(TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

62 3 0
(TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA CƠ KHÍ BÁO CÁO THỰC TẬP TỐT NGHIỆP SỬ DỤNG XỬ LÝ ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY MAY Sinh viên thực hiện: Nguyễn Giang Thu GVHD: TS.Ngô Hà Quang Thịnh MSSV: 1814214 TP HCM, tháng 02 năm 2022 LỜI CẢẢ̉M ƠN Lời đầu tiên, xin gửi lời cảm ơn đến tất quý Thầy/Cô giảng dạy Bộ môn Cơ Điện Tử - ĐH Bách Khoa Tp.HCM v ề tận tâm kiến thức quý báu truyền đạt cho suốt thời gian học tập trường Đặc biệt nhất, xin gửi l ời cảm ơn chân thành sâu sắc đến thầy Ngô Hà Quang Thịnh, thầy hướng dẫn tận tình, bảo suốt q trình tơi thực luận văn, thực tập lab Cảm ơn thầy ý tưởng, lời nhận xét kịp thời lời khuyên xác đáng Luận văn Tốt nghiệp Đây lời đóng góp q báu giúp tơi định hướng nhận nh ững sai sót, kiến thức cịn thiếu để hồn thành mục tiêu luận văn giúp học hỏi nhiều điều làm việc lab Cuối cùng, lời cảm ơn chân thành gia đình Cám ơn ba mẹ tạo ch ỗ d ựa vững chắc, h ỗ trợ vật chất lẫn tinh thần, động viên trình học tập để vượt qua khó khăn hoàn thành luận văn CHƯƠNG I : TỔNG QUAN I II S Đặt vấn đề: ượ đề l c 1.1.Lý chọn đề tài: 1.2.Mục đích , đối tượng phạm vi nghiên cứu III Sơ lược robot công nghiệp 2.1.Lịch sử hình thành robot công nghiệp IV Phân loại dạng Robot công nghiệp phổ biến ứng dụng chúng: 4.1.Phân loại theo không gian làm việc 4.2.Phân loại theo hệ thống truyền động: 4.3.Phân loại theo ứng dụng: 4.4.Phân loại theo cách thức điều khiển: V Tổng quan xử lý ảnh 5.1 trình xử lý ảnh: VI Tổng quan PLC (point clould): 5.1.Khái niệm: 5.2.Đặc điểm: VII Nhiệm vụ: CHƯƠNG II: LỰA CHỌN PHƯƠNG ÁN I Các dạng robot sử dụng: 1.1.Detal robot 1.2.Scara robot: 1.3.Serial robot: II Cơ cấu tác động: 2.1.Cơ cấu gắp/ hút vật: III Camera: 3.1.Stereo camera: 3.2.Time-of-Flight camera (ToF camera): 3.3 Structure light camera: .17 3.4 LiDAR: 18 IV Bộ điều kiển: 18 4.1 Vi điều khiển: .18 4.2 Card điều khiển: 19 4.3 Programmable Logic Controller (PLC): 19 V Kết luận: 20 CHƯƠNG III: PHÂN TÍCH ĐỌNG HỌC TAY MÁY 21 I Sơ lược Robot Nachi MZ07: 21 II Động học thuận: 22 III Động học nghịch: 25 IV Kiểm tra động học nghịch 34 CHƯƠNG IV: GIAO TIẾP VÀ ĐIỀU KIỂN ROBOT 36 I Tổng quan giao tiếp Robot NACHI MZ07: 36 II Giới thiệu Socket Communication: .36 III Giải thuật: .38 CHƯƠNG V: THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỆN VÀ CƠ CẤU CHẤP HÀNH 41 I Sơ đồ khối hệ thống điện: 41 II Các thiết bị tác động vào tín hiệu: .41 III Cơ cấu tác động: 42 3.1 Tính tốn giác hút: 42 3.2 Tính tốn đồ gá giác hút: 45 IV Bộ điều khiển trung tâm: .46 4.1 Lựa chọn PLC: 46 4.2 Đấu dây PLC: 47 4.3 Điều khiển PLC thông qua PC: 48 Danh mục hình ảnh Hình 1 Unimate-Robot thương mại giới Hình Cơ cấu robot dạng tọa độ Descartes Hình Cơ cấu Robot dạng tọa độ trụ Hình Robot dạng tọa độ cầu R.R.T Hình Robot dạng tọa độ cầu R.R.R Hình Robot sinh Hình Robot Scara Hình Các giai đoạn xử lý ảnh Hình Các phận tạo thành hệ thống Robot Pick and Place 12 Hình 2 OMRON Delta Robot IP67 13 Hình ADEPT Scara Robot I800 series 13 Hình Epson ProSix C4-A901C 14 Hình Tay gắp khí nén 15 Hình Giác hút khí nén .15 Hình Magnetic grippers 16 Hình ZED Stereo camera 16 Hình Microsoft Kinect v2 .17 Hình 10 Microsoft Kinect v1 .17 Hình 11 Asus Xtion Pro Live .18 Hình 12 Velodyne LiDAR Puck Hi-Res sensor 18 Hình 13 Tiva C Series TM4C123G 19 Hình 14 ADAPTEC 2940W AHA-2940UW PCI SCSI CARD 19 Hình 15 PLC Mitsubishi dòng FX .20 Hình Robot Serial NACHI MZ07 Hình Khơng gian làm việc NACHI MZ07 Hình 3 Hệ tọa độ tay máy NACHI MZ07 Hình TCP UDP Hình Lưu đồ giải thuật giao tiếp CFD Controller Hình Sơ đồ khối thiết bị điện Hình Nút nhấn Hình Nút dừng khẩn cấp Hình Relay kính điện từ Hình 5 Ký hiệu valve chân khơng Hình Các lực tác động lên vật hút Hình Đồ gá giác hút ESH-HD Hình Bảng tra khối lượng ứng với chiều dài tool an tồn Hình Board PLC Mitsubishi FX3U LE3U 24MT Hình 10 Sơ đồ tổng quan điều khiển PLC qua máy tính… Danh mục bảng biểu Bảng 1 Các phương án lựa chọn để thiết kế hệ thống Robot Bin Picking 20 Bảng Các thông số Robot NACHI MZ07 Bảng Thơng số Denavit–Hartenberg Bảng 3 Kích thước Robot NACHI MZ07 (mm) Bảng Kết kiểm nghiệm động học ngược Robot NACHI MZ07 Bảng Các thiết bị đầu vào tương ứng với cổng Input PLC Bảng Các thiết bị đầu vào tương ứng với cổng Input PLC I Đặt vấn đề: CHƯƠNG I : TỔNG QUAN Với mục tiêu nâng cao suất dây chuyền công nghệ để giảm giá thành, nâng cao chất lượng khả cạnh tranh sản phẩm Việc ứng dụng cơng nghệ tự động hóa có tính linh hoạt cao thay cho dây chuyền tự động cứng ngày rộng rãi Cho nên xu sử dụng Robot thay người dây chuyền sản xuất lắp ráp trở nên tất y ếu Trong luận văn này, sử dụng thư viện xử lý ảnh cho ứng dụng bin picking cho tay máy II Sơ lược đề tài: 1.1 Lý chọn đề tài: Trong dây chuyền sản xuất ngày nay, hoạt động gắp - đặt đóng gói sản phẩm đòi hỏi nhiều từ người vận hành, bao gồm tốc độ, xác, kiểm tra, phân loại khéo léo Robot bin picking với khả lặp lại tối đa, giúp cho trình chọn đặt tự động hóa tốt hết, hoàn thành nhiệm vụ cách quán tốc độ cao mà khơng cần nghỉ Từ giúp bạn tiết kiệm nhiều chi phí nhân cơng, giảm tối đa sai sót, Vì việc ứng dụng sử lí ảnh cho bin picking tay máy ngày sử dụng phổ biến công nghiệp Ngày xử lí ảnh ngày ứng dụy nhiều lĩnh vực y tế, quốc phòng, giáo dục,… Xử lý ảnh gồm lĩnh vực chính: xử lý nâng cao chất lượng ảnh, nhận d ạng ảnh, nén ảnh truy vấn ảnh L ĩnh v ực em chọn làm dùng thư vi ện xử lý ảnh PCL nhận dạng vị trí vật từ dùng cánh tay robot gắp vật, camera gắn end-effector robot cách vật gắp khoảng cách định 1.2 Mục đích , đối tượng phạm vi nghiên cứu: Mục đích: Phân tích xử lí ảnh sử dụng thư viện PLC để tìm vị trí vật có tư tốt Sau xác định vị trí dùng tay máy để gắp vật xác định Lập trình ngơn ngữ C++ Đối Tượng Nghiên cứu: Các chi tiết có hình dạng giống xếp ngẫu nhiên theo nhiều hướng khác Phạm vi giới hạn việc nghiên cứu xây dựng sở lí thuyết thiết bị thực nghiệm sử dụng hệ camera tay máy để xác đinh tọa độ chi tiết Phạm vi nghiên cứu: Các loại chi tiết khí bulong, đai ốc,… III Sơ lược robot cơng nghiệp 2.1 Lịch sử hình thành robot cơng nghiệp Khái niệm robot công nghiệp khai sinh vào năm 1954 robot có khả nhấc lên đặt xuống vật thể cấp sáng chế Hoa Kỳ Năm 1975 công ty Unimation bắt đầu có lợi nhuận từ sản phẩm robot Chiếc robot công nghiệp đưa vào ứng dụng đầu tiên, năm 1961, nhà máy ô tô General Motors Trenton, New Jersey Hoa Kỳ Năm 1967, Nhật Bản nhập robot công nghiệp từ cơng ty AMF Đến năm 1990 có 40 cơng ty Nhật Bản, có công ty khổng lồ công ty Hatachi công ty Mitsubisi, đưa thị trường quốc tế nhiều loại robot tiếng Từ năm 80, vào năm 90, áp dụng rộng rãi tiến kỹ thuật vi xử lý công nghệ thông tin, số lượng robot công nghiệp gia tăng, giá thành giảm rõ rêt, tính có nhiều bước tiến vượt bậc Nhờ robot cơng nghiệp có vị trí quan trọng dây chuyền sản xuất đại Đối với robot công nghiệp, liên k ết nhiều robot t ạo khả làm việc với người đưa vào sử dụng thực tế Ví dụ, CR-35iA, robot hợp tác sản xuất FANUC Corp vào năm 2015 Coro Co-robot Life Robotics Inc s ản xuất vào năm 2015, làm việc với người mà khơng cần hàng rào an toàn Ngoài ra, NEXTAGE, sản xuất Kawada Robotics Corp vào năm 2011, có cấu trúc bắt chước ph ần người robot thực nhiệm vụ mà trước cần thực công nhân Robot công nghiệp hiểu thiết bị tự động linh hoạt,bắt chước chức lao động cơng nghiệp người Nói đến thiết bị tự động linh ho ạt nói đến khả thao tác với nhiều bậc tự do, điều khiển trợ động lập trình thay đổi Cịn nói đến bắt chước chức lao động cơng nghiệp người có ý nói đến khơng hạn chế từ chức lao động chân tay đơn giản đến trí khơn nhân tạo, tùy theo lo ại hình cơng việc lao động cần đến chức hay ko Đồng thời nói đến mức độ cần thiết bắt chước người hay khơng Hình 1 Unimate-Robot thương mại giới Năm 1973, Robot công nghiệp với bậc tự mang tên Famulus tập đoàn Kuka Robotics giới thiệu Năm 1974, Robot IRB6, Robot công nghiệp điều khiển máy vi tính cơng ty ASEA sản xu ất (một cơng ty c khí nhỏ miền Nam Thụy Điển, sau sáp nhập với tập đoàn BBC - Thụy Sỹ để hình thành tập đồn ABB) Năm 1979, chế tạo thành công Robot dạng Scara phịng thí nghiệm giáo sư người Nhật Bản Hiroshi Makino, Đại Học Yamanashi Thập kỉ 1980s, hình thành phát triển Delta Robot nhóm phát triển giáo sư Reymond Clavel Viện công nghệ Liên bang Thụy Sỹ Lausanne IV Phân loại dạng Robot công nghiệp phổ biến ứng dụng chúng: 4.1 Phân loại theo không gian làm việc Không gian làm việc dạng tọa độ Descartes: dạng Robot có chuyển động tịnh tiến theo phương trục tọa độ gốc Khơng gian làm việc có dạng hình hộp chữ nhật Kết c ấu đơn giản, độ tuyến tính điều khiển cao, độ cứng vững cao, thường dùng ứng dụng nâng hạ vật, cấp phôi, lắp ghép, máy CNC, … Internet Protocol (IP) Packet: IP giao thức truyền tải gói (Packet) điểm IP sử dụng địa IP (IP address) để nhận dạng thiết bị đầu cuối Packet gói liệu truyền tải, gồm phần: + Header: chứa thông tin dùng để điều khiển phiên (IPv4/IPv6), độ dài liệu, kiểu protocol (TCP, UDP, …), địa đích/nguồn, checksum, … + Body: liệu cần truyền (video, voice, string, …) TCP/UDP: quy ước truyền nhận liệu, giao thức trung gian nằm Application IP, nằm IP: + TCP (Transmission Control Protocol): phát lỗi truy ền tải li ệu IP Khi hồn thành việc nhận gói liệu xếp lại chuyển lên lớp Application, có gói bị hỏng chưa truyền, TCP yêu cầu gửi lại gói đó, giúp giảm tải mạng Trong trình truyền tải liệu đòi hỏi kết nối liên tục Do đó, TCP g ọi giao th ức đáng tin cậy (reliable) hướng kết nối (connectionoriented) Ưu điểm độ tin cậy TCP nh ược điểm tốc độ truyền liệu chậm, không phù hợp truyền tải liệu tức thời VoIP hay Video stream + UDP (User Datagram Protocol): truyền tải liệu qua mạng thông qua Datagram  khác với TCP, giao thức không quan tâm việc liệu có truyền đến đích theo thứ tự hay khơng Thay vào đó, tốc độ nhanh TCP nhiều Vì UDP phù hợp truyền tải liệu khơng địi hỏi an tồn, xác cần tốc độ cao Video stream, VoIP, game online data Do khơng cần phải trì kết nối TCP nên UDP gọi giao thức khơng hướng kết nối (Connectionless Stateless) Hình TCP UDP III Giải thuật:  Các khái niệm cần thiết: 38 Robot Language Program (RLP): Chương trình/hàm người dùng định nghĩa cho CFD Controller biên dịch chạy dựa câu lệnh cung cấp sẵn di chuyển Robot, kích I/O, kích valve khí nén có sẵn Robot, chạy internal PLC, Do yêu cầu giám sát an toàn, RLP cho phép chạy chạy RLP thời điểm (việc gọi RLP từ RLP khác xem việc chạy chương trình luồng điều khiển theo hướng) RLP kết thúc cho phép chạy RLP khác User Task: Chương trình/hàm người dùng định nghĩa cho CFD Controller biên dịch chạy dựa câu lệnh cung cấp sẵn (các câu lệnh di chuyển Robot, kích I/O, chạy internal PLC bị cấm) Chương trình/hàm chạy độc lập song song với RLP, chạy tối đa User Task thời điểm, có xung đột ưu tiên User Task có Priority cao Chức User Task dùng để tạo giao diện giám sát xử lý lỗi Teach Pendant Các câu lệnh khởi tạo Socket Communication truyền nhận liệu gọi từ User Task  Lựa chọn mơ hình giao tiếp: Mơ hình giao tiếp bao gồm điểm (PC CFD Controller), liệu truyền bao gồm thông số tọa độ có tổng dung lượng tối đa 54byte - bé nên tốc độ truyền không quan trọng Ngồi ra, việc điều khiển Robot PC địi hỏi u cầu đặc biệt an tồn, liệu nhận cần kiểm tra đầy đủ trước di chuyển Robot Dựa đặc điểm u cầu trên, mơ hình Unicast sử dụng Protocol TCP phù hợp  Lưu đồ giải thuật: 39 Hình Lưu đồ giải thuật giao tiếp CFD Controller 40 Trong hai lưu đồ trên, User Task có chức truyền nhận liệu từ máy tính RLP thực lệnh di chuyển Robot nh ận xong liệu Hai chương trình sử dụng biến số nguyên toàn cục V100 để làm cờ báo cho 41 CHƯƠNG V: THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỆN VÀ CƠ CẤU CHẤP HÀNH Chương vào phân tích thiết bị điện cần thiết sơ đồ đấu nối Bên cạnh nguyên lý điều khiển hai cấu chấp hành băng tải valve chân không I Sơ đồ khối hệ thống điện: Thiết bị dùng để điều khiển ngoại vi lựa chọn chương PLC, bản, thiết bị kết nối với theo sơ đồ sau đây: Hình Sơ đồ khối thiết bị điện Sơ đồ 5.1 cho nhìn tổng quát thiết bị cần thiết hệ th ống ện, dựa sơ đồ này, tiến hành phân tích ưu nhược điểm để lựa chọn lập sơ đồ đấu dây cho phù hợp 42 II Các thiết bị tác động vào tín hiệu: Hình Nút nhấn Hình Nút dừng khẩn cấp Nút nhấn dùng để truy ền tín hiêu trực tiếp cho PLC để lệnh START, STOP điều khiển tay băng tải dây đai Nút EMERGNCY dùng để ngắt ngõ thiết bị tác động trường hợp khẩn cấp Để điều khiển động DC hoạt động băng tải, cần điều khiển qua Relay trung gian dòng điện cần cung c ấp lớn Giác hút điều ển thông qua van điện từ Trong luận văn này, Relay Valve chân khơng sử dụng nguồn 24V Hình Relay kính điện từ 43 Ngồi ra, thiết bị dùng để bảo vệ toàn hệ thống khỏi cố tải chập mạch Aptomat lắp đặt đầu mạng điện Các hệ thống đèn báo sử dụng để thông báo trạng thái hoạt động, lỗi, Emergency hệ thống III Cơ cấu tác động: Cơ cấu tác động hệ thống bao gồm băng tải valve chân không dùng để hút vật III.1 Tính tốn giác hút: Phần sau trình bày việc tính tốn valve chân khơng theo hướng bản, dựa thiết bị có sẵn thị trường vật lên Valve chân không hoạt động theo nguyên lý ống venture, cổng P cung cấp dịng khí có áp suất cao , dịng khí di chuyển ngang cổng V gây sụt áp, làm cho áp su t t i c ng V thấp áp suất khí , tạo lực hút hút Hình Các lực tác động lên vật hút 44 ấ Bỏ qua quán tính hệ, để hút vật phải thỏa điều kiện lự lượng vật, với chi tiết gá nặng 100g trọng lượng cần nâng 1N Nguồn khí nén sử dụng có áp suất 4-6bar, lưu lượng qua tiế 0.9 85l/phút Sơ bộ, chọn giác hút ESG hãng FESTO tiêu chuẩn có đường kính d=20mm để giữ ổn đủ để định vật Theo tài liệu từ nhà sản xu ậ Theo b ng tra, l c hút có quan hệ tuyến tính với Δ hút v t có kh i bên dưới: Hình Đồ gá giác hút ESH-HD 45 III.2 Tính toán đồ gá giác hút: Để cố định giác hút lên tay máy, hệ th ống cần thêm đồ gá c ố định v ới tay máy để lắp giác hút Khâu tay máy NACHI MZ07 thiết kế với mặt bích có bulong M5 gắn thêm convenient tools để thay đổi tool dễ dàng Hình Bảng tra khối lượng ứng với chiều dài tool an toàn Tổng khối lượng convenient tools, đồ gá giác hút chi tiết cần gắp sấp sỉ 2kg, chiều dài convenient tools 12cm, theo tài liệu từ nhà sản xuất chiều dài tối đa cho phép c tool với khối lượng 1kg 250mm, vậy, chiều dài đồ gá giác phải nhỏ 13cm Để thuận tiện cho việc lắp ống khí, chiều dài đồ gá chọn 6cm, tổng chiều dài convenient tools đồ gá 18cm Mối ghép ren mặt bích khâu convenient tools kiểm nghiệm theo trường hợp mối ghép chịu lực dọc trục qua trọng tâm nhóm bulong Theo công thức (17.31) tài liệu [] Tải trọng tác dụng lên bulong: 46 iiIDFGHGFH IV Bộ điều khiển trung tâm: Ở chương 2, điều khiển trung tâm lựa chọn PLC Phần đề cập vấn đề lựa chọn PLC đấu dây cho PLC IV.1 Lựa chọn PLC: PLC lựa chọn dựa sở: + Số lượng cổng vào (kể cổng tốc độ cao) + Loại ngõ (Transistor/Relay/Triac) + Mức điện áp + Loại truyền thơng + Ngồi cịn có yếu tố khác như: Uy tín hãng sản suất, giá thành, phần mềm lập trình, tính đồng hệ thống, độ ổn định, … 47 Dựa sơ đồ tổng quát, hệ thống cần cổng vào cho nút nhấn cổng điều khiển động b ăng tải, valve chân khơng đèn báo Quy trình điều khiển khơng điều khiển động step hay servo nên không cần ngõ vào/ra tốc độ cao Dựa số lượng cổng vào điều kiện có sẵn, lựa chọn PLC Mitsubishi FX3U LE3U 24MT hình 5.4, với thông số: + Điện áp nguồn cung cấp: 24 VDC + Số I/O: 14 ngõ vào, 10 ngõ (4 ngõ bắn xung tốc độ cao: Y0 – Y3: 100 kHz) + Cổng truyền thông: RS232 / RS485 + Bộ nhớ chương trình: 8000 steps + Tốc độ truyền nhận: 38400 bps Hình Board PLC Mitsubishi FX3U LE3U 24MT IV.2 Đấu dây PLC: Bảng 5.3 Bảng 5.4 mô tả thiết bị đầu vào/ra đấu nối quy ước tên chúng Bảng Các thiết bị đầu vào tương ứng với cổng Input PLC 48 Bảng Các thiết bị đầu vào tương ứng với cổng Input PLC Do PLC Mitsubishi Fx3U-24MT sử dụng luận văn phiên tương đương chức với PLC hãng nên sơ đồ chân có khác đơi chút Sơ đồ đấu dây cụ thể xem thêm “Bản vẽ sơ đồ đấu dây” kèm luận văn IV.3 Điều khiển PLC thông qua PC: PLC Mitsubishi Fx-24MT hỗ trợ chuẩn truyền thông RS232-C thư viện MX Component để điều khiển PLC từ máy tính Do yêu cầu thư viện hỗ trợ ngơn ngữ lập trình Form C#, VB, MFC C++, hồn tồn khơng tương tích với ch ương trình xử lý ảnh viết console C++ nên chương trình điều khiển PLC viết riêng giao tiếp v ới ch ương trình xử lý ảnh thông qua giao tiếp Socket Trong đề tài, chọn ngôn ngữ C# để lập trình cho phần mềm điều khiển PLC Một cách tổng quát, sơ đồ sau thể trình điều khiển PLC Hình 10 Sơ đồ tổng quan điều khiển PLC qua máy tính Để giao tiếp chương trình xử lý ảnh chương trình điều khiển PLC, đề tài sử dụng Socket Communication, với Server chương trình xử lý ảnh Client PLC software Do ch ương trình xử lý ảnh chương trình điều khiển PLC chạy máy tính (Localhost), nên server có địa IP loopback 127.0.0.1 portnum 49854 Quy trình kết nối tương tự Socket Communication trình bày chương Khi cài đặt MX Component xong, ta ti ến hành đặt tên trạm (Station) b ằng phần mềm Communication Setup Utility cho PLC để MX Component nhận diện PLC gọi thư viện Sau thêm thư viện MITSUBISHI ActUtlType Control MITSUBISHI ActSupportMsg Control Từ thư viện gọi lệnh điều khiển PLC bật tắt cờ, I/O, set giá trị ghi, … Do cần giới hạn điều kiện an tồn (Emergency), PLC software khơng set trực tiếp cổng Output để điều khiển ngoại vi, cổng Output set 49 thông qua cờ M19 (cho băng tải ngõ Y1) M20 (cho valve chân không ngõ Y2) 50 CHƯƠNG VI: KẾT LUẬN  Các kết đạt được: Qua trình thực tập Lab em tiếp thu nhiều kiến thức kĩ làm việc hỗ trợ nghiên cứu q trình hồn thành luận văn Tìm hiểu tổng quan, phân tích lựa chọn phương án thiết kế robot thực tác vụ Bin Picking Nghiên cứu giải thuật xử lý đám mây điểm nhận diện vị trí hướng vật thể  hạn chế: Kết nhận diện vật cịn hạn chế có nhiều nhiễu Chưa tiến hành mô kết thu thực nghiệm robot 51 TÀI LIỆU THAM KHẢẢ̉O [1] Point Pair Feature-Based Pose Estimation with Mutible Edge Appearance Models (PPF-MEAM) for Robotic Bin Picking of Diyi Liu, Shogi Arai, Jiaqi Miao, Jun Kinugawa, Zhao Wang and Kazuhiro Kosuge Link download: mdpi.com/1424-8220/18/8/2719/htm [2] https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/ [3] Bin-Picking: New Approaches for a Classical Problem of Dirk Buchholz, Chapter 3D Point Cloud Based Posed Estimation, page 13 – 37 Link download: https://vn1lib.org/book/2677549/f1fa7f [4] https://www.nachirobotics.com/wp-content/uploads/2017/05/MZ07_brochure21.pdf [5] 3D is here: Ponit Cloud Library (PLC) of Radu Bogdan Rusu and Steve Cousins, Willow Garage, 68 Willow Rd, Menlo Park, CA 94025, USA Link download: https://www.researchgate.net/publication/221068443_3D_is_here_Point_cloud_library_P CL [8] https://docs.opencv.org/4.x/dc/dbb/tutorial_py_calibration.html 52 ... việc ứng dụng sử lí ảnh cho bin picking tay máy ngày sử dụng phổ biến công nghiệp Ngày xử lí ảnh ngày ứng dụy nhiều lĩnh vực y tế, quốc phòng, giáo dục,… Xử lý ảnh gồm lĩnh vực chính: xử lý nâng... sản xuất lắp ráp trở nên tất y ếu Trong luận văn này, sử dụng thư viện xử lý ảnh cho ứng dụng bin picking cho tay máy II Sơ lược đề tài: 1.1 Lý chọn đề tài: Trong dây chuyền sản xuất ngày nay,... khiển 6 V Tổng quan xử lý ảnh Xử lý ảnh (XLA) đối tƣợng nghiên cứu lĩnh vực thị giác máy, trình biến đổi từ ảnh ban đầu sang ảnh với đặc tính tuân theo ý muốn ngƣời sử dụng Xử lý ảnh gồm q trình

Ngày đăng: 05/12/2022, 07:11

Hình ảnh liên quan

Hình 1.1 Unimate-Robot thương mại đầu tiên trên thế giới - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Hình 1.1.

Unimate-Robot thương mại đầu tiên trên thế giới Xem tại trang 10 của tài liệu.
Hình 1.2 Cơ cấu robot dạng tọa độ Descartes - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Hình 1.2.

Cơ cấu robot dạng tọa độ Descartes Xem tại trang 11 của tài liệu.
Hình 1 .4 Robot dạng tọa độ cầu R.R.T - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Hình 1.

4 Robot dạng tọa độ cầu R.R.T Xem tại trang 12 của tài liệu.
Hình 2.1 Các bộ phận tạo thành hệ thống Robot Pick and Place. - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Hình 2.1.

Các bộ phận tạo thành hệ thống Robot Pick and Place Xem tại trang 20 của tài liệu.
Hình 2 .2 OMRON Delta Robot IP67 - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Hình 2.

2 OMRON Delta Robot IP67 Xem tại trang 21 của tài liệu.
Hình 2 .3 ADEPT Scara Robot I800 series - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Hình 2.

3 ADEPT Scara Robot I800 series Xem tại trang 21 của tài liệu.
Hình 2. 5 Tay gắp khí nén - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Hình 2..

5 Tay gắp khí nén Xem tại trang 23 của tài liệu.
Hình 2. 6 Giác hút khí nén - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Hình 2..

6 Giác hút khí nén Xem tại trang 23 của tài liệu.
Hình 2. 7 Magnetic grippers - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Hình 2..

7 Magnetic grippers Xem tại trang 24 của tài liệu.
Hình 2. 10 Microsoft Kinect v1 - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Hình 2..

10 Microsoft Kinect v1 Xem tại trang 25 của tài liệu.
Hình 2 .9 Microsoft Kinect v2 - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Hình 2.

9 Microsoft Kinect v2 Xem tại trang 25 của tài liệu.
Hình 2. 12 Velodyne LiDAR Puck Hi-Res sensor - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Hình 2..

12 Velodyne LiDAR Puck Hi-Res sensor Xem tại trang 26 của tài liệu.
Hình 2. 11 Asus Xtion Pro Live - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Hình 2..

11 Asus Xtion Pro Live Xem tại trang 26 của tài liệu.
Hình 2. 14 ADAPTEC 2940W AHA-2940UW PCI SCSI CARD - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Hình 2..

14 ADAPTEC 2940W AHA-2940UW PCI SCSI CARD Xem tại trang 27 của tài liệu.
Hình 2. 13 Tiv aC Series TM4C123G - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Hình 2..

13 Tiv aC Series TM4C123G Xem tại trang 27 của tài liệu.
Hình 3.1 Robot Serial NACHI MZ07 - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Hình 3.1.

Robot Serial NACHI MZ07 Xem tại trang 29 của tài liệu.
II. Động học thuận: - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

ng.

học thuận: Xem tại trang 30 của tài liệu.
Hình 3.2 Khơng gian làm việc của NACHI MZ07 Bảng 3. 1 Các thông số cơ bản của Robot NACHI MZ07. - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Hình 3.2.

Khơng gian làm việc của NACHI MZ07 Bảng 3. 1 Các thông số cơ bản của Robot NACHI MZ07 Xem tại trang 30 của tài liệu.
Hình 3.3 Hệ tọa độ tay máy NACHI MZ07 Bảng 3. 2 Thông số Denavit–Hartenberg. - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Hình 3.3.

Hệ tọa độ tay máy NACHI MZ07 Bảng 3. 2 Thông số Denavit–Hartenberg Xem tại trang 31 của tài liệu.
Bảng 3.3 Kích thước Robot NACHI MZ07 (mm). - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Bảng 3.3.

Kích thước Robot NACHI MZ07 (mm) Xem tại trang 31 của tài liệu.
Bảng 3.4 Kết quả kiểm nghiệm động học ngược Robot NACHI MZ07. - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Bảng 3.4.

Kết quả kiểm nghiệm động học ngược Robot NACHI MZ07 Xem tại trang 44 của tài liệu.
Kết quả bảng trên cho thấy sai số giữa tọa độ từ Teach pendant và tọa độ tính tốn sai lệnh nhau tối đa 0.01mm - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

t.

quả bảng trên cho thấy sai số giữa tọa độ từ Teach pendant và tọa độ tính tốn sai lệnh nhau tối đa 0.01mm Xem tại trang 45 của tài liệu.
Hình 4.1 TCP và UDP - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Hình 4.1.

TCP và UDP Xem tại trang 48 của tài liệu.
Hình 4.2 Lưu đồ giải thuật giao tiếp trên CFD Controller - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Hình 4.2.

Lưu đồ giải thuật giao tiếp trên CFD Controller Xem tại trang 50 của tài liệu.
Hình 5.1 Sơ đồ khối các thiết bị điện - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Hình 5.1.

Sơ đồ khối các thiết bị điện Xem tại trang 52 của tài liệu.
Hình 5.3 Nút dừng khẩn cấp - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Hình 5.3.

Nút dừng khẩn cấp Xem tại trang 53 của tài liệu.
III. Cơ cấu tác động: - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

c.

ấu tác động: Xem tại trang 54 của tài liệu.
Hình 5. 8 Bảng tra khối lượng ứng với chiều dài tool an toàn. - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Hình 5..

8 Bảng tra khối lượng ứng với chiều dài tool an toàn Xem tại trang 56 của tài liệu.
Hình 5 .9 Board PLC Mitsubishi FX3U LE3U 24MT - (TIỂU LUẬN) báo cáo THỰC tập tốt NGHIỆP sử DỤNG xử lý ẢNH CHO ỨNG DỤNG BIN PICKING CHO TAY máy

Hình 5.

9 Board PLC Mitsubishi FX3U LE3U 24MT Xem tại trang 58 của tài liệu.

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan