BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP HỒ CHÍ MINH ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP PHÂN LOẠI SẢN PHẨM THEO MÀU SẮC NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN ThS PHẠM QUỐC PHƯƠNG Sinh viên thực hiện MSSV Lớp Phạm Quang Trí 1711050100 17DTDA2 Trần Duy Hải 1711050092 17DTDA2 Trần Hồng Thịnh 1611050208 16DTDE1 Tp Hồ Chí Minh, tháng 9 năm 2021 II LỜI CẢM ƠN Để đạt được thành quả ngày hôm nay, chúng em chân thành cảm ơn sâu sắc đến toàn thể thầy (cô) Viện kỹ thuật HUTECH của Trường Đạ.
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Tính cần thiết của đề tài
Hiện nay, tự động hóa đang khẳng định vai trò quan trọng trong việc đổi mới ngành sản xuất, giúp tạo ra sản phẩm chất lượng với chi phí thấp và nâng cao hiệu quả kinh tế.
Ngành nông nghiệp Việt Nam đang đối mặt với nhiều thách thức, trong đó giá trị nông sản thấp do phương pháp phân loại thủ công tốn nhiều công sức, dẫn đến lãng phí nguồn lao động Trong bối cảnh dân số vàng chỉ kéo dài đến năm 2030, sau đó tỷ lệ lão hóa sẽ gia tăng, việc cải tiến quy trình phân loại nông sản trở nên cấp thiết để nâng cao giá trị sản phẩm và tối ưu hóa nguồn lực lao động.
Sự phát triển của khoa học điều khiển máy tính và hệ thống sản xuất linh hoạt ngày càng trở nên dễ dàng nhờ vào sự mở rộng của chuyên ngành tự động hóa, liên quan đến hầu hết các lĩnh vực khoa học công nghệ Trong nông nghiệp, tự động hóa đã trở thành một nhu cầu thiết yếu, dẫn đến sự ra đời của nhiều dây chuyền tự động hóa nhằm đáp ứng yêu cầu công nghệ và thay thế lao động, từ đó nâng cao năng suất lao động.
Nghiên cứu và phát triển hệ thống phân loại sản phẩm nông nghiệp ứng dụng công nghệ xử lý ảnh sẽ hỗ trợ nông dân và ngành nông nghiệp Việt Nam nâng cao hiệu quả sản xuất và tăng năng suất.
Tình hình nghiên cứu
Xử lý ảnh có tính chất và khả năng xử lý mạnh mẽ, được ứng dụng rộng rãi trong công nghiệp và sản xuất, đặc biệt tại các quốc gia phát triển như Mỹ, Đức, và Nhật Bản Gần đây, công nghệ xử lý ảnh đã được áp dụng vào nền công nghiệp Việt Nam, mở ra nhiều cơ hội mới cho sự phát triển và cải tiến quy trình sản xuất.
Trong những năm gần đây, nhiều công trình nghiên cứu và phát triển sản phẩm ứng dụng xử lý ảnh đã được triển khai, mang lại lợi ích đáng kể cho ngành nông nghiệp Việt Nam.
Mô hình phát hiện chai lọ bị lỗi và phân loại vỉ thuốc bị lỗi sử dụng camera công nghiệp Cognex, nhằm tối ưu hóa hệ thống xử lý và phân loại sản phẩm.
- Mô hình phân loại sản phẩm dựa vào mã vạch sử dụng camera và phần mềm dataman của cognex để phân loại
Trong đó có một số hệ thống sử dụng công nghệ phân tích quang phổ để xử lý ảnh như:
Phân loại sản phẩm sữa bị lỗi thông qua việc chiếu chùm tia sáng vào chai hoặc hộp sữa, giúp phát hiện các dải màu quang phổ phát xạ Các camera sẽ thu nhận hình ảnh và phân tích dải ánh sáng này để xác định sản phẩm bị lỗi hoặc chiết thiếu sữa.
Sản phẩm sắt thép bị lỗi thường xuất phát từ việc thành phần chất lượng không đạt yêu cầu, như thiếu gang hoặc sắt Để xác định chất lượng sản phẩm, có thể sử dụng phương pháp quang phổ, cho phép phân tích bức xạ quang phổ phát xạ của thép Qua hình ảnh thu được từ camera, ta có thể đánh giá xem sản phẩm có đạt tiêu chuẩn chất lượng hay không.
Mục đích nghiên cứu
Ứng dụng công nghệ phân tích quang phổ kết hợp với camera và PLC, cùng với các thiết bị tự động như cảm biến, động cơ DC và xylanh, giúp xây dựng mô hình phân loại sản phẩm nông nghiệp hiệu quả.
Lắp đặt mô hình phân loại sản phẩm nông nghiệp giúp hiểu biết về các thiết bị cảm biến, kết nối và lập trình PLC cùng các thiết bị tự động hóa Việc áp dụng phần mềm LabVIEW trong phân tích quang phổ và xử lý ảnh cho phép thiết lập và lập trình camera nhận diện, phân tích sản phẩm Đồng thời, sử dụng PLC để thu tín hiệu từ cảm biến và xuất tín hiệu nhằm điều khiển hệ thống hoạt động ổn định và chính xác.
Nhiệm vụ nghiên cứu
Đề tài đồ án tốt nghiệp: phân loại sản phẩm theo màu sắc
Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng phần mềm Labview để phân tích dải màu quang phổ RGB của các sản phẩm tự nhiên, mặc dù mô hình chỉ áp dụng ở mức thí nghiệm với thiết bị chưa đầy đủ Màu sắc mà mắt người nhìn thấy được mô phỏng thông qua hệ thống phân tích chùm tia sáng quang phổ màu phát xạ, nhằm ứng dụng trong các hệ thống công nghiệp sản xuất chất lượng cao, sử dụng camera thông thường để quay phim và chụp hình.
Mô hình sẽ áp dụng công nghệ xử lý ảnh và phân tích quang phổ RGB để phân loại ba loại táo: táo đỏ, táo xanh và táo vàng Đề tài tập trung vào việc thiết kế và thi công một hệ thống hoàn chỉnh, bao gồm thiết bị phát hiện, thiết bị phân loại và bộ phận thu nhận cho ba loại táo Đồng thời, hệ thống sẽ phát triển thuật toán điều khiển mô hình thông qua việc sử dụng PLC kết hợp với xử lý ảnh.
Phương pháp nghiên cứu
Đề tài đồ án tốt nghiệp sẽ áp dụng kiến thức tích lũy trong 4 năm học tại Đại học Công nghệ TP.HCM cùng với tài liệu nghiên cứu từ mạng và thư viện để thiết kế mô hình phân loại sản phẩm Mô hình này sẽ được thực hiện trong phòng thí nghiệm, có kích thước nhỏ gọn và đầy đủ thiết bị điều khiển như PLC và cảm biến Đồ án sẽ sử dụng PLC Siemens kết hợp với phần mềm TIA PORTAL V15, Labview và WINCC, nhằm nghiên cứu kết nối ba phần mềm này để hoàn thiện hệ thống giải thuật điều khiển liên kết.
Kết cấu đồ án
Để thực hiện nghiên cứu và thiết kế, thi công mô phân loại thì đề tài được chia ra 4 phần chính
Nhóm sẽ tiến hành nghiên cứu chi tiết từng phần và kết nối chúng để xây dựng một mô hình hoàn chỉnh, nhằm đạt được mục tiêu của đề tài Đề tài nghiên cứu được chia thành bốn phần chính.
- Nghiên cứu và tìm hiểu các phần mềm, thiết bị sẽ sử dụng và phương thức điều khiển
- Thiết kế cơ bản và thi công mô hình cơ khí, nguyên lý làm việc
- Xây dựng giải thuật và lập trình điều khiển chu trình hoạt động và xử lý của mô hình
- Phương pháp phân tích xử lý ảnh và kết nối với hệ thống điều khiển
TỔNG QUAN GIẢI PHÁP
Giới thiệu sợ lược về các hệ thống phân loại sản phẩm
Việc ứng dụng tự động hóa trong sản xuất, đặc biệt là trong khâu phân loại sản phẩm, đang trở thành xu thế công nghiệp hiện nay Trước đây, phân loại sản phẩm chủ yếu dựa vào sức lao động con người, điều này không chỉ đòi hỏi sự tập trung cao mà còn dễ dẫn đến sai sót do những chi tiết kỹ thuật nhỏ khó nhận diện bằng mắt thường Sự thiếu chính xác này ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng sản phẩm và uy tín của nhà sản xuất Do đó, việc áp dụng băng chuyền và các công nghệ tự động trong phân loại sản phẩm sẽ giúp giảm chi phí lao động, nâng cao năng suất và hiệu quả đáng kể so với phương pháp thủ công.
Việc phân loại sản phẩm không chỉ dựa vào kích thước, cân nặng, chất liệu và hình dạng mà còn cần thiết phải xem xét màu sắc, đặc biệt trong các dây chuyền sản xuất như cà phê, gạo và cà chua, nơi chất lượng sản phẩm thường được đánh giá dựa trên màu sắc.
Trong các phòng nghiên cứu và sản phẩm đơn giản, cảm biến màu được sử dụng để phân loại, giúp giảm chi phí mà vẫn đảm bảo hiệu quả Tuy nhiên, với sự phát triển của công nghệ, việc phân loại hiện nay đã được nâng cấp thông qua xử lý ảnh, cho phép phân loại chi tiết hơn về màu sắc, mở rộng độ rộng màu và nâng cao độ chính xác Trong dây chuyền sản xuất, hệ thống phân loại sản phẩm bao gồm ba bộ phận chính.
- Hệ thống cung cấp sản phẩm
- Bộ phận xử lý kiểm tra sản phẩm
- Bộ phận phân loại sản phẩm
Hệ thống cung cấp sản phẩm
Trong sản xuất và phân loại sản phẩm tự động hiện nay, hệ thống cung cấp sản phẩm tự động đóng vai trò quan trọng, với băng tải là giải pháp phổ biến nhất Hệ thống băng tải kết hợp với động cơ giúp vận chuyển sản phẩm đến bộ phận xử lý và phân loại, đảm bảo quy trình sản xuất diễn ra hiệu quả và liên tục.
Các thiết bị vận tải phổ biến được sử dụng để chuyển hàng hóa có kích thước nhỏ đến lớn bao gồm băng tải, băng chuyền, băng gầu, đường goòng treo và thang chuyền Những loại băng chuyền này có năng suất cao, đặc biệt hiệu quả trong các khu vực có địa hình phức tạp, giúp vận chuyển thành phẩm và bán thành phẩm một cách nhanh chóng và hiệu quả.
Hệ thống xử lý kiểm tra phần mềm
Dây chuyền phân loại sản phẩm bắt đầu hoạt động khi bộ phận cung cấp sản phẩm đưa hàng đến Nó sẽ nhận dữ liệu về sản phẩm để phân tích và gửi tín hiệu cho bộ phận chấp hành thực hiện việc phân loại và xử lý các sản phẩm đã được phân loại.
Trong ngành sản xuất hiện đại, có nhiều hệ thống kiểm tra sản phẩm với các mục đích khác nhau nhằm tối ưu hóa phân loại, nâng cao năng suất và giảm chi phí sản xuất Chẳng hạn, để phân loại rác thải kim loại và nhựa, người ta sử dụng nam châm, trong khi cảm biến trọng lượng được áp dụng để phân loại khối lượng sản phẩm Đối với việc phát hiện lỗi trong vỉ thuốc, bao bì, nắp chai hay màu sắc sản phẩm, công nghệ xử lý ảnh được sử dụng để đạt hiệu quả tối ưu.
Xử lý ảnh bằng camera trong ngành công nghiệp đang trở thành xu hướng quan trọng để phân tích sản phẩm Nhiều hãng nổi bật, như camera công nghiệp Cognex của Đức và camera công nghiệp HIK Vision, đang tích cực phát triển các hệ thống này để nâng cao hiệu quả sản xuất.
Camera công nghiệp sẽ được lắp đặt giữa bộ phận cung cấp sản phẩm và bộ phận phân loại, nhằm kiểm tra sản phẩm đầu vào và gửi tín hiệu phân loại đến bộ phận phân loại sản phẩm cuối cùng.
Hình 2.2: Camera cognex (Nguồn Internet)
Bộ phận phân loại sản phẩm
Trong các xưởng sản xuất, bộ phận phân loại sản phẩm sử dụng nhiều phương pháp sắp xếp và lắp đặt khác nhau, kết hợp với các thiết bị đa dạng, nhằm tối ưu hóa độ chính xác và nâng cao năng suất.
Hệ thống phân loại sản phẩm đơn giản nhất bao gồm thiết bị phát hiện sản phẩm kết hợp với hệ thống cơ khí phân loại, tạo thành một bộ phận chấp hành giúp phát hiện và phân loại sản phẩm một cách hiệu quả.
2.4.1 Bộ phận phát hiện sản phẩm
Trong quá trình sản xuất, cảm biến vị trí được sử dụng để xác định vị trí của sản phẩm Khi sản phẩm được phát hiện, cảm biến sẽ gửi tín hiệu về bộ điều khiển để thực hiện các lệnh điều khiển cần thiết Để xác định vị trí và di chuyển sản phẩm, chúng ta sử dụng cảm biến tiệm cận để phát hiện chính xác.
Có 2 loại cảm biến tiệm cận trong công nghiệp thường gặp là:
Cảm biến tiệm cận kiểu cảm ứng, hay còn gọi là cảm biến điện từ, hoạt động dựa trên việc tạo ra trường điện từ để phát hiện các vật thể Tuy nhiên, thiết bị này chỉ có khả năng nhận diện các vật kim loại Nhờ vào giá thành hợp lý và khả năng chống nhiễu tốt, loại cảm biến này thường được ứng dụng rộng rãi trong ngành công nghiệp.
Cảm biến tiệm cận cảm ứng hoạt động dựa trên một cuộn dây quấn quanh lõi từ, nơi sóng cao tần tạo ra trường điện từ dao động Trường điện từ này được kiểm soát bởi một mạch bên trong, giúp cảm biến phát hiện sự hiện diện của vật thể.
- Khi vật kim loại di chuyển về phía trường này, sẽ tạo ra dòng điện (dòng điện xoáy) trong vật
Những dòng điện này hoạt động tương tự như máy biến thế, dẫn đến việc năng lượng trong cuộn phát hiện giảm và dao động cũng theo đó giảm xuống, làm giảm độ mạnh của từ trường.
- Mạch giám sát phát hiện ra mức dao động giảm đi và sau đó thay đổi đầu ra, phát hiện ra vật kim loại phía trước
Cảm biến cảm ứng, nhờ vào nguyên tắc vận hành dựa trên trường điện từ, cho thấy khả năng chống chịu với môi trường tốt hơn so với cảm biến quang điện.
Ví dụ: dầu hoặc bụi thường không làm ảnh hưởng đến sự vận hành của cảm biến
Cảm biến tiệm cận điện dung hoạt động bằng cách tạo ra một trường điện dung tĩnh điện, giúp phát hiện mọi loại vật thể một cách chính xác.
Cảm biến tiệm cận kiểu điện dung hoạt động dựa trên việc phát hiện sự thay đổi điện dung giữa cảm biến và đối tượng cần nhận diện Giá trị điện dung này chịu ảnh hưởng bởi kích thước và khoảng cách của đối tượng, giúp xác định vị trí và trạng thái của nó một cách chính xác.
Cảm biến tiệm cận điện dung hoạt động tương tự như tụ điện với hai bản điện cực song song, trong đó điện dung giữa các bản sẽ thay đổi khi có sự hiện diện của đối tượng cần phát hiện Một trong các bản điện cực đại diện cho đối tượng, trong khi bản còn lại là bề mặt của cảm biến Khả năng phát hiện đối tượng phụ thuộc vào giá trị điện môi của chúng.
2.4.3 Bộ phận thực thi phân loại sản phẩm
Trong ngành sản xuất hiện nay, có nhiều hệ thống phân loại sản phẩm khác nhau, tùy thuộc vào loại sản phẩm cần phân loại Các hệ thống này bao gồm xylanh điện, xylanh khí nén, xylanh thủy lực, và các băng chuyền dùng để phân loại thùng hàng hoặc sản phẩm cứng Ngoài ra, cũng có các bình triết rót để phân loại các loại chất lỏng.
Xây dựng hệ thống phân loại sản phẩm cần xem xét nhiều yếu tố như loại sản phẩm, kích thước và khối lượng Trong nghiên cứu này, chúng tôi sẽ áp dụng hệ thống phân loại sử dụng xylanh để tối ưu hóa quy trình phân loại.
Xylanh, hay còn gọi là piston, xi lanh, pen, là thiết bị quan trọng trong nhiều lĩnh vực công nghiệp và tự động hóa Nó được ứng dụng rộng rãi trong các ngành như lắp ráp, chế biến gỗ, thực phẩm, dây chuyền đóng gói, chế tạo rô bốt và lắp ráp điện tử.
Thiết bị cơ học này tạo ra lực nhờ vào khí nén, thủy lực hoặc động cơ điện, và là một trong những phụ kiện quan trọng trong hệ thống khí nén Nó hoạt động bằng cách chuyển hóa năng lượng từ lực ép khí nén hoặc chất lỏng thành động năng, từ đó truyền tới thiết bị Khi khí nén hoặc dung dịch được đưa vào xi lanh, áp suất sẽ khiến pít tông di chuyển theo hướng mong muốn.
Khi được kích thích, không khí và dung dịch chất lỏng sẽ nén vào thành ống ở đầu piston, chiếm không gian trong xi lanh Sự gia tăng lượng khí hoặc chất lỏng này làm cho piston di chuyển, từ đó sinh ra công và kích hoạt hoạt động của thiết bị bên ngoài.
PHƯƠNG PHÁP GIẢI QUYẾT
Sơ lược về xử lý ảnh
Xử lý ảnh là một lĩnh vực khoa học và công nghệ đang phát triển nhanh chóng, thu hút sự quan tâm của nhiều trung tâm nghiên cứu và ứng dụng Ngành này, dù còn mới mẻ so với các lĩnh vực khoa học khác, đã kích thích sự phát triển của các máy tính chuyên dụng để phục vụ cho các ứng dụng trong xử lý ảnh.
Xử lý ảnh đã được đưa vào giảng dạy ở bậc đại học tại Việt Nam khoảng mười năm qua, liên quan đến nhiều lĩnh vực và yêu cầu kiến thức nền tảng vững chắc Các môn học cơ bản bao gồm Xử lý tín hiệu số, Đại số tuyến tính, và các kiến thức về Trí tuệ nhân tạo, Mạng nơ ron nhân tạo Phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng như nâng cao chất lượng và phân tích ảnh, với ứng dụng đầu tiên được ghi nhận từ những năm 1920 khi cải thiện chất lượng ảnh truyền qua cáp từ Luân Đôn đến New York Sự phát triển của máy tính sau Thế chiến thứ hai đã thúc đẩy quá trình xử lý ảnh, với những tiến bộ đáng kể như khả năng xử lý ảnh từ mặt trăng vào năm 1964 Từ đó, các phương tiện và phương pháp xử lý ảnh, như mạng nơ ron nhân tạo và các thuật toán hiện đại, đã phát triển mạnh mẽ, mang lại nhiều kết quả khả quan Các bước cần thiết trong xử lý ảnh bắt đầu từ việc thu nhận ảnh tự nhiên qua các thiết bị như camera, với sự chuyển mình từ ảnh tương tự sang ảnh số trong thời gian gần đây.
Ảnh nghệ thuật, bao gồm cả ảnh màu và đen trắng, được tạo ra từ camera và chuyển đổi trực tiếp thành định dạng số để dễ dàng xử lý Máy ảnh số hiện nay là một ví dụ điển hình cho công nghệ này Ngoài ra, ảnh cũng có thể được thu nhận từ vệ tinh hoặc quét từ các bức ảnh chụp bằng máy quét ảnh.
Nguyên lý làm việc xử lý ảnh
3.2.1 Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition) Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng Thường ảnh nhận qua camera là ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh 25 dòng), cũng có loại camera đã số hoá (như loại CCD – Change Coupled Device) là loại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh Camera thường dùng là loại quét dòng ; ảnhtạo ra có dạng hai chiều Chất lượng một ảnh thu nhận được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh)
3.2.2 Tiền xử lý ảnh (Image Processing)
Sau khi thu nhận, ảnh có thể gặp phải tình trạng nhiễu và độ tương phản thấp, vì vậy cần sử dụng bộ tiền xử lý để cải thiện chất lượng hình ảnh Bộ tiền xử lý có chức năng chính là lọc nhiễu và nâng cao độ tương phản, giúp ảnh trở nên rõ nét và sắc sảo hơn.
Phân vùng ảnh là quá trình tách một bức ảnh thành các vùng thành phần để phục vụ cho việc phân tích và nhận dạng Chẳng hạn, trong việc nhận dạng chữ hoặc mã vạch trên phong bì thư nhằm phân loại bưu phẩm, cần chia nhỏ các câu, chữ trong địa chỉ hoặc tên người thành từng từ, chữ và số riêng biệt Đây là một trong những bước phức tạp và dễ gây lỗi nhất trong xử lý ảnh, ảnh hưởng lớn đến độ chính xác của kết quả nhận dạng Do đó, chất lượng của quá trình phân vùng ảnh có vai trò quyết định trong hiệu quả nhận dạng hình ảnh.
3.2.4 Biểu diễn ảnh (Image Representation) Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân đoạn) cộng với mã liên kết với các vùng lận cận Việc biến đổi các số liệu này thành dạng
Việc trích chọn đặc trưng (Feature Selection) là quá trình quan trọng trong xử lý ảnh bằng máy tính, giúp xác định các tính chất cần thiết để phân biệt các đối tượng trong ảnh Chẳng hạn, trong nhận dạng ký tự trên phong bì thư, việc mô tả các đặc trưng của từng ký tự cho phép phân biệt rõ ràng giữa các ký tự khác nhau.
3.2.5 Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation)
Thu nhận ảnh Tiền xử lý ảnh Phân đoạn ảnh Biểu diễn và mô tả Nhận dạng và nội suy Cơ sở tri thức
3.2.6 Cơ sở tri thức (Knowledge Base) Ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các phương pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con người Trong các bước xử lý đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo các phương pháp trí tuệ con người
3.2.7 Mô tả (biểu diễn ảnh) Ảnh sau khi số hoá sẽ được lưu vào bộ nhớ, hoặc chuyển sang các khâu tiếp theo để phân tích Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ các ảnh thô, đòi hỏi dung lượng bộ nhớ cực lớn và không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng và công nghệ Thông thường, các ảnh thô đó được đặc tả (biểu diễn) lại (hay đơn giản là mã hoá) theo các đặc điểm của ảnh được gọi là các đặc trưng ảnh (Image Features) như: biên ảnh (Boundary), vùng ảnh (Region) Một số phương pháp biểu diễn thường dùng: Biểu diễn bằng mã chạy (Run-Length Code), Biểu diễn bằng mã xích (Chaine –Code), Biểu diễn bằng mã tứ phân (Quad-Tree Code,…) Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục cả về không gian và giá trị độ sáng Để có thể xử lý ảnh bằng máy tính thì cần thiết phải tiến hành số hóa ảnh Quá trình số
Quá trình chuyển đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua lấy mẫu và lượng tử hóa dẫn đến sự hình thành các điểm ảnh, hay còn gọi là pixel (Picture Element) Các pixel này là những phần tử ảnh không thể phân biệt bằng mắt thường, và để tránh nhầm lẫn với khái niệm pixel trong hệ thống đồ họa máy tính, ta gọi chúng là pixel thiết bị Khi quan sát màn hình trong chế độ đồ họa, màn hình được cấu thành từ các pixel nhỏ, mỗi pixel được xác định bởi một tập tọa độ (x, y) và màu sắc riêng.
Như vậy mỗi ảnh là tập hợp các điểm ảnh Khi được số hóa nó thường được biểu diễn bởi mảng 2 chiều I(n,p): n là dòng và p là cột
Trong toán học, ảnh có thể được biểu diễn như một hàm hai biến f(x,y), trong đó x và y là các tọa độ Giá trị tại điểm (x,y) phản ánh độ sáng hoặc giá trị xám của ảnh, với x đại diện cho các cột và y cho các hàng Giá trị của hàm ảnh f(x,y) được giới hạn trong các số nguyên dương.
Đặc tính phổ 𝜆 của cảm biến được biểu thị bằng 𝑆 𝐵𝑊 ( ) và k là hệ số tỷ lệ xích Độ sáng đóng vai trò quan trọng trong ảnh đen trắng, vì vậy 𝑆 𝐵𝑊 ( ) được chọn làm hiệu suất sáng tương đối Biến f đại diện cho công suất trên đơn vị diện tích, do đó nó luôn không âm và hữu hạn.
Trong xử lý ảnh, fmax đại diện cho giá trị lớn nhất mà hàm f có thể đạt được Để tối ưu hóa quá trình xử lý, f thường được điều chỉnh và chia thang để nằm trong một phạm vi thuận lợi.
Trong ảnh xám, giá trị tối đa fmax thường là 255, vì mỗi pixel được mã hóa bằng một byte Đối với ảnh màu, màu sắc được mô tả thông qua ba thành phần: thành phần đỏ R(x,y), thành phần xanh lục G(x,y) và thành phần xanh lam B(x,y).
Trong bài viết này, chúng ta xem xét các đặc tính phổ của các cảm biến màu đỏ, xanh lục và xanh lam, được ký hiệu lần lượt là 𝑆 𝑅 (𝜆), 𝑆 𝐺 (𝜆) và 𝑆 𝐵 (𝜆) Các giá trị R, G, B là không âm và hữu hạn Hình ảnh có thể được biểu diễn theo hai mô hình chính: mô hình Vector và mô hình Raster.
Quá trình giấu tin vào ảnh màu tương tự như ở ảnh đen trắng, bắt đầu bằng việc chọn bit có trọng số thấp nhất (LSB) từ mỗi điểm ảnh để tạo ra một ảnh nhị phân gọi là ảnh thứ cấp Ảnh thứ cấp này được sử dụng làm môi trường để giấu tin, và sau khi biến đổi, ta trả lại ảnh thứ cấp vào ảnh ban đầu để thu được ảnh kết quả.
Ảnh đa cấp xám có bảng màu đã được xác định, với các cặp màu có chỉ số chênh lệch nhỏ thể hiện sự tương đồng cao Do đó, trong ảnh đa cấp xám, bit LSB (Least Significant Bit) của mỗi điểm ảnh là bit cuối cùng, góp phần vào việc xác định độ chính xác của màu sắc.
Phần mềm Labview
LabVIEW (Laboratory Virtual Instrumentation Engineering Workbench) is a powerful software developed by National Instruments, designed for the Windows platform It is widely utilized in laboratories, engineering fields, and automation, making it an essential tool for scientific research and technical applications.
18 điện tử y sinh, y tế, cơ điện tử, điện tử, hàng không, hóa sinh đặc biệt là ở các nước Nhật Bản, Hoa Kỳ, Hàn Quốc
3.3.2 Các điểm mạnh của Labview
LabVIEW là một phần mềm mạnh mẽ, cung cấp môi trường lập trình đồ họa cho các ứng dụng giao tiếp với máy tính Nó được sử dụng rộng rãi trong xử lý ảnh, mô phỏng, đo lường và kết nối thiết bị ngoại vi với máy tính theo thời gian thực Dưới đây là một số đặc điểm nổi bật của LabVIEW.
Giao diện của phần mềm rất dễ sử dụng, đơn giản và thân thiện với người dùng, đi kèm với nhiều ví dụ cơ bản do National Instruments cung cấp.
Là phần mềm số một trong việc giao tiếp với máy tính và thu thập các thông tin và dữ liệu
LabView có thể đo lường tín hiệu từ mọi loại cảm biến (tín hiệu dưới dạng dòng, điện áp và xung)
LabView có thể điều khiển bất cứ cơ cấu chấp hành nào: động cơ một chiều, xoay chiều, động cơ xăng, thủy lực, lò nhiệt…
Labview có thể truyền thông tin qua rất nhiều giao tiếp ( gần như tất cả): RS232, USB, PCI, Wifi, TCP/IP, bluetooth, PXI…
LabView là phần mềm hỗ trợ cực kỳ đắc lực và mạnh mẽ kỹ sư ngành Cơ khí,
Cơ điện tử, Robotics, Ôtô, Viễn Thông và Điện tử đóng vai trò quan trọng trong việc tính toán và thiết kế sản phẩm, sản xuất mẫu (prototyping), cũng như mô phỏng và đánh giá chất lượng sản phẩm Những lĩnh vực này không chỉ giúp cải thiện quy trình sản xuất mà còn nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong phát triển sản phẩm mới.
Với hơn 20 năm kinh nghiệm, NI LabVIEW đã trở thành công cụ quan trọng cho kỹ sư và nhà nghiên cứu trong kiểm tra, đo lường và điều khiển Công cụ này nổi bật với khả năng giảm chi phí, rút ngắn thời gian sản xuất và phân tích dữ liệu thí nghiệm một cách hiệu quả.
19 bị trong công nghiệp tối ưu, NI LabVIEW đã luôn trở thành lựa chọn hàng đầu trong kỹ thuật và khoa học ở hầu hết các châu lục.
Phương pháp xử lý ảnh với Labview
3.4.1 Phần mềm xử lý ảnh Vision Development Module
3.4.1.1 Phần mềm Vision Development Module
Phần mềm Vision Development Module là công cụ hỗ trợ phát triển ứng dụng xử lý hình ảnh và thị giác máy Bạn có thể sử dụng module này với môi trường lập trình đồ họa LabVIEW, LabVIEW NXG, cũng như các ngôn ngữ lập trình như C và C++.
C# được sử dụng cho các hệ thống Windows và LabVIEW trong môi trường thời gian thực, cho phép người dùng lựa chọn từ hàng trăm thuật toán xử lý ảnh như bộ lọc, hình thái, khớp mẫu và phân loại Mô-đun này tích hợp IP nhằm tối ưu hóa cả bộ xử lý và đồ họa, đồng thời hỗ trợ nhập khẩu mô hình tính năng để thực hiện suy luận dựa trên các mô hình học sâu phát triển trong TensorFlow.
3.4.1.2 Giải thuật xử lý ảnh
Quang phổ, hay còn gọi là phổ màu, là một dải màu tương tự như sắc cầu vồng, xuất hiện trên màn ảnh khi ánh sáng bị tán sắc.
Quang phổ là lĩnh vực nghiên cứu mà các nhà khoa học ứng dụng để phân tích ánh sáng bằng cách sử dụng lăng kính hoặc lưới nhiễu xạ, từ đó tách ánh sáng thành các màu sắc hoặc bước sóng khác nhau.
Hình 3.2: Quang phổ (phổ màu)
Phổ màu là công cụ quan trọng trong việc thể hiện thông tin màu 3D, liên kết với hình ảnh hoặc vùng của hình ảnh dưới dạng 1D ngắn gọn Nó có thể được áp dụng cho nhiều chức năng xử lý màu trong NI Vision, bao gồm các ứng dụng đối sánh màu, xác định vị trí màu và đối sánh mẫu màu.
Phổ màu là cách thể hiện thông tin màu 3D trong hình ảnh dưới dạng 1D, cho phép hiển thị tất cả thông tin màu liên quan đến hình ảnh hoặc một khu vực cụ thể trong không gian HSL Thông tin này được đóng gói để có thể sử dụng bởi các chức năng xử lý màu trong NI Vision.
Không gian màu được sử dụng để tạo ra quang phổ
Phổ màu là công cụ thể hiện sự phân bố màu sắc của hình ảnh trong không gian HSL Để tính toán phổ màu, hình ảnh đầu vào ở định dạng RGB cần được chuyển đổi sang định dạng HSL trước Việc sử dụng hình ảnh HSL, được tạo ra từ thiết bị, giúp phân tích và trực quan hóa màu sắc một cách chính xác hơn.
Hình ảnh được chuyển đổi từ RGB sang HSL trên bo mạch giúp cải thiện tốc độ hoạt động Hai phần tử cuối cùng của mảng đại diện cho màu đen và trắng Không gian màu HSL được chia thành các thùng, với mỗi khu vực được phân chia thành hai phần: một phần cho các giá trị bão hòa cao và phần còn lại cho các giá trị trong mảng màu tương ứng.
Không gian màu được phân chia thành các khu vực bằng nhau, mỗi khu vực được chia thành hai phần: một phần thể hiện giá trị bão hòa cao và một phần thể hiện giá trị bão hòa thấp Mỗi phần này đại diện cho một màu, là một phần tử trong mảng khổ màu bão hòa thấp, và tương ứng với một thùng màu, là phần tử trong mảng phổ màu.
Hình 3.3: Hình tròn biểu thị các vùng của quang phổ (Nguồn Internet)
Tham số độ nhạy màu quyết định số lượng vùng trong không gian màu Hình A minh họa không gian màu với độ chói 128, trong khi Hình B thể hiện sự phân chia không gian màu thành nhiều lĩnh vực dựa trên độ nhạy màu mong muốn Hình C tiếp tục chỉ ra rằng mỗi khu vực được chia thành hai ngăn: ngăn bão hòa cao và ngăn bão hòa thấp.
Ngưỡng bão hòa xác định bán kính của vòng tròn bên trong phân chia từng khu vực thành các vùng
Hình ảnh minh họa sự tương ứng giữa các phần tử của phổ màu và các thùng trong không gian màu Phần tử đầu tiên thể hiện độ bão hòa cao ở khu vực đầu tiên, trong khi phần tử thứ hai đại diện cho độ bão hòa thấp Phần tử thứ ba lại thể hiện độ bão hòa cao của khu vực thứ hai, và cứ như vậy Nếu không gian màu có n ô, thì dãy quang phổ màu sẽ bao gồm n + 2 phần tử, với hai thành phần cuối cùng đại diện cho màu đen và trắng.
Phổ màu với số lượng ngăn lớn hơn cung cấp thông tin màu sắc chi tiết hơn trong hình ảnh, đồng nghĩa với độ phân giải màu cao hơn Trong NI Vision, người dùng có thể lựa chọn giữa ba cài đặt độ nhạy màu: thấp, trung bình và cao Cài đặt độ nhạy màu thấp chia không gian màu sắc thành bảy khu vực khác nhau.
Trong bài viết này, chúng ta tìm hiểu về cách chia không gian màu sắc thành các khu vực khác nhau Đối với chế độ Medium, không gian được chia thành 14 khu vực, tạo ra tổng cộng 30 ô (2 × 14 + 2 = 30) Chế độ High chia không gian thành 28 khu vực, dẫn đến tổng số ô là 58 (2 × 28 + 2 = 58) Giá trị của mỗi phần tử trong phổ màu biểu thị tỷ lệ phần trăm pixel hình ảnh trong mỗi ô màu Khi số lượng ngăn được xác định theo độ nhạy màu, phần mềm thị giác máy sẽ quét hình ảnh, đếm số điểm ảnh trong mỗi ngăn và lưu trữ tỷ lệ giữa số lượng điểm ảnh và tổng số điểm ảnh trong ảnh vào các phần tử tương ứng trong mảng phổ màu.
Phần mềm sử dụng một thuật toán học tập thích ứng để phân loại các pixel thành đen hoặc trắng trước khi gán vào ô màu Hình B minh họa phổ màu nhạy cảm thấp của hình A, trong đó chiều cao mỗi vạch thể hiện tỷ lệ phần trăm pixel trong hình ảnh tương ứng với ô màu.
Phổ màu cung cấp thông tin quan trọng về sự phân bố màu sắc trong hình ảnh Bằng cách phân tích phổ màu, bạn có thể xác định màu chủ đạo, yếu tố giá trị nhất trong phổ màu Ngoài ra, mảng phổ màu còn hỗ trợ trong việc phân tích trực tiếp sự phân bố màu và ứng dụng trong việc kết hợp màu sắc hiệu quả.
Với phần mềm Labview màu sắc RGB được phân tích từ các bước sóng sang các bit màu với 30 bit màu theo những giải màu tương ứng
Với mỗi bit màu sẽ được tool vision assistant phân tích cấp độ màu sắc mức độ nhạy màu trên mỗi bit màu
3.4.2 Nguyên lý thu thập hình ảnh dùng camera
Phần mềm TIA PORTAL V15
Siemens đã giới thiệu TIA Portal, phần mềm tích hợp cho lập trình điều khiển hệ thống tự động hóa và truyền động điện tại Việt Nam Sự kiện ra mắt diễn ra vào ngày 21 tháng 6 năm 2011 tại thành phố Hồ Chí Minh, do bộ phận Tự động hóa Công nghiệp của Siemens Việt Nam tổ chức.
Totally Integrated Automation Portal (TIA Portal) là phần mềm lập trình đầu tiên trong ngành công nghiệp, cung cấp một môi trường duy nhất cho tất cả các tác vụ tự động hóa Phần mềm này giúp khách hàng thiết kế chương trình tự động hóa một cách tối ưu và hiệu quả chỉ trong một giao diện, từ đó mang lại cơ hội nâng cao năng suất và lợi thế cạnh tranh cho các nhà tích hợp hệ thống và doanh nghiệp sản xuất.
Sản phẩm này cách mạng hóa lập trình trong các ứng dụng tự động hóa, mang đến các tác vụ nhanh chóng và dễ dàng hơn Nó cho phép người dùng phát triển và tích hợp hệ thống tự động hóa một cách nhanh chóng và trực quan, loại bỏ phương thức tích hợp phần mềm truyền thống tốn kém và mất thời gian Để thiết kế TIA Portal, Siemens đã nghiên cứu nhiều phần mềm ứng dụng tự động hóa tiêu biểu qua nhiều năm và đánh giá nhu cầu của khách hàng toàn cầu.
3.5.2 Tính năng của phần mềm TIA PORTAL V15.1
TIA Portal là nền tảng tích hợp các phần mềm lập trình của Siemens, cho phép chia sẻ cơ sở dữ liệu chung và tạo sự thống nhất trong giao diện cũng như tính toàn vẹn cho ứng dụng Các công cụ hữu dụng như giao diện ứng dụng, thư viện, quản lý dữ liệu, lưu trữ dự án, chẩn đoán lỗi và truy cập trực tiếp giúp người dùng dễ dàng sử dụng Với giao diện thân thiện người dùng, TIA Portal phù hợp cho cả người mới và người có kinh nghiệm trong lập trình tự động hóa Là phần mềm cơ sở cho các phần mềm lập trình, cấu hình và tích hợp thiết bị trong dải sản phẩm Tích hợp tự động hóa toàn diện (TIA) của Siemens, TIA Portal cho phép cấu hình các thiết bị và mạng truyền thông trong cùng một chương trình.
Phần mềm TIA Portal của Siemens tích hợp các ứng dụng lập trình như Simatic Step 7 và Simatic WinCC, giúp cấu hình các bộ điều khiển và màn hình HMI một cách hiệu quả Được phát triển dựa trên nghiên cứu sâu rộng về nhu cầu của khách hàng trong lĩnh vực tự động hóa, TIA Portal cho phép chia sẻ cơ sở dữ liệu giữa các phần mềm, tạo ra sự thống nhất trong giao diện và tính toàn vẹn cho ứng dụng Người dùng có thể cấu hình tất cả thiết bị và mạng truyền thông trên cùng một cửa sổ, đồng thời tận dụng các tính năng hữu ích như thư viện, quản lý dữ liệu, lưu trữ dự án và chẩn đoán lỗi, mang lại trải nghiệm sử dụng tối ưu.
Tất cả các bộ điều khiển PLC, màn hình HMI và các bộ truyền động của Siemens đều được lập trình và cấu hình trên TIA Portal, giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong việc thiết lập truyền thông giữa các thiết bị Người sử dụng có thể dễ dàng kéo và thả một biến từ chương trình điều khiển PLC vào màn hình HMI, tự động gán biến này vào chương trình HMI mà không cần cấu hình thêm, đảm bảo kết nối giữa PLC và HMI được thiết lập một cách nhanh chóng và hiệu quả.
Hình 3.6: Phần mềm TIA PORTAL V15.1
Giao thức kết nối MODBUS
MODBUS là một giao thức truyền thông công nghiệp được phát hành và phát triển bởi MODICON vào năm 1979, hiện thuộc về Schneider Electrics từ năm 1996 Giao thức này đã trở thành tiêu chuẩn trong ngành tự động hóa nhờ vào tính ổn định, dễ sử dụng và miễn phí, và hiện đang được duy trì bởi tổ chức.
Nguyên tắc hoạt động của MODBUS
MODBUS hoạt động theo nguyên tắc “Master – Slave”, trong đó một Master có thể kết nối với nhiều Slave Master thường là PLC, PC, DCS, RTU hoặc SCADA, trong khi Slave là các thiết bị hiện trường Đây là phương pháp truyền thông tin qua đường dây nối tiếp giữa các thiết bị điện tử, với Modbus Master yêu cầu thông tin và Modbus Slaves cung cấp thông tin Trong mạng Modbus tiêu chuẩn, có một Master và tối đa 247 Slave, mỗi Slave được gán một địa chỉ duy nhất từ 1 đến 247, và Master cũng có khả năng ghi thông tin vào các Slave.
Hình 3.7: Cách thức hoạt động của MODBUS (Nguồn Internet)
MODBUS TCP, hay còn gọi là MODBUS qua Ethernet (RJ45), là một giao thức truyền dữ liệu trong đó dữ liệu MODBUS được đóng gói đơn giản trong một gói TCP/IP Điều này có nghĩa là thông điệp của Modbus RTU được truyền qua lớp TCP/IP và gửi qua mạng thay vì sử dụng các kết nối nối tiếp truyền thống Đặc biệt, trong hệ thống này, máy chủ không sử dụng SlaveID mà thay vào đó là địa chỉ IP để xác định các thiết bị kết nối.
TCP (Transmission Control Protocol) và IP (Internet Protocol) là hai giao thức quan trọng trong việc điều khiển đường truyền và truyền tải dữ liệu trên internet Khi thông tin Modbus được gửi qua các giao thức này, dữ liệu sẽ được chuyển tới TCP, nơi thông tin bổ sung được đính kèm trước khi cấp cho IP Sau đó, IP sẽ đóng gói dữ liệu trong một gói tin và tiến hành truyền tải.
TCP là giao thức dựa trên kết nối, yêu cầu thiết lập kết nối trước khi truyền dữ liệu Master (hoặc Client trong Modbus TCP) kết nối với Slave (hoặc Server), trong khi Server chờ kết nối từ Client Khi kết nối được thiết lập, Server sẽ phản hồi các truy vấn từ Client cho đến khi Client ngắt kết nối.
THIẾT KẾ MÔ HÌNH
Thiết kế cơ khí
Hình 4.1: Bản vẽ 3D mô hình đồ án
Hình 4.2: Hình chiếu bằng mô hình đồ án
Hình 4.3: Hình chiếu đứng mô hình
Hình 4.4: Hình chiếu ngang mô hình
4.1.2 Các thiết bị sử dụng
Kích thước mỗi quả táo dao động từ 4cm - 5cm Tính toán công suất băng tải cần sử dụng
F = m*a = 0,3*1 = 0.3(N) Công suất động cơ cần để truyền táo P = F*v = 0.3*0,1 = 0,03(kw)
Nhóm em quyết định sử dụng băng tải kích thước 6*80cm, kết hợp với động cơ giảm tốc 24V, nhằm truyền tải táo qua các biến và xy lanh.
4.1.2.2 Cảm biến Để nhận biết táo đã đến hệ thống phân loại hay chưa, nhóm em sử dụng cảm biến tiệm cận với thông số
- Chiều dài 65mm, đường kính 18mm chiều dài dây 1.2m Loại cảm biến: Diffuse
- Khoảng cách phát hiện: 0 – 50cm
- Môi trường làm việc: nhiệt độ từ -40 đến +70 độ C
- Mức độ bảo vệ: IP61-IP67
- Thời gian đáp ứng: chức năng thời gian thiết lập lại sau 2.5ms
- Các chân của cảm biến gồm:
Bảng 4.1: Các chân và chức năng của cảm biến
Dây màu đen Tín hiệu
Hình 4.6: Cảm biến vật cản hồng ngoại
Thiết bị trong hệ thống khí nén này đóng vai trò chấp hành quan trọng, chuyển hóa năng lượng khí nén thành động năng để thực hiện các tác động như đóng, mở, kéo, đẩy và ép, tùy thuộc vào công việc thực tế.
Khách hàng thường ưa chuộng sử dụng xi lanh khí hơn xi lanh thủy lực nhờ vào những ưu điểm như vận hành sạch sẽ, êm ái và tiết kiệm không gian lưu trữ dầu Chính những lợi ích này đã góp phần làm cho thiết bị xi lanh khí trở nên phổ biến trong nhiều ứng dụng.
Với tốc độ băng tải 0,1m/s và bề ngang băng tải là 6cm nhóm em sẽ sử dụng xylanh khí nén AIRTAC TN10
Xy lanh AirTac TN10 là loại xy lanh tác động kép với thông số đẩy ra là 56.5 và kéo về là 31.4 Khi sử dụng áp suất khí nén 0,1Mpa (1 kgf/cm2) để kích hoạt, xy lanh sẽ tạo ra lực đẩy 5.7 N (tương đương 0.5 kg) và lực kéo 3.1 N (tương đương 0.3 kg).
4.1.2.4 Các bộ phận cơ khí
Tất cả chi tiết cơ khí được sử dụng là sắt và nhựa được in với máy in 3D bao gồm:
Bảng 4.2: Tên thiết bị và chất liệu của các bộ phận cơ khí
Máng đỡ táo Nhựa in từ máy in 3D
Khung đỡ camera Nhựa fomex
Khung băng truyền và giá đỡ cảm biến, xy lanh
Sắt inox và nhựa in 3D
Thiết kế hệ thống điều khiển
Hình 4.8: Sơ đồ khối thể hiện kết nối giữa các thành phần trong mô hình
4.2.2 Bản vẽ mạch điều khiển và động lực
Hình 4.9: Sơ đồ mạch điều khiển và động lực
4.2.3 Các thiết bị sử dụng
Mô hình phân loại gồm có 2 cảm biến, 3 nút nhấn, 1 động cơ, 2 đèn báo
Vì thế chúng em chọn CPU S7-1200 (CPU S7 1212 DC/DC /DC) có 8 ngõ vào và 6 ngõ ra Đặc điểm của CPU S7–1200:
PLC S7-1200 là dòng sản phẩm PLC nhỏ gọn của Siemens, nổi bật với giá thành hợp lý và hiệu suất mạnh mẽ, phù hợp cho hầu hết các ứng dụng công nghiệp Thiết bị này không chỉ đơn giản trong việc tự động hóa mà còn đảm bảo độ chính xác cao, đáp ứng nhu cầu của nhiều lĩnh vực.
- Thiết bị PLC Siemens S7 - 1200 được thiết kế dạng module nhỏ gọn, linh hoạt, phù hợp cho một loạt các ứng dụng, với thiết kế theo dạng module, tính
38 năng cao, dòng sản phẩm S7-1200 thích hợp với nhiều ứng dụng tự động hóa khác nhau, cấp độ từ nhỏ đến trung bình
- Đầy đủ HSC, PWM/PTO, Profinet, Webserver, tốc độ tính toán nhanh, hỗ trợ khoảng 200 I/O, cổng truyền thông Profinet tốc độ cao Phần mềm cực kỳ linh hoạt
- PLC S7 1200 có thể dùng cho hầu hết ứng dụng phổ thông và cực kỳ kinh tế
Các ứng dụng công nghiệp đa dạng, từ việc điều khiển bơm và dây chuyền sản xuất giấy cho đến việc quản lý tổ máy trong nhà máy thủy điện, đều đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa quy trình sản xuất.
PLC S7-1200 của Siemens sở hữu giao diện truyền thông đạt tiêu chuẩn cao nhất trong ngành công nghiệp, cùng với các tính năng công nghệ mạnh mẽ được tích hợp sẵn, tạo nên một giải pháp tự động hóa toàn diện và hoàn chỉnh.
PLC S7-1200 nổi bật với cổng truyền thông Profinet (Ethernet) tích hợp sẵn, cho phép sử dụng phần mềm Simatic Step 7 Basic để lập trình cả PLC và màn hình HMI Điều này giúp đơn giản hóa và tăng tốc độ thiết kế, lập trình, cũng như thi công hệ thống điều khiển.
PLC Siemens S7-1200 được sử dụng phổ biến trong cả ngành công nghiệp và dân dụng, bao gồm các ứng dụng như hệ thống băng tải, điều khiển đèn chiếu sáng, điều khiển bơm cao áp, máy đóng gói, máy in, máy dệt và máy trộn.
Hình 4.10: PLC S7-1200 (CPU S7 1212 DC/DC/DC)
- Điện áp làm việc: DC 20,4 – 28,8V
- Hai ngõ vào Analoge DC 0-10V
- Cách đấu nối PLC Siemens S7-1200
+ Trước hết, cần phải có nhận thức đúng về mã hiệu của PLC, từ đó mới có sơ đồ đấu nối chính xác và tránh làm hỏng PLC
+ Mã hiệu PLC là AC/DC/RLY nghĩa là PLC dùng nguồn cấp AC, đầu vào DC và đầu ra dạng Rơ le
+ Mã là DC/DC/RLY thì khác một chút, nguồn cấp dùng nguồn DC
+ Mã là DC/DC/DC thì đầu ra không phải Rơ le mà là đầu ra Transistor
Hình 4.11: Sơ đồ cách đấu nguồn PLC Siemens S7-1200 (Nguồn Internet)
Đối với PLC sử dụng nguồn cấp AC, cần kết nối nguồn vào hai chân L1 và N ở góc trái phía trên Để tránh nhầm lẫn, hãy kiểm tra kỹ thông tin nguồn cấp ghi trên nhãn của PLC trước khi cấp nguồn.
Đối với PLC sử dụng nguồn cấp DC, bạn cần kết nối nguồn 24VDC vào chân L+ và 0VDC vào chân M, nằm ở góc trái phía trên của PLC.
Hình 4.12: Sơ đồ kết nối đầu vào PLC Siemens S7-1200 (Nguồn Internet)
- Cách đấu nối đầu ra PLC Siemens S7-1200
Hình 4.13: Sơ đồ kết nối đầu ra PLC Simens S7-1200 (Nguồn Internet)
PLC có khả năng tạo ra nguồn điện 24VDC từ chân L+ và M, mang lại sự tiện lợi cho người sử dụng Tuy nhiên, trong thực tế, nguồn 24VDC bên ngoài thường được sử dụng vì công suất lớn hơn và đảm bảo an toàn cho PLC Việc sử dụng nguồn ngoài cũng yêu cầu người dùng phải có tải phù hợp.
Tránh việc nối trực tiếp ngõ ra xuống 0V để đảm bảo an toàn Đối với ngõ ra DC, bạn có thể áp dụng tần số đóng cắt cao, điều này rất hữu ích cho các ứng dụng điều khiển servo.
PLC đầu ra Rơ le rất đơn giản trong việc sử dụng, vì nó hỗ trợ nhiều loại điện áp khác nhau và không phụ thuộc vào chiều dòng điện Điều này cho phép nó đóng cắt nhiều loại tải khác nhau, tùy thuộc vào điện áp cấp lên chân 1L và 2L của đầu ra Tín hiệu ngõ ra dạng relay hoạt động như một công tắc điện vật lý, có khả năng đóng cắt cả điện AC và DC, nhưng chỉ phù hợp cho thiết bị có dòng tải nhỏ Cần lưu ý rằng tần số đóng cắt của ngõ ra relay thường khá thấp.
Nhóm em sử dụng 2 nút nhấn nhả màu đỏ và xanh để điều khiển bắt đầu và dừng băng tải, 1 nút dừng đỏ khẩn cấp
4.2.3.3 Đèn báo Đèn báo sử dụng đèn xanh và đèn đỏ 24VDC để hiển thị dây truyền đang chạy và dây truyền đang dừng hoạt động tạm thời
- Cấp nguồn cho băng tải và cảm biến vật cản hoạt động
Hình 4.16: Nguồn tổ ong 24V/5A Thông số kỹ thuật:
- Điện áp vào: AC 110V-220V, 50/60Hz
- Hiệu suất sử dụng: 80% công suất là tối ưu
- Bảo vệ: quá tải/ quá áp/ ngắn mạch
4.2.3.5 Relay trung gian (relay kiếng)
Rơ le trung gian, hay còn gọi là rơ le kiếng, là thiết bị trung gian giúp điều chỉnh nguồn điện phù hợp với thiết bị cần đóng ngắt Khi nhận tín hiệu PNP, NPN hoặc tín hiệu relay output từ bộ điều khiển, rơ le này sẽ phát tín hiệu ra một relay khác có điện áp cao hơn để điều khiển thiết bị Trong đồ án, rơ le trung gian 24VDC được sử dụng để điều khiển động cơ của xylanh và động cơ DC của băng tải, nhằm hạn chế tình trạng quá dòng và bảo vệ động cơ khỏi hư hại.
Aptomat, hay còn gọi là cầu dao tự động, là thiết bị đóng cắt tự động trong hệ thống điện, được biết đến trong tiếng Anh là Circuit Breaker (CB) Thiết bị này có chức năng bảo vệ quá tải và ngắn mạch, đồng thời một số dòng Aptomat còn tích hợp chức năng bảo vệ chống dòng rò, được gọi là aptomat chống rò hoặc aptomat chống giật Trong đồ án của chúng em, chúng em sử dụng Aptomat DZ47-63.
Bảng 4.3: Tên thiết bị được sử dụng trong mô hình
STT Thiết bị Số lượng
THI CÔNG MÔ HÌNH
Thi công
Hình 5.1: Mô hình hoàn thiện sản phẩm
Hình 5.3: Bên trong của tủ điện
Giải thuật điều khiển
Hình 5.4: Sơ đồ khối mô tả giải thuật
Nguyên lý làm việc
Khi hệ thống hoạt động, PLC sẽ kích hoạt băng tải và đèn báo để bắt đầu quá trình Sau đó, camera sẽ phát hiện sản phẩm táo cần được phân loại.
Camera ghi lại hình ảnh từ bộ phận cung cấp sản phẩm và truyền tải chúng lên máy tính Sử dụng phần mềm Labview, hình ảnh thu được từ camera sẽ được phân tích để xác định phổ màu của từng loại táo, từ đó phân loại sản phẩm Cuối cùng, tín hiệu phân loại sẽ được gửi đến PLC S7-1200 thông qua phần mềm TIA PORTAL.
Hệ thống xử lý ảnh sẽ phân loại các loại táo dựa vào phổ màu của các loại táo và sẽ kích hoạt các chu trình tiếp sau đó
Trong quá trình phân loại táo đỏ, khi cảm biến 1 phát hiện sự xuất hiện của táo loại 1, nó sẽ kích hoạt xylanh 1 để đẩy táo vào máng 1, hoàn tất chu trình phân loại.
Khi táo xanh được phát hiện, chu trình phân loại táo loại 2 sẽ bắt đầu Cảm biến 2 sẽ nhận diện sự xuất hiện của táo và kích hoạt xylanh 2, giúp đẩy táo vào máng 2 Quá trình này đánh dấu sự kết thúc của chu trình phân loại.
Khi táo loại 3 được kích hoạt trong chu trình vàng, các cảm biến và xilanh sẽ không hoạt động, dẫn đến việc táo di chuyển liên tục trên băng truyền cho đến khi vào máng 3.
Sau khi nhấn nút dừng tạm thời thì toàn bộ chu trình sẽ dừng lại đồng thời đèn tạm dừng hoạt động
- Các tag và các ngõ ra đã thiết lập liên kết
Hình 5.5: Các chân kết nối PLC với các thiết bị điều khiển mô hình
Phần mền điều khiển và giám sát
Hình 5.6: Giao diện điều khiển trên Labview
Chạy thử, hoàn thiện sản phẩm
- Nhấn nút Start băng tải hoạt động đồng thời đèn báo bắt đầu hoạt động:
Hình 5.7: Tủ điều khiển hoạt động, đèn Start báo sáng
- Thông qua camera phát hiện sản phẩm táo cần phân loại sẽ thu hình ảnh và báo lên màn hình máy tính
Hình 5.8: Camere phát hiện sản phẩm táo đỏ và thu hình ảnh lên màn hình để phân loại
Hình 5.9: Táo đỏ sau khi được phân tích đưa xuống nơi được phân loại
Hình 5.10: Camera phát hiện sản phẩm táo xanh và thu hình ảnh lên màn hình để phân loại
Hình 5.11: Táo xanh được đưa xuống nơi phân loại sau khi phân tích
Hình 5.12: Camera phát hiện sản phẩm táo vàng và thu hình ảnh lên màn hình để phân loại
Hình 5.13: Táo vàng được đưa xuống nơi phân loại sau khi phân tích
Giao diện điều khiển và giám sát SCADA
Hình 5.14: Giao diện mô phỏng trên SCADA
Chương trình xuất số liệu ra fie Excel
Hình 5.15: Giao diện hình excel
Kết quả vận hành
Hệ thống hoạt động hiệu quả, có khả năng phân loại sản phẩm theo màu sắc, bao gồm ba loại táo: táo đỏ, táo xanh và táo vàng.
Kết nối camera với máy tính một cách ổn định giúp thu được hình ảnh chất lượng cao với độ phân giải 720p và màu sắc đầy đủ Điều này cho phép sử dụng hình ảnh để phân loại táo một cách hiệu quả.
Kết nối giữa Labview và TIA PORTAL ổn định, hai phần mềm giao tiếp tín hiệu 2 chiều ổn định
Kết nối giữa phần mềm và PLC hoàn toàn ổn định
Kết nối giữa các thiết bị INPUT bình thường và truyền tín hiệu tốt
Các thiết bị như đèn, xylanh và động cơ hoạt động hiệu quả khi nhận được tín hiệu ra Mô hình đã hoàn thành các mục tiêu nghiên cứu mà đề tài đồ án đã đề ra từ ban đầu.
