CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN cho con người. Một số ứng dụng tiêu biểu của thị giác máy tính có thể kể đến như: kiểm soát giao thông, chẩn đoán bệnh từ hình ảnh MRI, xử lý ảnh từ vệ tinh, hệ thống cảnh báo va chạm trên xe hơi,. Khi kết hợp thị giác máy tính và robot ta sẽ được một hệ thống có khả năng nhận dạng và phân loại các sản phẩm khác nhau dựa vào các đặc trưng, đặc tính của vât bằng cách sử dụng hình ảnh thu được từ camera, sau đó tiến hành phân tích và xử lý để có thể trích xuất ra các thông tin hữu ích cho robot, giúp chúng thực hiện nhiệm vụ cụ thể.
Thông qua những khảo sát và những nhu cầu thực tế về các hệ thống phân loại sản phẩm bằng robot. Cùng với việc vận dụng những kiến thức đã được trạng bị và sự tìm tòi nghiên cứu, nhóm em đã quyết định sẽ thực hiện nghiên cứu, thiết kế và thi công một hệ thống phân loại sản phẩm sử dụng cánh tay robot đồng thời kết hợp với ứng dụng của công nghệ xử lý ảnh để xây dựng nên một mô hình với tên gọi là “Ứng dụng robot và xử lý ảnh phân loại sản phẩm theo màu sắc”. MỤC TIÊU Để tìm hiểu sâu hơn về việc kết hợp giữa điều khiển robot và kỹ thuật xử lý ảnh, nhóm đã xây dựng một mô hình hệ thống gồm cánh tay robot kết hợp sử dụng camera để phân loại sản phẩm theo màu sắc và cung cấp tọa độ cho robot tiến hành phân loại. Một số mục tiêu được đề ra khi xây dựng hệ thống: Cánh tay robot hoạt động, di chuyển ổn định khi được điều khiển.
Hình ảnh được truyền từ camera có độ trễ thấp. Quá trình xử lý ảnh xác định màu và vị trí của sản phẩm nhanh chóng, chính xác. Dữ liệu màu sắc, thời gian phát hiện sản phẩm được cập nhật chính xác theo thời gian thực. Xây dựng giao diện điều khiển giúp vận hành hệ thống dễ dàng và trực quan.
NỘI DUNG NGHIÊN CỨU Đối tương nghiên cứu của đề tài là mô hình cánh tay robot Magician ba bậc tự do sử dụng mạch Arduino để điều khiển. Nghiên cứu tổng quan về cấu tạo, nguyên lý hoạt động của cánh tay robot và cách điều khiển. Tìm hiểu quá trình truyền nhận, xử lý thông tin giữa vi điều khiển Arduino và giao diện lập trình bằng ngôn ngữ Python, áp dụng xử lý ảnh để lập trình và vận hành điều khiển cánh tay robot. GIỚI HẠN Cánh tay robot ba bậc tự do trong đồ án được điều khiển theo kiểu vòng hở bằng các động cơ bước không có encoder hồi tiếp.
Các thuật toán xử lý ảnh được lập trình trên ngôn ngữ Python với sự hỗ trợ của thư viện xử lý ảnh OpenCV. Sản phẩm được được phân loại trong đề tài là vật hình trụ tròn màu đỏ, vàng, xanh dương có kích thước cao 10mm và đường kính mặt đáy 10mm. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương 2. SƠ LƯỢC VỀ HỆ THỐNG ROBOT 2.
Khái niệm cánh tay robot Cánh tay robot là những cỗ máy được dùng trong quá trình sản xuất công nghiệp, chúng có thể hoạt động một cách tự động hoặc được vận hành bởi con người. Cánh tay robot được thiết kế linh hoạt theo nhu cầu sử dụng với tốc độ và độ chính xác cao, có thể linh hoạt như cánh tay của con người. Robot có thể thay thế con người trong các công việc lắp ráp các linh kiện nhỏ yêu cầu độ chính xác cao hoặc hoạt động trong các môi trường khắc nghiệt, độc hại. Với nhiều ưu điểm vượt trội nên ngày càng nhiều chủng loại robot được tạo ra và được ứng dụng trong đa ngành đa lĩnh vực.
Cánh tay robot hoạt động dựa trên cơ chế các liên kết từ phần mềm điều khiển đến phần cứng là các khớp của robot kết hợp hợp với nhau để tạo nên chuyển động của chúng. Bộ điều khiển trung tâm truyền các lệnh đến các khâu, các khâu này sẽ chuyển động dựa trên bài toán động học đã được tính toán để tạo thành một chuỗi hành động của robot. Bài toán động học thuận Trong đại đa số các trường hợp, tay máy được cấu tạo bởi các khâu (Links), được nối với nhau nhờ các khớp (Joint). Một đầu của chuỗi nối với giá (Bowse), còn đầu kia nối với phần công tác.
Mỗi khâu hình thành cùng với khớp phía trước nó một cặp khâu – khớp. Tuỳ theo kết cấu của robot mà mỗi loại khớp đảm bảo cho khâu nối sau nó các khả năng chuyển động nhất định. Mỗi khớp (thực chất là cặp khâu – khớp) được đặc trưng bởi 2 loại thông số: - Các thông số không thay đổi giá trị trong quá trình làm việc của tay máy được gọi là tham số. - Các thông số thay đổi khi tay máy làm việc được gọi là các biến khớp.
Hai loại khớp thông dụng nhất trong kỹ thuật tay máy là khớp trượt và khớp quay. Chúng đều là loại khớp có một bậc tự do. Bài toán thuận nhằm mô tả thế (vị trí và hướng) của phần công tác dưới dạng hàm số của các biến khớp. Cho trước cơ cấu và quy luật của các yếu tố chuyển động thể hiện bằng các tọa độ suy rộng q ta phải xác định quy luật chuyển động của điểm trên khâu tác động cuối nói riêng hoặc của điểm bất kỳ trên một khâu nào đó của 4 CHƯƠNG 2.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT robot nói chung trong hệ trục tọa độ vuông góc (hệ trục tọa độ Descartes). Bài toán động học thuận ở robot có nội dung gần giống như bài toán phân tích động học cơ cấu. Bài toán động học ngược Cho trước cơ cấu và quy luật chuyển động của điểm trên khâu tác động điểm đầu cuối (hoặc quy luật chuyển động của khâu cuối bao gồm vị trí và hướng của nó) được biểu diễn trong hệ trục tọa độ vuông góc, ta phải xác định quy luật chuyển động của các khâu thành viên thể hiện qua các tọa độ suy rộng q. Đôi khi, bài toán trong thực tế được đặt ra gần như là một bài toán tổng hợp động học cơ cấu, nghĩa là bài toán cho truớc yêu cầu hoặc quy luật chuyển động của khâu cuối, ta phải xác định cấu tạo robot và quy luật chuyển động q của các khâu thành viên.
Thông thường bài toán thuận có một lời giải duy nhất, trong khi đó bài toán ngược lại có vô số lời giải (bài toán vô định) khi cho trước quy luật chuyển động của điểm trên khâu tác động cuối bên trong vùng không gian hoạt động của robot. Riêng đối với các vị trí trên biên của vùng không gian hoạt động, trong một số trường hợp ta mới có lời giải duy nhất. Nguyên nhân của vấn đề là ở chỗ quan hệ giữa tọa độ một điểm q nào đó trên khâu tác động cuối (Xp, Yp, Zp trong hệ tọa độ vuông góc) với các tọa độ suy rộng q (với i = 1, n khâu động) nghĩa là sự mô tả vị trí tương đối giữa các khâu thành viên chỉ là ánh xạ theo chiều thuận mà không có theo chiều nghịch. Ngoài ra, ở cả 2 bài toán động học, ta không chỉ quan tâm đến tọa độ của một điểm thuộc khâu tác động cuối mà còn quan tâm đến cả vị trí và hướng của nó trong hệ tọa độ vuông góc.
Do đó, ngoài các thông số tọa độ của một điểm P nào đó thuộc khâu tác động cuối ta còn phải bổ sung ba góc quay Euler quanh ba trục tọa độ để xác định hướng của nó. Khi giải quyết vấn đề có nhiều lời giải bài toán ngược người ta đưa ra các ràng buộc về mặt động học đối với các robot hoạt động bên trong của vùng không gian làm việc của nó (gọi là không gian có bậc tự do thừa) hoặc đặt ra vấn đề phải tối ưu hóa hoạt động của robot theo một hàm mục tiêu nào đó để chọn lời giải phù hợp nhất. Thuật giải bài toán động học thuận Các bước thực hiện giải bài toán động học thuận cho cánh tay robot: - Xác định số khớp và số khâu. - Gắn các hệ trục tọa độ lên các khâu.
- Xác định các biến khớp: 5 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Khớp quay tương ứng với biến khớp . Khớp tịnh tiến tương ứng với biến khớp d. - Xác định quan hệ giữa hai gốc tọa độ i và i-1 (theo quy tắc Denavit – Hartenberg): i 1 iT Rot z (i )Transz (di )Transx (ai ) Rot x ( i ) (2.2) 0 0 1 0 0 0 1 di 0 0 1 0 0 s i c i 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 c i s i c i s i s i ai c i s c i c i c i s i ai s i i (2.3) 0 s i c i di 0 0 0 1 - Xác định phương trình động học thuận cho cánh tay robot: nx ox ax px n 1 ny oy ay py nT 1T .4) nz oz az pz 0 0 0 1 2.
Thuật giải bài toán động học ngược Động học ngược là bài toán xác định góc quay của các khớp khi biết tọa độ điểm đầu cuối của robot, có đặc điểm: - Không có phương pháp tổng quát. - Nghiệm không duy nhất. Quy trình giải bài toán động học ngược cho cánh tay robot bao gồm: - Giải bài toán động học thuận để tìm tương quan giữa vị trí và hướng của cơ cấu chấp hành đầu cuối theo giá trị các biến khớp. - Sử dụng phương pháp hình học (robot có cấu hình đặc biệt), phương pháp đại số (sử dụng các phép biến đổi toán học để đưa ra các phương trình biến khớp dễ dàng) để giải quyết bài toán động học ngược.
Tổng quan về thị giác máy tính 2. Ý tưởng về hệ thống thị giác máy tính Ý tưởng hệ thống thị giác máy tính được sử dụng trong đồ án là chụp lại một bức ảnh vùng làm việc của robot gọi là ảnh nền. Khi camera bắt đầu thu hình ảnh từ vùng làm việc sẽ liên tục thực hiện trừ đi khung hình hiện tại để kiểm tra xem có sản phẩm nào xuất hiện hay không. Từ sự khác biệt giữa hai khung hình ta có khung hình mới chứa sản phẩm cần nhận dạng.