GIỚI THIỆU CHUNG
Sơ lược về robot phát triển robot
1.1.1 Lịch sử hình thành và phát triển
Nhu cầu nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm đang thúc đẩy việc ứng dụng rộng rãi các phương tiện tự động hóa trong sản xuất Xu hướng hiện nay là phát triển các dây chuyền và thiết bị tự động linh hoạt, thay thế dần các máy móc tự động "cứng" chỉ thực hiện một nhiệm vụ nhất định Thị trường ngày càng yêu cầu sự thay đổi về chủng loại, kích cỡ và tính năng sản phẩm, dẫn đến nhu cầu gia tăng về việc ứng dụng robot trong việc tạo ra các hệ thống sản xuất tự động linh hoạt.
Thuật ngữ "robot" lần đầu tiên được giới thiệu vào năm 1922 trong tác phẩm "Rossum's Universal Robot" của nhà văn Karel Capek Từ "robot" trong tiếng Séc có nghĩa là "người làm tạp dịch" Trong câu chuyện, nhân vật Rossum đã chế tạo ra những cỗ máy giống như con người để phục vụ cho nhu cầu của con người.
Hơn 20 năm sau, ước mơ viễn tưởng của Karel Capek bắt đầu hiện thực Ngay sau chiến tranh thế giới thứ 2, ở Hoa Kỳ đã xuất hiện những tay máy chép hình điều khiển từ xa trong các phòng thí nghiệm về vật liệu phóng xạ
Chiếc robot công nghiệp được đưa vào ứng dụng đầu tiên, năm 1961, ở một nhà máy ô tô của General Motors tại Trenton, New Jersey Hoa Kỳ
Năm 1967, Nhật Bản lần đầu tiên nhập khẩu robot công nghiệp từ Công ty AMF Đến năm 1990, hơn 40 công ty Nhật Bản, bao gồm các tập đoàn lớn như Hatachi và Mitsubishi, đã giới thiệu nhiều loại robot nổi tiếng ra thị trường quốc tế.
Từ những năm 70, nghiên cứu nâng cao tính năng của robot đã chú trọng vào việc lắp đặt cảm biến ngoại tín hiệu để nhận biết môi trường làm việc Tại Đại học Tổng hợp Ford, các nhà khoa học đã phát triển loại robot lắp ráp tự động điều khiển bằng máy tính, sử dụng thông tin từ cảm biến lực và thị giác Đồng thời, Công ty IBM cũng chế tạo robot với cảm biến xúc giác và cảm biến lực, được điều khiển bằng máy tính để lắp ráp các máy in với 20 cụm chi tiết.
Trong giai đoạn này, nhiều quốc gia đang thực hiện các nghiên cứu tương tự, phát triển các loại robot điều khiển bằng máy vi tính, được trang bị các thiết bị cảm biến và thiết bị ngoại vi để tương tác giữa con người và máy móc.
Nhiều phòng thí nghiệm đang nghiên cứu chế tạo robot tự hành, chủ yếu theo hướng mô phỏng chuyển động của con người và động vật Mặc dù các robot này chưa được ứng dụng rộng rãi trong công nghiệp, nhưng xe robot (robocar) đã nhanh chóng được triển khai trong các hệ thống sản xuất tự động linh hoạt.
Những cột mốc quan trọng của ngàng công nghiệp robot
Năm 1973: KUKA robot group chế tạo robot công nghiệp đầu tiên trên thế giới có
6 trục điều khiển (6 bậc tự do) bằng động cơ điện
Hình 1-1 Robot công nghiệp 6 bậc tự do đầu tiên trên thế giới
Vào năm 1975, cánh tay robot đầu tiên đã được sử dụng trong không gian trên tàu thám hiểm Viking của NASA để thu thập mẫu đất từ sao Hỏa.
Vào năm 2000, Honda đã công bố ASIMO, sản phẩm tiên tiến nhất của dự án hình người ASIMO có khả năng chạy, đi bộ, giao tiếp với con người, nhận dạng khuôn mặt, giọng nói, môi trường và tư thế, đồng thời tương tác hiệu quả với môi trường xung quanh.
Hình 1-2 Robot ASIMO đời đầu
Năm 2011, Robonaut 2, thế hệ robot hỗ trợ phi hành gia tiên tiến nhất, đã được phóng lên trạm vũ trụ quốc tế trên tàu con thoi Discovery trong sứ mệnh STS-133, đánh dấu sự ra đời của robot hình người đầu tiên trong không gian.
Vào ngày 25/10/2017, tại Hội nghị thượng đỉnh đầu tư tương lai ở Riyadh, một robot mang tên Sopgia đã được cấp quyền công dân Ả Rập Saudi, trở thành robot đầu tiên trên thế giới có quốc tịch.
Hình 1-4 Sophia-robot công dân đầu tiên trên thế giới
1.1.2 Cấu trúc và phân loại robot công nghiệp
1.1.2.1 Cấu trúc cơ bản của robot công nghiệp a, Cấu tạo chung
Một Robot công nghiệp được cấu thành bởi các thành phần sau:
Tay máy (Manipulator) là một cơ cấu cơ khí bao gồm các khâu và khớp, tạo thành cánh tay để thực hiện các chuyển động cơ bản Cổ tay của tay máy mang lại sự khéo léo và linh hoạt, trong khi bàn tay (End Effect) thực hiện các thao tác trực tiếp trên đối tượng.
Cơ cấu chấp hành là thành phần quan trọng trong tay máy, chịu trách nhiệm tạo ra chuyển động cho các khâu khác nhau Các loại động cơ thường được sử dụng bao gồm động cơ điện, động cơ thủy lực, động cơ khí nén, hoặc sự kết hợp giữa các loại động cơ này.
Hệ thống cảm biến của robot bao gồm các cảm biến và thiết bị chuyển đổi tín hiệu cần thiết, giúp robot nhận biết trạng thái của các cơ cấu bên trong và môi trường xung quanh Các cảm biến nội bộ cho phép robot theo dõi tình trạng hoạt động của chính nó, trong khi các cảm biến bên ngoài giúp phát hiện và phản ứng với các yếu tố môi trường.
Hệ thống điều khiển (controller) hiện nay thường là máy tính để giám sát và điều khiển hoạt động của robot
Hình 1-5 Cấu trúc chung của hệ robot b, Kết cấu tay máy
Tay máy là một yếu tố quyết định hiệu suất làm việc của robot Khi thiết kế và sử dụng tay máy, cần chú ý đến các thông số hình - động học như tầm với, số bậc tự do, độ cứng vững, tải trọng vật nâng và lực kẹp, vì những yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng hoạt động và linh hoạt của robot.
Các khâu của Robot thường thực hiện hai chuyển động cơ bản:
Chuyển động tịnh tiến theo hướng x, y, z trong không gian Descarte, thông thường tạo nên các hình khối, các chuyển động này thường ký hiệu là Thoặc P
Chuyển động quay quanh các trục x, y, z ký hiệu là R
Nội dung nghiên cứu
Với đề tài được giao nhóm xác định các vấn đề phải giải quyết sau: a Cơ khí:
- Tính toán, thiết kế robot có cấu hình phù hợp cho yêu cầu linh hoạt về công việc đặt ra
Hệ thống cơ khí và truyền động chính xác cần phải được gia công với độ chuẩn xác cao, tuân thủ theo kích thước trong bản vẽ Điều này đảm bảo rằng robot hoạt động đúng theo các yêu cầu kỹ thuật đã đề ra.
- Các khâu đảm bảo không gian làm việc ổn định, tự do, không va chạm, đảm bảo gắp phôi được ở vị trí mong muốn b Mạch điều khiển:
- Mạch điều khiển thiết kế hoạt động ổn định, hạn chế được tối đa ảnh hưởng của các yếu tố nhiễu
- Thiết kế giao diện điều khiển đơn giản, trực quan c Phương pháp điều khiển:
Xây dựng mô hình toán học cho robot là bước quan trọng để phát triển giải thuật điều khiển hiệu quả Giải thuật này giúp cánh tay robot bám sát quỹ đạo mong muốn và duy trì hoạt động ổn định, ngay cả khi phải đối mặt với các yếu tố nhiễu từ môi trường.
Phương pháp nghiên cứu của đề tài
Về phần lý thuyết chúng em nghiên cứu các mảng sau:
- Nghiên cứu các bài toán động học thuận, bài toán động học ngược
- Thiết kế quỹ đạo cho robot và bài toán nội suy
- Một số phương pháp điều khiển robot
1.3.2 Thực nghiệm Ứng dụng những thứ đã học được trong chuyên ngành Cơ điện tử vào nghiên cứu:
- Thiết kế hệ thống đồng thời song song cả phần cơ khí, điện, điện tử, lập trình
- Mô hình hóa phần cơ khí, phần điện
-Xây dựng mô hình thực tế dựa trên lí thuyết đã học.
Phạm vi nghiên cứu đề tài
Mục tiêu của đồ án là thiết kế và chế tạo mô hình cánh tay robot tự động hút phôi, áp dụng công nghệ xử lý ảnh Đồ án tốt nghiệp này sẽ tập trung vào đối tượng và phạm vi nghiên cứu liên quan đến hệ thống robot và công nghệ hình ảnh.
Tìm hiểu về robot và hình thành ý tưởng thiết kế
Cụ thể hóa ý tưởng bằng thiết kế, phác họa trên giấy
Tận dụng khả năng hỗ trợ của các phần mềm như solidworks, fizing, để thiết kế cơ khí, mô phỏng 3D, mô phỏng mạch điện
Tận dụng tài nguyên thư viện arduino, python từ mạng internet để tham khảo chương trình điều khiển
Thiết kế mạch điện tử kết hợp với cảm biến, camera thực hiện chức năng xác định phôi và xử lí ảnh để xác định và gắp phôi
Áp dụng kiến thức, ý tưởng nghiên cứu và chế tạo ra sản phẩm robot hút phôi tự động xử dụng công nghệ xử lí ảnh.
Tổng quan về xử lý ảnh
1.5.1 Khái niệm xử lý ảnh
Xử lý ảnh (XLA) là một lĩnh vực quan trọng trong thị giác máy, nhằm biến đổi ảnh gốc thành ảnh mới theo ý muốn người dùng Quá trình này bao gồm phân tích, phân lớp đối tượng, cải thiện chất lượng, phân đoạn, tách cạnh và gán nhãn cho các vùng trong ảnh Đồng thời, xử lý dữ liệu đồ họa liên quan đến các ảnh nhân tạo, được xem như cấu trúc dữ liệu và tạo ra từ các chương trình Xử lý ảnh số sử dụng các phương pháp và kỹ thuật biến đổi để truyền tải hoặc mã hóa các ảnh tự nhiên.
1.5.2 Ứng dụng của xử lý ảnh
Phát hiện các khiếm khuyết
Việc phát hiện lỗi trong quy trình sản xuất thường do những người giám sát thực hiện, nhưng họ không thể kiểm soát toàn bộ hệ thống Với công nghệ thị giác máy tính, chúng ta có khả năng phát hiện các lỗi nhỏ nhất, bao gồm vết nứt kim loại, lỗi sơn và bản in kém chất lượng, với kích thước chỉ từ 0,05mm trở xuống.
Hình 1-14 Robot kiểm tra khiếm khuyết ứng dụng thị giác máy tính
Công nghệ xe tự hành, mặc dù chưa thể thay thế hoàn toàn người lái, đã có những bước tiến đáng kể nhờ vào các công cụ Computer vision và mô hình Deep learning AI phân tích dữ liệu từ hàng triệu người lái, học hỏi từ hành vi lái xe để tự động tìm làn đường, ước tính độ cong của đường, phát hiện mối nguy hiểm và giải thích tín hiệu giao thông.
Hình 1-15 Ô tô không người lái
Cộng đồng y tế và các chuyên gia chăm sóc sức khỏe nhận định rằng hình ảnh y khoa đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra các hình ảnh trực quan về bên trong cơ thể, từ đó hỗ trợ phân tích lâm sàng và thực hiện các can thiệp y tế hiệu quả.
Hình 1-16 Ứng dụng thị giác máy tính trong nội soi đại tràng
IBM Watson for Oncology là một ví dụ tiêu biểu về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong điều trị ung thư, đã được triển khai tại hơn 230 bệnh viện ở 13 quốc gia, bao gồm cả Việt Nam Phác đồ điều trị này giúp tối ưu hóa quy trình chăm sóc bệnh nhân ung thư.
Hình 1-17 IBM watson for Oncology
Các ứng dụng nhận dạng hình ảnh sử dụng học máy để phân loại và trích xuất dữ liệu, hỗ trợ giám sát quá trình xác thực tài liệu như thẻ căn cước và giấy phép lái xe Những công nghệ này không chỉ cải thiện trải nghiệm khách hàng từ xa mà còn nâng cao mức độ bảo mật.
Hình 1-18 Ứng dụng trong ngân hàng
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Bài toán công nghệ tay máy hút phôi tự động
2.1.1 Nguyên lý làm việc của mô hình
Robot hoạt động dựa trên nguyên lý đơn giản: khi được khởi động, các cảm biến tích hợp trên robot và băng tải sẽ hoạt động, gửi tín hiệu đến bộ xử lý Sau khi xử lý tín hiệu, bộ xử lý sẽ thực hiện các tác vụ trên robot theo nhiệm vụ đã được lập trình bởi người thiết kế.
Trong khi hoạt động, robot sẽ tạo ra một lực hút đủ mạnh để hút phôi loại đến vị trí chỉ định sẵn
Tay hút phôi tự động sử dụng điều khiển UNO kết hợp với khí nén để hút phôi thông qua xử lý ảnh
2.1.2 Cấu trúc hệ thống điều khiển
Hệ thống điện không thể thực hiện được các chức năng, nhiệm vụ của nó nếu tồn tại riêng rẽ, tách rời khỏi hệ thống điều khiển nó
Hình 2-1 Sơ đồ khối hệ thống Chức năng:
- Khối nguồn: cấp nguồn cho toàn bộ phần tử hệ thống
- Khối đầu vào: nhận và gửi tín hiệu đầu vào cho khối xử lý trung tâm
- Khối xử lý trung tâm: nhận tín hiệu từ khối đầu vào và xử lí và đưa tín hiệu đến khối điều khiển theo chương trình điều khiển
- Khối điều khiển: nhận tín hiệu từ khối xử lí trung tâm và điều khiển các thiết bị của khối đầu ra
- Khối đầu ra: là các phần tử chấp hành nhận tín hiệu từ khối điều khiển và thực hiện theo tín hiệu từ khối điều khiển
2.1.3 Các phương thức giao tiếp
2.1.3.1 Điều chế độ rộng xung PWM
Có ba phương pháp điều khiển tốc độ động cơ DC servo trong kỹ thuật, bao gồm điều áp (Linear Power Amplification), điều độ tần số xung (PFM) và điều độ rộng xung (PWM) Trong đồ án này, chúng tôi áp dụng kỹ thuật điều độ rộng xung (PWM) để đạt được hiệu quả tối ưu trong việc điều khiển tốc độ động cơ.
Trong hình vẽ, TON và TOFF đại diện cho thời gian kích (trạng thái HIGH) và thời gian ngắt tín hiệu (trạng thái LOW) trong một chu kỳ Quá trình này tạo ra mức điện áp trung bình VTB, cung cấp cho động cơ một tốc độ hoạt động tương ứng.
Hình 2-2 Điều chế độ rộng xung
Hai tín hiệu S1 và S2 có cùng chu kỳ nhưng khác nhau về tỉ lệ TON/TOFF sẽ tạo ra hai điện áp trung bình khác nhau, dẫn đến hai tốc độ động cơ khác nhau Phương pháp này, được gọi là điều rộng xung, cho phép điều khiển tốc độ động cơ theo ý muốn Cần lưu ý rằng mối quan hệ giữa vận tốc động cơ và điện áp trung bình không tuyến tính, vì điện áp trung bình được tính bằng tích phân trong một chu kỳ của điện áp ngõ vào trong khoảng Ton.
Chu kỳ của một tín hiệu ra PWM là khoảng thời gian mà sau đó mẫu tín hiệu được lặp lại
Tần số PWM = 1/chu kỳ
Hệ số duty là tỉ lệ giữa bề rộng mức ‘1’ và bề rộng chu kỳ, trong khi độ phân giải tín hiệu PWM phản ánh mức độ tinh vi của việc điều chế hệ số duty.
Có hai cách tạo ra xung PWM:
Mạch tương tự (analog) có giá trị thay đổi liên tục và độ phân giải vô hạn về thời gian lẫn biên độ, cho phép điều khiển trực tiếp nhiều thiết bị như âm lượng radio và tốc độ động cơ Tuy nhiên, việc thiết kế và xây dựng mạch tương tự thường tốn kém Mặc dù có thể tạo ra mạch PWM, nhưng độ chính xác và khả năng điều khiển của nó thường không cao như mạch số.
Mạch số giúp giảm chi phí và tiêu hao năng lượng của hệ thống bằng cách điều khiển tín hiệu analog một cách số hóa Nhiều vi điều khiển và DSP hiện nay tích hợp bộ điều khiển PWM, làm cho việc điều khiển trở nên đơn giản hơn Qua bộ đếm có độ phân giải cao, hệ số duty của sóng vuông được mã hóa thành tín hiệu analog đặc trưng, trong khi tín hiệu PWM vẫn giữ tính chất số, với nguồn DC qua tải được mở hoặc ngắt hoàn toàn tại bất kỳ thời điểm nào.
Cài đặt PWM trong bộ vi điều khiển yêu cầu thực hiện một số nhiệm vụ phần mềm quan trọng Đầu tiên, cần thiết lập chu kỳ cho timer/counter điều chế xung vuông Tiếp theo, thời gian của thanh ghi điều khiển PWM cũng phải được cấu hình Cuối cùng, xác định hướng ra của tín hiệu PWM, bao gồm việc chọn giữa tín hiệu có đảo hay không đảo.
Mở khả năng của bộ điều khiển PWM Ưu điểm
Một trong những ưu điểm nổi bật của PWM là khả năng chống nhiễu hiệu quả từ bộ xử lý đến hệ thống điều khiển, nhờ vào việc tín hiệu vẫn duy trì tính chất số Nhiễu chỉ xảy ra khi nó mạnh hơn tín hiệu số, dẫn đến sự thay đổi logic từ 1 thành 0 hoặc ngược lại Ưu điểm này không chỉ hỗ trợ trong việc truyền thông mà còn giúp tăng bề rộng kênh liên lạc Hơn nữa, việc sử dụng PWM giúp tiết kiệm chi phí cho bộ biến đổi D/A và giảm yêu cầu bộ nhớ trong các thiết bị nhúng.
I2C là bus giao tiếp ngoại vi do Philips phát triển, cho phép điều khiển nhiều thiết bị trong các khối mạch khác nhau Giao tiếp I2C hoạt động theo phương thức nối tiếp thông qua hai đường dây: clock (SCL) và data (SDA), kết nối giữa thiết bị Master và Slave.
Master: Là chip khởi động quá trình truyền nhận, phát đi địa chỉ của thiết bị cần giao tiếp và tạo xung giữ nhịp trên đường SCL
Slave: Là chip có địa chỉ cố định, được gọi bởi Master và phục vụ yêu cầu từ Master
SDA (Serial Data) là đường dữ liệu nối tiếp, nơi mà mọi thông tin liên quan đến địa chỉ và dữ liệu được truyền tải theo thứ tự từng bit một.
SCL (Serial Clock) là đường giữ nhịp trong giao thức I2C, một chuẩn truyền thông nối tiếp đồng bộ Để đảm bảo quá trình truyền và nhận dữ liệu, SCL cung cấp xung nhịp, và mỗi xung trên đường SCL sẽ đồng bộ hóa việc truyền một bit dữ liệu trên đường SDA.
Dữ liệu trên đường SDA được lấy mẫu khi đường SCL đạt mức cao trong một chu kỳ Do đó, SDA không thay đổi trạng thái khi SCL cao, ngoại trừ các điều kiện Start và Stop Chân SDA chỉ có thể thay đổi trạng thái khi SCL ở mức thấp.
Các tín hiệu Start và Stop:
SDA = SCL = HIGH: Bus I2C ở trạng thái “Free” sẵn sang cho một giao tiếp Điều kiện Start : SDA và SCL = HIGH Điều kiện Stop : SDA và SCL = HIGH
Cả hai tín hiệu Start và Stop trên bus I2C đều được tạo ra bởi Master Khi tín hiệu Start được phát ra, bus I2C chuyển sang trạng thái "busy" để thực hiện truy xuất dữ liệu nối tiếp Sau khi tín hiệu Stop được gửi đi, bus I2C sẽ trở về trạng thái rảnh.
“free” cho lần kế tiếp
Các thành phần hệ thống phân loại
Các thành phần dự định cho hệ thống:
- Hệ thống được điều khiển bằng Arduino
- Bộ phận tiếp nhận: Cảm biến hồng ngoại, camera
- Module điều khiển: L298N dùng để điều khiển tốc độ của động cơ băng tải và động cơ hút
- Mạch hạ áp LM2596 dùng để hạ điện áp đầu vào xuống phù hợp với điện áp cần thiết của Robot
-Mạch truyền nhận tín hiệu: Dùng Module NRF24L01 để giao tiếp giữa máy tính và robot
-Động cơ servo: MG996R để truyền chuyển động cho cánh tay robot
+ Các công tắc và nút nhấn
+ Bộ cấp nguồn: Pin Ác quy 6V và nguồn 12V
Phương trình động học của robot
Để thiết lập phương trình động học cho robot, ta vẽ lại robot dưới dạng đơn giản và đặt hệ truc tọa độ như sau:
Hình 2-3 Mô hình đơn giản và đặt hệ trục các khâu của robot Lập bảng thông số DH:
Bảng 2-1 Bảng thông số DH
Tiền xử lý ảnh
Xử lý ảnh là một lĩnh vực con trong xử lý tín hiệu số, chuyên về việc xử lý hình ảnh Đây là một ngành khoa học mới, đang phát triển mạnh mẽ trong những năm gần đây Xử lý ảnh bao gồm nhiều kỹ thuật và ứng dụng đa dạng.
Xử lý ảnh bao gồm bốn lĩnh vực chính: nâng cao chất lượng ảnh, nhận dạng ảnh, nén ảnh và truy vấn ảnh Sự phát triển trong lĩnh vực này mang lại nhiều lợi ích thiết thực cho cuộc sống con người.
Ngày nay, công nghệ xử lý ảnh đã trở thành một phần quan trọng trong cuộc sống hàng ngày, với nhiều ứng dụng như Photoshop, nén ảnh và video, nhận dạng biển số xe, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng chữ viết, cũng như trong lĩnh vực xử lý ảnh thiên văn và ảnh y tế.
Xử lí ảnh được xử dụng thông qua một số bước:
Bước 1: Chuyển đổi ảnh xám (Grayscale Convert)
Ảnh xám là 1 hệ thống màu có mô hình màu đơn giản nhất với 256 cấp độ xám biến thiên từ màu đen đến màu trắng
Kết quả được xuất ra sẽ có màu trắng đen
Được sử dụng cả trong công nghiệp in lẫn dùng trong việc thể hiện ảnh lên các thiết bị số
Ảnh xám (Gray image) hay còn gọi là ảnh đơn sắc (Monochromatic), mỗi giá trị điểm ảnh (Pixel) trong ma trận điểm ảnh mang giá trị từ 0 đến 255
Trong không gian màu RGB, để có 1 ảnh xám cần có phải có giá trị kênh màu Red (x,y) = Green(x,y) = Blue(x,y)(với x,y lần lượt là tọa độ của điểm ảnh)
Bước 2: Chuyển đổi ảnh xám trong OpenCV
Chuyển đổi ảnh màu sang ảnh xám là cần thiết vì ảnh màu được cấu thành từ ma trận pixel, trong đó mỗi pixel được biểu diễn bằng bộ ba số (r,g,b) Ảnh màu có thể được tách thành ba ma trận riêng biệt cho từng màu (đỏ, xanh lá, xanh dương), trong khi ảnh xám chỉ cần một ma trận với giá trị pixel từ 0 đến 255 Điều này giúp đơn giản hóa quá trình xử lý thông tin, vì chỉ cần làm việc với một ma trận duy nhất thay vì ba ma trận khác nhau Việc chuyển đổi này nhằm mục đích tối ưu hóa thông tin ảnh thành một ma trận số hai chiều duy nhất, giúp cải thiện hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu hình ảnh.
Trong OpenCV, để chuyển đổi ảnh từ hệ màu RGB sang Grayscale, bạn có thể sử dụng phương thức cvtColor() (Convert Color) Bên cạnh đó, để giảm nhiễu, bạn có thể áp dụng bộ lọc Gaussian Blur.
Bước 4: Chuyển đổi ảnh nhị phân (Binary convert)
Ảnh nhị phân là loại ảnh mà mỗi điểm ảnh chỉ có hai giá trị: 0 (màu đen) và 255 (màu trắng) Giá trị này tương ứng với 0 và 1, nhưng được giữ nguyên để dễ dàng trong các phép tính và phân tích.
Vì giá trị của điểm ảnh được biểu diễn bởi 2 giá trị là 0 hoặc 1,nên 1 điểm ảnh được biểu diễn bằng 1 bit nên ảnh có kích thước rất nhỏ
Là quá trình biến đổi 1 ảnh xám thành ảnh nhị phân
Gọi giá trị cường độ sáng tại 1 điểm ảnh là I(x,y)
INP(x,y) là cường độ sáng của điểm ảnh trên ảnh nhị phân
(Với 0 < x < image width) và (0 Rất hữu ích trong việc phân tích hình dạng và phát hiện và nhận dạng đối tượng.
THIẾT KẾ VÀ CHẾ TẠO
Thiết kế cơ khí
3.1.1 Bản vẽ thiết kế trên phần mềm
Hình 3-1 Mô hình thiết kế
Mô hình lắp ghép mô phỏng Robot và băng tải trên phần mềm Solidworks không chỉ tối ưu hóa quá trình lắp đặt mà còn nâng cao tính thẩm mỹ của các chi tiết Điều này giúp các nhà thiết kế có cái nhìn tổng quan và chính xác hơn về Robot.
Hình 3-2 Cánh tay robot Cánh tay robot để hút phôi được gia công bằng cách khắc lazer
Bộ khung được cắt ghép từ nhựa mica
Bộ cánh tay robot điều khiển bằng servo thông qua Arduino
Hình 3-3 Bản vẽ phân dã của robot
Bản vẽ phân tách cung cấp cái nhìn sâu sắc về cấu trúc các bộ phận của robot, từ đó giúp người dùng dễ dàng nhận diện và lắp ráp các bộ phận trong thực tế.
- Động cơ DC giảm tốc là động cơ 1 chiều
- Khung băng tải được gia công bằng nhôm định hình
- Thành chắn gia công bằng nhựa alu
- Dây đai băng tải là loại đai PVC
- Gá động cơ bằng nhựa cứng
Hình 3-5 Bản vẽ phân dã của băng tải
- Khung băng tải có chức năng cố định, định hình băng tải
- Động cơ DC giảm tốc truyền động cho băng tải
- Dây đai băng tải là bề mặt làm việc chính của băng tải
- Thành chắn giữ lọ đứng thẳng cố định
- Con lăn truyền chuyển động cho băng tải
- Gá động cơ giúp cố định động cơ
Tính toán và lựa chọn thiết bị
Công suất động cơ truyền động băng tải được tính như sau: ct P t
P : là công suất cần thiết trên trục động cơ ct
P : là công suất tính toán trên trục máy công tác t
: là hiệu suất truyền động hệ thống
Vì trong quá trình vận chuyển, tải trọng băng tải không đổi:
P t P lv Trong đó: P là công suất làm việc trên trục máy công tác lv
Băng tải hoạt động dựa trên nguyên lý truyền động bằng lực ma sát giữa băng tải và con lăn, tương tự như bộ truyền đai dẹt Khi băng tải đang vận chuyển với khối lượng phôi lớn nhất, lực tác dụng sẽ được xác định rõ ràng.
Hình 3-6 Lực tác dụng lên băng tải Trong đó:
Pmax: là trọng lượng ứng với khối lượng phôi là lớn nhất
F : là lực căng băng tải c
Giả sử khi có tải băng tải võng xuống một góc ,ta có phương trình: max c max c
Trong quá trình hoạt động chịu tải: k c ax ms
: là hệ số ma sát giữa con lăn và băng tải
F : là lực kéo băng tải k
F : là lực ma sát băng tải ms
Công suất làm việc trên trục máy công tác: max lv k
Vận tốc của băng tải là: v = 0,05 (m/s)
Khối lượng tối đa trên băng tải : 𝑚 𝑚𝑎𝑥 = 1,5(𝑘𝑔)
Băng tải kích thước nhỏ, khối lượng tải trọng phải chịu tối đa thấp, trải đều nên góc võng là không đáng kể Chọn max 1
Thay số vào công thức (3.19) ta được:
2.𝑡𝑎𝑛1 = 8,26(W) (3.6) Hiệu suất hệ dẫn động:
ủai 0,95 - hiệu suất của 1 bộ truyền đai để hở
ol 0,99- hiệu suất của 1 cặp ổ lăn được che kín
Thay vào công thức (3.7) ta được:
Để đảm bảo động cơ hoạt động ổn định và an toàn, cần lựa chọn động cơ có tốc độ chậm hơn và momen lớn hơn nhiều so với yêu cầu Ngoài ra, công suất của động cơ cũng phải lớn hơn công suất cần thiết được tính toán.
Từ những kết quả trên, ta lựa chọn động cơ DCM3724
Hình 3-7 Động cơ DCM3724 Thông số động cơ DCM3724:
Bảng 3-1 Bảng thông số động cơ RF370C
Công suất 30W Điện áp định mức 12 VDC
Kích thước động cơ 37x31 mm
3.2.2 Động cơ máy bơm MB385 Động cơ máy bơm được nhóm sử dụng rẻ, dễ mua sử dụng và lắp ráp
Hình 3-8 Động cơ máy bơm MB380 Thông số kĩ thuật:
- Nhiệt độ hoạt động: 80 độ C
3.2.3 Tính toán động học robot Để thiết lập phương trình động học cho robot, ta vẽ lại robot dưới dạng đơn giản và đặt hệ truc tọa độ như sau:
Hình 3-9 Mô hình đơn giản và đặt hệ trục các khâu của robot
Bài toán động học thuận
Lập bảng thông số DH:
Bảng 3-2 Bảng thông số DH
Thay các giá trị từ bảng D-H ta được:
Ma trận biến đổi tổng quát T:
T = A 1 A 2 A 3 A 4 +) Ta thu được hệ phương trình động học của robot:
+) Tọa độ khâu tác động cuối:
Bài toán động học ngược
Khi chiếu cánh tay robot xuống mặt phẳng Oxy ta được
Cánh tay robot được thiết kế đơn giản với động cơ servo MG996R, nổi bật với kích thước nhỏ gọn và dễ sử dụng Việc lắp đặt không yêu cầu can thiệp phức tạp, giúp cố định chắc chắn trên cánh tay robot.
Hình 3-10 Động cơ servo MG996R
- Moomen xoắn: 9.4kg / cm (4.8V), 11kg / cm ( 6V)
- Tốc độ phản ứng: 0.17sec / 60degree (4.8V) 0.14sec / 60degree (6V)
Kết nối dây đỏ với nguồn 5V, dây nâu với mass, và dây cam với chân phát xung của vi điều khiển Cung cấp xung từ 1ms đến 2ms tại chân xung để điều khiển góc quay theo ý muốn.
Camera được sử dụng trong đồ án là camera của điện thoại được kết nối với máy tính thông qua Wifi Với các thông số kỹ thuật như sau:
Khả năng quay video chất lượng HD 720p
Tự điều chỉnh độ sáng và màu
Tốc độ đọc frame ảnh: 30 frame/s
Cấu hình đòi hỏi: latop intel dual core 3.0 GHz, RAM 22 GHz
Sử dụng ắc quy 6V-5A và nguồn chuyển đổi 12V từ điện áp 220V để cấp nguồn cho toàn bộ hệ thống
Hình 3-11 Bộ chuyển đổi nguồn 12V
Thiết kế hệ thống điều khiển
3.3.1 Sơ đồ khối hệ thống
Tay hút phôi tự động sử dụng điều khiển UNO kết hợp với khí nén để hút phôi thông qua xử lý ảnh
Hình 3-12 Sơ đồ khối hệ thống
Khối nguồn DC cấp nguồn cho toàn bộ phần tử hệ thống gồm nguồn 5V,6V và 12V
Khối đầu vào:khi cảm biến nhận gửi tín hiệu đầu vào cho khối xử lí ở máy tính, arduino
Khối xử lý: nhận tín hiệu từ khối đầu vào từ LRF24L01 và xử lí và đưa tín hiệu đến khối điều khiển theo chương trình điều khiển
Khối điều khiển động cơ L298N nhận tín hiệu từ khối xử lý trung tâm để điều khiển các thiết bị của động cơ băng tải, hệ thống hút khí và servo MG996R.
Khối đầu ra bao gồm các phần tử chấp hành như băng tải, robot, hệ thống khí và cảm biến, nhận tín hiệu từ khối điều khiển và thực hiện theo các tín hiệu đó.
3.3.2 Bộ điều khiển trung tâm
Arduino là bo mạch vi điều khiển được phát triển bởi một nhóm giáo sư và sinh viên tại Ý, ra mắt lần đầu vào năm 2005 Mạch Arduino cho phép người dùng cảm nhận và điều khiển nhiều loại đối tượng khác nhau.
Mạch có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ, từ việc lấy tín hiệu từ cảm biến đến điều khiển đèn, động cơ và nhiều thiết bị khác Bên cạnh đó, nó còn có thể kết nối với nhiều module khác nhau như module đọc thẻ từ, ethernet shield, sim900A, nhằm mở rộng khả năng ứng dụng của mạch.
Phần mềm IDE là công cụ chính để lập trình cho mạch Arduino, là phần mềm mã nguồn mở có thể tải về từ trang web arduino.cc Hướng dẫn chi tiết về cách tải và sử dụng phần mềm này sẽ được trình bày trong các phần tiếp theo.
Hình 3-13 Board mở rộng Arduino UNO Thông số của UNO R3:
Bảng 3-3 Thông số của UNO R3
Vi điều khiển ATmega328P Điện áp hoạt động 5V Điện áp vào khuyên dùng 7-12V Điện áp vào giới hạn 6-20V
Digital I/O pin 14 (trong đó 6 pin có khả năng băm xung)
Cường độ dòng điện trên mỗi I/O pin
Cường độ dòng điện trên mỗi 3.3V pin
0.5 KB được sử dụng bởi bootloader
Lựa chọn cảm biến hồng ngoại loại E3F-DS30C4
Hình 3-14 Cảm biến hồng ngoại Thông số kĩ thuật:
Kích thước đường kính ngoài: 18mm (mm)
Khoảng cách phát hiện: 10-30cm có thể điều chỉnh Điện áp làm việc: DC 6-36VDC
Màu nâu: VCC, nguồn dương 6 – 36VDC
Màu xanh dương: GND, nguồn âm 0VDC
Màu đen: Chân tín hiệu ngõ ra cực thu hở NPN, cần phải có trở kéo để tạo thành mức cao
3.3.4 Mạch điều khiển động cơ bước và động cơ một chiều L298N
Module điều khiển động cơ L298N sử dụng chip cầu H, cho phép điều chỉnh tốc độ và chiều quay của động cơ DC một cách dễ dàng Ngoài ra, module này còn có khả năng điều khiển một động cơ bước lưỡng cực Mạch cầu H của IC L298N hoạt động hiệu quả trong dải điện áp từ 5V đến 35V.
Hình 3-15 Module điều khiển động cơ
Module L298N có tích hợp một IC nguồn 78M05 để tạo ra nguồn 5V để cung cấp cho các thiết bị khác
Bảng 3-4 Thông số kỹ thuật của mạch điều khiển động cơ L298N
Driver L298N tích hợp hai mạch cầu H Điện áp điều khiển +5 V ~ +35 V
Dòng tối đa cho mỗi cầu H 2A Điện áp tín hiệu điều khiển +5 V ~ +7 V
Dòng tín hiệu điều khiển 0 ~ 36mA
Công suất hao phí 20W (khi nhiệt độ T = 75 ℃)
Nhiệt độ vận hành -25 ℃ ~ +130 ℃ Đèn Đèn báo LED bật nguồn
Bảng 3-5 Sơ đồ chân tín hiệu module L298N
1 IN1 & IN2 Các chân đầu vào của động cơ A Được sử dụng để điều khiển hướng quay của Động cơ A
2 IN3 & IN4 Các chân đầu vào của động cơ B Được sử dụng để điều khiển hướng quay của Động cơ B
3 ENA Bật tín hiệu PWM cho Động cơ A
4 ENB Bật tín hiệu PWM cho Động cơ B
5 OUT1 & OUT2 Chân đầu ra của động cơ A
6 OUT3 & OUT4 Chân đầu ra của Động cơ B
7 12V Đầu vào 12V từ nguồn điện DC
8 5V Cấp nguồn cho mạch logic chuyển mạch bên trong
Truyền tín hiệu với module radio frequence 433Mhz
Một cách tiếp cận khác với sóng vô tuyến 315 hay 433Mhz
Khi làm việc với các module 433Mhz, nhiều người thường gặp phải vấn đề xung đột thư viện và khoảng cách thu phát sóng ngắn (khoảng 30m với anten) Đặc biệt, các module này không hỗ trợ thu phát hai chiều Để khắc phục những hạn chế này, tôi đã tìm kiếm một loại module không dây khác và phát hiện ra module NRF24L01 sử dụng sóng 2.4Ghz, giúp giải quyết hiệu quả các vấn đề của module 433Mhz.
Thông số module thu phát RF NRF24L01
Có sẵn anthena sứ 2.4GHz
Truyền được 100m trong môi trường mở với 250kbps baud
Tốc độ truyền dữ liệu qua sóng: 250kbps to 2Mbps
Tự động bắt tay (Auto Acknowledge)
Tự động truyền lại khi bị lỗi (auto Re-Transmit)
Bộ đệm dữ liệu riêng cho từng kênh truyền nhận: 32 Byte separate TX and
Các chân IO đều chịu được điện áp vào 5V
Lập trình được kênh truyền sóng trong khoảng 2400MHz đến 2525MHz (chọn được 125 kênh)
Thứ tự chân giao tiếp: GND, VCC, CS, CSN, SCK, MOSI, MISO, IQR
Sơ đồ các chân trên mạch:
Hình 3-17 Sơ đồ các chân trên mạch NRF24L01
Hình 3-18 Sơ đồ mạch RF NRF24L01
PCA9685 được sử dụng để có thể xuất ra đồng thời 16 xung PWM từ 16 cổng khác nhau
Mạch điều khiển 16 kênh PWM PCA9685 có thiết kế phần cứng đơn giản, lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu điều khiển nhiều xung PWM, chẳng hạn như trong robot cánh tay máy và robot nhện.
Mạch Điều Khiển Servo/PWM 16 Kênh I2C PCA9685
Mạch điều khiển 16 kênh PWM PCA9685 cho phép xuất ra 16 xung PWM đồng thời từ 16 cổng khác nhau thông qua giao tiếp I2C Với IC PCA9685, bạn có thể điều khiển đồng thời 16 servo RC hoặc điều chỉnh độ sáng cho 16 thiết bị khác nhau.
Mạch điều khiển 16 kênh PWM PCA9685 có thiết kế phần cứng đơn giản và đi kèm với thư viện hỗ trợ trên Arduino, giúp người dùng dễ dàng sử dụng và kết nối.
Mạch điều khiển 16 kênh PWM PCA9685 nổi bật với chất lượng phần cứng và gia công tốt, đảm bảo độ bền cao Sản phẩm này rất phù hợp cho các ứng dụng cần điều khiển nhiều xung PWM, như trong các dự án Robot cánh tay máy và Robot nhện.
Hình 3-19 Driver PCA9685 Thông số kĩ thuật mạch điều khiển 16 Chanel PWM PCA9685
IC chính: PCA9685 Điện áp sử dụng: 2.3 ~ 5.5VDC
Số kênh PWM: 16 kênh, tần số: 40~1000Hz Độ phân giải PWM: 12bit
Giao tiếp: I2C (chấp nhận mức Logic TTL 3 ~ 5VDC)
Kích thước: 62.5mm x 25.4mm x 3mm
Tích hợp hệ thống xử lí ảnh
Lưu đồ thuật toán của hệ thống:
Bảng 3-6 Lưu đồ thuật toán
Khi hệ thống khởi động, cảm biến băng chuyền phát hiện phôi và dừng băng chuyền Camera xử lý ảnh sẽ chụp hình dạng của phôi; nếu phôi đạt tiêu chuẩn, băng chuyền sẽ tiếp tục di chuyển đến vị trí xác định Ngược lại, nếu là phôi loại, robot sẽ hút phôi ra vị trí dành cho phôi loại, kết thúc chương trình.
Sơ đồ đấu nối băng chuyền và hệ thống hút trên phần mềm fritzing:
Hình 3-20 Sơ đồ nối dây băng chuyền và hệ thống hút
Từ sơ đồ ta có đấu nối chân giữa các thiết bị:
Động cơ băng tải được nối vào out1 và out2 của modul L298N
Động cơ hút được nối vào out3 và out4 của modul L298N
Nguồn 12V nối vào 2 chân GND và chân 12V của modul L298N
Chân 5V của Uno nối vào chân 5V của modul L298N
Nguồn 6V nối với cảm biến hồng ngoại, chân tín hiệu của cảm biến hồng ngoại băng chuyền nối với chân 12 của Uno
Chân 5, 6, 7, 8, 9, 10 của Uno nối lần lượt với chân ENA, INT 1,2,3,4, ENB của modul L298N
Chân nguồn 12V nối với rơle, chân IN tín hiệu nối vào cảm biến ở nơi nhả
Sơ đồ đấu nối của UNO và robot:
Hình 3-21 Mạch tiếp nhận tín hiệu từ máy tính và điều khiển robot
chân GND của PCA9685 nối vào chân GND của UNO
chân VCC của PCA9685 nối vào chân 5V của UNO
chân SCL, SDA của PCA9685 lần lượt nối vào chân A4, A5 của UNO
GND của NRF24L01 nối với chân GND của Arduino
VCC của NRF24L01 nối với chân 3.3V của Arduino
Các chân CE, CSN, SCK, MOSI, MISO của NRF24L01 nối tương ứng với chân 7,8,13,11,12 Arduino
Mạch nhận tín hiệu xử lí:
Hình 3-22 Mạch tiếp nhận tín hiệu và truyền đến robot
GND của NRF24L01 nối với chân GND của Arduino
VCC của NRF24L01 nối với chân 5V của Arduino
Các chân CE, CSN, SCK, MOSI, MISO của NRF24L01 nối tương ứng với chân 7,8,13,11,12 Arduino
3.4.3 Lưu đồ thuật toán code xử lí ảnh:
Khi nhận được hình ảnh từ camera, quá trình xử lý sẽ bắt đầu bằng việc chuyển đổi hình ảnh thành ảnh xám Sau đó, ảnh sẽ được chuyển thành ảnh nhị phân và thực hiện vẽ đường bao phôi kín.
Thuật toán sẽ xác định diện tích mặt phôi chụp (S) với yêu cầu diện tích này phải lớn hơn 8000 và nhỏ hơn 30000 điểm ảnh Nếu không đáp ứng điều kiện này, thuật toán sẽ quay lại để tính diện tích mặt phôi.
Cuối cùng, thuật toán xác nhận hình dạng phôi sẽ xác định trọng tâm và góc xoay của phôi loại Sau đó, nó sẽ truyền tín hiệu tọa độ đến robot gắp vật Nếu điều kiện không đúng, quá trình sẽ quay lại để xác định lại hình dạng phôi.
Hình 3-24 Mô hình lắp ráp thực tế
