Thiết kế và thi công hệ thống phân loại sản phẩm chai lỗi tem nhãn

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP NGÀNH CNKT ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG HỆ THỐNG PHÂN LOẠI SẢN PHẨM CHAI LỖI TEM NHÃN GVHD: PGS TS NGUYỄN THANH HẢI SVTH: PHẠM VĂN NHỰT SKL011113 Tp Hồ Chí Minh, tháng 7/2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP - Y SINH - ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - TRUYỀN THÔNG THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG HỆ THỐNG PHÂN LOẠI SẢN PHẨM CHAI LỖI TEM NHÃN GVHD: PGS TS Nguyễn Thanh Hải SVTH: Phạm Văn Nhựt MSSV: 17141215 Tp Hồ Chí Minh ngày tháng năm 2023 BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP i CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc Tp Hồ Chí Minh ngày tháng năm 2023 NHIỆM VỤ KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP Họ tên sinh viên: Phạm Văn Nhựt MSSV: 17141215 Chuyên ngành: Điện tử công nghiệp Hệ đào tạo: Đại học quy Khóa: 2017 TÊN ĐỀ TÀI: Thiết kế thi công hệ thống phân loại sản phẩm chai tem nhãn lỗi II NHIỆM VỤ Các số liệu, tài liệu ban đầu: Sử dụng máy tính xử lý ảnh, thị đầu vào camera Arduino Uno R3 để thực điều khiển Cịn có thiết bị khác động băng tải, servo Sản phẩm phân loại bao gồm: nhãn nguyên nhãn lỗi [1] Trần Văn Tuấn, Phạm Văn Long, “Thiết kế thi cơng hệ thống phân loại sản phẩm bút chì theo màu sắc”, Đồ án tốt nghiệp, trường ĐHSPKT, Tp.HCM, 2019 I [2] Nguyễn Hiền Minh, Phan Thanh Phong “Ứng dụng xử lý ảnh hệ thống phân loại sản phẩm” Đồ án tốt nghiệp, trường ĐHSPKT, Tp.HCM, 2019 [3] Lê Thanh Phong, Đặng Hoài Vũ “Ứng dụng xử lý ảnh hệ thống băng chuyền phân loại sản phẩm” Đồ án tốt nghiệp, Trường ĐHGTVT, Tp.HCM, 2020 [4] Võ Thanh Duy, Trần Quốc Dưỡng, “Ứng dụng xử lý ảnh vào thiết kế thi cơng mơ hình phân loại trái cây” Đồ án tốt nghiệp, trường ĐHSPKT, Tp.HCM, 2020 [5] Đặng Minh Cảnh, Võ Thành Mỹ, “Thiết kế thi cơng mơ hình phân loại ba loại trái cây” Đồ án tốt nghiệp, trường ĐHSPKT, Tp.HCM, 2021 [6] Nguyễn Văn Tài, Nguyễn Minh Đức, “Thiết kế thi công mô hình phân loại đai ốc dùng xử lý ảnh”, Đồ án tốt nghiệp, trường ĐHSPKT, Tp.HCM, 2019 BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ii Nội dung thực đề tài: - Tham khảo tài liệu, đọc tóm tắt tài liệu đưa hướng đề tài Thiết kế sơ đồ khối, sơ đồ nguyên lý Thiết kế, tính toán, kết nối board Arduino với động DC, Servo, Camera Thiết kế, xây dựng phần cứng, thi công mạch, mơ hình cho sản phẩm Viết chương trình điều khiển cho mơ hình Chạy thử, kiểm tra, đánh giá, hiệu chỉnh Viết báo cáo thực Bảo vệ luận văn III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 20/2/2023 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 2/7/2023 V HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS TS Nguyễn Thanh Hải CÁN BỘ HƯỚNG DẪN BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP BM ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH iii TRƯỜNG ĐH SPKT TP HỒ CHÍ MINH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHÚC BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH o0o -Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2023 LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Họ tên sinh viên: Phạm Văn Nhựt MSSV: 17141215 Lớp: 17141DTB Tên đề tài: THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG HỆ THỐNG PHÂN LOẠI SẢN PHẨM CHAI LỖI TEM NHÃN Tuần/ngày Nội dung Tuần Gặp GVHD để nghe phổ biến yêu cầu làm đồ án, tiến hành chọn đồ án 20/02-26/02 Tuần 27/02- 05/03 Tuần 6/3-12/3 Tuần 13/3- 19/3 Tuần 20/3- 26/3 Tuần 27/3- 2/4 Tuần Xác nhận GVHD GVHD tiến hành xét duyệt đề tài Viết tóm tắt yêu cầu đề tài chọn: đề tài làm gì, nội dung thiết kế, thông số giới hạn đề tài Tiến hành thiết kế sơ đồ khối, giải thích chức khối - Thiết kế sơ đồ mạch, giải thích nguyên lý hoạt động mạch - Mô mạch - Tiến hành tính tốn để lựa chọn linh kiện, vẽ PCB - Tiến hành thi công mạch - Kiểm tra mạch BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP iv 3/4- 9/4 Tuần 10/4- 16/4 Tuần 9,10 17/4- 30/4 Tuần 10,11 4/5-18/5 Tuần 12, 13 - Nghiên cứu huấn luyện ảnh qua mạng YoloV4 - Viết chương trình nhận diện - Thực nghiệm nhận diện truyền liệu 19/5- 2/6 - Viết chương trình điều khiển Arduino Tuần 14, 15 - Viết báo cáo hoàn chỉnh in báo cáo 3/6- 16/6 Tuần 16 17/6-24/6 - Làm slide báo cáo - Báo cáo với GVHD GV HƯỚNG DẪN (Ký ghi rõ họ tên) BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP v LỜI CAM ĐOAN Đề tài “Thiết kế thi công hệ thống phân loại sản phẩm chai lỗi tem nhãn” chúng em nhóm em tự thực dựa vào số tài liệu trước khơng chép từ tài liệu hay cơng trình có trước Người thực đề tài Phạm Văn Nhựt BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP vi LỜI CẢM ƠN Nhóm chúng em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Thầy Nguyễn Thanh Hảigiảng viên môn Điện tử công nghiệp- Y sinh hướng dẫn tận tình giúp đỡ chúng em trình thực đề tài tốt nghiệp Nhờ chia sẻ thầy mà nhóm chúng em cải thiện hoàn thành tốt đề tài Chúng em xin cảm ơn Thầy Cô khoa Điện – Điện Tử Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh truyền đạt kiến thức quý báu cho chúng em trình học tập Nhờ kiến thức học chúng em nghiên cứu thực đề tài hiệu Cuối cùng, nhóm em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè người thân cận động viên tạo điều kiện giúp đỡ chúng em q trình hồn thành đề tài Xin chân thành cảm ơn ! Người thực đề tài BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP vii MỤC LỤC NHIỆM VỤ KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ii LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP iv LỜI CAM ĐOAN vi LỜI CẢM ƠN vii TÓM TẮT xiii MỤC LỤC viii PHỤ LỤC HÌNH ẢNH VÀ BIỂU ĐỒ .x PHỤ LỤC BẢNG BIỂU xii Chương TỔNG QUAN 1.1 Giới thiệu .1 1.2 Mục tiêu đề tài .2 1.3 Giới hạn đề tài .2 1.4 Nội dung nghiên cứu 1.5 Bố cục Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT .4 2.1 Các mơ hình hệ thống băng chuyền 2.2 Phân loại sản phẩm 2.3 Mơ hình mạng huấn luyện ảnh 2.4 Giới thiệu phần cứng 2.4.1 Vi điều khiển 2.4.2 Động servo 2.4.3 Giao tiếp UART .7 Chương 3: TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ 3.1 Giới thiệu 3.2 Tính toán thiết kế phần cứng .8 3.2.1 Thiết kế sơ đồ khối hệ thống 3.2.2 Tính tốn thiết kế khối sơ đồ mạch .9 3.2.3 Sơ đồ nguyên lý toàn mạch 16 3.3 Huấn luyện mạng YoloV4 .17 BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP viii 3.3.1 Các khai niệm mạng Yolo .17 3.4.1 Lưu đồ hệ thống 21 3.4.2 Lưu đồ chương trình gán liệu 23 3.4.3 Lưu đồ truyền liệu sang Arduino 24 3.4.4 lưu đồ nhận liệu .25 3.4.5 Lưu đồ chương trình phân loại .26 Chương 4: THI CÔNG MẠCH 27 4.1 Hoàn thiện kết nối phần cứng thiết bị 27 4.1.1 Thi công board mạch 27 4.1.2 Lắp ráp kiểm tra mạch .28 4.1.3 Thi cơng mơ hình 29 4.2 Hướng dẫn sử dụng thao tác 31 Chương 5: KẾT QUẢ - NHẬN XÉT – ĐÁNH GIÁ 33 5.1 KẾT QUẢ 33 5.1.1 Kết mơ hình .33 5.1.2 Kết huấn luyện ảnh 34 5.1.3 Kết nhận dạng 35 5.1.4 Vận hành hệ thống 36 5.2 Nhận xét đánh giá 38 Chương 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 39 6.1 Kết luận 39 6.2 Hướng phát triển 39 TÀI LIỆU THAM KHẢO 40 PHỤ LỤC 41 BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ix CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ - NHẬN XÉT – ĐÁNH GIÁ 5.1.3 Kết nhận dạng Sau hoàn thành hệ thống mơ hình, em tiến hành thực nghiệm hệ thống Giao diện theo dõi hệ thống chạy ổn định, dễ dàng giám sát hoạt động xuyên suốt trình hoạt động hệ thống Khả nhận diện hình ảnh YoloV4 xác, thời gian tương đối nhanh Tuy nhiên, kết nhận diện cịn sài sót nhỏ khơng ảnh hưởng lớn đến trình vận hành Hình 5.5: Giao diện nhận diện nhãn nguyên Hình 5.6: Giao diện nhận diện nhãn lỗi Từ lần sai sót em thực nghiệm với loại tệp ảnh với số lượng khác để huấn luận để kiểm tra mức độ ảnh hưởng từ tệp ảnh đưa huấn luyện Bảng 5.1: Tỉ lệ nhận dạng hệ thống với 30 lần Loại nhãn Số lượng ảnh nhận dạng Đúng Sai Tỉ lệ Mất chữ 30 20 67% Mất chữ 30 25 83% Mất chữ 30 23 76% Mất chữ 30 24 80% Mất nhãn 30 28 93% Nhãn nguyên 30 26 86% Với lần thực nghiệm thực trình nhận dạng với 30 lần số ảnh huấn luyện thay đổi từ kiểu nhãn tăng số lên từ 100 thành 150 hình cho loại kiểu ảnh BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 35 CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ - NHẬN XÉT – ĐÁNH GIÁ Bảng 5.2: Tỉ lệ nhận diện ảnh với 30 tăng số ảnh huấn luyện Loại nhãn Số lượng ảnh Đúng Sai nhận dạng Tỉ lệ Mất chữ 30 22 73% Mất chữ 30 25 83% Mất chữ 30 24 80% Mất chữ 30 26 86% Mất nhãn 30 30 100% Nhãn nguyên 30 30 100% Như vây thấy rõ trình huấn luyện ảnh có mức ảnh hưởng lớn với hệ thống sử dụng xử lý ảnh để phân loại sản phẩm chai tem nhãn lỗi Số lượng ảnh huấn lun lớn mức độ xác trình nhận diện lớn Và với lần thực nghiệm thay đổi trình nhận diện băng chuyền thay đổi khoảng thời gian hai lần nhận diện liên tiếp hệ thống Khoảng cách lần lần giấy chai đưa vào sau nhận diện lưu lại vào biến Nếu lần nhãn lần nhãn lỗi biến lưu vào biến lỗi dẫn đến tay gạt nhãn lỗi hoạt động nhận chai thông qua cảm biến Những lần thực nghiệm thời gian tương tự tăng khoảng cách thời gian lên từ giây, 1.5 giây, 2, giây , khoảng thời cách khoảng từ 2.5 giây trở lên xuất thay đổi độ xác Độ xác thay đổi tăng dần khoảng cách 3.5 giấy việc phân loại xác Khoảng cách 3.5 giây khoảng thời gian chai bắt đâu nhận diện chai đên cảm biến lúc chai thứ bắt đầu đưa vào nhận diện 5.1.4 Vận hành hệ thống Sau hồn thành q trình huấn luyện ảnh em tiến trình vận hành hệ thống nhận diện nhãn chai hệ thông với q trình mơ tả theo hình đây: Hình 5.7: Chai đưa vào buồng Camera BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 36 CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ - NHẬN XÉT – ĐÁNH GIÁ Hình 5.8: Chai đưa nhận diện Camera Hình 5.9: Chai đến cảm biến Hình 5.10: Chai đến vị trí máng Hình 5.11: Chai gạt xuống máng Q trình hệ thơng vận hành thể từ hình 5.3- 5.7 cụ thể là: • Sau cấp nguồn cho tồn hệ thống, ta đặt chai vào vị trí đầu băng tải để dây chuyền di chuyển chai đến buồng camera (hình 5.3) • Khi chai đến vị trí qt camera (hình 5.4) trình nhận diện để biết nhãn lỗi hay nguyên thị hình máy tính, kết nhận diện gửi qua Arduino • Khi chai đến vị trí cảm biến (hình 5.5) cảm biến cho báo cho Arduino để truyền tín hiệu đến cho servo mở cần gạt (hình 5.6) Sau khoảng thời BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 37 CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ - NHẬN XÉT – ĐÁNH GIÁ gian chai từ cảm biến đến vị trí để gạt servo thay đổi góc quay để gạt chai vào vị trí mong muốn (Hình 5.7) Đối với trình thực vận hành (với chai) hệ thống nhận diện nhân phân loại yêu cầu đạt trước 5.2 Nhận xét đánh giá Sau hoàn thành hệ thống phân loại nhãn chai, em có nhận xét chung sau: Về xử lý đầu vào: với số lượng lỗi nhãn lỗi chữ mạng YoloV4 nhận diện xác nhanh chóng với độ sai sót thấp Điều tạo tiền đề lớn để xử lý vấn đề hệ thống Nhưng với số lượng lỗi nhiều hơn, mức độ tương đồng chai gần giống yêu cầu phải sử dụng số lượng ảnh đầu phải lớn Về mơ hình hệ thống: buồng ảnh thiết kế để đảm bảo chất lượng hình ảnh thu được, hạn chế ảnh hưởng anh sáng lên trình chụp lấy ảnh camera, giúp cho q trình nhận dạng xác Hệ thống xử lý điều khiển thực bới Arduino Uno R3 Tốc độ xử lý Arduino tương đối xác nhanh Các thiết bị ngoại vi Camera, động DC, động Servo Camera chưa thực rõ nét đáp ứng đủ yêu cầu đề tài Mỗi kết đạt giúp cho nhìn rõ hệ thống Qua kết đạt trình chạy thực nghiệm, em hiểu việc nhận dạng sản phẩm sử dụng mạng YoloV4 Những kiến thức thu trình nghiên cứu hữu ích cho thân sau BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 38 CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Chương 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 6.1 Kết luận Qua trình nghiên cứu thực đề tài “Thiết kế thi công hệ thống phân loại chai nhan lỗi”, nhóm hồn thành hệ thống phân loại đáp ứng yêu cầu đề từ ban đầu Hệ thống sử dụng máy tính để nhận dạng nhãn chai phương pháp mạng YoloV4, sử dụng board Arduino Uno R3 module Relay để điều khiển động DC Servo, động kéo băng tải Các thiết bị kết với theo sơ đồ kết nối hoạt động thời gian dài Q trình giao tiếp máy tính Arduino Serial ổn định Về phần mềm, giao diện theo dõi cấu trúc mạng YoloV4 thiết kế ngôn ngữ Python tren Visual Studio Code Hệ thống nhận dạng nhãn chai nước phân loại chúng cách xác Sử dụng phương pháp YoloV4 để nhận diện ta kết nhanh xác Khi thực nhận dạng với số lượng ảnh lỗi lớn, chi tiết lỗi nhỏ khó phân biệt mạng YoloV4 bị nhầm lẫn Quá trình điều khiển tay gạt Arduino ổn định sai sót có tượng nhận diện lỗi 6.2 Hướng phát triển Ta thấy đề tài “ Thiết kế thi công hệ thống phân loại nhãn chai lỗi” cịn hạn chế Để hồn thiện em có ý kiến phát triển sau: Huấn luyên đa dạng lỗi chai trầy xước, sai nhãn thiết kế mơ hình với nhiều chế độ phân loại Về tốc độ xử lý, để cải thiện thời gian thay đổi camera rõ nét hơn, độ phân giải cao để trình nhận dạng nhanh BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 39 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Trần Văn Tuấn, Phạm Văn Long, “Thiết kế thi cơng hệ thống phân loại sản phẩm bút chì theo màu sắc”, Đồ án tốt nghiệp, trường ĐHSPKT, Tp.HCM, 2019 [2] Nguyễn Hiền Minh, Phan Thanh Phong “Ứng dụng xử lý ảnh hệ thống phân loại sản phẩm” Đồ án tốt nghiệp, trường ĐHSPKT, Tp.HCM, 2019 [3] Lê Thanh Phong, Đặng Hoài Vũ “Ứng dụng xử lý ảnh hệ thống băng chuyền phân loại sản phẩm” Đồ án tốt nghiệp, Trường ĐHGTVT, Tp.HCM, 2020 [4] Võ Thanh Duy, Trần Quốc Dưỡng, “Ứng dụng xử lý ảnh vào thiết kế thi cơng mơ hình phân loại trái cây” Đồ án tốt nghiệp, trường ĐHSPKT, Tp.HCM, 2020 [5] Đặng Minh Cảnh, Võ Thành Mỹ, “Thiết kế thi công mơ hình phân loại ba loại trái cây” Đồ án tốt nghiệp, trường ĐHSPKT, Tp.HCM, 2021 [6] Nguyễn Văn Tài, Nguyễn Minh Đức, “Thiết kế thi cơng mơ hình phân loại đai ốc dùng xử lý ảnh”, Đồ án tốt nghiệp, trường ĐHSPKT, Tp.HCM, 2019 [7] Yanfen Li & et al, “A Deep Learning-Based Hybrid Framework for Object Detection and Recognition in Autonomous Driving”, IEEE, DOI:10.1109/ACCESS.2020.3033289 [8]https://ai.hblab.vn/2017/10/intersection-over-union-iou-cho-object.html BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 40 PHỤ LỤC Chương chình xử lý ảnh import cv2 import time import time as sleep import serial tam_n = tam_l = DataSerial = serial.Serial('COM3',9600) CONFIDENCE_THRESHOLD = 0.6 NMS_THRESHOLD = 0.7 COLORS = [(0, 255, 255), (255, 255, 0), (0, 255, 0), (255, 0, 0)] class_names = [] with open("C:/Users/Admin/Desktop/Main1/Main/classes.txt", "r") as f: class_names = [cname.strip() for cname in f.readlines()] vc = cv2.VideoCapture(0) vc.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) vc.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 41 net = cv2.dnn.readNet("C:/Users/Admin/Desktop/Main1/Main/yolov4tiny_final_lan3.weights","C:/Users/Admin/Desktop/Main1/Main/yolov4tiny_lan3.cfg") net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA) net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA_FP16) model = cv2.dnn_DetectionModel(net) model.setInputParams(size=(416, 416), scale=1/255, swapRB = True) print("Objects list") print(class_names) while cv2.waitKey(1) < 1: (grabbed, frame) = vc.read() if not grabbed: exit() start = time.time() classes, scores, boxes = model.detect(frame, CONFIDENCE_THRESHOLD, NMS_THRESHOLD) end = time.time() start_drawing = time.time() for (classid, score, box) in zip(classes, scores, boxes): color = COLORS[int(classid) % len(COLORS)] BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 42 label = "%s : %f" % (class_names[classid[0]], score) # cv2.rectangle(frame, box, color, 2) cv2.putText(frame, label, (box[0], box[1] - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2) end_drawing = time.time() #################### phan loai du lieu if classid == 1: tam_n = tam_l = print (" nguyen ") if classid == or classid == 0: tam_l = tam_n = print ("loi") ############# truyen du lieu if (tam_n == and tam_l == 0): x = "nguyen" x = x + '\r' BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 43 DataSerial.write (x.encode()) tam_n = tam_l = y = "" if (tam_l == and tam_n == 0): y = "loi" y = y + '\r' DataSerial.write (y.encode()) tam_n = tam_l = x = "" ###################### hien FPS fps_label = "FPS: %.2f (excluding drawing time of %.2fms)" % (1 / (end start), (end_drawing - start_drawing) * 1000) cv2.putText(frame, fps_label, (0, 25), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 0), 2) cv2.imshow("detections", frame) Chương trình điều khiển Arduino #include #define IN1 #define IN2 BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 44 #define IN3 #define IN4 #define CB int servo1 = 9; int servo2 = 10; Servo myservo1; Servo myservo2; int i1=90; int i2= 90; int n ; int l ; String dulieu = ""; void dc_run() { digitalWrite(IN1, LOW); analogWrite(IN2, 200); } void setup() { Serial.begin(9600); Serial.println("dulieu: "+ dulieu); BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 45 myservo1.attach(servo1); myservo2.attach(servo2); } void dk_servo_loi() { for (i1 = 90; i1 = 90; i1-=1) { myservo1.write(i1); delay(15); } } void dk_servo_nguyen() { for (i2 = 90; i2 >= 1; i2-=1) { myservo2.write(i2); BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 46 delay(15); } delay(2500); for (i2 = 0; i2