ĐỒ ÁN MÔN HỌC ĐỀ TÀI HỆ THỐNG PHÂN LOẠI CÀ CHUA TỰ ĐỘNG

BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN -⸙∆⸙ - ĐỒ ÁN MÔN HỌC ĐỀ TÀI: HỆ THỐNG PHÂN LOẠI CÀ CHUA TỰ ĐỘNG GVHD: TS Tạ Văn Phương Nhóm SVTH: Nguyễn Cơng Danh 19151103 Nguyễn Văn Đạt 19151114 Võ Minh Duy 19151108 Tp Hồ Chí Minh, tháng 05 năm 202 LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành đề tài đồ án trước hết nhóm sinh viên thực xin gửi đến quý thầy, cô giảng viên trường Đại học Sư phạm Kỹ Thuật nói chung q thầy mơn Điều khiển tự động nói riêng tri ân sâu sắc Đặc biệt, nhóm xin gửi đến thầy Tạ Văn Phương, người tận tình hướng dẫn nhóm việc lựa chọn đề tài nghiên cứu, giúp đỡ giải khó khăn q trình thực đến lúc hoàn thành báo cáo đồ án lời cảm ơn chân thành Việc lần tiếp cận thực đề tài “Hệ thống phân loại cà chua tự động” với thời gian kiến thức cịn phần hạn chế, nhóm nghiêm túc cố gắng hồn thành đồ án, nhiên khơng thể tránh khỏi sai sót q trình thực Nhóm mong nhận bảo, đóng góp ý kiến thầy để có điều kiện bổ sung, nâng cao kiến thức để đồ án hoàn thiện tốt Đồng thời mong nhận thơng cảm, góp ý hướng dẫn q thầy bạn Sau cùng, nhóm xin kính chúc q thầy có thật nhiều sức khoẻ, thành công công việc giảng dạy, đào tạo hệ sinh viên giỏi góp phần đóng góp cho nhà trường đất nước ta Chúc anh chị bạn khoá sức khoẻ, học tập thật tốt để chuẩn bị kiến thức vững vàng cho cơng việc phía tương lai Chúng em xin chân thành cảm ơn Tp Hồ Chí Minh, tháng 05 năm 2022 Sinh viên thực NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN TP Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 2022 Giảng viên hướng dẫn TS Tạ Văn Phương M MỤC LỤCC LỤC LỤCC CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Giới thiệu đề tài: 1.2 Mục tiêu đề tài: 1.3 Các nội dung tiến hành đề tài: 1.4 Hạn chế đề tài: 1.5 Khả áp dụng đề tài này: CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Lý thuyết xử lý ảnh: 2.1.1 Giới thiệu: 2.1.2 Các kỹ thuật xử lý ảnh sử dụng đề tài: 10 2.3 Các thiết bị sử dụng đề tài: 16 2.3.1 PLC S7-1200 CPU 1214C DC/DC/DC: .16 2.3.2 Nguồn LOGO Power Siemens 24VDC: 18 2.3.3 Nguồn tổ ong 24V-10A: 19 2.3.4 Cảm biến hồng ngoại E3F2-DS30C4: .20 2.3.5 Xy lanh khí nén trục CXSM10: 21 2.3.6 Valve điện từ SY3140-5LZD: 21 2.3.7 Relay bán dẫn SSR-25DD : .22 2.3.8 Băng tải: 23 2.3.9 Nút nhấn: 23 2.3.10 Đèn báo: 24 2.4 Phần mềm: 25 2.4.1 TIA Portal: 25 2.4.2 Microsoft Visual Studio 2019: 26 2.4.3 Phần mềm Microsoft SQL Server 2019: 27 CHƯƠNG THIẾT KẾ HỆ THỐNG .27 3.1 Yêu cầu hệ thống: 27 3.1.1 Yêu cầu phần cứng: 27 3.1.2 Yêu cầu phần mềm: 27 3.2 Thiết kế phần cứng: .28 3.2.1 Sơ đồ kết nối phần cứng: 28 3.2.2 Tiến hành đấu nối phần cứng 28 3.3 Thiết kế phần mềm: .29 3.3.1 Giải thuật điều khiển hệ thống: 29 3.3.2 Giải thuật xử lý ảnh: 30 3.3.3 Lập trình điều khiển hệ thống .31 3.3.4 Xây dựng sở liệu cho phần mềm SCADA .35 3.3.5 Thiết kế giao diện Scada 38 CHƯƠNG 4: MƠ PHỎNG, THÍ NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ .48 4.1 Kết đạt phần cứng: 48 4.2 Kết đạt phần mềm 48 4.2.1 Thiết kế giao diện Scada 48 4.2.2 Thiết kế giao diện Web server 52 4.3 Kết đạt hoạt động hệ thống 52 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ CÁC DỰ ÁN TIẾP THEO .54 5.1 Kết luận: 54 5.1.1 Mục tiêu đạt .54 5.1.2 Hạn chế 54 5.2 Các dự án 54 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Giới thiệu đề tài: Ngày nay, với phát triển cơng nghiệp 4.0, thị giác máy tính (Computer Vision) phần thiếu nhà máy thơng minh Khơng có khía cạnh khác dây chuyền sản xuất nắm bắt nhiều thơng tin thị giác máy tính việc đánh giá sản phẩm tìm khuyết điểm, trình thu thập liệu để đạo trình hoạt động nhằm tối ưu suất nâng cao chất lượng sản phẩm Hình 1.1 Ứng dụng thị giác máy tính hệ thống phân loại trái Việc ứng dụng thị giác máy tính vào khâu chuẩn bị, chế biến sản xuất thực phẩm sử mở rộng trước Một ứng dụng việc phân loại đóng gói sản phẩm Quy trình tốn nhiều thời gian công nhân nhà máy Việc lặp lặp lại công việc thời gian dài dẫn đến nhàm chán khiến suất lao động chất lượng sản phẩm suy giảm Chính vậy, nhu cầu xây dựng mơ hình giúp cho việc phân loại sản phẩm nhanh tiện lợi trở thành vấn đề công ty, doanh nghiệp hướng đến Vì lý nêu trên, em định chon đề tài “Hệ thống phân loại cà chua tự động” Nhận định hệ thống có khả ứng dụng vào dây chuyền phân loại trái với khả hoạt động nhanh, xác hiệu Hệ thống ứng dụng nhiều lĩnh vực như: Cơ khí, khí nén, xử lý ảnh, SCADA, Web… 1.2 Mục tiêu đề tài: ● Ứng dụng thuật tốn xử lý ảnh để phát phân biệt cà chua theo độ chín, phân biệt trái bị hỏng kích thước ● Xây dựng giao diện SCADA kết hợp với Web server cách trực quan, sinh động giúp người dùng dễ dàng vận hành hệ thống ● Thiết kế mơ hình mơ q trình vận hành 1.3 Các nội dung tiến hành đề tài: ● Nghiên cứu xây dựng thuật toán xử lý ảnh để nhận diện cà chua theo độ chín, hư hỏng kích thước ● Lập trình PLC S7-1200 để điều khiển hệ thống ● Tìm hiểu kết nối PLC Winform C#, PLC Web server ● Thiết kế phần giao diện SCADA phần mềm Visual Studio để dễ dàng điều khiển giám sát hệ thống chỗ ● Thiết kế giao diện Web server giúp điều khiển giám sát hệ thống từ xa ● Xây dựng hệ quản trị sở liệu SQL Server để quản lý liệu hệ thống 1.4 Hạn chế đề tài: ● Đề tài dừng lại mức độ mô phần mềm, chưa thực mơ hình phần cứng thực tế ● Đề tài phân loại trái cà chua, phân loại lúc nhiều trái 1.5 Khả áp dụng đề tài này: Hiện nhiều nhà máy doanh nghiệp sản xuất áp dụng hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc lạc hậu, chưa theo kịp với xu phát triển đáp ứng nhu cầu sản xuất nước thị trường quốc tế Chính em xin thực đề tài: “Hệ thống phân loại cà chua tự động” với mong muốn đưa giải pháp nhằm cải thiện trình sản xuất cho giảm chi phí nhân cơng, tăng suất mà đảm bảo chất lượng sản phẩm, giảm giá thành sản phẩm để cạnh tranh thị trường CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Lý thuyết xử lý ảnh: 2.1.1 Giới thiệu: Xử lý ảnh phân ngành xử lý số tín hiệu với tín hiệu xử lý ảnh Ngày nay, với phát triền cơng nghiệp 4.0, xử lý ảnh có vai trò quan trọng Xử lý ảnh gồm lĩnh vực chính: xử lý nâng cao chất lượng ảnh, nhận dạng ảnh, nén ảnh truy vấn ảnh Sự phát triển xử lý ảnh đem lại nhiều lợi ích cho sống người Hình 2.1 Các bước trình xử lý ảnh Các bước trình xử lý ảnh: - Thu nhận ảnh: ảnh đầu vào nhận qua camera màu đen trắng, loại ảnh tương tự - Tiền xử lý: sau thu nhận ảnh, ảnh bị nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào tiền xử lý để nâng cao chất lượng ảnh - Phân đoạn ảnh: tách ảnh đầu vào thành vùng để phân tích, biểu diễn nhận dạng - Biều diễn ảnh: vật thể sau phân đoạn mơ tả dạng chuỗi điểm, thường sử dụng ta quan tâm đến đặc tính bên vùng ảnh - Nhận dạng nội suy: phân loại vật thể dựa sở chi tiết mô tả vật thể nhận dạng ảnh trình xác định ảnh mà trình thu cách so sánh với mẫu lưu trữ từ trước - Cơ sở tri thức: trình xử lý liệt kê hình thức xử lý ảnh, thực giám sát thực dựa sở kiến thức xử lý ảnh 2.1.2 Các kỹ thuật xử lý ảnh sử dụng đề tài: 2.1.2.1 Chuyển đổi không gian màu: a) Không gian màu RGB: RGB không gian màu phổ biến dùng máy tính, máy ảnh, điện thoại nhiều thiết bị kĩ thuật số khác Không gian màu gần với cách mắt người tổng hợp màu sắc Nguyên lý sử dụng màu sắc R (red - đỏ), G (green - xanh lục) B (blue - xanh lam) để biểu diễn tất màu sắc Thơng thường, mơ hình 24 bit, kênh màu sử dụng bit để biểu diễn, tức giá trị R, G, B nằm khoảng - 255 Bộ số biểu diễn cho điểm ảnh, số biểu diễn cho cường độ màu b) Không gian màu HSV: Không gian màu HSV (còn gọi HSB) cách tự nhiên để mô tả màu sắc, dựa số liệu: ● H: (Hue) Vùng màu ● S: (Saturation) Độ bão hòa màu ● B (hay V): (Bright hay Value) Độ sáng Thơng thường, người ta nghĩ không gian màu RGB phù hợp cho việc phân đoạn dựa màu sắc Nhưng không gian màu HSV không gian màu phù hợp để phân đoạn ảnh dựa màu sắc 2.1.2.2 Phân ngưỡng ảnh thuật toán Otsu: a) Khái niệm phân ngưỡng: Phân ngưỡng ảnh tách hình ảnh vùng ảnh khỏi ảnh b) Lược đồ xám: Lược đồ xám đồ thị biểu diễn tần suất xuất mức xám ảnh Trong trục hồnh biểu diễn giá trị mức xám ảnh có giá trị từ đến 255, trục tung biểu diễn tần suất xuất mức xám ảnh c) Thuật toán Otsu: + Bước 1: Sử dụng lược đồ Histogram biểu diễn tần suất xuất mức xám: L−1 pi=∑ ❑ i=0 ni MN 𝑛𝑖 : số lượng điểm ảnh giá trị i L: 1, 2, 3, …256 𝑝0 + 𝑝1 + 𝑝2 + ⋯ + 𝑝𝐿−1 = + Bước 2: Chọn ngưỡng 𝑇𝑘 = 𝑘 (0 < k < L-1) để phân ảnh đầu vào thành lớp 𝐶1 (tập hợp điểm ảnh có giá trị ≤ k) 𝐶2 (tập hợp điểm ảnh có giá trị > k) Tỷ lệ lớp 𝐶1 lớp 𝐶2 với số lượng điểm ảnh k tổng số điểm ảnh ký hiệu 𝑝1(𝑘) 𝑝2(𝑘) k P1 ( k )=∑ ❑ pi i=0 L−1 P2 ( k )= ∑ ❑ p i=1−P1 ( k) i=k +1 Sau đó, tính giá trị trung bình 𝑚1 𝑚2 lớp 𝐶1 𝐶2: k m1 ( k )=∑ ❑iP i=0 ( ) L−1 m2 ( k )= ∑ i=k +1 k 1 = ∑ ❑i P i C P1 (k ) i=0 L−1 ❑iP ( 1 )= ∑ ❑ i Pi C2 P2 ( k) i=k+1 + Bước 3: Theo thuật toán Otsu, ta tính ngưỡng 𝑘∗ mà giá trị chênh lệch hai đoạn đạt giá trị cực đại, ký hiệu σ𝐵2(𝑘∗), tính: σ𝐵2(𝑘∗) = Max[σσ𝐵2(𝑘)], ≤ k ≤ L-1], ≤ k ≤ L-1 Trong đó, σ𝐵 phương sai lớp 𝐶1 𝐶2, ta có: σ𝐵 = 𝑃1(𝑚1 − 𝑚𝐺)2 + 𝑃2(𝑚1 − 𝑚𝐺)2 = 𝑃1𝑃2(𝑚1 − 𝑚2)2 ¿¿ Từ công thức ta suy ra: 10 ... giúp cho việc phân loại sản phẩm nhanh tiện lợi trở thành vấn đề công ty, doanh nghiệp hướng đến Vì lý nêu trên, em định chon đề tài ? ?Hệ thống phân loại cà chua tự động? ?? Nhận định hệ thống có khả... việc lựa chọn đề tài nghiên cứu, giúp đỡ giải khó khăn q trình thực đến lúc hoàn thành báo cáo đồ án lời cảm ơn chân thành Việc lần tiếp cận thực đề tài ? ?Hệ thống phân loại cà chua tự động? ?? với thời... hình phần cứng thực tế ● Đề tài phân loại trái cà chua, phân loại lúc nhiều trái 1.5 Khả áp dụng đề tài này: Hiện nhiều nhà máy doanh nghiệp sản xuất áp dụng hệ thống phân loại sản phẩm theo màu