Thiết kế và chế tạo robot 4 bậc tự do tích hợp công nghệ xử lý ảnh để phân loại linh kiện lỗi

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH CNKT ĐIỀU KHIỂN & TỰ ĐỘNG HÓA THIẾT KẾ VÀ CHẾ TẠO ROBOT BẬC TỰ DO TÍCH HỢP CƠNG NGHỆ XỬ LÝ ẢNH ĐỂ PHÂN LOẠI LINH KIỆN LỖI GVHD: TS NGUYỄN VĂN THÁI SVTH: VÕ HỒNG DUY NGUYỄN HỒNG KHA SKL009308 Tp.Hồ Chí Minh, tháng 8/2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG - ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP THIẾT KẾ VÀ CHẾ TẠO ROBOT BẬC TỰ DO TÍCH HỢP CƠNG NGHỆ XỬ LÝ ẢNH ĐỂ PHÂN LOẠI LINH KIỆN LỖI GVHD: TS Nguyễn Văn Thái SVTH: Võ Hoàng Duy MSSV: 18151058 Nguyễn Hoàng Kha MSSV: 18151083 TP HCM, Tháng 8, Năm 2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc *********** ********** NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Họ tên sinh viên: Võ Hoàng Duy MSSV: 18151058 Họ tên sinh viên: Nguyễn Hoàng Kha MSSV: 18151083 Ngành: Công nghệ kỹ thuật Điều khiển Tự động hóa Lớp: 18151CL1A Giảng viên hướng dẫn: TS Nguyễn Văn Thái Ngày nhận đề tài: 5/3/2022 Ngày nộp đề tài:6/8/2022 Tên đề tài: THIẾT KẾ VÀ CHẾ TẠO ROBOT BẬC TỰ DO TÍCH HỢP CƠNG NGHỆ XỬ LÝ ẢNH ĐỂ PHÂN LOẠI LINH KIỆN LỖI Nội dung thực đề tài:  Thiết kế phần cứng robot phần mềm SolidWorks  Thiết kế mạch PCB điều khiển robot chân phần mềm Eagle  Tính tốn phương trình động học thuận, động học nghịch cho robot bậc tự  Thiết kế giao diện điều khiển robot phần mềm Qt Designer  Lập trình động học cho robot bậc tự  Tạo ứng dụng điện thoại điều khiển robot Sản phẩm:  Robot bậc tự  Mạch điều khiển cho robot  Ứng dụng điều khiển qua điện thoại Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2022 TRƯỞNG NGÀNH (Ký ghi rõ họ tên) Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2022 GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN (Ký ghi rõ họ tên) -i- BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc *********** ********** PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN Họ tên sinh viên: Võ Hoàng Duy MSSV: 18151058 Họ tên sinh viên: Nguyễn Hoàng Kha MSSV: 18151083 Ngành: Công nghệ kỹ thuật Điều khiển Tự động hóa Lớp: 18151CL1A Giáo viên hướng dẫn: TS Nguyễn Văn Thái Tên đề tài: THIẾT KẾ VÀ CHẾ TẠO ROBOT BẬC TỰ DO TÍCH HỢP CƠNG NGHỆ XỬ LÝ ẢNH ĐỂ PHÂN LOẠI LINH KIỆN LỖI Về nội dung đề tài khối lượng thực hiện: Hoàn thành nội dung đặt đề tài Cụ thể là:  Thiết kế phần cứng robot  Thiết kế bo mạch điều khiển robot  Điều khiển robot gắp tụ điện thông qua giao diện điều khiển tự thiết kế  Thiết kế ứng dụng điện thoại giám sát hoạt động robot Hạn chế:  Mơ hình robot cần cải tiến thiết kế để nâng cao độ xác  Ứng dụng xử lý ảnh có khả phân loại tụ điện 3: Đề nghị cho bảo vệ hay không: Được bảo vệ Đánh giá loại: …………………………… Điểm:………… …………….Bằng chữ:………………………………………… Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2022 GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN (Ký ghi rõ họ tên) -ii- BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc *********** ********** PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN Họ tên sinh viên: Võ Hoàng Duy MSSV: 18151058 Họ tên sinh viên: Nguyễn Hồng Kha MSSV: 18151083 Ngành: Cơng nghệ kỹ thuật Điều khiển Tự động hóa Lớp: 18151CL1A Giáo viên phản biện:……………………………………………………………… Tên đề tài: THIẾT KẾ VÀ CHẾ TẠO ROBOT BẬC TỰ DO TÍCH HỢP CƠNG NGHỆ XỬ LÝ ẢNH ĐỂ PHÂN LOẠI LINH KIỆN LỖI Về nội dung đề tài khối lượng thực hiện: ………………………………………………………………… ……………… ………………………………………… Ưu điểm: ……………… …………………………………………………………………………………… Khuyết điểm: ……………………………………………………………………………………….…… ……………………………………………………………………………………… 4: Đề nghị cho bảo vệ hay không? ……………………………………………………………………………………… Câu hỏi phản biện: ………………………………………………………………………… ………………… ……………… …………………………………………………………………………… …………………………………………… …………… ………………………………………………… …………… ………………………………………………… …………… Điểm: ………………………Bằng chữ: …………………………………………… Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2022 GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN (Ký ghi rõ họ tên) -iii- LỜI CẢM ƠN Đối với sinh viên trường, bước vào sống đồ án bước nhảy quan trọng Đồ án tốt nghiệp với đề tài “Thiết kế chế tạo robot bậc tự tích hợp cơng nghệ xử lý ảnh để phân loại linh kiện lỗi” kết q trình cố gắng khơng ngừng nghỉ nhóm em nhận hướng dẫn tận tình Thầy - TS Nguyễn Văn Thái anh chị bạn bè 3DVisionLab Qua đây, nhóm em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới thành viên giúp đỡ nhóm em hồn thành đồ án Nhóm em xin tỏ lịng kính trọng biết ơn sâu sắc đến Thầy - TS Nguyễn Văn Thái người trực tiếp hướng dẫn đồ án Thầy tận tình giúp đỡ, hướng dẫn đồ án tốt nghiệp, giải đáp thắc mắc, tận tình giúp đỡ, động viên, khích lệ chúng em, tạo điều kiện tốt từ bố trí phịng thí nghiệm đến thiết bị vật tư suốt trình nghiên cứu, thực đề tài Nhóm em xin gửi lời cảm ơn đến quý thầy cô Khoa Đào Tạo Chất Lượng Cao nói chung thầy ngành Điều Khiển Tự Động Hóa nhiệt tình giảng dạy cho chúng em kiến thức môn đại cương mơn chun ngành, giúp em có sở lý thuyết vững vàng tạo điều kiện giúp đỡ chúng em suốt bốn năm học tập Đặc biệt, nhóm em xin cảm ơn quý Thầy, Cô Hội đồng dành thời gian nhận xét, góp ý để đồ án chúng em hồn thiện Xin cảm ơn gia đình bạn bè động viên, ủng hộ giúp đỡ chúng em lúc chúng em gặp khó khăn việc làm đồ án tốt nghiệp, để chúng em hoàn thành đồ án ngày hôm Mặc dù cố gắng thực đề tài cách hoàn chỉnh Nhưng chưa làm quen nhiều với công tác nghiên cứu khoa học, tiếp xúc thực tế với thiết bị, hạn chế kiến thức kinh nghiệm nên tránh khỏi thiếu sót Nhóm em mong nhận góp ý quý Thầy – Cô bạn để khóa luận hồn chỉnh Nhóm em xin chân thành cảm ơn! -iv- LỜI CAM ĐOAN Nhóm em xin cam đoan đề tài “Thiết kế chế tạo robot bậc tự tích hợp cơng nghệ xử lý ảnh để phân loại linh kiện lỗi” nhóm em tự thực hiện, dựa vào tham khảo số tài liệu trước đó, hỗ trợ giúp đỡ Thầy - TS Nguyễn Văn Thái không chép từ tài liệu hay cơng trình khác Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2022 Sinh viên thực (Ký ghi rõ họ tên) Võ Hoàng Duy Nguyễn Hoàng Kha -v- MỤC LỤC CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Mục tiêu đề tài 1.3 Nội dung nghiên cứu: 1.3 Giới hạn đề tài 1.4 Nội dung đề tài CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Cơ sở lý thuyết robot 2.1.1 Sơ lược hình thành phát triển robot 2.1.1 Robot công nghiệp 2.1.3 Động học robot 2.1.4 Bộ thông số Denavit – Hartenberg (DH) 2.2 Thiết kế ứng dụng điều khiển giám sát robot 2.2.1 Android Studio 2.2.2 Cở sở liệu Firebase 2.2.3 Firebase Authentication 2.2.4 Firebase Realtime Database 10 2.3 Lý thuyết thiết kế giao diện GUI điều khiển ROBOT 12 2.3.1 Qt Designer 12 2.4 Lý thuyết xử lý ảnh 13 2.4.1 Giới thiệu hệ thống xử lý ảnh 13 2.4.2 Điểm ảnh 14 2.4.3 Độ phân giải ảnh 14 2.4.4 Tổng quan tiền xử lý ảnh 15 2.4.5 Phân đoạn ảnh 15 2.4.4 Phân loại ảnh 16 2.4.5 Giới thiêu YOLO 17 2.4.6 Kiến trúc mạng YOLO 17 2.5 Lý thuyết thiết kế mạch cầu H điều khiển động 18 2.6 Bộ điều khiển PID 20 CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ VÀ TÍNH TOÁN ROBOT 22 3.1 Thiết kế khí robot bậc tự phần mềm Solidworks 22 -vi- 3.1.1 Giới thiệu phần mềm Solidworks 22 3.1.2 Vật liệu thiết kế ý tưởng mơ hình 22 3.2 Thiết kế mạch điện tử 28 3.2.1 Giới thiệu Arduino 28 3.2.2 Giới thiệu ESP32-WROOM-32E 30 3.2.3 Các linh kiện khác 31 3.2.3 Thiết kế mạch điều khiển robot: 37 3.2.4 Mạch ESP32 truyền liệu: 40 3.3 Bài toán động học thuận robot 44 3.4 Bài toán động học nghịch robot 46 3.4 Mô kiểm chứng matlab 50 CHƯƠNG 4: THIẾT KẾ ỨNG DỤNG VÀ GIAO DIỆN ĐIỀU KHIỂN, GIÁM SÁT ROBOT 54 4.1 Thiết kế ứng dụng điều khiển giám sát Robot 54 4.1.1 Hướng dẫn sử dụng sở liệu Firebase 54 4.1.2 Tổng quan giao diện ứng dụng 62 4.2 Thiết kế giao diện điều khiển giám sát Robot phần mềm Qt Designer 69 4.2.1 Home page 69 4.2.2 Setting page 69 4.2.3 Monitor page 70 4.2.3 Error page 71 4.2.4 Image process page 71 4.2.5 Information page 72 CHƯƠNG 5: XỬ LÝ ẢNH PHÁT HIỆN LỖI LINH KIỆN ĐIỆN TỬ SỬ DỤNG YOLOV5 73 5.1 Hướng dẫn training liệu YOLOv5 73 5.1.1 Chuẩn bị liệu 73 5.1.2 Huấn luyện mơ hình 79 5.2 Kết huấn luyện mơ hình YOLOv5 82 5.3 Phát tọa độ 83 5.3 Lưu đồ điều khiển robot bậc tự 85 CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 87 6.1 Kết luận 87 6.1.1 Những công việc thực 87 -vii- 6.1.2 Những mặt hạn chế 87 6.2 Hướng phát triển 88 TÀI LIỆU THAM KHẢO 89 -viii- CHƯƠNG 5: XỬ LÝ ẢNH PHÁT HIỆN LỖI LINH KIỆN ĐIỆN TỬ SỬ DỤNG YOLOV5 Hình Đặt tên tạo export data Nhấn vào biểu tượng thông báo để tiến hành tải máy Hình 10 Tiến hành tải data máy -77- CHƯƠNG 5: XỬ LÝ ẢNH PHÁT HIỆN LỖI LINH KIỆN ĐIỆN TỬ SỬ DỤNG YOLOV5 Dữ liệu sau label chứa giá trị vị trí ảnh kích thước giá trị cần thiết để training liệu Hình 11 Dữ liệu ảnh sau label Định dạng liệu sau xuất Pascal VOC, để đưa liệu vào mơ hình YOLOv5 cần chuyển đổi định dạng liệu sang định dạng YOLO Nội dung file gán nhãn định dạng xml sau chuyển đổi lưu định dạng file txt Hình 12 File txt liệu sau chuyển đổi Tạo folder Dataset chứa folder: - Image chứa ảnh chọn để label -78- CHƯƠNG 5: XỬ LÝ ẢNH PHÁT HIỆN LỖI LINH KIỆN ĐIỆN TỬ SỬ DỤNG YOLOV5 - Label chứa file liệu sau label Hình 13 Tạo folder chứa data 5.1.2 Huấn luyện mơ hình Mơ hình huấn luyện môi trường Google Colab Truy cập vào đường dẫn: https://colab.research.google.com/github/ultralytics/yolov5/blob/master/tutorial.ipynb#sc rollTo=1NcFxRcFdJ_O để mở notebook YOLOv5 Google Colab [14] Hình 14 Giao diện Google Colab Đầu tiên chạy ô để tải YOLOv5 môi trường Colab đồng thời cài đặt thư viện cần thiết -79- CHƯƠNG 5: XỬ LÝ ẢNH PHÁT HIỆN LỖI LINH KIỆN ĐIỆN TỬ SỬ DỤNG YOLOV5 Hình 15 Repo YOLOv5 lưu thư mục content Tiếp theo mount drive ta tải liệu lên cách bấm chọn Kết nối Drive Hình 16 Bấm chọn biểu tượng drive để kết nối Sau chọn ô chứa mã thực thi kết nối drive tạo, ta chạy để kết nối drive Hình 17 Ơ chứa mã thực thi kết nối drive Thư mục drive tạo thư mục content sau kết nối drive thành cơng Hình 18 Thư mục drive tạo thư mục content -80- CHƯƠNG 5: XỬ LÝ ẢNH PHÁT HIỆN LỖI LINH KIỆN ĐIỆN TỬ SỬ DỤNG YOLOV5 Vào thư mục yolov5/data, ta tạo file cấu hình tên capacitor.yaml chứa thông tin sau: đường dẫn đến thư mục chứa liệu, số lượng class, tên class Hình 19 Thơng tin file cấu hình capacitor.yaml Trong thư mục yolov5/data/hyps tạo file tên hyp.capacitor.yaml chứa thông số cấu hình để huấn luyện mơ hình Hình 20 Thơng số cấu hình để huấn luyện mơ hình Sau chuẩn bị file cấu hình ta tiến hành huấn luyện mơ hình, ta chỉnh sửa đoạn lệnh sau chạy để bắt đầu q trình huấn luyện Hình 21 Ơ chứa lệnh thực thi trình huấn luyện -81- CHƯƠNG 5: XỬ LÝ ẢNH PHÁT HIỆN LỖI LINH KIỆN ĐIỆN TỬ SỬ DỤNG YOLOV5 Hình 22 Q trình huấn luyện mơ hình 5.2 Kết huấn luyện mơ hình YOLOv5 Mơ hình lưu hai file trọng số best.pt last.pt tương ứng với trọng số epoch tốt epoch cuối cùng, ta sử dụng file best.pt Hình 23 Đồ thị biểu diễn giá trị hàm mát q trình huấn luyện Ta thấy giá trị hàm mát giảm suốt trình huấn luyện gần tiệm cận khơng thể mơ hình học tốt đối tượng tập liệu Tiến hành dụng file liệu best.pt sau train để tiến hành nhận diện linh kiện Sau nhận diện thu kết xác so với liệu train hình -82- CHƯƠNG 5: XỬ LÝ ẢNH PHÁT HIỆN LỖI LINH KIỆN ĐIỆN TỬ SỬ DỤNG YOLOV5 Hình 24 Kết nhận diện Sau sử dụng xử lý ảnh để nhận diện tụ điện bị lỗi thu kết với liệu training với tỉ lệ xác từ 85% trở lên Với kết đạt ta dùng model YOLOv5 để tiến hành training ứng dụng thực tế công đoạn IQC giúp phân loại loại bỏ sản phẩm không đạt khỏi băng chuyền sản xuất, nâng cao hiệu làm việc tiết kiệm nhiều chi phí nhân cơng 5.3 Phát tọa độ Để gửi tọa độ vật thể đến điều khiển trung tâm trước tiên cần xác định độ tâm vật thể sử dụng hàm: cv.moments(cnt) Trong xử lý ảnh, moment ảnh dùng để nêu bật đặc trưng hình dạng ảnh Những moment ghi lại thuộc tính hình ảnh, bao gồm diện tích đối tượng (the area), trọng tâm (centroid), hướng (orientation) thuộc tính liên quan khác Ở ta vẽ viền đa giác hàm cv2.drawContours, tiếp đến ta xác định tọa độ tâm ( Cx , C y ) cho đối tượng theo công thức sau [15]: Cx  M 10 M 00 (5.1) M C y  01 M 00 -83- CHƯƠNG 5: XỬ LÝ ẢNH PHÁT HIỆN LỖI LINH KIỆN ĐIỆN TỬ SỬ DỤNG YOLOV5 Với Cx tọa độ x, C y tọa độ y Để giải thích cho cơng thức ta sử dụng hình ảnh bên có chứa giá trị pixel nhị phân Ta chọn giá trị nhị phân hình để đơn giản hóa Hình 25 Các bit nhị phân Các giá trị M 00 , M 01 , M 10 , M 00 xác định công thức: M ij   x  yx i y i I ( x, y ) (5.2) Mij viết tắt moments tính cho thứ tự (i, j) Vì I (x, y) cường độ cho pixel hình ảnh, x y tham chiếu đến hàng cột hình ảnh Với việc xác định tọa độ tâm định vị trí vật mơ tả hình Hình 26 Xác định vị trí vật Các bước tiến hành chuyển đổi ảnh sang vị trí thực robot: - Kẻ đường thẳng đánh dấu vị trí biết trước khoảng cách thực tế - Tiến hành get giá trị pixel vị trí tính số pixel hai điểm chuyển sang giá trị mm theo đơn vị robot -84- CHƯƠNG 5: XỬ LÝ ẢNH PHÁT HIỆN LỖI LINH KIỆN ĐIỆN TỬ SỬ DỤNG YOLOV5 - Sau tính giá trị thực tế theo tỉ lệ pixel tính Hình 27 Kết sau chuyển đổi ảnh sang vị trí thực Kết hiển thị box chứa tụ điện bị lỗi tọa độ tâm xy từ gửi tọa độ cho robot gắp bỏ tụ điện bị lỗi khỏi băng chuyền Tọa độ thu sau xử lý ảnh có sai số < 0.5 cm so với thực tế giúp cho robot đưa tay kẹp đến vị trí tụ điện gắp tụ điện khỏi tray chứa linh kiện Tỉ lệ robot gắp thành công tụ điện đạt 90% 5.3 Lưu đồ điều khiển robot bậc tự Hình 28 Lưu đồ điều khiển robot -85- CHƯƠNG 5: XỬ LÝ ẢNH PHÁT HIỆN LỖI LINH KIỆN ĐIỆN TỬ SỬ DỤNG YOLOV5 Khi mạch cấp nguồn, MCU thực khởi tạo ngoại vi phần cứng cần thiết Sau robot sethome hồn tất, MCU chờ nhận tín hiệu điều khiển từ giao diện GUI điều khiển robot Tùy thuộc vào mã lệnh nhận được, MCU thực hành động sau: - Nếu nhận lệnh chạy theo chế độ auto có tín hiệu từ cảm biến phát có khay chứa tụ điện vị trí camera, máy tính bắt đầu xử lý ảnh để tìm vị trí tụ điện bị lỗi có Từ vị trí có robot tính tốn động học để tìm nghiệm góc theta khớp Nếu tìm nghiệm máy tính truyền tín hiệu góc xuống board Arduino Mega để để khiển robot xoay đến đến gắp tụ điện bị hỏng - Nếu nhận lệnh chạy theo chế độ manual robot đợi tín hiệu điều khiển từ GUI máy tính Bằng giao diện GUI điểu khiển robot cách nhập góc theta cho góc nhập vị trí mà robot cần đến Từ vị trí nhập, máy tính tính tốn động học truyền tín hiệu góc theta xuống board Arduino Mega để để khiển góc xoay robot -86- CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 6.1 Kết luận 6.1.1 Những công việc thực Sau thời gian nghiên cứu tìm hiểu, nhóm thực đạt kết sau: - Thiết kế thi công thành công phần khí cho robot bậc tự Tất chi tiết robot gia cơng CNC xác nhơm ngun khối - Thiết kế thi công thành công mạch điều khiển động cho robot mạch truyền nhận liệu cho robot Bo mạch điều khiển thử nghiệm điều khiển robot ổn định suốt thời gian robot hoạt động - Thiết kế thành công giao diện GUI hình destop máy tính PC để điều khiển robot hoạt động theo chế độ cài đặt Auto Manual - Thiết kế thành công ứng dụng xử lý ảnh để phân loại tụ điện bị lỗi thuật toán xác định tọa độ tụ điện để robot tiến hành gắp tụ điện bị lỗi loại bỏ bên ngồi - Thiết kế thành cơng app điện thoại Android để giám sát hoạt động robot từ xa thông qua mạng Internet 6.1.2 Những mặt hạn chế Đề tài có hạn chế sau: - Phần cứng robot chưa thiết kế tối ưu (hộp số động dùng cho robot có độ rơ lớn làm ảnh hưởng đến độ xác robot) tài khơng cho phép - Robot hoạt động chưa mượt mà, độ ổn định chuyển động robot chưa cao độ rơ hộp số động lựa chọn để thi cơng robot, vấn đề khắc phục dễ dàng loại hộp số không độ rơ với chi phí cao - Mơ-men truyền từ trục hộp số đến khớp (joint) robot thông qua khớp nối mềm nên khả chịu tải robot kém, gắp vật nhỏ - Ứng dụng điện thoại có chức giám sát hoạt động robot - Ứng dụng xử lý ảnh để nhận dạng tụ điện bị lỗi có độ xác chưa cao lượng data dùng để train tương đối - Tốc độ đáp ứng xoay khớp robot chưa cao cấu hình vi điều khiển Atmega2560 chưa đủ mạnh để điều khiển PID đồng thời động -87- CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 6.2 Hướng phát triển Với thành công đề tài “Thiết kế chế tạo robot bậc tự tích hợp cơng nghệ xử lý ảnh để phân loại linh kiện lỗi” mà nhóm đạt được, nhóm có hướng phát triển sau: - Cải thiện thiết kế thi cơng mơ hình robot sử dụng động 57HS21A+J5710 cung cấp mô-men lớn độ rơ mức 15-25 arcmin (1 arcmin=1/60 độ) nhằm tăng độ xác hoạt động robot, nhờ robot thực nhiều động tác phức tạp hơn, sử dụng động có hộp số khơng độ rơ với chi phí cao - Thay cảm biến chữ U loại nhỏ để tăng tính linh hoạt cho robot - Nghiên cứu thuật toán quy hoạch quỹ đạo để áp dụng vào điều khiển robot giúp cho robot vận hành êm - Thay khớp nối mềm khớp nối đăng để tăng khả chịu tải cho robot - Phát triển ứng dụng xử lý ảnh để nhận dạng nhiều loại linh kiện khác tăng độ xác nhận diện -88- CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Phùng Hưng Bình, Phạm Việt Hồng (2021), “Robot bậc tự điều khiển giọng nói”, Luận án tốt nghiệp, Trường Đại học Sư phạm kỹ thuật thành phố Hồ Chí Minh [2] John J.Craig (2005), “Introduction to Robotics”, Third United States of America: Pearson Prentice Hall [3] Sơn Dương, Hướng dẫn toàn tập cách sử dụng Android Studio, < https://vntalking.com/cach-su-dung-android-studio.html> [4] Mắt Bão, Firebase gì? Giải pháp lập trình khơng cần Backend từ Google , [5] Hưng Bình, GUI Creation Step-by-Step, < https://economic-anchovy- 981.notion.site/GUI-Creation-Step-by-Step-bdce072336084d52b6a7105cd08420e7> [6] Nguyễn Đình Phúc (2018), “Phân Đoạn Ảnh Dựa Trên Thuật Toán Nở Vùng”, Luận án tốt nghiệp, Trường Đại học Dân Lập Hải Phòng [7] Lê Nam (2018), “Một Số Phương Pháp Phân Đoạn Ảnh Theo Ngưỡng”, Luận án tốt nghiệp, Trường Đại học Điện Lực [8] Trương Thanh Sang, Phan Hữu Phúc (2021), “Nhận Diện Động Vật Bằng Yolov5”, Báo cáo tiểu luận, Trường Đại học Sư phạm kỹ thuật thành phố Hồ Chí Minh [9] Trần Văn Vinh, Nguyễn Thành Nhân (2014), “Mạch điều khiển động DC dùng IR2184” [10] Wikipedia, “Bộ điều khiển PID”< https://vi.wikipedia.org/wiki/B%E1%BB%99_%C4%91i%E1%BB%81u_khi%E1%BB% 83n_PID > [11] Quốc Bảo, “Bạn có biết Arduino khơng ” < http://arduino.vn/bai- viet/40-ban-co-biet-arduino-la-gi-khong-tim-hieu-them> [12] TS Nguyễn Văn Thái (2016), “Động https://www.youtube.com/watch?v=Rvod_NM4Vso học thuận tay máy”, [13] TS Nguyễn Văn Thái ( 2016 ), “Động học nghịch tay máy”, https://www.youtube.com/watch?v=0vnku9z3sNY&list=PLn3q6sc1zsV4npf2wUTYS377lyU8oJ-o&index=17 -89- CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN [14] Blog chia sẻ trí tuệ nhân tạo, “Google Colab – Hướng dẫn sử dụng bản” < https://trituenhantao.io/lap-trinh/lam-quen-voi-google-colab/> [15] Phạm Đình Khanh, “Bài 21 - Tiền xử lý ảnh OpenCV”< https://phamdinhkhanh.github.io/2020/01/06/ImagePreprocessing.html> -90- S K L 0