Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh công nghiệp hóa và tự động hóa phát triển mạnh mẽ, công nghệ chế tạo robot đã trở thành một thành phần quan trọng trong dây chuyền sản xuất hiện đại. Việc ứng dụng robot giúp thay thế con người thực hiện các thao tác lặp đi lặp lại, nguy hiểm, từ đó nâng cao năng suất, tiết kiệm chi phí và giảm thiểu nguy cơ tai nạn lao động. Trong các dây chuyền phân loại và đóng gói sản phẩm đòi hỏi tốc độ cao cùng độ chính xác nghiêm ngặt, robot Delta (robot song song) sở hữu nhiều ưu điểm vượt trội so với các loại robot chuỗi động học hở như robot Scara hay robot khớp nối nhờ kết cấu cơ khí nhẹ, linh hoạt và độ ổn định cao. Xuất phát từ nhu cầu thực tiễn đó, đề tài "Ứng dụng PLC S7-1200 điều khiển Robot Delta phân loại sản phẩm theo màu" được thực hiện nhằm xây dựng một hệ thống hoàn chỉnh kết hợp giữa điều khiển tự động và thị giác máy tính.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài bao gồm:

  1. Củng cố và vận dụng các kiến thức chuyên ngành đã học vào thực tiễn kỹ thuật.
  2. Phát triển mô hình robot Delta với cấu trúc cơ học tối ưu cho nhiệm vụ phân loại sản phẩm.
  3. Đảm bảo hệ thống robot vận hành ổn định, đạt độ chính xác và hiệu quả theo các tiêu chí kỹ thuật đặt ra.
  4. Xây dựng hệ thống thị giác máy tính có khả năng nhận diện chính xác 3 màu sắc cơ bản của sản phẩm gồm: đỏ, vàng và xanh lục (xanh lá).
  5. Thử nghiệm thực tế trên mô hình nhằm đánh giá hiệu suất, từ đó hiệu chỉnh và tối ưu hóa hệ thống.

Nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể được phân công và thực hiện theo các nội dung:

  1. Tìm hiểu cấu trúc cơ học và nguyên lý hoạt động của robot song song Delta.
  2. Nghiên cứu công nghệ xử lý ảnh và các giải thuật nhận diện màu sắc.
  3. Thiết kế, gia công các bộ phận cơ khí, lắp ráp hệ thống phần cứng và thi công tủ điện điều khiển.
  4. Phát triển chương trình phần mềm xử lý ảnh và giao diện giám sát trên máy tính.
  5. Lập trình điều khiển trung tâm trên PLC Siemens S7-1200 và tích hợp liên kết dữ liệu giữa máy tính và PLC.
  6. Tiến hành thử nghiệm thực nghiệm, thu thập số liệu để phân tích và hiệu chỉnh hệ thống.
  7. Đánh giá kết quả đạt được và đề xuất giải pháp ứng dụng mô hình vào thực tiễn sản xuất.

Đối tượng nghiên cứu của đồ án là mô hình robot Delta 3 bậc tự do điều khiển bằng PLC Siemens S7-1200, tích hợp công nghệ xử lý ảnh kỹ thuật số để phân loại sản phẩm theo màu sắc. Phạm vi nghiên cứu giới hạn ở việc xây dựng mô hình thực nghiệm quy mô phòng thí nghiệm, nhận diện và phân loại phôi mẫu có 3 màu sắc cố định (xanh, đỏ, vàng), thiết kế hệ thống bản vẽ cơ khí - điện, xây dựng giao diện điều khiển giám sát và kiểm chứng hoạt động bằng phương pháp thực nghiệm tại Bộ môn Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Khoa Điện – Điện Tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh trong thời gian từ ngày 02/03/2024 đến ngày 21/06/2024.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết của đề tài tập trung vào hai mảng cốt lõi: động lực học robot song song và thị giác máy tính ứng dụng.

Động học robot Delta

Robot Delta gồm một bàn máy cố định ($F$) phía trên và một bàn di động ($E$) phía dưới. Bàn cố định mang 3 động cơ điều khiển 3 cánh tay chủ động ($F_1J_1, F_2J_2, F_3J_3$). Nối giữa cánh tay chủ động và bàn di động là 3 cánh tay bị động ($J_1E_1, J_2E_2, J_3E_3$) có cấu trúc hình bình hành, giúp bàn di động luôn duy trì chuyển động tịnh tiến trong không gian 3 chiều ($X, Y, Z$).

  • Bài toán động học thuận: Xác định tọa độ vị trí của điểm tâm bàn di động $E_0(x_0, y_0, z_0)$ dựa vào 3 góc quay của khớp chủ động $(\theta_1, \theta_2, \theta_3)$. Về mặt hình học, bài toán quy về việc tìm giao điểm của 3 mặt cầu tâm tại các khớp $J_1', J_2', J_3'$ với bán kính bằng chiều dài khâu bị động $r_e$.
  • Bài toán động học nghịch: Xác định các góc quay $(\theta_1, \theta_2, \theta_3)$ khi biết trước tọa độ mục tiêu $E_0(x_0, y_0, z_0)$. Khớp $F_1J_1$ chuyển động trong mặt phẳng $YZ$, cho phép tính trực tiếp góc $\theta_1$. Nhờ tính chất đối xứng $120^\circ$ của robot Delta, các góc $\theta_2$ và $\theta_3$ được xác định thông qua phép biến đổi quay hệ tọa độ quanh trục $Z$ góc $120^\circ$ và $-120^\circ$.

Công nghệ xử lý ảnh và thị giác máy tính

Quá trình nhận diện vật thể sử dụng thư viện EmguCV trên nền tảng .NET/C# với các thuật toán:

  • Chuyển đổi không gian màu HSV: Tách biệt thành phần màu sắc (Hue: 0–255), độ bão hòa (Saturation: 0–255) và giá trị độ sáng (Value: 0–255). Hàm inRange được áp dụng để phân ngưỡng nhị phân theo dải màu sắc của từng vật thể (đỏ, vàng, xanh).

  • Xử lý hình thái học (Morphology): Áp dụng 2 lần phép co (Erosion) với phần tử cấu trúc kích thước $8\times 8$ để triệt tiêu nhiễu và tách rời đối tượng khỏi nền, sau đó thực hiện 2 lần phép giãn (Dilation) để phục hồi kích thước hình học nguyên bản.

  • Trích xuất đường bao và tọa độ tâm: Sử dụng thuật toán findContours với tham số RETR_CCOMP và xấp xỉ chainApproxSimple để xác định biên dạng. Trọng tâm vật thể $(C_x, C_y)$ trên mặt phẳng ảnh được tính toán thông qua mô-men hình ảnh (Image Moments):

    $$C_x = \frac{M_{10}}{M_{00}}, \quad C_y = \frac{M_{01}}{M_{00}}$$

  • Thuật toán xấp xỉ đa giác (Approximation Contour): Sử dụng ngưỡng khoảng cách $\varepsilon > 0$ để làm mịn đường bao và nhận diện hình dạng cơ bản của phôi.

Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa nghiên cứu lý thuyết (tính toán giải tích động học, mô phỏng thuật toán), thiết kế kỹ thuật (vẽ CAD, bố trí mạch điện) và phương pháp thực nghiệm thử sai (trial-and-error) để căn chỉnh tọa độ, tinh chỉnh ngưỡng màu và kiểm tra độ ổn định của toàn hệ thống khi gắp nhả vật mẫu.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc điều khiển phân tán gồm khối xử lý trung tâm, khối thị giác máy, khối truyền thông và cơ cấu chấp hành phần cứng.

Phân loại Thiết bị / Công nghệ Vai trò / Thông số kỹ thuật
Xử lý điều khiển PLC Siemens S7-1200 CPU 1214C DC/DC/DC Điều khiển logic, phát xung tốc độ cao điều khiển động cơ bước
Mở rộng I/O Module Siemens SM 1222 DC Bổ sung các ngõ ra số cho hệ thống
Truyền động 3 Động cơ bước (Step Motor) & Driver DM542 Dẫn động 3 trục khớp chủ động của Robot Delta
Cảm biến Cảm biến tiệm cận PNP Phát hiện phôi mẫu đi vào vùng làm việc trên băng tải
Cơ cấu chấp hành Bơm hút chân không, van khí, Relay trung gian Tạo lực hút giữ và nhả sản phẩm tại đầu công tác
Vận chuyển Băng tải mini gắn động cơ DC Vận chuyển phôi sản phẩm qua vùng quan sát của camera
Thu nhận ảnh Webcam độ phân giải tiêu chuẩn (giao tiếp USB) Thu nhận luồng hình ảnh thời gian thực phía trên băng tải
Giao thức mạng Ethernet (TCP/IP), OPC KEPServerEX 6 Cầu nối truyền thông giữa máy tính xử lý ảnh và PLC S7-1200
Phần mềm điều khiển C# WinForms (.NET Framework, Visual Studio 2022) Giao diện điều khiển, giám sát, xử lý ảnh qua EmguCV
Cơ sở dữ liệu Microsoft SQL Server 2008 Lưu trữ thông tin lịch sử phân loại và số lượng sản phẩm

Quy trình vận hành: Khi phôi mẫu di chuyển trên băng tải, cảm biến tiệm cận phát hiện phôi và gửi tín hiệu kích hoạt về PLC. Webcam chụp ảnh vùng làm việc, phần mềm WinForms thực hiện thuật toán lọc màu HSV, khử nhiễu và tính toán tọa độ $(x, y)$ của phôi. Thông qua OPC KEPServerEX 6, tọa độ và mã màu được ghi xuống vùng nhớ của PLC S7-1200. Chương trình PLC kích hoạt khối hàm động học nghịch, phát chuỗi xung điều khiển 3 driver DM542 điều khiển các động cơ bước đưa đầu gắp robot đến vị trí phôi, bật bơm hút chân không, di chuyển phôi về khay chứa tương ứng với màu sắc và ngắt giác hút để hoàn tất chu trình.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 giới thiệu lịch sử phát triển của robot Delta từ thập niên 1980 bởi Reymond Clavel tại EPFL, phân tích các đặc tính kỹ thuật nổi bật như tốc độ cao, tính linh hoạt và khả năng định vị chính xác. Tác giả trình bày tính cấp thiết của đề tài, xác định rõ 5 mục tiêu, 7 nhiệm vụ nghiên cứu, nêu ý nghĩa khoa học trong việc kết hợp xử lý ảnh với robot song song, ý nghĩa thực tiễn trong nâng cao năng suất sản xuất, đồng thời giới hạn phạm vi nghiên cứu ở quy mô mô hình thực nghiệm phân loại 3 nhóm màu.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Nội dung chương 2 tập trung xây dựng mô hình toán học và cơ sở lý thuyết cho hệ thống:

  • Trình bày chi tiết cấu tạo hình học của robot Delta, thiết lập hệ tọa độ và giải quyết tường minh bài toán động học thuận (xác định tọa độ bàn di động từ 3 góc quay khớp) và bài toán động học nghịch (tính góc quay từ tọa độ mục tiêu).
  • Khái quát lý thuyết ảnh số, pixel, biểu diễn ma trận ảnh mức xám và ảnh màu RGB.
  • Phân tích chi tiết không gian màu HSV, các phép biến đổi hình thái học co/giãn (Erosion/Dilation) loại bỏ nhiễu biên, thuật toán tìm biên findContours và trích xuất tâm hình học bằng hàm Moments.
  • Giới thiệu các thiết bị phần cứng gồm PLC S7-1200 CPU 1214C DC/DC/DC, cảm biến tiệm cận PNP, relay trung gian, cấu tạo và nguyên lý điều khiển bước của động cơ step motor.
  • Trình bày công cụ phần mềm C# WinForms, thư viện EmguCV, các chuẩn truyền thông Ethernet, USB, phần mềm lập trình TIA Portal V16, Microsoft SQL Server 2008 và phần mềm máy chủ OPC KEPServerEX 6.

Chương 3: Thiết kế mô hình

Chương 3 trình bày sơ đồ khối tổng thể của hệ thống, thiết kế mạch nguyên lý và sơ đồ đấu nối dây:

  • Lập bảng phân bổ địa chỉ chân vào/ra (I/O) cho PLC S7-1200 CPU 1214C DC/DC/DC và module mở rộng SM 1222 DC.
  • Thiết kế sơ đồ cấp nguồn và kết nối tín hiệu giữa PLC với driver DM542, rơ-le điều khiển bơm hút chân không, động cơ băng tải, nút nhấn điều khiển và đèn báo trạng thái (đỏ, vàng, xanh lá).
  • Xây dựng bản vẽ kết cấu cơ khí khung đỡ robot, mâm cố định, cánh tay chủ động, cánh tay bị động và cụm giác hút chân không.

Chương 4: Thi công mô hình

Chương 4 phản ánh quá trình hiện thực hóa thiết kế thành mô hình vận hành thực tế:

  • Thi công phần cứng: Lựa chọn linh kiện cơ điện, gia công lắp ráp khung robot Delta, cố định 3 động cơ bước trên mâm trên, lắp đặt 3 bộ driver DM542, gắn cảm biến tiệm cận, lắp ráp băng tải, bố trí camera quan sát, thiết kế và đi dây tủ điện điều khiển công nghiệp.
  • Thi công phần mềm: Lập trình điều khiển trên TIA Portal V16 với các khối chức năng phát xung điều khiển chuyển động, khối điều khiển gắp nhả (Pick_Place) và khối đếm sản phẩm (Counter_product). Xây dựng ứng dụng C# WinForms trên Visual Studio 2022 tích hợp EmguCV để nhận diện màu sắc, kết nối dữ liệu giữa máy tính, PLC và cơ sở dữ liệu Microsoft SQL Server 2008 qua OPC KEPServerEX 6.

Chương 5: Đánh giá kết quả và nhận xét

Chương 5 tổng kết các kết quả thực nghiệm đạt được trên mô hình:

  • Đánh giá khả năng thi công phần cứng, độ vững chắc của khung cơ khí và độ tin cậy của tủ điện.
  • Đánh giá độ chính xác của thuật toán xử lý ảnh khi phân loại các vật thể màu đỏ, vàng, xanh lục dưới điều kiện chiếu sáng thực tế.
  • Đánh giá hoạt động phối hợp giữa robot Delta, băng tải và cơ cấu hút chân không thông qua bảng đánh giá thực nghiệm.
  • Tổng kết các hạn mức nghiên cứu, nêu rõ các kết quả đạt được và đề xuất các hướng phát triển tiếp theo cho hệ thống.

Kết quả và đóng góp

Mô hình thực nghiệm của đồ án đã hoàn thành các mục tiêu kỹ thuật đề ra, được ghi nhận qua các kết quả cụ thể:

Hạng mục Kết quả triển khai thực tế
Kết cấu cơ khí & Phần cứng Lắp ráp hoàn chỉnh cánh tay robot Delta 3 bậc tự do; thi công tủ điện điều khiển tích hợp PLC S7-1200, module SM 1222 DC, 3 driver DM542, hệ thống rơ-le và nguồn công nghiệp vận hành an toàn.
Thị giác máy tính Nhận diện thành công 3 màu sắc mục tiêu (xanh, đỏ, vàng); giải thuật lọc nhiễu 2 lần co - 2 lần giãn kết hợp Image Moments xác định chính xác tâm đối tượng trên khung hình.
Điều khiển & Tự động hóa Xây dựng các khối hàm điều khiển chuyển động trong TIA Portal V16 (Pick_Place, Counter_product); truyền thông ổn định giữa WinForms và PLC qua OPC KEPServerEX 6.
Giám sát & Quản lý dữ liệu Giao diện C# WinForms hiển thị trực tiếp camera, trạng thái I/O, số lượng sản phẩm phân loại và ghi nhận dữ liệu lịch sử vào cơ sở dữ liệu Microsoft SQL Server 2008.

Đề tài đã đề xuất giải pháp kỹ thuật kết hợp cấu trúc robot song song tốc độ cao với nền tảng điều khiển logic lập trình công nghiệp PLC Siemens và thư viện xử lý ảnh mã nguồn mở EmguCV. Đóng góp của nghiên cứu là cung cấp một thiết kế mô hình mẫu có tính tích hợp liên ngành cao (Cơ khí - Điện tử - Tự động hóa - Công nghệ phần mềm), chứng minh tính khả thi của việc ứng dụng robot Delta trong dây chuyền phân loại sản phẩm công nghiệp.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài được nhóm tác giả ghi nhận bao gồm:

  • Hệ thống truyền động sử dụng động cơ bước điều khiển vòng hở (open-loop), chưa tích hợp encoder phản hồi vị trí thực tế nên có thể xuất hiện sai số tích lũy hoặc hiện tượng trượt bước khi vận hành ở tốc độ cao.
  • Độ chính xác của thuật toán phân loại màu trong không gian HSV còn chịu ảnh hưởng khi cường độ ánh sáng môi trường xung quanh thay đổi đột ngột.
  • Phạm vi nhận diện và phân loại mới chỉ áp dụng cho các phôi mẫu có màu sắc cơ bản và hình dạng hình học đơn giản.

Hướng phát triển tiếp theo của hệ thống:

  • Thay thế động cơ bước bằng động cơ servo tích hợp encoder phản hồi vòng kín nhằm tăng tốc độ di chuyển, triệt tiêu sai lệch vị trí và tối ưu độ êm ái khi chuyển động.
  • Nâng cấp thuật toán xử lý ảnh, nghiên cứu tích hợp mạng nơ-ron tích chập (CNN) hoặc trí tuệ nhân tạo để nhận diện sản phẩm theo nhiều thuộc tính phức tạp hơn như kích thước, biên dạng hình học và khuyết tật bề mặt.
  • Cải tiến thuật toán quy hoạch quỹ đạo chuyển động nhằm tối ưu hóa thời gian chu kỳ gắp - nhả và giảm rung lắc cơ khí.

Giá trị tham khảo

Đồ án tốt nghiệp là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên, học viên và kỹ sư thuộc các chuyên ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử, Kỹ thuật Robot và Kỹ thuật Điện - Điện tử.

Các nội dung có giá trị tham khảo chuyên sâu gồm:

  • Phương pháp thiết lập và giải toán học giải tích cho bài toán động học thuận và động học nghịch của cơ cấu robot song song Delta 3 bậc tự do.
  • Phương pháp lập trình điều khiển phát xung chuyển động nhiều trục trên dòng PLC Siemens S7-1200 thông qua TIA Portal.
  • Quy trình tích hợp hệ thống thị giác máy tính sử dụng EmguCV (C#) liên kết truyền thông công nghiệp với PLC thông qua phần mềm trung gian OPC KEPServerEX và lưu trữ cơ sở dữ liệu trên Microsoft SQL Server.

Câu hỏi thường gặp

1. Robot Delta trong đề tài sử dụng loại cơ cấu chấp hành nào để dẫn động 3 trục và có đặc điểm gì?
Hệ thống sử dụng 3 động cơ bước (Step Motor) kết hợp với 3 bộ điều khiển driver DM542 được gắn cố định trên khung mâm trên. Động cơ bước nhận xung điều khiển vị trí và chiều quay trực tiếp từ các ngõ ra phát xung tốc độ cao của PLC S7-1200 để điều khiển góc quay của 3 cánh tay chủ động.

2. Quy trình xử lý ảnh để nhận diện màu sắc và tọa độ sản phẩm được thực hiện qua các bước nào?
Hình ảnh thu nhận từ webcam được chuyển đổi sang không gian màu HSV để phân ngưỡng theo dải màu sắc (đỏ, vàng, xanh) bằng hàm inRange. Sau đó, ảnh nhị phân trải qua 2 lần phép co (Erosion) kích thước $8\times 8$ và 2 lần phép giãn (Dilation) để lọc nhiễu. Cuối cùng, hàm findContours cùng công thức Image Moments được áp dụng để tính toán tọa độ trọng tâm $(C_x, C_y)$ của vật thể.

3. Cơ chế trao đổi dữ liệu giữa phần mềm thị giác máy tính trên PC và bộ điều khiển PLC S7-1200 được thiết lập như thế nào?
Máy tính và PLC kết nối vật lý với nhau qua cổng Ethernet công nghiệp (chuẩn TCP/IP). Phần mềm trung gian OPC KEPServerEX 6 đóng vai trò máy chủ OPC, ánh xạ các ô nhớ của PLC S7-1200 thành các Tag dữ liệu. Ứng dụng WinForms (C#) đọc và ghi tọa độ cũng như tín hiệu điều khiển xuống PLC thông qua giao thức OPC này.

4. Khâu chấp hành ở đầu công tác của Robot Delta sử dụng nguyên lý nào để giữ và nhả sản phẩm?
Đầu công tác của robot sử dụng cơ cấu giác hút chân không kết hợp với một máy bơm hút chân không và rơ-le trung gian. Khi robot tiếp cận đúng tọa độ sản phẩm, PLC kích hoạt rơ-le đóng tiếp điểm cấp điện cho bơm hút chân không để gắp giữ vật thể, và ngắt tín hiệu rơ-le để nhả vật thể khi đưa đến khay phân loại.

5. Cơ sở dữ liệu Microsoft SQL Server 2008 đóng vai trò gì trong kiến trúc phần mềm của hệ thống?
Microsoft SQL Server 2008 được tích hợp với giao diện giám sát WinForms để thực hiện chức năng ghi nhận và lưu trữ tự động các thông tin lịch sử phân loại, bao gồm thời gian gắp, chủng loại màu sắc sản phẩm và tổng số lượng từng loại sản phẩm đã được xử lý trong ca làm việc.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Ứng dụng PLC S7-1200 điều khiển Robot Delta phân loại sản phẩm theo màu" của sinh viên Lê Đình Ngọc và Nguyễn Ngọc Như Bửu đã hoàn thành toàn diện các mục tiêu nghiên cứu từ tính toán lý thuyết động học, gia công lắp ráp phần cứng cơ - điện đến lập trình điều khiển và xử lý ảnh. Hệ thống đã vận hành thử nghiệm ổn định, thực hiện phân loại chính xác các sản phẩm theo 3 nhóm màu sắc xác định nhờ sự kết hợp giữa PLC Siemens S7-1200, thư viện EmguCV và giao thức truyền thông OPC KepServer. Kết quả của đồ án khẳng định tính đúng đắn của phương pháp thiết kế, đồng thời cung cấp một tài liệu kỹ thuật có giá trị tham khảo thực tiễn cao cho việc nghiên cứu và ứng dụng robot song song trong tự động hóa sản xuất.