1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Hệ thống phân loại sản phẩm theo mã vạch

81 0 0

Đang tải... (xem toàn văn)

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

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 81
Dung lượng 6,19 MB

Cấu trúc

  • CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN (16)
    • 1.1. Đặt vấn đề (16)
    • 1.2. Mục tiêu, nhiệm vụ và phạm vi luận văn (16)
      • 1.2.1. Mục tiêu (16)
      • 1.2.2. Nhiệm vụ (16)
      • 1.2.3. Phạm vi đề tài (17)
    • 1.3. Nội dung thực hiện (17)
  • CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT (18)
    • 2.1. Mã Barcode và ứng dụng (18)
      • 2.1.1. Mã Barcode là gì (18)
      • 2.1.2. Lịch sử phát triển của mã Barcode (18)
      • 2.1.3. Cấu tạo và những thông số kỹ thuật của mã Barcode (19)
        • 2.1.3.1. Cấu tạo mã Barcode (19)
        • 2.1.3.2. Những công dụng thông dụng của mã barcode (21)
        • 2.1.3.3. Ứng dụng thực tế của mã Barcode (22)
    • 2.2. Xử lý hình ảnh (22)
      • 2.2.1. Phương pháp xử lý ảnh (22)
        • 2.2.1.1. Tổng quan về xử lý ảnh (22)
        • 2.2.1.2. Mã nguồn mở thị giác máy (Open CV – Open Source Computer Vision) (23)
        • 2.2.1.3. Các phương pháp tiền xử lý (23)
        • 2.2.1.4. Phân ngưỡng ảnh (27)
      • 2.2.2. Phát hiện vật và quét mã barcode bằng camera (29)
        • 2.2.2.1. Phát hiện vật (29)
        • 2.2.2.2. Quét mã Barcode (30)
    • 2.3. Lựa chọn phương án phân loại (31)
      • 2.3.1. Lựa chọn hệ thống phân loại (31)
      • 2.3.2. Lựa chọn phương án thiết kế cơ khí cho hệ thống (33)
        • 2.3.2.1. Lựa chọn phương án thiết kế cơ khí cho băng tải (33)
        • 2.3.2.2. Lựa chọn động cơ dẫn động cho băng tải (35)
      • 2.3.3. Lựa chọn camera (35)
      • 2.3.4. Lựa chọn cơ cấu phân loại hàng cho hệ thống (36)
      • 2.3.5. Lựa chọn bộ điều khiển (38)
  • CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG (40)
    • 3.1. Thiết kế cơ khí cho hệ thống (40)
      • 3.1.1. Tính toán băng tải (40)
      • 3.1.2. Tính toán bộ phận dẫn động (43)
        • 3.1.2.1. Phân phối tỷ số truyền (44)
        • 3.1.2.2. Tính công suất và số vòng quay trên các trục (44)
        • 3.1.2.3. Xác định chiều rộng modun và chiều rộng đai (45)
        • 3.1.2.4. Các định thông số của bộ truyền (45)
        • 3.1.2.5. Kiểm nghiệm đai về lực vòng riêng (46)
        • 3.1.2.6. Xác định lực căng ban đầu và lực tác dụng lên trục (46)
      • 3.1.3. Tính toán trạm kéo căng (47)
      • 3.1.4. Các thiết bị cơ khí của hệ thống (48)
        • 3.1.4.1. Động cơ điện 3 pha (48)
        • 3.1.4.2. Hộp giảm tốc PM-250 (48)
    • 3.2. Thiết kế điện cho hệ thống (49)
      • 3.2.1. Sơ đồ tổng quan hệ thống điện (49)
      • 3.2.2. Động cơ kéo băng tải (49)
      • 3.2.3. Chọn thiết bị điện cho động cơ (50)
      • 3.2.4. Động cơ bước cho tay gạt liệu (52)
      • 3.2.5. Camera công nghiệp Vtech (54)
      • 3.2.6. Bộ điều khiển adruino (55)
    • 3.3. Thiết kế giải thuật điều khiển (56)
      • 3.3.1. Lưu đồ giải thuật cho toàn bộ mô hình (56)
      • 3.3.2. Lưu đồ giải thuật cho camera (57)
      • 3.3.3. Lưu đồ giải thuật cho giao diện điều khiển (58)
  • CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM (59)
    • 4.1. Bộ truyền động đai răng – bánh răng (Pulley) (59)
    • 4.2. Tính toán chọn động cơ truyền động cho mô hình (59)
    • 4.3. Sơ đồ tổng quan hệ thống điện (60)
    • 4.4. Driver điều khiển động cơ bước (62)
    • 4.5. Sơ đồ nối dây (64)
    • 4.6. Cơ sở dữ liệu (65)
    • 4.7. Kết quả thiết kế giao diện (66)
    • 4.8. Kết quả thực nghiệm phân loại mã Barcode (66)
  • CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN (68)
    • 5.1. Kết luận (68)
    • 5.2. Hướng phát triển (68)
      • 5.2.1. Phần cứng (68)
      • 5.2.2. Phần mềm (68)
  • TÀI LIỆU THAM KHẢO (80)

Nội dung

TỔNG QUAN

Đặt vấn đề

Những năm gần đây có thể nói là khoảng thời gian bùng nổ của thị trường thương mại điện tử (TMĐT) trên thế giới Đơn cử là việc Jeff Bezos, nhà sáng lập kiêm Tổng giám đốc của hãng thương mại điện tử Amazon trở thành người giàu thứ hai thế giới (tính đến tháng 9/2022)[1] Ngoài ra, những ông lớn khác như: Alibaba, eBay, Walmart… mỗi năm cũng thu về hàng tỷ USD từ thị trường TMĐT Để có được vị thế như ngày hôm nay, Amazon hay Alibaba ngoài việc đơn vị dẫn đầu xu thế, nắm bắt tốt thị trường và thị hiếu người tiêu dùng, thì việc áp dụng các tiến bộ khoa học - công nghệ vào quy trình quản lí chuỗi cung ứng là nhiệm vụ đóng vai trò rất quan trọng Nhờ nắm giữ cho mình những dây chuyền công nghệ tiên tiến nhất, năm 2020, Amazon được hưởng lợi lớn từ đại dịch Covid-19 khi mọi người phải ở nhà nhiều hơn và mua sắm trực tuyến nhiều hơn Công ty này cho biết đã giao kỷ lục hơn 1 tỷ sản phẩm tới khách hàng trên toàn cầu trong một mùa mua sắm cuối năm, còn đối với Alibaba của Trung Quốc thì mỗi ngày họ có thể xử lí lên đến 60 triệu đơn hàng (2018)

Việt Nam hiện được đánh giá là một trong những nước có thị trường TMĐT phát triển nhanh nhất ở Đông Nam Á Theo số liệu của Bộ Công Thương, trong năm

2020, khoảng 53% dân số trên thị trường thương mại điện tử đã tham gia mua sắm trực tuyến Bất chấp ảnh hưởng của đại dịch COVID-19, Sách trắng Thương mại điện tử Việt Nam năm 2022 vừa công bố đã dự báo quy mô thị trường thương mại điện tử bán lẻ (B2C) của Việt Nam năm 2022 sẽ đạt 16,4 tỷ USD, tăng trưởng 20% so với năm trước Trong nhiều năm qua, thương mại điện tử Việt Nam luôn giữ được tốc độ tăng trưởng từ 16-30% Tuy nhiên chúng ta vẫn chưa phát huy hết tiềm năng của chính mình, rào cản lớn nhất đó chính là vấn để công nghệ Những con số trên đã cho thấy như cầu mua bán hàng trực tuyến ngày càng cao và việc phân loại chính xác và giao nhận hàng nhanh chóng là một trong những yếu tố xác định lần sau khách hàng có còn quay trở lại nữa hay không Muốn giữ được khách hàng và cạnh tranh được với các tên tuổi lớn trên thế giới tại chính sân nhà mình, các hãng TMĐT của Việt Nam cần phải áp dụng các dây chuyền máy móc hiện đại trong công đoạn để đảm bảo hàng hóa được phân loại chính xác, an toàn, nguyên vẹn và giao đến tay khách hàng một cách nhanh nhất Nhận thấy rằng bên cạnh số ít những công ty lớn như Shopee Việt Nam, Lazada Việt Nam hay Tiki, thì đa phần các đơn vị khác đều sử dụng cách phân loại hàng bằng việc thuê nhân công trực tiếp đọc và phân loại bằng tay, điều này dẫn đến các rủi ro về an toàn cũng như hiệu suất giao hàng Chính vì những nguyên do trên, nhóm em đã lên ý tưởng, nghiên cứu, thiết kế và thi công hệ thống phân loại hàng hóa tự động theo mã Barcode, chuyên dùng cho các kho lưu trữ hàng hóa của những đơn vị hoạt động trong lĩnh vực TMĐT.

Mục tiêu, nhiệm vụ và phạm vi luận văn

Thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm bằng mã barcode theo khu vực giao hàng ứng dụng băng tải và thị giác máy tính

Trong khuôn khổ đề tài này, từ mục tiêu được đề ra cần giải quyết các nhiệm vụ:

- Thiết kế cơ khí cho hệ thống phân loại sản phẩm sử dụng mã Barcode

- Thiết kế mạch điện cho hệ thống

- Xây dựng giải thuật điều khiển cho hệ thống

- Kiểm chứng thực nghiệm bằng mô hình

- Số bản vẽ dự kiến: 4, gồm:

+ 1 bản vẽ A0, về: Lựa chọn phương án

+ 1 bản vẽ A0, về: Thiết kế cơ khí

+ 1 bản vẽ A0, về: Mạch điện

+ 1 bản vẽ A0, về: Lưu đồ giải thuật

- Mô hình băng tải phân loại trong kho giao hàng gồm 1 đầu vào và 3 đầu ra: + 1 Đầu vào cấp hàng bằng tay ở đầu băng tải

+ 1 đầu ra ở cuối băng tải

+ 3 Đầu ra ở bên hông băng tai

- Vị trí đặt hệ thống nhận diện mã barcode trên trên băng tải chiếu xuống, phía sau đầu vào cấp hàng

- Thiết kế giao diện người dùng để theo dõi và giám sát quá trình vận hành của hệ thống.

Nội dung thực hiện

- Chương 1: Tổng quan - Tìm hiểu tổng quan đề tài phân loại sản phẩm bằng mã barcode và đặt vấn đề Từ đó xác định mục tiêu, nhiệm vụ, phạm vi và nội dung thực hiện

- Chương 2: Lựa chọn phương pháp - Phân tích các phương án cơ khí, điện, điều khiển và lựa chọn phương án thích hợp nhất

- Chương 3: Thiết kế cơ khí cho hệ thống - Thiết kế các chi tiết chính cảu băng tải, lựa chọn động cơ và họp giảm tốc cho hệ thống

- Chương 4: Thiết kế điện cho hệ thống - Xây dựng hệ thống điện cho hệ thống

- Chương 5: Xử lý ảnh - Tìm hiểu về cách thức xử lý ảnh

- Chương 6: Thiết kế giải thuật và điều khiển - Xây dựng giải thuật phân loại hàng hoá và giải thuật giao diện hệ thống

- Chương 7: Thực nghiệm - Xây dựng mô hình thực nghiệm phân loại sản phẩm

- Chương 8: Kết luận và hướng phát triển - Tổng kết những công việc đã thực hiện được và định hướng phát triển đề tài

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Mã Barcode và ứng dụng

Mã vạch (Barcode) theo định nghĩa là phương pháp lưu trữ và truyền tải thông tin bằng một lọai ký hiệu gọi là ký mã vạch (Barcode symbology) Ký mã vạch hay gọi tắt cũng là mã vạch, là 1 ký hiệu tổ hợp các khoảng trắng và vạch thẳng để biểu diễn các mẫu tự, ký hiệu và các con số Sự thay đổi trong độ rộng của vạch và khoảng trắng biểu diễn thông tin số hay chữ số dưới dạng mà máy có thể đọc được

Mã số mã vạch được thu nhận bằng một máy quét mã vạch, là một máy thu nhận hình ảnh của mã vạch in trên các bề mặt và chuyển thông tin chứa trong mã vạch đến máy tính hay các thiết bị cần thông tin này Nó thường có một nguồn sáng kèm theo thấu kính, để hội tụ ánh sáng lên mã vạch, rồi thu ánh sáng phản xạ về một cảm quang chuyển hóa tín hiệu ánh sáng thành tín hiệu điện Ngoài ra, nhiều máy quét mã vạch còn có thêm mạch điện tử xử lý tín hiệu thu được từ cảm quang để chuyển thành tín hiệu phù hợp cho kết nối với máy tính

2.1.2 Lịch sử phát triển của mã Barcode

Năm 1932: Với các cửa hàng tạp hóa và siêu thị tìm kiếm một cách dễ dàng hơn để theo dõi các sản phẩm được bán và điều chỉnh hàng tồn kho, Wallace Flint, một sinh viên kinh doanh Harvard, đề xuất một hệ thống thẻ đục lỗ, tương tự như hệ thống phát triển cho cuộc điều tra dân số năm 1890 của Mỹ Ý tưởng này không bao giờ kết quả, vì hệ thống này đắt và rườm rà

Năm 1948: Bernard Silver, một sinh viên sau đại học tại Drexel Institute, nghe chủ tịch của một công ty thực phẩm lớn và một chuyên gia thảo luận về nghiên cứu tự động thu thập thông tin sản phẩm tại quầy thanh toán siêu thị Silver relays những gì ông đã nghe cho bạn bè và bạn cùng lớp của mình, Norman Joseph Woodland Bị cuốn hút bởi ý tưởng này, Woodland bắt đầu tiến hành nghiên cứu

Năm 1949: Tập tin Woodland và Silver cho một bằng sáng chế mô tả cả hai tuyến tính (vay các yếu tố từ mã Morse và công nghệ nhạc phim) và hệ thống mã vạch mắt bò

Năm 1952: Woodland và Silver xây dựng đầu đọc mã vạch đầu tiên Cùng năm đó, bằng sáng chế cho hệ thống mã vạch được cấp

Năm 1962: Philco mua bằng sáng chế, sau đó nó được bán cho RCA 1967:

Hiệp hội Đường sắt Mỹ bắt đầu sử dụng mã vạch cho xe ô tô ID Hệ thống này bao gồm các sọc phản quang màu xanh và đỏ được gắn bên cạnh xe, mã hóa số nhận dạng công ty gồm sáu chữ số và số xe có bốn chữ số

Năm 1969: Computer Identics Corporation cài đặt hệ thống mã vạch thực sự đầu tiên tại các cơ sở của General Motors và General Trading Company

Năm 1970: Hiệp hội Thực phẩm Quốc gia (NAFC) thành lập Ủy ban Ad-Hoc cho các Siêu thị Hoa Kỳ về Mã sản phẩm thực phẩm thống nhất để thiết lập các hướng dẫn phát triển mã vạch

Năm 1972: RCA bắt đầu một thử nghiệm 18 tháng của một hệ thống mã vạch mắt bò trong một cửa hàng Kroger ở Cincinnati

Năm 1973: Mã sản phẩm toàn cầu (UPC) được giới thiệu, thiết lập giai đoạn cho mã vạch cất cánh

Năm 1974: Tại siêu thị Marsh ở Troy, Ohio, một gói kẹo cao su của Wrigley là sản phẩm bán lẻ đầu tiên được bán bằng máy quét mã vạch

Năm 1984: 33% các cửa hàng tạp hóa được trang bị máy quét mã vạch Năm 1994: Mã QR được tạo ra bởi công ty con của Toyota, Denso Wave, để hỗ trợ việc theo dõi xe và các bộ phận nhanh chóng hơn

Năm 2004: 80 đến 90% trong số 500 công ty hàng đầu tại Hoa Kỳ sử dụng mã vạch, theo tạp chí Fortune

Hình 2.2: Lịch sử phát triển của các loại mã ký hiệu

2.1.3 Cấu tạo và những thông số kỹ thuật của mã Barcode

Hình 2.3: Cấu tạo mã Barcode

Có thể nói mã vạch cũng giống như một đạo quân các ký hiệu quen thuộc, chúng xuất hiện ở khắp mọi nơi, mọi chỗ, trên hầu hết các sản phẩm lưu hành hợp pháp trên thị trường Ai cũng đều thấy chúng nhưng ít ai hiểu được nhiều về chúng Nhưng vì nghĩ mã vạch là “vô thưởng vô phạt” nên cũng chẳng ai quan tâm đến chúng cả Khi được hỏi về mã vạch, đa số người ta chỉ biết mã vạch là … mã vạch Nó mã hóa một con số gì đó mà người ta không hiểu Nói như vậy nghiễm nhiên mã vạch chỉ có một lọai duy nhất là … mã vạch và nó được sử dụng để lưu trữ 1 con số gì đó như giá tiền chẳng hạn

Thực ra mã vạch gồm nhiều chủng lọai khác nhau Trên thế giới hiện nay, có

2 hệ thống mã số mã vạch hàng hóa được sử dụng chủ yếu là Hệ thống UPC và Hệ thống EAN

Hệ thống UPC (viết đầy đủ là Universal Product Code): đây là hệ thống mã số mã vạch được sử dụng ở Mỹ và Canada từ năm 1970 và vẫn đang được sử dụng cho đến nay và được quản lý bởi Hội đồng mã sản phẩm thống nhất Mỹ UCC

Hệ thống EAN (viết đầy đủ là European Article Number): mã này được sử dụng ở châu Âu từ những năm 1974 và sau đó nhanh chóng phát triển và được sử dụng rộng rãi trên trên toàn thế giới, trong đó có Việt Nam Và trong hệ thống EAN có 2 loại được sử dụng có sản phẩm bán lẻ là EAN-13 (sử dụng 13 chữ số) và EAN-

Do ở Việt Nam và trên cả thế giới hiện đang sử dụng phổ biến hệ thống mã số mã vạch EAN và 128 nên em xin được giới thiệu cấu tạo của loại mã số mã vạch này ở Việt Nam như sau:

❖ Mã số mã vạch EAN-13

- Về phần mã số: EAN-13 bao gồm 13 chữ số được chia thành 04 nhóm, ý nghĩa của từng nhóm theo thứ tự từ trái qua phải như sau:

Nhóm 1: Bao gồm 03 chữ số đầu tiên: đây là vị trí ghi nhận mã quốc gia hoặc vùng lãnh thổ Ở Việt Nam mã quốc gia là 893

Nhóm 2: Bao gồm 04 chữ số tiếp theo là mã số doanh nghiệp, mã số doanh nghiệp sẽ do quốc gia cấp cho doanh nghiệp là thành viên nước mình, cụ thể ở Việt Nam sẽ là EAN-VN cấp, mã này sẽ được công nhận và lưu trữ trong ngân hàng dữ liệu của EAN thế giới

Nhóm 3: Bao gồm 05 chữ số tiếp theo là mã số của hàng hóa, do đơn vị sản xuất quy định cho hàng hóa của mình, và phải đảm bảo mỗi mặt hàng chỉ có một mã số không được trùng lặp

Nhóm 4: Gồm 01 chữ số cuối cùng là số kiểm tra, được tính dựa trên những con số ở trước đó và để kiểm tra những số này có đúng hay không

Ví dụ: có một dãy mã số: 8 9 3 8 5 2 1 3 6 1 0 2 2

Vậy trong đó: [8 9 3] – là mã quốc gia của Việt Nam; [8 5 2 1] – là mã doanh nghiệp ở Việt Nam; [3 6 1 0 2] – là mã số hàng hóa của doanh nghiệp; [2] – là số kiểm tra

Xử lý hình ảnh

2.2.1 Phương pháp xử lý ảnh

2.2.1.1 Tổng quan về xử lý ảnh

Với mục tiêu đề tài đưa ra là phân loại hàng hóa trong kho lưu hàng của các nhà vận chuyển thay cho con người thì việc xử lí thông tin mà hình ảnh mang lại đóng vai trò cực kỳ quan trọng Mỗi bức ảnh đều mang một lượng thông tin nhất định và để nhận biết được những thông tin ẩn chứa trong mỗi bức hình đó, do đó cần có một quá trình xử lý ảnh Quá trình xử lí ảnh được xem như một hoặc nhiều những thao

8 tác với ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả mong muốn Kết quả đầu ra của quá trình xử lí ảnh có thể là một ảnh có chất lượng tốt hơn hoặc là một kết luận nào đó

Những năm gần đây với sự phát triển của phần cứng máy tính, khoa học kỹ thuật và với nhu cầu hiện đại hóa, thay thế sức lao động của con người bằng máy móc thì việc ứng dụng kỹ thuật xử lý ảnh vào đời sống xã hội càng trở nên mạnh mẽ Không chỉ dừng lại về việc xử lý chất lượng, phục hồi, tái chế ảnh mà ngày nay công nghệ xử lý ảnh còn kết hợp với lĩnh vực trí tuệ nhân tạo mang lại những ứng dụng tuyệt vời như: nhận dạng đối tượng, công nghệ xe tự hành, nhận dạng và chuẩn đoán bệnh, robot, …

2.2.1.2 Mã nguồn mở thị giác máy (Open CV – Open Source Computer

OpenCV [3] là một thư viện mã nguồn mở hàng đầu cho thị giác máy tính, xử lý ảnh, máy học và các tính năng tăng tốc GPU trong hoạt động thời gian thực OpenCV có hơn 500 hàm và hơn 2500 các thuật toán đã được tối ưu về xử lý ảnh OpenCV được viết bằng tối ưu hóa C/C++, thư viện tận dụng lợi thế của xử lý đa lõi giúp tốc độ đáp ứng nhanh để thực hiện các phép tính toán trong thời gian thực OpenCV được thiết kế để chạy trên nhiều nền tảng khác nhau như Window, Linux, Mac, OS,… và được phép sử dụng miễn phí cho cả mục đích thương mại lẫn phi thương mại

Dự án về OpenCV được khởi động từ những năm 1999, đến năm 2000 nó được giới thiệu trong một hội nghị của IEEE về các vấn đề trong thị giác máy tính và nhận dạng, tuy nhiên tới năm 2006 thì phiên bản OpenCV 1.0 mới chính thức được công bố Thư viện OpenCV ban đầu được sự hỗ trợ từ Intel, sau đó được hộ trợ bởi Willow Garage, một phòng thí nghiệm chuyên nghiên cứu về công nghệ robot Cho đến nay thì OpenCV vẫn là thư viện mở, được phát triển bởi nguồn quỹ không lợi nhuận

2.2.1.3 Các phương pháp tiền xử lý

Trước khi trích xuất được những nội dung cần thiết, cần có những bước cải thiện chất lượng hình ảnh đầu vào nhằm tối ưu hóa, nâng cao độ chính xác và chất lượng đầu ra của quá trình xử lý

Thu nhận ảnh trở thành công đoạn đầu tiên và mang tính quyết định cho cả quá trình xử lý và hoạt động của hệ thống Việc thu nhận ảnh sẽ được thực hiện bởi các thiết bị như camera, điện thoại, máy ảnh,… Kết quả đầu ra của hệ thống sẽ phụ thuộc một phần lớn vào chất lượng ảnh thu nhận được từ đầu vào Ngoài ra chất lượng ảnh cũng bị ảnh hưởng bởi yếu tố bên ngoài như ánh sáng, thời tiết,… Do đó việc lựa chọn thiết bị thu ảnh cũng rất quan trọng Để lựa chọn được thì cần phải xem xét các yêu cầu đã đặt ra của hệ thống như: đặc tính của đối tượng cần nhận dạng, môi trường làm việc của hệ thống, tốc độ xử lý,… Ngoài ra cũng cần dựa vào yêu cầu về giá thành để có thể lựa được thiết bị với chất lượng phù hợp Hiện nay cũng đã có nhiều hãng lớn sản xuất các camera chuyên dụng, đáp ứng được các nhu cầu thực tế như: keyence, omron, cognex,…

Hình ảnh thu được từ camera sẽ là ảnh số và được truyền tới bộ xử lý trung tâm để thực hiện các bước tiếp theo của quá trình tiền xử lý

➢ Chuyển đổi không gian màu: Ảnh được chụp từ camera gửi lên bộ xử lý trung tâm là ảnh số và thường sẽ có hệ màu RGB Để dễ dàng cho việc xử lý ảnh thì cần chuyển ảnh màu RGB sang ảnh Gray (ảnh xám) Ảnh có hệ màu RGB: Là một tập hợp của một ma trận điểm ảnh (Pixel) và mỗi Pixel biểu diễn một điểm màu Mỗi điểm màu được cấu tạo bởi ba lớp màu cơ bản là màu đỏ (Red), màu xanh lục (Green) và màu xanh lam (Blue) Nếu ảnh đầu vào là ảnh được mã hóa bởi 24 bit thì mỗi điểm ảnh của một lớp màu được biểu diễn bởi 1 byte (8 bit), tức là mỗi điểm ảnh sẽ có giá trị biến thiên trong đoạn [0, 28-1], như vậy mỗi điểm ảnh trong ảnh màu RGB sẽ có giá trị là (0…255, 0…255, 0…255) và sẽ có 256x256x256 = 16.7 triệu màu sắc khác nhau Mỗi điểm ảnh trong các kênh màu Red, Green, Blue sẽ có giá trị lần lượt lượt là: (0…255, 0, 0), (0, 0…255, 0), (0, 0, 0…255) Ảnh Gray (ảnh xám): Là một tập hợp của một ma trận điểm ảnh (Pixel) Mỗi điểm ảnh mang giá trị từ 0 đến 255 Điểm ảnh có giá trị là 0 sẽ có màu tối nhất và ngược lại điểm ảnh có giá trị 255 sẽ có màu sáng nhất

Việc chuyển ảnh màu RGB sang ảnh Gray sẽ được thực hiện theo công thức: 𝐼(𝑥, 𝑦) = 0.1140 ∗ 𝑅𝑒𝑑(𝑥, 𝑦) + 0.5870 ∗ 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛(𝑥, 𝑦) + 0.2989 ∗ 𝐵𝑙𝑢𝑒(𝑥, 𝑦) Trong đó:

- 𝐼(𝑥, 𝑦): Là cường độ sáng tại điểm có tọa độ (𝑥, 𝑦) của ảnh xám

- 𝑅𝑒𝑑(𝑥, 𝑦): Là giá trị tại điểm ảnh có tọa độ (𝑥, 𝑦) của kênh màu Red trong ảnh màu RGB

- 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛(𝑥, 𝑦): Là giá trị tại điểm ảnh có tọa độ (𝑥, 𝑦) của kênh màu Green trong ảnh màu RGB

- 𝐵𝑙𝑢𝑒(𝑥, 𝑦): Là giá trị tại điểm ảnh có tọa độ (𝑥, 𝑦) của kênh mà Blue trong ảnh màu RGB

- Hệ số 0.1140, 0.5870, 0.2989 là hệ số tỉ lệ ứng với mỗi kênh màu Giá trị của

3 hệ số có thể khác nhau tùy vào ý muốn của người lập trình và tổng của chúng luôn bằng 1

Hình 2.5: Ảnh màu được chuyển sang ảnh xám

➢ Lọc nhiễu và tăng cường chất lượng cho ảnh:

Trên thực tế, ảnh thu được từ camera không phải lúc nào cũng đạt được chất lượng tốt nhất như mong muốn Ảnh có thể tồn tại nhiều loại nhiễu, một số loại nhiễu mà chúng em thường gặp phải trong quá trình thực hiện là: ảnh bị muối tiêu, nhiễu Gauss, những chi tiết trong ảnh bị mờ biên,… Dưới đây là một phương pháp để tăng cường chất lượng ảnh đầu vào:

Meadian filter (lọc trung vị): Sử dụng cửa sổ lọc quét qua lần lượt từng điểm ảnh của ảnh đầu vào Điểm trung tâm của cửa sổ lọc sẽ ứng với điểm ảnh được lọc Kích thước của cửa sổ lọc thường là 3x3, 5x5, … Giá trị của điểm ảnh được lọc sẽ là trung vị của chuỗi số trong vùng cửa sổ lọc của ảnh gốc Trung vị của một chuỗi số có (2n+1) sẽ số là số nằm giữa khi mà dãy số đó được sắp xếp theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần

Cho ảnh đầu vào với 𝐼(𝑥, 𝑦) là giá trị điểm ảnh tại điểm có tọa độ pixel là (𝑥, 𝑦), cửa sổ lọc 𝐾 và một ngưỡng 𝜃, kỹ thuật lọc trung vị gồm các bước:

Ví dụ cho ảnh sau với cửa sổ K(3x3) và 𝜃 = 3

5 7 15 13 Ma trận lọc kích thước

Sắp xếp các giá trị trong cửa sổ lọc theo thứ tự tăng dần ta được dãy sau: 1, 1,

5, 6, 7, 9, 9, 12, 15 ⇒ giá trị trung vị là 7 Gán giá trị ta thấy 12 − 7 > 3, do đó giá trị 12 sau phép lọc có giá trị là 7 và các giá trị còn lại không thay đổi

Hình 2.6: Ảnh trước và sau khi qua bộ lọc trung vị

Mean filter (lọc trung bình): ý tưởng của bộ lọc trung bình là thay thế giá trị tại mỗi pixel bằng trung bình các giá trị pixel trong mặt nạ lân cận với mục đích:

+ Loại bỏ những pixel nằm biến đổi lớn so với lân cận (nhiễu)

+ Những pixel nằm trên biên cũng có sự biến đổi lớn so với lân cận sẽ được làm mờ

Thuật toán của bộ lọc trung bình: Cho ảnh đầu vào với 𝐼(𝑥, 𝑦) là giá trị điểm ảnh tại điểm có tọa độ pixel là (𝑥, 𝑦), cửa sổ lọc 𝐾 và một ngưỡng 𝜃

Bước 1: Tính trung bình cộng tất cả các pixel thuộc cửa sổ lọc ta được

❖ Lưu ý: Ngưỡng 𝜃 có thể có hoặc không tùy thuộc vào mục đích sử dụng

Cho ảnh sau, sử dụng ma trận lọc kích thước 3x3 và ngưỡng 𝜃 = 3

5 7 15 13 Ma trận lọc kích thước

Tính trung bình các giá trị trong ma trận lọc:

Gán giá trị: ta thấy 12 − 7 = 5 ≥ 3, do đó ta thay 12 bằng 7 và các giá trị còn lại không thay đổi

Lựa chọn phương án phân loại

2.3.1 Lựa chọn hệ thống phân loại

❖ Phương án 1: Sử dụng hệ thống phân loại thủ công

Dùng mắt thường để phân loại sản phẩm theo khu vực giao hàng,

Hình 2.11: Phân loại đơn hàng bằng mắt thường

- Không cần phải bảo trì

- Cần nhiều nhân công để phân loại sản phẩm

❖ Phương án 2: Sử dụng hệ thống phân loại tự động ứng dụng camera và băng tải có tay gạt phân loại

Camera quan sát là loại camera có khung hình cao có thể bắt được hình ảnh ở tốc độ cao có thể lên đến 840m/ phút Camera này giúp phân loại sản phẩm theo mã Barcode được dán trên sản phẩm

Băng tải là nhiệm vụ truyền tải sản phẩm giúp di chuyển từ vị trí này sang vị trí khác với tốc độ nhanh, hiệu quả và chính xác, tay gạt sẽ tách sản phẩm khỏi băng tải trong nguồn cung cấp cho các tuyến vận chuyển, hoạt động xếp hàng, trạm đóng gói và các ứng dụng phân loại khác

Hình 2.12: Hệ thống phân loại hàng tự động bằng camera kết hợp băng tải để phân loại

- Phân loại với độ chính xác cao

- Phạm vi hoạt động bị hạn chế

- Cần bảo trì sau thời gian nhất định

❖ Phương án 3: Sử dụng hệ thống phân loại tự động ứng dụng camera, băng tải và cánh tay robot

Camera quan sát là loại camera có khung hình cao có thể bắt được hình ảnh ở tốc độ cao có thể lên đến 840m/ phút Camera này giúp phân loại sản phẩm theo mã barcode được dán trên sản phẩm

Băng tải là nhiệm vụ truyền tải sản phẩm giúp di chuyển từ vị trí này sang vị trí khác với tốc độ nhanh, hiệu quả và chính xác

Cánh tay robot thực hiện nhiệm vụ gắp sản phẩm được phân loại theo khu vực và đặt vào các vị trí khác nhau

Hình 2.13: Cánh tay robot xếp hàng

- Phân loại với độ chính xác cao

- Phạm vi hoạt động lớn

- Cần bảo trì sau thời gian nhất định

 Dựa trên mục tiêu phân loại sản phẩm ta sẽ chọn phương án 2: Sử dụng hệ thống phân loại tự động ứng dụng camera và băng tải có tay gạt phân loại

2.3.2 Lựa chọn phương án thiết kế cơ khí cho hệ thống

2.3.2.1 Lựa chọn phương án thiết kế cơ khí cho băng tải

Băng tải là nhiệm vụ truyền tải sản phẩm được đóng gói giúp di chuyển từ vị trí này sang vị trí khác với tốc độ nhanh, hiệu quả và chính xác Tiêu chí để chọn bộ phận cho băng tải bao gồm:

+ Kích thước nhỏ phạm vị hoạt động khoảng 10m

+ Có thể đáp ứng được việc dịch chuyển chính xác vị trí

+ Dễ dàng tìm kiếm trên thị trường

❖ Phương án 1: Bộ truyền động xích

Hình 2.14: Cơ cấu bộ truyền động xích

- Dùng cho tải trọng lớn

- Phải bôi trơn khi làm việc

- Làm việc gây ra tiếng ồn

- Sử dụng lâu ngày bánh răng bị mòn

❖ Phương án 2: Bộ truyền đai răng

Hình 2.15: Cơ cấu bộ truyền đai răng

- Đơn giản dễ gia công

- Hoạt động êm chịu sốc tốt

- Kết cấu đơn giản dễ dàng bảo trì

- Giá thành thấp dễ tìm kiếm thay thế

- Kích thước bộ truyền nhỏ

- Không có hiện tượng trượt giữa đai và bánh đai

- Dễ lắp ráp, chiều dài đai không hạn chế

- Hiệu suất bộ truyền thấp

- Do làm việc theo nguyên lý ăn khớp nên không thể đề phòng sự quá tải của động cơ

- Chỉ dùng được cho tải trọng nhỏ

 Dựa vào tiêu chí đặt ra thì mô hình băng tải dùng đai răng phù hợp với mô hình vì giá thành rẻ, có thể dễ tìm kiếm thay thế

2.3.2.2 Lựa chọn động cơ dẫn động cho băng tải

Do băng tải làm việc trong môi trường công nghiệp nên ta chọn băng tải dẫn động bằng động cơ không đồng bộ 3 pha

- Dễ điều khiển, moment xoắn lớn

- Phải sử dụng điện 3 pha

- Tiên thụ điện năng lớn

Dựa trên phương án xây dựng 1 hệ thống phân loại sản phẩm tự động do đó cần 1 camera để thực hiện chức năng thu nhận ảnh Việc lựa chọn camera cho hệ thống sẽ dựa trên tiêu chí sau:

Camera có độ phân giải cao do điều kiện ánh sáng không ổn định lớn hơn 5MP

Camera có thể chụp ảnh màu vì trên màng in có rất nhiều màu và việc căn chỉnh dựa vào đường line cũng có rất nhiều màu

Tốc độ ghi hình lớn hơn 10 FPS vì camera cần chụp được ảnh lúc màng in đang chuyển động

Có khả năng tự focus để hạn chế bị nhòe ảnh lúc màng in đang chuyển động

❖ Phương án 1: Dùng camera công nghiệp

Hình 2.16: Camera công nghiệp của Vtech

- Tốc độ ghi hình cao thường là 30 FPS

- Độ phân giải cao 8MP ghi hình chuẩn1920x1080 (1080p)

- Chụp hình ổn định do được tiêu chuẩn hóa

- Có các camera chuyên dụng cho từng ứng dụng ví dụ như Area camera, linescan camera

- Nhỏ gọn dễ lắp đặt lên khung

- Dễ tìm trên thị trường

- Có độ phân giải 5MP ghi hình chuẩn 1080p

- Tốc độ ghi hình cao lên đến 30 FPS

- Lấy nét tự động nếu không được cô định sẽ dễ bị mất nét

- Chỉ phù hợp với mô hình nhỏ vì không có khả năng chống nhiễu tốt

- Dựa trên tiêu chí đưa ra ta chọn phương án 1 cho hệ thống băng tải thực tế

 Chọn phương án 2 là sử dụng webcam để phù hợp với quy mô mô hình giá thành không quá cao nhưng vẫn đủ được các tiêu chí về tốc độ ghi hình và độ phân giải

2.3.4 Lựa chọn cơ cấu phân loại hàng cho hệ thống

❖ Phương án 1: Sử dụng xy lanh khí nén

Hình 2.18: Xy lanh khí nén

- Sự đồng nhất giữa điều khiển và chấp hành năng lượng nên bảo dưỡng, tổ chức sửa chữa, kỹ thuật đơn giản, thuận tiện

- Không yêu cấu cao đặc tính kỹ thuật của năng lượng: 3-8bar

- Khả năng quá tải lớn của động cơ khí

- Độ tin cậy cao ít trục trặc kỹ thuật

- Có khả năng truyền tải năng lượng xa do độ nhớt động học khí nén nhỏ và tổn thất trên đường dẫn ít

- Do trọng lượng các phần tử trong hệ thống điều khiển bằng khí nén nhỏ, hơn nữa khả năng giản nỡ của áp suất khí nén lớn, nên truyền động có thể đạt vận tốc cao

- Thời gian chậm hơn so với hệ thống điện tử

- Khả năng lập trình kém hơn so với hệ thống điều khiển điện tử, chỉ có thể được điều khiển theo chương trình có sẵn Với những điều khiển phực tạp hoạt động kém

- Khả năng tích hợp của hệ điều khiển kém hiệu quả, cồng kềnh về kích thước

- Lực truyền tải trọng thấp Dòng khí nén thoát ra ở đường dây dẫn gây tiếng ồn

❖ Phương án 2: Sử dụng động cơ tay gạt

Hình 2.19: Động cơ tay gạt cho hệ thống phân loại

- Dễ lắp đặt lên khung

- Gạt được vật có khối lượng lớn

- Hoạt động nhanh, chính xác

- Làm việc êm không ồn như khí nén

- Dễ tìm trên thị trường

- Cần có driver điều khiển đi kèm

 Dựa trên tiêu chí đưa ra ta chọn phương án 2 là sử dụng motor tay gạt để tách sản phẩm khỏi băng chuyền đến nơi cần phân loại, vận chuyển

2.3.5 Lựa chọn bộ điều khiển

❖ Phương án 1: Dùng vi điều khiển

Hình 2.20: Mạch vi điều khiển Arduino Uno R3

- Giá thành không cao, dễ dàng tìm được thiết bị thay thế

- Nhỏ gọn thích hợp các loại mô hình nhỏ, thí nghiệm hoặc các thiết bị có kích thước nhỏ

- Có tích hợp các mô đun pwm, ADC phù hợp cho việc điều khiển động cơ bước và đọc cảm biến,

- Kết nối với máy tính nạp chương trình dễ dàng

- Các sản phẩm được làm thành kit bán trên thị trường chống nhiễu không tốt do giá thành tương đối thấp

- Thường lập trình bằng ngôn ngữ C sẽ cần thời gian để người dùng làm quen lâu hơn PLC

- PLC thuộc dạng thiết bị dùng trong công nghiệp với nhiều đặc điểm thiết kế để hạn chế nhiễu từ nguồn và từ trường để có thể hoạt động tốt trong nhà xưởng, công ty

- PLC được lập trình theo ngôn ngữ cấp cao như ladder, SFC, ST, Function Block nên dễ dàng lập trình hơn vi điều khiển

- PLC có hỗ trợ việc debug lỗi tốt hơn vì khi hoạt động có hiển thị các biến hoạt động người dùng có thể theo dõi và chỉnh sữa lỗi nhanh hơn

- PLC có hỗ trợ người dùng can thiệp đến thanh ghi từ bên ngoài do đó dễ dàng trong việc cài đặt lại giá trị (đối với vi điều khiển khi truy cập thanh ghi cần sửa chữa lại code hoặc qua 1 chuẩn giao tiếp và thiết bị trung gian)

- Tính ổn định cao và có thể mở rộng số input, output dễ dàng nhờ các mô đun mở rộng

- Giá thành PLC thường sẽ cao hơn so với vi điều khiển

- Kích thước của PLC thường to hơn vi điều khiển do được thiết kế vỏ ngoài

- Các linh kiện thay thế hay dây kết nối PLC với máy tính thường đắt tiền

 Vì phù hợp với yếu tố giá thành cũng như yêu cầu đặt ra chỉ là xuất xung điều khiển cho động cơ bước nên chọn vi điều khiển làm thiết bị điều khiển cho động cơ bước

THIẾT KẾ HỆ THỐNG

Thiết kế cơ khí cho hệ thống

❖ Tính toán băng tải với loại băng tải vải cao su thông số đầu vào như sau:

- Băng tải dùng để chuyển hàng hóa cần phân loại trong kho hàng

- Năng suất là 1000 sản phẩm trong một giờ

- Hệ số nạp liệu không đều là 1,1

- kích thước sản phẩm tối đa bxb1xh = 600x300x300

- Khối lượng sản phẩm tối đa m = 4.5kg

- Băng tải nằm ngang có chiều dài là 10m

- Việc phân loại hàng được thực hiện bằng thanh gạt

Hình 3.1: Sơ đồ bố trí cơ bản của băng tải

❖ Lựa chọn các thông số cơ bản:

Ta lựa chọn băng phẳng (dùng cho vật liệu đơn chiếc), con lăn thẳng tựa trên ổ bi, ở khoảng giữa các con lăn là các tấm thép đỡ Bộ phận kéo căng bằng vít

Chiều rộng nhỏ nhất của băng:

𝐵 = 𝑏 + (2 × 100) = 600 + 2 × 100 = 800 Nếu chi tiết nằm chéo theo băng thì chiều rộng băng lấy phụ thuộc vào đường chéo hình chữ nhật có các cạnh 600mm và 300mm Đường chéo được tính là 670mm Dựa theo tiêu chuẩn lấy chiều rộng băng là 1000mm

Vận tốc băng tải được xác định theo công thức (2.81) [2] và (2.82) [2] Với năng suất tính toán của băng tải z = 1000x1.100 sản phẩm/giờ thì thời gian chuyển

1100= 3,27(𝑠) (3.1) Lấy khoảng cách bước giữa các sản phẩm trên bằng 800mm

3,27×1≈ 0.25(𝑚/𝑠) (3.2) Nếu làm tròn v=0.3m/s thì giá trị của a được chỉnh lại a1mm Năng suất khối lượng tính toán lớn nhất được tính theo công thức (2.12) [2]:

1000 = 4,95 𝑇/ ℎ (3.3) Khoảng cách giữa các con lăn lấy cho nhánh có tải: lct=1m; cho nhánh không tải: lkt=2m (lớn hơn 2 lần so với nhánh có tải)

Xác định tải trọng trên mét dài

Khối lượng vật liệu có ích trên một mét dài của băng tải tính theo phương trình (2.9) [2]

0,981= 4.6(𝑘𝑔/𝑚) (3.4) Lựa chọn sơ bộ lớp băng theo bảng 3.4: i=5 và chiều dài lớp cao su theo bảng 3.5 được lấy như sau: phía bề mặt làm việc (mang tải) 𝛿 1 = 3𝑚𝑚: phía bề mặt không làm việc 𝛿 2 = 1.5𝑚𝑚

Khi đó khối lượng một mét dài băng tải được tính theo công thức (3.2) [2]

Từ chiều rộng của băng là 1000mm, ta lấy đường kính con lăn là 108mm Khối lượng các phần quay của con lăn thẳng dựa theo bảng 4.3

𝑚 𝑐𝑙 = 7𝐵 + 4 = 7 × 1 + 4 = 11(𝑘𝑔) Khối lượng con lăn trên một mét dài ở nhánh có tải xác định theo công thức (4.12) [2]

1 = 11(𝑘𝑔/𝑚) (3.6) Trọng lượng con lăn trên một mét dài ở nhánh không tải xác định theo công thức (4.13)

2 = 5,5(𝑘𝑔/𝑚) (3.7) Xác định lực cản chuyển động và kéo căng băng

Ta chia chu trình thành bốn đoạn riêng biệt tính từ điểm 1 tới điểm 4, mọi đoạn có dạng lực khác nhau Bỏ qua lực cản ở tang đổi hướng ở đoạn a và b (H4.18)

Ta bắt đầu từ điểm 1, tại đó có lực căng S1 sẽ nhỏ nhất, tại điểm 1 có lực căng tại nhánh ra của tang dẫn động S1=Sra

Trên đoạn 1-2 nhánh không tải, lực cản chuyển động tính theo công thức (2.23)

𝑊 1−2 = (𝑞 𝑏 + 𝑞 𝑐𝑙 𝑜 )𝐿 1−2 𝜔 = (11,8 + 5,5) × 10 × 0,022 = 3,8(𝑘𝑔) (3.8) Trong đó 𝜔 = 0,022 lấy theo bảng 4.4

Lực kéo căng tại điểm 2 tính theo công thức (2.51) [2]

𝑆 2 = 𝑆 1 + 𝑊 1−2 = 𝑆 1 + 3,8(𝑘𝑔) (3.9) Lực kéo căng tại điểm 2-3 tính theo công thức (2.45) [2]

𝑊 2−3 = 0,07𝑆 2 = 0,07𝑆 1 + 0,266(𝑘𝑔) (3.10) Lực kéo căng tại điểm 3 tính theo công thức (2.51) [2]

𝑆 3 = 𝑆 2 + 𝑊 2−3 = 1,07𝑆 1 + 4,1(𝑘𝑔) (3.11) Lực cản trên đoạn 3-4’ đến điểm gạt liệu ở nhánh có tải sẽ gồm lực cản của con lăn đỡ và lực cản do các tâm thép đỡ băng Ta cho rằng 50% trọng lượng băng và vật liệu tác dụng lên con lăn, còn 50% là lên tấm thép đỡ Lấy hệ số ma sát của băng và tấm thép f=0,4 Lực cản trên đoạn 3-4’ tính theo công thức (2.32) [2]

Kết quả này cho ta thấy, với việc phân bố tải trọng trên một mét dài như nhau thì lực cản chuyển động trên tấm thép là 116,9kg, còn lực cản do con lăn đở là 11,1kg

Lực cản trên đoạn 4’-4 được tính theo công thức (2.33) [2]

Lực cản của thanh gạt tháo liệu theo công thức (4.1) [2]

𝑊 𝑡𝑔 = 2,7𝑞 𝑣𝑙 𝐵 = 2,7 × 4,6 × 1 = 12,42(𝑘𝑔) (3.14) Tổng lực cản chuyển động trên nhánh có tải tính theo công thức (2.28) [2]

Ta kiểm tra lại lực cản trên đoạn này trong trường hợp, thanh gạt nâng lên, vật liệu rơi xuống ở tang cuối khi đó ta tính theo công thức (2.32) [2]:

Trong tính toán, ta lấy trường họp gạt liệu bằng thanh gạt liệu

Tổng lực căng tại điểm 4 ta tính theo công thức (2.51) [2]:

Kiểm tra độ bền của băng:

Số lớp vải của băng loại Ƃ-820 được xác định theo công thức (3.3) [2]

100×55 ≈ 0,3 (3.19) Theo tiêu chuẩn của liên xô cũ ГOCT 20-54 (bảng 3.4), khi chiều rộng băng tải B00mm thì số lớp vải ít nhất là 5, vì vậy ta sẽ chọn băng tải có 5 lớp như đã chọn sơ bộ

Việc kiểm tra được thực hiện ở nhánh không tải, cũng như ở nhánh có tải Theo công thức (2.61) [2]:

28 Độ võng cho phép f = (0,025-0,030) l(ct,kt)

Lực cản của tang dẫn động không tính đến cản trong ổ trục xác định theo công thức (2.44) [2]

𝑊 𝑑𝑑 = 0,03(𝑆 𝑣à𝑜 + 𝑆 𝑟𝑎 ) = 0,03(166,4 + 80) ≈ 7,4(𝑘𝑔) 3.21) Lực kéo tính theo công thức (2.53) [2]

3.1.2 Tính toán bộ phận dẫn động

Hình 3.2: Sơ đồ bố trí hệ thống dãn động Đường kính tang đẫn động tính theo công thức (3.8) [2]

𝐷 𝑡𝑔 = 𝐾 𝑖 = 125 × 5 = 600𝑚𝑚 (3.23) Trong đó: i số lớp của dây đai băng tải

-k là hệ số tỷ lệ k5 nếu i = 2÷6

Theo tiêu chuẩn của liên xô củ ГOCT 1596-53, ta lấy Dtg`0mm

Số vòng quay của tang trong một phút tính theo công thức (3.10) [2]:

Tỷ số truyền của hệ thống dẫn động chung cho bộ truyện là: ut= ubtng uhgt

Theo bảng 2.4 [1], chọn tỷ số truyền sơ bộ nên dùng cho các bộ truyền trong hệ: ubtng = usbd = 4; usbhgt= 24 (3.25)

 số vòng quay sơ bộ của động cơ được xác định theo công thức (2.18) [1]: nsb= nlv ut= nlv ubtng usbhgt

Chọn số vòng quay đồng bộ của động cơ nđc≈nsb 0(vòng/phút)

Chọn động cơ có số vòng quay trên phút là 960 khi đó tỉ số truyền của bộ phận dẫn động:

Chọn hộp giảm tốc loại PM (xem phụ lục 5) thực hiện theo sơ đồ bố trí IV có i#,34 Hiệu suất làm việc của hộp giảm tốc 0,94 Khi đó vận tốc làm việc thực của tang dãn động:

𝑛 = 960 23,53 × 4= 10,19 ≈ 10𝑣ò𝑛𝑔/𝑝ℎú𝑡 Vận tốc chuyển động thực của băng là:

60 × 0,98 = 0,308 ≈ 0,3𝑚/𝑠 Công suất cần thiết của động cơ theo công thức (2.54) [2]

102×0,94×0,95×0,95= 0,32𝑘𝑊 (3.27) Trong đó 𝜂 𝑘ℎ là hiệu suất ở các khớp nối

Chọn loại động cơ điện 3 pha 0.75kW 6 cực của Parma

Với công suất đã cho và tỷ số truyền của hộp giảm tốc là 24, ta lựa chọn hộp giảm tốc PM-250, thực hiện theo sơ đồ IV có vận tốc 1000 vòng/phút trên trục vào (trục nhanh), CĐ 0%, vận tốc cho phép trên trục vào là N= 1,2kW (phụ lục 5 là phù hợp)

3.1.2.1 Phân phối tỷ số truyền a) Tỷ số truyền chung của hệ thống dẫn động xác định theo công thức (2.18) [1]:

𝑛 𝑙𝑣 = 96 (3.28) Theo công thức (2.15) [1] ta có: uch=uh.ubtng

4 = 24 (3.29) b) Phân phối tỉ số truyền:

Vì hộp giảm tốc 2 cấp bánh răng trụ xiên uh = u1 u2 u1:tỉ số truyền bộ truyền cấp nhanh u2:tỉ số truyền bộ truyền cấp chậm

Ta có uh = 24 tra bảng 3.1 để tìm u1 và u2 u1=6,86 u2 = 3,5

3.1.2.2 Tính công suất và số vòng quay trên các trục

- công suất trên các trục 3,2,1 và công suất thực của động cơ:

- Số vòng quay của các trục 1,2,3 và trục công tác là: n1 u n k dc = 1000 (vòng/phút) (3.33)

3.1.2.3 Xác định chiều rộng modun và chiều rộng đai

Modun được xác định theo công thức (4.28) [1]:

Trị số của m phải được lấy theo tiêu chuẩn ở bảng 4.27 [1]

Trong đó: P1 công suất trên bánh đai chủ đông (kW) n1 - số vòng quay của bánh đai chủ động (vòng/phút)

Chiều rộng đai b theo công thức (4.29) [1]

Trong đó 𝜓 𝑑 = 6 .9là hệ số chiều rộng đai, chọn giá trị nhỏ khi lấy modun tiêu chuẩn lớn hơn m tính toán và lấy giá trị lớn hơn trong trường hợp ngược lại,

Chiều rộng đai phải lấy theo tiêu chuẩn trong bảng 4.28 [1]

3.1.2.4 Các định thông số của bộ truyền

Số răng z1 của bánh đai nhỏ được chọn theo bản 4.29 [1] nhằm đảm bảo tuổi thọ cho đai Số răng của bánh đai lớn tính theo công thức:

Khoảng cách trục a được chọn theo điều kiện:

Số đai răng zd được tính theo công thức (4.30) [1]:

40×1000 = 132,2 (3.42) Trong đó bước đai, mm, xem bảng 4.27 [1]

Trị số zd tính được cần làm tròn giá trị gần nhất trong bảng 4.30[1] và từ zd đã chọn và modun m xác định chiều dài đai lđ (bảng 4.30) [1]

Từ lđ theo công thức (4.6) [1] xác định lại khoảng cách trục a

2 = 140 (3.45) Đường kính vòng chia của bánh đai:

𝑑 2 = 𝑚𝑧 2 = 7 × 60 = 420𝑚𝑚 (3.47) Đường kính ngoài của bánh đai:

Trong đó: 𝛿 -khoảng cách từ đáy răng đến đường trung bình của lớp chịu tải, xem bảng 4.27 [2]

Số răng đồng thời ăn khớp trên bánh đai nhỏ được tính theo công thức (4.31)

Trong đó 𝛼 1 - gốc ôm trên bánh đai nhỏ theo công thức (4.32) [1]

1000 ] × 57, 3 𝑜 = 163, 9 𝑜 (3.51) Nên dùng số đai đồng thời ăn khớp trên bánh đai nhỏ 𝑧 0 ≥ 6, nếu 𝑧 0 < 6có thể tang them khoảng cách trục

Các thông số chủ yếu của bánh đai chong trong bảng 4.32 [2]

3.1.2.5 Kiểm nghiệm đai về lực vòng riêng

Lực vòng trên đai phải thoả mãn điều kiện của công thức (4.33) [1]:

Ft - lực vòng (N), xác định theo công thức (4.9) [1];

0.4 = 1062,5(𝑁) (3.53) qm – khối lượng 1 mét đai có chiều rộng 1mm, trị số của qm cho trong bảng 4.31;

Kd – hệ số tải trọng động, bảng (4.7) [1]

[𝑞] = [𝑞 0 ]𝐶 𝑍 𝐶 𝑈 = 45 × 1 × 1 = 45 (3.56) Với [𝑞 0 ]-lực vòng riêng cho phép, N/mm, được xác định bằng thực nghiệm ứng với đai có tỉ số truyền 𝑢 ≥ 1, số bánh đai là 2 và số răng đai đồng thời ăn khớp trên đai nhỏ 𝑧 0 ≥ 6, trị số của [𝑞 0 ]cho trong bảng (4.31) [2]

3.1.2.6 Xác định lực căng ban đầu và lực tác dụng lên trục

Khác với truyền động đai dẹp, đai thang và đai nhiều chiêm, cần phải mắc đai lên bánh đai với lực căng ban đầu dủ lớn để tạo lực ma sát cần thiết, trong truyền

32 động đai răng lực căng ban đầu chỉ nhằm để khắc phục khe hở khi ăn khớp và đảm bảo cho đai tiếp xúc tốt với bánh đai Nó chỉ cần lơn hơn lực căn do lực li tâm sinh ra:

𝐹 0 = (1,1 ÷ 1.3)𝐹 𝑣 = (1,1 ÷ 1.3)𝑞 𝑚 𝑏𝑣 2 = (0,63 ÷ 0,75) (3.57) Lực tác dụng lên trục (khi vận tốc không lớn hơn v

Ngày đăng: 25/02/2024, 14:34

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w