Hệ thống phân loại sản phẩm bằng Robot Delta (Robot nhện), có ứng dụng PLC và xử lý ảnh trong nhận dạng vật Đồ án tốt nghiệp, có mô hình mô phỏng hệ thống phân loại sản phẩm bằng robot delta trong công nghiệp Khái niệm robot có cấu trúc song song được Gough và Whitehall đưa ra vào năm 1962. Ngày nay, Delta robot (robot song song là một loại robot được sử dụng nhiều trong công nghiệp, đặc biệt là trong khâu phân loại và đóng gói sản phẩm nhờ vào đặc tính có tốc độ và độ chính xác cao. Robot Delta có cơ cấu động học song song ba bậc tự do, cấu trúc vòng kín. Trong đó có ba nhánh, với mỗi nhánh, một đầu được nối vào giá di động thông qua cơ cấu hình bình hành. Với cấu trúc hình học như vậy nên giá di động luôn định hướng và chỉ có thể chuyển động tịnh tiến theo 3 trục XYZ.
Trang 1BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Chuyên ngành Điện Công Nghiệp
ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG PLC ĐIỀU KHIỂN ROBOT DELTA PHÂN LOẠI SẢN PHẨM THEO MÀU
Giáo viên hướng dẫn:
Sinh viên thực hiện:
TP HỒ CHÍ MINH
Trang 2TRƯỜNG ĐH SPKT TP HỒ CHÍ MINH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Chuyên ngành: Điện Công nghiệp Mã ngành:
Hệ đào tạo: Đại học chính quy Mã hệ:
Khóa: Lớp:
I TÊN ĐỀ TÀI : ỨNG DỤNG PLC ĐIỀU KHIỂN ROBOT DELTA PHÂN LOẠI
SẢN PHẨM THEO MÀU
II NHIỆM VỤ
1 Các nguyên liệu ban đầu:
CPU PLC S7-1200 1212 DC/DC/DC, Module mở rộng SM 1222 RLY, Web
camera 5MP, Hệ thống băng tải, Bộ sản phẩm mẫu với 3 màu xanh lá, xanh lam, đỏ
2 Các nội dung cần thực hiện:
Thi công hệ robot delta, Thi công tủ điều khiển, Xây dựng chương trình điều khiển
ở PLC, Xây dựng chương trình xử lý ảnh, Xây dựng ứng dụng điều khiển liên kết PLC
và xử lý ảnh
III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 20/9
IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ:15/1
V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN:
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN BM ĐIỆN CÔNG NGHỆP
Trang 3TRƯỜNG ĐH SPKT TP HỒ CHÍ MINH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Tên đề tài: Ứng Dụng Plc Điều Khiển Robot Delta Phân Loại Sản Phẩm Theo Màu
3 Gặp GVHD để phổ biến quy định
4-5 Nguyên cứu đề tài tìm tài liệu về đề tài
6 Xây dựng đề cương chi tiết
7-8 Tìm hiểu và thu thập cơ sở lý thuyết
9-11 Tiến hành thi công phần cứng
12-14 Xây dựng chương trình điều khiển
15 Nạp chương trình và hiệu chỉnh mô hình
16-17 Soạn thảo báo cáo, Báo cáo đề tài tốt
nghiệp
GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN (Ký và ghi rõ họ tên)
Trang 4
LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên, chúng em xin cảm ơn quý thầy cô Trường …đặc biệt là các thầy cô trong khoa Điện- Điện tử và Bộ môn Điện công nghiệp đã tận tình và hết lòng truyền đạt những kiến thức cho chúng em trong suốt quãng thời gian 4 năm chúng em học tập tại trường
Chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy Người thầy đã hết lòng giúp đỡ
và theo sát chúng em trong quá trình thực hiện và hoàn thành luận văn này
Chúng em cũng xin gửi lời cảm ơn đến các bạn trong lớp 16 Những người bạn đã cùng học và giúp đỡ lẫn nhau trong suốt quá trình học tập và luận văn cuối khóa Cuối cùng, chúng em xin gửi lời cảm ơn đến thầy cô phản biện và các thầy cô trong hội động bảo vệ luận văn đã dành thời gian để nhận xét và giúp đỡ chúng em trong quá trình bảo vệ luận văn
Lời cuối, chúng em xin gửi lời chúc sức khỏe đến các thầy cô Trường …, đặc biệt
là các thầy cô trong khoa Điện- Điện tử và bộ môn Điện công nghiệp
TP HCM, ngày … tháng … năm 2021
Sinh viên
Trang 5MỤC LỤC
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1
1.1 Giới thiệu Robot Delta 1
1.2 Mục tiêu, nhiệm vụ đề tài 3
1.3 Phương án 3
1.4 Các bước tiến hành 3
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 5
2.1 Phương trình động lực học Robot Delta 5
2.1.1 Cấu tạo robot song song Delta 5
2.1.2 Động học thuận Robot 5
2.1.3 Động học nghịch Robot 8
2.2 Tổng quan về công nghệ xử lý ảnh 11
2.2.1 Các khái niệm của xử lí ảnh 11
2.2.2 Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh 13
2.2.3 Những vấn đề lý thuyết được sử dụng trong đề tài 15
2.3 Giới thiệu phần cứng 19
2.3.1 PLC S7-1200 (1212C DC/DC/DC) 19
2.3.2 Sơ đồ kết nối của PLC S7-1200 20
2.3.3 Module mở rộng SM 1222, DQ 8xRelay/2A (6ES7222-1HF32-0XB0) 21
2.3.4 Động cơ bước 23
2.3.5 Driver Điều Khiển Động Cơ Microstep TB6600 24
2.3.6 Công tắc hành trình 25
2.3.7 Encoder 26
2.4 Phần mềm điều khiển Robot 26
2.4.1 Thư Viện EmguCV 27
2.4.2 Phần mềm TIA Portal V15 27
2.4.3 OPC và SQL 38
CHƯƠNG 3: THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN 40
3.1 Thuật toán điều khiển cho PLC 40
3.1.1 Chương trình điều khiển robot delta 40
3.1.2 Chương trình tính toán tốc độ động cơ băng tải 42
3.2 Chương trình điều khiển cho ứng dụng Winform 43
Trang 63.2.1 Giao diện điều khiển 43
3.2.2 Chương trình nhận diện màu và xác định tọa độ 44
3.2.3 Điều khiển robot tự động gắp vật: 47
3.2.4 Sắp xếp vật theo thứ tự trên băng tải 47
3.2.5 Phương pháp chuyển đổi tọa độ khung hình sang tọa độ của hệ Robot 48
3.3 Kết nối giữa PC-PLC-SQL 49
CHƯƠNG 4: THI CÔNG MÔ HÌNH 51
4.1 Thi công phần cứng 51
4.1.1 Chuẩn bị phần cứng 51
4.1.2 Thi công robot delta và tủ điều khiển 52
4.2 Thi công phần mềm 57
CHƯƠNG 5: ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT 59
5.1 Kết quả 59
5.1.1 Kết quả xử lý ảnh 59
5.1.2 Kết quả robot gắp vật 59
5.2 Nhận xét 60
5.2.1 Những kiến thức đã nguyên cứu 60
5.2.2 Những hạng mục đạt được 61
5.2.3 Những hạn chế 61
5.2.4 Hướng phát triển 61
Trang 7DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1 Robot Delta công đoạn đóng gói sản phẩm nhà máy Vinamilk 1
Hình 1.2 Robot Delta trong công nghiệp 2
Hình 1.3 Robot Delta sử dụng để nâng kính giúp bác sĩ phẫu thuật 2
Hình 1.4 Sáng kiến SV ứng dụng robot Delta diệt cỏ loại sâu 3
Hình 2.1 Cấu tạo cơ bản của Robot Delta 5
Hình 2.2 Mô hình động học robot delta 6
Hình 2.3 Mô hình động học robot delta 6
Hình 2.4 Tọa độ các điểm J1′, J2′, J3′ trên mặt phẳng Oxy 7
Hình 2.5 Mô hình động học robot delta với các thông số cho trước 8
Hình 2.6 Minh họa động học của cánh tay đòn 9
Hình 2.7 Mặt phẳng YZ 9
Hình 2.8 Quy đổi tọa độ 10
Hình 2.9 Biểu diễn ảnh dưới dạng ma trận 11
Hình 2.10 Ảnh pixel 8 bit 12
Hình 2.11 Ảnh mức xám 12
Hình 2.12 Ảnh theo mã màu RGB 13
Hình 2.13 Ảnh theo mã màu RGB 13
Hình 2.14 Ảnh màu và ảnh đa mức xám 13
Hình 2.15 Chuyển ảnh bằng ma trân điểm 14
Hình 2.16 Minh họa tìm đường biên bằng bộ lọc Laplacian, Sobel 15
Hình 2.17 Dải màu HSV 15
Hình 2.18 Mô tả phép giãn ảnh 16
Hình 2.19 Mô tả phép toán co 16
Hình 2.20 Hình minh họa phép co dãn ảnh 17
Hình 2.21 Kết quả tìm Contours 17
Hình 2.22 Mô tả thuật toán Approximation 19
Hình 2.23 Hình ảnh của PLC 1212C DC/DC/DC 20
Hình 2.24 Sơ đồ chân của PLC 20
Hình 2.25 Hình các loại module mở rộng S7-1200 22
Hình 2.26 Datasheet của module SM 1222 22
Trang 8Hình 2.27 Động cơ bước 23
Hình 2.28 Hình minh hoạt thứ tự cấp điện các cuộn dây và các bước quay 24
Hình 2.29 Driver điều khiển động cơ bước TB6600 24
Hình 2.30 Công tắc hành trình KW11 25
Hình 2.31 Cấu tạo chính Encoder 26
Hình 2.32 So sánh tốc độ của các thư viện xử lý ảnh 27
Hình 2.33 Cho phép phát xung 28
Hình 2.34 Lựa chọn chế độ phát xung PTO 28
Hình 2.35 Xung điều khiển di chuyển và hướng 29
Hình 2.36 Gán biến xuất xung 29
Hình 2.37 Cấu trúc điều khiển sử dụng technology object 30
Hình 2.38 Điều khiển cơ cấu sử dụng Technology Object 30
Hình 2.39 Add new Technology object 31
Hình 2.40 Thiết lập bộ phát xung cho Technology object 31
Hình 2.41 Thiết lập động lực bằng phần mềm 31
Hình 2.42 Chức năng Jerk Limit vơi khả năng làm mịn 32
Hình 2.43 Khối MC_Power 33
Hình 2.44 Khối MC_Reset 33
Hình 2.45 Khối MC_Home 34
Hình 2.46 Khối MC_Halt 35
Hình 2.47 Khối MC_MoveAbsolute 36
Hình 2.48 Khối MC_MoveRelative 37
Hình 2.49 Khối MC_MoveJog 37
Hình 2.50 Ứng dụng Kepserver 39
Hình 3.1 Sơ đồ hoạt động của các chương trình con của PLC 40
Hình 3.2 Lưu đồ điều khiển PLC với 3 nút nhấn START, STOP, RESET được tạo bởi WinForm 40
Hình 3.3 Khối Power 41
Hình 3.4 Khối Homing 41
Hình 3.5 Khối điều khiển vị trí động cơ bước 41
Hình 3.6 Khối điều khiển bằng tay 42
Trang 9Hình 3.7 Lưu đồ tính toán tốc độ động cơ băng tải 42
Hình 3.8 Khối điều khiển HSC 43
Hình 3.9 Lưu đồ điều khiển chương trình điều khiển Robot 43
Hình 3.10 Lưu đồ xử lý ảnh 44
Hình 3.11 Ảnh vật qua chuyển đổi HSV 45
Hình 3.12 Ảnh sau khi nhị phân hóa theo ngưỡng dùng hàm InRange 45
Hình 3.13 Ảnh qua 1 lần co dãn ảnh 46
Hình 3.14 Ảnh qua 2 lần co dãn ảnh 46
Hình 3.15 Lưu đồ xử lý ảnh 47
Hình 3.16 Thuật toán nhận diện vật theo thứ tự trên băng tải 48
Hình 3.17 Minh họa trục tọa độ gốc robot và trục tọa độ vật 48
Hình 3.18 Sơ đồ kết nối giữa PC-PLC-SQL thông qua OPC KepServer 49
Hình 4.1 Hình ảnh thiết kế 3D sử dụng phần mềm Fusion 360 52
Hình 4.2 Các linh kiện của Robot Delta sau khi in 3D 52
Hình 4.3 Ráp khung Robot 53
Hình 4.4 Sơ đồ đấu nối PLC điều khiển động cơ 53
Hình 4.5 Mô hình sử dụng Stepmotor và driver TB6600 54
Hình 4.6 Vị trí lắp đặt công tắc hành trình 54
Hình 4.7 Sơ đồ kết nối module SM-1222 với băng tải và bơm 54
Hình 4.8 Bơm và động cơ băng tải 55
Hình 4.9 Sơ đồ kết nối encoder với PLC 55
Hình 4.10 Hình ảnh Encoder trong mô hình 55
Hình 4.11 Tủ điều khiển Robot Delta, băng tải và bơm sử dụng nguồn 24V và 12V 56
Hình 4.12 Mô hình thực tế 56
Hình 4.13 Trang điều khiển kết nối 57
Hình 4.14 Trang điều khiển chế độ Manual 57
Hình 4.15 Trang điều khiển Auto 58
Hình 4.16 Trang điều khiển Setting 58
Hình 5.1 Hình ảnh thực tế sau khi qua các bước xử lý và lọc màu 59
Hình 5.2 Robot gắp vật màu đỏ 59
Trang 10Hình 5.3 Robot gắp vật màu xanh dương 60 Hình 5.4 Robot gắp vật màu xanh lá 60
Trang 11DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 2.1 Bảng sơ đồ chân của PLC S7-1200 21
Bảng 2.2 Các ngõ phát xung của PLC 1212C DC/DC/DC 28
Bảng 2.3 Các chân của khối MC_Power 33
Bảng 2.4 Các chân của khối MC_Reset 34
Bảng 2.5 Các chân của khối MC_Home 35
Bảng 2.6 Các chân của khối MC_Halt 36
Bảng 2.7 Các chân của khối MC_MoveAbsolute 36
Bảng 2.8 Các chân của khối MC_MoveRelative 37
Bảng 2.9 Các chân của khối MC_MoveJog 38
Bảng 4.1 Danh sách các nguyên liệu của mô hình 51
Bảng 5.1 Bảng đánh giá thực nghiệm 60
Trang 12LỜI MỞ ĐẦU
Ngày nay, cùng với sự phát triển vô cùng nhanh chóng của khoa học kĩ thuật, con người chúng ta ngày càng đạt được nhiều thành tựu ở hầu khắp các lĩnh vực như sản xuất, y học, công nghệ thông tin, kĩ thuật quân sự…
Robot đã được ra đời và trở thành một công cụ đắc lực và hiệu quả giúp đỡ con người thực hiện rất nhiều công việc từ đơn giản đến phức tạp nhằm giảm thiểu sức lao động chân tay cũng như để giải quyết những công việc mà khả năng con người không thể thực hiện được Đặc biệt là ngay sau khi trải qua đại dịch COVID-19 thì nhu cầu về
sử dụng Robot trong sản xuất lại càng được chú ý hơn nhằm đảm bảo an toàn cho nhân công cũng nhưng nâng cao hiệu xuất sản xuất, tăng độ chính xác trong các dây chuyền sản xuất lớn
Cùng với sự phát triển của các loại Robot công nghiệp phổ biến như Robot Scara, Robot khớp nối 3 bậc, 4 bậc… thì có một loại cánh tay được ứng dụng rất nhiều trong lãnh vực phân loại sản phẩm với nhiều đặc tính nổi trội so với các loại robot cổ điển đó
là Robot Delta hay còn biết đến là Robot song song, chính vì thế nhóm chúng em đã chọn đề tài: “Thiết kế và điều khiển Robot Delta phân loại vật sử dụng PLC S7-1200” Mục tiêu, nhiệm vụ của đề tài là ứng dụng PLC S7-1200 và công nghệ xử lý ảnh
để xây dựng thuật toán điều khiển và thiết kế mô hình Robot Delta phân loại sản phẩm theo màu sắc
Đề tài gồm 5 Chương:
Chương 1: Tổng quan về đề tài:
Trình bày những ứng dụng của Robot Delta và xử lý ảnh trong môi trường thực tế, nêu nhiệm vụ chính và phương pháp thực hiện trong đề tài
Chương 2: Cơ sở lý thuyết:
Trình bày lý thuyết về cấu tạo Robot Delta, phương trình động lực học của Robot Delta, cách tính phương trình động lực học thuận nghịch, các kiến thưc về sử lý ảnh qua thư viện EmguCV của C#.Net sử dụng trong luận văn
Giới thiệu các linh kiện phần cứng như PLC S7-1200, cấu tạo và hoạt động của động cơ bước, cách điều khiển động cơ bước thông qua Driver, cách lập trình ứng dụng thông qua nền tảng Winform của C#.Net, cách giao tiếp giữa Application Winform với phần mềm TIA Portal để truyền dữ liệu từ PC xuống PLC
Chương 3: Thuật toán điều khiển:
Trang 13Nội dung của chương trình điều khiển mô hình Robot Delta mà nhóm đã thực hiện
và các thuật toán để điều khiển Robot hoạt động
Chương 4: Thi công mô hình:
Quá trình thi công phần cứng và phần mềm của mô hình
Chương 5: Kết quả và nhận xét
Trình bày kết quả thu được, những hạn chế và đánh giá về hướng phát triển của đề tài
Trang 14CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
1.1 Giới thiệu Robot Delta
Khái niệm robot có cấu trúc song song được Gough và Whitehall đưa ra vào năm
1962 Ngày nay, Delta robot (robot song song là một loại robot được sử dụng nhiều trong công nghiệp, đặc biệt là trong khâu phân loại và đóng gói sản phẩm nhờ vào đặc tính có tốc độ và độ chính xác cao
Robot Delta có cơ cấu động học song song ba bậc tự do, cấu trúc vòng kín Trong
đó có ba nhánh, với mỗi nhánh, một đầu được nối vào giá di động thông qua cơ cấu hình bình hành Với cấu trúc hình học như vậy nên giá di động luôn định hướng và chỉ có thể chuyển động tịnh tiến theo 3 trục XYZ
Với nhiều đặc tính nổi trội nên Robot Delta được ứng dụng rộng rãi ở nhiều lĩnh vực khác nhau trong cuộc sống Dưới đây là 1 số ví dụ cụ thể:
Ứng Dụng Trong Công Nghiệp:
Hình 1.1 Robot Delta công đoạn đóng gói sản phẩm nhà máy Vinamilk
Trang 15Hình 1.2 Robot Delta trong công nghiệp
Ứng dụng trong Y học:
Hình 1.3 Robot Delta sử dụng để nâng kính giúp bác sĩ phẫu thuật
Trang 16Ứng dụng trong học tập, nguyên cứu khoa học:
Hình 1.4 Sáng kiến SV ứng dụng robot Delta diệt cỏ loại sâu
1.2 Mục tiêu, nhiệm vụ đề tài
Tìm hiểu cấu tạo thành phần, cấu trúc cơ bản của Robot Delta, tính toán động lực học và áp dụng thực tế về phân loại sản phẩm
Xây dựng phần mềm điều khiển Robot Delta với cả 2 chế độ Auto và Manual, mô phỏng quá trình phân loại sản phẩm trong công nghiệp
1.3 Phương án
Nhận dạng đối tượng bằng Camera sau đó gửi về PC các giá trị tọa độ, màu sắc, kích thước của đối tượng PC nhận được dữ liệu sẽ tính toán qua phương trình động lực học để gửi thông tin cho PLC để điều khiển Robot tới gắp và thả vào ô phân loại
Sử dụng động cơ bước cho 3 cánh tay của Robot để robot vận hành một cách linh hoạt
Sử dụng Web Camera để để nhận dạng vì Web Camera có giá thành rẻ, dễ dàng kết nối với PC nhưng vẫn đáp ứng đủ các tiêu chí theo yêu cầu của đề tài
1.4 Các bước tiến hành
B1: Xây dựng chương trình tính toán động lực học thuận/nghịch của Robot Delta B2: Cấu hình PLC S7-1200 đề điều khiển nhiều động cơ bước cùng lúc, sử dụng phần mềm TIA Portal V15
Trang 17B3: Xây dựng giao diện chương trình điều khiển Robot Delta với ba phần chính: Kết nối PC với PLC, Chế độ Manual, Chế độ Auto Sử dụng nền tảng Winform của C#.NET
B4: Thiết kế và thi công mô hình in 3D của Robot Delta
B5: Đưa phương trình động lực vào trong chương trình điều khiển truyền thông giữa chương trình điều khiển với PLC bằng OPC Kepserver, tiến hành vận hành Manual B6: Nhúng thư viện EmguCV vào phần mềm, lắp thêm Web Camera, điều khiển, xây dựng chương trình xác định tọa độ và màu sắc của vật mẫu để tiến hành phân loại, tiến hành vận hành Auto
B7: Vận hành hiểu chỉnh phần cứng và phần mềm
Trang 18CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1 Phương trình động lực học Robot Delta
2.1.1 Cấu tạo robot song song Delta
Hình 2.1 Cấu tạo cơ bản của Robot Delta Cấu tạo của robot bao gồm các phần như sau:
θ1, θ2, θ3 trong không gian khớp
2.1.2 Động học thuận Robot
Từ các góc θ1, θ2, θ3→ Tọa độ (𝐱𝟎, 𝐲𝟎, 𝐳𝟎) của điểm E0
Nếu ta đã biết góc θx, chúng ta có thể dễ dàng tìm thấy tọa độ của các điểm J1, J2 và J3 Các khớp nối J1E1, J2E2 và J3E3 có thể tự do xoay quanh các điểm J1, J2 và J3 tương ứng, tạo thành ba hình cầu có bán kính re
Trang 19Hình 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 J’1, J2′
và J’3 bằng cách sử dụng các vector chuyển tiếp E1E0, E2E0 và E3E0 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 phía dưới:
Hình 2.3 Mô hình động học robot delta
Vì vậy, để tìm tọa độ (x0, y0, z0) của điểm E0, chúng ta cần giải quyết tập hợp ba phương trình như (x − xj)2+ (y − yj)2+ (z − zj)2 = re2, nơi tọa độ các tâm hình cầu (xj, yj, zj) và bán kính re đã biết
Trang 20Hình 2.4 Tọa độ các điểm J1′, J2′, J3′ trên mặt phẳng Oxy
OF1 = OF2 = OF3 = f
2tan(30
0) = f2√3
J1J1′ = J2J2′ = J3J3′ =e
2tan(30
0) = e2√3
F1J1 = rfcos(θ1) , F2J2 = rfcos(θ2) , F3J3 = rfcos(θ3)
0; −rfsin θ2)
J3′ ((f − e
2√3 + rfcos θ3) cos 30
0; (f − e2√3 + rfcos(θ3)) sin 300; −rfsin θ3) Trong các phương trình sau đây ta sẽ chỉ định tọa độ của các điểm J1, J2, J3 là (x1, y1, z1), (x2, y2, z2) và (x3, y3, z3) Lưu ý rằng x1 = 0 Dưới đây là phương trình của
Trang 212.1.3 Động học nghịch Robot
Động học nghịch:
Hình 2.5 Mô hình động học robot delta với các thông số cho trước
Trang 22Các thông số: f, rf, re, e cho trước
Do khớp nối thiết kế của robot F1J1 (xem hình bên dưới) chỉ có thể xoay trong mặt phẳng YZ, tạo thành hình tròn với tâm tại điểm F1 và bán kính rf
J1 và E1 được gọi là khớp nối phổ quát, có nghĩa là E1J1 có thể xoay tự do tương đối với E1, tạo thành hình cầu với tâm tại điểm E1 và bán kính re
Hình 2.6 Minh họa động học của cánh tay đòn Giao điểm của hình cầu này và mặt phẳng YZ là một đường tròn có tâm tại điểm E1′ và bán kính E1′J1 (trong đó E1′ là phép chiếu của điểm E1 trên mặt phẳng YZ) Điểm J1 có thể được tìm thấy bây giờ như là giao điểm của các đường tròn bán kính đã biết với tâm là E1′ và F1 (chúng ta chỉ nên chọn một điểm giao nhau với tọa độ
Y nhỏ hơn) Và nếu ta biết J1, ta có thể tính được góc θ1
Xét mặt phẳng YZ:
Hình 2.7 Mặt phẳng YZ
Trang 23XY xung quanh trục Z một góc 1200 ngược chiều kim đồng hồ, như được hiển thị bên dưới
Hình 2.8 Quy đổi tọa độ
Trang 24Ta đã có một khung tham chiếu mới X'Y'Z', và với khung này ta có thể tìm thấy góc 𝛉𝟐 bằng cách sử dụng cùng một thuật toán mà ta sử dụng để tìm 𝛉𝟏
Sự thay đổi duy nhất là chúng ta cần phải xác định tọa độ mới x'0 và y'0 cho điểm E0, có thể dễ dàng thực hiện bằng cách sử dụng “ma trận xoay” tương ứng
Để tìm góc 𝛉𝟑, chúng ta phải xoay khung tham chiếu theo chiều kim đồng hồ
2.2 Tổng quan về công nghệ xử lý ảnh
2.2.1 Các khái niệm của xử lí ảnh
Xử lý ảnh kỹ thuật số là ngành học nghiên cứu các kỹ thuật xử lý ảnh Hình ảnh được đề cập trong nghiên cứu này là cảm biến thị giác dạng ảnh tĩnh (webcam) Về mặt toán học, hình ảnh là một hàm liên tục của cường độ ánh sáng trên trường hai chiều Để được máy tính xử lý, một hình ảnh phải được trình bày dưới dạng số với các giá trị rời rạc Hình ảnh kỹ thuật số có thể được biểu diễn bằng ma trận hai chiều f (x, y) bao gồm
Trang 25ảnh, điểm ảnh Như vậy ảnh là một tập hợp các Pixel Mỗi Pixel gồm một cặp tọa độ x,
Hình 2.11 Ảnh mức xám
d Ảnh màu
Ảnh màu là tổ hợp 3 màu cơ bản: đỏ, lục, xanh dương và thường thu nhận trên các dãy băng tần khác nhau Mỗi màu cũng phân thành L cấp khác nhau Do vậy để lưu trữ ảnh màu người ta có thể lưu trữ từng mặt màu riêng biệt, mỗi màu được lưu như một ảnh đa cấp xám Do đó không gian nhớ dành cho ảnh màu gấp 3 lần không gian nhớ dành cho ảnh xám cùng kích thước
Trang 26Hình 2.12 Ảnh theo mã màu RGB
Hình 2.13 Ảnh theo mã màu RGB
e Ảnh đen trắng
Bao gồm ảnh nhị phân và ảnh đa cấp xám Ảnh đen trắng chỉ gồm 2 màu: màu đen
và màu trắng Người ta phân biệt sự biến đổi đó thành L mức Nếu L=2 thì ảnh đó là ảnh nhị phân Nếu L > 2 thì đó là ảnh đa cấp xám, ảnh 256 là mức ảnh có chất lượng cao và thường được sử dụng
Trang 27vào phần tử đặc trưng của ảnh đó là pixel Giá trị pixel có thể là một giá trị vô hướng, hoặc là 1 vector (3 thành phần trong trường hợp ảnh màu)
Ta có thể biểu diễn ảnh bằng hàm toán học, hoặc các ma trận điểm
Hình 2.15 Chuyển ảnh bằng ma trân điểm
Trang 28Hình 2.16 Minh họa tìm đường biên bằng bộ lọc Laplacian, Sobel
e Ứng dụng
- Thông tin ảnh, truyền thông ảnh
- Xử lý ảnh vệ tinh, viễn thám
- Thiên văn, nghiên cứu không gian, vũ trụ
- Người máy, tự động hóa
- Máy thông minh, thị giác máy nhân tạo
- Sinh học, y học
- Giám sát kiểm soát, quân sự
2.2.3 Những vấn đề lý thuyết được sử dụng trong đề tài
2.2.3.1 Không gian màu HSV
Hue, Saturation và Value (HSV) là một phương pháp phân tích ảnh thành các thuộc tính màu HSV tương tự một mô hình màu hình trụ, biến đổi các màu cơ bản RGB thành các kích thước dễ hiểu hơn đối với con người Các giá trị này là màu, độ bão hòa và độ sáng tối
Hình 2.17 Dải màu HSV
H (Hue) xác định góc của màu trên vòng tròn màu RGB Màu 0° cho màu đỏ, 120° cho màu xanh lục và 240° cho màu xanh lam
Trang 29S (Saturation) có giá trị từ 0 đến 1 Saturation quyết định lượng màu được sử dụng Màu có độ bão hòa 100% sẽ là màu tinh khiết nhất có thể, trong khi độ bão hòa 0% mang lại thang độ xám
V (Value) có giá trị từ 0 đến 1 Value quyết định độ sáng của màu Màu có độ sáng 0% là màu đen tuyền trong khi màu có độ sáng 100% không có màu đen lẫn vào màu Bởi vì thứ nguyên này thường được gọi là độ sáng
Vì luận văn sử dụng các frame ảnh mà mỗi pixel có độ sâu 8 bit (256) nên các giá trị H, S, V sẽ quy đổi thảnh khoảng [0, 255] thay vì [0, 360] ở H và [0, 1] ở S, V Sau đó ta sử dụng hàm inRange để chuyển anh sang ảnh nhị phân giúp dễ dàng tách vật mẫu ra khỏi background ảnh
2.2.3.2 Xử lý hình thái học (Morphology)
a Phép toán giãn nở (Dilation)
Phép toán giãn nở (Dilation) là một trong các hoạt động cơ bản trong hình thái toán học Phép toán này có tác dụng làm cho đối tượng ban đầu trong ảnh tăng lên về kích
thước (giãn nở ra)
Hình 2.18 Mô tả phép giãn ảnh
b Phép toán co (Erosion)
Phép toán co (Erosion) là một trong hai hoạt động cơ bản (khác phép giãn nở) trong hình thái học có ứng dụng trong việc giảm kích thước của đối tượng, tách rời các đối tượng gần nhau, làm mảnh và tìm xương của đối tượng
Hình 2.19 Mô tả phép toán co Trong luận văn, phép co sử dụng phần tử có kich thước 8x8 để phù hợp với kích thước vật mẫu và khung hình nhắm loại bỏ các điểm nhiễu, dễ dàng tách vật ra khỏi
Trang 30background giữa các vật với nhau Sau khi thực hiện phép co ta thực hiện phép dãn để đưa ảnh về đúng kích thước ban đầu Trải qua phép co và dãn thì vật thể thì ảnh nhị phân
đã loại bỏ được một phần lớn nhiễu, phần lồi lõm quanh đường bao của vật thể, giúp đường bao các đối tượng trong ảnh trở nên mượt mà hơn Luận văn ta sử dụng 2 lần co ảnh và 2 lần dãn ảnh
Hình 2.20 Hình minh họa phép co dãn ảnh
c Contours
Là một đường cong khép kín nối các điểm liên tục (trên đường viền bao), các điểm trên countour có cùng giá trị màu và cường độ Contour là một công cụ hữu dụng trong phân tích hình dáng, phát hiện đối tượng và nhận dạng Tìm contour giống như tìm vật thể trắng từ nền đen Do đó, vật thể nên có màu trắng và nền nên có màu đen
Hình 2.21 Kết quả tìm Contours Trong đề tài, ảnh sau khi được khử khử nhiễu và làm mịn đường sẽ được áp dụng hàm findContours để tim kiếm những đường bao của vật mẫu trong ảnh nhị phân Cách
Trang 31sử dụng để tìm Contour là RETR_CCOMP Số điểm bao sẽ được lấy ra dưới dạng chainApproxSimple
2.2.3.3 Moments
Image Moment là giá trị trung bình có trọng số cụ thể của cường độ pixel hình ảnh bao hàm một số thuộc tính cụ thể của hình ảnh, như bán kính, diện tích, tâm, diện tích v.v và sau đó tìm trung tâm của nó
Để tìm tâm của vật ta áp dụng công thức:
- Cx là tọa độ x của tâm vật trong khung hình
- Cy là tọa độ y của tâm vật trong khung hình
- M00 là đại lượng thể hiện area (có thể hiểu là diện tích của đối tượng)
- M10 và M01 lần lược là các giá trị tính theo x hoặc y để khi thực hiện phép toán ta rút gọn được cường độ các điểm ảnh do đều đều bằng nhau
Và giá trị của M được lấy ra từ:
Mij = ∑ ∑ xiyjI(x, y)
y x
Trong đó:
- x, y là tọa độ điểm ảnh
- I(x, y) là cường độ điểm ảnh
Trong luận văn ta tính toán moments của vùng contour có diện tích phù hợp với kích thước thực tế của vật mẫu Từ đó ta xác định được vị trí thực tế của vật mẫu trong khung hình để tiến hành gắp vật
2.2.3.4 Thuật toán xấp xỉ Approximation Contour
Đầu vào của thuật toán là một Contour và Distance Dimension ε > 0 Thuật toán
sử dụng đệ quy để phân chia các điểm có trong Contour Điểm đầu và điểm cuối (tạm gọi là A, B) của contour sẽ được giữ lại, sau đó tìm điểm có khoảng cách lớn nhất đến đường thẳng AB (tạm gọi là điểm C)
Nếu khoảng cách từ C đến AB d(C, AB) < ε thì điểm C sẽ bị loại bỏ khỏi Contour, ngược lại nếu d (C, AB) ≥ ε thì điểm C sẽ được giữ lại và Contour sẽ được chia thành 2 đoạn thẳng là AC và CB
Với từng đoạn AC và CB, thuật toán sẽ được lặp lại tương tự như với AB ban đầu
Trang 32Hình 2.22 Mô tả thuật toán Approximation
Ta ứng dụng thuật toán Appoximation để xác định đúng và rõ hình dạng của đối tượng có thể thuộc những hình cơ bản như: tứ giác, tam giác, thậm chí là hình tròn…
2.3 Giới thiệu phần cứng
2.3.1 PLC S7-1200 (1212C DC/DC/DC)
Bộ điều khiển S7-1200 cung cấp sự linh hoạt và sức mạnh để điều khiển nhiều loại thiết bị khác nhau nhằm hỗ trợ nhu cầu tự động hóa của bạn Thiết kế nhỏ gọn, cấu hình linh hoạt và bộ lệnh mạnh mẽ kết hợp để làm cho S7-1200 trở thành một giải pháp hoàn hảo để kiểm soát nhiều ứng dụng khác nhau
CPU kết hợp một bộ vi xử lý, một nguồn cung cấp điện tích hợp, mạch đầu vào và đầu ra, PROFINET tích hợp, I/O điều khiển chuyển động tốc độ cao và đầu vào tương
tự trên bo mạch trong một vỏ nhỏ gọn để tạo bộ điều khiển mạnh mẽ Sau khi bạn tải xuống chương trình của mình, CPU chứa logic cần thiết để theo dõi và kiểm soát các thiết bị trong ứng dụng của bạn CPU giám sát đầu vào và thay đổi kết quả đầu ra theo logic của chương trình người dùng, có thể bao gồm logic Boolean, đếm, thời gian, các phép toán phức tạp và liên lạc với các thiết bị thông minh khác
CPU cung cấp một cổng PROFINET để truyền thông qua mạng PROFINET Các mô-đun bổ sung có sẵn để giao tiếp qua mạng PROFIBUS, GPRS, RS485 hoặc RS232
Trang 33Hình 2.23 Hình ảnh của PLC 1212C DC/DC/DC
1 Kết nối nguồn
2 Khe cắm thẻ nhớ dưới nắp đậy
3 Kết nối dây dẫn người dùng có thể tháo rời
4 Đèn LED trạng thái cho các ngõ I/O
5 Đầu nối PROFINET
2.3.2 Sơ đồ kết nối của PLC S7-1200
Hình 2.24 Sơ đồ chân của PLC
Trang 34Bảng 2.1 Bảng sơ đồ chân của PLC S7-1200
2.3.3 Module mở rộng SM 1222, DQ 8xRelay/2A (6ES7222-1HF32-0XB0)
Các module mở rộng của PLC S7-1200 có thể mở rộng các tín hiệu, mở rộng chức năng cho PLC, hỗ trợ truyền thông Khả năng mở rộng của từng loại CPU tùy thuộc vào các đặc tính, thông số và quy định của hãng
Bộ PLC S7-1200 cung cấp tối đa 8 module tín hiệu đa dạng và 1 mạch tín hiệu cho
bộ vi xử lý có khả năng mở rộng, ngoài ra còn có 3 module giao tiếp giúp mở rộng các giao tiếp truyền thông
PLC S7-1200 có 3 loại module chính:
- Communication module (CP)
- Signal board (SB)
- Signal Module (SM)
Trang 35Hình 2.25 Hình các loại module mở rộng S7-1200
Hình 2.26 Datasheet của module SM 1222
Trang 36Cho phép cấp nguồn 24V/2A có thể trực tiếp điều khiển các thiết bị như máy bơm, băng tải trong mô hình
2.3.4 Động cơ bước
Hình 2.27 Động cơ bước Động cơ bước là một loại động cơ điện có nguyên lý và ứng dụng khác biệt với đa
số các động cơ điện thông thường Chúng thực chất là một động cơ đồng bộ dùng để biến đổi các tín hiệu điều khiển dưới dạng các xung điện rời rạc kế tiếp nhau thành các chuyển động góc quay hoặc các chuyển động của roto có khả năng cố định roto vào các
vị trí cần thiết
Về cấu tạo, động cơ bước có thể được coi là tổng hợp của hai loại động cơ: Động
cơ một chiều không tiếp xúc và động cơ đồng bộ giảm tốc công suất nhỏ
Động cơ bước được ứng dụng nhiều trong ngành tự động hóa, chúng được ứng dụng trong các thiết bị điều khiển cần độ chính xác Trong điều khiển chuyển động kỹ thuật, động cơ bước là một cơ cấu chấp hành đặc biệt hữu hiệu bởi nó có thể thực hiện trung thành các lệnh đưa ra dưới dạng số
Ví dụ: điều khiển robot, điều khiển bắt, bám các mục tiêu trong các khí tài quan sát, điều khiển lập trình trong các thiết bị gia công cắt gọt… Ngoài ra trong công nghệ máy tính, động cơ bước được sử dụng cho các loại ổ đĩa cứng, máy in…
Cách điều khiển động cơ bước:
Động cơ bước được điều khiển dưới dạng các xung điện rời rạc kế tiếp nhau tạo thành các chuyển động góc quay hoặc các chuyển động của Rotor Động cơ bước không quay theo cơ chế thông thường, chúng quay theo từng bước bên có chế độ chính xác rất
Trang 37cao về mặt điều khiển học Chúng làm việc nhờ các bộ chuyển mạch điện tử đưa các tín hiệu điều khiển vào Stator theo thứ tự và tần số nhất định
Hình 2.28 Hình minh hoạt thứ tự cấp điện các cuộn dây và các bước quay
Điều khiển tốc độ và chiều quay của động cơ bước:
Động cơ bước thường quay theo các bước xác định vì vậy mà nó thường sử dụng chủ yếu để điều khiển thích nghi nghĩa là tốc độ quay biến đổi liên tục, thậm chí động
cơ bước phải dừng và đứng yên ở vị trí bám sát Với lẽ đó, vận tốc quay của động cơ bước thường luôn được hiểu là vận tốc trung bình vtb:
Vtb = n.θ
t.360 = f θ
360 (vòng/s)
2.3.5 Driver Điều Khiển Động Cơ Microstep TB6600
Hình 2.29 Driver điều khiển động cơ bước TB6600
THÔNG SỐ KỸ THUẬT
- Nguồn đầu vào là 9V – 42V
- Dòng cấp tối đa là 4A
- Ngõ vào có cách ly quang, tốc độ cao