Đồ Án Tốt Nghiệp: Ứng Dụng Robot SCARA Gắp Vật Với Camera 3D

Robot SCARA (Selective Compliance Assembly Robot Arm) là một trong những loại robot… 105 trang · Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh · 2023.

• Tác giả: Nguyễn Thành Long
• Người hướng dẫn: ThS. Lê Hoàng Lâm
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật Điều Khiển Và Tự Động Hóa
• Đề tài: Ứng Dụng Điều Khiển Robot SCARA Gắp Vật Với Camera 3D
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC BẢNG
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.2. Nội dung nghiên cứu
• 1.3. Giới hạn đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Tổng quan về PLC
• 2.2. Giới thiệu về PLC
• 2.3. Đặc điểm của PLC
• 2.4. Vai trò của PLC
• 2.5. Tổng quan PLC dòng Q của Mitsubishi
• 2.5.1. Giới thiệu các sản phầm thuộc Q-Series
• 2.6. Tổng quan về động cơ AC Servo
• 2.6.1. Giới thiệu về AC Servo
• 2.6.2. Phân loại động cơ Servo
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ, THI CÔNG HỆ THỐNG
• 3.1. Thiết kế phần cứng
• 3.1.1. Yêu cầu phần cứng
• 3.1.2. Bố trí phần cứng
• 3.2. Thiết bị phần cứng
• 3.2.1. Robot Scara YK600XG hãng YAMAHA
• 3.3. Thiết kế bộ điều khiển
• 3.3.1. Lựa chọn thiết bị
• 3.3.2. Sơ đồ nối dây thiết bị
• 3.4. Thiết kế phần mềm, giải thuật điều khiển
• 3.4.1. Mô tả yêu cầu hệ thống
• 3.4.2. Điều khiển tốc độ từng trục robot
• 4. CHƯƠNG 4: VẬN HÀNH HỆ THỐNG
• 4.1. Kiểm chứng tính toán động học
• 4.1.1. Kiểm chứng động học thuận
• 4.1.2. So sánh sai số giữa mô phỏng hệ thống với thực tế
• 4.2. Điều khiển robot
• 4.3. Giao diện điều khiển
• 4.3.1. Giới thiệu phần mềm
• 4.3.2. Giao diện điều khiển
• 5. KẾT LUẬN VÀ ĐÁNH GIÁ
• 5.1. Vấn đề còn tồn động
• 5.2. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về Ứng Dụng Robot SCARA Gắp Vật Với Camera 3D

Robot SCARA (Selective Compliance Assembly Robot Arm) là một trong những loại robot công nghiệp phổ biến nhất hiện nay. Với khả năng gắp vật tự động, robot SCARA kết hợp với camera 3D mang lại nhiều lợi ích cho quy trình sản xuất. Việc sử dụng camera 3D giúp robot nhận diện và phân loại vật thể một cách chính xác, từ đó nâng cao hiệu suất làm việc.

1.1. Đặc điểm nổi bật của Robot SCARA

Robot SCARA có cấu trúc đơn giản, dễ dàng lắp đặt và bảo trì. Đặc biệt, khả năng gắp vật với độ chính xác cao giúp giảm thiểu sai sót trong quá trình sản xuất.

1.2. Vai trò của Camera 3D trong hệ thống

Camera 3D cung cấp thông tin hình ảnh chi tiết về vật thể, giúp robot SCARA xác định vị trí và hình dạng của vật cần gắp. Điều này rất quan trọng trong việc tối ưu hóa quy trình sản xuất.

II. Thách thức trong Ứng Dụng Robot SCARA Gắp Vật

Mặc dù robot SCARA và camera 3D mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại một số thách thức trong việc triển khai. Các vấn đề như độ chính xác của cảm biến, khả năng xử lý dữ liệu và sự tương thích giữa các thiết bị là những yếu tố cần được xem xét.

2.1. Độ chính xác của cảm biến Camera 3D

Độ chính xác của camera 3D ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng nhận diện vật thể. Nếu cảm biến không đủ chính xác, robot có thể gắp sai vật hoặc không gắp được vật.

2.2. Khả năng xử lý dữ liệu trong thời gian thực

Việc xử lý dữ liệu từ camera 3D cần phải diễn ra trong thời gian thực để đảm bảo robot hoạt động hiệu quả. Điều này đòi hỏi hệ thống phải có khả năng tính toán nhanh chóng và chính xác.

III. Phương pháp Tối Ưu Hóa Quy Trình Gắp Vật

Để tối ưu hóa quy trình gắp vật, cần áp dụng các phương pháp điều khiển hiện đại. Việc lập trình robot SCARA với các thuật toán điều khiển tiên tiến sẽ giúp nâng cao hiệu suất làm việc.

3.1. Lập trình Robot SCARA với thuật toán điều khiển

Sử dụng các thuật toán điều khiển như PID hoặc Fuzzy Logic giúp robot hoạt động mượt mà hơn, giảm thiểu sai số trong quá trình gắp vật.

3.2. Tích hợp hệ thống điều khiển với camera 3D

Việc tích hợp hệ thống điều khiển với camera 3D giúp robot có thể phản ứng nhanh chóng với các thay đổi trong môi trường làm việc, từ đó nâng cao hiệu quả gắp vật.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn của Robot SCARA Gắp Vật

Robot SCARA gắp vật với camera 3D đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như sản xuất linh kiện điện tử, đóng gói hàng hóa và lắp ráp sản phẩm. Những ứng dụng này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao chất lượng sản phẩm.

4.1. Ứng dụng trong sản xuất linh kiện điện tử

Trong ngành sản xuất linh kiện điện tử, robot SCARA giúp gắp và lắp ráp các linh kiện nhỏ với độ chính xác cao, giảm thiểu lỗi trong quá trình sản xuất.

4.2. Ứng dụng trong đóng gói hàng hóa

Robot SCARA cũng được sử dụng trong quy trình đóng gói hàng hóa, giúp tăng tốc độ đóng gói và giảm thiểu chi phí lao động.

V. Kết luận và Tương lai của Robot SCARA Gắp Vật

Robot SCARA gắp vật với camera 3D đang trở thành xu hướng trong ngành công nghiệp tự động hóa. Tương lai của công nghệ này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cải tiến và ứng dụng mới, giúp nâng cao hiệu quả sản xuất.

5.1. Xu hướng phát triển công nghệ robot

Công nghệ robot đang phát triển nhanh chóng với sự xuất hiện của các robot thông minh hơn, có khả năng tự học và tự điều chỉnh.

5.2. Tác động đến ngành công nghiệp

Sự phát triển của robot SCARA sẽ có tác động lớn đến ngành công nghiệp, giúp nâng cao năng suất và giảm chi phí sản xuất.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong xu thế phát triển của khoa học công nghệ, kỹ thuật robot đã trở thành một thành phần thiết yếu trong các hệ thống sản xuất công nghiệp nhằm gia tăng năng suất dây chuyền, nâng cao chất lượng sản phẩm và cải thiện điều kiện lao động của con người. Sự cạnh tranh trong công nghiệp đòi hỏi các quy trình vận hành và chế tạo phải diễn ra với tốc độ nhanh và độ chính xác cao. Để đáp ứng nhu cầu này, việc ứng dụng các cánh tay robot công nghiệp vào các công đoạn gắp, phân loại và gia công sản phẩm đóng vai trò then chốt. Trong số các cấu hình robot hiện hành, robot SCARA (Selective Compliance Assembly Robot Arm) có ưu thế nổi bật về tốc độ và độ cứng vững trên mặt phẳng ngang, phù hợp với các ứng dụng gắp và đặt sản phẩm trên băng chuyền.

Đề tài "Ứng dụng điều khiển robot SCARA gắp vật với camera 3D" được thực hiện bởi nhóm tác giả Nguyễn Thành Long và Huỳnh Đắc Huy, dưới sự hướng dẫn của ThS. Lê Hoàng Lâm tại Khoa Đào tạo Chất lượng cao, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (thời gian thực hiện từ ngày 23/08/2023 đến ngày 29/12/2023).

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài được xác định cụ thể như sau:

1. Tiến hành điều khiển robot gắp vật trên băng tải một chiều: các vật thể được vận chuyển đến không gian làm việc của robot, sau đó robot nhận diện, gắp và phân loại vật vào các vị trí tương ứng.
2. Thực hiện phân loại đối tượng dựa trên đặc điểm hình dạng và chiều cao, cụ thể là phân loại giữa vật thấp (hộp pate) và vật cao (hộp cá).
3. Xây dựng chế độ vận hành tự động: hệ thống tự động xác định đối tượng trong phạm vi hoạt động, tính toán tọa độ không gian 3D và điều khiển robot xếp vật vào ô quy định.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Cánh tay robot SCARA 3 bậc tự do (dựa trên khung robot Scara YK600XG của hãng YAMAHA), hệ thống điều khiển tự động hóa Mitsubishi họ Q-Series (PLC Q26UDVCPU và bộ điều khiển chuyển động Q172DSCPU), cùng hệ thống thị giác máy tính với camera 3D Intel RealSense D435.
• Phạm vi nghiên cứu: Hệ thống thử nghiệm thực nghiệm tại phòng thí nghiệm; đối tượng phân loại là các vật phẩm làm bằng kim loại (hộp pate và hộp cá) di chuyển trên băng tải; mô hình hoạt động trong điều kiện môi trường lý tưởng, ít nhiễu và chưa triển khai trong môi trường dây chuyền công nghiệp thực tế.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết của đề tài được xây dựng từ các lĩnh vực tự động hóa công nghiệp, động học robot và thị giác máy tính:

• Hệ thống điều khiển khả trình (PLC) và điều khiển chuyển động (Motion Control): Sử dụng nền tảng PLC dòng Q của Mitsubishi, kết hợp giữa CPU điều khiển tuần tự logic Q26UDVCPU và CPU điều khiển chuyển động đa trục Q172DSCPU trên cùng một đế Base Q38DB thông qua bus truyền thông nội bộ đa CPU.
• Hệ thống truyền động Servo: Động cơ AC Servo Mitsubishi họ HF (quán tính trung bình, hỗ trợ gia tốc nhanh) và họ HG/HF-KP (quán tính thấp, phục vụ định vị tốc độ cao), kết hợp với các bộ khuếch đại (Driver) đa trục MR-J4W2-22B và MR-J3W-44B kết nối mạng truyền thông SSCNET III. Hệ thống điều khiển vị trí thông qua việc thiết lập số xung trên vòng quay, lượng dịch chuyển trên vòng quay và phương thức phát xung hồi tiếp encoder.
• Mô hình hóa động học robot SCARA: Sử dụng phương pháp Denavit – Hartenberg (D-H) với ma trận biến đổi thuần nhất $4 \times 4$ để thiết lập phương trình động học thuận. Bài toán động học nghịch được giải quyết bằng phương pháp đại số để tìm các giá trị biến khớp $\theta_1$, $\theta_2$ và $d_3$ từ tọa độ vị trí mong muốn trong không gian Descartes $(x, y, z)$.
• Thị giác máy tính và học sâu: Sử dụng mô hình mạng nơ-ron phát hiện đối tượng YOLO (You Only Look Once), kiến trúc chia ảnh đầu vào thành lưới $S \times S$ để dự đoán đồng thời các hộp giới hạn (Bounding Box), chỉ số giao trên hợp IoU (Intersection Over Union), cùng hàm mất mát tổng hợp gồm mất mát phân loại (Classification loss), mất mát định vị (Localization loss) và mất mát độ tin cậy (Confidence loss). Hệ thống kết hợp thư viện xử lý ảnh OpenCV trên ngôn ngữ Python để chuyển đổi hệ màu, làm mờ và phân ngưỡng ảnh.
• Giao thức truyền thông: Giao thức công nghiệp MC-Protocol (MELSEC Communication Protocol) định dạng Frame 3E truyền thông qua cổng Ethernet (TCP/IP) để trao đổi dữ liệu vị trí giữa máy tính xử lý ảnh và PLC dòng Q.
• Ngôn ngữ lập trình điều khiển chuyển động: Motion SFC (Sequential Function Chart) trên phần mềm MT Developer2.

Phương pháp nghiên cứu được triển khai bao gồm:

• Phương pháp phân tích - tính toán giải tích: Thiết lập hệ trục tọa độ, lập bảng thông số D-H, dẫn xuất công thức ma trận chuyển vị thuần nhất và giải phương trình đại số tìm nghiệm động học nghịch.
• Phương pháp mô phỏng số: Lập trình kiểm chứng giải thuật động học thuận và nghịch trên phần mềm MATLAB; thiết kế và lắp ráp mô hình hình học 3D của hệ thống trên phần mềm SolidWorks.
• Phương pháp thiết kế kỹ thuật và thực nghiệm tích hợp: Thiết kế tủ điện, lắp đặt phần cứng cơ khí, cấu hình tham số servo qua phần mềm MR Configurator2, lập trình logic trên GX Works2, lập trình chuyển động trên MT Developer2, thiết kế giao diện HMI trên GT Designer3, và tiến hành thực nghiệm gắp xếp vật phẩm nhiều lần để đo đạc sai số.

Nguồn dữ liệu của nghiên cứu bao gồm: tài liệu kỹ thuật phần cứng của Mitsubishi Electric, YAMAHA Robotics, Intel; tập dữ liệu hình ảnh mẫu phục vụ huấn luyện mô hình YOLO; và dữ liệu tọa độ, góc quay đo đạc từ thực nghiệm vận hành hệ thống.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc cơ - điện tử tích hợp, bao gồm các phân hệ phần cứng, truyền động, thu nhận xử lý hình ảnh và phần mềm điều khiển.

Nhóm thiết bị	Tên thiết bị / Model	Vai trò và thông số kỹ thuật
Bộ điều khiển trung tâm	Mitsubishi Q26UDVCPU	CPU điều khiển logic tuần tự, bộ nhớ chương trình tốc độ cao, tích hợp cổng Ethernet
Bộ điều khiển chuyển động	Mitsubishi Q172DSCPU	Motion CPU điều khiển chuyển động nội suy đa trục qua mạng SSCNET III
Khung đế và nguồn cấp	Base Q38DB, Bộ nguồn Q61P	Khung cắm 8 khe đa CPU; nguồn cấp 100–240 VAC, ngõ ra 5 VDC 6 A; nguồn phụ KACON 30W 24 VDC
Module xuất tín hiệu	Mitsubishi QY42P	Module ngõ ra số (Transistor output) điều khiển On/Off van và rơ-le
Bộ khuếch đại servo	MR-J4W2-22B, MR-J3W-44B	Driver servo điều khiển đồng thời nhiều trục động cơ qua chuẩn cáp quang SSCNET III
Động cơ chấp hành	HF-KP053, HG-MR43BJ, HF-KP23G7, HG-KR23	Động cơ AC Servo truyền động cho các trục xoay, trục trượt và bàn xoay
Khung cơ khí robot	Scara YK600XG (YAMAHA)	Khung robot SCARA 3 bậc tự do, cơ cấu trượt và xoay
Khâu tác động cuối	Nam châm điện	Cơ cấu hút giữ các đối tượng kim loại có kiểm soát On/Off
Thiết bị thị giác máy	Intel RealSense Depth Camera D435	Thu nhận hình ảnh màu RGB và dữ liệu bản đồ độ sâu (Depth)
Thiết bị bảo vệ mạch	CP-30BA-5A, CP32FM, PS45N/C2020	Aptomat và bộ bảo vệ chống ngắn mạch, quá dòng cho hệ thống điện

Hệ thống cơ khí được bố trí trên bàn sắt gia cố, phía trên bắt tấm nhôm định vị kích thước 143 mm đỡ thân robot SCARA, kết hợp cùng băng tải một chiều, bàn xoay và cụm đế đặt sản phẩm.

Bộ thông số D-H của mô hình robot SCARA được xác định như sau:

Khớp ($i$)	$\alpha_{i-1}$	$a_{i-1}$	$d_i$	$\theta_i$
1	0	0	0	$\theta_1$
2	0	$l_1$	0	$\theta_2$
3	0	$l_2$	$d_3$	0

Từ bảng thông số D-H, ma trận chuyển vị tổng quát $T_0^3$ xác định vị trí điểm tác động cuối:

• $P_x = l_1 \cos(\theta_1) + l_2 \cos(\theta_1 + \theta_2)$
• $P_y = l_1 \sin(\theta_1) + l_2 \sin(\theta_1 + \theta_2)$
• $P_z = d_3$

Không gian làm việc của robot theo giới hạn cơ khí của nhà sản xuất YAMAHA và giới hạn phần mềm sau khi hiệu chỉnh:

Trục chuyển động	Giới hạn cơ khí cực tiểu (Min)	Giới hạn cơ khí cực đại (Max)	Giới hạn phần mềm (Lower Limit)	Giới hạn phần mềm (Upper Limit)
Khớp xoay 1 ($\theta_1$)	-130°	130°	135°	270°
Khớp xoay 2 ($\theta_2$)	-145°	145°	128°	232°
Khớp trượt 3 ($d_3$)	-180 mm	0 mm	-180 mm	180 mm

Quy trình triển khai phần mềm và giải thuật điều khiển tự động:

1. Thu nhận và xử lý hình ảnh: Camera Intel D435 chụp ảnh sản phẩm trên băng tải. Mô hình YOLOv8 phân loại đối tượng thành hai nhóm: hộp pate (vật thấp) hoặc hộp cá (vật cao), đồng thời trích xuất tọa độ tâm của vật trong hệ tọa độ ảnh.
2. Chuyển đổi tọa độ: Giải thuật chuyển đổi tọa độ biến đổi dữ liệu từ hệ tọa độ camera sang hệ tọa độ làm việc của robot.
3. Truyền nhận dữ liệu qua MC-Protocol: Tọa độ đích và mã phân loại đối tượng được đóng gói theo khung bản tin Frame 3E và truyền qua kết nối Ethernet TCP/IP xuống thanh ghi dữ liệu của PLC Q26UDVCPU.
4. Lập trình chuyển động Motion SFC: Q26UDVCPU chuyển tiếp dữ liệu đến Q172DSCPU. Chương trình SFC điều khiển các trục động cơ di chuyển theo quy hoạch quỹ đạo: robot hạ trục Z đến vị trí vật, cấp điện cho nam châm điện để hút giữ vật thể, nâng trục Z, xoay các trục khớp $\theta_1, \theta_2$ để đưa vật đến vị trí ô chứa định trước (phân biệt giữa hộp pate và hộp cá), ngắt dòng điện nam châm để nhả vật, sau đó đưa robot về vị trí chờ.
5. Giao diện người - máy (HMI): Xây dựng trên GT Designer3 gồm các màn hình chính: Giới thiệu/Đăng nhập, Màn hình Home, Màn hình điều khiển thủ công Jog (Jog Operation), Màn hình kiểm tra động học thuận (Forward Kinematic), Màn hình động học nghịch (Inverse Kinematic) và Màn hình vận hành tự động (Auto).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 giới thiệu tính cấp thiết của việc áp dụng cánh tay robot công nghiệp vào dây chuyền sản xuất tự động nhằm nâng cao năng suất và tính ổn định. Tác giả lựa chọn mô hình robot SCARA phục vụ thao tác gắp và phân loại sản phẩm trên băng chuyền một chiều. Chương này công bố mục tiêu nghiên cứu, xác định nhiệm vụ phân loại hai đối tượng cụ thể (hộp pate thấp và hộp cá cao), liệt kê các nội dung thực hiện từ cơ khí, điều khiển đến thị giác máy, đồng thời giới hạn phạm vi đề tài ở việc gắp vật liệu kim loại bằng nam châm điện trong môi trường thử nghiệm tĩnh.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 trình bày có hệ thống các nền tảng lý thuyết dùng trong đồ án:

• Tổng quan cấu trúc phần cứng PLC, đi sâu vào cấu hình dòng Mitsubishi Q-Series, các mẫu CPU chuyên dụng (QnUCPU, QnPRHCPU) và thông số kỹ thuật các module nguồn, module I/O (QX40, QY42P, Q61P).
• Phân loại và nguyên lý hoạt động của động cơ AC Servo Mitsubishi (họ HF, HG), bộ khuếch đại MR-J3, MR-J4 (phân định dòng MR-J4-A và MR-J4-B sử dụng mạng SSCNET III), cùng các cơ cấu phản hồi encoder tuyệt đối và tương đối.
• Mô hình hóa toán học robot SCARA 3 bậc tự do: thiết lập hệ trục tọa độ, lập bảng thông số Denavit – Hartenberg, dẫn xuất ma trận biến đổi thuần nhất cho bài toán động học thuận và giải hệ phương trình đại số để thu được hai bộ nghiệm động học nghịch cho các góc xoay $\theta_1, \theta_2$ và độ dịch chuyển $d_3$.
• Cơ sở thị giác máy tính: kiến trúc mạng nơ-ron YOLOv8, nguyên lý chia lưới $S \times S$, cấu trúc vector đầu ra $S \times S \times (5 \times N + M)$, độ đo IoU, các hàm lỗi thành phần (Classifycation loss, Localization loss, Confidence loss), kết hợp thư viện OpenCV và giải thuật biến đổi tọa độ giữa camera và cánh tay robot.
• Chuẩn truyền thông Ethernet và giao thức truyền thông MC-Protocol Frame 3E kết nối máy tính xử lý ảnh với PLC dòng Q, cùng ngôn ngữ lập trình điều khiển chuyển động Motion SFC.

Chương 3: Thiết kế, thi công hệ thống

Chương 3 chi tiết hóa việc hiện thực hóa mô hình thực nghiệm:

• Thiết kế cơ khí: dựng bản vẽ 3D trên SolidWorks, gia công bàn sắt chịu lực, gá lắp tấm nhôm dày cố định đế robot SCARA YK600XG, lắp đặt băng tải một chiều, cụm bàn xoay cấp phôi và khâu tác động cuối dùng nam châm điện.
• Thiết kế hệ thống điện và tủ điều khiển: lựa chọn và bố trí thiết bị trên thanh ray, bao gồm Q26UDVCPU, Q172DSCPU, module ngõ ra QY42P, các servo driver MR-J4W2-22B và MR-J3W-44B kết nối qua sợi quang SSCNET III, các bộ nguồn Q61P, KACON 24 VDC và aptomat bảo vệ mạch CP-30BA, CP32FM.
• Tính toán và cấu hình tham số chuyển động: xác định tỷ số truyền hộp số giảm tốc cho các trục động cơ servo và bàn xoay bằng phần mềm MR Configurator2.
• Xây dựng phần mềm và giải thuật điều khiển: lập trình lưu đồ chế độ tự động, phân chia tác vụ xử lý vận tốc và gia tốc cho từng trục robot trên phần mềm GX Works2 và MT Developer2.

Chương 4: Vận hành hệ thống

Chương 4 tập trung vào công tác kiểm chứng giải thuật và đánh giá vận hành:

• Kiểm chứng tính toán động học: kiểm chứng tính chính xác của phương trình động học thuận và nghịch trên phần mềm MATLAB tại hai điểm kiểm tra cụ thể:
  • Điểm thứ 1: Tọa độ mục tiêu $(x = 250\text{ mm}, y = 300\text{ mm}, z = 0\text{ mm})$.
  • Điểm thứ 2: Tọa độ mục tiêu $(x = 420\text{ mm}, y = -220\text{ mm}, z = -50\text{ mm})$. Kết quả tính ngược từ hai bộ nghiệm về động học thuận trùng khớp với tọa độ ban đầu, khẳng định giải thuật động học không gặp kỳ dị và không vi phạm giới hạn chuyển động cơ khí.
• Vận hành điều khiển thực tế và đánh giá sai số: so sánh kết quả mô phỏng với dữ liệu vận hành trên mô hình thực tế, lập bảng đánh giá kết quả sai số cộng dồn của hệ thống cơ khí và truyền động.
• Trình bày hệ thống giao diện HMI điều khiển trên GT Designer3: kiểm tra vận hành hệ thống thông qua các trang màn hình Jog, Forward Kinematic, Inverse Kinematic và màn hình Auto.

Kết luận và đánh giá

Phần kết của báo cáo tổng kết những mục tiêu kỹ thuật đã hoàn thành, chỉ rõ các hạn chế còn tồn đọng trong quá trình thi công và đề xuất phương hướng phát triển tiếp theo cho hệ thống.

Kết quả và đóng góp

Kết quả kỹ thuật đạt được:

• Xây dựng và tích hợp hoàn chỉnh hệ thống thực nghiệm robot SCARA 3 bậc tự do gắp vật kết hợp thị giác máy tính 3D, vận hành đồng bộ giữa hệ điều khiển đa CPU Mitsubishi Q-Series (Q26UDVCPU và Q172DSCPU) và máy tính xử lý ảnh qua mạng Ethernet MC-Protocol Frame 3E.
• Kiểm chứng chính xác hai bộ nghiệm động học nghịch trên MATLAB và trên mô hình thực tế tại các điểm kiểm tra $(250, 300, 0)$ mm và $(420, -220, -50)$ mm, chứng minh thuật toán điều khiển chuyển động hoạt động ổn định, không vượt ngưỡng giới hạn vật lý của cơ cấu.
• Huấn luyện và tích hợp thành công mô hình mạng YOLOv8 nhận diện và phân loại chính xác hai nhóm sản phẩm mục tiêu (hộp pate thấp và hộp cá cao) trên băng tải, trích xuất dữ liệu tọa độ không gian gửi xuống PLC để điều khiển nam châm điện thực hiện chu trình gắp và phân loại tự động.
• Thiết kế hệ thống giao diện giám sát và điều khiển người - máy HMI gồm đầy đủ các tính năng: đăng nhập, điều khiển chạy tay từng trục (Jog), chạy thử nghiệm động học thuận/nghịch và chế độ gắp tự động.

Đóng góp của đồ án theo công bố của tác giả:

• Thiết lập quy trình hoàn chỉnh về tính toán động học, mô phỏng và ứng dụng thực tế trên dòng cánh tay robot SCARA công nghiệp kết hợp camera 3D đo độ sâu.
• Ứng dụng thành công cấu trúc điều khiển phối hợp đa CPU (Logic CPU và Motion CPU) liên kết qua mạng cáp quang tốc độ cao SSCNET III và mạng Ethernet công nghiệp giao thức MC-Protocol.
• Cung cấp mô hình tham khảo về giải pháp phân loại sản phẩm linh hoạt kết hợp giữa học sâu (Deep Learning) và hệ điều khiển khả trình công nghiệp tiêu chuẩn.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được tác giả chỉ rõ trong văn bản:

• Cơ cấu chấp hành khâu tác động cuối sử dụng nam châm điện, do đó hệ thống chỉ có khả năng hút giữ và thao tác đối với các sản phẩm làm từ vật liệu kim loại.
• Mô hình robot mới chỉ thử nghiệm và vận hành trong điều kiện môi trường phòng thí nghiệm lý tưởng, ít rung động và độ chiếu sáng ổn định, chưa được kiểm thử trong môi trường khắc nghiệt của dây chuyền công nghiệp thực tế.

Hướng phát triển tiếp theo của đề tài:

• Cải tiến và đa dạng hóa cơ cấu chấp hành cuối: nghiên cứu tích hợp cơ cấu kẹp cơ khí (Gripper) hoặc đầu hút chân không để có thể gắp xếp các loại vật phẩm phi kim loại và sản phẩm có hình dạng phức tạp.
• Nâng cao giải thuật thị giác máy tính: hoàn thiện thuật toán nhận diện và bám bắt đối tượng động khi băng tải chuyển động liên tục (Conveyor Tracking), thay vì gắp tại điểm dừng tĩnh.
• Tối ưu hóa hệ thống để thích nghi với môi trường sản xuất thực tế, nâng cao khả năng kháng nhiễu công nghiệp và độ bền cơ khí.

Giá trị tham khảo

Tài liệu đồ án có giá trị tham khảo chuyên môn phục vụ các nhóm đối tượng:

• Sinh viên, học viên và kỹ sư ngành Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử và Kỹ thuật Robot.
• Những người nghiên cứu và thực hiện đề tài liên quan đến việc xây dựng hệ thống gắp và đặt sản phẩm (Pick and Place) kết hợp camera 2D/3D.

Các nội dung có giá trị tham khảo nổi bật bao gồm:

• Phương pháp lập bảng thông số Denavit – Hartenberg và quy trình giải giải tích bài toán động học nghịch cho robot SCARA 3 bậc tự do kèm mã lệnh mô phỏng trên MATLAB.
• Quy trình cấu hình và lập trình hệ thống đa CPU Mitsubishi Q-Series (phối hợp giữa Q26UDVCPU và Q172DSCPU) sử dụng ngôn ngữ Motion SFC trên MT Developer2 và kết nối mạng sợi quang SSCNET III với driver MR-J4/MR-J3.
• Phương thức xây dựng bản tin giao tiếp công nghiệp MC-Protocol (Frame 3E) qua socket TCP/IP bằng ngôn ngữ Python để truyền dữ liệu tọa độ từ mô hình học sâu sang bộ nhớ thanh ghi PLC.

Câu hỏi thường gặp

Khóa luận sử dụng những bộ điều khiển cụ thể nào của hãng Mitsubishi và được kết nối theo kiến trúc ra sao?
Hệ thống sử dụng đồng thời hai CPU thuộc dòng Mitsubishi Q-Series đặt trên cùng đế Base Q38DB: CPU Q26UDVCPU phụ trách điều khiển logic tuần tự và CPU Q172DSCPU phụ trách điều khiển chuyển động chuyên biệt (Motion Controller). Hai CPU này kết nối với các bộ khuếch đại servo MR-J4W2-22B và MR-J3W-44B thông qua mạng truyền thông cáp quang tốc độ cao SSCNET III, đồng thời giao tiếp với máy tính xử lý ảnh qua cổng Ethernet.

Hai đối tượng cụ thể được hệ thống nhận diện và phân loại trong đồ án là gì?
Hệ thống thực hiện phân loại hai đối tượng kim loại có sự khác biệt về hình dáng và chiều cao trên băng chuyền: vật thấp là hộp pate và vật cao là hộp cá.

Phương pháp toán học nào được dùng để tính toán động học robot SCARA và kết quả được kiểm chứng tại những tọa độ nào?
Tác giả sử dụng phương pháp Denavit – Hartenberg (D-H) để mô hình hóa và dẫn xuất ma trận động học thuận, cùng phương pháp đại số để tìm hai bộ nghiệm cho bài toán động học nghịch. Kết quả tính toán được kiểm chứng trên MATLAB tại hai điểm: Điểm 1 có tọa độ $(x = 250\text{ mm}, y = 300\text{ mm}, z = 0\text{ mm})$ và Điểm 2 có tọa độ $(x = 420\text{ mm}, y = -220\text{ mm}, z = -50\text{ mm})$. Cả hai bộ nghiệm đều cho kết quả gần đúng với vị trí ban đầu và đáp ứng các ràng buộc cơ khí.

Dữ liệu tọa độ từ camera 3D được truyền về PLC bằng phương thức và giao thức nào?
Dữ liệu hình ảnh độ sâu và màu sắc từ camera Intel RealSense D435 được máy tính xử lý bằng mô hình YOLOv8 và thư viện OpenCV trên Python để tính toán tọa độ không gian của vật thể. Sau đó, dữ liệu tọa độ này được đóng gói theo định dạng bản tin Frame 3E của giao thức MC-Protocol (MELSEC Communication Protocol) và truyền trực tiếp xuống bộ điều khiển Q26UDVCPU thông qua mạng Ethernet (TCP/IP).

Cơ cấu chấp hành cuối (End-effector) của cánh tay robot là gì và có hạn chế kỹ thuật nào?
Khâu tác động cuối của robot sử dụng nam châm điện để hút giữ vật thể. Hạn chế kỹ thuật trực tiếp của cơ cấu này là chỉ có thể thao tác với các sản phẩm làm bằng kim loại, không thể hút và gắp các vật phẩm bằng nhựa, giấy hoặc phi kim khác.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Ứng dụng điều khiển robot SCARA gắp vật với camera 3D" của sinh viên Nguyễn Thành Long và Huỳnh Đắc Huy đã thiết kế, chế tạo và tích hợp thành công một hệ thống tự động hóa hoàn chỉnh kết hợp giữa cánh tay robot SCARA 3 bậc tự do và thị giác máy tính 3D. Nghiên cứu giải quyết tốt bài toán mô hình hóa động học, thiết lập kết nối truyền thông công nghiệp đa CPU Mitsubishi qua mạng SSCNET III và giao thức MC-Protocol Frame 3E, đồng thời ứng dụng mô hình YOLOv8 để phân loại chính xác các sản phẩm mẫu trên băng chuyền. Mặc dù còn hạn chế về phạm vi gắp vật kim loại bằng nam châm điện trong môi trường thử nghiệm tĩnh, công trình đã xây dựng được một hệ thống thực nghiệm đạt độ tin cậy kỹ thuật cao và cung cấp tài liệu tham khảo chi tiết cho các ứng dụng tự động hóa sản xuất hiện đại.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan Ở chương này đưa ra các vấn đề, lý do chọn đề tài, đưa ra mục tiêu nghiên cứu cũng như giới hạn đề tài. Chương 2: Cơ sở lý thuyết Trình bày lý thuyết về PLC, giới thiệu các dòng Q PLC, Servo Driver, ngôn ngữ lập trình SFC, thị giác máy tính. Chương 3: Thiết kế và thi công hệ thống Trình bày các bước thi công phần cơ, phần điện, sơ đồ đấu nối, giới thiệu thiết bị sử dụng, tính toán động học, thuật toán gắp vật và giải thuật điều khiển. Chương 4: Giải thuật và vận hành hệ thống Kiểm chứng động học của Robot, giới thiệu giao diện điều khiển và chế độ điều khiển Chương 5: Kết luận và hướng phát triển Đánh giá kết quả sau khi thực hiện đồ án, đưa ra những vấn đề còn tồn đọng và hướng phát triển Robot.

Giới hạn đề tài Gắp vật bằng nam châm điện nên chỉ gắp vật làm từ kim loại. Robot chỉ đang hoạt động trong môi trường lí tưởng, ít nhiễu, chưa đem vào môi trường công nghiệp để sử dụng. 3 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2. Tổng quan về PLC 2.

Giới thiệu về PLC Khái niệm: PLC (Programmable Logic Controller) còn có tên gọi khác là bộ điều khiển lập trình, là thiết bị điều khiển lập trình cho phép thực hiện linh hoạt các thuật toán điều khiển logic thông qua một ngôn ngữ lập trình. PLC sử dụng bộ nhớ khả trình để lưu trữ chương trình và thực hiện yêu cầu điều khiển. PLC có thể coi là một máy tính được thiết kế hoạt động tin cậy trong môi trường công nghiệp. Cấu tạo: PLC được cấu tạo bao gồm các thành phần chính như bộ xử lý trung tâm (CPU), khối ngõ vào (Module input, Analog input), khối ngõ ra (Module output, Analog output).

Cấu trúc cơ bản của PLC. 4 Bộ xử lý (CPU: Central Processing Unit) Là bộ não của PLC, quyết định tốc độ xử lý cũng như khả năng điều khiển chuyên biệt của PLC. Là nơi đọc các tín hiệu từ ngõ vào đồng thời xử lý cũng như xuất tín hiệu ra ngõ ra. Khối ngõ vào (Module Input): gồm hai loại: ngõ vào số DI (Digital Input) và ngõ vào tương tự AI (Analog Input) Ngõ vào DI kết nối với các thiết bị tạo ra tín hiệu dạng xung như: nút nhấn, công tắc hành trình, cảm biến tiệm cận… Ngõ vào AI kết nối với các thiết bị tạo ra tín hiệu liên tục như: cảm biến nhiệt độ, khoảng cách, độ ẩm.

Khối ra (Module Output): gồm hai loại: ngõ ra số DO (Digital Output) và ngõ ra tương tự AO (Analog Output) Ngõ ra DO kết nối với các cơ cấu chấp hành điều khiển theo quy tắc On/Off như: đèn báo, chuông, van điện… Ngõ ra AO kết nối với các cơ cấu chấp hành cần tín hiệu điều khiển liên tục: biến tần, van tuyến tính… Hình 2. Cấu trúc cơ bản của một hệ thống PLC. Đặc điểm của PLC Ưu điểm: PLC có rất nhiều ưu điểm nổi bật so với các mạch điều khiển dạng tiếp điểm truyền thống, cụ thể là: 5 Khả năng điều khiển chương trình linh hoạt. Muốn thay đổi yêu cầu hoạt động, đối tượng điều khiển chỉ cần thay đổi chương trình bằng việc lập trình.

Tích hợp sẵn Timer, Counter bên trong, bên cạnh đó PLC còn hỗ trợ thêm các khối hàm có chức năng chuyên dụng: bộ phát xung tốc độ cao, bộ đếm tốc độ cao, bộ điều khiển PID… PLC có thể thay thế toàn bộ mạch điều khiển truyền thống sử dụng dây dẫn. Cấu trúc PLC dạng Module nên cho phép dễ dàng thay thế, mở rộng đầu vào/ra, mở rộng chức năng khác. Người dùng có thể lựa chọn các loại Module tùy theo yêu cầu mà người dùng mong muốn để tiết kiệm về chi phí.