ĐỒ án tốt NGHIỆP chuyên ngành điện công nghiệp đề tài ỨNG DỤNG PLC điều KHIỂN ROBOT DELTA PHÂN LOẠI sản PHẨM THEO màu

TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI

Giới thiệu Robot Delta

Khái niệm robot có cấu trúc song song được Gough và Whitehall đưa ra vào năm

Vào năm 1962, Delta robot, hay còn gọi là robot song song, đã được phát triển và hiện nay trở thành một công cụ quan trọng trong ngành công nghiệp Loại robot này được sử dụng phổ biến trong quy trình phân loại và đóng gói sản phẩm nhờ vào khả năng hoạt động với tốc độ nhanh và độ chính xác cao.

Robot Delta là một loại robot có cơ cấu động học song song với ba bậc tự do và cấu trúc vòng kín Thiết kế của robot bao gồm ba nhánh, mỗi nhánh được kết nối với giá di động thông qua cơ cấu hình bình hành, giúp giá di động luôn duy trì định hướng và chỉ có thể di chuyển tịnh tiến theo ba trục XYZ.

Robot Delta, nhờ vào nhiều đặc tính vượt trội, đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau của cuộc sống Một trong những ứng dụng chính của Robot Delta là trong ngành công nghiệp, nơi chúng đóng vai trò quan trọng trong việc tự động hóa quy trình sản xuất và nâng cao hiệu quả làm việc.

Hình 1.1 Robot Delta công đoạn đóng gói sản phẩm nhà máy Vinamilk

1 download by : skknchat@gmail.com

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 download by : skknchat@gmail.com Ứng dụng trong học tập, nguyên cứu khoa học:

Hình 1.4 Sáng kiến SV ứng dụng robot Delta diệt cỏ loại sâu

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

Camera sẽ nhận diện đối tượng và gửi về PC các thông tin về tọa độ, màu sắc và kích thước của nó Sau khi nhận dữ liệu, PC sẽ sử dụng phương trình động lực học để tính toán và gửi thông tin đến PLC, từ đó điều khiển Robot thực hiện việc gắp và thả đối tượng vào ô phân loại.

Sử dụng động cơ bước cho 3 cánh tay của Robot để robot vận hành một cách linh hoạt.

Web Camera là một giải pháp hiệu quả cho việc nhận dạng, nhờ vào giá thành hợp lý và khả năng kết nối dễ dàng với máy tính Thiết bị này đáp ứng đầy đủ các tiêu chí cần thiết cho đề tài, mang lại sự tiện lợi và hiệu suất cao.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Phương trình động lực học Robot Delta

2.1.1 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.

Các khâu chủ động F1J1, F2J2 và F3J3 được kết nối với bàn máy cố định thông qua các khớp quay và được điều khiển bởi ba động cơ Những động cơ này được gắn chặt với bàn máy cố định F, đảm bảo sự ổn định và hiệu quả trong quá trình hoạt động.

Robot được cấu tạo từ ba khâu bị động J1 E1, J2 E2, J3 E3, mỗi khâu đều có hình dạng hình bình hành Nhờ vào tính chất của các khâu hình bình hành, bàn máy động trở thành một vật rắn có khả năng chuyển động tịnh tiến trong không gian Do đó, robot sở hữu ba bậc tự do, được xác định bởi ba tọa độ θ1, θ2, θ3 trong không gian khớp.

Từ các góc θ 1 , θ 2 ,θ 3 Tọa độ ( x 0 , y 0 , z 0 )của điểm E0.

Khi đã xác định được góc θ x, việc tìm tọa độ của các điểm J1, J2 và J3 trở nên đơn giản Các khớp nối J1E1, J2E2 và J3E3 có khả năng xoay tự do quanh các điểm J1, J2 và J3, tạo thành ba hình cầu với bán kính re.

Hình 2.6 Mô hình động học robot delta

Ta di chuyển các tâm của ba hình cầu từ các điểm J1, J2 và J3 đến các điểm J’1, J’3 bằng cách sử dụng các vector chuyển tiếp E1E0, E2E0 và E3E0 tương ứng Sau khi thực hiện quá trình chuyển đổi này, tất cả ba hình cầu sẽ giao nhau tại một điểm duy nhất: E0, như minh họa trong hình dưới đây.

Hình 2.7 Mô hình động học robot delta

Để xác định tọa độ (x₀, y₀, z₀) của điểm E₀, cần giải quyết ba phương trình dạng (x−xₗ)² + (y−yₗ)² + (z−zₗ)² = rₑ², trong đó tọa độ của các tâm hình cầu (xₗ, yₗ, zₗ) và bán kính rₑ đã được biết.

Hình 2.8 Tọa độ các điểm J ' 1 , J ' 2 , J ' 3 trên mặt phẳng Oxy

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 , z 3 ) Lưu ý rằng x 1 =0 Dưới đây là phương trình của ba hình cầu:

7 download by : skknchat@gmail.com b 1 =−

Cuối cùng, ta cần giải phương trình này và tìm z 0 (chúng ta nên chọn gốc phương trình âm nhỏ nhất), và sau đó tính x 0 và y 0 từ (7) và (8).

2.1.3 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, r f , r e , e cho trước.

Khớp nối thiết kế của robot F1J1 có khả năng xoay trong mặt phẳng YZ, tạo ra hình tròn với tâm tại điểm F1 và bán kính rf.

J 1 và E 1 được gọi là khớp nối phổ quát, có nghĩa là E 1 J 1 có thể xoay tự do tương đối với

E 1 , tạo thành hình cầu với tâm tại điểm E 1 và bán kính r e

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 ' 1 và bán kính E ' 1 J 1 (trong đó E ' 1 là phép chiếu của điểm E 1 trên mặt phẳng YZ) Điểm

J 1 hiện đang được xác định là giao điểm của các đường tròn có bán kính đã biết, với tâm tại E ' 1 và F 1 Chúng ta chỉ nên lựa chọn một điểm giao nhau có tọa độ Y nhỏ hơn.

Và nếu ta biết J 1, ta có thể tính được góc θ 1 Xét mặt phẳng YZ:

Khớp F ❑ 1 J 1 chỉ di chuyển trong mặt phẳng YZ, do đó tọa độ X có thể được bỏ qua Để tận dụng tính chất này cho các góc θ 2 và θ 3, việc sử dụng tính đối xứng của delta robot là cần thiết Trước tiên, chúng ta sẽ xoay hệ tọa độ trong mặt phẳng XY quanh trục Z một góc 120 độ ngược chiều kim đồng hồ.

Hình 2.12 Quy đổi tọa độ

Chúng ta đã thiết lập một khung tham chiếu mới X'Y'Z', từ đó có thể xác định góc θ2 bằng cách áp dụng cùng một thuật toán đã sử dụng để tìm góc θ1.

Để xác định tọa độ mới x'0 và y'0 cho điểm E0, chúng ta cần sử dụng ma trận xoay tương ứng Việc này cho phép tìm góc θ3 bằng cách xoay khung tham chiếu theo chiều kim đồng hồ.

Tổng quan về công nghệ xử lý ảnh

2.2.1 Các khái niệm của xử lí ảnh

Xử lý ảnh kỹ thuật số là ngành học nghiên cứu các kỹ thuật xử lý hình ảnh, chủ yếu tập trung vào hình ảnh từ cảm biến thị giác như webcam Về mặt toán học, hình ảnh được định nghĩa là một hàm liên tục của cường độ ánh sáng trong không gian hai chiều Để máy tính có thể xử lý, hình ảnh cần được chuyển đổi thành dạng số.

Hình ảnh kỹ thuật số có thể được biểu diễn dưới dạng ma trận hai chiều f(x, y) với M cột và N hàng, cho phép phân tích và xử lý hiệu quả Việc tải xuống từ skknchat@gmail.com mang lại giá trị rời rạc cho người dùng.

Hình ảnh được định nghĩa là một hàm hai chiều, F(x, y), với x và y là các tọa độ không gian Cường độ của hình ảnh tại một điểm (x, y) là biên độ của F tại cặp tọa độ đó Khi các giá trị x, y và biên độ của F là hữu hạn, hình ảnh được gọi là ảnh số.

Nói cách khác, một hình ảnh có thể được xác định bởi một mảng hai chiều được sắp xếp cụ thể theo hàng và cột.

Hình 2.13 Biểu diễn ảnh dưới dạng ma trận b Pixel

Quá trình số hóa ảnh chuyển đổi giá trị từ analog sang digital, trong đó các điểm kề nhau trở nên không thể phân biệt bằng mắt thường Khái niệm Picture Element, hay còn gọi là Pixel, đóng vai trò quan trọng trong quá trình này, với mỗi ảnh được cấu thành từ một tập hợp các Pixel Mỗi Pixel được xác định bởi một cặp tọa độ x, y và màu sắc riêng biệt.

Một Pixel thường được biểu diễn bởi 1, 2, 8 hay 24 bit màu.

Hình 2.14 Ảnh pixel 8 bit c Mức xám (Gray level)

Mức xám là kết quả của việc mã hóa cường độ sáng của từng điểm ảnh thành giá trị số thông qua quá trình lượng tử hóa Phổ biến nhất là mã hóa 256, trong đó mỗi pixel được mã hóa bằng 8 bit, cho phép hiển thị 256 mức độ xám khác nhau.

Ảnh màu được tạo thành từ ba màu cơ bản: đỏ, lục và xanh dương, với mỗi màu được ghi nhận trên các dãy băng tần khác nhau và phân thành nhiều cấp độ Để lưu trữ ảnh màu, người ta thường lưu từng mặt màu riêng biệt, mỗi màu được lưu dưới dạng ảnh đa cấp xám Kết quả là không gian lưu trữ cho ảnh màu sẽ gấp ba lần so với không gian lưu trữ dành cho ảnh xám có cùng kích thước.

Hình 2.16 Ảnh theo mã màu RGB

Hình 2.17 Ảnh theo mã màu RGB e Ảnh đen trắng

Ảnh có thể được chia thành hai loại chính: ảnh nhị phân và ảnh đa cấp xám Ảnh đen trắng chỉ sử dụng hai màu cơ bản là đen và trắng Sự phân loại này dựa trên số mức độ màu sắc, ký hiệu là L Nếu L=2, ảnh được gọi là ảnh nhị phân; nếu L lớn hơn 2, nó trở thành ảnh đa cấp xám Ảnh với 256 mức độ màu thường được coi là có chất lượng cao và được sử dụng phổ biến.

Hình 2.18 Ảnh màu và ảnh đa mức xám

2.2.2 Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh a Biểu diễn ảnh Ảnh có thể xem là một hàm 2 biến chứa các thông tin như biểu diễn của một ảnh. Các mô hình biểu diễn ảnh cho ta một mô tả logic hay định lượng của hàm này Dựa vào phần tử đặc trưng của ảnh đó là pixel Giá trị pixel có thể là một giá trị vô hướng, hoặc là 1 vector (3 thành phần trong trường hợp ảnh màu).

Ta có thể biểu diễn ảnh bằng hàm toán học, hoặc các ma trận điểm.

Hình 2.19 Chuyển ảnh bằng ma trân điểm b Khôi phục ảnh

Mục đích: Khôi phục lại ảnh ban đầu, loại bỏ các biến dạng ra khỏi ảnh tùy theo nguyên nhân gây ra biến dạng. c Biến đổi ảnh

Mục đích: Biến đổi thể hiện của ảnh dưới các góc nhìn khác nhau tiện cho việc xử lý, phân tích ảnh.

Các phương pháp: Biển đổi Fourier, Sin, Cosin d Phân tích ảnh

Mục đích: Tìm ra các đặc trưng của ảnh, xây dựng quan hệ giữa chúng dựa vào các đặc trưng cục bộ.

Các thao tác: Tìm biên, tách biên, làm mảnh đường biên, phân vùng ảnh, phân loại đối tượng.

Các phương pháp: Phương pháp phát hiện biên cục bộ, dò biên theo qui hoạch động, phân vùng theo miền đồng nhất, phân vùng dựa theo đường biên.

Hình 2.20 Minh họa tìm đường biên bằng bộ lọc Laplacian, Sobel e Ứng dụng

- Thông tin ảnh, truyền thông ảnh.

- Xử lý ảnh vệ tinh, viễn thám.

- Thiên văn, nghiên cứu không gian, vũ trụ.

- Người máy, tự động hóa.

- Máy thông minh, thị giác máy nhân tạo.

- Giám sát kiểm soát, quân sự.

2.2.3 Những vấn đề lý thuyết được sử dụng trong đề tài

Hue, Saturation và Value (HSV) là phương pháp phân tích ảnh dựa trên các thuộc tính màu Mô hình HSV tương tự như một hình trụ màu, giúp biến đổi và phân loại các màu cơ bản một cách hiệu quả.

RGB thành các kích thước dễ hiểu hơn đối với con người Các giá trị này là màu, độ bão hòa và độ sáng tối.

H (Hue) xác định góc của màu trên vòng tròn màu RGB Màu 0° cho màu đỏ, 120° cho màu xanh lục và 240° cho màu xanh lam.

Độ bão hòa (Saturation) có giá trị từ 0 đến 1, quyết định mức độ màu sắc được sử dụng Màu sắc với độ bão hòa 100% là màu tinh khiết nhất, trong khi độ bão hòa 0% tạo ra thang độ xám.

Giá trị V (Value) nằm trong khoảng từ 0 đến 1, quyết định độ sáng của màu sắc Một màu có độ sáng 0% sẽ là màu đen hoàn toàn, trong khi màu có độ sáng 100% sẽ không chứa màu đen Do đó, V thường được gọi là độ sáng của màu.

Luận văn sử dụng frame ảnh với độ sâu 8 bit, dẫn đến việc quy đổi giá trị H, S, V về khoảng [0, 255] thay vì [0, 360] cho H và [0, 1] cho S, V Sau đó, hàm inRange được áp dụng để chuyển đổi ảnh thành ảnh nhị phân, giúp dễ dàng tách vật mẫu khỏi nền ảnh.

2.2.3.2 Xử lý hình thái học (Morphology) a Phép toán giãn nở (Dilation)

Phép toán giãn nở (Dilation) là một hoạt động cơ bản trong hình thái học toán học, giúp tăng kích thước của đối tượng ban đầu trong ảnh.

Hình 2.22 Mô tả phép giãn ảnh b Phép toán co (Erosion)

Phép toán co (Erosion) là một trong hai hoạt động cơ bản trong hình thái học, bên cạnh phép giãn nở Phép toán này có ứng dụng quan trọng trong việc giảm kích thước của đối tượng, tách rời các đối tượng gần nhau, làm mảnh và tìm xương của đối tượng.

Trong luận văn, phép toán co được áp dụng với phần tử kích thước 8x8 nhằm phù hợp với kích thước vật mẫu và khung hình, giúp loại bỏ các điểm nhiễu và tách biệt vật thể khỏi nền Sau khi thực hiện phép co, ảnh sẽ được dãn trở lại kích thước ban đầu Quá trình co và dãn này giúp giảm thiểu nhiễu và làm mượt đường bao của vật thể, cải thiện chất lượng ảnh nhị phân Luận văn sử dụng tổng cộng 2 lần co và 2 lần dãn ảnh.

Hình 2.24 Hình minh họa phép co dãn ảnh c Contours

Giới thiệu phần cứng

Bộ điều khiển S7-1200 mang đến sự linh hoạt và sức mạnh cần thiết để điều khiển đa dạng thiết bị, đáp ứng hiệu quả nhu cầu tự động hóa của bạn với thiết kế nhỏ gọn.

S7-1200 là một giải pháp lý tưởng cho việc kiểm soát nhiều ứng dụng khác nhau nhờ vào cấu hình linh hoạt và bộ lệnh mạnh mẽ.

CPU kết hợp vi xử lý, nguồn cung cấp điện tích hợp, mạch I/O, PROFINET, điều khiển chuyển động tốc độ cao và đầu vào tương tự trong một thiết kế nhỏ gọn, tạo ra bộ điều khiển mạnh mẽ Sau khi tải chương trình, CPU chứa logic cần thiết để giám sát và kiểm soát thiết bị trong ứng dụng, theo dõi đầu vào và điều chỉnh đầu ra dựa trên logic của chương trình người dùng, bao gồm logic Boolean, đếm, thời gian, phép toán phức tạp và giao tiếp với các thiết bị thông minh khác.

CPU cung cấp một cổng PROFINET để truyền thông qua mạng PROFINET Các mô-đun bổ sung có sẵn để giao tiếp qua mạng PROFIBUS, GPRS, RS485 hoặc RS232.

Hình 2.27 Hình ảnh của PLC 1212C DC/DC/DC

2 Khe cắm thẻ nhớ dưới nắp đậy

3 Kết nối dây dẫn người dùng có thể tháo rời

4 Đèn LED trạng thái cho các ngõ I/O

2.3.2 Sơ đồ kết nối của PLC S7-1200

Hình 2.28 Sơ đồ chân của PLC

Bảng 2.1 Bảng sơ đồ chân của PLC S7-1200

4 L+ / 24VDC ngõ ra DQ a.1 cảm biến

5 M / 24VDC ngõ ra DQ a.2 cảm biến

2.3.3 Module mở rộng SM 1222, DQ 8xRelay/2A (6ES7222-1HF32-0XB0)

Các module mở rộng của PLC S7-1200 giúp tăng cường tín hiệu và chức năng cho PLC, đồng thời hỗ trợ khả năng truyền thông Mức độ mở rộng của từng loại CPU phụ thuộc vào các đặc tính, thông số kỹ thuật và quy định của nhà sản xuất.

Bộ PLC S7-1200 hỗ trợ tối đa 8 module tín hiệu đa dạng và 1 mạch tín hiệu cho bộ vi xử lý, cho phép mở rộng linh hoạt Ngoài ra, thiết bị còn được trang bị 3 module giao tiếp, giúp tăng cường khả năng truyền thông.

PLC S7-1200 có 3 loại module chính:

Hình 2.29 Hình các loại module mở rộng S7-1200

Hình 2.30 Datasheet của module SM 1222 Cho phép cấp nguồn 24V/2A có thể trực tiếp điều khiển các thiết bị như máy bơm, băng tải trong mô hình.

Động cơ bước là một loại động cơ điện đặc biệt, khác biệt với các động cơ điện thông thường Chúng hoạt động dựa trên nguyên lý động cơ đồng bộ, chuyển đổi các tín hiệu điều khiển thành các xung điện liên tiếp, từ đó tạo ra chuyển động góc quay hoặc cố định roto ở các vị trí cần thiết.

Động cơ bước được cấu tạo từ sự kết hợp của hai loại động cơ: động cơ một chiều không tiếp xúc và động cơ đồng bộ giảm tốc công suất nhỏ.

Động cơ bước được ứng dụng rộng rãi trong ngành tự động hóa nhờ vào khả năng điều khiển chính xác Chúng đóng vai trò quan trọng trong các thiết bị yêu cầu độ chính xác cao và là cơ cấu chấp hành hiệu quả trong điều khiển chuyển động kỹ thuật, cho phép thực hiện chính xác các lệnh số được đưa ra.

Động cơ bước được ứng dụng rộng rãi trong việc điều khiển robot, theo dõi và bám sát các mục tiêu trong thiết bị quan sát, cũng như lập trình trong các máy gia công cắt gọt Ngoài ra, trong lĩnh vực công nghệ máy tính, động cơ bước còn được sử dụng cho các loại ổ đĩa cứng và máy in.

Động cơ bước được điều khiển thông qua các xung điện rời rạc, tạo ra chuyển động góc quay chính xác Khác với các loại động cơ thông thường, động cơ bước hoạt động theo từng bước, cho phép kiểm soát chính xác Chúng hoạt động nhờ vào các bộ chuyển mạch điện tử, cung cấp tín hiệu điều khiển vào Stator theo thứ tự và tần suất nhất định.

Động cơ bước thường quay theo các bước xác định, do đó, chúng chủ yếu được sử dụng để điều khiển thích nghi với tốc độ quay biến đổi liên tục Đặc biệt, động cơ bước có khả năng dừng lại và giữ vị trí chính xác Vì vậy, vận tốc quay của động cơ bước thường được hiểu là vận tốc trung bình (vtb).

2.3.5 Driver Điều Khiển Động Cơ Microstep TB6600

Hình 2.33 Driver điều khiển động cơ bước TB6600 THÔNG SỐ KỸ THUẬT

- Dòng cấp tối đa là 4A.

- Ngõ vào có cách ly quang, tốc độ cao.

- Có tích hợp đo quá dòng quá áp.

CÀI ĐẶT VÀ GHÉP NỐI:

- DC+: Nối với nguồn điện từ 9 – 40VDC.

- DC-: Điện áp (-) âm của nguồn.

- A+ và A -: Nối vào cặp cuộn dây của động cơ bước.

- B+ và B-: Nối với cặp cuộn dây còn lại của động cơ.

- PUL+: Tín hiệu cấp xung điều khiển tốc độ cho M6600.

- PUL-: Tín hiệu cấp xung điều khiển tốc độ cho M6600.

- DIR+: Tín hiệu cấp xung đảo chiều cho M6600.

- DIR-: Tín hiệu cấp xung đảo chiều (-) cho M6600.

- ENA+ và ENA -: khi cấp tín hiệu cho cặp này động cơ sẽ không có lực momen giữ và quay nữa.

- Có thể đấu tín hiệu dương (+) chung hoặc tín hiệu âm (-) chung.

Công tắc là thiết bị chuyển đổi tín hiệu từ việc tiếp xúc giữa hai thiết bị thành tín hiệu điện, hỗ trợ trong việc điều khiển và giám sát Nó giúp giới hạn quỹ đạo chuyển động của các vật thể trong quá trình hoạt động.

Công tắc hành trình được ưa chuộng trong các dự án vừa và nhỏ nhờ vào nhiều ưu điểm như giá thành hợp lý, độ bền cao và sự đa dạng về kích thước, đáp ứng tốt cho nhiều nhu cầu khác nhau.

Công tắc hành trình được sử dụng để đóng cắt mạch điện, hoạt động tương tự như việc nhấn nút bằng tay Tuy nhiên, thay vì nhấn tay, công tắc này sử dụng va chạm từ các bộ phận cơ khí để chuyển đổi tín hiệu va chạm thành tín hiệu điện.

Hình 2.34 Công tắc hành trình KW11

Encoder là 1 cảm biến chuyển động có khả năng chuyển đổi chuyển động thành tín hiệu số hoạc xung.

Encoder được sử dụng để quản lý vị trí góc quay của trục quay, thường là động cơ điện, nhằm xác định chính xác tọa độ góc quay hiện tại của trục.

THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN

Chương trình điều khiển cho ứng dụng Winform

Lưu đồ giao diện điều khiển:

Giao diện điều khiển chương trình robot bao gồm bốn phần chính: kết nối với PLC, chế độ điều khiển bằng tay, chế độ điều khiển tự động và tùy chỉnh thông số.

Trang kết nối sẽ giúp liên kết Application C# với PLC thông qua OPC Kepserver.

Chế độ điều khiển bằng tay cho phép người dùng tùy chỉnh các góc theta của từng động cơ, lựa chọn điểm đến một cách thủ công Người dùng cũng có thể xem tọa độ hiện tại của robot cùng với tọa độ các góc của động cơ.

Chế độ tự động sẽ cho phép tắt mở camera, cho phép robot bắt vị trí và gắp vật theo màu tự động.

3.2.2 Chương trình nhận diện màu và xác định tọa độ

Lưu đồ xử lý ảnh:

Hình 3.64 Lưu đồ xử lý ảnh

- Ảnh gốc được thu vào từ camera sẽ có kích thước 480x640 sẽ được chuyển đổi từ hệ ảnh màu RGB sang hệ màu HSV.

- Sau đó ảnh màu HSV sẽ được nhị phân hóa theo các khoảng sau: RED

Ảnh nhị phân sẽ trải qua hai lần co và hai lần dãn, sử dụng ma trận 8x8 để cải thiện khả năng tìm kiếm đường biên.

- Cuối cùng ảnh sau khi làm mượt sẽ được tìm biên và tìm tọa độ tâm.

Hình 3.65 Ảnh vật qua chuyển đổi HSV

Hình 3.66 Ảnh sau khi nhị phân hóa theo ngưỡng dùng hàm InRange

Hình 3.67 Ảnh qua 1 lần co dãn ảnh

Hình 3.68 Ảnh qua 2 lần co dãn ảnh

3.2.3 Điều khiển robot tự động gắp vật:

Khi băng tải di chuyển, tọa độ X của vật không thay đổi trong khi tọa độ Y sẽ thay đổi Để gắp chính xác vật, cần điều chỉnh tọa độ (X, Y) gửi xuống PLC thành (X, Y+a), trong đó a được điều chỉnh dựa trên tốc độ của băng tải và tốc độ của robot.

3.2.4 Sắp xếp vật theo thứ tự trên băng tải

Mục tiêu của bài toán là xác định tọa độ (X, Y), màu sắc, kích thước và hình dáng của vật cần gắp trên băng tải theo thứ tự xuất hiện Luận văn tập trung vào việc nhận dạng ba màu cơ bản: Đỏ (Red), Lục (Green) và Lam (Blue).

Từ vị trí của camera và băng tải, vật đến trước sẽ có tung độ y lớn hơn vật đến sau Chúng ta sẽ so sánh và lưu trữ vị trí của vật đến trước vào tọa độ gần nhất (x(0), y(0)).

Để xác định tọa độ vật cần gắp (X, Y), chúng ta sẽ lần lượt sử dụng ba màu Red, Green, Blue với thông số HSV đã được xác định sẵn Từ đó, ta sẽ có ba cặp tọa độ gần nhất là (X R, Y R), (X G, Y G) và (X B, Y B) Sau đó, chúng ta sẽ so sánh các tung độ Y R, Y G và Y B để tìm ra tọa độ chính xác.

Hình 3.70 Thuật toán nhận diện vật theo thứ tự trên băng tải

3.2.5 Phương pháp chuyển đổi tọa độ khung hình sang tọa độ của hệ Robot

Gọi hệ trục tọa độ khung ảnh là O 1 x 1 y 1 , hệ trục tọa độ gắn vào đáy Robot là O 2 x 2 y 2

Hình 3.71 Minh họa trục tọa độ gốc robot và trục tọa độ vật

Ví dụ, khung ảnh từ camera có kích thước 640x480 pixel, với độ dài tia O1x1 là 640 pixel và tia O1y1 là 480 pixel Sau khi đo ngoài mô hình thực tế, ta xác định tia O1x1 = a (cm), trong đó a đo được là 10 cm Từ đó, ta có thể thực hiện các tính toán cần thiết.

Ta sẽ thực hiện việc chuyển đổi từ hệ trục tọa độ O1x1y1 sang hệ trục tọa độ O2x2y2.

Tọa độ O2 trong hệ trục O1x1y1 được xác định là (xO; yO) tính bằng pixel, trong khi tọa độ A bất kỳ trong cùng hệ trục là (xA, yA) Để Robot di chuyển đến điểm A, cần tính toán tọa độ vector O2 Qua việc so sánh hai hệ trục tọa độ, ta thấy rằng tia O1y1 và tia O2y2 có phương khác nhau, trong khi tia O2x2 và tia O1x1 có cùng phương và cùng hướng.

Trong bài viết này, tọa độ pixel được xác định bởi (Px, Py), trong đó Px = xO – xA (pixel) và Py = -yO + yA Các giá trị Px và Py này tương ứng với tọa độ vị trí trong phương trình động học nghịch cánh tay máy Khi chuyển đổi sang tọa độ mặt phẳng thực tế, chúng ta có Px = (xO - xA)/32 (cm) và Py = (-yO + yA)/32 (cm).

Vì bài viết chỉ tập trung vào xử lý ảnh 2D, nên việc xác định tọa độ Px và Py là đủ, trong khi Pz sẽ được gán một hằng số cố định Do đó, ba thông số cần thiết là Px, Py và Pz.

Pz ta sẽ xác định được các giá trị góc xoay θ 1 , θ 2 ,θ 3 từ đó Robot sẽ di chuyển đến vị trí mà ta mong muốn.

THI CÔNG MÔ HÌNH

Thi công phần cứng

Bảng 4.10 Danh sách các nguyên liệu của mô hình

STT Tên linh kiện Thông số kĩ thuật Số lượng Chú Thích

2 SM-1222 RLY Điện áp HĐ :24V 1

3 Băng tải Chiều dài 60cm 1 Mặt băng tải

Chiều rộng 10cm màu trắng

4 Nguồn tổ ong Điện áp vào: 220VAC 1 Điện áp ra: 24VDC Dòng ra: 10A

5 Adapter Điện áp vào: 220VAC 1 Điện áp ra: 5VDC Dòng ra:

6 Bơm chân không Điện áp HĐ: 24V 1 có kèm van

7 Nút hút châm Đường kính: 2cm 1 không

Delta + 3 thanh carbon mắt trâu

10 Driver động cơ Điện áp HĐ : 12V 3

11 Công tắc hành trình Áp định mức 24V 3

12 CB LS 40 Áp định mức 220V 1

13 Rotary encoder 400 Tiêu chuẩn với cáp 1,5 m 1

Hiệu suất: 400 xung / vòng Điện áp HĐ: DC5-24V

4.1.2 Thi công robot delta và tủ điều khiển a Robot Delta

Các thành phần chính của Robot Delta được in 3D với các thông số sau:

- Khoảng các từ tâm đế robot tới trục trục động cơ là f = 75mm

- Khoảng cách từ trục động cơ đến cánh tay đòn là rf = 80 mm

- Độ dài cánh tay đòn là re = 235 mm

- Khoảng các từ tâm giác hút đến cánh tay đòn là e = 20 mm

Hình 4.73 Hình ảnh thiết kế 3D sử dụng phần mềm Fusion 360

Hình 4.74 Các linh kiện của Robot Delta sau khi in 3D

52 download by : skknchat@gmail.com b Khung đặt robot

Phần khung được lắp ghép mới các thanh nhôm định hình độ dài 50cm để cố định robot.

Hình 4.75 Ráp khung Robot c Động cơ điều khiển Robot

Để giảm điện áp đầu ra của PLC S7-1200 từ 24V xuống còn 5V cho chân PUL+ và DIR+ của driver TB6600, cần thêm một điện trở 2k4Ω.

Hình 4.76 Sơ đồ đấu nối PLC điều khiển động cơ

Hình 4.77 Mô hình sử dụng Stepmotor và driver TB6600

Hình 4.78 Vị trí lắp đặt công tắc hành trình d Bơm và băng tải

Hình 4.79 Sơ đồ kết nối module SM-1222 với băng tải và bơm

Hình 4.80 Bơm và động cơ băng tải e Encoder

Hình 4.81 Sơ đồ kết nối encoder với PLC

Hình 4.82 Hình ảnh Encoder trong mô hình f Tủ điều khiển

Hình 4.83 Tủ điều khiển Robot Delta, băng tải và bơm sử dụng nguồn 24V và 12V Các thành phần chính của tủ điều khiển:

- 3 Driver TB6600 cho 3 động cơ.

- 1 PLC 1212C DC/DC/DC và 1 signal boad 1222 8DO Relay.

- 1 động cơ hút chân không 24VDC.

- 1 CB LS C40. g Mô hình hoàn chỉnh

Hình 4.84 Mô hình thực tế

Thi công phần mềm

Giao diện phần mềm điều khiển:

Hình 4.85 Trang điều khiển kết nối

Hình 4.86 Trang điều khiển chế độ Manual

Hình 4.87 Trang điều khiển Auto

Hình 4.88 Trang điều khiển Setting

ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT

Nhận xét

5.2.1 Những kiến thức đã nguyên cứu

- Nguyên cứu lý thuyết về Robot Delta, phương trình động lực học.

- Nguyên cứu lý thuyết về xử lý ảnh nhằm tách vật thể màu ra khỏi nền.

- Tìm hiểu cách xây dựng một Application bằng Winform C# để dễ dàng điều khiển hệ Robot Delta.

- Nguyên cứu về đông cơ bước, cách điều khiển motion control bằng PLC S7- 1200.

- Tìm hiểu cách liên kết biến giữa Application Winform và phần mềm TIA Portal V15.

- Đọc và xử lý giá trị của encoder để tính toán tốc độ động cơ.

5.2.2 Những hạng mục đạt được

- Xây dựng được phương trình tính toán động lực nghịch đưa áp dụng vào

Application để điều khiển Robot Delta.

- Áp dụng xử lý ảnh tìm tìm tọa độ của vật real time qua camera sử dụng thư viện EmguCV của C#.NET.

- Xây dựng liên kết giữa Appllication trên PC và PLC thông OPC KepserverEX V6.

- Điều khiển cùng lúc 3 động cơ bước bằng PLC S7-1200 (1212C DC/DC/DC) sử dụng motion control của phần mềm TIA Portal V15.

- Vận hành được Robot Delta để gắp, phân loại sản phẩm trên băng tải theo màu sắc, hình khối.

- Đọc được tốc độ băng tải giúp tăng độ chính xác gắp vật thể.

- Lưu trữ dữ liệu vào SQL.

- Phần cứng Robot do tự thiết kế và thi công nên vẫn còn nhiều lỗi dẫn đến sai số trong quá trình vận hành.

- Thuật toán tự thiết kế nên chưa hoàn toàn tối ưu.

Chương trình xử lý ảnh hoạt động hiệu quả nhất trong điều kiện ánh sáng ổn định Sự thay đổi về ánh sáng có thể ảnh hưởng tiêu cực đến độ chính xác của các phép tính.

- Tích hợp trí tuệ nhân tạo để Robot linh hoạt, phù hợp với nhiều điều kiện hoạt động hơn.

Nâng cấp phần cứng như động cơ, camera và chất liệu của khớp robot là cần thiết để tối ưu hóa hệ thống, cải thiện độ chính xác, tốc độ và độ ổn định trong quá trình vận hành.

Tiêu đề	Ứng Dụng PLC Điều Khiển Robot Delta Phân Loại Sản Phẩm Theo Màu
Tác giả	Phùng Huỳnh Minh Tuấn, Trần Hảo Ý
Người hướng dẫn	TS. Trần Vi Đô
Trường học	Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Điện Công Nghiệp
Thể loại	Đồ án tốt nghiệp
Năm xuất bản	2021
Thành phố	Thành Phố Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	78
Dung lượng	6,24 MB