ sở dữ liệu SQL Server thông qua máy chủ OPC KepServer.
    • Trang Manual: Cho phép người vận hành bật/tắt từng trục, hiệu chỉnh Homing, chạy thử nghiệm Jog từng bước, cưỡng bức đóng/ngắt băng tải và đầu hút.
    • Trang Auto: Hiển thị hình ảnh camera trực tiếp, các thông số nhận diện màu sắc, tọa độ đối tượng $(X, Y, Z)$, trạng thái hàng đợi phân loại và tiến trình thực thi của robot.
    • Trang Setting: Cho phép tinh chỉnh ngưỡng lọc màu HSV, vận tốc định vị, gia tốc và khoảng thời gian trễ gắp/thả.

Quy trình phân loại tự động

  1. Web Camera liên tục quét vùng làm việc ở đầu băng tải.
  2. Khi phôi mẫu đi vào khung hình, module EmguCV chuyển đổi ảnh sang HSV, trích xuất mặt nạ nhị phân theo ngưỡng màu (đỏ, xanh lá, xanh lam), thực hiện 2 lần co dãn loại bỏ nhiễu và tìm tâm $(C_x, C_y)$ bằng Moments.
  3. Thuật toán hàng đợi sắp xếp thứ tự phôi xuất hiện trên băng tải; ma trận chuyển đổi quy đổi tọa độ điểm ảnh sang tọa độ không gian thực của gốc Robot Delta.
  4. Tốc độ di chuyển của phôi được đồng bộ thông qua xung Encoder đọc bởi khối HSC.
  5. Máy tính giải bài toán động học nghịch, tính toán ra 3 góc quay $(\theta_1, \theta_2, \theta_3)$ và gửi xuống PLC qua OPC KepServer.
  6. PLC gọi các khối lệnh MC_MoveAbsolute phát chuỗi xung PTO tương ứng đến 3 driver TB6600, hạ đầu hút gắp vật thể và chuyển hướng thả vào đúng ngăn phân loại màu tương ứng.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về đề tài

  • Khái quát lịch sử phát triển của robot cấu trúc song song từ ý tưởng ban đầu của Gough và Whitehall (1962) đến các ứng dụng hiện đại.
  • Khảo sát các ứng dụng thực tế của Robot Delta: đóng gói sản phẩm tại nhà máy sữa Vinamilk, hỗ trợ nâng kính vi phẫu trong phẫu thuật y học, và sáng kiến robot nông nghiệp diệt cỏ, bắt sâu.
  • Xác định mục tiêu, nhiệm vụ đề tài và quy trình thực hiện gồm 7 bước cụ thể nhằm kết hợp PLC S7-1200 và xử lý ảnh EmguCV để điều khiển Robot Delta.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

  • Xây dựng chi tiết hệ phương trình toán học giải bài toán động học thuận (từ 3 góc quay $\theta_1, \theta_2, \theta_3$ giải phương trình giao điểm 3 mặt cầu để tìm tọa độ $x_0, y_0, z_0$) và động học nghịch (từ tọa độ $x_0, y_0, z_0$ chiếu lên mặt phẳng $YZ$ và dùng phép xoay tọa độ $120^\circ$ quanh trục $Z$ để tìm $\theta_1, \theta_2, \theta_3$).
  • Trình bày cơ sở lý thuyết xử lý ảnh số: biểu diễn ma trận điểm ảnh, ảnh mức xám, không gian màu HSV, phép toán hình thái học co (Erosion) và giãn (Dilation) với phần tử $8 \times 8$, trích xuất đường viền Contour bằng thuật toán findContours (RETR_CCOMP), tính tâm hình học qua Moments, và giải thuật xấp xỉ đa giác Approximation.
  • Giới thiệu thông số và sơ đồ đấu nối phần cứng: CPU PLC S7-1200 (1212C DC/DC/DC), module mở rộng SM 1222 DQ 8xRelay/2A, driver vi bước TB6600, nguyên lý động cơ bước, công tắc hành trình KW11 và cấu tạo cảm biến Encoder quang học.
  • Trình bày kiến trúc phần mềm: ngôn ngữ C# .NET, thư viện EmguCV bọc OpenCV, cấu hình phát xung PTO trong TIA Portal V15, cấu trúc đối tượng công nghệ Technology Object, chức năng giảm giật Jerk Limit, chi tiết các khối hàm PLCopen (MC_Power, MC_Reset, MC_Home, MC_Halt, MC_MoveAbsolute, MC_MoveRelative, MC_MoveJog), và giao thức kết nối dữ liệu OPC KepServer.

Chương 3: Thuật toán điều khiển

  • Xây dựng lưu đồ giải thuật điều khiển toàn diện cho PLC với các khối chương trình con: khối điều khiển vị trí động cơ bước, khối vận hành bằng tay (Manual), khối đếm xung tốc độ cao HSC đọc tín hiệu Encoder để tính toán vận tốc băng tải.
  • Xây dựng cấu trúc chương trình WinForms: lưu đồ tương tác 3 nút nhấn START, STOP, RESET; thuật toán nhận diện màu sắc qua hàm InRange và biến đổi 2 lần co dãn; giải thuật sắp xếp hàng đợi vật thể theo thứ tự di chuyển trên băng tải.
  • Thiết lập phương pháp chuyển đổi không gian tọa độ từ hệ tọa độ khung hình camera sang hệ tọa độ làm việc thực tế của Robot Delta.
  • Thiết lập sơ đồ kiến trúc liên kết dữ liệu thời gian thực giữa ứng dụng máy tính PC, bộ điều khiển PLC và cơ sở dữ liệu SQL Server thông qua phần mềm trung gian KepServer OPC.

Chương 4: Thi công mô hình

  • Quá trình thiết kế mô hình 3D trên phần mềm Fusion 360 và thực hiện in 3D các linh kiện cơ khí của Robot Delta (khung treo, cánh tay đòn, khớp nối).
  • Thi công phần cứng: sơ đồ đấu nối phát xung từ PLC đến 3 driver TB6600 điều khiển 3 động cơ bước; bố trí vị trí công tắc hành trình phục vụ Homing; sơ đồ đấu nối module SM 1222 với hệ thống bơm hút chân không và động cơ kéo băng tải; sơ đồ tích hợp Encoder đo tốc độ với PLC.
  • Lắp ráp hoàn chỉnh tủ điện điều khiển tích hợp hai nguồn cấp cách ly 24VDC và 12VDC.
  • Hoàn thiện lập trình và đóng gói 4 giao diện điều khiển phần mềm WinForms: trang Kết nối (Connect), trang Vận hành thủ công (Manual), trang Vận hành tự động (Auto), và trang Cài đặt thông số (Setting).

Chương 5: Đánh giá kết quả và nhận xét

  • Đánh giá kết quả xử lý ảnh: hệ thống nhận diện chính xác vùng màu và trích xuất tâm hình học của 3 nhóm màu sắc mẫu thử (đỏ, xanh lá cây, xanh lam) sau các bước lọc màu HSV và co dãn hình thái học.
  • Đánh giá kết quả vận hành cơ khí: Robot Delta thực hiện chu trình bám bắt, gắp và thả vật thể chính xác theo màu sắc từ băng tải vào các ô phân loại tương ứng ở cả hai chế độ Manual và Auto.
  • Tổng kết các khối kiến thức đã nghiên cứu, các hạng mục phần cứng/phần mềm đã hoàn thành, chỉ ra các điểm hạn chế kỹ thuật của mô hình và đề xuất các định hướng phát triển tiếp theo.

Kết quả và đóng góp kỹ thuật

Kết quả thực nghiệm

  • Hệ thống xử lý ảnh: Nhận diện và tách biệt thành công 3 màu sắc phôi mẫu cơ bản (đỏ, xanh lục, xanh lam). Việc áp dụng quy trình xử lý hình thái học (2 lần co và 2 lần giãn với ma trận phần tử $8 \times 8$) đã triệt tiêu hiệu quả các điểm nhiễu quang học, làm mịn biên dạng bao và cho phép hàm Image Moments tính toán chính xác tọa độ tâm $(C_x, C_y)$ của vật thể.
  • Hệ thống điều khiển chuyển động: Cấu hình thành công bộ phát xung PTO trên CPU 1212C kết hợp đối tượng Technology Object trong TIA Portal V15, điều khiển đồng bộ 3 động cơ bước qua driver TB6600. Chức năng Jerk Limit giúp làm mịn chuyển động, hạn chế rung giật khi robot thay đổi gia tốc đột ngột.
  • Tích hợp hệ thống: Giao diện C# WinForms kết nối thành công với PLC S7-1200 qua OPC KepServer, phản hồi trạng thái thời gian thực và thực hiện chính xác các chu trình Homing, chuyển động Manual từng trục và chu trình phân loại Auto bám theo tín hiệu Encoder băng tải.

Đóng góp kỹ thuật của đề tài

  • Xây dựng thành công quy trình khép kín tích hợp thư viện thị giác máy tính mã nguồn mở (EmguCV/C#) với bộ điều khiển lập trình công nghiệp tiêu chuẩn (PLC S7-1200) thông qua chuẩn truyền thông công nghiệp OPC.
  • Ứng dụng tường minh các phương trình động học thuận/nghịch giải tích vào bài toán điều khiển cơ cấu robot song song 3 bậc tự do trong không gian thực.
  • Thiết kế và chế tạo thành công mô hình phần cứng hoàn chỉnh với chi phí tối ưu nhờ ứng dụng công nghệ in 3D, tạo tiền đề cho các nghiên cứu thực nghiệm và đào tạo chuyên ngành Tự động hóa.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

  • Độ cứng vững cơ khí: Các chi tiết cơ khí và khớp cầu được chế tạo bằng công nghệ in 3D nhựa nên độ cứng vững chưa cao, xuất hiện sai số cơ học và rung lắc nhẹ khi robot vận hành ở dải vận tốc lớn.
  • Độ nhạy sáng của hệ thống thị giác: Việc sử dụng Web Camera thông thường khiến thuật toán phân ngưỡng màu HSV dễ bị ảnh hưởng khi cường độ ánh sáng môi trường xung quanh thay đổi đột ngột.
  • Tốc độ chu kỳ phân loại: Hệ thống sử dụng động cơ bước điều khiển vòng hở (open-loop) nên tốc độ đáp ứng và khả năng tăng tốc bị giới hạn so với động cơ AC Servo chuyên dụng trong công nghiệp.

Hướng phát triển

  • Thay thế các chi tiết in 3D bằng vật liệu hợp kim nhôm hoặc kim loại gia công cơ khí chính xác CNC để nâng cao độ bền, độ cứng vững và giảm thiểu sai số truyền động.
  • Nâng cấp cơ cấu chấp hành sang hệ thống động cơ AC Servo có phản hồi vòng kín (closed-loop) nhằm gia tăng vận tốc phân loại và độ chính xác lặp lại.
  • Trang bị Camera công nghiệp (Industrial Camera) kèm buồng chụp có hệ thống đèn chiếu sáng chuyên dụng (chống lóa, ổn định quang thông) để tăng độ ổn định của thuật toán xử lý ảnh.
  • Mở rộng thuật toán thị giác máy tính: tích hợp các mô hình học sâu (Deep Learning) để nhận diện và phân loại sản phẩm theo kích thước, biên dạng hình học phức tạp hoặc phát hiện lỗi khuyết tật sản phẩm.

Giá trị tham khảo

Tài liệu đồ án này mang lại giá trị tham khảo thực tiễn cao cho:

  • Sinh viên và giảng viên các ngành Kỹ thuật Điều khiển & Tự động hóa, Điện công nghiệp, Cơ điện tử và Robot học: Cung cấp tài liệu chi tiết về phương pháp tính toán động học giải tích cho robot song song Delta 3 bậc tự do.
  • Kỹ sư tích hợp hệ thống tự động hóa: Cung cấp hướng dẫn từng bước về việc cấu hình Motion Control với Technology Object, phát xung PTO và lập trình các khối hàm chuẩn PLCopen (MC_Power, MC_Home, MC_MoveAbsolute...) trên nền tảng Siemens TIA Portal.
  • Người nghiên cứu ứng dụng thị giác máy tính công nghiệp: Tham khảo kiến trúc kết nối truyền thông thời gian thực giữa giao diện C# .NET, thư viện xử lý ảnh EmguCV/OpenCV và PLC thông qua giao thức trung gian OPC KepServer.

Câu hỏi thường gặp

1. Đề tài giải quyết bài toán động học nghịch của Robot Delta như thế nào?

Nhóm tác giả khai thác tính chất đối xứng của robot song song. Do khâu chủ động thứ nhất $F_1J_1$ chỉ chuyển động trong mặt phẳng $YZ$, tọa độ $X$ được loại bỏ để quy về bài toán tìm giao điểm của hai đường tròn trên mặt phẳng $YZ$, từ đó tính ra góc $\theta_1 = \arctan\left(\frac{z_{J1}}{y_{F1} - y_{J1}}\right)$. Hai góc còn lại ($\theta_2, \theta_3$) được tính toán bằng chính thuật toán trên sau khi áp dụng ma trận xoay hệ tọa độ quanh trục $Z$ lần lượt các góc $120^\circ$ và $-120^\circ$.

2. Thuật toán xử lý ảnh thực hiện các bước nào để trích xuất tọa độ tâm của phôi mẫu?

Quá trình xử lý ảnh trải qua 5 bước: (1) Chuyển đổi ảnh màu từ hệ RGB sang không gian màu HSV 8-bit; (2) Nhị phân hóa bằng hàm inRange theo ngưỡng màu xác định; (3) Áp dụng biến đổi hình thái học gồm 2 lần co (Erosion) với ma trận $8 \times 8$ và 2 lần giãn (Dilation) để lọc nhiễu và làm mịn biên dạng; (4) Tìm đường bao bằng hàm findContours với cờ RETR_CCOMP; (5) Tính toán tâm hình học $(C_x, C_y)$ dựa trên công thức Image Moments ($C_x = M_{10}/M_{00}, C_y = M_{01}/M_{00}$).

3. Cấu hình Motion Control trên PLC S7-1200 trong đề tài sử dụng phương thức phát xung nào?

Đề tài sử dụng bộ tạo xung PTO (Pulse Train Output) tích hợp trên CPU 1212C DC/DC/DC với chu kỳ xung đối xứng ($T_{on} = T_{off} = T/2$), tần số hỗ trợ lên đến 100 kHz. Tín hiệu xung được xuất qua chân Q0.0 (chân phát xung tốc độ) và Q0.1 (chân định hướng quay) để điều khiển driver vi bước TB6600 thông qua đối tượng công nghệ Technology Object.

4. Dữ liệu giữa ứng dụng xử lý ảnh C# và PLC S7-1200 được truyền thông qua cơ chế nào?

Hệ thống sử dụng phần mềm máy chủ OPC KepServer làm cầu nối trung gian. Ứng dụng C# WinForms sau khi tính toán tọa độ và màu sắc sẽ ghi dữ liệu vào các Tag của KepServer; KepServer tự động đồng bộ hóa các Tag này xuống các vùng nhớ dữ liệu tương ứng của PLC S7-1200 qua cổng mạng PROFINET (Ethernet), đồng thời cập nhật nhật ký vận hành vào cơ sở dữ liệu SQL Server.

5. Khối hàm nào trong TIA Portal được sử dụng để đưa robot về gốc tọa độ và có những chế độ nào?

Đề tài sử dụng khối lệnh MC_Home để đồng bộ tọa độ trục với vị trí vật lý thực tế. Khối lệnh này hỗ trợ 4 chế độ: Active Homing (Mode = 3, tự động di chuyển tìm công tắc hành trình), Passive Homing (Mode = 2, homing thụ động khi chạm công tắc trong quá trình di chuyển), Direct Homing Absolute (Mode = 0, gán trực tiếp vị trí hiện tại làm gốc tọa độ), và Direct Homing Relative (Mode = 1, bù vị trí trục hiện tại một khoảng xác định).


Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Ứng dụng PLC điều khiển Robot Delta phân loại sản phẩm theo màu" của sinh viên Phùng Huỳnh Minh Tuấn và Trần Hảo Ý đã hoàn thành toàn diện các mục tiêu thiết kế, tính toán lý thuyết và thi công thực nghiệm mô hình phân loại tự động. Nghiên cứu đã kết hợp thành công cơ chế điều khiển chuyển động vị trí đa trục của PLC S7-1200 với công nghệ xử lý ảnh số EmguCV trên nền tảng truyền thông công nghiệp OPC KepServer. Mô hình thử nghiệm đạt khả năng nhận diện chính xác 3 nhóm màu sắc và thực hiện chu trình gắp thả ổn định, cung cấp tài liệu kỹ thuật có giá trị tham khảo cao cho lĩnh vực robot song song và tự động hóa công nghiệp.