NGHIÊN cứu, THIẾT kế hệ THỐNG PHÂN LOẠI cây bắp cải THEO cân NẶNG và KÍCH THƯỚC

Trong quá trình học tập và nghiên cứu tại Học viện Nông Nghiệp, em có tìm hiểu về vấn đề này và được biết cũng có rất nhiều cơ sở sản xuất sử dụngcác thiết bị, dây chuyền tự động như băn

HỌC VIỆN NÔNG NGHIỆP VIỆT NAM

KHOA CƠ – ĐIỆN - -

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

ĐỀ TÀI:

NGHIÊN CỨU, THIẾT KẾ HỆ THỐNG PHÂN LOẠI CÂY BẮP CẢI THEO CÂN NẶNG VÀ KÍCH THƯỚC

Giáo viên hướng dẫn : Th.S

Sinh viên thực hiện :

Hà Nội – 2021

LỜI CAM ĐOAN

Để hoàn thành đề tài này em có tham khảo một số tài liệu liên quan đến đo kíchthước sử dụng camera, xử lý ảnh và đo cân nặng sử dụng loadcell

Em xin cam đoan đồ án này là do em thực hiện, các số liệu và kết quả nghiêncứu trong đề tài này là trung thực Mọi sự giúp đỡ cho bài báo cáo này đã được cảm

ơn và các thông tin trích dẫn trong bài báo cáo đã được ghi nguồn gốc rõ ràng

Hà Nội, ngày 19 tháng 11 năm 2021

Tác giả đồ án

LỜI CẢM ƠN

Em xin chân thành cảm ơn chân thành tới Ban giám đốc Học viện Nông nghiệpViệt Nam, Ban chủ nhiệm khoa Cơ-Điện cùng toàn thể các thầy, cô giáo đã tận tìnhdạy dỗ, giúp đỡ em trong thời suốt quá trình học tập tại trường Học viện Nôngnghiệp Việt Nam Xin cảm ơn các thầy cô đã trực tiếp giảng dạy em cũng như thầy

cô đã gián tiếp giúp đỡ em trong quá trình tìm kiếm tài liệu cho việc thực hiện đồ ántốt nghiệp này

Đặc biệt em xin trân trọng cảm ơn cô Th.S Đặng Thị Thúy Huyền - người đã tậntình hướng dẫn, cung cấp tài liệu và truyền đạt nhiều ý kiến thiết thực trong suốtquá trình thực hiện đồ án Những kinh nghiệm quý báu mà thầy truyền đạt sẽ làhành trang vững chắc giúp em tự tin hơn trong nghề nghiệp sau này

Xin cảm ơn gia đình và bạn bè đã ủng hộ, động viên, giúp đỡ em vượt qua khókhăn trong suốt thời gian vừa qua để em có thể hoàn thành nhiệm vụ học tập cũngnhư đồ án tốt nghiệp một cách tốt nhất

Mặc dù đã có nhiều cố gắng nhưng với kiến thức còn hạn hẹp và thời gian tiếpxúc với thực tế chưa nhiều, vì vậy bài báo cáo đồ án của em không thể tránh khỏinhiều thiếu sót Em rất mong có được những ý kiến đóng góp chân thành của cácthầy cô và các bạn để cho kiến thức trong cuốn báo cáo này được hoàn thiện hơn

Em xin chân thành cảm ơn!

Hà nội, ngày 19 tháng 11 năm 2021

Sinh viên

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN 1

LỜI CẢM ƠN 2

MỤC LỤC 3

DANH MỤC HÌNH ẢNH 6

DANH MỤC BẢNG 8

MỞ ĐẦU 9

1 ĐẶT VẤN DỀ 9

2 MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI 10

3 ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU 10

4 NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 10

4.1 NỘI DUNG 10

4.2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 10

5 Giới hạn đề tài 11

6 Thời gian và địa điểm thực hiện 11

CHƯƠNG 1.TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 12

1.1 Phân loại nông sản 12

1.1.1 Phân loại kiểu truyền thống 12

1.1.2 Phân loại bán tự động 13

1.1.3 Phân loại tự động 13

1.1.4 Một số dây chuyền phân loại tự động trong thực tế 15

1.2 Một số công nghê, thiết bị trong hệ thống phân loại tự động 17

1.2.1 Xử lý ảnh trong đo kích thước 17

1.2.2 Giới thiệu về hệ thống cân điện tử và các ứng dụng 18

1.3 Kết luận chương 1 19

CHƯƠNG 2.NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 21

2.1 Yêu cầu thiết kế hệ thống 21

2.2 Các bước thực hiện nhận diện, phân loại bắp cải 23

2.3 Lựa chọn thiết bị 23

2.3.1 Camera Logitech C270-2 (mp) 23

2.3.2 Mạch điều khiển Arduino nano 24

2.3.3 Cảm biến tiệm cận DS30-C4 26

2.3.4 Loadcell 5 kg 27

2.3.5 Băng tải 28

2.3.6 Nguồn 30

2.4 Thư viện và ngôn ngữ lập trình sử dụng trong hệ thống 31

2.4.1 Phần mềm lập trình arduino IDE 31

2.4.2 Giới thiệu về thư viện OpenCV 33

2.4.3 Ngôn ngữ lập trình 34

2.5 Xây dựng hệ thống nhận diện kích thước 37

2.5.1 Lý thuyết yolo 37

2.5.2 Kiến trúc yolo 38

2.5.3 Nền tảng darknet 41

2.5.4 Sơ đồ nguyên lý cho hệ thống nhận diện kích thước 42

2.6 Thiết kế hệ thống điều khiển 43

2.7 Lưu đồ thuật toán 44

2.8 Phương pháp nghiên cứu 48

2.8.1 Phương pháp kế thừa 48

2.8.2 Phương pháp khai thác các thiết bị hiện có 48

2.9 Kết luận chương 2 49

CHƯƠNG 3.KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 50

3.1 Kết quả phần cứng của hệ thống 50

3.2 Xây dựng chương trình cho hệ thống 52

3.2.1 Các bước xây dựng hệ thống C# 52

3.2.2 Giao diện của hệ thống 55

3.3 Hoạt động của hệ thống 56

3.4 Kết quả và thảo luận 57

3.4.1 Kết quả thử nghiệm 57

3.4.2 Kết quả đạt được 61

3.4.3 Kết quả chưa đạt được 61

3.4.4 Kiến nghị 61

3.4.5 Hướng phát triển đề tài 62

TÀI LIỆU THAM KHẢO 63

DANH MỤC HÌNH ẢN

Hình 1 1 Phân loại thủ công [1] 11

Hình 1 2 Dây chuyền phân loại bán tự động [2] 12

Hình 1 3 Dây chuyền phân loại tự động [3] 13

Y Hình 2 1 Bắp cải [7] 21

Hình 2 2 Sơ đồ quá trình nhận dạng và phân loại bắp cải 22

Hình 2 3 Camera Logitech C270 [8] 23

Hình 2 4 Arduino nano [9] 24

Hình 2 5 Cảm biến tiệm cận E3F-DS30C4 NPN [10] 25

Hình 2 6 Kích thước của cảm biến tiệm cận E3F-DS30C4 NPN [11] 26

Hình 2 7 Loadcell 5kg [12] 27

Hình 2 8 Băng tải trong công nghiệp [13] 29

Hình 2 9 Bộ nguồn 12V 10A [14] 30

Hình 2 11 Thư viện Open CV [17] 32

Hình 2 12 Ngôn ngữ lập trình C# [18] 34

Hình 2 13 Nền tảng NET [19] 35

Hình 2 14 Kí hiệu yolo [20] 36

Hình 2 15 Kiến trúc yolo [21] 37

Hình 2.16 Cấu trúc yolov4[22] 39

Hình 2 17 Sơ đồ nguyên lý hệ thống nhận diện bắp cải 41

Hình 2 18 Sơ đồ nguyên lý huấn luyện mô hình nhận diện kích thước bắp cải 41

Hình 2 19 Sơ đồ mạch điều khiển 42

Hình 2 21 Lưu đồ thuật toán xử lý ảnh 44

Hình 2 22 Lưu đồ thuật toán điều khiển 46

Hình 3 1 Mô hình 3D phần cứng 50

Hình 3 2 Băng tải 51

Hình 3 3 Bộ phận cân 51

Hình 3 4 Bộ phận đẩy 51

Hình 3 6 Tạo project mới 53

Hình 3 7 Chọn Windows Form App(.NET Framework) 53

Hình 3 8 Khởi tạo thông tin app 54

Hình 3 9 Giao diện với 1-ToolBox, 2-Giao diện chính, 3-Thông tin quản lý giao diện 54

Hình 3 10 Giao diện viết code cho ứng dụng 55

Hình 3 11 Giao diện của hệ thống phân loại bắp cải 56

Hình 3 12 Kết nối trạm 56

Hình 3 13 Kết quả chạy hệ thống 57

Hình 3 14 Hệ thống lỗi không đo được kích thước bắp cải 58

DANH MỤC BẢ

Bảng 2 1 Thông số kỹ thuật camera Logitech c270 24

Bảng 2 2 Đặc điểm kỹ thuật Arduino Nano 25

Bảng 2 3 Thông số cảm biến E3F-DS30C4 27

Bảng 2 4 Thông số kỹ thuật loadcell 27

Bảng 2 5 Thông số kỹ thuật Bộ Nguồn 12V 10A 31

Y Bảng 3 1 Đánh giá hiệu suất hệ thống qua 100 lần chạy 57

Bảng 3 3 Một số kết quả kiểm tra điển hình 59

Bảng 3 2 Bảng so sánh kết quả cân, đo bằng hệ thống và bằng cân, thước đo 60

MỞ ĐẦU

1 Đặt vấn dề

Nông nghiệp chắc chắn là ngành sản xuất sơ khai và lâu đời nhất của loài người.Khi cuộc sống ngày càng phát triển, đồng đời xuất hiện sự phân cấp thì các sảnphẩm nông sản được sản xuất ra không đơn thuần phục vụ nhu cầu ăn uống đơngiản mà còn cần trải qua rất nhiều công đoạn phân loại khác nhau, dẫn đến mỗi sảnphẩm lại có giá trị riêng khác nhau Người ta có thể đánh giá các sản phẩm thôngquá nhiều tiêu chí như kích thước, khối lượng, mức độ chín, mức độ hư hỏng, hàmlượng thuốc bảo vệ thực vật, chất bảo quản, của sản phẩm Những sản phẩm tốt,đạt tiêu chuẩn chất lượng sẽ có mức giá ở phân khúc cao hơn các sản phẩm loại 2,loại 3 hoặc các sản phẩm nào thì đủ tiêu chuẩn sử dụng cho con người, sản phẩmnào dùng cho động vật Mục đích của việc phân loại này giúp người tiêu dùng cóthể được sử dụng những sản phẩm tốt nhất, chất lượng nhất và đảm bảo an toànnhất Đối với người nông dân sản xuất nông sản thì việc phân loại giá trị sản phẩmnày sẽ thúc đẩy họ sản xuất ra nhiều sản phẩm chất lượng nhất để có thể mang lạilợi nhuận cao nhất

Bản thân em cũng xuất phát từ một gia đình làm nông nghiệp, chứng kiến bố mẹphân loại sau khi thu hoạch các loại nông sản như các loại rau, ớt, cà chua, khoaitây, lạc, đỗ, rất vất vả và mất nhiều thời gian, công sức mà lợi nhuận cũng khôngđược bao nhiêu Trong quá trình học tập và nghiên cứu tại Học viện Nông Nghiệp,

em có tìm hiểu về vấn đề này và được biết cũng có rất nhiều cơ sở sản xuất sử dụngcác thiết bị, dây chuyền tự động như băng tải kết hợp với con người để tăng năngsuất cho quá trình phân loại này Đặc biệt nhiều nước trên thế giới đã áp dụng toàn

bộ dây chuyền phân loại hoàn toàn tự động như kiểm tra bằng camera, cân vớiloadcell mà không cần sử dụng đến nhân công tại trực tiếp dây chuyền, tuy nhiênnhững hệ thống như thế này ở Việt Nam còn rất hạn chế Việt Nam là một nước cóngành nông nghiệp vẫn chiếm tỷ lệ cao 14,85% năm 2020 (theo báo cáo tình hìnhkinh tế - xã hội quý IV và năm 2020 của Tổng cục thống kê) [1] Hơn thế nữa trướcdiễn biến phức tạp của dịch Covid 19 trong 2 năm qua đã khiến không ít hoạt độngsản xuất, thương mại và xuất khẩu bị đình trệ thì nông sản lại là mặt hàng xuất khẩunổi trội trong tổng kim ngạch xuất khẩu Việt Nam thời gian qua, lập kỷ lục mới với

giá trị xuất khẩu đạt 41,2 tỷ USD năm 2020 và 22,83 tỷ USD trong 5 tháng đầu năm

2021 Ngoài ra, chúng ta đều biết rằng để các sản phẩm nông sản có thể xuất khẩu

ra nước ngoài thì cần phải vượt qua rất nhiều khẩu kiểm định, các quy định và tiêuchuẩn chất lượng cao và nghiêm ngặt Tuy nhiên, hầu hết các dây chuyền phân loạisản phẩm của chúng ta còn khá thô sơ, tốn rất nhiều lao động cũng như chi phí chokhâu phân loại này Chính vì thế, điều này đã thôi thúc em trong việc nghiên cứu vàthiết kế một hệ thống phân loại hoàn toàn tự động và thực hiện đề tài “ Nghiên cứu,thiết kế hệ thống phân loại cây bắp cải theo cân nặng và kích thước” Sản phẩm emlựa chọn trong đồ án này là bắp cải, đo kích thước qua camera và xử lý ảnh, đo cânnặng sử dụng loadcell

2 Mục đích nghiên cứu của đề tài

 Phân loại nông sản, cụ thể là rau bắp cải có đạt tiêu chuẩn không

 Đo kích thước bắp cải sử dụng camera và xử lý ảnh

 Đo cân nặng sử dụng loadcell (0  5 kg)

3 Đối tượng nghiên cứu

 Đối tượng phân loại: Rau bắp cải (đo kích thước và cân nặng)

 Arduino: dùng để điều khiển động cơ băng tải và đọc giá trị cân nặng gửi vềmáy tính

 Camera: Tính toán lựa chọn loại camera phù hợp để có thể thu được hình ảnhtốt nhất từ rau bắp cải

 Thiết kế băng tải có tích hợp loadcell

 Các phương pháp xử lý ảnh liên quan đến thuật toán đo kích thước

4 Nội dung và phương pháp nghiên cứu

4.1 Nội dung

Chương 1: Tổng quan đề tài

Chương 2: Nội dung và phương pháp nghiên cứu

Chương 3: Kết quả và thảo luận

4.2 Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu kế thừa:

 Dựa vào các thuật toán đã có để phân tính đối tượng

 Kế thừa từ các công trình nghiên cứu khoa học và sử dụng các phần mềmOpencv, ngôn ngữ lập trình C#, lập trình arduino.

 Tham khảo các tài liệu, sách báo, internet và các hệ thống phân loại nông sản

đã có trong thực tế

5 Giới hạn đề tài

 Đo kích thước và cân nặng của rau bắp cải với thời gian từ 1-2s/1

sản phẩm

 Rau bắp cải đã được bó bằng màng bọc thực phẩm

 Cân nặng tối đa có thể đo được là dưới 5kg

6 Thời gian và địa điểm thực hiện

- Thời gian: Từ tháng 10/2021 đến 12/2021

- Địa điểm: Học viện Nông nghiệp Việt Nam

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

1.1 Phân loại nông sản

Phân loại nông sản là một khâu rất cần thiết trong sản xuất các sản phẩm từ nôngnghiệp nhằm xác định được các sản phẩm đạt tiêu chuẩn, định giá cho từng phânkhúc sản phẩm chất lượng khác nhau và có ý nghĩa quan trọng trong việc xuất khẩusang các thị trường quốc tế

1.1.1 Phân loại kiểu truyền thống

Hình 1 1 Phân loại thủ công [1]

Trước kia khi chưa có sự phát triển về khoa học kỹ thuật hay tại các nước chưaphát triển hoặc ngay tại Việt Nam, ở sản xuất với quy mô nhỏ như gia đình, thươnglái hay các cơ sở sản xuất nhỏ hoàn toàn được thực hiện thủ công bằng sức người.Việc nhận định chất lượng sản phẩm dựa trên phân tích bằng mắt thường Trực tiếpphân loại bằng tay, nhặt và chia các sản phẩm chất lượng khác nhau vào các vị tríkhác nhau Công việc này đòi hỏi tốn rất nhiều thời gian và nhân công thậm chí chấtlượng sản phẩm khó đồng đều khi mà tiêu chuẩn đánh giá sản phẩm của mỗi ngườilại khác nhau Phương pháp này chỉ phù hợp với sản lượng sản phẩm tương đối nhỏ

1.1.2 Phân loại bán tự động

Ở một số dây chuyền phân loại vừa và lớn người ta đã lắp các hệ thống băngchuyền chạy tự động như băng tải đưa các sản phẩm chạy theo hệ thống, giúp conngười có thể thao tác nhanh hơn, đạt hiệu quả năng suất cao hơn.

Phương pháp kết hợp giữa máy móc và con người này đã tỏ ra ưu việt và hiện đạihơn, tạo ra hiệu quả kinh tế và thời gian làm việc tốc độ hơn so với phương pháptruyền thống tuy nhiên nó vẫn chưa thực sự tối ưu khi vẫn cần sử dụng rất nhiều laođộng

Hình 1 2 Dây chuyền phân loại bán tự động [2]

1.1.3 Phân loại tự động

Hiện nay với các hệ thống công nghệ cao ngày càng phát triển, kèm theo đó lànhững hệ thống không chỉ tự động mà còn rất thông minh, có thể xử lý mà khôngcần đến sự hỗ trợ của con người, tiết kiệm tương đối các nguồn lực mà vẫn đảm bảonăng suất ở mức rất cao Các hệ thống thông minh này thường được ứng dụng xử lýảnh, học máy, học sâu hoặc trí tuệ nhân tạo kết hợp với các dây chuyền tự động tốc

độ cao hoặc robot công nghiệp

Ưu điểm của dây chuyền phân loại sản phẩm tự động:

Nếu như phương pháp phân loại sản phẩm truyền thống yêu cầu không gian làmviệc rộng hơn cho số lượng người tham gia phân loại lớn, thời gian phân loại lâu và

dễ sai sót thì nay, với dây chuyền phân loại sản phẩm tự động nhờ camera kiểm trasản phẩm, số lượng nhân công đã giảm xuống đáng kể Hệ thống hoàn toàn tự động

và hoạt động liên tục không cần nghỉ khiến năng suất tăng lên gấp nhiều lần cùngvới tỉ lệ nhầm lẫn, sai sót giảm đi đáng kể

Hình 1 3 Dây chuyền phân loại tự động [3]

Hệ thống phân loại tự động đã và đang là hình thức mà các đơn vị sản xuất, dịch

vụ thương mại điện tử, giao nhận hướng tới trong thời đại công nghệ số hiện nay.Dây chuyền phân loại, phân loại lựa sản phẩm với máy phân loại, cảm biến nhậndiện sản phẩm, camera kiểm tra ngoại quan sản phẩm, cân điện tử, hệ thống đo, cơcấu chọn, vận chuyển (băng tải, băng chuyền, bẫy, tay gạt, cơ cấu chia, băng tảigóc, bộ gạt…) hệ thống băng tải xương cá và hệ thống điều khiển trung tâm kết nối

dữ liệu từ xa Dây chuyền phân loại lựa được ứng dụng trong nhiều trong ngànhcông nghiệp: chế biến nông sản, rau củ quả, các nhà máy sản xuất linh kiện điện tử,

cơ khí, kho trung chuyển chuyển phát nhanh logistic, bưu chính và thương mại điện

tử trong phân loại kiện hàng, bưu phẩm…

1.1.4 Một số dây chuyền phân loại tự động trong thực tế

Dây chuyền phân loại sản phẩm theo kích thước: Là hệ thống phân loại tựđộng cho sản phẩm hàng hóa, trái cây và rau quả trên cơ sở kíchthước bao gồm bộ phận cấp, phân loại, thả và thu hồi sản phẩm.Máy phân loại sản phẩm theo kích thước điều khiển tự động, độchính xác cao, hoạt động ổn định, phù hợp cho nhiều loại sảnphẩm khác nhau

Năng suất: 3-5 tấn/ giờ ~ 1000-1100 sản phẩm/ phút

Cấp phân loại: 4-10 cấp [2]

Hình 1 4 Phân loại cá theo kích thước sử dụng xử lý ảnh [4]

Ứng dụng phân loại sản phẩm theo khối lượng cho ngành thựcphẩm, nông sản, trái cây,… theo trọng lượng, màu sắc, kích thướckhác nhau dễ dàng được phân loại nhờ hệ thống phân loại lựa vớicamera và thuật toán phân loại thông minh Hàng hóa được phânloại trên băng tải chính theo các băng tải xương cá di chuyển tớicác vị trí tập kết

Phân loại sản phẩm tự động giúp giảm thiểu sức người và thờigian cho khâu phân loại vốn nhàm chán nhưng vẫn đảm bảo độchính xác ở tốc độ cao với năng suất vượt trội.

Với các ngành chế biến, sản xuất bánh kẹo, thực phẩm, sảnphẩm sau khi chế biến chạy trên băng tải hoàn toàn có thể được

hệ thống chọn/bỏ theo các tiêu chí về hình dáng, màu sắc, giúpquá trình đóng gói diễn ra liền mạch và chất lượng sản phẩm đượckiểm soát đồng đều hơn

Hệ thống nhận diện và phân loại ngày càng thông minh hơn vớiviệc áp dụng AI vào công việc phân loại, lựa sản phẩm theo cáckịch bản mong muốn từ trước Hệ thống băng tải cấp, chọn hàngvới tốc độ lên tới 150m/phút có khả năng chịu mài mòn, nhiệt độ,

độ ẩm cao và các điều kiện sản xuất đặc biệt

Dây chuyền phân loại sản phẩm theo khối lượng: Là hệ thống phân cỡ sảnphẩm ứng dụng đa dạng các loại/kiểu sản phẩm theo nguyên tắckiểm tra khối lượng online, sau đó phân ra từng cỡ trọng lượngtheo yêu cầu

Phạm vi phân loại: 10g~5000g

Tốc độ: 110 – 200 sản phẩm/ phút

Tốc độ: 60m/ phút

Số lượng cỡ phân loại: 12 cỡ

Vật liệu: inox SS304 đảm bảo vệ sinh an toàn thực phẩm [3]

Hình 1 5 Dây chuyền phân loại cam theo khối lượng [5]

1.2 Một số công nghê, thiết bị trong hệ thống phân loại tự động

1.2.1 Xử lý ảnh trong đo kích thước

Hình 1 6 Sơ đồ một hệ thống xử lý ảnh cơ bản

Xử lý ảnh là các thuật toán thay đổi hình ảnh đầu vào để tạo hình ảnh mới Đầuvào là ảnh nguyên bản, đầu ra là ảnh đã được xử lý (phân ngưỡng, giảm nhiễu, điềuchỉnh độ tương phản, ).

Hình 1 7 Xử lý ảnh trong đo kích thước vật thể [6]

Một bài toán đo kích thước vật thể bằng công nghệ xử lý ảnh thông thường cầntrải qua các bước sau:

- Tiền xử lý và tìm cạnh: Chuyển ảnh về ảnh xám và tìm cạnh để tìm contour

- Tìm contour và xác định kích thước bằng pixel: loại bỏ các contour khôngcân thiết để giữ lại contour chính của vật thể

- Đo, xác định khung kích thước của vật thể

1.2.2 Giới thiệu về hệ thống cân điện tử và các ứng dụng

Các hệ thống cân đo hiện có trên thị trường vô cùng đa dạng từ các thiết bị cânđiện tử đủ loại kích thước đến các loại cảm biến với công dụng chính là đo, tuynhiên đối với các hệ thống cân đo khối lượng nhỏ, ta thấy phổ biến hơn cả là sửdụng cảm biến loadcell Thông thường các hệ thống cân dạng này bao gồm các thiết

bị sau:

- Arduino

- Bộ vi mạch HX711: bộ này được chế tạo đặc biệt để khuếch đại tín hiệu từcác cảm biến loadcell và báo cáo chúng đến bộ điều khiển khác, các cảmbiến sau khi cắm vào bộ này cho arduino biết cảm biến đo lường được nhữnggì

- Cảm biến loadcell: là các bộ phận kim loại có hình dạng đặc biệt, có keođồng hồ đo biến dạng, đồng hồ đo biến dạng là điện trở thay đổi điện trở củachúng khi chúng bị uốn cong, khi phần kim loại uốn cong, điện trở của cảmbiến lực sẽ thay đổi (HX711 đo chính xấc sự thay đổi nhỏ về điện trở này)

- Bề mặt lắp phẳng chắc chắn

- Dây nhiều màu để kết nối tất cả các bộ phận

- Nguồn cấp cho arduino

Hệ thống cân điện tử ngày nay đã có mặt trong hấu hết các hoạt động của đờisống và sản xuất kinh doanh bởi:

- Khả năng cân nhiều hạn mức khối lượng khác nhau, từ rất nhỏ cho tới hàngtrăm tấn

- Cho kết quả nhanh với độ chính xác cao, tích hợp nhiều ứng dụng hiện đại

- Thuận tiện trong sử dụng, thống kê và quản lý dữ liệu

- Khả năng kết nối linh hoạt đa dạng trong thời đại kỹ thuật số

Hệ thống cân điện tử thông dụng: Những sản phẩm như cân bàn điện tử, cântính tiền, cân in mã vạch, in tem nhãn, hay gọi chung là cân siêu thị mà chúng tathường thấy để cân các loại hàng hóa, thực phẩm như thủy sản, nông sản, cácloại vật dụng…tại các cửa hàng bách hóa hay là ở các siêu thị, chợ

Hệ thống cân công nghiệp: Dùng để cân khối lượng hàng hóa lớn như cân ô

tô – xe tải, cân điện tử xe nâng, cân treo điện tử, cân bồn, cân si lô, cân toa tàuhỏa, cân container tại các nhà ga, bến cảng, kho hàng Hay tới các sản phẩmthường dùng trong các nhà máy sản xuất như; cân bàn, cân sàn điện tử, cân đếm

số lượng, cân đóng bao, cân triết rót, cân kiểm tra trọng lượng trong dâychuyền,

Hệ thống cân phòng thí nghiệm: Các dòng cân phân tích, cân kỹ thuật, cânphân tích độ ẩm, dùng trong phòng thí nghiệm dùng để cân mẫu vật, phân tíchhàm lượng, tỷ trọng nguyên liệu

Hệ thống cân điện tử chuyên dụng: Các loại cân sử dụng cho những mục đíchchuyên biệt như cân pha chế sơn, cân tính tỷ trọng tinh bột, cân động vật, cân đolực kéo,

1.3 Kết luận chương 1

Như vậy qua chương 1, ta đã có cái nhìn tổng quan nhất về ứng dụng thiết yếucủa phân loại nông sản và các hệ thống phân loại nông sản hiện có, ưu và nhượcđiểm của từng hệ thống Nhận thấy trên thực tế đã có rất nhiều hệ thống phân loạitheo kích thước và khối lượng tự động, thông minh với những công nghệ tiên tiếnnhất vừa mang lại năng suất cao vừa tối ưu về nguồn nhân công, chí phí và thời giannên em đã thực hiện nghiên cứu đề tài “Nghiên cứu, thiết kế hệ thống phân loại cây

bắp cải qua kích thước và khối lượng” Mục tiêu của đồ án hướng đến xây dựng hệthống phân loại cây bắp cải đảm bảo các thông số kỹ thuật như sau: thời gian nhậndiện dưới từ 1 đến 2 giây trên một sản phẩm, nhận diện được ngay cả khi sản phẩmđược bọc trong màng bọc thực phẩm, giới hạn sản phẩm dưới 5 kg Chi tiết nộidung cũng như phương pháp nghiên cứu của đề tài, ta sẽ cụ thể ở chương 2.

CHƯƠNG 2 NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1 Yêu cầu thiết kế hệ thống

Với đề tài “Nghiên cứu, thiết kế hệ thống phân loại cây bắp cải theo kíchthước và cân nặng” này, phạm vi mô hình của em là thực hiện việc phân loại câybắp cải có khối lượng dưới 5 kg Hệ thống sẽ thực hiện nhiệm vụ đo kích thước bắpcải bằng công nghệ xử lý ảnh và đo cân nặng bằng cảm biến loadcell được kết hợpvới băng tải, sau đó dựa trên kết quả cân đo được để phân loại bắp cải thành hai loạiđạt tiêu chuẩn và không đạt tiêu chuẩn

Thiết kế hệ thống phân loại bắp cải theo cân nặng và kích thước đảm bảo các yêucầu sau đây:

 Hệ thống có thể cân, đo được cân nặng và kích thước của bắp cải, từ đóphân loại được cây bắp cải đạt tiêu chuẩn và không đạt tiêu chuẩn

 Sử dụng công nghệ xử lý ảnh để đo kích thước và cảm biến loadcell đểcân trọng lượng cây bắp cải

 Giao diện hệ thống nhận diện, phân loại bắp cải thân thiện, dễ sử dụng

 An toàn và tối ưu chi phí

Đối tượng phân loại: Đồ án này thực hiện nhận dạng kích thước và cân nặng củabắp cải và bắp cải được bọc trong màng bọc thực phẩm Dưới đây là một số thôngtin tham khảo vầ kích thước và khối lượng đạt tiêu chuẩn của một số giống bắp cảihiện có trên thị trường:

 Giống bắp cải Sa Pa: Khối lượng 1 bắp trung bình từ 1.8 đến 2kg

 Giống bắp cải CB26: Khối lượng mỗi bắp cải trung bình từ 1.2 đến 1.5kg

 Giống bắp cải tím (C- 05) (Red ball): Khối lượng mỗi bắp trung bình từ 1.2đến 1.4kg

 Giống bắp cải F1 GM78: Khối lượng mỗi bắp trung bình từ 1.5 đến 2.2kg.[4]

 Giống cải bắp CT17: đường kính bắp trung bình đạt 20,2 cm, chiều cao bắp13,1 cm chiều cao lõi 7,4cm, đường kính lõi 3,03 cm, khối lượng trung bìnhcây 2,6-2,8 kg/cây, khối lượng bắp 1,8-2 kg/bắp

 Giống đối chứng No 70: đường kính bắp 18,07 cm, chiều cao bắp 12,07 cm,chiều cao lõi 6,83 cm, đường kính lõi 3,07 cm, khối lượng cây trung bình2,1-2,3kg/cây, khối lượng bắp trung bình 1,5-1,7 kg/bắp.[5]

Dựa trên số liệu tham khảo trên kết hợp với giống bắp cải và mô hình sử dụngtrong đồ án, ta có điều kiện kiểm tra và phân loại bắp cải như sau:

Bắp cải được chia làm hai loại:

- Loại 1: Đạt tiêu chuẩn gồm những bắp cải có cân nặng trên 300 gram, kíchthước đường kính bắp cải từ 11x13 cm đến 17x20 cm

- Loại 2: Còn lại là không đạt tiêu chuẩn

Hình 2 1 Bắp cải [7]

2.2 Các bước thực hiện nhận diện, phân loại bắp cải

Hình 2 2Sơ đồ quá trình nhận dạng và phân loại bắp cải

Bước 1: Cấp bắp cải lên băng tải

Bước 2: Khi bắp cải vào vị trí load cell, cảm biến tiệm cận sẽ thu được tín hiệu vàgửi đến arduino

Bước 3: Arduino thu được tín hiệu cảm biến tiệm cận sẽ phát tín hiệu ngừng băngtải để cân và thu ảnh

Bước 4: Loadcell gửi tín hiệu cân nặng về arduino

Bước 5: Arduino gửi tín hiệu cân nặng lên máy tính qua cổng COM

Bước 6: Máy tính nhận tín hiệu cân nặng và bắt đầu thu nhận ảnh để đo kích thước.Bước 7: Máy tính gửi tín hiệu kích thước về arduino

Bước 8: Hiển thị cân nặng và kích thước lên màn hình

Bước 9: Sau khi kiểm tra và xử lý, hệ thống thực hiện phân loại, bắp cải đạt tiêuchuẩn sẽ được đẩy vào thùng ĐẠT, còn bắp cải không đạt tiêu chuẩn sẽ đẩy vàothùng NG

2.3 Lựa chọn thiết bị

2.3.1 Camera Logitech C270-2 (mp)

Logitech C270 là webcam cho máy tính có khả năng chụp ảnh có độ phân giải 3mp, quay video HD 720p mang lại hình ảnh chân thực và sắc nét hơn cho buổi họptrực tuyến, hội nghị truyền hình hay đàm thoại online Chụp ảnh tĩnh độ phân giải lên tới 3,0 megapixel Gọi video HD 720p với khung hình rộng 1280 x 720

Logitech C270 được tích hợp micro có âm thanh to, rõ ràng và lọc tạp âm tốt Khả năng tự động cân bằng ánh sáng cực tốt.Công nghệ Crystal ™ đặc trưng của

webcam logitech cho chất lượng video mượt mà, hình ảnh sắc nét và màu sắc phong

phú hơn Kết nối dễ dàng với máy tính qua cổng USB 2.0 tốc độ cao Tương thích với hệ điều hành Windows Xp/Vista/7/8.

Hình 2 3Camera Logitech C270 [8]

Kích thước bao gồm kẹp gắn cố định: Chiều cao 72,91 mm, chiều rộng 31,91

mm, chiều dày 66,64 mm, độ dài dây 1,5 m, trọng lượng 75g

Bảng 2 1 Thông số kỹ thuật camera Logitech c270

Độ phân giải tối đa 720p/30fps

Loại tiêu cự Tiêu cự cố định

Loại thấu kính Nhựa

Micro tích hợp Đơn hướng

Tầm nhìn chéo (dFoV) 55 độ

Kẹp gắn phổ dụng Phù hợp với máy tính xách tay, LCD hoặc các màn hình

2.3.2 Mạch điều khiển Arduino nano

Arduino Nano có chức năng tương tự như Arduino Duemilanove nhưng khácnhau về dạng mạch Nano được tích hợp vi điều khiển ATmega328P, giống nhưArduino UNO Sự khác biệt chính giữa chúng là bảng UNO có dạng PDIP (PlasticDual-In-line Package) với 30 chân còn Nano có sẵn trong TQFP (plastic quad flatpack) với 32 chân Trong khi UNO có 6 cổng ADC thì Nano có 8 cổng ADC BảngNano không có giắc nguồn DC như các bo mạch Arduino khác, mà thay vào đó cócổng mini-USB Cổng này được sử dụng cho cả việc lập trình và bộ giám sát nối

tiếp Tính năng hấp dẫn của arduino Nano là nó sẽ chọn công xuất lớn nhất với hiệuđiện thế của nó.

Hình 2 4Arduino nano [9]

Bảng 2 2 Đặc điểm kỹ thuật Arduino Nano

Arduino Nano Thông số kỹ thuật

Số chân analog I/O 8

Tốc độ xung 16 MHz

Dòng tiêu thụ I/O 40mA

Số chân Digital I/O 22

2.3.3 Cảm biến tiệm cận DS30-C4

E3F-DS30C4 NPN là dòng cảm biến tiệm cận phát hiện vật cản tới gần bằng tiahồng ngoại có độ chính xác cao Dòng cảm biến hồng ngoại tiệm cận này đã làmmưa làm gió trên thị trường hiện nay Thiết kế đẹp, độ chính xác cao, dễ sử dụng,đặc biệt rất bền cho nên rất được ưa chuộng Cảm biến vật cản tiệm cận E3F-

DS30C4 NPN 6-36V dùng ánh sáng hồng ngoại để nhận biết vật cản cho độ phản

hồi nhanh Khoảng cách phát hiện vật từ 10 – 30 cm và có thể điều chỉnh được

Hình 2 5Cảm biến tiệm cận E3F-DS30C4 NPN [10]

Ngoài ra, cảm biến tiệm cận hồng ngoại này có đường kính 18mm, tiêu thụ điện

áp 1 chiều từ 6-36V Đầu ra là chân NPN tiện lợi và rất ít nhiễu do sử dụng mắtnhận và phát tia hồng ngoại theo tần số riêng biệt

Cảm biến hồng ngoại E3F-DS30C4 có thể chỉnh khoảng cách báo mong muốnthông qua biến trở Dòng cảm biến tiệm cận này có 3 dây với các màu như nâu,xanh dương và đen Tín hiệu NPN cực thu hở cho đầu ra, khi bạn muốn cài đặt ởmức cao phải có trở để kéo lên Cảm biến có dải điện áp rộng, rất thích hợp vớiPLC

Bảng 2 3 Thông số cảm biến E3F-DS30C4

Sơ đồ chân Màu nâu: VCC, nguồn dương 6 – 36VDC.

Màu xanh dương: GND, nguồn âm 0VDCMàu đen: Chân tín hiệu ngõ ra cực thu hở NPN, cầnphải có trở kéo để tạo thành mức cao

Bảng 2 4 Thông số kỹ thuật loadcell

Ảnh hưởng nhiệt độ tới độ nhạy %RO/ độ C 0.003

Ảnh hưởng nhiệt độ tới điểm không %RO/ độ C 0.02

Độ cân bằng điểm không %RO +-0.1

Safe Overload %RO 120

Ultimate overload %RO 150

Chất liệu cảm biến Nhôm

Băng tải là thành phần không thể thiếu trong các hệ thống tự động Nó có nhiệm

vụ vận chuyển sản phẩm tới vị trí thao tác Nguồn động lực chính của băng tải chính

là động cơ điện, động cơ một chiều, động cơ ba pha lồng sóc hay servo…tùy vàoyêu cầu của hệ thống Để tạo ra momen đủ lớn cho băng tải cần nối trục động cơvới hộp giảm tốc rồi mới ra tải Băng tải làm từ vật liệu nhiều lớp, thường là hai, cóthể là cao su Lớp dưới là thành phần chịu kéo và tạo hình cho băng tải, lớp trên làlớp phủ

Ưu điểm của băng tải:

- Cấu tạo đơn giản, bền, có khả năng vận chuyển rời và đơn chiếc theo cáchướng nằm ngang, nằm nghiêng hoặc kết hợp giữa nằm ngang với nằmnghiêng

- Vốn đầu tư không lớn lắm, có thể tự động được, vận hành đơn giản, bảodưỡng dễ dàng, làm việc tin cậy, năng suất cao và tiêu hao năng lượng so vớimáy vẫn chuyển khác không lớn lắm

Các loại băng tải trên thị trường hiện nay: băng tải vải cao su, băng tải lá, băngtải thanh đẩy, băng tải con lăn…Khi thiết kế hệ thống băng tải vận chuyển sản phẩmđến vị trí phân loại có thể lựa chọn một số loại băng tải sau:

 Các loại băng tải xích, băng tải con lăn:

Ưu điểm:

- Độ ổn định cao khi vận chuyển

Nhược điểm:

- Đòi hỏi kết cấu cơ khí phức tạp

- Đòi hỏi độ chính xác cao

- Giá thành khá đắt

 Băng tải dạng cào: sử dụng để thu dọn phoi vụn Năng suất của loại băng tảinày có thể đạt 1,5 tấn/h và tốc độ chuyển động 0,2 m/s Chiều dài băng tảikhông hạn chế trong phạm vi kéo 10 kN

 Băng tải xoắn vít: có 2 kiểu cấu tạo:

- Băng tải 1 buồng xoắn: được dùng để thu dọn phoi vụn Năng suất băng tảiđạt 4 tấn/h với chiều dài 80 cm

- Băng tải 2 buồng xoắn: có 2 buồng xoắn song song với nhau, có 1 chiềuxoắn phải, 1 chiều xoắn trái Chuyển động xoay vào nhau của các buồngxoắn được thực hiện nhờ 1 tốc độ phân phối chuyển động

Hình 2 8Băng tải trong công nghiệp [13]

Do băng tải dùng trong hệ thống làm nhiệm vụ vận chuyển sản phẩm nên trong

đề tài nhóm đã lựa chọn loại băng tải đai vải cao su với những lý do sau đây:

- Tải trọng băng tải không quá lớn

- Kết cấu cơ khí không quá phức tạp

- Dễ dàng thiết kế chế tạo

- Có thể dễ dàng hiệu chỉnh băng tải

Tuy nhiên loại băng tải này cũng có một vài nhược điểm như: độ chính xác khivận chuyển không cao, tốc độ nhỏ, đôi lúc băng tải hoạt động không ổn định donhiều yếu tố, nhiệt độ môi trường, độ ma sát dây đai giảm qua thời gian

2.3.6 Nguồn

Nguồn 12V 10A hay còn gọi là bộ nguồn một chiều được thiết kế để chuyển đổiđiện áp từ nguồn xoay chiều 220VAC thành nguồn một chiều 12VDC để cung cấpcho các thiết bị hoạt động Nguồn được sử dụng rộng rãi trong các thiết bị điện vàdân dụng Trong công nghiệp chúng thường được sử dụng để cấp nguồn cho một sốthiết bị của tủ điện,

Hình 2 9 Bộ nguồn 12V 10A [14]

Bảng 2 5 Thông số kỹ thuật Bộ Nguồn 12V 10A

IDE trong Arduino IDE là phần có nghĩa là mã nguồn mở, nghĩa là phần

mềm này miễn phí cả về phần tải về lẫn phần bản quyền: Người dùng có quyền sửađổi, cải tiến, phát triển, nâng cấp theo một số nguyên tắc chung được nhà phát hànhcho phép mà không cần xin phép ai, điều mà họ không được phép làm đối với cácphần mềm nguồn đóng

Tuy là phần mềm mã nguồn mở nhưng khả năng bảo mật thông tin của ArduinoIDE là vô cùng tuyệt vời, khi phát hiện lỗi nhà phát hành sẽ vá nó và cập nhật rấtnhanh khiến thông tin của người dùng không bị mất hoặc rò rỉ ra bên ngoài

Thiết kế bo mạch nhỏ gọn, trang bị nhiều tính năng thông dụng mang lại nhiềulợi thế cho Arduino, tuy nhiên sức mạnh thực sự của Arduino nằm ở phần mềm.Môi trường lập trình đơn giản và dễ sử dụng, ngôn ngữ lập trình dễ sử dụng dựatrên nền tảng C/C++ quen thuộc Bênh cạnh đó còn có những thư viện phong phúnhư: EEPROM, Firmata, GSM, servo, TFT, Wifi, …Và các mảng thư viện có sẵnnày càng đa dạng nhờ sự đóng góp của cộng đồng Arduino trên toàn thế giới

Arduino IDE là phần mềm dùng để lập trình cho Arduino Môi trường lập trìnhArduino IDE có thể chạy trên ba nền tẳng phổ biến hiện nay là Windows, Linux vàMAC OS Do có tính chất nguồn mở nên môi trường lập trình này hoàn toàn miễnphí và có thể mở rộng thêm bởi người dùng có kinh nghiệm