Sử dụng Camera để phát hiện sản phẩm. Sử dụng Python thiết lập giao diện người dùng để hiển thị và xử lý hình ảnh thu được từ Camera. Thiết kế và điều khiển cánh tay Robot phân loại sản phẩm đã qua xử lý. Sử dụng Arduino xuất tín hiệu điều khiển cơ cấu chấp hành.
MỤC LỤC LỜI NÓI ĐẦU .6 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG 1.1 Tổng quan hệ thống phân loại sản phẩm 1.2 Yêu cầu đề tài 1.3 Thông số cần đạt 1.4 Phác thảo phương pháp thực CHƯƠNG 2: XỬ LÝ HÌNH ẢNH 2.1 Khái niệm xử lý ảnh 2.1.1 Khái niệm .9 2.1.2 Các vấn đề hệ thống xử lý ảnh .10 2.1.3 Xác định phân loại màu sắc 11 2.2 Xử lý ảnh với PYTHON 2.2.1 Giới thiệu PYTHON 12 2.2.2 Thiết lập giao diện xử lý hình ảnh 12 CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG CƠ ĐIỆN TỬ 14 3.1 Tính chọn thiết kế hệ thống băng tải 3.1.1 Phân tích yêu cầu hệ thống .14 3.1.2 Tính chọn thiết bị 14 3.2 Tính chọn thiết kế cánh tay Robot 3.2.1 Phân tích yêu cầu Robot 16 3.2.2 Tính chọn động vận hành Robot 18 3.2.3 Bài toán động học thuận Robot 19 3.2.4 Bài toán động học ngược Robot 22 3.3 Quỹ đạo Robot CHƯƠNG 4:LỰA CHỌN LINH KIỆN VÀ LẮP ĐẶT 39 4.1 Lựa chọn linh kiện tiêu chuẩn 4.1.1 Bộ điều khiển 41 4.1.2 Thông số linh kiện hệ thống băng tải 42 4.1.3 Thông số linh kiện cánh tay Robot 47 4.3 Mơ hình sản phẩm .51 4.2.1 Sơ đồ nguyên lý 51 4.2.2 Sơ đồ giải thuật 52 4.2.3 Sơ đồ đấu nối .53 4.3 Mơ hình sản phẩm 4.3.1 Tổng quan sản phẩm .54 4.3.2 Mơ hình tổng quan cánh tay Robot 55 4.3.3 Mơ hình tổng quan hệ thơng băng tải 59 4.4 Hình ảnh sản phẩm thực tế CHƯƠNG 5: ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG 64 5.1 Thông số đạt 5.2 Ưu điểm nhược điểm 5.2.1 Ưu điểm 64 5.2.2 Nhược điểm 64 5.3 Đánh giá sai số KẾT LUẬN 65 PHỤ LỤC 67 TÀI LIỆU THAM KHẢO83 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG 1.1 Tổng quan hệ thống phân loại sản phẩm Hệ thống phân loại sản phẩm sử dụng công cụ để kiểm tra chất lượng sản phẩm phân loại sản phẩm đầu sau q trình gia cơng chế tạo sản phẩm Mục tiêu hệ thống điện tử nâng cao chất lượng cịn phải góp phần nâng cao suất dây chuyền công nghệ, giảm bớt nhân lực đồng thời cải thiện môi trường lao động Để đáp ứng yêu cầu chúng em xây dựng hệ thống với chức phân loại sản phẩm theo yêu cầu đặt ra, có khả linh hoạt cao hoạt động ổn định mơi trường thí nghiệm thực tế Hệ thống thiết kế cho ứng dụng vào quy trình phân loại sản phẩm có màu sắc khác sử dụng Camera để đảm bảo độ xác q trình vận hành 1.2 Yêu cầu đề tài - Sử dụng Camera để phát sản phẩm - Sử dụng Python thiết lập giao diện người dùng để hiển thị xử lý hình ảnh thu từ Camera - Thiết kế điều khiển cánh tay Robot phân loại sản phẩm qua xử lý - Sử dụng Arduino xuất tín hiệu điều khiển cấu chấp hành 1.3 Thơng số cần đạt - Năng suất : 200 sản phẩm/giờ - Diện tích hệ thống: 1200mm x 1000mm - Loại sản phẩm: Khối lập phương 50mm x 50mm x50mm - Quy trình thực hiện: Khi nhận tín hiệu cảm biến, xy lanh đẩy phôi vào hệ thống băng tải Camera nhận diện sản phẩm qua gửi tín hiệu điều khiển cánh tay Robot gắp vật phân loại vào vị trí cố định thiết lập - Hiệu ứng hỗ trợ: LCD hiển thị số sản phẩm phân loại led thông báo màu nhận diện 1.4 Phác thảo phương pháp thực Với mục tiêu đề ra, dựa kiến thức học thông tin tham khảo từ nguồn tài liệu, nhóm đề tài đưa số phương pháp giải sau: - Nghiên cứu lý thuyết + Tham khảo hệ thống có thực tế thiết bị cần sử dụng + Tìm hiểu phần mềm hỗ trợ: Python, Arduino, Solidwork, AutoCad,… + Nghiên cứu đề tài, tài liệu liên quan đến phân loại sản phẩm, điều khiển Robot,… + Tìm hiểu cách xây dựng hệ thống điều khiển chương trình điều khiển - Nghiên cứu thực nghiệm + Mơ hình hóa, tính tốn tọa độ vật thể qua xử lý Camera, tính tốn hệ thống khí đảm bảo độ xác độ bền cần thiết cho hệ thống + Sử dụng phần mềm Solidwork phục vụ thiết kế phận mô + Sử dụng Arduino Python để lập trình điều khiển hệ thống + Tính tốn vị trí vật thể thực tiễn lập trình tọa độ điều khiển Robot - Phác thảo hệ thống Hình 1.1:Sơ đồ phác thảo hệ thống CHƯƠNG 2: XỬ LÝ HÌNH ẢNH 2.1 Khái niệm xử lý ảnh Trong năm gần đây, xử lý ảnh (image processing) đạt nhiều thành tựu tiến vượt bậc Trong đó, nhận dạng phân loại hình ảnh lĩnh vực theo đuổi cách tích cực Ý tưởng cốt lõi việc nhận dạng phân loại hình ảnh phân tích ảnh từ liệu thu cảm biến hình ảnh Camera, Webcam,…Nhờ hệ thống xử lý ảnh, người giảm khối lượng công việc tăng xác việc đưa định liên quan đến xử lý ảnh nhiều lĩnh vực: dây chuyền sản xuất tự động, robotic, hệ thống an ninh,… Mục đính đồ án trình bày thực phương pháp nhận dạng phân loại sản phẩm theo màu sắc dây chuyển sản suất tự động Chính thế, báo cáo trình bày từ sở lý thuyết xử lý ảnh, nhận dạng vật thể, chương trình Python với mục đích xử lý nhận dạng hình ảnh 2.1.1 Khái niệm - Xử lý ảnh trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho kết mong muốn Kết đầu ảnh “tốt hơn” “một kết luận” - Ảnh xem tập hợp điểm ảnh (pixel) điểm ảnh xem đặc trưng cường độ sáng hay dấu hiệu vị trí đối tượng khơng gian - Thị giác máy định nghĩa q trình trích xuất đặc trưng lấy thông tin ảnh đối tượng khơng gian thực Q trình thị giác máy bao gồm + Thu nhận hình ảnh: nhận qua Camera màu đen trắng, loại ảnh tương tự + Tiền xử lý: sau phận thu nhận ảnh, ảnh bị nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào tiền xử lý để nâng cao chất lượng ảnh Chức năng: lọc nhiễu, nhận dạng ảnh + Phân đoạn ảnh: tách ảnh đầu vào thành vùng để biểu diễn, phân tích nhận dạng ảnh + Biểu diễn ảnh: vật thể sau phân đoạn mô tả dạng chuỗi điểm biểu diễn ảnh thường sử dụng ta quan tâm đến đặc tính bên vùng ảnh + Nhận dạng nội suy: trình phân loại vật thể dựa sở chi tiết mô tả vật thể nhận dạng ảnh trình xác định ảnh 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 lĩnh vực xử lý ảnh 2.1.2 Các vấn đề hệ thống xử lý ảnh a) Điểm ảnh (pixel) Điểm ảnh xem dấu hiệu hay cường độ sáng độ không gian đối tượng ảnh xem tập hợp điểm ảnh Để biểu diễn ảnh, thưởng dùng phần tử đặc trưng ảnh pixel Do ta biểu diễn ảnh hàm biến chứa thông tin Các mơ hình biểu diễn ảnh cho ta mơ tả logic hay định lượng tính chất hàm Chất lượng ảnh tính hiệu kỹ thuật xử lý phụ thuộc vào nhiều yếu tố như: độ phân giải, nhiễu, … b) Ngưỡng (Thresholding) Một vấn đề quan trọng hệ thống thị giác máy xác định ảnh để diễn tả đối tượng Cơng việc dễ người lại khó cho máy tính Nếu giá trị cường độ sáng đối tượng nằm khoảng giá trị cường độ sáng điểm ảnh nằm bên ngồi khoảng đó, ảnh nhị phân hình thành cách sử dụng thao tác ngưỡng Thao tác ngưỡng phương pháp chuyển đổi ảnh xám thành ảnh nhị phân nhằm tách đối tượng đích khỏi ảnh theo ý muốn Thực tế, nhiều Camera thiết kế để thực việc phân ngưỡng phần cứng tạo ảnh nhị phân Tuy nhiên, hầu hết ứng dụng Camera tạo ảnh xám ảnh nhị phân cách thực thao tác ngưỡng c) Phân loại ảnh - Ảnh màu (Color image) - Ảnh xám (Gray image) - Ảnh nhị phân (Binary image) d) Mức xám (Gray level) Mức xám số giá trị có điểm ảnh ảnh Nếu điểm ảnh có bit xám có 256 giá trị (0 – 255) có màu đen, 255 màu trắng e) Các mô hình màu Mơ hình màu số kỹ thuật hệ tọa độ màu chiều tập màu thành phần trơng thấy hệ thống tọa độ màu thuộc gam màu đặc trưng Các mơ hình màu :RGB, HSV, HLS,… Mơ hình màu RGB: Đỏ - Lục – Lam Là đơn vị tập màu thành phần xếp theo hình lập phương hệ trục tọa độ Đề Hình 2.1:Mơ hình màu RGB Đường chéo khối lập phương với cân số lượng màu gốc tương ứng với mức độ xám : đen (0,0,0) trằng (1,1,1) Mơ hình màu HSV: Hue - Saturation – Value Hình 2.2:Mơ hình màu HSV - Hệ thống tọa độ có dạng hình trụ tập màu thành phần khơng gian bên mơ hình màu xác định hình nón hình chóp sáu cạnh - Thông số sắc màu H (Hue) đo bời góc quanh trục thẳng đứng với màu đỏ Red 00 , màu xanh lục Green 120 , màu xanh lam Blue 2400 - Giá trị thông số S (Saturation) tập giá trị từ đường trục tâm (trục V) đến mặt bên đỉnh hình chóp sáu cạnh - Mơ hình màu có dạng hình chóp sáu cạnh có đường cao V với đỉnh điểm gốc tọa độ (0,0) - Điểm đỉnh Black có giá trị tọa độ màu V=0 - Khi điểm có V=1 S=0 điểm White 2.1.3 Xác định phân loại màu sắc Để xác định đối tượng mong muốn sử dụng phương pháp ngưỡng để tách đối tượng dựa vào giá trị cường độ sáng khỏi ảnh theo mong muốn Sử dụng thuật tốn phân loại mơ hình màu HSV 2.2 Xử lý ảnh với PYTHON 2.2.1 Giới thiệu PYTHON Hình 2.3:Python PYTHON ngơn ngữ lập trình bậc cao cho mục đích lập trình đa Python thiết kế với ưu điểm mạnh dễ đọc, dễ học dễ nhớ Đồng thời mơi trường tương tác thực nhiều nhiệm vụ: phát triển giải thuật, phân tích liệu, tính tốn phép tính số học hình ảnh hóa liệu So với ngơn ngữ lập trình truyền thống C, C++ hay PLC Python có nhiều ưu điểm nhờ tốc độ lập trình thư viện lớn, đa dạng hỗ trợ PYTHON sử dụng nhiều lĩnh vực ứng dụng bao gồm: phân tích liệu, khoa hoc liệu /AI, phát triển web, phát triển phần mềm, kỹ thuật liệu, giao diện điều khiển phần cứng,… Ngồi ra, PYTHON cịn tích hợp hộp công cụ (mỗi hộp gồm hệ thống hàm có chức đặc biệt PYTHON) nhằm giải lớp vấn đề cụ thể lĩnh vực ứng dụng khác Tất đặc tính hình ảnh cần thiết cho hình ảnh hóa liệu khoa học kỹ thuật tính hợp PYTHON Những đặc tính bao gồm: hàm vẽ ảnh chiều, hàm vẽ thể tích chiều, cơng cụ tương tác tạo ảnh, tạo video, khả xuất kết dạng file ảnh thông thường 2.2.2 Thiết lập giao diện xử lý hình ảnh GUI (Graphical User Interface) giao diện người dùng đồ họa Nghĩa hệ thống hoạt động sử dụng chuột để thao tác lên cơng cụ lập trình sẵn Nó cho phép tương tác giao diện chương trình từ có góc nhìn khách quan sử dụng code để tương tác cài đặt giao diện Để xác định đối tượng mong muốn sử dụng phương pháp ngưỡng để tách đối tượng dựa vào giá trị cường độ sáng khỏi ảnh theo mong muốn Sau thu thập hình ảnh sử dụng thuật tốn chuyển đổi ảnh từ mơ hình màu RGB sang mơ hình màu HSV, từ thơng số cường độ sáng cài đặt từ trước máy tính so sánh phân loại khối vật có màu tương ứng Hình 2.4:Xử lý ảnh 10