LỜI MỞ ĐẦU Cuộc sống con người hiện nay cùng với sự phát triển mạnh của khoa học và kĩ thuật, chúng ta ngày càng đạt được nhiều thành tựu to lớn nhất định ở trong nhiều lĩnh vực khác như
TỔNG QUAN
Đặt vấn đề
Trong kỷ nguyên cách mạng công nghiệp 4.0, việc áp dụng tự động hóa và trí tuệ nhân tạo trong sản xuất và kinh doanh trở thành xu hướng tất yếu nhằm nâng cao năng suất lao động Nhiều nhà máy trên toàn thế giới đã triển khai dây chuyền sản xuất hoàn toàn tự động và sử dụng robot để thay thế lao động con người, giảm thiểu nhân công nhưng vẫn đảm bảo chất lượng sản phẩm với độ chính xác cao.
Với sự phát triển của công nghệ hiện đại, việc kiểm tra lỗi bề mặt, ký tự, và đọc mã vạch, QR code trong quá trình kiểm tra sản phẩm đã trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn Công nghệ xử lý ảnh giúp xác định hướng, vị trí, hình dạng của hàng hóa và linh kiện, từ đó phân loại và sắp xếp chúng một cách chính xác mà không cần đến các hoạt động thủ công tốn thời gian và chi phí.
Nhiều quốc gia như Mỹ, Nhật Bản và Pháp đã nhanh chóng áp dụng xu hướng sử dụng robot kết hợp với camera trong sản xuất Các hãng nổi tiếng như Mitsubishi và ABB cung cấp nhiều dòng sản phẩm, trong đó cánh tay robot MELFA FR Series được sử dụng phổ biến.
Nhóm quyết định chọn đề tài “ROBOT DELTA PHÂN LOẠI SẢN PHẨM SỬ DỤNG PLC S7-1200” để đáp ứng xu hướng toàn cầu hiện nay Mục tiêu của đề tài là xây dựng một hệ thống có tính ứng dụng cao, phục vụ cho việc học tập, nghiên cứu và cải tiến so với các hệ thống hiện tại.
Mục tiêu
Nghiên cứu này tập trung vào việc sử dụng PLC cùng với các thiết bị như cánh tay Robot, HMI, cảm biến và camera để phát triển một mô hình phân loại sản phẩm hiệu quả và chính xác Mục tiêu cụ thể của nghiên cứu là xây dựng một hệ thống hoạt động tốt trong việc phân loại sản phẩm.
- Hệ thống phân loại được sản phẩm theo kích thước(2x2,3x3,4x4) với độ chính xác hơn 95%
- Tốc độ phân loại trên 20 sản phẩm/phút
- Nhận diện được sản phẩm với mọi góc lệch khác nhau
- Robot gắp sản phẩm và đặt đúng vị trí quy định trong hộp
- Băng tải vận chuyển sản phẩm không được phép dừng lại mà phải chạy đồng bộ với cơ cấu phân loại
- Xây dựng một giao diện HMI kết hợp với Winform một cách trực quan, sinh động giúp người dùng có thể dễ dàng vận hành hệ thống.
Nội dung nghiên cứu
Đề tài “ROBOT DELTA PHÂN LOẠI SẢN PHẨM SỬ DỤNG PLC S7-1200” gồm các nội dung như sau:
Chương 1: TỔNG QUAN Ở chương này nhóm đặt ra vấn đề, lý do chọn đề tài, mục tiêu, ý nghĩa thực tiễn cũng như phạm vi của đề tài
Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Trong chương này, chúng tôi sẽ trình bày nguyên lý hoạt động của hệ thống, cùng với tổng quan về các khái niệm xử lý ảnh và PLC Ngoài ra, sẽ có một cái nhìn tổng quát về Realtime Database và vai trò của robot trong ngành công nghiệp.
Chương 3: THI CÔNG PHẦN CỨNG Ở chương này nhóm nêu lên những yêu cầu của hệ thống sau đó thiết kế Solidworks và lựa chọn thiết bị
Chương 4: SƠ ĐỒ KẾT NỐI VÀ THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN Ở chương này nhóm sẽ tiến hành trình bày thuật toán điều khiển, sơ đồ khối và sơ đồ đấu giây hệ thống
Kết quả đạt được của hệ thống sẽ được trình bày ở chương này
Chương 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Dựa trên những kết quả đạt được nhóm sẽ nêu lên những kết luận và hướng phát triển ở chương cuối cùng.
Giới hạn
Đề tài nhóm nghiên cứu có một số giới hạn như sau:
- Hệ thống chỉ có thể phân loại được những sản phẩm có kích thước như đã quy định
- Hệ thống hoạt động với điều kiện ánh sáng ổn định
- Số lượng sản phẩm di chuyển trên băng tải không được liên tục mà phải có thời gian trì hoãn tối thiểu là 2.3s
- Số lượng tối đa của mỗi loại sản phẩm trong hộp dưới 5 sản phẩm
- Tốc độ của băng tải trong quá trình hoạt động phải giữ ở mức cố định
- Chỉ hút được những sản phẩm nhẹ với khối lượng < 1 kg và phải có bề mặt nhẵn.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Yêu cầu của hệ thống
2.1.1 Phân loại sản phẩm theo kích thước
Phân loại sản phẩm theo kích thước: vật cần phân loại ở đây gồm các kích thước 2x2, 3x3, 4x4
Hệ thống cần phân loại chính xác kích thước, vì vậy việc ứng dụng các phương pháp xử lý ảnh là cần thiết để tính toán và gửi tín hiệu đến robot.
Trên thị trường hiện nay, có nhiều linh kiện được sử dụng trong giáo dục và công nghiệp để phân loại sản phẩm, như cần gạt ngang, cảm biến kết hợp cùng cần đẩy, và máy gắp Để đáp ứng đúng yêu cầu của đề tài, hệ thống cần phải gắp sản phẩm một cách chắc chắn, nhanh nhẹn và liên tục Nhằm phù hợp với khả năng tài chính của sinh viên, nhóm chúng tôi đã quyết định lựa chọn linh kiện bơm hút chân không để thực hiện việc gắp sản phẩm và đưa vào vị trí đã xác định trước.
2.1.2 Tìm toạ độ của vật và tiến hành phân loại
Hệ thống sử dụng thuật toán xử lý ảnh kết hợp với camera để phân loại sản phẩm trên băng tải Sau khi camera phát hiện sản phẩm, hệ thống xác định vị trí chính xác của vật và gửi tọa độ cho robot để thực hiện gắp vật Để đảm bảo việc điều khiển vị trí chính xác, cần áp dụng phương pháp điều khiển vị trí (motion control) một cách tự động.
Phương trình động lực học Robot Delta
2.2.1 Cấu tạo tổng quan Robot Delta
Hình 2.1 Cấu tạo cơ bản của Robot Delta Cấu tạo của Robot Delta Hình 2.1 bao gồm:
- Bàn máy động E (𝐸1,2,3) và bàn máy cố định F (𝐹1,2,3)
Ba khâu chủ động 𝐹1𝐽1, 𝐹2𝐽2, 𝐹3𝐽3 kết nối với bàn máy cố định (Base platform) thông qua các khớp quay và được điều khiển bởi ba động cơ Các động cơ này được gắn chặt với bàn máy cố định F, đảm bảo sự ổn định và hiệu suất hoạt động cao.
Ba khâu bị động 𝐽1𝐸1, 𝐽2𝐸2, 𝐽3𝐸3 được cấu tạo dưới dạng hình bình hành, tạo nên một bàn máy động Tính chất hình học của các khâu này cho phép bàn máy hoạt động như một vật rắn chuyển động tịnh tiến trong không gian Do đó, robot có 3 bậc tự do, được xác định bởi 3 tọa độ 𝜃1, 𝜃2, 𝜃3 trong không gian.
2.2.2 Động học thuận Robot Delta
Từ các góc 1 , 2 , 3 Suy ra tọa độ (x 0 , y 0 , z 0 ) của điểm E 0
Nếu ta đã biết góc 1 , chúng ta có thể dễ dàng tìm thấy tọa độ của các điểm J 1 ,
J 2và J 3 Các khớp nối J E 1 1 , J E 2 2 và J E 3 3 có thể tự do xoay quanh các điểm
J 1, J 2 và J 3 tương ứng, tạo thành ba hình cầu có bán kính r e
Hình 2.2 Mô hình động học Robot Delta
Ta di chuyển các tâm của các hình cầu từ các điểm J1, J2 và J3 đến các điểm J1', J2' và J3' bằng cách sử dụng các vector chuyển tiếp E E10, E E20 và E E30 tương ứng Sau quá trình chuyển đổi này, tất cả ba hình cầu sẽ giao nhau tại một điểm 𝐸0 như được thể hiện trong Hình 2.3 phía dưới.
Hình 2.3 Mô hình động học Robot Delta
Để xác định tọa độ (x₀, y₀, z₀) của điểm E₀, chúng ta cần giải quyết ba phương trình dạng (x−xᵢ)² + (y−yᵢ)² + (z−zᵢ)² = r², trong đó tọa độ các tâm hình cầu (xᵢ, yᵢ, zᵢ) và bán kính r đã được biết.
Hình 2.4 Tọa độ các điểm J 1 ' , J 2 ' và J 3 ' trên mặt phẳng Oxy Công thức tính toán:
2 2 cos cos 30 ; cos sin 30 ; sin
2 2 cos cos 30 ; cos sin 30 ; sin
J − +r − +r −r (2.8) Với tọa độ các điểm J J J 1 , 2 , 3 lần lượt là ( x y z 1, 1, 1 ) (, x y z 2, 2, 2 ) (, x y z 3, 3, 3 ) ta có phương trình của ba hình cầu: ( x 1 = 0 )
Từ công thức (2.11) ta rút x theo x 2 và x 3 ta được:
Cho (2.12) và (2.13) bằng nhau, độc lập theo biến x, ta được:
Tương tự cho (2.12) và (2.13) bằng nhau, độc lập theo biến y, ta được:
Cuối cùng, ta cần giải phương trình này và tìm z 0 (chúng ta nên chọn góc phương trình âm nhỏ nhất), và sau đó tính x 0 và y 0
2.2.3 Động học nghịch Robot Delta
Phương trình động học nghịch của Robot Delta là công cụ quan trọng để xác định góc quay của robot dựa trên tọa độ chính xác của vật Mô hình động học nghịch này được thể hiện rõ trong Hình 2.5.
Ta có các thông số đã được xác định khi thiết kế:
+ f : chiều dài cạnh của bệ cố định hình tam giác phía trên
+ e: chiều dài cạnh của bệ di động hình tam giác ở phía dưới
+ r f , r e : chiều dài phần trên và dưới cánh tay robot
Do khớp nối của robot F J 1 1 chỉ có thể xoay trong mặt phẳng YZ, tạo thành hình tròn với tâm tại điểm F 1 và bán kính r f
Hình 2.5: Mô hình động học nghịch Robot Delta
Khớp nối J 1 và E 1 được gọi là khớp nối phổ quát, cho phép E J 1 1 xoay tự do so với E 1, tạo thành hình cầu với tâm tại điểm E 1 và bán kính r e.
Hình 2.6 minh họa động học của cánh tay đòn robot, trong đó giao điểm của hình cầu và mặt phẳng YZ tạo thành một đường tròn với tâm tại điểm E' và bán kính E J 1 ' 1 Điểm E' là phép chiếu của điểm E 1 trên mặt phẳng YZ.
J1 hiện nay được xác định là giao điểm của các đường tròn có bán kính đã biết, với tâm tại E1' và F1 Khi xác định được J1, chúng ta có thể tính toán được góc θ1.
Xét mặt phẳng YZ được biểu diễn như Hình 2.7 bên dưới:
Hình 2.7 Mặt phẳng YZ của mô hình động học nghịch Robot Delta
Xét bệ cố định: tan 30
Ta có hệ phương trình là giao điểm của 2 đường tròn tâm F E 1 , 1 '
Giải hệ phương trình (2.22) ta được:
Chia 2 vế cho2z 0 , ta được:
Giải phương trình bậc 2 , theo biến y J 1 , ta có:
Sau quá trình kiểm nghiệm lại giá trị x y z , , bằng bài toán động học thuận trên matlab, thì giá trị ở công thức (2.36) thỏa mãn các vị trí đó
Khớp F J 1 1 chỉ di chuyển trong mặt phẳng YZ, cho phép chúng ta bỏ qua tọa độ X Sử dụng tính đối xứng của Robot Delta, chúng ta có thể tính toán các góc còn lại 1, 2, 3 Đầu tiên, hãy xoay hệ tọa độ trong mặt phẳng XY quanh trục Z một góc 120 độ theo hướng ngược chiều kim đồng hồ.
21 đồng hồ như Hình 2.8 dưới ta sẽ có khung tham chiếu mới X'Y'Z'
Trong khung tham chiếu của robot Delta, chúng ta có thể xác định các góc 2 và 3 bằng cách áp dụng cùng một thuật toán đã sử dụng để tìm góc 1.
Để xác định tọa độ x0' và y0' cho điểm E0, ta có thể dễ dàng thực hiện bằng cách sử dụng “ma trận xoay” tương ứng.
Tổng quan lý thuyết về các công nghệ xử lý ảnh
2.3.1 Các khái niệm trong xử lý ảnh
Xử lý ảnh số là một lĩnh vực quan trọng trong tin học ứng dụng, tương tự như xử lý dữ liệu bằng đồ họa Nó liên quan đến việc làm việc với các ảnh nhân tạo, được coi là cấu trúc dữ liệu và được tạo ra bởi các chương trình Đồng thời, xử lý ảnh số bao gồm các phương pháp và kỹ thuật biến đổi nhằm truyền tải hoặc mã hóa các ảnh tự nhiên.
Ảnh đen trắng chỉ bao gồm hai màu cơ bản là đen và trắng, được phân chia thành L mức khác nhau Khi sử dụng 8 bit (B=8) để mã hóa các mức đen trắng, giá trị của L sẽ được xác định theo công thức tương ứng.
L=2 B (trong ví dụ của ta L=2 8 = 256 mức)
Nếu L = 2 và B = 1, ta chỉ có hai mức độ: mức 0 và mức 1, tương ứng với ảnh nhị phân Mức 1 biểu thị màu sáng, trong khi mức 0 đại diện cho màu tối Khi L lớn hơn 2, chúng ta có thể tạo ra ảnh với nhiều mức độ màu sắc phong phú hơn.
Ảnh nhị phân mã hóa mỗi điểm ảnh trên 1 bit, trong khi ảnh 256 mức mã hóa mỗi điểm ảnh trên 8 bit Do đó, với ảnh đen trắng sử dụng 8 bit (1 byte) để biểu diễn mức xám, số lượng mức xám có thể được biểu diễn là 256.
Mỗi mức xám được biểu diễn bằng một số nguyên từ 0 đến 255, trong đó mức 0 đại diện cho độ tối nhất và mức 255 đại diện cho độ sáng nhất.
Ví dụ minh họa về sự thay đổi mức xám được thể hiện trong Hình 2.9
Hình 2.9 Minh họa về sự thay đổi mức xám Ảnh màu: Theo lý thuyết của Thomas là ảnh tổ hợp 3 màu cơ bản: đỏ (Red), lục
Các kênh màu Red, Green và Blue (RGB) có khả năng tạo ra nhiều màu sắc khác nhau thông qua phương pháp pha trộn Trong ảnh màu, mỗi phần tử của ma trận đại diện cho ba màu riêng biệt, tương tự như trong ảnh đen trắng Để dễ dàng biểu diễn, các giá trị màu được chuẩn hóa trong khoảng [0,1] Với 256 mức cho mỗi kênh màu chính, một pixel màu có thể biểu diễn lên đến 16,777,216 màu khác nhau.
Hình 2.10 Không gian màu RGB
(c) Ảnh nhị phân Hình 2.11 Các dạng ảnh số: (a) Ảnh màu; (b) Ảnh xám; (c) Ảnh nhị phân
Hình tròn HSV Hình nón HSV
Hình 2.12 Không gian màu HSV Không gian màu HSV hay còn gọi là không gian màu HSB, là một không gian màu dựa trên ba số liệu:
- H (Hue): là vùng màu, thể hiện sự thay đổi màu sắc từ 0 đến 360 độ với: góc 0° cho màu đỏ, 120° cho màu xanh lục và 240° cho màu xanh lam
- S (Saturation): có nghĩa là độ bão hòa, là lượng màu xám trong màu, từ 0 đến
Hiệu ứng mờ nhạt có thể đạt được bằng cách giảm độ bão hòa, giúp tạo ra màu xám hơn Độ bão hòa thường được đánh giá trên thang từ 0 đến 1, trong đó 0 biểu thị màu xám và 1 đại diện cho màu chính.
V (hay B) (Value hay Bright) là chỉ số đo lường giá trị hoặc độ sáng kết hợp với độ bão hòa của màu sắc Thang đo này dao động từ 0 đến 100%, trong đó 0 biểu thị màu đen hoàn toàn và 100 đại diện cho độ sáng tối đa, cho thấy màu sắc rõ ràng nhất.
25 c Xử lí ảnh với không gian màu HSV trong thư viện EmguCV
Trong thư viện EmguCV, giá trị của kênh Hue có phạm vi [0,179], Saturation và Value có phạm vi [0,255]
Không gian màu HSV thường được ưa chuộng trong xử lý ảnh hơn so với không gian màu BGR, nhờ vào khả năng dễ dàng xác định màu sắc Kênh Hue trong HSV chứa dãy màu “bảy sắc cầu vồng” từ đỏ đến tím, giúp nhận diện màu sắc một cách rõ ràng Vì lý do này, việc chuyển đổi ảnh sang không gian màu HSV trước khi thực hiện các bước xử lý tiếp theo là rất cần thiết trong hầu hết các bài toán.
Trong bài toán khoanh vùng màu của sản phẩm cần gắp, để xử lý sản phẩm có màu vàng, nhóm chúng em sẽ thực hiện các bước lọc ra những điểm ảnh có màu "gần" vàng.
- Chuyển ảnh gốc từ BGR sang HSV
- Giới hạn vùng mã của màu vàng, hay những giá trị trong không gian màu HSV “gần” vàng
- Lọc ra những pixel có giá trị nằm trong giới hạn mã màu tìm được
Việc tìm các pixel có màu gần "vàng" là cần thiết vì thực tế, màu sắc như vàng hay bất kỳ màu nào khác đều không có giá trị chính xác Các màu như đỏ cam, đỏ tươi, đỏ thắm hay đỏ hồng thường pha trộn với các màu khác, nhưng vẫn được gọi chung là màu đỏ Ngưỡng khoanh vùng màu sắc có thể thay đổi tùy thuộc vào màu sắc của bức ảnh, và các yếu tố như ánh sáng cùng chất lượng ảnh từ camera cũng có thể làm sai lệch ngưỡng này.
2.3.2 Đường bao và các ứng dụng (Contours) a Khái niệm đường bao Đường bao là một đường cong nối tất cả các điểm liên tục (dọc theo đường
Đường bao (biên) có màu sắc hoặc cường độ đồng nhất, là công cụ quan trọng trong việc phân tích hình dạng và nhận dạng đối tượng Dữ liệu từ đường bao giúp xác định hình dạng và xác định chính xác tâm của vật thể.
Hình 2.15 Minh hoạ tìm về vẽ đường bao của vật b Thuật toán xấp xỉ đường bao (Contour approximation)
Thuật toán này được thiết kế để đơn giản hóa đa đường bằng cách giảm số lượng đỉnh xuống một giá trị ngưỡng nhất định Nói cách khác, quá trình này giúp giảm bớt số đỉnh của đường cong mà vẫn giữ nguyên hình dạng tổng thể của nó.
Hình 2.16 Minh hoạ thuật toán xấp xỉ đường bao
Thuật toán bắt đầu bằng việc lưu tọa độ của điểm đầu và điểm cuối trên đường cong, sau đó vẽ đường thẳng ngắn nhất nối hai điểm này Tiếp theo, thuật toán xác định điểm xa nhất từ đoạn thẳng, biến điểm này thành điểm đầu mới, trong khi điểm đầu và cuối cũ trở thành điểm cuối mới Bất kỳ điểm nào nằm trong khoảng epsilon từ đoạn thẳng sẽ bị loại bỏ, và quá trình này lặp đi lặp lại cho đến khi không còn điểm xa nhất nào tồn tại.
Image Moment là giá trị trung bình có trọng số của cường độ pixel trong hình ảnh Hàm Moment cho phép xác định các thuộc tính cơ bản của hình ảnh, bao gồm diện tích, tâm và thông tin về hướng.
Hình 2.17 Minh hoạ xác định tâm của vật bằng hàm Momen
Tổng quan về SQL
SQL, hay còn gọi là Ngôn ngữ Truy vấn Có cấu trúc, là công cụ quan trọng giúp người dùng truy cập và quản lý cơ sở dữ liệu Với SQL, bạn có thể thực hiện các thao tác như tạo, xóa, sửa đổi và trích xuất dữ liệu một cách hiệu quả.
SQL is used for storing and retrieving data according to RDBMS (Relational Database Management System) standards An RDBMS consists of databases, database engines, data management applications, and other components.
2.4.2 Cấu trúc cơ bản của SQL server
SQL Server được xây dựng trên cấu trúc bảng biểu, kết nối các phần tử dữ liệu liên quan giữa các bảng khác nhau, giúp loại bỏ nhu cầu lưu trữ dữ liệu ở nhiều vị trí trong cơ sở dữ liệu.
Thành phần chính của SQL Server là Database Engine và SQLOS
Database Engine là thành phần quan trọng nhất của SQL Server, chịu trách nhiệm quản lý lưu trữ, xử lý và bảo mật dữ liệu Nó bao gồm nhiều công cụ khác nhau, bao gồm công cụ quản lý tệp, bảng, trang, chỉ mục, bộ đệm dữ liệu và giao dịch cơ sở dữ liệu.
SQLOS là tầng cuối cùng trong kiến trúc tổng thể của SQL Server, đảm nhiệm việc quản lý bộ nhớ, lên lịch nhiệm vụ và khóa dữ liệu Chức năng này giúp tránh các xung đột không mong muốn trong quá trình thực hiện các thao tác cập nhật.
THI CÔNG PHẦN CỨNG
Yêu cầu cơ bản của hệ thống
Sản phẩm được đưa vào hệ thống qua băng tải và được cánh tay Robot gắp chính xác vào vị trí đã thiết kế Để đảm bảo quá trình này diễn ra hiệu quả, việc nhận diện hình ảnh và tọa độ sản phẩm cần phải chính xác thông qua các ứng dụng, thuật toán và phương pháp xử lý ảnh Đề tài nghiên cứu sử dụng các vật phẩm hình vuông với ba kích thước: 2cm x 2cm, 3cm x 3cm và 4cm x 4cm để phân loại kích thước.
3.1.2 Tìm toạ độ chính xác của vật và tiến hành gắp sản phẩm
Phương pháp xử lý ảnh sản phẩm bắt đầu bằng việc nhận diện qua camera, sau đó xác định vị trí chính xác và vẽ đường bao cho sản phẩm Tiếp theo, tọa độ tâm của sản phẩm được xác định và gửi về PC Robot sẽ thu thập dữ liệu và thực hiện gắp sản phẩm dựa trên các giá trị tọa độ đã nhận được.
Yêu cầu hệ thống
3.2.1 Xác định mục tiêu hệ thống
Mục tiêu của đề tài là nhận diện và gắp các sản phẩm đang di chuyển trên băng chuyền, yêu cầu chuyển động của Robot Delta phải song phẳng với đế cố định Thiết kế cần đáp ứng 3 bậc tự do cho cơ cấu Ngoài ra, robot được trang bị một đầu hút ở trung tâm đế dưới để gắp vật từ băng tải và thả vào vị trí mong muốn.
3.2.2 Lập phương án thiết kế mô hình
Hình 3.1 Kết cấu của Robot Delta
Cánh tay robot được thiết kế với 3 nhánh đôi, mỗi nhánh được điều khiển bởi 3 động cơ riêng biệt Mỗi cánh tay bao gồm hai phần: phần trên và phần dưới, được kết nối với giá đỡ thông qua hộp số chắc chắn trên khung Các phần của cánh tay được liên kết với nhau bằng khớp cầu, giúp tăng cường tính linh hoạt Được chế tạo từ nhựa và sợi carbon, cánh tay robot có ưu điểm về trọng lượng nhẹ, khả năng gia công chính xác và độ thẩm mỹ cao, đồng thời không bị ăn mòn hay oxy hóa trong môi trường làm việc, không tạo từ tính nên không gây nhiễu cho các thiết bị điện.
3.2.3 Mô hình trên phần mềm Solidworks
Sau khi xác định mục tiêu đề tài, nhóm đã tham khảo một số mô hình Robot delta kinh điển và các mô hình từ đồ án tốt nghiệp của khóa trước Từ đó, nhóm đã phát triển ý tưởng cho mô hình riêng của mình.
Mô hình bao gồm các bộ phận chính như: đế cố định, đế di động, cánh tay trên, cánh tay dưới, băng tải, phần khung nhôm định hình,
Hình 3.2 Mô hình 3D robot delta
31 Hình 3.3 Mô hình 3D đế cố định Robot
Hình 3.4 Mô hình 3D đế di động Robot
32 Hình 3.5 Mô hình 3D khớp trên Robot
Hình 3.6 Mô hình 3D khớp dưới Robot
Lựa chọn thiết bị
Bảng 3.1 Bảng các thiết bị điện
STT Tên linh kiện Số lượng
9 Relay 1 Động cơ bước và driver điều khiển động cơ bước
Robot Delta cần ba động cơ để điều khiển chính xác chuyển động quay của cánh tay theo góc đã định Động cơ bước và động cơ servo là hai loại động cơ phù hợp, cả hai đều có khả năng điều khiển vị trí với độ chính xác cao Động cơ bước có ưu điểm về chi phí thấp và khả năng kiểm soát góc quay chính xác, nhưng dễ bị trượt bước khi quá tải, gây ra sai lệch và rung động Trong khi đó, động cơ servo có bộ encoder phản hồi tín hiệu, ngăn trượt bước và đảm bảo độ chính xác cao hơn, mặc dù giá thành cao hơn Do yêu cầu về độ chính xác và tốc độ, nhóm chúng tôi đã quyết định chọn động cơ servo cho hệ thống.
Hình 3.7 Động cơ servo điều khiển cánh tay robot Chọn động cơ để điều khiển cánh tay robot là động cơ servo mã hiệu: 573HBM20-
1000 như Hình 3.7 gồm các thông số:
- Điện áp hoạt động 20-50 VDC
- Tốc độ quay 1000 rev/min
PLC với trọng lượng 1.4kg cần kết hợp với driver điều khiển servo HBS57 để phát xung điều khiển động cơ servo Driver này được thiết kế tương thích hoàn hảo với servo 573HBM20-1000.
Hình 3.8 Driver điều khiển động cơ servo HBS57 Thông số kỹ thuật:
- Điện áp đầu vào 20-50 VDC
- Tải dựa trên tự động điều chỉnh dòng điện từ 0-8A
- Tín hiệu xung tương thích: 3.3V / 5V / 24V, không cần điện trở hạn dòng
Aptomat, hay còn gọi là cầu dao tự động (CB), là thiết bị điện quan trọng giúp bảo vệ hệ thống và thiết bị điện khỏi sự cố như quá tải, ngắn mạch và sụt áp Khi phát hiện sự cố, aptomat sẽ tự động ngắt mạch điện, ngăn chặn hư hỏng và giảm thiểu nguy cơ gây nguy hiểm.
Hình 3.9 Aptomat dạng tép của hãng TENGEN
Bộ nguồn chuyển đổi điện áp xoay chiều 220 VAC sang điện áp một chiều 24 VDC, cung cấp năng lượng cho các thiết bị như PLC, bơm hút chân không và động cơ băng tải.
Khi hoạt động, Robot Delta cần xác định vị trí Home, tại đây góc quay của động cơ bước được đặt bằng 0 độ Công tắc hành trình trong dự án này được sử dụng để đảm bảo rằng khi khởi động hoặc reset robot, các cánh tay sẽ thu về cho đến khi chạm vào công tắc, lúc đó sẽ dừng lại.
Công tắc hành trình được đặt vị trí là Home, nổi bật với giá cả hợp lý cho sinh viên và độ bền cao Với nhiều kích thước đa dạng, sản phẩm này đáp ứng nhiều nhu cầu khác nhau, nên được ưa chuộng trong các dự án vừa và nhỏ.
Nguyên lý hoạt động của công tắc hành trình:
Công tắc hành trình được sử dụng để đóng cắt mạch điện, tương tự như việc nhấn nút bằng tay Điểm khác biệt là công tắc này hoạt động dựa trên sự va chạm của các bộ phận cơ khí, biến tín hiệu va chạm thành tín hiệu điện.
Hình 3.11 Công tắc hành trình D35 Thông số kỹ thuật:
- Kiểu dáng công tắc hành trình bánh xe
- Dòng định mức: 15A/250VAC, 0.3A/250VDC
- Tiếp điểm: COM-NO-NC
- Tuổi thọ: 1000000 lần tắc động
Nút nhấn là thành phần thiết yếu trong hệ thống điều khiển, thường kết hợp với PLC để phát tín hiệu điều khiển trong các ứng dụng tự động hóa công nghiệp.
• Động cơ băng tải Động cơ để điều khiển băng tải sử dụng động cơ giảm tốc TG-05L-SR-65-CN086 như Hình 3.13
Hình 3.13 Động cơ giảm tốc TG-05L-SR-65-CN086 Thông số kỹ thuật:
- Tốc độ đầu ra 50 rpm
Hình 3.15 Relay HH62P Thông số kỹ thuật:
– Số lần đóng cắt: 100.000 lần
– Có đèn báo đóng ngắt trên mỗi Relay
– Dòng đóng cắt trên 1 tiếp điểm: 10A / 220vac – 10A / 28vdc
– Số cặp tiếp điểm: 2 cặp NC (thường đóng), 2 CẶP NO (thường mở)
3.3.2 Lựa chọn bộ điều khiển
Robot Delta hiện nay chủ yếu được điều khiển bằng PLC hoặc vi điều khiển, mỗi loại đều có những ưu và nhược điểm riêng Việc lựa chọn giữa hai phương pháp này phụ thuộc vào mục đích sử dụng và yêu cầu kinh tế của từng ứng dụng.
Cả PLC và vi điều khiển đều có khả năng lập trình để điều khiển thiết bị dựa trên tín hiệu điện Để máy móc hoạt động, cần có hệ thống ngõ vào như cảm biến, nút nhấn và công tắc, cùng với các thiết bị chấp hành như relay, contactor và động cơ kết nối với ngõ ra.
Sự khác biệt chính giữa PLC và vi điều khiển nằm ở thiết kế cơ bản, phục vụ cho các ứng dụng khác nhau PLC được sử dụng trong công nghiệp với thiết kế hạn chế nhiễu từ nguồn và từ trường, giúp hoạt động hiệu quả trong môi trường nhà xưởng Hơn nữa, PLC được cấu tạo theo dạng module, cho phép dễ dàng thay thế các chức năng khi gặp sự cố.
Mạch vi xử lý và vi điều khiển chủ yếu chỉ bao gồm CPU, do đó chưa được xử lý các vấn đề liên quan đến chống nhiễu Vì vậy, chúng chỉ được ứng dụng trong một số mô hình hoạt động trong gia dụng hoặc trong lĩnh vực nghiên cứu giảng dạy.
Trong môi trường công nghiệp với điều kiện như độ nhiễu cao và bụi bặm, PLC là lựa chọn lý tưởng để đáp ứng yêu cầu vận hành và dễ dàng thay thế khi gặp sự cố Đặc biệt, để phát xung tốc độ cao cho động cơ servo, cần chọn PLC có ngõ ra transistor, vì ngõ ra này sử dụng linh kiện bán dẫn, đảm bảo độ bền cao và khả năng chịu đựng nhiều lần đóng ngắt Điều này rất phù hợp cho việc điều khiển động cơ bước, động cơ servo, hoặc các ứng dụng cần xung Do đó, PLC S7-1200 (1214C DC/DC/DC) là sự lựa chọn phù hợp cho các yêu cầu này.
Hình 3.16 PLC S7-1200 với CPU 1214C DC/DC/DC
Hình 3.17 Sơ đồ chân của PLC
Bảng 3.2 Bảng các cơ cấu hút vật
STT Tên linh kiện Số lượng
Khi Robot Delta di chuyển đến vị trí của vật để gắp, cần một lực hút để giữ chặt vật Để thực hiện điều này, máy bơm hút chân không Micro 12V – 24V được sử dụng, như hình 3.18 dưới đây, với ưu điểm là hoạt động tương đối yên tĩnh Tuy nhiên, nhược điểm của máy bơm này là khối lượng nặng và kích thước cồng kềnh, do đó cần thiết kế thêm hộp động máy bơm và các dây nối.
Hình 3.18 Bơm hút chân không Micro 24
Thông số của máy bơm hút:
- Điện áp định mức 12-24 VDC
- Lực hút tối đa: 50 KPa
- Lưu lượng 13-15 L/phút, tiếng ồn
