Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm theo hình dạng, điều khiển và giám sát qua WinCC

2022 Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm theo hình dạng, điều khiển giám sát qua WinCC Phạm Lê Bảo Hoàng Họ tên sinh viên : Bùi Anh Dũng ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH: CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HOÁ ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH ĐỂ PHÂN LOẠI SẢN PHẨM THEO HÌNH DẠNG, ĐIỀU KHIỂN VÀ GIÁM SÁT QUA WINCC Người hướng dẫn Sinh viên thực Mã sinh viên Lớp : ThS Phan Thị Thanh Vân : Bùi Anh Dũng Phạm Lê Bảo Hoàng : 1811505520113 1811505520217 : 18TDH1 18TDH2 Đà Nẵng, tháng 6/2022 ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH: CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HOÁ ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH ĐỂ PHÂN LOẠI SẢN PHẨM THEO HÌNH DẠNG, ĐIỀU KHIỂN VÀ GIÁM SÁT QUA WINCC Người hướng dẫn Sinh viên thực Mã sinh viên Lớp : ThS Phan Thị Thanh Vân : Bùi Anh Dũng Phạm Lê Bảo Hoàng : 1811505520113 1811505520217 : 18TDH1 18TDH2 Đà Nẵng, tháng 6/2022 NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN NHẬN XÉT CỦA NGƯỜI PHẢN BIỆN TÓM TẮT ĐỒ ÁN Tên đề tài: “ Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm theo hình dạng, điều khiển giám sát qua WinCC” Sinh viên thực hiện: Bùi Anh Dũng Phạm Lê Bảo Hoàng Lớp: 18TDH1, 18TDH2 Nội dung: Mã SV: 1811505520113 Mã SV: 1811505520217 Mơ hình xử lý ảnh để phân loại sản phẩm theo hình dạng, điều khiển giám sát qua WinCC sử dụng Kit Raspberry Pi 4B PLC S7 – 1200 Ở nhóm sử dụng CPU 1214C DC/DC/DC, dịng CPU đời mới, ứng dụng nhà máy lớn với chức điều khiển quy trình hoạt động lớn hệ thống sản xuất nhà máy Đề tài nghiên cứu tập trung vào sử dụng ngơn ngữ lập trình Python để xử lý ảnh, tín hiệu gửi tới PLC S7 – 1200 thơng qua cổng Ethernet, quy trình điều khiển mà từ viết chương trình phân loại sản phẩm dựa theo hình dạng Báo cáo đề tài gồm có phần chính: Chương 1: Tổng quan hệ thống phân loại sản phẩm theo hình dạng - Giới thiệu tổng quan hệ thống phân loại sản phẩm theo hình dạng Nguyên lý hoạt động hệ thống Các công nghệ sử dụng hệ thống : sử dụng Kit Raspberry 4B để xử lý ảnh, sử dụng PLC S7 – 1200 để phân loại sản phẩm Đưa nhiều phương án thiết kế, so sánh, đánh giá chọn phương án thiết kế phù hợp với đề tài Chương 2: Giới thiệu Rapberry ngơn ngữ lập trình Python - Trình bày tổng quan Raspberry, giới thiệu ngơn ngữ lập trình Python thư viện OpenCV Tổng quan xử lý ảnh tiến hành xử lý ảnh Chương 3: Giới thiệu PLC S7-1200 phần mềm TIA Portal - Trình bày tổng quan PLC giới thiệu PLC S7 – 1200, làm việc với phần mềm Tia Portal V16 Phương pháp kết nối PLC WinCC, thiết kế giao diện WinCC Chương 4: Thiết kế thi công mô hình “Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm theo hình dạng, điều khiển giám sát WinCC” - Trình bày u cầu cơng nghệ hệ thống Sơ đồ khối Lựa chọn thiết bị phù hợp với đề tài Sơ đồ bố trí hệ thống Sơ đồ đấu nối hệ thống Chương 5: Chương trình điều khiển giám sát hệ thống - Lập bảng phân công đầu vào/ra Xây dựng lưu đồ thuật tốn Vẽ giãn đồ thời gian Lập trình, điều khiển hệ thống Phương pháp giao tiếp truyền thông PLC Raspberry thông qua thư viện Snap Kết luận hướng phát triển Tài liệu tham khảo Phụ lục TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ CỘNG HỊA XÃ HƠI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Giảng viên hướng dẫn: ThS Phan Thị Thanh Vân Sinh viên thực hiện: Bùi Anh Dũng Mã SV: 1811505520113 Phạm Lê Bảo Hoàng Mã SV: 1811505520217 Tên đề tài: “Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm theo hình dạng, điều khiển giám sát WinCC” Các số liệu, tài liệu ban đầu: - PLC S7-1200, Raspberry Pi 4B, camera, động cơ, cảm biến, xi lanh… - Trần Văn Hiếu, “Tự Động Hóa PLC S7 – 1200 Với TIA Portal”, năm 2019, nhà xuất khoa học - kỹ thuật Nội dung đồ án: Chương 1: Tổng quan hệ thống phân loại sản phẩm theo hình dạng Chương 2: Giới thiệu Rapberry ngôn ngữ lập trình Python Chương 3: Giới thiệu PLC S7-1200 phần mềm TIA Portal Chương 4: Thiết kế thi cơng mơ hình “Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm theo hình dạng, điều khiển giám sát WinCC” Chương 5: Chương trình điều khiển giám sát hệ thống ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ THỰC HIỆN CỦA ĐỀ TÀI HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI Các sản phẩm dự kiến - Mơ hình “Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm theo hình dạng, điều khiển giám sát WinCC” - Báo cáo thuyết minh đề tài - Chương trình xử lý ảnh Python - Chương trình điều khiển hệ thống TIA Portal Ngày giao đồ án: 21/02/2022 Ngày nộp đồ án: 30/05/2022 Đà Nẵng, ngày 21 tháng 02 năm 2022 Trưởng Bộ môn Người hướng dẫn ThS Phan Thị Thanh Vân LỜI NĨI ĐẦU Cơng nghiệp hóa – đại hóa đất nước trong mục tiêu mà nước ta trọng năm vừa qua Việc áp dụng dây chuyền sản xuất tự động ngày áp dụng nhiều nhà máy, xí nghiệp nhằm tăng suất làm việc, tăng lợi nhuận đầu ra, giảm thời gian sản xuất… đáp ứng cầu thị trường, phát triển hàng ngày hàng kinh tế cơng nghệ Từ ngành kỹ thuật điều khiển tự động hóa đời phát triển hơn, đáp ứng đủ nhu cầu nguồn lực cho công nghiệp thời đại phát triển nước nhà Sau khoảng thời gian học tập rèn luyện, nhận kiến thức chuyên ngành thầy cô khoa Điện – Điện tử, Trường ĐH Sư phạm Kỹ thuật – Đại học Đà Nẵng, nhóm chúng em tiến hành thực đồ án “Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm theo hình dạng, điều khiển giám sát qua WinCC” Đồ án ứng dụng kiến thức nhận trường lớp với việc tìm hiểu thơng qua Internet để giải vấn đề đặt đánh giá sở lý thuyết đến giải thực tiễn Từ sở nền, vững thêm kiến thức suốt năm đại học Em xin chân thành cảm ơn ThS.Phan Thị Thanh Vân tận tình hướng dẫn giúp chúng em thực đồ án Trong trình thực đồ án cố gắng tránh thiếu sót, mong đóng góp ý thầy/cơ i LỜI CAM ĐOAN Tên đề tài : “Ứng dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm theo hình dạng, điều khiển giám sát qua WinCC.” Sinh viên thực hiện: Bùi Anh Dũng Phạm Lê Bảo Hoàng Lớp: 18TDH1, 18TDH2 Mã SV: 1811505520113 Mã SV: 1811505520217 “Tôi xin cam đoan đồ án tốt nghiệp nghiên cứu thực Tôi không chép từ viết cơng bố mà khơng trích dẫn nguồn gốc Nếu có vi phạm nào, chúng tơi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm.” Sinh viên thực Bùi Anh Dũng Phạm Lê Bảo Hoàng ii Tên đề tài: Ứng dụng xử lý ảnh để phân loai sản phẩm theo hình dạng, điều khiển giám sát qua WinCC PHỤ LỤC Chương trình xử lý ảnh import numpy as np import cv2 import snap7 import snap7.client from snap7.util import * import snap7.types as p import ctypes PLC = snap7.client.Client() def ReadMemory(PLC,byte,bit,datatype): result = PLC.read_area(p.Areas.MK,0,byte,datatype) if datatype==0x01: return get_bool(result,0,bit) elif datatype==0x02 or datatype==0x04 : return get_int(result,0) elif datatype==0x08: return get_real(result,0) elif datatype==0x06: return get_dword(result,0) else: return None def WriteMemory(PLC,byte,bit,datatype,value): result = PLC.read_area(p.Areas.MK,0,byte,datatype) if datatype==0x01: set_bool(result,0,bit,value) elif datatype== 0x02 or datatype==0x04 : set_int(result,0,value) elif datatype==0x08: set_real(result,0,value) Tên đề tài: Ứng dụng xử lý ảnh để phân loai sản phẩm theo hình dạng, điều khiển giám sát qua WinCC elif datatype==0x06: set_dword(result,0,value) PLC.write_area(p.Areas.MK,0,byte,result) if name ==" main ": PLC.connect("169.254.151.50",0,1) cap = cv2.VideoCapture(0) while(True): # Capture frame-by-frame ret, cam = cap.read() frame = cam[100:700,360:1000] #(y1:y2,x1:x2) #chuyển màu gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #thresh = cv2.getTrackbarPos("threshold", "Trackbars") # chuyển ảnh nhị phân ret, frame_thres = cv2.threshold(gray,232, 255, cv2.THRESH_BINARY) #tìm điểm ảnh nhị phân contours, hierarchy = cv2.findContours(frame_thres,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) #tìm cạnh canh = cv2.Canny(frame_thres, 195, 255, True) #vẽ viền diemanh = cv2.drawContours(frame, contours, -1, (255, 0, 0), 3) for cnt in contours: (x,y,w,h) = cv2.boundingRect(cnt) if w*h > 30 and 20< y