THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG MÔ HÌNH PHÂN LOẠI SẢN PHẨM THEO BARCODE SỬ DỤNG PLC S7 1200 VÀ ROBOT UR3

TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ VŨ TUẤN LONG THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG MÔ HÌNH PHÂN LOẠI SẢN PHẨM THEO BARCODE SỬ DỤNG PLC S7 1200 VÀ ROBOT UR3 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Đà Nẵng, 2022 TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY Tân NỘI DUNG CƠ BẢN DỰ KIẾN THỰC HIỆN Thiết kế và thi công mô hình phân loại sản phẩm theo Barcode sử dụng PLC S7- 1200 và Robot UR3. - Dùng labview để xử lý ảnh nhận biết mã vạch. - Xây dựng mô hình và mô phỏng trên UR3 - Mô hình hệ thống bao gồm: + Hệ thống quét mã code (Barcode) + Hệ thống băng tải sản phẩm vào ra + Robot UR3 để gắp sản phẩm Hệ thống phân loại được điều khiển và giám sát bằng máy tính và bộ PLC S7- 1200. Ứng dụng máy tự động kiểm tra và phân loại mã Barcode bằng xử lý ảnh với phần mềm Labview Đà Nẵng, ngày……tháng 12 năm 2022 Cán bộ hướng dẫn (ký và ghi rõ họ tên) ThS. Nguyễn Phạm Công Đức MỤC LỤC MỞ ĐẦU.....................................................................................................................1 1. Lý do chọn đề tài................................................................................................1 2. Mục đích nghiên cứu .........................................................................................2 3. Đối tượng nghiên cứu. .......................................................................................2 4. Phạm vi nghiên cứu. ..........................................................................................2 5. Phương pháp nghiên cứu. .................................................................................2 6. Cấu trúc của khóa luận. ....................................................................................3 CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT.........................................................................4 1.1. Tổng quan về UR. ...........................................................................................4 1.1.1. Giới thiệu về cánh tay robot UR3. ............................................................4 1.1.2. Thông số kỹ thuật:.....................................................................................5 1.2. Tổng quan hệ thống phân loại. ......................................................................6 1.2.1. Hệ thống phân loại sản phẩm...................................................................6 1.2.2. Khái quát chung về hệ thống phân loại sản phẩm theo mã vạch. ..........8 1.2.2.1. Sản phẩm. ................................................................................................8 1.2.2.2. Quét mã code...........................................................................................9 1.2.2.3. Phân Loại.................................................................................................9 1.3. Tổng quan về xử lý ảnh. ...............................................................................10 1.4. Tổng quan về PLC. .......................................................................................10 1.4.1. Nguyên lí hoạt động PLC........................................................................10 1.4.2. Ưu nhược điểm của PLC. .......................................................................10 1.5. Thông tin các phần mềm được sử dụng......................................................11 1.5.1. Giới thiệu phần mềm Labview................................................................11 1.5.2. Labview là gì ? .........................................................................................12 1.5.3. Chức năng của Labview: ........................................................................12 1.5.4. Mở phần mềm tạo chương trình mới. ...................................................13 1.5.5. Xử lý ảnh trên Labview. .........................................................................16 1.5.5.1. Khối tiền xử lý ảnh.................................................................................16 1.5.5.2. Khối thu nhận ảnh và xử lý ảnh.............................................................17 1.5.6. Phần mềm KEPseverEX: ........................................................................21 1.5.7. Phần mềm TIA Portal v15.1. ..................................................................22ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: ThS. Nguyễn Phạm Công Đức CHƯƠNG II: THIẾT KẾ VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH ....................................24 2.1 Thiết kế phân cứng. .......................................................................................24 2.1.1. Yêu cầu hệ thống.....................................................................................24 2.1.2. Bản thiết kế của hệ thống trên factory IO..............................................24 2.1.2.1 Băng tải...................................................................................................24 2.1.2.2 Cánh tay robot ........................................................................................25 2.1.2.3 Cảm biến, camera và nút nhấn ...............................................................26 2.1.2.4 Tổng quan thiết kế của hệ thống.............................................................27 2.2. Thiết kế của UR3 ..........................................................................................28 2.3. Quy trình hệ thống........................................................................................29 2.3.1. Sơ đồ hoạt động của hệ thống. ...............................................................29 2.3.2. Hoạt động của hệ thống..........................................................................29 2.4. Lựa chọn thiết bị cho hệ thống. ...................................................................29 2.4.1. Bộ xử lý trung tâm...................................................................................29 2.4.2. Nguồn cấp cho hệ thống. ........................................................................31 2.4.4. Cảm biến vật cản hồng ngoại E3F-DS30P1 PNP. ................................33 2.4.5. Camera logitech C270. ............................................................................34 2.4.6. Camera HIKVISION...............................................................................34 2.4.7. Các thiết bị hỗ trợ khác. ..........................................................................35 2.4.7.1. Rơle trung gian. .....................................................................................35 2.4.7.2. Nút nhấn Start, Stop ..............................................................................36 2.4.8. Sơ đồ nối dây hệ thống............................................................................37 CHƯƠNG III: XÂY DỰNG THUẬT TOÁN VÀ KẾT NỐI.................................39 HỆ THỐNG..............................................................................................................39 3.1. Xây dựng lưu đồ thuật toán.........................................................................39 3.2. Chương trình thiết kế điều khiển hệ thống trên TIA PORTAL V15 ......40 3.3 Chương trình nhận diện sản phẩm và mã code..........................................43 3.4 Cấu hình truyền thông OPC KEPServerEX 6............................................51 3.7 Chương trình làm việc UR3..........................................................................54 CHƯƠNG IV: KIỂM THỬ VÀ ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG................................58 4.1 Kết quả giao diện điều khiển ........................................................................58 4.2 Kết quả trên Robot UR3 ...............................................................................59 KẾT LUẬN ..............................................................................................................64

KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

MSSV: 24211706209

Đà Nẵng, 2022

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

Giảng viên hướng dẫn:

Nội dung hướng dẫn : Thiết kế và thi công mô hình phân loại sản phẩm theo

barcode sử dụng S7-1200 và Robot UR3

Đề tài đồ án tốt nghiệp được giao ngày 01 tháng 09 năm 2022

Yêu cầu phải hoàn thành trước ngày 9 tháng 12 năm 2022

PHẦN NHẬN XÉT TÓM TẮT CỦA CÁC CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

1 Tinh thần và thái độ của sinh viên trong quá trình làm đồ án tốt nghiệp

2 Đánh giá chất lượng đồ án tốt nghiệp

3 Cho điểm của cán bộ hướng dẫn

(điểm ghi bằng số và chữ)

Đà Nẵng, ngày……tháng……năm 2022

Cán bộ hướng dẫn chính

(ký và ghi rõ họ tên)

ThS Nguyễn Phạm Công Đức

NHẬN XÉT VÀ ĐÁNH GIÁ CỦA NGƯỜI CHẤM PHẢN

BIỆN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

1 Đánh giá chất lượng đồ án tốt nghiệp về các mặt phân tích số liệu, cơ sở lý luận chọn phương án tối ưu, cách tính toán chất lượng thuyết minh và bản vẽ, giá trị lý luận và thực tiễn đề tài

2 Cho điểm của cán bộ chấm phản biện

(điểm ghi bằng số và chữ)

Đà Nẵng, ngày……tháng……năm 2022

Người chấm phản biện

(ký và ghi rõ họ tên)

NHIỆM VỤ THIẾT KẾ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

Chủ nhiệm đề tài: Vũ Tuấn Long

NỘI DUNG CƠ BẢN DỰ KIẾN THỰC HIỆN

Thiết kế và thi công mô hình phân loại sản phẩm theo Barcode sử dụng PLC

S7-1200 và Robot UR3

- Dùng labview để xử lý ảnh nhận biết mã vạch

- Xây dựng mô hình và mô phỏng trên UR3

- Mô hình hệ thống bao gồm:

+ Hệ thống quét mã code (Barcode)

+ Hệ thống băng tải sản phẩm vào ra

+ Robot UR3 để gắp sản phẩm

Hệ thống phân loại được điều khiển và giám sát bằng máy tính và bộ PLC

S7-1200 Ứng dụng máy tự động kiểm tra và phân loại mã Barcode bằng xử lý ảnh với

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan rằng đề tài đồ án tốt nghiệp: “Thiết kế và thi công mô hình

phân loại sản phẩm theo barcode sử dụng S7-1200 và Robot UR3” là công trình

nghiên cứu của nhóm Những phần có sử dụng tài liệu tham khảo có trong đề tài đã được liệt kê và nêu rõ ra tại phần tài liệu tham khảo Đồng thời những số liệu hay kết quả trình bày trong đề tài là trung thực, có nguồn gốc rõ ràng

Nếu như sai tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm và chịu tất cả các kỷ luật của bộ môn cũng như nhà trường đề ra

LỜI CẢM ƠN

Xin được gửi lời cảm ơn đến thầy Nguyễn Phạm Công Đức đã hướng dẫn và

tạo điều kiện giúp đỡ chúng em hoàn thành tốt đề tài đồ án tốt nghiệp

Gửi lời cảm ơn chân thành đến quý thầy cô thuộc Khoa Điện –Điện tử đã tạo điều kiện tốt nhất cho chúng em hoàn thành đề tài đồ án tốt nghiệp

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU 1

1 Lý do chọn đề tài 1

2 Mục đích nghiên cứu 2

3 Đối tượng nghiên cứu 2

4 Phạm vi nghiên cứu 2

5 Phương pháp nghiên cứu 2

6 Cấu trúc của khóa luận 3

CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 4

1.1 Tổng quan về UR 4

1.1.1 Giới thiệu về cánh tay robot UR3 4

1.1.2 Thông số kỹ thuật: 5

1.2 Tổng quan hệ thống phân loại 6

1.2.1 Hệ thống phân loại sản phẩm 6

1.2.2 Khái quát chung về hệ thống phân loại sản phẩm theo mã vạch 8

1.2.2.1 Sản phẩm 8

1.2.2.2 Quét mã code 9

1.2.2.3 Phân Loại 9

1.3 Tổng quan về xử lý ảnh 10

1.4 Tổng quan về PLC 10

1.4.1 Nguyên lí hoạt động PLC 10

1.4.2 Ưu nhược điểm của PLC 10

1.5 Thông tin các phần mềm được sử dụng 11

1.5.1 Giới thiệu phần mềm Labview 11

1.5.2 Labview là gì ? 12

1.5.3 Chức năng của Labview: 12

1.5.4 Mở phần mềm tạo chương trình mới 13

1.5.5 Xử lý ảnh trên Labview 16

1.5.5.1 Khối tiền xử lý ảnh 16

1.5.5.2 Khối thu nhận ảnh và xử lý ảnh 17

1.5.6 Phần mềm KEPseverEX: 21

1.5.7 Phần mềm TIA Portal v15.1 22

CHƯƠNG II: THIẾT KẾ VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH 24

2.1 Thiết kế phân cứng 24

2.1.1 Yêu cầu hệ thống 24

2.1.2 Bản thiết kế của hệ thống trên factory IO 24

2.1.2.1 Băng tải 24

2.1.2.2 Cánh tay robot 25

2.1.2.3 Cảm biến, camera và nút nhấn 26

2.1.2.4 Tổng quan thiết kế của hệ thống 27

2.2 Thiết kế của UR3 28

2.3 Quy trình hệ thống 29

2.3.1 Sơ đồ hoạt động của hệ thống 29

2.3.2 Hoạt động của hệ thống 29

2.4 Lựa chọn thiết bị cho hệ thống 29

2.4.1 Bộ xử lý trung tâm 29

2.4.2 Nguồn cấp cho hệ thống 31

2.4.4 Cảm biến vật cản hồng ngoại E3F-DS30P1 PNP 33

2.4.5 Camera logitech C270 34

2.4.6 Camera HIKVISION 34

2.4.7 Các thiết bị hỗ trợ khác 35

2.4.7.1 Rơle trung gian 35

2.4.7.2 Nút nhấn Start, Stop 36

2.4.8 Sơ đồ nối dây hệ thống 37

CHƯƠNG III: XÂY DỰNG THUẬT TOÁN VÀ KẾT NỐI 39

HỆ THỐNG 39

3.1 Xây dựng lưu đồ thuật toán 39

3.2 Chương trình thiết kế điều khiển hệ thống trên TIA PORTAL V15 40

3.3 Chương trình nhận diện sản phẩm và mã code 43

3.4 Cấu hình truyền thông OPC KEPServerEX 6 51

3.7 Chương trình làm việc UR3 54

CHƯƠNG IV: KIỂM THỬ VÀ ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG 58

4.1 Kết quả giao diện điều khiển 58

4.2 Kết quả trên Robot UR3 59

KẾT LUẬN 64

MỤC LỤC HÌNH ẢNH

Hình 1 1 Các dòng robot cộng tác UR 4

Hình 1 2 Cánh tay robot UR3 5

Hình 1 3 Hình minh họa hệ thống phân loại sản phẩm theo mã 6

Hình 1 4 Hình minh họa hệ thống phân loại sản phẩm theo khối lượng 7

Hình 1 5 Hình minh họa hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc 7

Hình 1 6 Hình minh họa quy trình phân loại sản phẩm theo mã code 8

Hình 1 7 Ảnh minh họa sản phẩm chạy trên băng truyền 8

Hình 1 8 Ảnh minh họa camera quét mã code 9

Hình 1 9 Ảnh minh họa sản phâm được phân loại đến khoan tương ứng 9

Hình 1 10 Phần mềm Labview 11

Hình 1 11 Biểu tượng phần mềm Labview 12

Hình 1 12 Một chương trình được viết bằng labview 13

Hình 1 13 Tạo chương trình mới trong phần mềm 13

Hình 1 14 Cửa sổ tạo chương trình 14

Hình 1 15 Tạo một dự án mới 14

Hình 1 16 Chọn file VI để mở chương trình viết code 15

Hình 1 17 Cửa sổ giao diện và cửa sổ viết code 15

Hình 1 18 Thanh công cụ của Labview 16

Hình 1 19 Khối IMAQ Create VI 16

Hình 1 20 Khối IMAQ ExtractSingleColorPlane VI 17

Hình 1 21 Cách tạo một chương trình cơ bản 18

Hình 1 22 Khối Vision Acquisition thu thập ảnh 18

Hình 1 23 Khối Vision Assistant xử lý ảnh 19

Hình 1 24 Giao diện phần mềm KEPseverEX 22

Hình 1 25 Biểu tượng của TIA Portal V15.1 23

Hình 2 1 Sản phẩm hộp vuông 24

Hình 2 2 Mô hình thiết kế băng tải trên Factory IO ( Hình chiếu cạnh ) 24

Hình 2 3 Mô hình thiết kế băng tải trên Factory IO ( Hình chiếu bằng ) 25

Hình 2 4 Mô hình cánh tay robot trên Factory IO 25

Hình 2 5 Cảm biến và giá đỡ trong Factory IO 26

Hình 2 6 Camera trong Factory IO 26

Hình 2 7 Nút nhấn Start và Stop 26

Hình 2 8 Mặt chiếu bằng của mô hình trên Factory IO 27

Hình 2 9 Hình chiếu cạnh của mô hình trên Factory IO 27

Hình 2 10 Hình vẽ cánh tay UR3 28

Hình 2 11 Sơ đồ hệ thống 29

Hình 2 12 PLC S7-1200 CPU 1214C DC/DC/DC 30

Hình 2 13 Sơ đồ đấu nối cho CPU 30

Hình 2 14 Nguồn tổ ong 24V 31

Hình 2 15 Động cơ giảm tốc 24V 32

Hình 2 16 Hình ảnh thực tế cảm biến vật cản E3F-DS30P1 PNP 33

Hình 2 17 Camera Logitech C270 34

Hình 2 18 Camera quét vùng MV-CA003-21UC 34

Hình 2 19 Relay Omron 220V AC 5A 35

Hình 2 20 Nút nhấn Stop (bên trái) và Start (bên phải) 36

Hình 2 21 Sơ đồ nối nguồn tổ ong với điện lưới 37

Hình 2 22 Sơ đồ nối từ tiếp điểm relay với các thiết bị 37

Hình 2 23 Sơ đồ ngõ vào input PLC 38

Hình 2 24 Sơ đồ ngõ ra output PLC 38

Hình 3 1 Lưu đồ thuật toán 39

Hình 3 2 Chương trình trên TIA Portal V15 42

Hình 3 3 Các biến tag trong TIA Portal V15 43

Hình 3 4 Hướng dẫn kết nối camera với labivew 44

Hình 3 5 Chọn camera sử dụng 44

Hình 3 6 Chọn để test camera 45

Hình 3 7 Chọn và nhấn next để tiếp tục 45

Hình 3 8 Chọn Finish 46

Hình 3 9 Hoàn thành kết nối camera với labview 46

Hình 3 10 Mẫu template được Labview lấy để xử lý 47

Hình 3 11 Cấu hình phương pháp nhận diện ảnh Pattern Matching 47

Hình 3 12 Mã vạch code 128 48

Hình 3 13 Cấu hình phương pháp nhận diện mã code 49

Hình 3 14 Chương trình nhận diện mã vạch 50

Hình 3 15 Giao diện giám sát trên Labview 51

Hình 3 16 Cấu hình OPC trên Labview 51

Hình 3 17 Hướng dẫn cách kết nối PLC 52

Hình 3 18 Đặt tên cho chương trình 52

Hình 3 19 Chọn địa chỉ IP của PLC 53

Hình 3 20 Chọn PLC cần kết nối 53

Hình 3 21 Cấu hình trên OPC KEPServerEX 6 54

Hình 3 22 Chương trình code UR3 55

Hình 3 23 Các cổng I/0 UR3 57

Hình 4 1 Giao diện điều khiển trên Labview khi hệ thống dừng 58

Hình 4 2 Giao diện điều khiển trên Labview nhận diện code 58

Hình 4 3 Mô hình tủ điện 59

Hình 4 4 Giao diện UR3 khi nhận đúng mã code 60

Hình 4 5 Giao diện UR3 khi nhận mã code khác 60

Hình 4 6 Hàng khi bắt đầu vào băng tải 61

Hình 4 7 Hàng đến điểm dừng để xử lí ảnh 61

Hình 4 8 UR3 gắp hàng khi quét xong mã 62

Hình 4 9 UR3 gắp và thả hàng 62

MỤC LỤC BẢNG

Bảng 1 Bảng thông số UR3 5

Bảng 2 Thông số kỹ thuật của PLC S7-1200 30

Bảng 3 Thông số kỹ thuật của nguồn tổ ong 24V 31

Bảng 4 Thông số động cơ 32

Bảng 5 Thông số kỹ thuật của cảm biến E3F-DS30P1 PNP 33

Bảng 6 Thông số kỹ thuật của camera logitech C270 34

Bảng 7 Thông số kỹ thuật của camera HIKVISION 35

Bảng 8 Thông số kỹ thuật của Relay 36

Bảng 9 Thông số cơ bản nút nhấn Stop, Start 36

Bảng 10 Kết quả kiểm tra độ chính xác hệ thống khi quét mã Barcode 63

MỞ ĐẦU

Tự động hóa là lĩnh vực ngày càng được ứng dụng nhiều trong sản xuất Đặc

biệt với sản xuất hiện đại, các giải pháp tự động hóa của thời đại công nghiệp 4.0 luôn tích hợp sử dụng Robot làm thành phần không thể thiếu trong hệ thống Lợi ích lớn nhất của tự động hóa là nó tiết kiệm lao động, tuy nhiên, nó cũng được sử dụng để tiết kiệm năng lượng và nguyên vật liệu và nâng cao chất lượng với độ chính xác cao

Với xu hướng phát triển hiện nay, tự động hóa trong các nhà máy và các cơ sở sản xuất càng được phổ biến và ứng dụng rộng rãi hơn Các mô hình robot, cánh tay robot cũng được ra đời và phát triển mạnh mẽ Vì vậy việc nghiên cứu, thiết kế và chế tạo mới cánh tay robot cùng với các dụng cụ gắn trên nó cho các ứng dụng cụ thể trong công nghiệp phù hợp với điều kiện trong nước ta là một nhu cầu thiết thực đem lại lợi ích cho có doanh nghiệp

Một trong những cánh tay robot được sử dụng rộng rãi và có tính ứng dụng cao

là dòng robot UR (Universal Robots) UR3 là cánh tay robot nhỏ gọn được sử dụng cho các tác vụ lắp ráp nhẹ nhàng, và được ứng dụng rộng rãi trong các ngành sản xuất

từ các thiết bị y tế tới các bo mạch điện tử và các linh kiện điện tử Để từng bước làm

chủ công nghệ về cánh tay robot công nghiệp, tôi quyết định lựa chọn đề tài: “Nghiên

cứu, thiết kế và thi công mô hình phân loại sản phẩm theo Barcode sử dụng

S7-1200 và Robot UR3”

1 Lý do chọn đề tài

Ngày nay cùng với sự phát triển của khoa học và công nghệ, các ngành kỹ thuật điện tử… chiếm vai trò quan trọng trong đời sống của chúng ta Trong đó điều khiển tự động đóng vai trò hết sức quan trọng, nó như một trong những thứ tiên quyết trong các ngành tự động hoá, trong sản xuất công nghiệp tự động hoá hay trong mọi lĩnh vực về khoa học kỹ thuật, quản lý, cung cấp thông tin, Trong sản xuất tự động hoá, việc sản phẩm lỗi gần như là không thể tránh khỏi, việc kiểm tra lỗi bằng mắt thường sẽ khá mất thời gian, nhân công và hiệu quả đạt được không cao, còn nếu kiểm tra lỗi bằng cảm biến sẽ có thể tốn nhiều chi phí mà lại mang đến độ chính xác không cao Do đó, trong đề tài này nhóm quyết định áp dụng xử lý ảnh trong việc phân loại sản phẩm lỗi

Xử lý ảnh được cho là một phân ngành khoa học mới rất phát triển trong những năm gần đây Tính ứng dụng của nó gần như là không giới hạn, với những tiến bộ trong công nghệ mở ra nhiều cơ hội mới cho các doanh nghiệp Việc sản xuất dây

chuyền hàng loạt tạo ra các sản phẩm lớn thì sẽ cần kiểm tra số lượng, cũng như là chất lượng sản phẩm, có nhiều mức độ như thủ công hoặc tự động hoá, nếu áp dụng phương pháp thủ công sẽ làm mất nhiều thời gian, mất nhiều nhân công lao động, hiệu suất xử lý, độ chính xác không cao Việc kết hợp ứng dụng xử lý hình ảnh trong việc nhận diện, hay phát hiện sản phẩm lỗi giúp cho tự động hoá ngày càng hiệu quả

và chính xác hơn thay cho các phương pháp khác

Từ những lý do ở trên, chúng em quyết định chọn đề tài “Nghiên cứu, thiết

kế và thi công mô hình phân loại sản phẩm theo Barcode sử dụng S7-1200 và Robot UR3” nhằm nâng cao tính hiệu quả trong việc phân loại sản phẩm bị lỗi thông

qua xử lý ảnh, với mục đích tăng độ chính xác gần như tuyệt đối, giảm thiểu thời gian

cũng như nhân công lao động

2 Mục đích nghiên cứu

Hệ thống phân loại sản phẩm bằng công nghệ xử lý ảnh và ứng dụng công nghệ này đã thay thế mắt thường của người lao động nhằm loại bỏ rủi ro trong quá trình phân loại sản phẩm và sản suất nâng cao năng suất cũng như hiệu quả trong công việc

Việc ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm trên Robot UR3 của trường giúp cho sinh viên dễ thực hành và ứng dụng nhiều trong quá trình học tập, trong thực tiễn thông qua các thực nghiệm được thực hiên trên chính robot UR3 với hệ thống và phần mềm được cài đặt sẵn

3 Đối tượng nghiên cứu

- Nghiên cứu ứng dụng Labviews trong xử lý ảnh

- Nghiên cứu hệ thống dẫn động băng tải

- Nghiên cứu tìm hiểu Robot UR3

- Nghiên cứu hệ thống điều khiển

4 Phạm vi nghiên cứu

Đề tài này phục vụ cho việc điều khiển phân loại sản phẩm theo mã barcode cho

mô hình phòng thí nghiệm của trường ĐH Duy Tân

5 Phương pháp nghiên cứu

- Cách tiếp cận

Vận dụng kiến thức được giảng dạy, kết hợp cùng những bài thực hành lập trình trên PLC S7-1200 cho các mô hình của phòng thực hành Ngoài ra, tìm hiểu thêm trên mạng và áp dụng vào lập trình cho hệ thống phân loại sản phẩm theo mã code

- Phương pháp nghiên cứu

Qua quá trình tìm hiểu các mô hình cùng chủng loại đã được chế tạo dành cho việc thực hành ở các trường, việc tham khảo các mô hình của các công ty nước ngoài thông qua Internet, và tình hình thực tế ở phòng thí nghiệm khoa Điện - Điện Tử, ĐH Duy Tân Qua đó em chọn nghiên cứu Robot UR3 để bắt kịp xu hướng tự động hóa trên thế giới

Xây dựng, nghiên cứu và lập trình trên phần mềm mô phỏng của phần mềm điều khiển Robot UR3 trên máy tính, tìm hiểu cách sử dụng thông qua các tài liệu sau đó tiến hành lập trình và thiết kế trước trên máy tính, rồi tiến hành thực nghiệm ở thực

tế dựa vào code và kiến thức đã nghiên cứu sẵn

Tiến hành lập trình robot theo ngôn ngữ lập trình riêng biệt, cho phép Robot thực hiện các bước để hoàn thành phân loại sản phẩm thông qua xử lý ảnh trên phần mềm Labview

Cuối cùng cho chạy robot dựa theo chương trình lập trình, quan sát và nhận xét cách robot hoạt động

6 Cấu trúc của khóa luận

Bao gồm có 4 chương:

Chương 1: Cơ sở lý thuyết Ở chương này đưa ra các lý thuyết, thông tin cần

thiết để vận dụng vào việc nghiên cứu

Chương 2: Xây dựng quy trình mô hình Dựa vào kiến thức ở chương 1 để thiết

kế hệ thông phân loại sản phẩm

Chương 3: Thuận toán và kết nối hệ thống Xây dựng lưu đồ thuật toán để lập

trình hệ thống và đưa ra cách kết nối hệ thống

Chương 4: Kiểm thử và đánh giá Cho chạy hệ thống, ghi lại kết quả và nhận

xét những điểm mạnh và những hạn chế trong hệ thống

CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1 Tổng quan về UR

Kích thước nhỏ gọn, lập trình dễ dàng và cài đặt nhanh giúp cobot dễ dàng chuyển đổi giữa các nhiệm vụ khác nhau Linh hoạt, thông minh, bền bỉ và chính xác vượt trội - đây là tất cả những đặc tính mà cánh tay robot UR đang sở hữu Gia đình

UR có bốn thành viên: UR3, UR5, UR10, UR16 - mỗi robot được đặt tên theo trọng tải tính theo kilogram của mỗi robot và từng thành viên có khả năng hợp tác vượt trội làm cho các doanh nghiệp ưa chuộng sử dụng trên dây chuyền sản xuất [1]

Hình 1 1 Các dòng robot cộng tác UR 1.1.1 Giới thiệu về cánh tay robot UR3

UR3 là thành viên nhỏ nhất trong gia đình UR, Robot UR3 có thể đặt trên mặt bàn là lựa chọn hoàn hảo cho các nhiệm vụ lắp ráp nhẹ và các công việc đòi hỏi độ chính xác tuyệt đối Với chuyển động xoay vô hạn ở đầu khớp, UR3 là robot linh hoạt, đa năng và hợp tác nhất trên thị trường ngày nay

UR3 có ngoại hình tinh tế, hoạt động nhanh và trơn tru Chúng tôi biết rằng nó

có độ chuẩn xác mà chúng tôi mong muốn Tỷ lệ từ chối dự án của UR3 đã giảm từ hai chữ số xuống dưới 1% Chi phí gián tiếp của UR3 được giảm thiểu đáng

kể nhưng vẫn có thể gia tăng sản xuất ở mức độ cao

Hình 1 2 Cánh tay robot UR3

Robot UR3 là robot cho các tác vụ lắp ráp nhẹ và các chương trình làm việc tự động Robot nhỏ gọn chỉ nặng 11kg, nhưng trọng tải là 3kg xoay 360 độ trên tất cả các khớp cổ tay và vòng quay vô hạn trên khớp nối Những tính năng độc đáo này làm cho UR3 trở thành robot có tính linh hoạt, nhẹ và hợp tác nhất để làm việc cùng

Đó là sự lựa chọn lý tưởng cho các ứng dụng đồi hỏi khả năng 6 trục, nơi kích thước,

an toàn và chi phí rất quan trọng

Các ứng dụng robot UR3 rộng rãi trong các ngành sản xuất từ các thiết bị y tế tới các bo mạch điện tử và các linh kiện điện tử

trên robot có thể điều chỉnh được

Bảng 1 Bảng thông số UR3

1.2 Tổng quan hệ thống phân loại

1.2.1 Hệ thống phân loại sản phẩm

Hệ thống phân loại là một giải pháp công nghiệp thay thế con người thực hiện các khâu phân loại sản phẩm, từ thực hiện bằng tay chuyển đổi sang sử dụng các hệ thống tự động hóa để phân chia sản phẩm theo từng đặc tính mà người sử dụng quy định Việc phân loại thông thường được thực hiện dựa trên nguồn thông tin từ mã vạch được gắn trên sản phẩm khi truy suất dữ liệu từ máy chủ sẽ đưa ra được thông tin các cửa chia tương ứng với một địa chỉ xác định từ trước

Hiện nay có hệ thống phân loại rất đa dạng, ứng dụng nhiều công nghệ khác nhau để phân loại:

- Phân loại sản phẩm theo mã vạch được sử dụng rất phổ biến hiện nay Hệ thống này được sử dụng để phân loại các kiện hàng, bưu phẩm, sản phẩm thành phẩm

đã được đóng thùng carton, đóng túi và dán mã vạch barcode, mã QR

Ưu điểm: Hệ thống có thể dễ dàng sàng lọc và lựa chọn, gom sản phẩm vào các

vị trí tập kết (hub) theo yêu cầu đặt ra như:

+ Với sản phẩm điện tử, công nghệ: phân theo cùng lô sản xuất, ngày sản xuất, model…

+ Với các bưu phẩm, đơn hàng chuyển phát nhanh: phân loại theo ngày lên đơn, cách thức đóng gói, địa điểm giao hàng, hàng chuyển nhanh-tiêu chuẩn…

Nhược điểm là cần sử dụng nhiều máy đọc mã trong khâu nhận dạng mới cho kết quả mong muốn

Hình 1 3 Hình minh họa hệ thống phân loại sản phẩm theo mã

- Phân loại theo khối lượng : dùng cảm biến tích hợp trên băng tải để cân đo khối lượng sau đó gửi tín hiệu về bộ điều khiển để phân loại

Ưu điểm: Ứng dụng nhiều trong các ngành thực phẩm, nông sản,…

Nhược điểm của hệ thống là dễ bị nhiễu do tác động bên ngoài, tốn kém nhiều khi sử dụng cảm biến

Hình 1 4 Hình minh họa hệ thống phân loại sản phẩm theo khối lượng

- Phân loại theo màu sắc, kích thước, hình dạng: có thể sử dụng cảm biến hoặc camera để xác định màu sắc, hình dạng, kích thước của vật

Ưu điểm: Ứng dụng nhiều trong các ngành nông nghiệp, thực phẩm, dầu, hóa chất, công nghiệp dược phẩm, linh kiện điện tử, thiết bị y tế…

Nhược điểm là khi đặt trong điều kiện ánh sáng không tốt thì khó ra kết quả chính xác

Hình 1 5 Hình minh họa hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc

Hệ thống phân loại dùng xử lý ảnh hiện nay đang được dùng rất nhiều trong công nghiệp với độ tin cậy cao Các hệ thống phân loại trước kia như đọc mã vạch,

mã QR, thay vì dùng một công cụ riêng biệt thì công nghệ phân loại dùng xử lý ảnh đều đáp ứng hầu hết các yêu cầu về nhận dạng

Hệ thống phân loại sản phẩm lỗi dùng xử lý ảnh dùng công nghệ xử lý hình ảnh trên dây chuyền nhận dạng lỗi và phân loại sản phẩm lỗi và sản phẩm đạt chuẩn Hệ thống bao gồm camera có chức năng thu thập hình ảnh sau đó xử lý để phát hiện lỗi, ngõ ra của bộ xử lý trả tín hiệu về bộ xử lý trung tâm [2]

1.2.2 Khái quát chung về hệ thống phân loại sản phẩm theo mã vạch

Hình 1 6 Hình minh họa quy trình phân loại sản phẩm theo mã code

1.2.2.1 Sản phẩm

Các sản phẩm sẽ được đặt trên băng truyền và chạy tới vùng quét mã

Hình 1 7 Ảnh minh họa sản phẩm chạy trên băng truyền

1.2.2.2 Quét mã code

Camera sẽ quét vật cần phân loại

Hình 1 8 Ảnh minh họa camera quét mã code

1.2.2.3 Phân Loại

Sau khi quét mã, sản phẩm sẽ được phân loại đến khoan tương ứng vs mã code

Hình 1 9 Ảnh minh họa sản phâm được phân loại đến khoan tương ứng

1.3 Tổng quan về xử lý ảnh

Hệ thống xử lý hình ảnh ( Camera Vision System) là một phần của Hệ thống kiểm tra ngoại quan, phát hiện lỗi sản phẩm để kiểm tra kiểm soát chất lượng sản phẩm, theo dõi quá trình sản xuất và hoàn thiện sản phẩm Hệ thống này có thể xử lý thuật toán phần mềm và phần cứng để tự động hóa các nhiêm vụ trực quan diễn ra trong quá trình xử lý Hệ thống được sử dụng cho nhu cầu kiểm tra ngày càng chi tiết

và chính xác hơn, cùng với đó vẫn phải duy trì và nâng cao sản xuất Hệ thống này

sẽ giúp tự động chụp ảnh sản phẩm và kiểm tra lỗi 100% trong quy trình sản xuất [3]

Camera Vision bao gồm camera chụp ảnh, cơ chế xử lý hình ảnh, giao diện số hóa hình ảnh và truyền đạt xử lý các kết quả Các hệ thống áp dụng Camera Vision:– Hệ thống đo khoảng cách sản phẩm

tế PLC hoạt động theo phương thức quét các trạng thái trên đầu ra và đầu vào Khi

có sự thay đổi ở đầu vào thì đầu ra sẽ thay đổi theo [4]

1.4.1 Nguyên lí hoạt động PLC

CPU điều khiển các hoạt động bên trong PLC Bộ xử lý sẽ đọc và kiểm tra chương trình được chứa trong bộ nhớ, sau đó sẽ thực hiện thứ tự từng lệnh trong chương trình, sẽ đóng hay ngắt các đầu ra Các trạng thái ngõ ra ấy được phát tới các thiết bị liên kết để thực thi Và toàn bộ các hoạt động thực thi đó đều phụ thuộc vào chương trình điều khiển được giữ trong bộ nhớ

1.4.2 Ưu nhược điểm của PLC

Ưu điểm:

- Đáp ứng các giải thuật phức tạp, độ chính xác cao

- Gọn nhẹ, lắp đặt dễ dàng

- Thay thế hoàn toàn mạch điều khiển relay thông thường, dễ dàng đáp ứng mọi yêu cầu điều khiển

- Hỗ trợ các chuẩn mạng truyền thông công nghiệp, tạo sự kết nối và trao đổi

dữ liệu giữa các thiết bị trong và ngoài nhà máy đáp ứng tiêu chuẩn công nghiệp 4.0 Nhược điểm:

- Giá thành cao: Chi phí sản phẩm cao hơn so với chi phí mạch relay thông thường Tuy nhiên, hiện nay thị trường VN đã có mặt rất nhiều hãng PLC của Đức, Nhật Bản, Mỹ, Trung Quốc… dẫn đến giá thành cạnh tranh hơn so với trước

- Chi phí phần mềm lập trình: Chi phí mua licence phần mềm lập trình tùy thuộc vào hãng sản xuất Hiện nay có 2 dạng: hãng sản xuất cho phép sử dụng miễn phí và hãng sản xuất yêu cầu mua licence

- Yêu cầu người sử dụng có kiến thức về lập trình PLC: Để thiết bị PLC đáp ứng tốt trong điều khiển, người sử dụng cần có kiến thức căn bản về lập trình PLC

1.5 Thông tin các phần mềm được sử dụng

1.5.1 Giới thiệu phần mềm Labview

LabVIEW (viết tắt của nhóm từ Laboratory Virtual Instrumentation Engineering Workbench) là một phần mềm máy tính được phát triển bởi công ty National Instruments, Hoa kỳ LabVIEW được biết đến như là một ngôn ngữ lập trình với khái niệm hoàn toàn khác so với các ngôn ngữ lập trình truyền thống như ngôn ngữ C, Pascal Bằng cách diễn đạt cú pháp thông qua các hình ảnh trực quan trong môi trường soạn thảo, LabVIEW đã được gọi với tên khác là lập trình G (viết tắt của Graphical, nghĩa là đồ họa) [5]

Hình 1 10 Phần mềm Labview

Hình 1 11 Biểu tượng phần mềm Labview 1.5.3 Chức năng của Labview:

LabVIEW được dùng nhiều trong các phòng thí nghiệm, lĩnh vực khoa học kỹ thuật như tự động hóa, điều khiển, điện tử, cơ điện tử, hàng không, hóa sinh, điện tử

y sinh,… Hiện tại ngoài phiên bản LabVIEW cho các hệ điều hành Windows, Linux, Hãng NI đã phát triển các mô-đun LabVIEW cho máy hỗ trợ cá nhân (PDA) Các chức năng chính của LabVIEW có thể tóm tắt như sau:

- Thu thập tín hiệu từ các thiết bị bên ngoài như cảm biến nhiệt độ, hình ảnh từ webcam, vận tốc của động cơ,…

- Mô phỏng và xử lý các tín hiệu thu nhận được để phục vụ các mục đích nghiên cứu hay mục đích của hệ thống mà người lập trình mong muốn

- Xây dựng các giao diện người dùng một cách nhanh chóng và thẩm mỹ hơn nhiều so với các ngôn ngữ khác như Visual Basic, Matlab,

- Cho phép thực hiện các thuật toán điều khiển như PID, Logic mờ (Fuzzy Logic), một cách nhanh chóng thông qua các chức năng tích hợp sẵn trong LabVIEW

- Cho phép kết hợp với nhiều ngôn ngữ lập trình truyền thống như C, C++,…

Hình 1 12 Một chương trình được viết bằng labview 1.5.4 Mở phần mềm tạo chương trình mới

Hình 1 13 Tạo chương trình mới trong phần mềm

Hình 1 14 Cửa sổ tạo chương trình

Hình 1 15 Tạo một dự án mới

Hình 1 16 Chọn file VI để mở chương trình viết code

- Sau đó sẽ hiện ra 2 cửa sổ như hình bên dưới:

Hình 1 17 Cửa sổ giao diện và cửa sổ viết code

- Kích chuột phải vào cửa sổ trên sẽ ra thanh công cụ lập trình của labview

Hình 1 18 Thanh công cụ của Labview 1.5.5 Xử lý ảnh trên Labview

1.5.5.1 Khối tiền xử lý ảnh

Hình 1 19 Khối IMAQ Create VI

IMAQ create VI: tạo vùng nhớ tạm thời cho ảnh

Border size: xác định chiều rộng bằng pixel để tạo biên của ảnh

Image name: tên liên kết với ảnh đã tạo Mỗi ảnh được tạo phải có tên riêng

Error in (no error): mô tả trạng thái lỗi trước khi chạy VI Trạng thái mặc định

là no error ( không lỗi) nếu có lỗi xảy ra trước khi chạy thì mã lỗi sẽ được chuyển đến error out

Image type: định dạng kiểu ảnh (ảnh xám, ảnh RGB,…)

New image: ảnh ngõ vào đã được xử lý qua các chức năng của khối

Hình 1 20 Khối IMAQ ExtractSingleColorPlane VI

Color plane: chọn màu trong ảnh để trích xuất

Image Src: là ảnh vào bao gồm ít nhất một màu trích xuất trong bức ảnh đó

Image Dst: ảnh đến là ảnh đã được qua xử lý ở giai đoạn trước

Image Dst out: nếu Image Dst được nối thì Image Dst Out tương đương với Image Dst, ngược lại thì Image Dst out sẽ lấy ảnh của Image Src

1.5.5.2 Khối thu nhận ảnh và xử lý ảnh

LabVIEW đã tập trung phát triển bộ công cụ Vision/ Vision and Motion bao gồm các công cụ liên quan đến thu thập và xử lí ảnh Bước đầu tiên trong các ứng dụng liên quan đến hình ảnh đó là việc thu thập chúng Trong Vision toolkit có bốn phương pháp

để thu thập bao gồm: Snap, Grab, Sequence and StillColor Dùng IMAQ Snap để thu thập hình ảnh là phương pháp đơn giản nhất tuy nhiên nó chỉ áp dụng cho các ứng dụng đòi hỏi tốc độ thu thập chậm hay FPS nhỏ Phương pháp thu thập dùng IMAQ Grab được áp dụng trong việc hiển thị các hình ảnh trực tiếp Trong trường hợp biết số lượng ảnh trong một giây cần thu thập thì sử dụng phương pháp IMAQ Sequence Việc sử dụng phương pháp StillColor khi cần thu thập các hình ảnh từ các camera thông thường (NTSC hoặc PAL video) thay vì các camera chuyên dụng và đắt đỏ (RGB camera) Sau khi các hình ảnh được thu thập chúng sẽ được xử lí để phù hợp với các ứng dụng

cụ thể Các xử lí ảnh thường gặp thường là: nhận dạng vật mẫu, màu sắc, các kí tự và tính toán khoảng cách,… Bộ công cụ này có thể xử lí với các kiểu hình ảnh gồm ảnh

đen trắng, ảnh xám dạng 8 bit và ảnh màu [6]

* Khối thu thập ảnh

Khối NI Vision Acquisition Express nằm trong thư viện Vision/Vision

Express toolbox Đây là cách đơn giản nhất để thiết lập các tham số, đặc tính cho hình ảnh khi thu thập Thuộc tính của khối này gồm: “Select Acquisition Source” cho phép lựa chọn camera để thu thập hình ảnh, tiếp theo “Select Acquisition Type” cho phép lựa chọn chế độ để hiển thị hình ảnh (gồm: hiển thị một ảnh tại thời điểm ban đầu, hiển thị liên tục theo thời gian hay hiển thị số ảnh nhất định cho trước) Thuộc tính

“Configure Acquisition Settings” dùng để thiết lập các thông số như kích thước, độ sáng, độ tương phản, cần bằng trắng, độ nghiêng,… Thuộc tính cuối cùng là “Select Controls/Indicator” cho phép lựa chọn cách thức điều khiển cũng như hiển thị trong quá trình xử lý ảnh

Hình 1 21 Cách tạo một chương trình cơ bản

Hình 1 22 Khối Vision Acquisition thu thập ảnh

* Khối xử lý ảnh

Hình 1 23 Khối Vision Assistant xử lý ảnh

Xử lí ảnh: Trong thư viện này cung cấp rất nhiều khối chức năng thực hiện cho

xử lí ảnh điển hình là khối Vision Assistant, khối cung cấp công cụ cho việc phân tích hình học các vật, biểu đồ màu sắc, các bộ lọc, xử lí màu sắc, các bộ phân tích ảnh, các hàm toán học giúp việc nhân chia cộng trừ các tham số trong ảnh, làm mịn ảnh cũng như lựa chọn vùng ảnh cần phân tích Ngoài ra còn có rất nhiều các công

cụ khác khi tải trên thư viện của người sử dụng trên khắp thế giới như là dynamic microscopy in brain research, image averaging with LabVIEW, and quicktime for LabVIEW

Pattern matching (đối chiếu mẫu): là một công cụ xử lý ảnh xác định vùng của ảnh xám khớp với ảnh mẫu Pattern matching đối chiếu được với mẫu dù trong điều kiện thiếu sáng, mờ, nhiễu, mẫu di chuyển hoặc bị xoay Pattern matching là một trong những hàm xử lí quan trọng trong xử lí ảnh bởi vì ứng dụng đa dạng của phương thức này:

Căn chỉnh xác định vị trí và hướng của vật thể bằng cách xác định điểm chuẩn

Đo lường: đo chiều dài, đường kính, góc và các kích thước khác

Kiểm tra, phát hiện khuyết điểm ví dụ như thiếu sót thành phần, bộ phận hoặc những bản in không thể đọc

Cung cấp thông tin về số lượng và vị trí của mẫu ở trong ảnh

Ví dụ ứng dụng trong mạch in: kiểm tra và căn chỉnh vị trí chip trên bo mạch điện tử Ứng dụng trong đo đạc xác định sau đó tính toán, đo khoảng cách giữa các vật thể Nếu phép đo ở trong khoảng đặt trước thì vật thể được nhận là đạt yêu cầu,

nếu ở ngoài khoảng thì loại Pattern matching là một trong những bước đầu tiên trong ứng dụng thị giác máy, nó nên hoạt động tốt dưới nhiều điều kiện Trong ứng dụng thị giác máy tự động, hình ảnh hiển thị của vật liệu hoặc thành phần khi kiểm tra có thể thay đổi vì nhiều yếu tố như hướng của vật, thay đổi mức phóng đại, điều kiện ánh sáng Pattern matching luôn giữ được khả năng nhận diện dù những ảnh hưởng của những điều kiện trên

Mẫu vật xoay và xử lí đa điểm: Pattern matching có thể xác định được mẫu cho

dù vật thể bị xoay hoặc phóng to, nhỏ trong ảnh

Vật mẫu trong ảnh

Vị trí của vật trong ảnh

Hướng của mẫu

Nhiều mẫu vật trong ảnh (nếu có)

Trong môi trường thiếu ánh sáng: Pattern matching có thể nhận dạng được mẫu trong ảnh ở điều kiện ánh sáng luôn thay đổi trong suốt quá trình xử lí

Tình trạng mờ và nhiễu: Pattern matching có thể nhận diện mẫu trong những trường hợp bị mờ hoặc nhiễu do độ focus của camera hoặc độ sâu của vùng hoạt động

Các kĩ thuật pattern matching:

- Cross Correlation (tương quan chéo) : Chuẩn hóa tương quan chéo là cách phổ biến nhất để tìm mẫu trên ảnh Vì nguyên lí cơ bản của tương quan dựa trên một loạt nhiều phép nhân, biến xử lí tương quan là thời gian hoạt động Những công nghệ như MMX(multimedia Extensions) cho phép làm đồng thời nhiều phép nhân và giảm tổng thời gian xử lí Có thể tăng tốc độ nhận diện bằng cách giảm kích thước ảnh và tối giản vùng nhận diện Tuy nhiên, phép chuẩn hóa tương quan chéo không đáp ứng tốc

độ yêu cầu của nhiều ứng dụng

- Pyramidal matching (khớp kim tự tháp): có thể giảm cải thiện thời gian tính toán bằng cách giảm kích thước ảnh và mẫu vật Kĩ thuật như vậy gọi là pyramidal matching Trong kĩ thuật này cả ảnh và mẫu đều được chia ra lấy mẫu ở độ phân giải miền không gian nhỏ hơn Ảnh có thể bị giảm kích thước bằng ¼ ban đầu Việc đối chiếu được thực hiện trong lần giảm kích thước đầu tiên Khi đối chiếu hoàn tất chỉ vùng với độ trùng khớp cao mới được cho là vùng khớp với ảnh gốc

- Scale-invariant matching (đối chiếu tỉ lệ bất biến): với cách thức này phải lặp lại quá trình điều chỉnh kích thước ảnh sau đó dùng phương pháp tương quan ảnh Việc này sẽ tạo ra một lượng lớn phép tính vào quá trình xử lí Nếu có một dấu hiệu

về sự xoay chuyển ảnh có thể đơn giản xoay ảnh và dùng tương quan Tuy nhiên nếu việc xoay ảnh chưa xác định rõ thì việc tìm mẫu khớp thật yêu cầu phải xoay toàn bộ ảnh

Các phương pháp mới chẳng hạn những cái được sử dụng trong IMAQ vision

đã cố gắng kết hợp kĩ thuật hiểu ảnh để diễn giải thông tin mẫu sau đó dùng thông tin này để tìm mẫu trong ảnh Hiểu ảnh đề cập đến kĩ thuật xử lí ảnh mà xuất ra thông tin về đặc tính của ảnh mẫu Các kĩ thuật bao gồm:

Mô hình hình học của ảnh

Hiệu quả mẫu hình không đồng nhất

Trích xuất thông tin mẫu ảnh không phụ thuộc vào góc xoay hay tỉ lệ ảnh Các kĩ thuật trên giảm lượng thông tin cần để mô tả đầy đủ ảnh hoặc mẫu vật, qua đó tăng tốc độ tìm kiếm xử lí Đồng thời trích xuất thông tin cần thiết từ mẫu và loại bỏ nhiễu và thông tin không cần thiết sẽ cho ra những tìm kiếm chính xác Một số phương pháp nhận dạng ảnh trong đồ án này có thể sử dụng như: Color matching (đối chiếu màu): phương pháp này định lượng màu và xem có bao nhiêu màu trong một ảnh và dùng thông tin đó để kiểm tra ảnh khác có bao gồm màu đó với tỉ lệ tương ứng.Ứng dụng phương pháp này cho việc kiểm tra màu, kiểm tra ví trí vật thể có màu tương ứng và một số ứng dụng khác yêu cầu so sánh màu của ảnh

Color location (vị trí màu): dùng để xác định vị trí vùng màu trong ảnh Các ứng dụng: kiểm tra lỗi như thiếu sót thành phần của một chi tiết hoặc lỗi sai trên bản vẽ, phân loại dựa vào các tiêu chí như màu, hình dạng, kích thước, nhận diện vật thể sau

đó gắn tên nhãn

1.5.6 Phần mềm KEPseverEX:

KEPServerEX là nền tảng kết nối hàng đầu của ngành công nghiệp kỹ thuật, cung cấp một nguồn dữ liệu tự động hóa công nghiệp cho tất cả các ứng dụng của bạn Thiết kế nền tảng cho phép người dùng kết nối, quản lý, theo dõi và kiểm soát các thiết bị tự động hóa và ứng dụng phần mềm đa dạng thông qua một giao diện trực

quan KEPServerEX thúc đẩy OPC (tiêu chuẩn của ngành công nghiệp tự động cho

khả năng tương tác) và IT-centric communication protocols - các giao thức truyền

thông trung tâm (như SNMP, ODBC, và các dịch vụ web) để cung cấp cho người dùng một nguồn cung cấp dữ liệu duy nhất cho công nghiệp Nền tảng này được phát triển và thử nghiệm để đáp ứng yêu cầu của khách hàng, độ tin cậy cao và kể cả yêu cầu dễ sử dụng

Khác xa với cách kết nối thông thường từ phần mềm TIA Portal với bộ điều khiển PLC S7 1200 thực tế thông qua cổng LAN Thay vào đó để kết nối với Labview

ta sử dụng KEPseverEX làm phần mềm trung gian giữa Labview và PLC [7]

Hình 1 24 Giao diện phần mềm KEPseverEX 1.5.7 Phần mềm TIA Portal v15.1

Phần mềm tự động hóa đầu tiên trong công nghiệp sử dụng chung một môi trường, một phần mềm duy nhất cho tất cả các tác vụ trong tự động hóa, gọi là Totally Integrated Automation Portal (TIA Portal)

Phần mềm lập trình mới này giúp người sử dụng phát triển, tích hợp các hệ thống tự động hóa một cách nhanh chóng, do giảm thiểu thời gian trong việc tích hợp, xây dựng ứng dụng từ những phần mềm riêng rẽ

Được thiết kế với giao diện thân thiện người sử dụng, TIA Portal thích hợp cho

cả những người mới lẫn những người nhiều kinh nghiệm trong lập trình tự động hóa

Là phần mềm cơ sở cho các phần mềm dùng để lập trình, cấu hình, tích hợp các thiết

bị trong dải sản phẩm Tích hợp tự động hóa toàn diện (TIA) của Siemens

Phiên bản TIA Portal V15 là phiên bản được Siemens tung ra thị trường vào cuối năm 2017 Các ngôn ngữ lập trình LAD, FBD, SCL, STL, GRAPH được hỗ trợ đầy đủ giúp kỹ sư lập trình có thể linh hoạt lựa chọn ngôn ngữ lập trình cho bộ điều khiển của hệ thống [8]

Yêu cầu phải cài đặt NET Framework 3.5 để cài đặt phần mềm

Hình 1 25 Biểu tượng của TIA Portal V15.1

CHƯƠNG II: THIẾT KẾ VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH 2.1 Thiết kế phân cứng.

Hình 2 3 Mô hình thiết kế băng tải trên Factory IO ( Hình chiếu bằng )

2.1.2.2 Cánh tay robot

Hình 2 4 Mô hình cánh tay robot trên Factory IO