Nhận dạng và phân loại sản phẩm bằng phương pháp xử lý hình ảnh dùng delta robot

Điều này đã được ứng dụng rất nhiều trong lĩnh vực phòng chống tội phạm, y học, thăm dò, quản lý hồ sơ, phân loại chất lượng sản phẩm trong các công nghê sản xuất.. Đây là một đề tài rất

LỜI CẢM ƠN

Trong quãng thời gian ngồi học tập tại giảng đường Đại học Công nghệ TP.HCM, dưới sự dạy bảo của quý thầy, cô và sự giúp đỡ của các bạn trong Khoa Cơ – Điện – Điện tử, đặc biệt là các thầy, cô trong chuyên nghành đã chỉ bảo cho chúng em giúp chúng em tích lũy được nhiều kiến thức quý giá để đến bây giờ chúng em đã hoàn thành

đồ án tốt nghiệp đại học

Thầy Phạm Quốc Phương; người thầy đã hướng dẫn và chỉ giúp tận tình chúng tôi trong thời gian nghiên cứu và thực hiện đồ án này,thầy đã hỗ trợ rất nhiều trong quá trình tìm tòi và nghiên cứu đồ án trên mặt lỹ thuyết cũng như trên việc thực nghiệm Một lần cuối,xin cám ơn thầy Phạm Quốc Phương vì đã hết lòng chỉ dạy với vai trò một người thầy hướng dẫn để chúng tôi có thể hoàn thành nên được một đồ án như ngày hôm nay!Mặc dù đã được chuẩn bị và cố gắng những do kiến thức chuyên môn còn yếu, thời gian có hạn và kinh nghiệm thực tế còn hạn chế nên đồ án của chúng em không tránh khỏi sai sót, chúng em kính mong nhận được sự chỉ bảo của thầy, cô !

Cuối cùng chúng em xin chúc thầy, cô cùng toàn thể các bạn trong lớp nhiều sức khỏe và thành công trong mọi việc

Chúng em xin chân thành cảm ơn! Tp.HCM, ngày tháng năm 2017

SV thực hiện đồ án

Phan Thanh Tú Nguyễn Quốc Sâm Trần Trọng Hồng Anh

TÓM TẮT

Thực hiện đề tài “Phân loại và xử lý ảnh bằng Labview điều khiển Delta robot”

Nghiên cứu khái niệm, nguyên lý làm việc của delta robot 3 bậc tự do sử dụng DC Servo để gắp sản phẩm

Cánh tay robot sẽ di chuyển vật theo lộ trình định trước và lặp lại thao tác khi camera phát hiện vật

Ứng dụng phần mềm LabVIEW giao tiếp với boad mạch Arduino Mega để lập trình cho robot

Ứng dụng phần mềm Solidwords để thiết kế delta robot

Mục lục

TÓM TẮT 3

CHƯƠNG 1 6

GIỚI THIỆU 6

1.1 Đ ẶT VẤN ĐỀ 6

1.2 T ÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI 7

1.3 M ỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI 8

1.4 M ỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU 8

1.5 T ÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC 9

CHƯƠNG 2 10

CƠ SỞ LÝ THUYẾT 10

T ỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG PHÂN LOẠI SẢN PHẨM 10

L ỊCH SỬ PHÁT TRIỂN CỦA ROBOT 15

G IỚI THIỆU XỬ LÝ ẢNH TRONG CÔNG NGHIỆP 19

2.4 N ỘI DUNG ĐỀ TÀI 22

2.4.1 K IỂU 3-PRP A R 22

2.4.2 K IỂU 3-RRP A R 24

2.4.3 K IỂU 3-P2S2S 25

2.4.4 K IỂU 3-R2S2S 26

2.4.5 B ÀI TOÁN VỊ TRÍ 30

2.4.6 H ÌNH HỌC CƠ CẤU 30

2.4.7 Đ ỘNG HỌC ĐẢO 31

2.4.8 C ÁC CẤU HÌNH ĐẶC BIỆT 32

2.5 T HIẾT KẾ PHẦN MỀM BẰNG LABVIEW 36

2.5.1 T ỔNG QUAN VỀ LABVIEW 36

2.5.2 G IAO TIẾP L AB VIEW VỚI A RDUINO UNO 37

2.5.3 K HỐI GIAO TIẾP VỚI A RDUINO 42

2.5.4 G IỚI THIỆU VỀ ADRUINO UNO 44

2.5.5 M ẠCH ĐIỀU KHIỂN TỤ CẦU H L289: 47

2.5.6 Đ ỘNG CƠ GA37: 49

CHƯƠNG 3 56

THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG CƠ KHÍ 56

3.1 T HIẾT KẾ : 56

3.1.1 G IỚI THIỆU SOLIDWORK 56

3.1.2 T HIẾT KẾ R OBOT TRÊN PHẦN MỀM S OLIDWORKS 58

3.1.3 X Ử LÝ ẢNH : 66

3.1.4 L ƯU ĐỒ : 70

3.1.5 C HƯƠNG TRÌNH LABVIEW : 71

3.1.6 A DRUINO CHO LABVIEW : 75

3.2 T HI CÔNG 77

CHƯƠNG 4 85

KẾT QUẢ THỰC HIỆN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 85

4.1 TÓM TẮT ĐỀ TÀI 85

4.2 KẾT QUẢ THỰC HIỆN 85

4.3 MỘT VÀI ĐỀ NGHỊ 86

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 1.1 Đặt vấn đề

Trong quá trình hội nhập hiện nay Việc hiện đại hóa các ngành sản xuất và nâng cao,tìm kiếm thông tin,học hỏi là một quá trình không thể thiếu đối với bất kỳ một cá nhân lẫn,một quốc gia nào Nếu như một cá nhân hay một tập thể nào thiếu thông tin và tri thức cũng như cá nhân và tập thể đó đã đi lùi lại so với sự tiến bộ của xã hội Vậy nên,việc hiện đại hóa là một nhu cầu thiết yếu của mỗi tổ chức trong xã hội; với suy nghĩ đó! Nhiều cơ sở sản xuất,chế biến ở nước ta đã bắt đầu ứng dụng công nghệ hiện đại vào một số khâu quan trọng như dây chuyền đóng gói,dây chuyền quản lý thiết bị điện,.v.v.v

Sự phát triển kỹ thuật nhận dạng ảnh đã góp phần hỗ trợ, giúp đỡ rất lớn vào các lĩnh vực khác để thực hiện các công việc ngày càng mang lại nhiều hiểu quả kinh tế, giải quyết được các vấn đề phức tạp một cách chính xác và tin cậy Điều này đã được ứng dụng rất nhiều trong lĩnh vực phòng chống tội phạm, y học, thăm dò, quản lý hồ sơ, phân loại chất lượng sản phẩm trong các công nghê sản xuất

Kỹ thuật robot là một khâu không thể thiếu trong các công nghệ sản xuất hiện đại Sự có mặt của các tay máy trong các dây chuyền sản xuất nhằm mang lại hiểu quả sản xuất cao hơn, chất lượng sản phẩm tốt hơn và môi trường làm việc được an toàn hơn

Phân loại sản phẩm trong dây chuyền sản xuất là một công đoạn rất quan trọng bởi nó quyết định đến năng suất, chất lượng sản xuất Có nhiều phương án để phân loại sản phẩm đã được phổ biến trong công nghiệp, tuy nhiên thì phương pháp kỹ thuật nhận

dạng để phát hiện đặc điểm, tính chất của sản phẩm, phế phẩm và điều khiển tay máy đến để phân loại là một giải pháp tối ưu Tuy nhiên đối với những doanh nghiệp vừa và nhỏ thì chưa được hoàn toàn áp dụng trong những khâu phân loại, đóng bao bì mà còn

sử dụng nhân công, chính vì vậy năng suất còn chưa cao và chưa đạt hiểu quả tốt nhất Trong thực tế cuộc sống và những kiến thức mà chúng em đã học được ở trường muốn tạo ra hiệu suất lao động lên gấp nhiều lần, đồng thời vẫn đảm bảo được độ chính xác cao về kích thước sản phẩm được sản xuất đòi hỏi phải có mẫu mã và kích thước màu sắc chính xác và nó giúp cho quá trình sản xuất và chất lượng sản phẩm được nâng cao

Vì thế,với tiêu chí học hỏi và tiếp thu những điều mới lạ là một trong những lý do thiết yếu đối với chúng tôi khi nghiên cứu đồ án delta robot này Đây là một đề tài rất thú vị,không chỉ ứng dụng trong quá trình sản xuất dây chuyền công nghệ cao mà còn có thể ứng dụng trong những công việc khác như:trong lĩnh vực nghiên cứu các vật chất có hại cho con người,trong việc lắp ráp và vẽ mô hình 3D đang là một xu thế khá nổi bật của các doanh nghiệp,các công ty xây dựng hiện nay Với khả năng nắm bắt thông tin tốt,xử lý nhanh và hoạt động chính xác…Chúng tôi tin nó sẽ là một tiền đề phát triển của tương lai

1.2 Tính cấp thiết của đề tài

Ngày nay, cùng với sự phát triển của các ngành khoa học kỹ thuật, kỹ thuật điện tử mà trong đó điều khiển tự động đóng vai trò hết sức quan trọng trong mọi lĩnh vực khoa học kỹ thuật, quản lý, công nghiệp tự động hóa, cung cấp thông tin Do đó chúng ta phải nắm bắt và vận dụng nó một cách có hiểu quả nhằm góp phần vào sự phát triển nền khoa học kỹ thuật thế giới nói chung và trong sự phát triển kỹ thuật điều khiển tự động nói riêng

Sự kết hợp giữ ngành điện tử và cơ khí là một bước tiến quan trọng trong sự phát triển của tự động hóa trong công nghiệp Hiện nay đất nước ta đang trong quá trình phát triển

và hội nhập, chính vì thế các mặt hàng được sản xuất ra không những đạt tiêu chuẩn về

chất lượng, mà còn đòi hỏi phải có độ chính xác cap về hình dạng, kích thước màu sắc Cho nên từ đó các khu công nghiệp được hình thành với nhiều thiết bị máy móc hiện đại

để phối hợp với nhu cầu sản xuất để tạo ra chất lương sản phẩm tốt và năng suất tối đa nhất Chính vì vậy chúng em đã tìm hiểu về đề tài này và hy họng có thể phát triển để ứng dụng rộng rãi ở trong các nhà máy, xí nghiệp,…

1.3 Mục tiêu của đề tài

 Thiết kế và thi công mô hình phân loại sản phẩm theo màu sắc sử dụng xử lý hình ảnh

 Phân loại được các màu sắc của sản phẩm theo yêu cầu (phân loại 2 màu cơ bản: Xanh và đỏ)

 Thiết kế delta robot dùng để gắp vật

 Thiết kế giao diện điều khiển của mô hình qua phần mềm LabVIEW giao tiếp với mạch Arduino Mega

1.4 Mục đích nghiên cứu

Xuất phát từ những tò mò và ham muốn thúc đẩy của những người làm kỹ thuật, vận hành và đứng máy sản xuất các công ty, nhà máy sản xuất về những thao tác nguy hiểm, trở ngại cấp và lấy sản phẩm ảnh hưởng đến hiểu quả sản xuất, ảnh hưởng đến chất lượng của sản phẩm và thiết bị công tác,… Đặc biệt là các các ngành sản xuất đòi hỏi tính chính xác cao như các công ty dược sản xuất thuốc và các công ty sản xuất bia phải kiểm tra đầy đủ số lượng thuốc trong một vỉ hoặc kiểm tra tem nhãn của chai bia Vậy vấn đề đặt ra phải làm sao kiểm tra chính xác nhất, hiểu quả nhất mà năng xuất vẫn đạt được mức cao nhất

Giải quyết bài toán này phải thực hiện các bước sau:

 Sự dụng camera để quét và nhận dạng các sản phẩm

 Xử lý ảnh xem sản phẩm đạt chuẩn hay không nếu bị lỗi thì sản phẩm sẽ bị gạt

ra

 Điều khiển tay máy để gấp các sản phẩm đúng vị trí cài đặt

Đây là bài toán có nội dung tương đối khó đòi hỏi thời gian dài công sức và kinh phí nhiều

Do đó với mục đính bước đầu nghiên cứu một cách cơ bản nhất Nên nhóm chúng em

chỉ nhận dạng và phân loại 2 sản phầm có màu sắc khác nhau

1.5 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước

Lĩnh vực nhận dạng và kết hợp điều khiển tay máy được nghiên cứu rất rộng và mạnh mẽ ở các công ty, trường đại học, viện nghiên cứu của các nước trên thới giới Kết quả đã ứng dụng vào cuộc sống, sản xuất như nhận dạng mặt, cơ thể, vân tay con người, kỹ thuật chuẩn đoán các tế bào bệnh bên trong cơ thể người, phẫu thuật chăm sóc

và chẩn đoán bệnh từ xa, Thám hiểm vật thể ngoài trái đất, thực hiện các công việc trong các phòng thí nghiệm độc hại, phát hiện và gỡ bom mìn, Những sản phẩm này thường có giá thành rất cao

Ở trong nước, những năm gần đây các trường đại học và viện cũng đã có nhiều nghiên cứu về vấn đề nhận dạng ảnh, kỹ thuật robot những vẫn chỉ là đang nghiên cứu chưa đưa ra, hay công bố kết quả mang tính chất ứng dụng thực tiễn

Phân loại sản phẩm là một bài toán đã và đang được ứng dụng rất nhiều trong thực tế hiện nay Với việc dùng sức người, đối với các công việc đòi hỏi

sự tập trung cao và có tính lặp lại, thì các công nhân khó đảm bảo được sự chính xác trong công việc Chưa kể đến có những khâu phân loại dựa trên các chi tiết kĩ thuật rất nhỏ mà mắt thường khó có thể nhận ra Điều đó sẽ ảnh hưởng trực tiếp tới chất lượng sản phẩm và uy tín của nhà sản xuất Vì vậy, hệ thống tự động nhận dạng và phân loại sản phẩm ra đời là một sự phát triển tất yếu nhằm đáp ứng nhu cầu tất yếu này

Thuật ngữ “Robot” lần đầu tiên xuất hiện năm 1922 trong tác phấm

“Rosum’s Universal Robot “ của Karal Capek Theo tiếng Séc thì Robot là người làm tạp dịch Trong tác phâm này nhân vật Rosum và con trai ông đã tạo ra những chiếc máy gần giống như con người để hầu hạ con người

Hơn 20 năm sau, ước mơ viễn tưởng của Karel Capek đã bắt đầu thành hiện thực Ngay sau chiến tranh thế giới lần thứ 2, ở Mỹ đã xuất hiện những tay máy chép hình điều khiến từ xa, trong các phòng thí nghiệm phóng xạ

Năm 1959, Devol và Engelber đã chế tạo Robot công nghiệp đầu tiên tại công ty Unimation

Năm 1967, Nhật Bản mới nhập chiếc Robot công nghiệp đầu tiên từ công ty AMF (Americal Machine and Foundry Company) của Mỹ Đến năm

1990 có hơn 40 công ty của Nhật, trong đó có những công ty khổng lồ như Hitachi, Mitsubishi và Honda đã đưa ra thị trường nhiều loại Robot nối tiếng

Từ những năm 70, việc nghiên cứu nâng cao tính năng của robot đã chú

ý nhiều đến sự lắp đặt thêm các cảm biến ngoại tín hiệu để nhận biết môi trường làm việc Tại trường đại học tống hợp Stanford (California, Mỹ), người ta đã tạo ra loại Robot lắp ráp tự động điều khiên bằng vi tính trên cơ

sở xử lý thông tin từ các cảm biến lực và thị giác Vào thời gian này công ty IBM đã chế tạo Robot có các cảm biến xúc giác và cảm biến lực điều khiển bằng máy vi tính đế lắp ráp các máy in gồm 20 cụm chi tiết

Những năm 90 do áp dụng rộng rãi các tiến bộ khoa học về vi xử lý và công nghệ thông tin, số lượng Robot công nghiệp đã tăng nhanh, giá thành giảm đi rồ rệt, tính năng đã có nhiều bước tiến vượt bậc Nhờ vậy Robot công nghiệp đã có vị trí quan trọng trong các dây truyền sản xuất hiện đại Ngày nay, chuyên ngành khoa học nghiên cứu về Robot “Robotics” đã trở thành một lĩnh vực rộng trong khoa học, bao gồm các vấn đề cấu trúc cơ cấu động học, động lực học, lập trình quỹ đạo, cảm biến tín hiệu, điều khiển chuyển động,…

Đất nước ta đang trong quá trình phát triển và hội nhập, chính vì thế các mặt hàng được sản xuất ra không những phải đạt tiêu chuẩn về chất lượng, mà

còn đòi hỏi phải có độ chính xác cao về hình dạng, kích thước, trọng lượng, màu sắc… Cho nên từ đó các khu công nghiệp được hình thành với việc chú trọng đầu tư dây chuyền thiết bị máy móc hiện đại để phối hợp với nhu cầu sản xuất, và để tạo ra năng suất cao hơn trong quá trình sản xuất

Trên thực tế có rất nhiều phương pháp phân loại sản phẩm và có khi sử dụng đan xen nhiều phương pháp lại với nhau để đạt được kết quả tốt nhất Dưới đây là một số phương pháp phân loại sản phẩm trên thực tế và phạm vi ứng dụng của chúng

Phương pháp phân loại sản phẩm theo chiều cao: thường được áp dụng trong nhiều nhà máy đóng chai, đóng hộp,…

Phương pháp phân loại sản phẩm theo kích thước: thường được áp dụng trong việc phân loại hạt như trong các nhà máy cà phê, điều, các loại củ quả,… Phương pháp phân loại sản phẩm theo trọng lượng: thường được áp dụng cho việc phân loại các sản phẩm đóng hộp và các loại bánh kẹo, vật liệu xây dựng,…

Phương pháp phân loại sản phẩm theo màu sắc: phương pháp này được áp dụng rất rộng rãi trong sản xuất như việc phân loại quả chín: Cà chua, táo, xoài,… Phân loại thực phẩm bị biến đổi màu sắc ví dụ như sữa …, Phân loại màu sơn, màu sắc chuẩn của gạch, các bao bì ,…

Phương pháp phân loại sản phẩm theo hình dạng (phân tích hình ảnh) cách phân loại này có thể giải quyết các vấn đề tại nhà máy gạch Granit với dây chuyền phân loại gạch chính và phế phẩm, kiểm tra lỗi

Các hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc trong công nghiệp hiện nay

Trong các hệ thống sản xuất công nghiệp hiện nay nói chung cũng như các hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc nói riêng thì nhu cầu về năng xuất lao động cũng như chất lượng của sản phẩm được đòi hỏi rất cao Chính

vì vậy mà các dây chuyền công nghệ tiến tiến và hiện đại nhất đã được áp dụng rất nhiều trong sản xuất ở các nhà máy, xí nghiệp

Sau đây là một số các hệ thống máy móc, trang thiết bị được sử dụng trong sản xuất:

Dây chuyền tự động nhận dạng, phân loại gạch ốp lát Granite sử dụng camera thu nhận ảnh

Hệ thống còn có thể được dùng trong việc phân loại các sản phẩm in ấn, thực phẩm

và gỗ

Hình 2.1: Dây chuyền tự động nhận dạng, phân loại gạch ốp lát

Hình 2.2: Dây chuyền sản xuất nước ngọt

Hình 2.3: máy in 3D đang mô phỏng theo ý đồ

Lịch sử phát triển của robot

Thuật ngữ ROBOT xuất hiện vào năm 1920 trong một tác phẩm văn học của nhà văn Tiệp Khắc có tên Karel Capek

Thuật ngữ Inducstrial Robot (IR), xuất hiện đầu tiên ở Mỹ do công ty AMF (American Manchine and Foundry company) quảng cáo, mô tả một thiết bị mang dáng dấp và có một số chức năng như tay người được điều khiển tự động để thực hiện một số thao tác sản xuất Thiết bị có tên gọi Versatran

Quá trình phát triển của IR có thể tóm tắt như sau:

-Từ những năm 50 ở Mỹ xuất hiện viện nghiên cứu đầu tiên

-Đầu những năm 60 xuất hiện sản phẩm Versatran của công ty AMF

-Ở Anh người ta nghiên cứu và chế tạo các IR theo bản quyền của Mỹ 1967

-Ở các nước Tây Âu như: Đức, Ý, Pháp, Thụy Điển, từ những năm 1970

Hình 2.4: Robot song song đang phân loại sản phẩm

-Châu Á có Nhật bắt đầu nghiên cứu ứng dụng IR từ năm 1968

Đến nay trên thế giới có khoảng trên 20 công ty sản xuất IR trong số đó có 80 công

ty của Nhật, 90 công ty của các nước Tây Âu, 30 công ty của Mỹ và một số công ty ở Nha,…

Theo chủng loại, mức độ điều khiển và khả năng nhận biết thông tin của tay máy và người máy đã được sản xuất trên thế giới có thể phân loại cái IR thành các thế hệ sau:

 Thế hệ 1: Thế hệ có kiểu điều khiển theo chu trình dạng chương trình cứng không có khả năng nhận biết thông tin

 Thế hệ 2: Thế hệ có kiểu điều khiển theo chu kỳ dạng chương trình mềm bước đầu đả có khả năng nhận biết thông tin

 Thế hệ 3: Thế hệ có kiểu điều khiển dạng tinh khôn, có khả năng nhận biết thông tin và bước đầu đã có một số chức năng lý trí của con người

Đối với tay máy công nghiệp đã có hơn 250 loại, trong số đó có hơn 40% là loại tay máy có kiểu điều khiển đơn giản thuộc thế thứ nhất

Sự xuất hiện của robot và sự gia tăng vai trò của chúng trong sản xuất và xã hội loài người làm xuất hiện một ngành khoa học mới là ngành robot học (Robotic) Trên thế giới ở nhiều nước đã xuất hiện những viện nghiên cứu riêng về robot Ở Việt Nam, từ những năm giữa của thập kỹ 80 đã có viện nghiên cứu về robot

Tình hình phát triển của robot trên thế giới:

Sự phát triển của khoa học kỹ thuật ngày càng nhanh góp phần nâng cao năng suất lao động Đặt biệt sự ra đời và phát triển của công nghệ chế tạo robot nhằm tạo ra sự tự động hóa trong quá trình sản xuất giảm đi sức lao động bằng tay chân của người lao động

Đối với các nước ngoài, lĩnh vực tự động hóa đã xuất hiện rất sớm, tới nay ngành tự động hóa đã đạt được nhiều thành tựu hết sức to lớn, hỗ trợ đắc lực con người trong nhiều lĩnh vực:

Trong công nghiệp

Trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học

Hình 2.7: Robot công nghiệp sản xuất xe hơi

Hình 2.8: Robot thảm hiểm của NASA

Trong lĩnh vực dân dụng

Trong hình tượng hướng đên tương lai

Hình 2.9: robot lau dọn tự động

Hình 2.10: robot sophia

Tự động hóa đã trở thành một trong những ngành mũi nhọn của nhiều nước trên thế giới, với sự phát triển không ngừng của công nghệ, robot không còn là những cổ máy

vô tri, vô giác chỉ biết lập đi lập lại một công việc nhất định mà nó đã bắt đầu có cảm súc, suy nghĩ và hành động như một sinh vật, từ đó ngành tự động hóa đã mở ra nhiều ứng dụng hết sức phong phú Những hệ thống robot gần giống như con người lần lượt được các hãng như Honda Asimo, Mitsubishi, Sony, Cho ra đời chứng tỏ sự phát triển

và tương lai của ngành tự động hóa là rất mạnh mẽ

Tình hình phát triển robot ở Việt Nam:

Riêng ở nước ta lĩnh vực này còn khá mới mẻ Chúng ta đang ở giai đoạn đầu của thời kỳ công nghiệp hóa và hiện đại hóa đất nước, đa số các máy móc của chúng ta trong các nhà máy xí nghiệp đều đã lỗi thời và hết sức lạc hậu, chúng không còn thích hợp trong việc sản xuất Việc đầu tư mới các thiết bị này ta đều phải nhập ngoại mà chưa thể tự chế tạo được, do đó tự động hóa được xem như trong bảy nghành công nghiệp mũi nhọn cần đầu tư phát triển để nó có thể đáp ứng trước sự đòi hỏi của nghành công nghiệp nước nhà Để có thể làm được điều đó chúng ta cần có một lực lượng nhân lực hung hậu cả về số lượng lẫn trình độ chuyên môn cùng với sự đầu tư về trang thiết

bị cơ sở vật chất

Đứng trước nhu cầu đó trước nhu cầu thực tế đó cộng với long đam mê của bản than, chúng em đã bắt tay vào thực hiện đề tài này với sự giúp đỡ tận tình về kiến thức, tài chính và sự động viên nhiên tình của thầy cô Mong đóng góp một phần sứ lực vào sự phát triển của nước nhà

Giới thiệu xử lý ảnh trong công nghiệp

Công nghiệp phải ngày càng chính xác và nhanh chóng để đáp ứng được xu thế hiện đại hóa Các ngành công nghiệp đóng gói, dược phẩm củng như trong lĩnh vực điện, điện tử là những ngành đòi hỏi sự chính xác trong kiểm tra đầu ra, và dể thay thế con

người trong việc kiểm tra thành phẩm với một tốc độ và sự chính xác cao, công nghệ xử

lý ảnh ra đời và không ngừng phát triển để ngày càng hoàn thiện hơn

Một số ví dụ cho thấy xử lý ảnh được ứng dụng rất nhiều trong công nghiệp:

 Trong công nghiệp đóng gói, người ta sử dụng hệ thống xử lý ảnh để kiểm tra xem các sản phẩm đã được dán nhãn chưa hoặc kiểm tra nhãn hiệu bao bì có đúng với thành phần chuẩn bị được đóng gói không

 Trong công nghiệp dược phẩm, áp dụng hệ thống xử lý ảnh để kiểm tra số lượng viên thuốc có trong vỉ thuốc

 Trong lĩnh vực điện, điện tử xử lý ảnh dùng để phát hiện sự thiếu sót các mối hàn sau khi hàn các chân linh kiện vào board mạch

 Hiện nay, camera sử dụng trong công nghiệp có nhiều loại như: Area scan

camera, line scan camera và network camera

 area scan camera, cung cấp chất lượng hình ảnh hàng đầu với tỷ lệ giá/hiệu suất nổi bật Được áp dụng trong nhiều lĩnh vực, từ tự động hóa nhà máy và giám sát giao thông (ITS) đến hệ thống bán lẻ, dược phẩm

 Line scan camera, thích hợp cho các ứng dụng cần cả tốc độ cao và chất lượng hình ảnh cao Loại camera này không theo dõi toàn bộ ảnh mà đánh giá ảnh chính xác theo từng dòng Thường được sử dụng trong quá trình kiểm tra chất lượng hàng hóa và quy trình phân loại

 Network camera, thường được sử dụng để giám sát với chất lượng hình ảnh vượt trội và hiệu suất mạnh mẽ trong môi trường ánh sáng thấp

Một hệ thống xử lý ảnh tốt không chỉ cần camera tốt mà còn cần đến một ống kính chính xác cho ứng dụng Các tiêu chí căn cứ để lựa chọn được một ống kính chính xác là:

Kích thước cảm biến và vòng tròn ảnh:

 Độ phân giải và kích thước pixel

 Tác động của tiêu cự và kích thước cảm biến

2.4 Nội dung đề tài

Yêu cầu của đề tài là phân loại sản phẩm bằng xử lý ảnh, chúng tôi quyết định phát triển thêm vào đề tài là dùng delta robot 3 bậc tự do để phân loại thay vì băng tải Tận dụng những vật liệu có sẵn như mica, linh kiện điện tử và các board mạch có sẵn như Arduino Mega, DC Servo và với sự hướng dẫn của thầy Phạm Quốc Phương nên chúng

tôi quyết định thực hiện đề tài: “Thiết kế và thi công phân loại sản phẩm bằng xử lý ảnh

dung Delta robot”

Một sô loại delta robot

Robot Delta là cơ cấu động học song song ba bậc tự do Loại cơ cấu này có ba nhánh, với mỗi nhánh, một đầu được nối vào giá cố định bằng khớp tịnh tiến hoặc khớp quay còn đầu kia được nối vào một giá di động thông qua cơ cấu hình bình hành Với cấu trúc hình học như vậy nên giá đi động luôn định hướng và chỉ có thể chuyển động tịnh tiến theo 3 trục XYZ

Hình 2.12 Cấu trúc kiểu 3-PRPaR

Bậc tự do (dof):

Số khâu (kể cả khâu cố định) của cơ cấu n = 17

Số bậc tự do tương đối của các khớp

Số bậc tự do của cơ cấu F = λ(n − j − 1) +fi− ft+ Rtr+ Rth

= 3

Số khâu (kể cả khâu cố định) của cơ

Số bậc tự do tương đối của các khớp

Số ràng buộc trùng trong cơ cấu Rtr = 6

Số ràng buộc thừa trong cơ cấu Rth = 6

Số bậc tự do của cơ cấu F = λ(n − j − 1) +fi− ft+ Rtr+ Rth

Số khâu (kể cả khâu cố định) của cơ cấu n = 11

Số bậc tự do tương đối của các khớp

Số ràng buộc trùng trong cơ cấu Rtr = 0

Số ràng buộc thừa trong cơ cấu Rth = 0

Số bậc tự do của cơ cấu F = λ(n − j − 1) +fi− ft + Rtr+ Rth

= 3

2.4.4 Kiểu 3-R2S2S

Kiểu này có ba nhánh và mỗi nhánh gồm có một khớp dẫn động quay (R), bốn khớp cầu

(S) nối hai thanh theo dạng hình bình hành

Hình 2.15 Cấu trúc kiểu 3-R2S2S

Bậc tự do (dof):

Số khâu (kể cả khâu cố định) của cơ cấu n = 11

Số bậc tự do tương đối của các khớp

Số ràng buộc trùng trong cơ cấu Rtr = 0

Số ràng buộc thừa trong cơ cấu Rth = 0

Số bậc tự do của cơ cấu F = λ(n − j − 1) +fi− ft + Rtr+ Rth

= 3

Cấu trúc hình học một nhánh của Delta Robot 3R2S2S

Với mục tiêu là triển khai loại robot song song 3 bậc tự do kiểu delta sao cho việc thi công đơn giản, giá thành rẻ và không gian làm việc rộng rãi thì ta sẽ chọn kiểu cấu trúc này để phân tích tính toán và thiết kế

Cấu trúc hình học của Delta Robot được định nghĩa như hình 2.1

Hình 2.16 Cấu trúc hình học của Delta Robot 3R2S2S

Theo cấu trúc này, Delta Robot gồm có:

Một giá cố định Trên giá cố định này người ta tạo ba thành phần khớp quay và có đường tâm quay kéo dài cắt nhau và tạo thành một tam giác đều, các đường trung trực của tam giác cắt nhau tại điểm O là tâm của giá cố định

Một bệ di động Giá di động này chính là nơi mà ta sẽ gá đầu công tác lên đó

Ba chân kiểu R2S2S (trong đó: R tương ứng là khớp quay, S tương ứng là khớp cầu) Mỗi chân được nối một đầu vào khớp phát động trên giá cố định (khớp quay) và đầu còn lại được nối vào bệ di động

Theo đó cơ cấu robot được lược đồ hóa như sau:

Hình 2.17 Lược đồ hóa cấu trúc cơ cấu Delta Robot

Hình 2.18 Cấu trúc của một nhánh Delta Robot

Một nhánh của Delta Robot có kiểu R2S2S trong đó khớp R được chọn làm khớp phát động, khớp này có một thành phần khớp gắn cố định trên giá cố định và thành phấn khớp còn lại gắn trên khâu phát động và nối với bệ di động thông qua hệ thống các khâu

và khớp còn lại có kết cấu hình bình hành

2.4.5 Bài toán vị trí

Theo các hình 2.17 và hình 2.18 , ta ký hiệu:

+ Hệ tọa độ quy chiếu nền Oxyz là RO

+ Hệ tọa độ cố định gắn tại các điểm Ai (Axyz)i là RAi

+ Hệ tọa độ động gắn tại các điểm Ci (Cxyz)i là RCi

+ Hệ tọa độ động gắn trên giá di động tại điểm P (Puvw) là RP

2.4.6 Hình học cơ cấu

Dựa vào hình 2.18 ta có phương trình vòng kín trên mỗi nhánh là:

AiBi

̅̅̅̅̅̅ + B̅̅̅̅̅̅iCi = OP̅̅̅̅ + PC̅̅̅̅̅ − i OA̅̅̅̅̅ i (2.1) Biểu diễn phương trình (2.1) trong hệ tọa độ RAi ta có:

[

acθ1i + bsθ3ic(θ1i + θ2i)

bcθ3iasθ1i + bsθ3is(θ1i+ θ2i)

Các biểu thức (2.2) và (2.3) chỉ rõ điểm Ci trong hệ tọa độ RAi, a và b là chiều dài các khâu AiBi và BiCi; 𝐩 = |xp yp zp|T là vector vị trí điểm P trong hệ tọa độ RO

2.4.7 Động học đảo

Trong động học đảo, với vector vị trí p cho trước, cần tìm các góc khớp θ11, θ12

và θ13 cần thiết để di chuyển bệ di động đến vị trí mong muốn Với p đã biết, vị trí Ci

cũng biết (theo phương trình 2.3)

Xét bề mặt được tạo ra do thanh BiCi quét quanh tâm quay Ci , đó là mặt cầu có tâm

là Ci và bán kính là b Thanh AiBi quay quanh trục quay đặt tại Ai tạo thành vòng tròn tâm Ai trong mặt phẳng chuyển động AiBi Nghiệm của bài toán động học đảo là giao

tuyến giữa vòng tròn và mặt cầu (Hình 2.19.)

Theo tương quan hình học của vòng tròn và mặt cầu đã nêu, ta có 4 trường hợp có thể xảy ra:

 Vòng tròn xuyên qua cầu cho hai nghiệm

 Vòng tròn tiếp xúc cầu cho một nghiệm

 Vòng tròn nằm trên mặt cầu, cho vô số nghiệm Tuy nhiên điều này không thể xảy ra vì bệ di động và đế cố định không thể chiếm cùng mặt phẳng

 Vòng tròn và mặt cầu không có điểm chung, nên bài toán không có nghiệm

Hình 2.19 Hai nghiệm động học đảo của một nhánh

𝜃 1𝑖

𝜃1𝑖′

Ta sẽ giải phương trình (2.2), giải phần tử thứ 2 của phương trình (2.2) sẽ có hai nghiệm θ3i:

Ứng với từng tập hợp nghiệm θ2i , θ3i , phương trình (2.2) có một nghiệm θ1i Tuy nhiên, bốn tập hợp nghiệm chỉ cho hai giá trị θ1i phân biệt Hơn nữa, đối với từng nghiệm θ1i , hai giá trị θ2i có hiệu là π và tổng bằng 0 Từ các quan hệ này và dạng hình học của nhánh, mỗi nhánh được coi là có cùng vị trí vật lý đối với từng θ1i Đối với từng nhánh với bốn tập hợp nghiệm, thực tế chỉ có hai vị trí phân biệt

Giải động học đảo là khảo sát phương trình (2.6) và xét các trường hợp đặc biệt:

Nếu |𝑦𝐶𝑖| < 𝑏 và |𝑘| < 1 hai nghiệm tương ứng với hai vị trí mà đường tròn được

quét bởi thanh AiBi cắt mặt cầu do thanh BiCi quét quanh tâm Ci

Nếu |𝑦𝐶𝑖| = 𝑏 và 𝑥𝐶𝑖2 + 𝑧𝐶𝑖2 = 𝑎2 , vòng tròn và mặt cầu tiếp xúc nhau, cơ cấu chấp hành ở một vị trí

Nếu |𝑦𝐶𝑖| > 𝑏 , vòng tròn và mặt cầu không cắt nhau, không có nghiệm thực

2.4.8 Các cấu hình đặc biệt

Để tìm các trạng thái đặc biệt của cơ cấu ta sẽ thành lập ma trận Jacobi của cơ cấu

chấp hành Delta Robot Cơ cấu này chỉ có ba bậc tự do tịnh tiến, từ hình 2.18 , phương

trình vòng kín nhánh i là:

OP

̅̅̅̅ + PC̅̅̅̅ = OAi ̅̅̅̅̅ + Ai ̅̅̅̅̅̅ + BiBi ̅̅̅̅̅ iCi (2.8) Lấy vi phân phương trình (3.13) theo thời gian:

vP = ω1i× ai + ω2i × bi (2.9) với vP là vận tốc tuyến tính của bệ di động, ai = AiBi , bi = BiCi , ωji là vận tốc góc khâu j của nhánh i Khâu AiBi là nhánh thứ nhất và khâu BiCi là nhánh thứ hai

Trong đó, vector đầu vào là 𝐪̇ = |θ̇11 θ̇12 θ̇13|T và vector đầu ra là 𝐯𝐩 =

|vxp vyp vzp|T Tất cả các biến khớp khác đều là biến thụ động, để khử chúng cần nhân hai vế phương trình với bi :

sθ1i]

Jix = c(θ1i+ θ2i)sθ3icϕi − cθ3isϕi

Jiy = c(θ1i + θ2i)sθ3isϕi + cθ3icϕi

Jiz = s(θ1i + θ2i)sθ3i

Chú ý, ji = |jix jiy jiz|Tlà vector đơn vị có hướng từ Bi đến Ci và được tính trong hệ tọa độ có định RO

Phương trình được viết ba lần theo i = 1, 2, 3 sẽ có ba phương trình vô hướng , được

Trạng thái đặc biệt động học đảo

Từ phương trình trạng thái đặc biệt động học đảo xảy ra khi det(Jq) = 0, tức là thỏa mãn một trong các điều kiện sau:

Trạng thái như phương trình (3.18) xảy ra khi khâu AiBi và BiCi cùng thuộc một mặt

phẳng Hình 2.18 và hình 2.19 tương ứng với trạng thái đặc biệt động học đảo khi

θ2i = 0 và θ2i = π

Hình 2.20 Cấu hình đặc biệt động học đảo trong đó 𝜃2𝑖 = 0

Hình 2.21 Cấu hình đặc biệt động học đảo trong đó 𝜃2𝑖 = π

Trạng thái như phương trình (3.19) xảy ra khi khâu BiCi song song với trục y, tức là khâu AiBi và BiCi vuông góc với nhau

P r

Bởi vì chương trình LabVIEW mô phỏng giao diện và hoạt động của các thiết bị thực, chẳng hạn như dao động ký và thiết bị đo đa năng, chương trình LabVIEW được

gọi là thiết bị ảo (Virtual Instrument), thường gọi tắt là VI VI có Front Panel và Block

Diagram Front Panel là giao diện người dùng Block Diagram là chương trình phía sau giao diện người dùng Sau khi xây dựng Front Panel,ta thêm mã (code) để điều khiển các đối tượng trên Front Panel bằng cách sử dụng các hình đồ họa đại diện cho các hàm Mã trên Block Diagram là mã dạng đồ họa, thường được biết đến là G code (mã G) hoặc Block Diagram code

Khác với các ngôn ngữ lập trình dạng văn bản, như C++ và Visual Basic, LabVIEW

sử dụng các biểu tượng thay vì các dòng văn bản để tạo ra các ứng dụng Trong lập trình dạng văn bản, thứ tự các dòng lệnh xác định trình tự thực hiện chương trình LabVIEW sử dụng lập trình đồ họa dạng dòng chảy dữ liệu Trong lập trình đồ họa dạng dòng chảy dữ liệu, dòng chảy của dữ liệu qua các nút trên Block Diagram xác định trình tự thực hiện chương trình Lập trình đồ họa và thực thi dạng dòng chảy dữ

liệu là hai đặc tính chính làm LabVIEW khác với hầu hết ngôn ngữ lập trình đa dụng khác

Trong đồ án này, chúng em sẽ sử dụng LabVIEW để tạo ra các ứng dụng thu thập

dữ liệu đơn giản một cách hiệu quả với ba bước: thu thập, phân tích, và hiển thị Mặc

dù hướng dẫn này được thực hiện trên Windows, tuy nhiên LabVIEW hỗ trợ nhiều nền tảng Ta có thể phát triển các ứng dụng trên Windows, Mac OS, hoặc Linux Hơn nữa,

ta có thể triển khai các ứng dụng LabVIEW cho một loạt các nền tảng thời gian thực

và FPGA

*Đặc điểm của LabVIEW:

Chương trình LabVIEW có các đặc điểm sau:

 Đồ họa và biên dịch

 Lập trình theo dạng dòng chảy dữ liệu hướng

 Đa mục tiêu và nhiều nền tảng

 Hướng đối tượng

 Khả năng đa luồng

2.5.2 Giao tiếp LabVIEW với Arduino UNO

Để kết nối và làm việc với Arduino, trên LabVIEW cần có 1 bộ VIs của Arduino Thông qua bộ VIs, LabVIEW có thể lấy dữ liệu từ các chân Arduino và xử lý, điều khiển hoặc hiển thị kết quả trên màn hình máy tính

Do sự phổ biến và chuẩn hóa của Arduino nên bộ VIs của nó đã được phổ biến rộng rãi không cần người sử dụng phải tự lập trình Để sử dụng được ta thực hiện theo các bước sau:

Bước 1: Cài đặt VI Package Manager (VIPM) – đây là phần mềm quản lý cũng

như giúp chúng ta download các gói VI của LabVIEW

Bước 2: Sau khi cài đặt xong ta vào VIPM và tìm giao diện Arduino cho LabVIEW

với từ khóa “LabVIEW Interface for Arduino” Sau đó cài đặt LabVIEW Interface for Arduino cho LabVIEW, lưu ý là phải đúng phiên bản của LabVIew

Hình 2.22: Giao diện của VIPM Bước 3: Kết nối Arduino với máy tính qua cổng USB

Bước 4: Nạp mã nguồn cho Arduino để có thể giao tiếp với LabVIEW

 Tìm đến <LabVIEW> là nơi chứa thư mục LabVIEW sau khi cài đặt Ví dụ: cài LabVIEW tại ổ C thì <LabVIEW> sẽ tương ứng với: C:\Program Files\NationalInstruments\LabVIEW 20XX

 Chọn vi.lib\LabVIEW interface for Arduino\Firmware Kích đúp vào LIFA_Base

Hình 2.23: Nạp mã nguồn để Arduino có thể giao tiếp

 Chọn đúng Board và Serial Port sau đó kích vào Upload để nạp vào Arduino Khi có thông báo Done Uploading là đã nạp thành công và đã có thể làm việc với Arduino trên LabVIEW

 Để hỗ trợ người dùng trong lĩnh vực nhất định, National Instrument cung cấp các gói phần mềm tương ứng trên các KIT Trong phần này người thực hiện đề tài sẽ giới thiệu cơ bản nhất các hàm, các điều khiển và các hiển thị sử dụng trong phạm vi

đề tài

 Thư viện VIsion and Motion:

Về tổng quát thư viện VIsion and Motion trong bảng hàm có thư viện ứng với từng mục đích cụ thể của xử lý ảnh như là: Các thư viện giao tiếp thiết bị (NI-INAQ, NI-IMAQdx, NI-IMAQ I/O), thư viện tiện ích (Vision Utilities), thư viện xử lý ảnh (Image Processing), thư viện thị giác máy tính (Machine Vision), thư viện xử lý nhanh (Vision Express)

 Hàm Open: Mở camera, truy vấn camera cho các tính năng của nó, tải tệp cấu

hình máy ảnh và tạo một tham chiếu duy nhất cho máy ảnh

 Hàm Configure Grab sẽ tạo các thiết lập ban đầu cho việc thu nhận ảnh một

cách liên tục (Grab)

 Hàm IMAQ Create: Tạo vùng nhớ tạm thời cho một ảnh Nó cho phép phân

hoạch một vùng nhất định trên bộ nhớ để thực hiện xử lý

Hình 2.24: Khối xử lý ảnh

Hình 2.25: Hàm Open

Hình 2.26: Hàm Configure Grab