(Đề tài NCKH) Cánh tay gắp sản phẩm kết hợp xử lý ảnh

(Đề tài NCKH) Cánh tay gắp sản phẩm kết hợp xử lý ảnh(Đề tài NCKH) Cánh tay gắp sản phẩm kết hợp xử lý ảnh(Đề tài NCKH) Cánh tay gắp sản phẩm kết hợp xử lý ảnh(Đề tài NCKH) Cánh tay gắp sản phẩm kết hợp xử lý ảnh(Đề tài NCKH) Cánh tay gắp sản phẩm kết hợp xử lý ảnh(Đề tài NCKH) Cánh tay gắp sản phẩm kết hợp xử lý ảnh(Đề tài NCKH) Cánh tay gắp sản phẩm kết hợp xử lý ảnh(Đề tài NCKH) Cánh tay gắp sản phẩm kết hợp xử lý ảnh(Đề tài NCKH) Cánh tay gắp sản phẩm kết hợp xử lý ảnh(Đề tài NCKH) Cánh tay gắp sản phẩm kết hợp xử lý ảnh(Đề tài NCKH) Cánh tay gắp sản phẩm kết hợp xử lý ảnh(Đề tài NCKH) Cánh tay gắp sản phẩm kết hợp xử lý ảnh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TPHCM BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA SINH VIÊN CÁNH TAY GẮP SẢN PHẨM KẾT HỢP XỬ LÝ ẢNH MÃ SỐ : SV2020 - 14 Chủ nhiệm đề tài: Đỗ Hữu Phú - 16142181 TP Hồ Chí Minh, 07/2020 i BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TPHCM BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA SINH VIÊN CÁNH TAY GẮP SẢN PHẨM KẾT HỢP XỬ LÝ ẢNH MÃ SỐ : SV2020 - 14 Thuộc nhóm ngành khoa học: Điện – điện tử SV thực hiện: Đỗ Hữu Phú Nam, Nữ: Nam Dân tộc: Kinh Lớp, khoa: 16142CL5, Khoa đào chất lượng cao Năm thứ: /Số năm đào tạo: Ngành học: Điện- Điên tử Người hướng dẫn: Th.S Lê Hoàng Lâm TP Hồ Chí Minh, 07/2020 ii LỜI CẢM ƠN Em xin gởi lời cảm ơn sâu sắc đến Thầy Lê Hoàng Lâm _ Giảng viên môn Kỹ thuật Điện – Điện tử trực tiếp hướng dẫn, góp ý, chia sẻ nhiều kinh nghiệm quý báu tận tình giúp đỡ tạo điều kiện cho em để hoàn thành tốt đề tài Em xin gởi lời chân thành cảm ơn thầy cô Khoa Điện-Điện Tử tạo điều kiện tốt cho em hoàn thành đề tài Em gửi lời đồng cảm ơn đến bạn lớp 16142CL5 chia sẻ trao đổi kiến thức kinh nghiệm quý báu thời gian thực đề tài Cảm ơn đến cha mẹ làm chỗ dựa vững chắc, sát cánh kề bên hỗ trợ em, giúp em đến ngày hơm Xin chân thành cảm ơn! Người thực đề tài Nguyễn Hoàng Trường _ 16142236 Đỗ Hữu Phú _ 16142181 iii MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i MỤC LỤC iv Danh mục từ viết tắt vi Phụ lục hình ảnh vii Chương 1: Tổng quan 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Nhiệm vụ 1.3 Nội dung 1.4 Phạm vi đề tài Chương 2: Cơ sở lý thuyết 2.1 Tổng quan PLC 2.1.1 Giới thiệu PLC 2.1.2 Cấu trúc PLC 2.1.3 Ưu nhược điểm PLC 2.1.4 Ứng dụng PLC 2.2 Động servo 2.2.1 Giới thiệu chung 2.2.2 Phân loại cấu tạo 2.2.3 Nguyên lý hoạt động 2.2.4 Ưu nhược điểm 2.2.5 Ứng dụng 2.3 Giới thiệu thiết bị mơ hình 2.3.1 Bộ điều khiển driver amplifier MR – J4 – B 2.3.2 Các chức driver amplifier MR-J4-W2(3)B 13 2.4 Giới thiệu động servo sử dụng mơ hình 14 2.5 Tổng quan ảnh số Camera Cognex 18 2.5.1 Ảnh số gì? 18 2.5.2 Cognex Corporation In-sight Micro 1100 18 2.6 Cáp kết nối 19 2.6.1 Cáp SSCNET III/H 19 2.6.2 Cáp Ethernet 19 Chương 3: Thiết kế, thi công hệ thống mô 21 iv 3.1 Yêu cầu hệ thống 21 3.2 Thiết kế hệ thống 21 3.2.1 Phần khí 21 3.2.2 Phần điện 25 3.2.3 Thi công hệ thống 31 3.3 Mô động học Matlab 32 Chương Mơ tả tốn 33 4.1 Mô tả hệ thống 33 4.2 Mô tả hoạt động mơ hình 33 4.3 Tính tốn phương trình động học 34 4.3.1 Tính động học thuận 34 4.3.2 Tính động học nghịch 37 4.4 Các giải thuật áp dụng 39 4.4.1 Giải thuật chạy nội suy đồng thời trục 39 4.4.2 Giải thuật dời khung ảnh 40 4.4.3 Bài toán gắp vật chuyển động 42 4.4.4 Bài toán xếp chồng vật băng tải chuyển động 44 4.4.5 Bài toán xếp xen kẽ nhiều vật liên tục có thứ tự băng tải chuyển động 47 4.5 Các chức sử dụng ISM-1100 53 4.5.1 In-Sight Pattern Match 54 4.5.2 Optical Character Recognition max (OCRmax) 56 4.5.3 CalibrateGrid 58 Chương Kết nghiên cứu đánh giá 59 5.1 Kết nghiên cứu 59 5.2 Đánh giá 59 Chương Kết luận hướng phát triển 60 6.1 Kết luận 60 6.2 Hướng phát triển 60 Tài liệu tham khảo 61 v Danh mục từ viết tắt AC (Alternating Current) DC (Direct current) FPS (Frames per second) ISM (In-Sight Micro) PLC (Programmable Logic Controller) POE (Power over ethernet) PWM (Pulse-width modulation) RAM (Random Access Memory) ROM (Read-Only Memory) vi Phụ lục hình ảnh Hình 2.1 Cấu trúc PLC Hình 2.2 Ứng dụng servo việc lắp ráp linh kiện điện tử Hình 2.3 Ứng dụng servo ngành sản xuất khuôn mẫu Hình 2.4 Bộ điều khiển MR – J4 – B Hình 2.5 Hình ảnh cấu tạo bên driver amplifier MR-J4_B 10 Hình 2.6 Giải thích thơng số động servo 14 Hình 2.7 Các sản phẩm Cognex Corparation 18 Hình 2.8 Cáp SSCNET III/H 19 Hình 2.9 Chuẩn màu dây cáp ethernet 19 Hình 2.10 Cáp ethernet kết nối camera 20 Hình 2.11 Kết nối thiết bị có sử dụng cơng nghệ POE 20 Hình 3.1 Sơ đồ bố trí mơ hình 21 Hình 3.2 Sơ đồ bố trí mơ hình 22 Hình 3.3 Thơng số robot 22 Hình 3.4 Thơng số robot 23 Hình 3.5 Thơng số khung băng tải 23 Hình 3.6 Bản vẽ đế khớp nối 24 Hình 3.7 Bản vẽ khớp nối 24 Hình 3.8 Bản vẽ khớp nối 4,5 24 Hình 3.9 Bản vẽ robot hồn chỉnh 25 Hình 3.10 Sơ đồ khối hệ thống 25 Hình 3.11 Driver amplifier J4 29 Hình 3.12 Camera ISM-1100 29 Hình 3.13 Nam châm điện 30 Hinh 3.14 HMI GT1155HS-QSBD 30 Hinh 3.15 Sơ đồ điều khiển tổng quát 30 Hình 3.16 Thi cơng phần khí 31 Hình 3.17 Thi công phần điện 31 Hinh 3.18 Giao diện GUI 32 Hình 4.1 Thơng số cấu robot 35 Hình 4.2 Gán tọa độ cho khớp 35 Hình 4.3 Khớp xoay 37 Hình 4.4 Độ dài cấu robot 37 Hình 4.5 Hình vẽ tính động học nghịch 37 Hình 4.6 Lưu đồ nội suy 40 Hình 4.7 Hình vẽ tìm Ox theo gốc tọa độ robot 41 Hình 4.8 Hình vẽ tìm Oy theo gốc tọa độ robot 41 Hình 4.9 Lưu đồ giải thuật gắp vật chuyển động 43 Hình 4.10 Biểu đồ vận tốc, thời gian 43 Hình 4.11 Lưu đồ giải thuật xếp chồng 45 Hình 4.12 Biểu đồ vận tốc theo thời gian 45 Hình 4.13 Lưu đồ tổng quat xếp vật xen kẽ 49 vii Hình 4.14 Biểu đồ vận tơc, thời gian 51 Hình 4.15 Giao diện EasyBuilder 53 Hình 4.16 Giao diện Spreedsheet 54 Hình 4.17 Thơng số cài đặt TrainPatMaxPattern 55 Hình 4.18 Vật mẫu 55 Hình 4.19 Thơng số cài đặt FindPatmaxPattern 55 Hình 4.20 Ảnh lấy vùng fix segmentation 56 Hình 4.21 Ảnh train chữ thành công lưu vô database 56 Hình 4.22 Thơng số cài đặt segmentation 57 Hình 4.23 Thơng số cài đặt OCRMax 57 Hình 4.24 Lưới hiệu chuẩn 58 Hình 4.25 Xác định gốc tọa độ lưới 58 viii BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TPHCM THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI Thông tin chung: - Tên đề tài: Cánh tay gắp sản phẩm kết hợp xử lý ảnh - Chủ nhiệm đề tài: Đỗ Hữu Phú Mã số SV: 16142181 - Lớp: 16142Cl5 Khoa: Đào tạo Chất lượng cao - Thành viên đề tài: Stt Họ tên Nguyễn Hoàng Trường MSSV 16142236 Lớp Khoa 16142CL5 Đào tạo Chất lượng cao - Người hướng dẫn: Th.S Lê Hoàng Lâm Mục tiêu đề tài: Xây dụng mơ hình robot gắp, xếp sản phẩm băng tải Tính sáng tạo: Đề tài giải toán di động, gắp vật chuyển động Kết nghiên cứu: Hồn thành mơ hình cánh tay robot kết hợp với camera công nghiệp gắp thả vật băng tải; nghiên cứu nhiều thuật toán với tính ứng dụng khác Đóng góp mặt giáo dục đào tạo, kinh tế - xã hội, an ninh, quốc phòng khả áp dụng đề tài: Mơ hình ứng dụng vào lĩnh vực tự động hóa cơng nghiêp như: lắp ráp chi tiết, xếp sản phẩm,…Ngồi ra, mơ hình cịn áp dụng vào việc giảng dạy bậc Cao đẳng Đại học, giúp cho sinh viên tiếp cận gần máy móc cơng nghiệp có nhìn tổng qt mơ hình robot bậc nói riêng tự động hóa cơng nghiệp nói chung Cơng bố khoa học SV từ kết nghiên cứu đề tài: Khơng có Ngày tháng năm SV chịu trách nhiệm thực đề tài (kí, họ tên) Nhận xét người hướng dẫn đóng góp khoa học SV thực đề tài Ngày tháng năm Người hướng dẫn (kí, họ tên) ix Chương 1: Tổng quan 1.1 Đặt vấn đề Thế giới bước vào Cách mạng công nghiệp lần thứ tư xây dựng dựa Cách mạng công nghiệp lần thứ xuất từ kỉ 20 Đây Cách mạng chưa có lịch sử nhân loại, diễn biến nhanh, bước làm chủ ngành công nghiệp giới, đẩy mạnh trình tự động hóa sản xuất cơng nghiệp Ngành cơng nghiệp tự động hóa tập trung nghiên cứu, thiết kế, vận hành hệ thống tự động, dây chuyền sản xuất nhà máy; thiết kế chế tạo robot việc lắp ráp sản phẩm, nâng cao suất làm việc Bên cạnh việc nhắm đến nâng cao hiệu suất làm việc, cắt giảm chi phí nhân cơng, số ngành cơng nghiệp cịn địi hỏi độ xác cao mà người khơng thể đáp ứng Các hệ thống điều khiển tự động trước động pha, động bước, pittông, … hay điều khiển chip, vi xử lý hiệu thấp, … sai số từ khí thêm thời gian xử lý thấp dẫn tới việc điều khiển thực tế sai khác với lý thuyết tính trước, khơng đáp ứng đủ u cầu Từ đó, hệ thống điều khiển tự động đại phát triển thêm thiết bị động servo, camera, cấu cánh tay robot công nghiệp, … sử dụng công việc địi hỏi linh hoạt, khơng gian làm việc rộng, tốc độ cao mà đảm bảo độ xác đến mức yêu cầu Các điều khiển ngày cải thiện thời gian đáp ứng, phương pháp giao tiếp với thiết bị ngoại vi nâng cao phương pháp lập trình theo loại ngôn ngữ cải thiện mang đến cho người dùng nhìn trực quan, dễ dàng lập trình quản lý Tự động hóa tảng, giúp ngành công nghiệp phát triển mạnh mẽ Bên cạnh việc tự động hóa quy trình sản xuất, quy trình cần phải đáp ứng tốc độ độ xác Từ yêu cầu lĩnh vực ngành tự động hóa giải đoạn giới phát triển mạnh mẽ qua việc tìm hiểu tiêu chí nêu trên, nhóm chúng em định lựa chọn đề tài “CÁNH TAY ROBOT TRỤC KẾT HỢP XỬ LÝ ẢNH” Cánh tay robot ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực, giúp nâng cao hiệu hoạt động, tiết kiệm khơng gian làm việc, giảm thiểu chi phí vận hành, hạn chế sai sót mang lại mơi trường làm việc an toàn, giúp người thực cơng việc có mức độ nguy hiểm rủi ro cao 1.2 Nhiệm vụ - Xây dựng mơ hình theo yêu cầu thiết kế ban đầu đặt - Hiểu rõ chế hoạt động cách sử dụng thiết bị sử dụng mơ hình - Lắp đặt tủ điện điều khiển kết nối thành công thiết bị với dựa tiêu chuẩn quy định - Lập lưu đồ đưa ý tưởng giải thuật đáp ứng yêu cầu toán cho trước Xét ví dụ: Xếp vật bố trí khoảng cách thứ tự hình vẽ - Tốc độ băng tải: 𝑣 = 100 mm/min - Quãng đường di chuyển thêm vật: 𝑠 = 10mm; 𝑠 = 2mm - Vị trí điểm gắp vật robot: (𝑝 ; 𝑝 ; 𝑝 ) = (150; 500; 300) - Thời điểm gắp vật là: 𝑡 = 0𝑠; 𝑡 = 18𝑠; 𝑡 = 35𝑠; 𝑡 = 65𝑠; 𝑡 = 93𝑠; 𝑡 = 128𝑠 - Vị trí thả vật đầu tiên: (𝑥 ; 𝑦 ; 𝑧 ) = (𝑥 ; 400; 200) - Góc lệch chữ (tính theo góc lượng giác) là: 𝛼 = ; 𝛼 = 18 ; 𝛼 = 35 ; 𝛼 = 65 ; 𝛼 = 93 ; 𝛼 = 128 - Quãng đường giới hạn đặt vật băng tải: 𝑠 = 400𝑚𝑚; 𝑠 - Thời gian tăng tốc giảm tốc robot: 𝑡 = 1000𝑚𝑠 ; : 𝑡 = 600𝑚𝑚 = 1000 𝑚𝑠 Vật chuyển động băng tải đặt trùng với trục Oy Chiều cao vật ℎ = 10𝑚𝑚, độ cao thả vật cao vật đầu ℎ = 10𝑚𝑚 Tốc độ tối đa trục 𝑣 =2000 degree/min Chu kỳ gắp xếp vật nhỏ 15s Bỏ qua thời gian xử lý CPU giới hạn không gian làm việc robot Dự đoán kết toán đưa hướng giải để xếp đủ vật tạo thành chữ HCMUTE Nhận xét tính khả thi giới hạn tốn 48 Lưu đồ giải thuật tổng quát: Hình 4.13 Lưu đồ tổng quát xếp vật xen kẽ 49 Xếp vật thứ nhất: - Vị trí chữ (chữ M): 25 = 12.5𝑚𝑚 𝑦 = 400𝑚𝑚 𝑧 = 200𝑚𝑚 𝑥 = - Tọa độ z chữ cố định, ta tính tọa độ (x; y) chữ lại dựa chữ M để thứ tự HCMUTE: (𝑥 ⎧ ⎪ (𝑥 (𝑥 ⎨(𝑥 ⎪ ⎩ (𝑥 ;𝑦 ;𝑦 ;𝑦 ;𝑦 ;𝑦 ) = (12.5𝑚𝑚; 435𝑚𝑚) ) = (−12.5𝑚𝑚; 417.5𝑚𝑚) ) = (−12.5𝑚𝑚; 382.5𝑚𝑚) ) = (12.5𝑚𝑚; 365𝑚𝑚) ) = (−12.5𝑚𝑚; 347.5𝑚𝑚) - Xếp chữ khơng quan tâm nên dùng phương pháp nội suy theo vector tốc độ phải đảm bảo q trình khơng vượt q 15s Vị trí tọa độ trục vị trí gắp vật: 𝜃 ⎧ 𝜃 𝑝 = 150𝑚𝑚 ⎪ ⎪ 𝑝 = 500𝑚𝑚 𝜃 ⟹ 𝑝 = 300𝑚𝑚 ⎨𝜃 𝜃 = −90 ⎪ ⎪𝜃 ⎩𝜃 = 073.30080 = 317.98449 = 354.75099 = 000.00000 = 047.26450 = 000.00000 Vị trí tọa độ trục vị trí đặt chữ M: 𝜃 ⎧ 𝜃 𝑝 = 12.5𝑚𝑚 ⎪ ⎪ 𝑝 = 400𝑚𝑚 𝜃 𝑝 = 200𝑚𝑚 ⟹ ⎨𝜃 𝜃 = −90 ⎪ ⎪𝜃 ⎩𝜃 Tốc độ tối thiểu robot: 𝑣 ≥ ∆ = ∆ = 088.21010 = 321.32399 = 322.19499 = 000.00000 = 076.48090 = 090.00000 = 360.000(𝑑𝑒𝑔𝑟𝑒𝑒/𝑚𝑖𝑛) Chọn tốc độ chạy cho robot 𝑣 = 400.000(𝑑𝑒𝑔𝑟𝑒𝑒/𝑚𝑖𝑛) Chọn trục nội suy (số lượng di chuyển trục chọn khác 0), giả sử chọn trục 3, ta điều khiển nội suy trục 1, 2, 3, kết hợp với điều khiển bắt đầu đồng thời với trục để vừa di chuyển xếp chữ, vừa quay chiều chữ 50 Thời gian chuyển động robot: 𝑡 = ∆𝜃 ≈ 0.081(𝑚𝑖𝑛) 𝑣 Chọn thời gian tăng giảm tốc cho trục 800ms, ta có: 𝑡 𝑣 + 𝑡 𝑣 ⇒𝑣 𝑣 −𝑡 𝑣 + Δθ = ≈ 1237.064(𝑑𝑒𝑔𝑟𝑒𝑒/𝑚𝑖𝑛) Xếp vật thứ 2: - Tọa độ vị trí chữ thứ (chữ E): 𝑥 𝑦 𝑧 = −12.5𝑚𝑚 = 𝑦 + 𝑣 𝑡 + 𝑠 = 387.5𝑚𝑚 = 𝑧 + ℎ + ℎ = 220𝑚𝑚 Hình 4.14 Biểu đồ vận tốc, thời gian Vì 𝑦 𝑠 nên robot xếp lại chữ khác chữ xếp chữ U Quy trình tính tốn xoay vịng lại ban đầu 4.5 Các chức sử dụng ISM-1100 Ta sử dụng camera ISM-1100 thông qua phần mềm In-sight Explorer Cognex sản xuất In-sight Explorer có giao diện để người dùng tương tác: - EasyBuilder: + Ưu điểm: có giao diện trực quan, dễ tương tác, thân thiên với người dùng + Nhược điểm: can thiệp sâu vào cài đặt thông số chức năng, mức FPS thấp thành phần chức nhà sản xuất tạo sẵn Hình 4.15 Giao diện EasyBuilder 53 - Spreedsheet: + Ưu điểm: tác động sâu vào thành phần, thông số chức năng, tinh chỉnh để nâng cao mức FPS, tính toán trực tiếp liệu đầu chức năng, thiết kế theo cell (row, collum) giúp dễ kiểm sốt + Nhược điểm: khó sử dụng, cần hiểu sâu chức Hình 4.16 Giao diện Spreedsheet Để tăng cao tính hiệu cho hệ thống Nhóm định nghiên cứu sử dụng giao diện Spreedsheet giúp việc kiểm soát chứng mức FPS mức tốt 4.5.1 In-Sight Pattern Match Chức In-Sight Pattern Match cơng cụ xác định vị trí vật có nét đặc trưng giống với vật mẫu (trained pattern) train sẵn trước Q trình xác định vị trí vật bao gồm giai đoạn: training finding + Quá trình training: tạo khu vực chứa vật cần định vị trí, phần mềm tự trích xuất nét đặc trưng vật tạo thành vật mẫu + Quá trình finding: cập nhật ảnh mới, hệ thống xác định vị trí vật thể có nét đặc trưng giống so với vât mẫu theo thông số cài đặt  Chức TrainPatMaxPattern Thu thập đặc trưng hình học tạo điểm ranh giới vùng có giá trị pixel không Do vật thiết kế gồm phơi hình trịn chữ dán lên mặt phơi nên ta train phần viền bên ngồi vật 54 Các bước cài đặt để train vật: B1 Thu thập ảnh đầu vào B2 Tạo vùng chứa vật (mặc định chữ nhật) : vật hình trịn nên ta sử vùng chứa có dạng tròn cụ thể Annulus ( chức giúp ta tạo đường tròn đồng tâm cố định vùng xác định hiệu đường tròn) B3 Chọn phương pháp train vật Có phương pháp: + PatMax: độ xác cao, thời gian thực thi lâu + PatQuick: độ xác khơng cao Patmax, thời gian thực thi nhanh Hình 4.17 Thơng số cài đặt TrainPatMaxPattern Hình 4.18 Vật mẫu  Chức FindPatMaxPatterns Xác định vị trí vật có nét đặc trưng giống với vật mẫu train dựa vào thông số cài đặt - Các thông số cài đặt: + Điểm cố định (fixture): vùng tìm vật thay đổi vị trí theo thay đổi điểm cố định + Vùng tìm vật (find region) + Vật mẫu (pattern): vật mẫu train TrainPatMaxPattern Hình 4.19 Thơng số cài đặt FindPatmaxPattern + Xác định khoảng góc tìm (start/end angle): vật tìm phải có góc nằm khỗng quy định 55 4.5.2 Optical Character Recognition max (OCRmax) In-Sight OCRmax công cụ đọc xác thực chữ, chuỗi vùng xác định (Region of Interest-ROI), sau train font chữ Chức OCRmax thực thơng qua q trình: phân đoạn ảnh (segmentation), phân lớp ảnh (classification) Đầu tiên, segmentation thực sử dụng kĩ thuật lấy ngưỡng để xác định vùng ảnh chứa chữ Sau chữ train lưu vào font database Classification có chức “đọc” chữ xác định segmentation ln thực q trình chạy OCRmax Camera phát chữ so sánh thành công vùng ảnh chưa chữ với font chữ lưu database Các bước Train chữ B1 Tùy chỉnh vùng B2 Gán nhãn (lable) B3 Fix segmentaion B4 Train font để lưu vào font database Hình 4.20 Ảnh lấy vùng fix segmentation Hình 4.21 Ảnh train chữ thành cơng lưu vô database 56 - Cài đặt thông số cho Segmentation: + Tính chất chữ : chọn chữ đen trắng chữ trắng đen + Độ dài, chiều cao chữ: tùy chọn giá trị max theo giá trị pixel Hình 4.22 Thơng số cài đặt segmentation - Cài đặt thơng số cho OCRmax: + điểm cố định (fixture): vùng phát thay đổi vị trí theo thay đổi điểm cố định + Vùng phát vật (region) + Chọn chế độ: read/ verify + Ngưỡng chấp nhận ( accept thresh): phát chữ trả giá trị score 0-100 (giá trị đánh độ xác với font chữ train) Hình 4.23 Thơng số cài đặt OCRMax 57 4.5.3 CalibrateGrid CalibrateGrid chức cho phép chuyển đổi giá trị pixel khung ảnh thành giá trí thực tế Đầu tiên, ảnh thu nhận lưới hiệu chuẩn Sau thu thâp, CalibrateGrid tự động xác định tối đa điểm lưới hiệu chuẩn Khoảng cách điểm lưới hiệu chuẩn đặt trước với độ phân giải 1.0 mm Cuối cùng, CalibrateGrid tính tốn, hiệu chuẩn giá trị pixel thành giá trị thực với đơn vị milimeter Hình 4.25 Lưới hiệu chuẩn Hình 4.24 Xác định gốc tọa độ lưới 58 Chương Kết nghiên cứu đánh giá 5.1 Kết nghiên cứu Sau khoảng thời gian nghiên cứu, nhóm đạt kết sau: - Thiết kế, thi cơng thành cơng mơ hình gồm tủ điện, cánh tay robot trục kết hợp với camera băng tải - Tính tốn phương trình động học cho robot trục phương thức dời ảnh hướng với trục robot - Điều khiển robot chạy ổn định với độ xác cao với chế độ tự động manual - Tìm hiểu cơng cụ xử lý ảnh camera ứng dụng chúng để phát vị trí, góc xoay chữ vật - Tính tốn giải thuật cho robot dí bắt vật chuyển động, xếp vật bang tải chuyển động 5.2 Đánh giá Dựa vào yêu cầu đề ra, nhóm đánh giá hồn thiện mơ hình mức tốt, hoàn thành mục tiêu đề phát triển thêm thuật toán chuyển động cho robot để giúp tăng tính ứng dụng mơ hình vào thực tế 59 Chương Kết luận hướng phát triển 6.1 Kết luận Sau trình tìm hiểu thi cơng mơ hình, nhóm hoàn thành tốt mục tiêu ban đầu đề ra, thuật tốn điều khiển cho mơ hình đáp ứng nhanh tương đối ổn định, giải thuật ứng dụng toán gắp xếp sản phẩm loại mã nhiều toán khác cơng nghiệp Mặc dù cịn gặp số thiếu sót liên quan đến kết cấu khí nhóm cố gắng hạn chế đến mức thấp - Về mặt lý thuyết: Nhóm có tìm hiểu nắm bắt tổng thể nguyên lý hoạt động lý thuyết điều khiển vị trí động servo, tìm hiểu cách thức giao tiếp thiết bị đại camera Cognex, module điều khiển chuyển động Q173DSCPU, HMI dòng GOT1000 với PLC Mitsubishi Trong trình xây dựng mơ hình khí, nhóm học thêm số kỹ khác cách đọc vẽ khí, cách gia cơng kim loại - Về phần cứng: + Phần cứng tương đối chắn, chịu áp lực hoạt động với tần suất cao + Cơ cấu dễ dàng tháo lắp, an toàn với người vận hành - Về phần mềm: + Chương trình viết cách hồn chỉnh, dễ dàng cho người vận hành + Ứng dụng công cụ xử lý ảnh phần mềm In-sight Explorer + Hệ thống HMI hiển thị thông số tốc độ, vị trí giúp theo dõi trạng thái hoạt động hệ thống tiện lợi 6.2 Hướng phát triển - Nâng cao kết cấu khí để tăng độ xác mơ hình - Xây dựng mơ hình mơi trường có điều kiện xung quanh thay đổi Dùng chiếu sáng nhân tạo để tăng độ ổn định cho camera giảm tỉ lệ sai sót mơ hình - Sử dụng thêm camera để tăng độ linh động mơ hình việc xác định nhiều vật liên tiếp - Cải tiến ngôn ngữ lập trình SFC sang mã G-code để phù hớp với việc điều khiển lập trình loại máy móc 60 Tài liệu tham khảo Tiếng việt [1] Giáo trình kĩ thuật robot – Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM _ PGS.TS Nguyễn Trường Thịnh [2] ĐHUE Giáo Trình Xử Lý Ảnh Số - Ts.Nguyễn Đăng Bình Tiếng anh [1] Cognex Corporation, In-Sight 5000 Series Vision System Installation Manual [2] I/O Module Type Building Block User's Manual [3] GT Designer Screen Design Manual [4] Mitsubishi Electric, Mitsubishi Programmable Logic Controller Training Manual [5] Mitsubishi Electric (2002), Programable Logic Controller User’s Manual (Melsec System Q) [6] Mitsubishi Electric, MR-J4-B Servo Amplifier Instruction Manual [7] Mitsubishi Electric, MR-J4W2-B Servo Amplifier Instruction Manual [8] Mitsubishi Electric, AC Servo School Textbook - AC Servo Practice Course [9] Mitsubishi Electric, Mitsubishi Programmable Controller Training Manual Q series basic course (for GX Works2) [10] Q04UDEHCPU PLC User's Manual (Communication via Built-in Ethernet Port) [11] Q173D(S) & Q172D(S) Programming Manual (Common) [12] Q173D(S) & Q172D(S) SV13&22 Programming Manual (Motion SFC) [13] Q173D(S) & Q172D(S) SV13&22 Programming Manual (Real Mode) [14] Q173DS & Q172DSCPU School Textbook (Advanced Synchronous Control) [15] QJ71C24_-_ User's Manual (Hardware) 61 ... TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TPHCM THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI Thông tin chung: - Tên đề tài: Cánh tay gắp sản phẩm kết hợp xử lý ảnh - Chủ nhiệm đề tài: Đỗ Hữu Phú Mã số SV: 16142181 - Lớp:... VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TPHCM BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA SINH VIÊN CÁNH TAY GẮP SẢN PHẨM KẾT HỢP XỬ LÝ ẢNH MÃ SỐ : SV2020 - 14 Thuộc nhóm ngành khoa học: Điện... mẽ qua việc tìm hiểu tiêu chí nêu trên, nhóm chúng em định lựa chọn đề tài “CÁNH TAY ROBOT TRỤC KẾT HỢP XỬ LÝ ẢNH? ?? Cánh tay robot ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực, giúp nâng cao hiệu hoạt động,