Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật cơ điện tử: Thiết kế thiết bị trên nền tảng thị giác cho hoạch định quỹ đạo của robot hàn

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA –ĐHQG – HCM

Cán bộ hướng dẫn khoa học : PGS TS Nguyễn Quốc Chí Cán bộ chấm nhận xét 1 : PGS TS Nguyễn Thanh Phương Cán bộ chấm nhận xét 2 : PGS TS Trương Đình Nhơn

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày 20 tháng 01 năm 2021

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: 1 Chủ tịch: TS Đoàn Thế Thảo

2 Thư ký: TS Lê Thanh Hải

3 Phản biện 1: PGS TS Nguyễn Thanh Phương 4 Phản biện 2: PGS TS Trương Đình Nhơn 5 Ủy viên: TS Lê Đức Hạnh

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá luận văn và Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có)

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: Nguyễn Tấn Khiêm MSHV: 1970028 Ngày, tháng, năm sinh: 29/06/1995 Nơi sinh: Bình Định Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ điện tử Mã số: 8520114 I TÊN ĐỀ TÀI:

THIẾT KẾ THIẾT BỊ TRÊN NỀN TẢNG THỊ GIÁC CHO HOẠCH ĐỊNH QUỸ ĐẠO CỦA ROBOT HÀN

II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

- Thiết kế hệ thống vison cho cánh tay robot công nghiệp - Thiết kế giải thuật xử lý ảnh

- Truyền thông giao tiếp giữa thiết bị vision với bộ điều khiển cánh tay máy - Xây dựng mô hình thực nghiệm

- Thực nghiệm, đo đạc, đánh giá sai số và đưa ra các định hướng phát triển đề tài III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 24/02/2020

IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 03/01/2021 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS TS Nguyễn Quốc Chí

Tp HCM, ngày 08 tháng 01 năm 2021 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến thầy Nguyễn Quốc Chí – người Thầy đã tận tình hướng dẫn em trong suốt thời gian qua Nếu không có sự dẫn dắt và định hướng của Thầy luận văn này sẽ không thể hoàn thành

Em cũng xin cám ơn tất cả quý Thầy/Cô trường Đại học Bách Khoa TP.HCM đã truyền đạt những kiến thức quý báu trong suốt quá trình học tập của em tại trường Đồng thời, em xin gửi lời cám ơn sâu sắc đến các thành viên CA – LAB, những người bạn đã giúp đỡ, động viên tinh thần em trong quá trình thực hiện mô hình và hỗ trợ về mặt kiến thức để em có thể hoàn thành tốt luận văn Cuối cùng, em xin cám ơn chân thành Quý Công ty TNHH Think Alpha đã hỗ trợ trang thiết bị và cơ sở vật chất cho em trong suốt quá trình làm luận văn này

Em xin chân thành cảm ơn mọi người đã luôn ở bên cạnh em Cám ơn mọi người vì tất cả

TP Hồ Chí Minh , ngày 08 tháng 01 năm 2021

Nguyễn Tấn Khiêm

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

Nhiệm vụ của luận văn tập trung vào việc thiết kế thiết bị trên nền tảng thị giác để đáp ứng nhu cầu nhận diện đường cần hàn và truyền tọa độ của đường cần hàn đó xuống bộ điều khiển cánh tay máy công nghiệp để thực hiện quá trình gia công hàn

Luận văn trình bày thiết kế hệ thống vision dạng laser triangular phù hợp cho cánh tay máy robot, thuật toán xử lý ảnh để tìm ra các tọa độ điểm nằm của đường cần hàn và quá trình truyền dữ liệu xuống bộ điều khiển robot

Đề tài này nhằm giải quyết vấn đề tự động hóa trong quá trình gia công hàn để hạn chế con người làm việc trong môi trường độc hại và nâng cao năng suất, độ chính xác của quá trình gia công hàn

Luận văn đã hoàn thành thiết kế hệ thống trên nền tảng thị giác, thuật toán xử lý ảnh, giao tiếp dữ liệu giữa bộ thiết bị vision và bộ điều khiển của robot; xây dựng mô hình thực nghiệm dựa trên các thiết kế của tác giả và các kết quả thực nghiệm đáp ứng được các yêu cầu đề bài

ABSTRACT

The mission of the thesis focuses on the design a vision-based device to meet the demand to detect weld seam and to transfer the coordinate of that seam to the industrial robot arm controller to perform welding machining processes

The thesis presents the design of machine vision using laser triangulation suitable for robot arm, image processing algorithm to find the coordinates of points of the weld seam and the process of transmitting data to the robot controller

This topic is aimed at solving the problem of automation in the welding process to limit people working in hazardous environments, to improve productivity and accuracy of the welding machining process

The thesis has completed the design the vision-based device, image processing algorithm, communication of data between vision system and robot controller; building experimental models based on the author's designs and experimental results that satisfy the requirements of the topic

LỜI CAM ĐOAN CỦA TÁC GIẢ LUẬN VĂN

Tôi xin cam đoan tất cả nội dung trong luận văn này không sao chép các công trình nghiên cứu của các cá nhân hay các tổ chức

Tôi xin thực hiện nghiêm túc việc trích dẫn các công trình bài báo, tham luận đã công bố được sử dụng trong luận văn

Tác giả luận văn

Nguyễn Tấn Khiêm

1.1 Nhu cầu thực tiễn của đề tài 1

1.2 Phương pháp hàn được tích hợp trên cánh tay robot 3

1.2.1 Các phương pháp hàn phổ biến 3

1.2.2 Hàn hồ quang bằng điện cực nóng chảy trong môi trường khí bảo vệ 6

1.3 Ứng dụng cánh tay robot thông minh vào nguyên công hàn 9

1.4 Các thiết bị dò đường hàn công nghiệp trên thị trường 11

1.4.1 Thiết bị dò đường hàn tích hợp trên robot hãng Yaskawa 11

1.4.2 Thiết bị dò đường hàn tích hợp trên robot hãng Panasonic 13

1.4.3 Thiết bị dò đường hàn tích hợp trên robot hãng OTC Daihen 14

1.4.4 Thiết bị dò đường hàn hãng SCANSONIC 14

1.5 Các ứng dụng robot thông minh kết hợp công nghệ vision 15

1.5.1 Nghiên cứu quốc tế 15

1.5.2 Nghiên cứu trong nước 16

1.6 Mục tiêu, nội dung đề tài 18

1.7 Phương pháp nghiên cứu 18

1.8 Đầu bài thiết kế và thông số ban đầu 18

1.9 Yêu cầu hệ thống 19

CHƯƠNG 2: LỰA CHỌN PHƯƠNG ÁN 20

2.1 Lựa chọn phương án tái tạo đường hàn bằng hệ thống vision 20

2.3.1 Lựa chọn bộ điều khiển xử lý ảnh 27

2.3.2 Lựa chọn cấu trúc cho hệ thống vision 28

2.3.3 Lựa chọn phương thức giao tiếp giữa IPC và Robot 29

4.1 Quá trình hiệu chuẩn 39

4.1.1 Phương pháp Laser Triangulation 39

4.2.4 Thuật toán Closing 53

4.3 Xác định tọa độ 3D của mối hàn 54

4.3.1 Cài đặt vùng quan tâm 54

4.3.2 Tìm tọa độ mối hàn trên màn ảnh 55

CHƯƠNG 5: TRUYỀN DỮ LIỆU TỌA ĐỘ CHO ROBOT 58

5.1 Cài đặt dữ liệu đầu Tool 58

5.2 Cài đặt hệ tọa độ người dùng (User Coordinates) 60

5.3 Xây dựng quỹ đạo và hướng di chuyển đầu hàn 61

5.4 Truyền dữ liệu từ IPC cho Robot hàn 63

5.5 Lập trình điều khiển Robot hàn 64

CHƯƠNG 6: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM, KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 67

6.2.3 Hướng phát triển đề tài 70

TÀI LIỆU THAM KHẢO 71

PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 73

DANH SÁCH HÌNH ẢNH

Hình 1.1 Người công nhân hàn làm việc trong môi trường độc hại 3

Hình 1.2 Mối hàn giáp mối (a) và mối hàn góc (b) 4

Hình 1.3 Các loại mối hàn góc 5

Hình 1.4 Một số liên kết hàn điển hình 5

Hình 1.5 Ứng dụng cánh tay robot công nghiệp vào nguyên công hàn 10

Hình 1.6 Người công nhân lập trình chương trình cho robot hàn 10

Hình 1.7 Cảm biến laser camera hãng Servo-Robot tích hợp trên robot Yaskawa 12

Hình 1.8 Hệ thống robot tích hợp với cảm biến MotoSense của hãng Yaskawa 12

Hình 1.9 Giao diện phần mềm dò tìm đường hàn của hệ thống MotoSense 13

Hình 1.10 Giao diện phần mềm dò tìm đường hàn bằng cảm biến laser Arc-Eye 13

Hình 1.11 Hãng DAIHEN cung cấp nhiều dòng cảm biến dò tìm đường hàn 14

Hình 1.12 Các cánh tay máy phối hợp với nhau để lắp ghép ghế gỗ 15

Hình 1.13 Robot sử dụng công nghệ 3D cho ứng dụng khoan của nhóm CRI 15

Hình 1.14 Robot gắp các vật dụng có hình dạng giống với hình người dùng chọn 16Hình 1.15 Mô hình thử nghiệm quét vật thể 3D bị chìm một phần trong nước 16

Hình 1.16 Tái cấu trúc bề mặt 3D ứng dụng trong công đoạn phun keo giày 17

Hình 2.1 Tạo dựng đường hàn 3D bằng phương án stereo vision……….20

Hình 2.2 Mô hình dò đường hàn 3D dựa trên cảm biến stereo structured light 22

Hình 2.3 Cấu trúc hệ thống dò đường hàn bằng hệ vision stereo structured light 22

Hình 2.4 Hệ thống thiết bị dò đường hàn laser vision 24

Hình 2.5 Quá trình: dò, hoạch định, thực thi đường hàn bằng một line laser 25

Hình 2.6 Quá trình: dò, hoạch định, thực thi đường hàn bằng ba line laser 25

Hình 2.7 Nghiên cứu ứng dụng laser tròn để dò đường hàn 25

Hình 2.8 Tổng quan hệ thống 27

Hình 2.9 Board máy tính nhúng EPIA-M840-16P 28

Hình 2.10 Hệ thống vision được gắn cố định trên khâu cuối của robot 29

Hình 3.1 Biểu đồ nhiệt độ của các điểm phía ngược hướng với hướng hàn……….31

Hình 3.2 Mô phỏng nhiệt độ của các điểm phía ngược hướng với hướng hàn 32

Hình 3.3 Tay máy Motoman UP6 33

Hình 3.4 Tủ điều khiển dòng XRC 34

Hình 3.5 Các khối module chính trong tủ điều khiển XRC 34

Hình 3.6 Bảng điều khiển trên mặt tủ XRC 35

Hình 3.7 Bảng dạy điều khiển robot 35

Hình 3.8 Camera Basler dòng ace 36

Hình 3.9 Nguồn laser màu đỏ, 120 mW 37

Hình 3.10 Khoảng cách an toàn giữa hệ thống vision với đầu hàn 38

Hình 3.11 Sơ đồ tổng quan hệ thống 38

Hình 3.12 Sơ đồ tổng quan hệ thống vision 38

Hình 4.1 Xác định chiều sâu mối hàn………39

Hình 4.2 Mô hình hệ thống cho thuật toán Laser Triangulation 39

Hình 4.3 Mô hình mô tả ý nghĩa các thông số camera 44

Hình 4.4 Công cụ Camera Calibrator của MATLAB Computer Vision Toolbox 44

Hình 4.5 Hệ tọa độ của Checker Board 47

Hình 4.6 Checker Board chứa đường laser 47

Hình 4.7 Đường thẳng laser được tạo thành từ các pixel rất nhỏ 49

Hình 4.8 Mình họa phương pháp bình phương tối thiểu (Least Square Method) 49

Hình 4.10 Kích thước phôi 51

Hình 4.11 Vệt laser camera thu nhận được 52

Hình 4.12 Hình ảnh sau khi qua bước tiền xử lý ánh sáng 52

Hình 4.13 Hình ảnh sau khi qua bộ lọc Gaussian 53

Hình 4.14 Minh họa thuật toán đóng (Closing) 54

Hình 4.15 Hình ảnh sau khi xử lý bằng thuật toán Closing 54

Hình 4.16 Dựng lại mặt phẳng chuẩn của vật thể 55

Hình 4.17 Tìm tọa độ pixel đường biên của vệt laser 55

Hình 4.18 Tìm tọa độ pixel đường tâm của vệt laser 56

Hình 4.19 Tìm tọa độ pixel đường tâm của vệt laser 56

Hình 4.20 So sánh phương án tìm vệt laser dựa vào đường tâm và sub-pixel 57

Hình 5.1 Hệ tọa độ của khâu cuối Robot (Flange) và TCP………58

Hình 5.2 Ví dụ cài đặt vị trí của hệ tọa độ TCP 58

Hình 5.3 Ví dụ cài đặt hướng của hệ tọa độ TCP 59

Hình 5.4 Calib đầu tool robot 60

Hình 5.5 Hệ User Coordinates 60

Hình 5.6 Mặt cong cần hàn 61

Hình 5.7 Truyền dữ liệu thực nghiệm qua thẻ nhớ 64

Hình 5.8 Ví dụ chuyển động của TCP trong câu lệnh MOVL 65

Hình 6.1 Hệ thống thực nghiệm………67

Hình 6.2 Mẫu thử thực nghiệm 67

Hình 6.3 Kết quả hiệu chuẩn ma trận thông số nội 68

Hình 6.4 Ảnh Threshold của quá trình hiệu chuẩn 68

Hình 6.5 Hình ảnh thực nghiệm 69

Hình 6.6 Quỹ đạo di chuyển của đầu tool 69

Bảng 3.1 Một số thông số kĩ thuật cơ bản của tay máy Motoman UP6………33

Bảng 3.2 Đặc tính kỹ thuật của camera acA3800-10gm 36

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Nhu cầu thực tiễn của đề tài

Trong quá trình gia công cơ khí, nguyên công hàn là một trong những nguyên công rất quan trọng và được sử dụng rất rộng rãi, phổ biến trong việc liên kết các chi tiết lại với nhau Công nghệ hàn là quá trình công nghệ sản xuất các kết cấu không tháo rời từ kim loại, hợp kim và các vật liệu khác bằng cách dùng nguồn nhiệt để nung nóng chỗ cần nối đến trạng thái hàn Sau đó, kim loại lỏng tự kết tinh hoặc dùng thêm ngoại lực ép chúng lại với nhau để tạo thành mối hàn Hàn nóng là phổ biến nhất có thể liên kết hầu hết các kim loại, phi kim, kể kim loại và hợp kim không đồng nhất Nguyên lý chung của hàn nóng là dùng nhiệt để làm nóng chảy kim loại cơ bản hay kim loại bổ sung ở chỗ mối hàn, sau đó để cho kim loại lỏng nguội, đông đặc và kết tinh tạo thành mối liên kết hai hay nhiều chi tiết lại với nhau thành một khối bền vững

Công nghệ hàn có nhiều ưu điểm và được ứng dụng rộng rãi trong quá trình chế tạo:

- Các kết cấu phức tạp, siêu trường, siêu trọng; có thể nối được các kim loại có tính chất khác nhau; tạo được các chi tiết có hình dạng, kết cấu phức tạp - Có độ bền cao, kín đáp ứng yêu cầu làm việc của các kết cấu quan trọng như vỏ

tàu, bồn bể, nồi hơi, thiết bị áp lực, …

- Tiêu tốn ít kim loại, giảm chi phí và rút ngắn thời gian sản xuất so với các nguyên công khác Với cùng khả năng làm việc, so với các phương pháp nối ghép khác (bằng bulong, đinh tán…) kết cấu hàn cho phép tiết kiệm từ 10 ÷ 20% khối lượng kim loại So với đúc, hàn có thể tiết kiệm được tới 50% khối lượng kim loại

- Hàn có tính linh hoạt và năng suất cao so với các công nghệ khác, dễ cơ khí hóa, tự động hóa quá trình sản xuất

- Mức độ đầu tư cho sản xuất hàn không cao

Tuy nhiên, do trong quá trình hàn, vật liệu chịu tác động của nguồn nhiệt có công suất lớn, tập trung và trong một thời gian ngắn, nên kết cấu hàn thường có những nhược điểm sau:

- Tổ chức và tính chất của kim loại tại vùng mối hàn và khu vực lân cận có thể thay đổi theo chiều hướng xấu, làm giảm khả năng chịu lực của kết cấu, đặc biệt khi làm việc dưới tác dụng của tải trọng động, tải trọng biến đổi theo chu kỳ … - Trong kết cấu hàn thường tồn tại ứng suất và biến dạng dư, ảnh hưởng đến hình

dáng, kích thước, tính thẩm mỹ và khả năng làm việc của sản phẩm - Nguyên công hàn cũng có độ chính xác thấp, chi tiết hàn dễ bị cong, vênh - Một hạn chế lớn nữa của nguyên công hàn là môi trường làm việc độc hại do

nhiệt độ tia lửa điện rất cao trên 30000C, tia lửa hàn còn có chứa tia UV có bước sóng 315 mm, khói hàn chứa khí He, Ar, CO2… là nguyên nhân gây nên các bệnh về da, mắt (viêm giác mạc), gây tổn thương đường hô hấp (ung thư phổi, ung thư thanh quản), ảnh hưởng lớn đến sức khỏe của người công nhân vận hành

Những ảnh hưởng của quá trình hàn đối với người vận hành:

Các bệnh về mắt: tia lửa hàn có thể gây ra các bệnh về mắt, mắt rất dễ bị tổn thương khi tiếp xúc với nguồn sáng quá mạnh đến từ ánh sáng hồ quang Việc thường xuyên nhìn vào tia lửa của que hàn sẽ khiến mắt bị tổn thương dẫn đến viêm giác mạc do trong ánh sáng tia lửa hàn có chứa tia UV có bước sóng 315mm, khi nhìn quá lâu vào sẽ khiến cho mắt bị nhiễm độc Ngoài ra trong tia lửa hàn còn chứa bức xạ và nhiệt có thể gây ra bệnh viêm quang – giác mạc

Gây bệnh về đường hô hấp: Khi que hàn cháy, sinh ra nhiều khí độc hại như khí cacbonic, bụi silic, bụi măng gan, bụi oxit kẽm…Nếu hít phải các loại bụi này sẽ gây độc hại cho hệ hô hấp và sức khỏe của người thợ hàn hoặc thợ đứng máy vận hành thực hiện nguyên công

Gây bỏng da: Khi hàn, các tia lửa hàn bắn ra kèm theo là kim loại lỏng ở nhiệt độ cao có thể gây bỏng da cho thợ hàn và những người xung quanh đó

Hình 1.1 Người công nhân hàn làm việc trong môi trường độc hại

Mặc dù vẫn còn những hạn chế nhất định, nhưng với tính kinh tế - kỹ thuật cao, công nghệ hàn ngày càng được phát triển, và đang được quan tâm nghiên cứu, phát triển hoàn thiện và được ứng dụng rộng rãi trong hầu hết các lĩnh vực công nghiệp Đặc biệt, trong quá trình công nghiệp hóa phát triển mạnh mẽ như hiện nay, việc sử dụng máy móc, robot thay thế con người làm việc trong môi trường độc hại ngày càng phổ biến Điều đó không những giải phóng sức lao động và bảo đảm sức khỏe cho con người mà còn nâng cao chất lượng sản phẩm, rút ngắn thời gian gia công, qua đó có thể giảm giá thành sản phẩm, nâng cao sức cạnh tranh cho doanh nghiệp 1.2 Phương pháp hàn được tích hợp trên cánh tay robot

1.2.1 Các phương pháp hàn phổ biến

Có nhiều cách phân loại phương pháp hàn, cách phân chia phổ biến nhất là theo dạng năng lượng sử dụng và theo trạng thái kim loại mối hàn tại thời điểm hàn

Căn cứ vào dạng năng lượng sử dụng, ta chia thành các nhóm sau:

- Các phương pháp hàn điện: dùng điện năng biến thành nhiệt năng để cung cấp cho quá trình hàn

- Các phương pháp hàn cơ học: sử dụng cơ năng để làm biến dạng kim loại tại

- Các phương pháp hàn hóa học: sử dụng năng lượng do các phản ứng hóa học tạo ra để cung cấp cho quá trình hàn

- Các phương pháp kết hợp: kết hợp các dạng năng lượng nêu trên

Theo trạng thái của kim loại mối hàn tại thời điểm hàn người ta chia các phương pháp hàn thành hai nhóm: hàn nóng chảy và hàn áp lực

- Hàn nóng chảy: hàn khí, hàn điện xỉ, hàn hồ quang, hàn laze, hàn plasma, hàn chùm tia điện tử, hàn hóa nhiệt

- Hàn áp lực: hàn siêu âm, hàn nổ, hàn nguội, hàn điện tiếp xúc, hàn ma sát, hàn khuếch tán, hàn cao tần, hàn rèn, hàn khí ép

Theo hình dạng mặt cắt ngang, người ta phân biệt các mối hàn thành hai loại: mối hàn giáp mối (giáp mép, đối đầu), và mối hàn góc

Hình 1.2 Mối hàn giáp mối (a) và mối hàn góc (b)

Mối hàn giáp mối: được đặc trưng bằng các kích thước, chiều rộng b, chiều cao h , chiều cao phần nhô e Hình dạng của mối hàn giáp mối được coi là hợp lý khi tỷ số b

h (hệ số ngấu) có giá trị từ 0.8 ÷ 4, còn tỉ số b

e (hệ số hình dạng) dao động trong khoảng 7 ÷ 10

Mối hàn góc: thường được coi là mối hàn mà tiết diện ngang có dạng là một tam giác vuông cân cạnh là K Do nhiều yếu tố công nghệ và kỹ thuật thực hiện mà mối hàn góc có thể có các dạng bề mặt khác nhau

Hình 1.3 Các loại mối hàn góc

a) Mối hàn góc có bề mặt phẳng; b) Mối hàn góc có bề mặt lồi

c) Mối hàn góc có bề mặt lõm; d) Mối hàn góc không đều cạnh có bề mặt phẳng Trên cơ sở mối hàn giáp mối và mối hàn góc người ta có thể tạo ra các loại liên kết hàn khác nhau

a) b)

c) d) Hình 1.4 Một số liên kết hàn điển hình a) Liên kết hàn giáp mối; b) Liên kết hàn chồng;

c) Liên kết hàn góc; d) Liên kết hàn chữ T

Trong các phương pháp hàn đã giới thiệu ở trên thì hàn hồ quang, hàn khí, hàn hồ quang dưới lớp thuốc và trong môi trường khí bảo vệ được ứng dụng phổ biến nhất ở nước ta Riêng đối với ứng dụng cánh tay robot vào nguyên công hàn (hàn tự động), tùy vào từng mục đích sử dụng mà ta chọn khác nhau về các đầu hàn như hàn

khí bảo vệ là phổ biến và thông dụng nhất cho ứng dụng hàn tự động trên cánh tay robot công nghiệp

1.2.2 Hàn hồ quang bằng điện cực nóng chảy trong môi trường khí bảo vệ Hàn hồ quang bằng điện cực nóng chảy trong môi trường khí bảo vệ là quá trình hàn nóng chảy trong đó nguồn hàn được cung cấp bởi hồ quang tạo ra giữa điện cực nóng chảy (dây hàn) và vật hàn; hồ quang và kim loại nóng chảy được bảo vệ khỏi tác dụng của ôxi và nitơ trong môi trường xung quanh bởi khí bảo vệ

Khí bảo vệ có thể là khí trơ (Ar, He hoặc hỗn hợp Ar + He) không tác dụng với kim loại lỏng trong khi hàn, còn được gọi là phương pháp hàn MIG (Metal Inert Gas) hoặc là các loại khí hoạt tính (CO2; CO2 + O2; CO2 + Ar…) có tác dụng chiếm chỗ và đẩy không khí ra khỏi vùng hàn để hạn chế tác động xấu của nó đến cơ tính của mối hàn, còn được gọi là phương pháp hàn MAG (Metal Active Gas)

Vì các loại khí trơ có giá thành cao nên không được ứng dụng rộng rãi, chỉ dùng để hàn kim loại màu và thép hợp kim Phương pháp hàn MAG sử dụng khí bảo vệ CO2 được ứng dụng rộng rãi dó có rất nhiều ưu điểm:

- CO2 là loại khí dễ kiếm, dễ sản xuất và giá thành thấp

- Năng suất hàn trong CO2 cao gấp 2.5 lần so với hàn hồ quang tay

- Tính công nghệ của hàn trong CO2 cao hơn so với hàn hồ quang dưới lớp thuốc vì có thể tiến hành ở mọi vị trí không gian khác nhau

- Chất lượng hàn cao Sản phẩm hàn ít bị cong vênh do tốc độ cao, nguồn nhiệt tập trung, hiệu suất sử dụng nhiệt lớn, vùng ảnh hưởng nhiệt hẹp

- Điều kiện lao động tốt hơn so với hàn hồ quang tay Phạm vi ứng dụng:

- Hàn được các loại thép kết cấu thông thường, thép không gỉ, thép chịu nhiệt, thép bền nóng, các hợp kim đặc biệt, các hợp kim nhôm, kẽm, đồng, các hợp kim có ái lực hóa học mạnh với oxi

- Phương pháp hàn này có thể sử dụng được ở mọi vị trí trong không gian Chiều dày vật hàn từ 0.4 ÷ 4.8 mm thì chỉ cần hàn một lớp mà không cần vát mép, từ 1.6 ÷ 10 mm – hàn một lớp có vát mép, còn từ 3.2 ÷ 25 mm thì hàn nhiều lớp Công nghệ hàn hồ quang điện cực nóng chảy trong môi trường khí bảo vệ: - Dây hàn: khi hàn MAG thường sử dụng dây hàn có đường kính từ 0.8 đến 2.4

mm

- Khí bảo vệ:

+ Khí Ar tinh khiết (~100%) thường được dùng để hàn kim loại màu

+ Khí He tinh khiết (~100%) thường được dùng để hàn các liên kết có kích thước lớn với các vật liệu có tính dẫn nhiệt cao như Al, Mg, Cu,…

+ CO2 được dùng rộng rãi để hàn thép cacbon và thép hợp kim thấp, do giá thành thấp, mối hàn ổn định, cơ tính của liên kết hàn đạt yêu cầu, tốc độ hàn cao và độ ngấu sâu Nhược điểm của hàn trong khí bảo vệ CO2 là gây bắn tóe kim loại lỏng - Chế độ hàn:

+ Dòng điện hàn: được chọn phụ thuộc vào kích thước điện cực (dây hàn) dạng truyền kim loại lỏng và chiều dày của liên kết hàn

+ Điệp áp hàn: đây là thông số rất quan trọng trong hàn GMAW, quyết định dạng truyền kim loại lỏng Điện áp hàn sử dụng phụ thuộc vào chiều dày chi tiết hàn, kiểu liên kết, kích cỡ và thành phần điện cực, thành phần khí bảo vệ, vị trí hàn… Để có được giá trị điện áp hàn hợp lý, có thể phải hàn thử vài lần, bắt đầu bằng giá trị điện áp hồ quang theo tính toán hay tra bảng, sau đó tăng hoặc giảm theo quan sát trên đường hàn để điều chỉnh giá trị điện áp thích hợp

+ Tốc độ hàn: tốc độ hàn quyết định chiều sâu ngấu của mối hàn Nếu tốc độ hàn thấp, kích thước vũng hàn sẽ lớn và ngấu sâu Khi tăng tốc độ hàn, tốc độ cấp nhiệt của hồ quang sẽ giảm, làm giảm độ ngấu và thu hẹp đường hàn

+ Góc nghiêng: thường nghiêng khoảng 10 ÷ 200 so với chiều thẳng đứng [1]

Bảng 1.1 Chế độ hàn hồ quang điện cực nóng chảy, khí bảo vệ CO2Thông số hàn Đường kính dây hàn (mm)

0.5 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 2.0 2.5 Dòng hàn (A) 30 -

100

50 - 150

60 - 180

90 - 140

100 - 500

120 - 550

200 - 600

250 - 700 Điện áp hồ

quang (V)

18 - 20

18 - 22

18 - 24

18 - 42

18 - 45

19 - 46

23 - 40

24 - 42 Bảng 1.2 Chế độ hàn tự động liên kết hàn góc, khí bảo vệ CO2

Chiều dày tấm

(mm)

Đường kính dây

hàn (mm)

Cạnh mối góc hàn

(mm)

Số lớp hàn (mm)

Dòng điện hàn (A)

Điện áp hàn (V)

Tốc độ hàn (m/h)

1 – 1.3 0.5 1.0 – 1.2 1 50 – 60 18 – 20 18 – 20 1 – 1.3 0.6 1.2 – 2.0 1 60 – 70 18 – 20 18 – 20 1.5 – 2.0 0.8 1.2 – 3.0 1 60 – 120 18 – 20 16 – 20 1.5 – 3.0 1.0 1.5 – 3.0 1 75 – 150 18 – 20 16 – 20 1.5 – 4.0 1.2 2.0 – 4.0 1 90 – 180 20 – 20 14 – 20 3.0 – 4.0 1.4 3.0 – 4.0 1 150 – 250 21 – 28 20 – 28 5.0 – 6.0 1.6 5.0 – 6.0 1 230- 360 26 – 35 26 – 35 5.0 – 6.0 2.0 5.0 – 6.0 1 250 – 380 27 – 36 28 – 36

Không nhỏ hơn cạnh mối

hàn

2.0 7.0 – 9.0 1 320 – 380 30 – 35 20 – 25 2.0 9.0 – 11.0 2 320 – 380 30 – 38 24 – 28 2.0 11.0 – 13.0 3 320 – 380 30 – 38 24 – 28 2.0 13.0 – 15.0 4 320 - 380 30 – 38 24 – 28 Bảng 1.3 Chế độ hàn tự động liên kết hàn giáp mối, khí bảo vệ CO2

Chiều dày tấm (mm)

Đường kính dây hàn (mm)

Khe hở hàn (mm)

Số lớp hàn (mm)

Dòng điện hàn (A)

Điện áp hàn (V)

Tốc độ hàn (m/h)

0.6 – 1.0 0.5 – 0.8 0.5 – 0.8 1 50 – 60 18 – 20 20 – 30 1.2 – 2.0 0.8 – 1.0 0.8 – 1.0 1 – 2 70 – 120 18 – 21 18 – 25 3.0 – 5.0 1.4 – 2.0 1.6 – 2.2 1 – 2 280 – 320 22 – 39 20 – 25 6.0 – 8.0 2.0 1.8 – 2.2 1 – 2 280 – 380 28 – 35 18 – 24 8.0 – 12.0 2.5 1.8 – 2.2 2 – 3 280 – 450 27 – 35 16 – 30

Trong nền công nghiệp hiện đại, hàn hồ quang nóng chảy trong môi trường khí bảo vệ chiếm một vị trí rất quan trọng Nó không những có thể hàn các loại thép kết cấu thông thường, mà còn có thể hàn các loại thép không gỉ, thép chịu nhiệt, thép bền nóng, các hợp kim đặc biệt, các hợp kim nhôm, niken, đồng Phương pháp hàn này có thể sử dụng được ở mọi vị trí trong không gian Chiều dày vật hàn từ 0.4 ÷ 0.8 mm thì chỉ cần hàn một lớp mà không phải vát mép, từ 1.6 ÷ 10 mm – hàn một lớp có vát mép, còn từ 3.2 ÷ 25 mm thì hàn nhiều lớp

1.3 Ứng dụng cánh tay robot thông minh vào nguyên công hàn

Ngày nay, các robot thương mại và robot công nghiệp được sử dụng phổ biến để thực hiện các công việc chính xác và đáng tin cậy hơn con người Các robot cũng được sử dụng thay thế cho con người làm việc trong các môi trường ô nhiễm, nguy hiểm hoặc các công việc có tính lặp đi lặp lại – đơn điệu Trong công nghiệp, robot sử dụng phổ biến cho các ứng dụng lắp ráp, đóng gói sản phẩm hay vận chuyển hàng hóa trong các dây chuyền sản xuất hàng loạt Đối với quá trình gia công sản xuất nói chung và nguyên công hàn nói riêng thì dạng robot được sử dụng nhiều nhất là cánh tay robot công nghiệp, bởi vì cánh tay robot có khả năng di chuyển linh hoạt, tốc độ di chuyển nhanh, độ chính xác cao nên phổ biến hơn cả Hơn nữa hiện nay, tất cả các hãng cánh tay robot công nghiệp lớn trên thế giới như ABB, Motoman, Kuka, Fanuc, OTC Daihen… đều có các dòng sản phẩm robot chuyên dùng cho chức năng hàn Điều đó tạo nên sự tiện lợi và dễ dàng cho người vận hành robot Cánh tay robot hàn mang lại rất nhiều lợi ích như tăng năng suất; nâng cao độ chính xác, chất lượng mối hàn; ứng dụng linh hoạt về sản phẩm hàn, biên dạng hàn, hạn chế con người làm việc trong môi trường độc hại

Hình 1.5 Ứng dụng cánh tay robot công nghiệp vào nguyên công hàn

Tuy nhiên, cánh tay robot vẫn còn một số hạn chế nhất định: để cho robot công nghiệp thực hiện nguyên công hàn, người vận hành phải tốn nhiều thời gian cho việc lập trình chương trình quỹ đạo đường hàn và mỗi chương trình như vậy chỉ đúng cho một dạng đường hàn nhất định Hơn nữa, tuy là cánh tay robot hoạt động ổn định và có sai số vị trí nhỏ nhưng sai số của đường hàn vẫn còn lớn Bởi vì, sai số và chất lượng mối hàn còn phụ thuộc vào sai số của việc gá đặt, sai số của các quá trình nguyên công phía trước đó và sự dãn nở vật liệu trong quá trình hàn Thông thường, các nguyên công phía trước nguyên công hàn là dập, đột, cắt,… đều có sai số lớn hơn ± 1mm; bên cạnh đó nhiệt độ ở đầu hàn rất cao sẽ gây ra dãn nở vì nhiệt, điều đó làm thay đổi vị trí của đường so với ban đầu

Hình 1.6 Người công nhân lập trình chương trình cho robot hàn

Trước sự phát triển mạnh mẽ của khoa học kỹ thuật những năm gần đây, đặc biệt là trong lĩnh vực thị giác máy tính, từ các thiết bị phần cứng như camera, các bộ xử lý chuyên biệt cho hệ thống xử lý ảnh…, cho đến các thuật toán xử lý ảnh đều được phát triển mạnh mẽ Tạo nên xu hướng ứng dụng hệ thống vision vào cánh tay robot, điều đó được ví như gắn thêm “con mắt” vào robot đã có “tay”, hình thành nên hệ thống “robot thông minh”, cùng với đó là các thuật toán machine learning, artificial intelligence được xem như là “bộ não” để xử lý khối lượng thông tin lớn, phức tạp càng giúp robot trở nên thông minh hơn Điều này giúp con người có thể giải quyết các bài toán, vấn đề phức tạp hơn mà cánh tay robot đơn thuần không giải quyết được Quay lại bài toán cải thiện sai số đường hàn của cánh tay robot, qua quá trình tìm hiểu và nghiên cứu tác giả xin đề xuất giải pháp thiết kế một hệ thống thị giác tích hợp trên cánh tay robot có thể đáp ứng nhu cầu tự động hóa nguyên công hàn và cải thiện sai số đường hàn [2]

1.4 Các thiết bị dò đường hàn công nghiệp trên thị trường 1.4.1 Thiết bị dò đường hàn tích hợp trên robot hãng Yaskawa

Hãng Yaskawa đã phát triển các phần mềm MotoEye™ LT laser seam-tracking và MotoEye SF seam-finding dựa trên hệ thống phần cứng laser camera của hãng Servo-Robot chuyên dùng cho các ứng dụng hàn hồ quang

Thông số kỹ thuật hệ thống laser camera hãng Servo-Robot: - Field of view: 27 ÷ 80 mm

- Depth of field: 140 mm

- Average range of resolution: 0.10 mm - Dimention (WxDxH): 33 x 58 x 94 mm - Weight: 0.5 kg

Hệ thống cảm biến trên tương thích với bộ điều khiển robot dòng Motoman XRC và NX100, giao tiếp thông qua giao diện high-speed Ethernet

Hình 1.7 Cảm biến laser camera hãng Servo-Robot tích hợp trên robot Yaskawa Ngoài ra, hãng Yaskawa đã phát triển hệ thống cảm biến MotoSense Vision tích hợp với bộ điều khiển của robot DX200

Hình 1.8 Hệ thống robot tích hợp với cảm biến MotoSense của hãng Yaskawa Cảm biến MotoSense có chức năng phát hiện đường hàn và giám sát quá trình hàn của cánh tay máy

Thông số kỹ thuật của cảm biến MotoSense: - Field of view: 35 ÷ 75 mm

- Measurement: 20 ÷ 45 mm - Accuracy: ± 0.3 mm

- Dimention: 75 x 130 x 44 mm - Weight: 0.7 kg

- Communication: Profibus, Profinet, I/O communication, Ethernet

Hệ thống hoàn chỉnh bao gồm: MotoSense Vision module, Image Process Cotroller, DX controller, welding robot arm Yaskawa

Hình 1.9 Giao diện phần mềm dò tìm đường hàn của hệ thống MotoSense 1.4.2 Thiết bị dò đường hàn tích hợp trên robot hãng Panasonic

Hãng Valk Welding phát triển dòng sản phẩm cảm biến Arc-Eye laser cho ứng dụng dò đường hàn real-time Hầu hết các dòng cảm biến dò đường hàn khác đều dùng vết laser dạng line, riêng dòng cảm biến Arc-Eye laser sử dụng laser dạng circular Nhưng hệ thống cảm biến này chỉ được tích hợp trên robot hãng Panasonic

Hình 1.10 Giao diện phần mềm dò tìm đường hàn bằng cảm biến laser Arc-Eye Thông số kỹ thuật của cảm biến laser Arc-Eye:

- Nominal distance: 40 ÷ 120 mm - Visible field: 12 ÷ 76 mm - Sensor dimention: 45 mm - Sensor length: 135 mm - Weight: 0.5 kg

- Laser out: 670 nm, 4.5 mW, class 3R

- System out: digital/analogue, I/O, RS-232, Ethernet

1.4.3 Thiết bị dò đường hàn tích hợp trên robot hãng OTC Daihen

Hãng robot Daihen OTC phát triển nhiều dòng sản phẩm cảm biến hỗ trợ cho robot hàn như: FD-AR, FD-WD, FD-TR, FD-SFH, FD-QD, FD-LT

Hình 1.11 Hãng DAIHEN cung cấp nhiều dòng cảm biến dò tìm đường hàn 1.4.4 Thiết bị dò đường hàn hãng SCANSONIC

SCANSONIC là công ty chuyên cung cấp các hệ thống cảm biến dò, kiểm tra đường hàn “seam tracking sensor”, được sử dụng phổ biến trên các dòng robot của FANUC, KUKA, YASKAWA, DELTA

Thông số kỹ thuật cảm biến FH6D - Measuring lines: 3

- Measuring range (W x H): 16 x 24 mm

- Working distance: 150 mm - Laser power: 50 mW - Laser safety class: 3R - IP: 64

- Dimentions: 70 x 40 x 100 mm - Mass: 0.53 kg

1.5 Các ứng dụng robot thông minh kết hợp công nghệ vision 1.5.1 Nghiên cứu quốc tế

Nhóm CRI đến từ đại học NanYang Singapore đã kết hợp công nghệ cảm biến và công nghệ 3D vision để xây dựng nên hệ thống robot thông minh ứng dụng lắp ghép ghế Đây là vấn đề rất khó khi phải kết hợp nhiều cảm biến và hệ thống vision để định vị chính xác các vật thể nhỏ đặt bất kì trong không gian [3]

Hình 1.12 Các cánh tay máy phối hợp với nhau để lắp ghép ghế gỗ

Ngoài ra, nhóm tác giả này cũng đã nghiên cứu về phương pháp tự động định vị và khoan trên tấm kim loại sử dụng camera 3D

Tác giả J Neubert và cộng sự đã thiết kế và thử nghiệm thành công ứng dụng robot gắp vật sử dụng hệ thống cảm biến stereovision [4]

Hình 1.14 Robot gắp các vật dụng có hình dạng giống với hình người dùng chọn Người dùng sẽ xác định hình dáng vật cần gắp thông qua giao diện phần mềm, sau đó hệ thống stereo camera sẽ tự động xác định chiều sâu, kích thước và ma trận xoay cho robot di chuyển đến gắp

Nhóm tác giả Joschka van der Lucht và cộng sự, đã thử nghiệm quét 3D vật thể bị chìm trong nước bằng phương pháp structured light laser

Hình 1.15 Mô hình thử nghiệm quét vật thể 3D bị chìm một phần trong nước 1.5.2 Nghiên cứu trong nước

Ở Việt Nam hiện nay, các trường đại học cũng như các trung tâm nghiên cứu đã và đang có những nghiên cứu kết hợp robot với hệ thống vision Một số nghiên cứu đã được thực hiện như tay máy gắp vật, tay máy phân loại sản phẩm, tay máy đánh cờ vua,… Việc ứng dụng công nghệ vision vào robot này hầu hết sử dụng các loại camera 2D, tức là việc tương tác giữa robot và môi trường làm việc chỉ giới hạn

trong một mặt phẳng nào đó Việc tích hợp các camera đo độ sâu và các hệ thống robot công nghiệp để xác định vật thể trong không gian 3D còn chưa phổ biến Việc ứng dụng robot công nghiệp vào các quá trình sản xuất ở nước ta ngày càng nhiều, không chỉ tại các công ty lớn mà các doanh nhiệp vừa và nhỏ cũng đã bước đầu ứng dụng robot công nghiệp Tuy nhiên, việc ứng dụng này chỉ dừng lại ở những vấn đề đơn giản như gắp – đặt vật tại các vị trí cố định hay thực hiện việc sơn, hàn, mài,… tự động theo những quỹ đạo cố định cho trước Quá trình ứng dụng các hệ thống vision vào các hệ thống robot để xây dựng các robot thông minh còn chưa nhiều

Công nghệ quét 3D được tích hợp vào robot công nghiệp giúp xây dựng được những hệ thống robot công nghiệp thông minh có khả năng tương tác giữa robot và môi trường Việc có được dữ liệu hình học 3D của vật thể sẽ giúp robot thực hiện được nhiều ứng dụng khó trong công nghiệp mà trước đây phải tốn nhiều thời gian hơn như tự động thực hiện quá trình gắp – đặt vật thể có hướng và vị trí bất kì trong không gian, tự động việc xác định sai lệch của biên dạng đường hàn và cũng như các quá trình khác như: khoan hay mài

Tác giả: Lê Minh Phát (2020), Đại học Bách Khoa TP HCM

Tác giả đã xây dựng hệ thống cánh tay robot công nghiệp kết hợp với 3D vision dạng laser triangular để tái cấu trúc lại bề mặt vật thể phục vụ cho nhu cầu tự động hóa khâu quét keo dán đế giày [5]

Hình 1.16 Tái cấu trúc bề mặt 3D ứng dụng trong công đoạn phun keo giày

1.6 Mục tiêu, nội dung đề tài

Mục tiêu đề tài: Thiết kế hệ thống vision tích hợp trên cánh tay máy robot ứng dụng cho việc dò tìm đường hàn hoạt động trong điều kiện môi trường nhà xưởng

Nội dung đề tài:

- Thiết kế hệ thống vison cho cánh tay robot công nghiệp - Thiết kế giải thuật xử lý ảnh

- Truyền thông giao tiếp giữa thiết bị vision với bộ điều khiển cánh tay máy - Xây dựng mô hình thực nghiệm

- Thực nghiệm, đo đạc, đánh giá sai số và đưa ra các định hướng phát triển đề tài 1.7 Phương pháp nghiên cứu

Dựa trên cơ sở lý thuyết sẵn có như: - Mô hình hóa, điều khiển cánh tay máy robot - Calibrate thông số nội, thông số ngoại cho camera - Phương pháp xử lý ảnh tái tạo đường hàn

- Calibrate hệ trục tọa độ cho đầu công tác

- Truyền thông giao tiếp với bộ điều khiển cánh tay robot 1.8 Đầu bài thiết kế và thông số ban đầu

Các thông số đầu vào cho toàn bộ hệ thống:

- Điều kiện ánh sáng môi trường nhà xưởng gia công thô tiêu chuẩn: độ rọi ánh sáng ≥ 300 lux, chỉ số hoàn màu ≥ 80 Ra

- Các mối ghép hàn cơ bản: hàn giáp mối, hàn chồng, hàn góc, hàn chữ T - Chi tiết hàn: vật liệu thép, nhôm, inox…

Đầu bài thiết kế:

- Sai số đường hàn là: ± 0.5 mm

- Tốc độ dò tìm đường hàn của thiết bị vision: 0.5 m/min 1.9 Yêu cầu hệ thống

Sử dụng công nghệ vision để dò đường cần hàn Chương trình xử lý ảnh sẽ xuất ra tọa độ thực của các điểm nằm trên đường hàn Sau đó, chuyển đổi các tọa độ vị trí các điểm cần hàn kết hợp với điều kiện về hướng và vận tốc hàn để đưa ra bộ thông số cho các khớp của cánh tay robot, hoạch định quỹ đạo cho robot

CHƯƠNG 2: LỰA CHỌN PHƯƠNG ÁN 2.1 Lựa chọn phương án tái tạo đường hàn bằng hệ thống vision

Yêu cầu thiết kế:

- Sai số tái tạo đường hàn: ± 0.4 mm

- Tốc độ xử lý nhanh, đáp ứng tốc độ hệ thống: 0.5 m/min - Hệ thống đơn giản, gọn nhẹ

- Chi phí hợp lý 2.1.1 Stereo Vision

Phương pháp này sử dụng cùng lúc hai camera để thu được hình ảnh từ hai hướng khác nhau của cùng một điểm trên vật (corresponding points) từ đó tính toán để có được tọa độ 3D của những điểm đó Phương án này có ý tưởng rất giống với “đôi mắt” của động vật

Tham khảo nghiên cứu của A Ryberg và các cộng sự, sử dụng hệ thống stereo vision để hoạc định quỹ đạo đúng cho robot hàn Hệ thống stereo vision của A Ryberg sử dụng hai camera Marlin F-131B, cảm biến CMOS 2/3’’, chụp hai ảnh từ hai hướng khác nhau, sau đó sử dụng thuật toán stereo vision để tạo dựng đường hàn ở dạng 3D.

Hình 2.1 Tạo dựng đường hàn 3D bằng phương án stereo vision

Trong nghiên cứu này, quá trình tạo dựng đường hàn ở chế độ off-line, sai số quỹ đạo đường hàn tạo dựng so với đường hàn thực tế là 0.7 mm

Phân tích ưu, nhược điểm của phương án sử dụng stereo vision: - Ưu điểm:

+ Hệ thống đơn giản gồm hai camera

+ Tốc độ xử lý ảnh nhanh vì chỉ xử lý hai hình ảnh thu được từ hai camera cho mỗi lần quét

- Nhược điểm: phương án này sử dụng hai khung ảnh từ hai góc nhìn khác nhau để suy ra độ sâu của đối tượng, nên quá trình calib hai camera là cực kỳ quan trọng, tuy nhiên quá trình calib diễn ra phức tạp nên dẫn đến sai số cho kết quả thu được Nhược điểm thứ hai của phương án này là việc tìm ra hai pixel tương đồng nhau nằm trên hai bức ảnh Vấn đề này có thể được khắc phục bởi phương án structure light

Dựa theo mô hình Stereo Vision của Ali Sophian, Ali Sophian đã sử dụng hai máy ảnh với độ phân giải 0.9MP với tốc độ chụp 30 fps để dựng lại hình ảnh vật thể hình hộp chữ nhật kích thước 150×150×15 mm Kết quả cho ra độ chính xác là 5 mm/m và tốc độ chụp là nhỏ hơn 1s

Dưới đây là thông số và kết quả của nghiên cứu: - Đối tượng: Hình hộp chữ nhật 150×150×15 mm - Độ phân giải camera: 1280×720 pixel = 0.9MP - Tốc độ khung hình: 15 – 30 fps

- Độ chính xác: 0.753 mm/150 mm = 0.5% = 5 mm/m - Tốc độ chụp: < 1s

2.1.2 Structure Light

Phương pháp này cũng sử dụng hai camera được bố trí ở hai hướng khác nhau và được bổ sung thêm nguồn ánh sáng cấu trúc, thường là những sọc màu trắng đen để chiếu lên vật thể Nhiệm vụ của camera lúc này là chụp lại hình ảnh và tính toán

Điển hình cho việc ứng dụng phương pháp structure light vào việc tạo dựng đường hàn ở dạng 3D là nghiên cứu của Lei Yang và các cộng sự Nghiên cứu này đã sử dụng hệ thống stereo structure light gồm hai camera và một projector với sự hỗ trợ của thuật toán xử lý ảnh sẽ cho phép tái dựng lại hình ảnh 3D dưới dạng các point cloud Ở đây, tác giả sử dụng thư viện xử lý ảnh OpenCV và thư viện point cloud – PCL, để tái tạo lại không gian 3D và trích xuất điểm hàn Các điểm hàn sẽ được trích xuất từ các point cloud, bởi sự khác biệt về độ tương phản giữa đường cần hàn và môi trường vật liệu xung quanh [6]

Hình 2.2 Mô hình dò đường hàn 3D dựa trên cảm biến stereo structured light

Hình 2.3 Cấu trúc hệ thống dò đường hàn bằng hệ vision stereo structured light

Kết quả thực nghiệm:

- Đối với mối hàn “butt joint” Sai số (mm) X Y Z

ME 0.54 0.62 0.61 RMS 0.31 0.45 0.33 - Đối với mối hàn “lap joint”

Sai số (mm) X Y Z ME 0.47 0.63 0.52 RMS 0.38 0.41 0.43

Phân tích ưu, nhược điểm của phương án sử dụng stereo structure light: - Ưu điểm:

+ Tốc độ quét nhanh - Nhược điểm:

+ Dễ bị ảnh hưởng bởi ánh sáng môi trường

+ Độ chính xác chưa cao, chưa đáp ứng được yêu cầu thiết kế + Giá thành cho nguồn sáng mẫu cao

Dựa trên mô hình Structure Light đã có của E.Cuesta E.Cuesta đã sử dụng camera XCD H280E với độ phân giải 1920×1080 pixel để tái tạo hình ảnh 3D của đối tượng có kích thước 100×100×150 mm với số ảnh chụp 16 ảnh trong vòng dưới 4s

Dưới đây là thông số và kết quả của nghiên cứu: - Đối tượng: 100×100×150 mm

- Độ phân giải camera: 1920×1080 pixel = 2MP - Tốc độ khung hình: 30 – 60 fps

- Độ chính xác: < 0.141 mm/100 mm = 1.41 mm/m - Số góc chụp: 4

- Tốc độ chụp: < 4s2.1.3 Laser Triangular

Đây là phương pháp phổ biến trong việc tái tạo vật thể 3D Trong phương pháp này người ta dùng một nguồn laser để chiếu vào vật thể, sau đó dùng camera chụp lại hình ảnh vệt laser in trên vật thể, sau đó áp dụng công thức lượng giác để tính toán để suy ra được tọa độ không gian của vệt laser in trên vật thể và từ đó có thể tái tạo lại vật thể 3D bằng thư viện Point Cloud

Tương tự như vậy, các nghiên cứu dò đường hàn bằng hệ thống laser vision cũng phổ biến hơn cả Thành phần chính của hệ thống dò đường hàn bằng laser vision là camera và laser được đặt lệch nhau một góc α biết trước Ngoài ra, hệ thống còn có thêm các thành phần khác như lens cho camera, optical filter để lọc ánh sáng hồ quang và lighting [7].

Hình 2.4 Hệ thống thiết bị dò đường hàn laser vision

Trong phương án sử dụng laser vision, laser line được sử dụng phổ biến là một line hoặc ba line Phương án laser một line yêu cầu phải phối hợp cả ba quá trình dò, thực thi, giám sát trên một line laser duy nhất, do đó công đoạn tính toán và hoạch định quỹ đạo đường hàn sẽ phức tạp hơn và độ chính xác cũng không tốt bằng phương án ba đường line riêng biệt [8]