Nghiên cứu xử lý ảnh từ đó kết hợp với việc điều khiến cáccơ cầu chấp hành để tạo ra một ứng dụng cụ thể “Nghiên cứu ứng dụng tự độnghóa trong việc do độ hồi nhàu của vai’.. Luận văn chủ
DANH MUC CAC BANG BIEU, HINH ANH
Hình 2.2: Kẻ kích thước trên vai
Hình 2.3: Cắt mẫu vải Hình 2.4: Đặt tải trọng chuẩn 10N Hình 2.5: Gấp đôi mẫu vải
Hình 2.6: Dùng kẹp lay mẫu vải Hình 2.7: Đặt mẫu vải vào vị trí đo góc Hình 2.8: Do góc phục hồi
Hình 2.9: Máy B-TEX Hình 2.10: Máy Presto Hình 2.11: May Hiroshima
Hình 2.13: So đô hệ thong xử ly ảnh Hình 2.14: Mảng lọc màu RGB kiểu Bayer trên một cảm biến CCD Hình 2.15: Quy ước tọa độ cho một điểm ảnh.
Hình 2.16: Pixel P và các lân cận của P Hình 2.17: Không gian màu HSV dạng hình tru Hình 2.18: Không gian mau HSV dạng hình nón
Hình 3.1: Quá trình phát triển của OpenCV Hình 3.2: Cau trúc cơ sở của OpenCV
Hình 3.3: Mô hình Pin hold camera Hình 3.4: Hệ tọa độ mới
Hình 3.5: Hệ tọa độ của camera
Hình 3.6: Mối quan hệ giữa điểm thực và điểm ảnh
Hình 3.7 Lọc ảnh trong Threshold
0 OW WB NA Nna na wd
Wo NO NO NO NO NO NO FS YF FF KF Oo PS mm mmS œ ~I1" Œ CC: t2 = OBO DW HIN UK LHL KF CC CO
Hệ trục toa độ mong muốn Hệ trục tọa độ thực tế : Biến đối hai hệ trục tọa độ : Do góc phục hồi nhàu băng xử lý ảnh
Máy nhìn từ mặt sau Máy nhìn từ mặt trước
Vị trí đặt các mẫu vải Hệ thống động cơ — vitme Sơ đồ biéu diễn động cơ DC Sơ dé khối động cơ DC Bộ điều khiến PID Sơ đồ khối bộ điều khiến PID Mô phỏng bộ điều khiển PID trên Matlab
Chức năng tự tìm thông số PID trên Matlab Đáp ứng của hệ thống khi mô phỏng bằng bộ điều khiến PID Bộ điều khiến PID nhúng trên STM32f1 Đáp ứng khi chạy online với PID
Sai số khi chạy online với PID Đáp ứng của hệ thống khi chạy online với bộ điều khiển PID Sai số của hệ thống khi chạy online với bộ điều khiển PID Bộ điều khiến Fuzzy — PI theo quy tắc Mamdani
Sơ đồ khối bộ điều khiến Fuzzy - PI Mô phỏng bộ điều khiển Fuzzy - PI cho hệ thống
Tập mờ cho ngõ vào E Tập mờ cho ngõ vào DE
Tập mờ cho ngõ ra DU
Hệ quy tắc mờ Đáp ứng của hệ thống khi mô phỏng bằng bộ điều khiến Fuzzy —
Bộ điều khiến Fuzzy - PI nhúng trên STM32f4
Dap ứng khi chạy online với Fuzzy — PI
Sai số khi chạy online với Fuzzy — PI Đáp ứng của hệ thống khi chạy online với bộ điều khiển Fuzzy —
Sai số của hệ thống khi chạy online với bộ điều khiển Fuzzy - PI Sơ đô hệ thống điều khiến
So đồ nối dây RC Servo với Arduino Cơ cầu kẹp mẫu vải
Cơ cau nâng hạ tải trọng Giao diện điều khiển Kẹp mẫu vải
Tải trọng đè lên mẫu vải Nâng tải trọng ta khỏi mẫu vải Đo góc phục hồi nhàu
Kết quả đo góc phục hồi nhàu
Kêt quả 10 lần đo góc hôi nhàu cho một mâu vải
MỞ DAU
1.1 Đặt vẫn đề Nhàu hay nếp gấp của vật liệu dệt may là một hiệu ứng phức tạp liên quan đến độ bền kéo, nén, uốn và ứng suất xoăn Phục hồi nhàu là một thuộc tính của vải nhằm chỉ ra khả năng của vải có thé trở lại vị trí ban đầu sau khi đã bị nhau Máy đo độ hồi nhàu của vải là một thiết bị chuyên dùng trong ngành dệt may để đo độ hồi nhàu băng cách đo góc phục hồi của mẫu vải theo tiêu chuẩn Nếu góc băng 0° nghĩa là sự phục hồi nhàu bằng không, còn nếu góc là 180° thì sự phục hồi nhàu là hoàn toàn.
Trong luận văn này, một phương án tự động hóa đã được nghiên cứu dé xuất trong việc đo góc hồi nhàu của vải là phương án sử dụng xử lý ảnh trong việc đo đạc Việc ứng dụng xử lý ảnh từ thư viện mở OpenCV để đo góc phục hồi của mẫu vai, đồng thời thiết kế, chế tạo, điều khiến máy đo độ hồi nhàu của vải với năm mẫu vải cho một lần đo Kết quả nghiên cứu sẽ đưa ra một giải pháp tự động hóa bằng cách sử dụng công nghệ xử lý ảnh dé đo góc phục hồi của vải Ngoài ra, với việc kết hợp điều khiến các cơ cau cơ khí trong máy đo còn mở ra một hướng mới để tự động hóa máy đo độ hồi nhàu và hướng phát triển hơn nữa là việc máy đo này có thé thay thé các loại máy thủ công đang chiếm đa số trên thị trường hiện nay.
1.2 Tính cấp thiết của đề tài Xử lý ảnh là một lĩnh vực khoa học đã xuất hiện từ lâu và được ứng dụng nhiều trong y học, khoa học vũ trụ và dự báo thời tiết Ngày nay, sự phát triển của kỹ thuật điện tử đã cho ra đời nhiều loại camera và cảm biến hình ảnh có độ phân giải cao và tốc độ lay ảnh nhanh, với giá cả phù hợp tùy hãng sản xuất và tùy mức độ thông minh của thiết bị, chất lượng hình ảnh, từ đó đã cho phép xử lý ảnh được ứng dụng nhiều hơn vào các lĩnh vực trong cuộc sống.
Tuy nhiên, ở Việt Nam hiện nay, xử lý ảnh vẫn còn là một lĩnh vực khá mới mẻ và đang bat dau phat triên Vì vậy, việc nghiên cứu, khai thác các ứng dung của xử lý ảnh sẽ mở ra nhiều cơ hội để tạo ra thêm nhiều thiết bị phục vụ nhu cầu cuộc sống.
Khái niệm về máy đo độ hồi nhàu của vải còn khá mới mẻ trong cuộc sống, tuy nhiên trong ngành dệt may, nó là công cụ rất quan trọng trong việc xác định đặc tính của từng loại vải Vấn đề tự động hóa trong điều khiển và giám sát các thiết bị nói chung là một trong những giải pháp hàng dau trong sự nghiệp công nghiệp hóa và hiện đại hóa ở Việt Nam hiện nay Do đó, luận văn này đưa ra một mô hình tự động hóa cho hệ thống đo độ hồi nhàu của vải bằng cách sử dụng công nghệ xử lý ảnh kết hợp với việc đo nhiều mẫu trong cùng khoảng thời gian cho phép nhằm đáp ứng các van dé thực tế nêu trên.
1.3 Mục tiêu của đề tài Đề tài được thực hiện hướng đến 5 mục tiêu chính:
- Tìm hiểu và dé xuất phương án tự động hóa việc đo độ hồi nhàu của vải băng cách ứng dụng công nghệ xử lý ảnh, các phương pháp phân tích, nhận dạng ảnh.
Nghiên cứu lựa chọn camera phù hợp với đề tài.
- Ứng dụng thư viện OpenCV tìm giải thuật giải quyết bài toán đo góc mẫu vải từ hình ảnh chụp được của camera.
- Độ chính xác: sai số không quá 6 độ so với các máy cơ sẵn có.
- Khảo sát và lựa chọn nguồn sáng phù hợp, tìm hiểu phương án bố trí nguồn sáng phù hợp để có được kết quả đo đạc chính xác như mong muốn.
- Điều khiến chính xác vị trí camera đến đúng vi tri can do, tu động hóa khâu gap tai trong va đặt, dỡ tải trọng lên mẫu vai cần đo nhằm mục đích hạn chế tối đa sai số do người đo gây ra.
Nội dung nghiên cứu của đề tài bao gồm: ơ Camera và xử lý ảnh:
+ Lựa chọn camera phù hợp trong việc đo độ hồi nhàu của vải (Độ chính xác: sai lệch không quá 6 độ so với các máy cơ sẵn có)
+ Do góc của mẫu vải
+ GIới hạn loại vải: vải dệt.
- Kết cau cơ khí của máy và điều khiến:
+ Điều khiến chính xác vị trí camera đến đúng các vị trí cần đo (sai số vị tri
+ Điều khiến chính xác vị trí hệ thống gap, định vi và hệ thống thả/ gap đối trọng lên các mẫu vải can đo.
Tìm hiểu các phương pháp tự động hóa trong việc đo góc hồi nhàu của vải.
Tìm hiểu lý thuyết xử lý ảnh, các phương pháp phân tích, nhận dạng ảnh.
Tìm hiểu các phương pháp điều khiến vị trí.
Thử nghiệm phương pháp với mô hình đơn giản.
- Thực hiện mồ hình sản phẩm hoàn chỉnh và kiểm tra khả năng hoạt động, độ chính xác.
- Đề tài được thực hiện nhằm tiếp cận, học hỏi công nghệ xử lý ảnh còn mới mẻ và tìm kiếm phương án khả thi để chế tạo máy đo độ hồi nhàu của vải phục vụ nhu cầu của ngành dệt may trong nước với mức đầu tư thấp hơn.
Nội dung luận văn gồm 6 chương:
Chương 1 : Mở dau Chương 2 : Tổng quan Chương 3 : Ứng dụng xử lý ảnh trong tự động hóa việc đo góc hồi nhàu Chương 4 : Thiết kế chế tao và điều khiến máy đo độ hồi nhàu của vải
Chương 5 : Vận hành máy va thử nghiệm
Chương 6 : Kết luận và hướng nghiên cứu phát triển
TONG QUAN
2.1 Giới thiệu máy đo độ hồi nhàu vai May đo độ hồi nhàu vải là một thiết bị chuyên dùng trong ngành dệt may dé đo độ hồi nhàu của vải bang cách đo góc phục hồi của mẫu vải theo tiêu chuẩn ISO 2313:1972 Một mẫu vải sau khi bị gấp lại sẽ có xu hướng trở lại vị trí ban đầu, hiện tượng nảy liên quan đến sự phục hồi nhàu của mẫu vải.
Phục hồi nhàu là một trong những tính năng quan trọng nhất của vải mà cần phải được đánh giá thường xuyên để nâng cao chất lượng và phát triển sản phẩm.
Nó thường được do bằng cách theo dõi những thay đổi trong góc nhăn của một mẫu vải gấp trong một thời gian nhất định. Để đo được độ hồi nhàu vải cần phải đo được góc phục hồi của mẫu vải, nếu góc bang 0° nghĩa là sự phục hồi nhàu bằng không, còn nếu góc là 180° thì sự phục hồi nhàu là hoàn toàn Phục hồi nhau phụ thuộc vào quá trình lắp đặt, xoắn sợi, áp lực, thời gian Thông thường phục hồi nhau ở sợi dọc lớn hon sợi ngang.
2.2 Quy trình đo độ hồi nhàu vải
Góc hỏi nhàu của vải (tính bang độ): là khả năng phục hỏi lại trạng thái ban đầu của mẫu thử (vải) dưới tác dụng lực nén quy định, thời gian nén quy định.
Tiêu chuẩn ISO: 2313 — 72, AAT CC 66 - 98.
2.2.3 Thiết bị, phương tiện thử liên quan Dụng cụ đo góc hồi nhàu “CREASE RECOVERY TESTER”.
Chuan bi 20 mau thtr, 10 mau bang doc (5 bang phai, 5 bang trai) va 10 mau bang ngang (5 bang phai, 5 bang trai).
Sử dụng dưỡng 40 x 15mm dé chuẩn bị mẫu thử trên vải có chiều dài song song với hướng dọc hoặc song song với hướng ngang, sao cho các mẫu thử không trùng hệ sợi doc, sợi ngang Dùng kéo cat đúng kích thước 40mm x 15mm Đánh dau mẫu phải, mẫu trái.
Bước 1: Chuẩn bị mẫu thử - băng dọc (Đã đánh dau phai) Bước 2: Gap đôi mẫu mặt phải vào mặt phải đặt một miếng giấy lót vào giữa 2 mặt theo chiều dài mẫu.
Bước 3: Dùng kẹp để kẹp hai mẫu vừa gấp (kẹp không quá 5mm vào mép mẫu thử, đưa mẫu thử vào vị trí nén mẫu.
Bước 4: Dùng tải trọng ION = 1.019 kg (tiêu chuẩn ISO 2313:1972), ha tải trọng xuốn nén mẫu.
Bước 5: Dùng đồng hồ canh thời gian va rút kẹp ra khỏi mẫu.
Bước 6: Canh đồng hồ nén mẫu trong thời gian 5 phút + 5 giây.
Bước 7: Sau 5 phút, nhẹ nhàng nhac quả tạ nén mẫu lên và dùng kẹp gap mẫu ra khỏi vị trí rồi đặt lên giá giữ mẫu, sao cho 1⁄4 thân của mẫu vừa bị gấp nén được ở trạng thái tự do, canh đồng hỗ dé mẫu phục hồi trong thời gian 5 phút + 5 giây.
Bước 8: Sau 5 phút điều phan tự do của mẫu về trạng thái thang đứng, sao cho mép dưới của mẫu song song với gờ đo, đọc góc đo tương ứng ở gờ đo, nếu mép mẫu vặn, chỉnh vị trí mép mẫu cắt chéo với gờ đo rồi đọc góc đo tương ứng ở gờ đo.
Tiến hành tương tự từ bước 1 tới bước 8 năm mẫu doc trái còn lại ( gap doi mat trai vao mat trai).
Tiến hành các mẫu chiều ngang tương tự như các mẫu chiều dọc.
2.2.5 Kết thúc thí nghiệm Kết quả là trung bình cộng 5 lần đo cho mỗi mặt vải.
Góc hồi nhàu phải có:
+ Dọc phải, trái+ Ngang phải, trái
Sau khi tính kết quả nếu phép đo sai lệch + 10° thì phải làm lại thí nghiệm, kết quả lay làm tròn đến 1° Ghi kết quả vào biểu mẫu quy định.
2.2.6 Quy trình đo độ hồi nhau vai trên máy FABRIC CREASE TESTER Nx
- Su dụng dưỡng có kích thước 40 x 15mm.
- Dùng bút kẻ lại đúng kích thước trên vải.
Hình 2.2 Kẻ kích thước trên vải.
- Dùng kéo cắt đúng kích thước đã kẻ.
- Đặt tải trọng chuẩn lên thiết bị đè mẫu vải.
Hình 2.4 Đặt tải trọng chuẩn 10N.
- Gap đôi mau vải và đặt một miêng lót bia mỏng vào giữa.
Hình 2.5 Gap đôi mau vai.
- Dat mau vải vào dưới tải trọng chuan va dùng đông hô bam giây canh thời gian trong 5 phút Sau 5 phút dùng kẹp để lấy mẫu vải ra.
Hình 2.6 Dùng kẹp lẫy mẫu vải.
- Đặt mâu vải vào vi tri đo góc.
Hình 2.7 Dat mâu vải vào vi trí đo góc.
- Đợi mẫu vải phục hồi sau 5 phút và bắt đầu đọc góc đo sự phục hồi nhàu.
2.3 Một số loại máy đo độ hồi nhàu vải trên thị trường
+ Kích thước mẫu thử: 40 x 15mm.
PRESTOTM
+ Kích thước mẫu thử: 40 x 15mm và 50 x 25mm
+ Kích thước mẫu thử: 40 x 15mm
+ Kích thước mẫu thử: 40 x 15mm
2.4 Sơ lược về xử lý ảnh Một hệ thống xử lý ảnh điển hình được cho trên hình vẽ sau:
P Thu nhận = Phân tích „| Nhận ảnh (Camera ảnh ảnh dạng
Hình 2.13: Sơ đồ hệ thông xử lý ảnh.
Từ hình vẽ ta thay một hệ thống xử lý ảnh bao gôm thu nhận ảnh, số hóa anh, phân tích ảnh và cuối cùng là quyết định (tùy thuộc vào yêu câu ứng dụng cụ thể mà đưa ra quyết định cho phù hợp).
- Thu nhận ảnh và số hóa Việc thu nhận ảnh có thé thông qua camera Các camera có thé hoặc là tương tự (loại camera ống kiểu CCIR) hoặc là số (loại camera kiểu CCD_ Charge Coupled Device) Ảnh cũng có thé được thu qua các thiết bị khác như máy quét v v Nếu ảnh nhận được là tương tự nó phải được số hóa nhờ quá trình lẫy mẫu và lượng tử hóa trước khi phân tích, xử lý hay lưu trữ ảnh.
- Phân tích ảnh Ở giai đoạn này ảnh được xử lý theo nhiều công đoạn nhỏ như: cải thiện ảnh,khôi phục anh dé làm nỗi bật một số đặc tính chính của ảnh hay làm ảnh gan với trạng thái gốc Tiếp theo là phát hiện các đặc tính như biên, phân vùng.
- Hệ quyết định Cuối cùng tùy theo mục đích của ứng dụng, sẽ là giai đoạn nhận dạng hay các quyết định khác.
2.4.1 Thu nhận ảnh và lưu trữ ảnh
2.4.1.1 Thu nhận ảnh Ảnh có thể được thu nhận qua camera ở dạng tín hiệu tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR) với tần số 1/25 , mỗi ảnh 625 dòng hoặc ở dạng tín hiệu số (loại CCD) là loại photodiode tạo ra cường độ ánh sáng tại mỗi điểm ảnh Mặt khác, ảnh cũng có thể tiếp nhận từ vệ tinh qua các bộ cam ứng (sensor), có thể quét ảnh từ ảnh chụp bang máy tính quét ảnh ( scaner).
Cau tạo của camera (Webcam):
Webcam (Web camera) được hiểu như một thiết bị thu nhận anh dưới dạng tín hiệu số cấu tạo chung như sau:
- Ong kinh (Lens): thuong lam bang vật liệu dẻo, có thé điều chỉnh tiêu cự của camera băng cách xoay ống kính.
- Cảm bién hình ảnh (Image Sensor): có thé la CCD (Charge-Coupled Device) hay la CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor).
- Một số thiết bị khác.
Cảm biến hình ảnh là thiết bị có khả năng chụp và số hóa hình ảnh dựa trên nguyên lý tích điện dưới tác dụng của ánh sáng ( hình ảnh ) thu nhận được sau đó được số hóa thông qua tín hiệu điện đã được chuyển đối Trên nguyên tắc làm việc chung đó, cảm biến hình ảnh được chia làm hai loại: CCD và CMOS Hai cảm biến này được chế tạo theo hai kỹ thuật hoàn toàn khác nhau.
Trong thực tế hiện nay, không ít người trong chúng ta nghĩ rằng camera CCD có công nghệ tiên tiền hơn camera CMOS Thực chất, điều này không hắn đúng bởi vì mỗi công nghệ đều có ưu nhược điểm, thế mạnh riêng tùy theo nhu cầu và ứng dụng.
Cảm biến CCD: là cảm biến chuyển đổi hình ảnh quang học sang tín hiệu điện trong các máy thu nhận hình ảnh.
Phần tử quan trọng nhất của cảm biến CCD là photodiode thực hiện chuyển đổi ánh sáng sang điện tích Nó cùng loại với photodiode trong Pin mặt trời Điểm khác ở chỗ được chế ra ở dạng siêu nhỏ dé thu nhận điểm anh trong tam ảnh chung, và ở giải pháp kỹ thuật dé cho ra ảnh trung thực nhất có thé, và điểm quan trọng nhất: nó hoạt động theo cơ chế của thanh ghi dịch.
Cảm biến CCD thực hiện biến đối ánh sáng tới thành tín hiệu điện nhờ các photodiode và các mạch hỗ trợ Nó được thiết kế và chế tạo theo công nghệ vi mạch hay công nghệ microchip, trên nền đơn tinh thé silicon, tương tự các chip khác như bộ xử lý trung tâm (CPU) của máy tính, chip nhớ Bề mặt chip CCD là mảng các pIxel điện tử để thu nhận hình ảnh Ví dụ chip CCD có kích thước 2.5 x 2.5 cm thì có thé có 1024x1024 hay là 2048 x 2048 pixel trên bể mặt Ngày nay photodiode có dạng bề mặt vuông, chữ nhật hoặc đa giác, kích thước từ 1,4 wm đến hơn 20 um, cho phép dat mật độ cao cỡ mega pixel cho một CCD có diện tích | inch vuông, ma trong khẩu ngữ quen gọi chỉ số Mega là "cham" của máy ảnh số Mật độ pixel xác định độ phân giải hình ảnh Mặt khác công nghệ vi xử lý đã thực hiện nội suy điểm ảnh đến giới hạn mà độ chính xác của chuyển đổi ánh sáng sang điện tích cho phép, tức là số pixel ảnh xuất ra cao hơn số photodiode của chip.
Suất hấp thụ ánh sáng cua photodiode trong CCD kha cao, đạt 70% lượng ánh sáng tới, tuyệt hon phim màu chỉ cỡ 2 - 10 % Nhờ vậy có thể chụp ảnh tại nơi thiếu ánh sáng.
Cảm biến CCD màu hoặc cảm biến dành riêng cho vùng pho ánh sáng xác định,thì phải bố trí lọc ánh sáng Cảm biến màu trong camera chuyên nghiệp thi tách ánh sáng trước khi đưa lên cảm biến, và bố trí cảm biến riêng cho vùng pho đó Cảm biến mau thông thường thì phủ mảng lọc màu, ví dụ mang lọc màu kiểu Bayer.
Hình 2.14: Mang lọc màu RGB kiểu Bayer trên một cảm biến CCD Các photo hình ảnh cho qua một cau trúc cổng da tinh thé trong suốt và được hấp thụ trong tinh thé silic, do đó tao nên một cap lỗ electron Các quang điện tử tao ra được tap hợp vào các photosite, lượng điện tích được tap hợp trong mỗi photosite ty lệ với cường độ chiều sáng tại điểm đó Một sensor quét dòng điển hình gom mot hàng các phân tử anh photosite, hai cổng truyền được sử dung dé chốt lại nội dung của các phan tử hình ảnh vào các thanh ghi vận chuyển và một cong nối ra được sử dụng để chốt nội dung của các thanh ghi vận chuyển vào bộ khuyếch đại, lối ra của bộ khuyếch đại này là một tín hiệu điện áp tỷ lệ với các nội dung của hàng photosites.
Các camera quét dòng chi cho ra một dòng hình anh của hình ảnh lối vào.
Những thiết bị này đặc biệt phù hợp cho các ứng dụng mà các đối tượng chuyển động qua sensor (như trong các băng truyền) Sự chuyển động của một đối tượng theo hướng vuông góc với sensor tạo ra hình ảnh hai chiều Các sensor quét dòng có độ phân giải thấp 32x3, trung bình 256x256 và cao 480 phân tử ảnh và các sensor thí nghiệm CCD có khả năng đạt được độ phân giải khoảng 1024x1024 hay cao hơn. Ở day, ta ký hiệu ảnh lối ra hai chiều của camera hay thiết bị cho ảnh khác là f(x,y) trong đó x, y biểu thi toa độ khong gian (vi du mat phang anh) va gia tri f tai điểm (x,y) bat kỳ ty lệ với toa độ (cường độ sáng) của hình anh tại điểm đó.
Hình 2.15: Quy ước tọa độ cho một điểm ảnh.
Dé máy tính có thé xử lý, hàm ảnh (x,y) phải được số hoá cả về không gian lan biên độ (cường độ) Việc số hoá các tọa độ không gian (x,y) được coi như là việc lay mẫu hình anh, trong khi đó việc số hoá biên độ được coi là lượng tử hoá cường độ cho những hình ảnh đơn sắc và phản ảnh bản chất của các ảnh này là biến thiên từ đen tới trăng theo các mức xám khác nhau Hai thuật ngữ cường độ sáng và mức xám có thé dùng hoán chuyền cho nhau.
Cảm biến CMOS: cũng giống như cảm biến CCD, CMOS cũng hấp thụ ánh sáng thông qua mảng diode quang Tuy nhiên, bên trong mỗi pixel diode này được tích hợp một mạch khuếch đại, lọc nhiễu và mạch số hóa dé có thé tự động dò tìm photon ánh sáng hap thụ được chuyển đối thành điện áp và trực tiếp truyền tín hiệu đến ngố ra Vì thế tín hiệu điện ở ngố ra là tín hiệu ở dạng SỐ.
Trong lịch sử, cảm biến CMOS luôn được cho là có chất lượng ảnh chụp thấp hơn so với CCD, nhưng các đột phá về công nghệ mới đã khiến cho chất lượng của CMOS hiện đại trở nên ngang băng hoặc thậm chí là vượt qua cả tiêu chuẩn của CCD Với nhiều tính năng được tích hợp sẵn hơn là CCD, cảm bién CMOS hoạt động hiệu quả hơn, cần ít điện năng hơn và chụp ảnh tốc độ cao tốt hon CCD.
VIỆC ĐO GÓC HOI NHÀU
3.1 Giới thiệu thư viện mở OpenCV
3.1.1 Thế nào là thị giác máy Thị giác máy là một lĩnh vực đa dạng và đang rất phát triển Khái niệm thị giác máy (Computer vision) có liên quan tới nhiều ngành học và hướng nghiên cứu khác nhau Từ những năm 1970 khi mà năng lực tính toán của máy tính ngày càng trở nên mạnh mẽ hon, các máy tính lúc này có thé xử lý được những tập dữ liệu lớn như các hình ảnh, các đoạn phim thì khái niệm và kỹ thuật về thị giác máy ngày càng được nhắc đến và nghiên cứu nhiều hơn cho tới ngày nay Hiện tại, lĩnh vực này được các chuyên gia đánh giá là vẫn còn mới mẻ và sẽ có rất nhiều thay đổi trong thời gian tới.
Linh vực nghiên cứu của thị giác máy rất rộng, và đặc điểm chung là các bài toán về thị giác máy tính đều không có một đề bài chung và cách giải duy nhất Mỗi giải pháp giải quyết vấn đều được một kết quả nhất định cho những trường hợp cụ thé Ta có thé thay sự tương quan giữa thị giác máy với các lĩnh khác.
OpenCV là một thư viện xử lý ảnh nguồn mở của Intel nó phục vu cho việc nghiên cứu hay phát triển về thị giác máy tính Tối ưu hóa va xử lí các ứng dụng trong thời gian thực Giúp cho việc xây dựng các ứng dụng xử lí ảnh, thị giác máy tính, một cách nhanh hơn OpenCV có hơn 500 hàm khác nhau, được chia làm nhiều phần phục vụ các công việc như: xử lí hình ảnh y tế, an ninh, camera quan sát, nhận diện, robots,
Intel đưa ra phiên bản OpenCV đầu tiên vào năm 1999 Ban đầu nó yêu cầu phải có thư viện xử lý ảnh của Intel Sau đó vì sự lệ thuộc này mà họ đã phải gỡ bỏ va bây giờ chúng ta có thé sử dụng thư viện này hoan toàn độc lập OpenCV rat đa dạng, nó hỗ trợ rất nhiều hệ điều hành như: Window, Linux va MacOSX.
Ké tir khi duoc gidi thigu vao thang 1 nam 1999, OpenCV da dugc su dung trong rất nhiều ứng dụng, các sản phẩm và các nghiên cứu Vi dụ trong lĩnh vực hàng không vũ trụ, bản đồ web, sử dụng giảm nhiễu trong y học, phân tích đối tượng, an ninh, hệ thống dò tìm, theo dõi tự động và hệ thống bảo mật, quản lý hệ thống sản xuất, xử lý camera, ứng dụng trong quân sự, hệ thống hàng không không người lái, trên mặt đất, các tàu ngâm Ngoài ra, nó còn được sử dụng trong nhận dạng âm thanh OpenCV còn là một chìa khóa quan trọng trong các rô bốt sử dụng thị giác máy như Stanford, Asimo.
` ¿ ve@ se? se? se? se? se? a 3 cè è è è è & é sf ns 2q KS es
Os tà ge? L2 Px ¿° g? &€ ys Er D s i) S gy le) i 1 1 L 1 1 1 1 1
Hình 3.1: Quá trình phát triển của OpenCV Đầu tiên chúng ta phải hiểu: OpenCV là mã nguồn mở và chúng ta không phải trả bất cứ một đồng nào cho nó Tất cả chúng ta đều có thể sử dụng OpenCV tùy theo việc chúng ta sử dụng nó như thế nào và vào việc gi.
3.1.3 Ly do lwa chon OpenCV
Thị trường thị giác máy đang ngày càng mở rộng và liên tục phát triển Thu viện tiêu chuẩn sẽ tạo ra các ứng dụng mới và các giải pháp xử lý dễ dàng hơn. Đặc biệt tối ưu khi sử dụng cau trúc của Intel.
Tạo ra các mẫu ứng dụng băng các thư viện được cập nhật thường xuyên và thực hiện được các thuật toán rất nặng như dò tìm khuôn mặt Có rất nhiều công nghệ hiện đại và các công ty lớn su dụng thư viện OpenCV trong ứng dụng cua mình (điển hình như Intel, Microsoft, IBM, Siemens, Google v v.) và các trung tâm nghiên cứu như (Stanford, MIT, CMU, Cambridge, INRIA )
Hơn 14000 thành viên trên forum OpenCVyahoogroups.com với trung bình 10 đến 20 bức thông điệp được trao đổi hàng ngày Điều đó có thể khăng định OpenCV thực sự đã góp phan vô cùng lớn trong lĩnh vực thị giác máy.
3.1.4 Cầu trúc và nội dung của OpenCV Dé hiểu OpenCV làm việc như thế nào chúng ta bắt dau từ sự phân chia cau trúc va nội dung cua OpenCV.
Các hàm về xử lý Các thuật toán học Các hàm và thủ tục ảnh và giải thuật về máy, bao gôm các bộ làm việc với file ảnh thị giác máy tính phân cụm phân loại và file video thông kê
Các câu trúc dữ liệu cơ bản, câu trac XML, các ham vê đô họa
Hình 3.2: Cấu trúc cơ sở của OpenCV CV (computer vision) là thành phần chứa những xử lý ảnh cơ sở và thuật toán thị giác máy ở mức cao.
MLL (machine learning library) là thư viện machine learning, cái này bao gồm rất nhiều lớp thong kê và gộp các công cụ xử lý.
HighGUI chứa các thủ tục vào ra và các hàm dùng cho việc lưu trữ và tải ảnh video.
CXCore chứa cấu trúc và nội dung dữ liệu cơ sở, bao gém các dang dữ liệu co bản rõ ràng Ví dụ cau trúc dữ liệu về ảnh, điểm, hình chữ nhật được xác định trong file cxtypes.h CXCORE chứa các phép toán đại số tuyến tính và thống kê, các hàm lưu trữ lâu dài ( persistence fun ) và các lỗi thao tác Có điều lạ lùng thay là các hàm đồ họa được dùng cho việc vẽ ảnh cũng được lưu trữ tại đây.
OpenCV cung cấp các hàm mà cho phép chúng ta tương tác trực tiếp với hệ điều hành, các file hệ thống, các phần cứng như Webcam Các hàm này năm trong
23 thư viện HighGUI, HighGUI cho phép mở một window, hiển thị bức ảnh, đọc các file liên quan đến đồ hoạ (anh, video) các file ảnh như jpg, bmp v v các file video như avi, wma, mp4, dat v v Ngoài ra nó còn xử lý các sự kiện chuột, bàn phím,
OpenCV còn cho phép chúng ta lựa chọn thuật toán linh động hơn bằng cách cung cấp các hàm tạo thanh trượt slider, switch v v Dé làm việc với OpenCV trước hết phải học các hàm trong thư viện này.
THIET KE, CHE TẠO VÀ DIEU KHIEN MAY DO ĐỘ HOI NHAU CUA VAI
4.1 Cac phương án thiết kế - Các phương án thiết kế được đưa ra dựa theo tiêu chuẩn BSEN: 22313 — 92, ISO 139 — 92 và tiêu chuẩn ISO: 2313 — 72, AAT CC 66 - 98 về việc đo độ hồi nhàu vải Bao gồm 2 phan chính:
+ Phần nâng hạ tải trọng: Đảm bảo trọng lượng TƠN đè lên mẫu vải.
+ Phan đo góc hồi nhàu: Đã nêu ở chương 3 với phương án sử dụng xử lý ảnh.
- Ý tưởng của phương án 1 được đưa ra như sau:
+ Phần khung: Sử dụng nhôm định hình.
+ Phân nâng hạ tải trọng: Dùng 2 khâu tịnh tiến, đảm bảo việc gắp tải trọng đến đúng vị trí đặt mẫu vải.
+ Phần đo góc hồi nhàu: Camera được giữ cố định tại một ví trí, đảm bảo việc đo góc hồi nhàu bang xử lý ảnh.
+ Phần kẹp mẫu vải: Sử dụng 1 động cơ RC Servo kẹp mẫu vải tại vị trí ban đầu.
+ Vì camera được đặt cố định nên việc do sóc hồi nhàu được thực hiện trong môi trường tĩnh, ít bị nhiễu nên kết quả tốt hơn.
+ Trong một lần đo chi đo được 1 mẫu trong khi quá trình đo độ hồi nhàu được thực hiện với 20 mẫu cho một loại vải.
+ Việc điều khiến khá phức tạp với việc sử dụng cơ cấu 2 khâu tịnh tiễn dé gap tải trọng.
- Ý tưởng của phương án 2 được đưa ra như sau:
+ Phần khung: Sử dụng nhôm định hình.
+ Phan nâng hạ tải trọng: Dùng 5 nam châm điện kết hop với cơ cau nâng ha sử dụng vítme, đảm bảo việc đưa tải trọng đến đúng các vị trí đặt mẫu vải.
+ Phần đo óc hồi nhàu: Camera được điều khiến đến 5 vị trí đặt mẫu vải, dam bảo việc đo góc hồi nhàu băng xử lý ảnh.
+ Phần kẹp mẫu vải: Sử dụng 5 động cơ RC Servo kẹp mẫu vải tại vị trí ban dau.
+ Trong một lần đo sẽ đo được 5 mẫu, điều này là phù hợp vì theo tiêu chuẩn đo độ hồi nhau đã nêu ở chương 2, để đo độ hồi nhàu vải cần đến 20 mẫu trong đó bao gồm 10 mau băng dọc (5 băng trái , 5 băng phải) và 10 mẫu băng ngang (5 băng trái, 5 băng phải).
+ Các kết quả thu được đồng đều và thuận tiện hơn khi đo 5 mẫu vải trong | lan.
+ Việc điều khiến vi trí camera đến các vị trí đặt mẫu vải sé dé dàng hơn vì khối lượng của camera rất nhẹ.
+ Vì camera không cố định nên khi xử lý ảnh dé đo góc héi nhàu thường bị nhiễu, ảnh hưởng đến kết quả đo.
- Ý tưởng của phương án 3 được đưa ra như sau:
+ Phần khung: Sử dụng nhôm định hình.
+ Phan nâng hạ tải trọng: Dùng 5 nam châm điện kết hop với cơ cau nâng ha sử dụng vítme, được bồ trí trên một mâm quay 5 vi tri đảm bảo việc đưa mẫu vải đến đúng vị trí camera dé đo.
+ Phần đo sóc hồi nhàu: Camera được giữ cố định, đảm bảo việc do sóc hồi nhàu băng xử lý ảnh.
+ Phần kẹp mẫu vải: Sử dụng 5 động cơ RC Servo kẹp mẫu vải tại vị trí ban đầu trên mâm quay.
+ Trong một lần đo sẽ đo được 5 mẫu.
+ Các kết quả thu được đồng đều và thuận tiện hơn khi đo 5 mẫu trong | lần.
+ Cơ cau mâm quay bố trí nhiều chi tiết nên khá phức tạp và công kênh.
+ Việc điều khiển mâm quay đến đúng vị trí camera trở nên phức tạp do mâm quay nặng (có thêm 5 tải trọng) và kiểm soát momen quán tính của mâm quay là điều không hề đơn giản.
- Ý tưởng của phương án 4 được đưa ra gần giống như phương án 2, với sự thay đổi ở phần đo góc héi nhau, thay vì điều khiến 1 camera đến 5 vị tri do ta dùng 5 camera tại 5 vi tri đo.
+ Trong một lần đo sẽ đo được 5 mẫu.
+ Các kết quả thu được đồng đều và thuận tiện hơn khi đo 5 mẫu trong | lần.
+ Sử dụng 5 camera không phải là một phương án mang tính kinh tế, ngoài ra việc xử lý ảnh với 5 camera trên máy tính cũng gặp nhiều khó khăn.
- Trong 4 phương án được đưa ra thì phương án 2 được chon vì có nhiễu ưu điểm hơn 3 phương án còn lại Nhược điểm của phương án 2 có thể được khắc phục hoặc giảm thiểu ảnh hưởng, điều này phụ thuộc vào việc điều khiến vị trí camera.
Tuy chưa thé là phương án tối ưu nhưng phương án 2 đáp ứng được các yêu cầu của quá trình đo độ hồi nhàu vải và mục tiêu của Luận văn này.
4.2 Máy thực tế Dựa trên ý tưởng được đưa ra ở phương án 2, việc chế tạo máy đo độ hồi nhàu vải được thê hiện ở hình dưới:
Hình 4.2: Máy nhìn từ mặt trước
+ 1: Khung, được lam băng nhôm định hình 30x30 mm.
+ 3: Thanh trượt bị + 4: Nam châm điện + 5: Động cơ DC nâng hạ tải trọng
+ 6: Cơ cầu kẹp mẫu vải + 7: Tải trọng đè mẫu vải
+9: Động cơ điều khiến vị trí camera 4.3 Điều khiến vị trí camera
- Theo tiêu chuẩn đo độ hồi nhàu thì sau khi nâng tải trọng LON ra khỏi mẫu vải, tiếp tục để mẫu vải phục hồi lại trong 5 phút, sau đó bat đầu đo góc phục hồi với sai số thời gian đo là không quá 5 giây.
4.3.1 Các phương án điều khiến
4.3.1.1 Sử dụng động cơ bước
Nếu sử dụng động cơ bước (vi bước) dé điều khiến vị trí camera sẽ có những ưu điểm và khuyết điểm sau:
+ Có thé điều khiến chính xác góc quay.
+ Động cơ bước gây ra nhiễu nhiễu và rung động.
+ Điều khiến động cơ bước vòng hở nên dễ gấp ra sai số, đối với phương án 2 việc điều khién camera đến 5 vị trí có thé gây sai số cộng dồn.
+ Có thể dùng thước quang để giám sát vị trí camera, tuy nhiên giá thành của thước quang trên thị trường không hề rẻ.
4.3.1.2 Sử dụng động cơ DC Servo
Nếu sử dụng động co DC Servo để điều khiến vị trí camera sẽ có những ưu điểm và khuyết điểm sau:
+ Điều khiến vòng kín, kiểm soát bang encoder nên ít sai số hon so với động cơ bước.
+ Có thé điều khiến chính xác góc quay.
+ Có thể hoạt động ở tốc độ cao.
+ Điều khiến phức tạp hơn so với động cơ bước.
4.3.1.3 Lựa chọn phương án Trong 2 phương án được đưa ra thì phương án sử dụng động cơ DC được chọn vì phương án này có nhiều ưu điểm hơn Đối với việc điều khiến vi trí camera trong máy đo độ hồi nhàu thì điều khiến vòng kín có kiểm soát sẽ có độ tin cậy cao hơn so với điều khiến vòng hở.
4.3.2 Điều kiện của bộ điều khiến 4.3.2.1 Điều kiện về thời gian
- Quá trình đo độ hồi nhàu được thực hiện với ràng buộc thời gian không quá 5 giây cho | lần đo của 1 mẫu vải Trong đó, việc đo góc phục hồi băng xử lý ảnh tối thiểu diễn ra trong vòng 2 giây nên việc thiết kế bộ điều khiến để điều khiến vị trí camera đến vị trí đo góc phục hồi phải đạt được với thời gian tối đa là 3 giây.
4.3.2.2 Điều kiện về vị trí - Trong máy đo độ hồi nhàu được thiết kế theo phương án 2, camera được đặt cách vị trí mẫu vải 30 mm, các vi trí của 5 mẫu vải được bố trí cách nhau 60 mm, thể hiện như hình dưới:
Hình 4.3: Vị trí đặt các mẫu vải
+ 1:18 vị trí ban đầu của camera + 2,3,4, 5, 6: lần lượt là vị trí mẫu vải thứ 1 đến thứ 5.
- Kích thước khung ảnh được chọn phải phù hợp sao cho ảnh của mẫu vải nằm trong khung ảnh và không được chong lẫn lên khung ảnh của mau vải khác.
- Camera cách vị trí đặt mẫu vải 30 mm thì khung ảnh phù hợp được chọn có kích thước: 640 x 480 pixel.
- Bảng khảo sát dưới đây đưa ra mỗi quan hệ giữa sai số vị trí với sai số góc đo từ thực nghiệm:
Gúc -3 mm -2 mm -ẽl mm 1 mm 2 mm 3 mm
- Nhận xét: Từ bang trên ta thay với sai sô vi trí camera nhỏ hon + 2mm thì sai số góc đo độ hồi nhàu nhỏ hơn + 6° Phù hợp với mục tiêu mà đề tài đã đặt ra.
10 P+ LLÌ
PID Controller Dc motor Gain
Hình 4.9: Mô phỏng bộ điều khiến PID trên Matlab. ÍPa| Furiction Block Parameters: PID Controiler ("Sz")
This block implements continuous- and discrete-time PID control algorithms and includes advanced features such as anti-windup, external reset, and signal tracking You can tune the PID gains automatically using the 'Tune ' button (requires Simulink Control Design).
Controller: | PID vị Form: | Parallel ~|
Time domain: 11 ® Continuous-time © Discrete-time
Main PID Advanced | Data Types | State Attributes
Derivative (D): 10.8447025085359 P+riep Filter coefficient (N): 369.81559989433 lTN- 8 1
| Tune | P| | ok || cancel || Help || Apply
Hình 4.10: Chức năng tự tìm thông số PID trên Matlab.
+ Đáp ứng của hệ thông khi mô phỏng:
EE Sa eae HẠ MN Vào wa vàn Sar thế ate SON NE RE REN Ore NS Ha SOO ota XÂY HO VVG 2 Stare QUẾ SN ĐÔ lee 4 yt (Pen ne ee ee ae ene aan 4
Wee cekacosnsoseriLtennceresnsesens Tit osassecane shave SE b/20ebedateisao.Efseenaệseasz22)BVẢxedsaovez.EeeeaztEEsss-e/2g4-e1a.xe4xEA + enovegssaxe/Zi ptavesesnztspteet Tica nseiane tebe =
SI as caine sain at Ra Rwy Ree NM a a A i I eA UE Kn RS Re ee OR RMD a]
Hình 4.11: Dap ứng của hệ thong khi mô phỏng bang bộ điều khiến PID - Thiết kế bộ điều khiến PID cho hệ thống điều khiến vị trí camera như sau:
+ Bộ điều khiến PID được thiết kế trên phan mém Matlab Simulink va duoc nhúng vào board STM32F4 khi chạy thực tế.
%f : Bu#er Lhe1 Ts Becy 0 01 Strha 8u”erP oozzsg1
%f Suter ine? was xui Tanger NorcBiodtng
Ts &c; 9 Taio 3 Sting 8u®erPooeesr g2 Data Type Conversion UARTTx2
RST Counter No Ts &ec) 0
Wagung 1š 04a Compller GNUARM MOS STMS2F417 Aut Compe Oownscad ON
Ful Cnp Ease: OFF Amo mn spp ON Execution Patter Nore
Gace Ts secy.0.01 Teme Setup
Mosul: LEART Setup Hauc Sos, 115200 DMA Buffer 512512
Vedue USART! 8et20 ĐSzzứ |Rbz, 115208 DMA Setter 32512
Mòuk: USART3_Tx Paka: Sinary
Tanser Namn-Slo%hg Ts{(cz 0.01 coudke
Timer.2 Polarky: Actwe Low Pesod @c) 15900 Ts &eo)- 0
Pome Speed @4rữy 100 Type ĐP.OZr: Open Dein
Hình 4.12: Bộ điều khién PID nhúng trên STM32f4
+ Trong đó: ô Module 1: là module đọc xung encoder đưa kết quả về bộ so sỏnh. ¢ Module 2: là module nhận giá trị mong muốn đưa về bộ so sánh. ô Module 3: là module truyền dữ liệu lờn mỏy tớnh. ô Module 4: là bộ điều khiến chứa cỏc thụng số Kp, Ki, Kd. ô Module 5: là module tớn hiệu ra pwm và tớn hiệu điều chỉnh hướng dir. ô Module 6: là module khai bỏo cỏc khối chức năng sử dụng.
+ Nguyên lý hoạt động: ¢ Tín hiệu của giá tri mong muốn và tín hiệu hồi tiếp từ encoder được đưa vào bộ so sánh, kết quả ở đầu ra của bộ so sánh là sai số được đưa vào bộ điều khiến. ¢ Tín hiệu đầu ra của bộ điều khiến xuất ra xung pwm điều khiến động cơ quay đưa camera đến các vị trí mong muốn.
+ Đáp ứng khi chạy online:
Be V344 6)036.24010:40986.046006) ker WORN yoR ee ˆ YEtDEE2559E0048/5 RRNA XH2Xg109502402700E002480:10280346 2004 958090X605807003602X6049 +
Die Pevewrpceuverveusnrn! S⁄ỆVesV8bt/V,:V3Si0VpsV8lstui 2ẹ \0/8UGg480/000c94890/880 908066 “acc 35/#t6:00800/86L69/800/884 2ÿ _ SIA IẾVG20)SUEV-SOAvi cai =
BÌL 243 /2vc/3)200k6208 2 A42 : PE Oe eR ee eS eR Ee G0 EN ERS RE ES eS EE aT "ae +1
Hình 4.13: Dap ứng khi chạy online voi PID
+ Đồ thị sai số khi chạy online:
35 po Bi ơơ a oe oe ay EEE PEN, : SPSS | SUS USEC rae 016069 : SERENE TE ESTO : t2 U31015070600000069005/000 | STS RL CSA SPRY ed
2qL|: ĐỂ uy ig35406098:834405:40255:88642.42552 Ty souygggXu0g:6403003 5000805032 : TT 1 1 "ơ |
Hình 4.14: Sai số khi chạy online với PID + Đáp ứng của hệ thống khi chạy online trên máy đo độ hồi nhàu vải:
| Bs oc nh s6 in t5 85 815,2 : mm Ấ tt 8550 8078515800781 2258 : mm" neta =
Fo) Lấy LEENA ENR IHN ANS AMSA EUR RESS ES CASES SUS SENS SURES ASUS REN ESAS 4
BG | uy stossoadosestadeskb secre pone oR URE neem La) ene per tee pant tee peter e tener eae henterte tant : x9P.)S40409160.0500400160.0405% 4
100}—.- -. -:-: -: TP vụn 3/09 001881520500188% 5.0810” ĐỂ o5 i28 %0/0510108621058028 x86 T E9 8914842850166 ©0992 SEE meenseesocensme smears need D5 yp S6: 205-304 S-22A5 0y SE 4
50 eas | 0800004948004 2Ä46 DAIhtRit490094920708400/8045100/30:080046909202648/SÓ OE Ser ee ee eT Svar 2M G0SG 18033480 68/004 =|
Hình 4.15: Dap ứng của hệ thống khi chạy online với bộ điều khiến PID
+ Đồ thị sai số khi chạy online trên máy đo độ hồi nhàu vải:
Lil Cee Ce Me eT Cet Coy eee Tee CRT eee me recat Cee me ter my cr te Cee me ree eee aCe oe 759177, 7007 7/2 =
Fst 1 Se ee tee Cee ee 4 S0 me re tear meer mS Lt tee ene Cem T me ee ee rer ony me ene meet k eee eet me 24001, oe reer meen mr ferme 5
\B | fcs3/4Lca0800/8es286i8 : — Pee Cer ee ee eee era | LT ee ere er oe : Pee ee eee Cer 6 00806008 Een rt eee eer ee 4
1 D0 S66:003 eee eter eer Ce eee re meee eee Mee ene ey tạ: VÀ eee VI DEN Meee en eee eR Reagent I0 AGOE G0 ene eee ae eae ee Meee en eee ene eee eer en eee en eee =
Hình 4.16: Sai số của hệ thong khi chạy online với bộ điều khiển PID + Nhận xét: Đáp ứng của bộ điều khiển PID nhanh với thời gian nhỏ hơn 1 giây, tuy nhiên có sai số từ 0-3 mm.
4.3.4.2 Bộ điều khiến Fuzzy — PI - Kết hợp bộ điều khiến kinh điển PI với bộ điều khiển mờ (Fuzzy) ở giai đoạn tiền xử lý với mong muốn kiểm soát được sai số tốt hơn, ta có được bộ điều khiến Fuzzy — PI theo quy tắc Mamdani biểu diễn như hình dưới.
Hình 4.17: Bộ điều khiến Fuzzy — PI theo quy tắc Mamdani - Mô phỏng bộ điều khiến Fuzzy - PI cho hệ thông điều khiến vi trí camera như
+ Sơ đồ khối của bộ điều khiến:
Hình 4.18: Sơ đồ khối bộ điều khiến Fuzzy — PI we
Constant NYY\ h Fuzzy Logic Subtract du/dt Controller
Hình 4.19: Mô phỏng bộ điều khiến Fuzzy - PI cho hệ thống Tín hiệu vào của bộ điều khiển mờ: E = x,Œ)— xứ) va DE
Tín hiệu ra của bộ điêu khiên mờ: DU
Cac tập mờ tương ứng với giá tri ngôn ngữ cua các biên vao/ra:
Hình 4.20: Tap mờ cho ngố vào E
Hình 4.21: Tap mờ cho ngố vào DE
Hình 4.22: Tap mờ cho ngố ra DU
Hệ quy tắc mờ được đưa ra dựa vào kinh nghiệm:
NB NE ZE PS PB NB NB NB NM NS LE NS NB NM NS LE PS DE | ZE NM NS ZE PS PM
PS NS ZE PS PM PB PB LE, PS PM PB PB
Hình 4.23: Hệ quy tắc mờ.
Hình 4.24: Dap ứng của hệ thong khi mô phỏng băng bộ điều khiến Fuzzy —PI - Thiết kế bộ điều khiến Fuzzy - PID cho hệ thong diéu khién vi tri camera nhu
+ Bộ điều khiến Fuzzy - PI được thiết kế trên phần mém Matlab Simulink va được nhúng vào board STM32F4 khi chạy thực tế.
Bộ điều khiến Fuzzy -PI
Data Type Comerson wins Module: USART 1_1x
Pa+%et- Sinary T8nỉốr NonBlocking
*%? Guter Lihe1 “Sf #u#erLtreZ Ts &ec) 0.01 Te #eg: 201 String Suter Processing! Sree Suter Provessing2
Timer 3 fips ping [CH_A CH_8}- [06.55] Terminator RST Counter No
: Comp9er GNGARY LCD setup MOS STM32F417%
Auto Compae Oowr©ae ON Full Cap Exes: OFF wud Module: GSART3_Tx e Pamet: 8inar;
A¿#£o UM app ON Execetion ©©*£r NGre
| 2 8a& Te Geo}, 001 ©sEza Target Seu! bidouls: USART? Seno Bsus Ses: 113290 DMA Suter 5121512
Module USART3_Rx READY Pake: Sinary
Ts (eos 001 coun UART Rx
Pia Th fon Back PVM
Hình 4.25: Bộ điều khiến Fuzzy - PI nhúng trên STM32f4
+ Đáp ứng của hệ thống khi chạy online:
BL — y2 s4 34g 25)906.2500:90206 380025 2 tuyS87908800380109802380 098006 è U903460000400-0003540/o0HE Eentrs0ediyfGttrzék6-ySGtxr00EGostetrlD Ree X401008002480102300240002x6 q0 EUÿEtệXU:9EGGS0:1)0.0380 9900 -
2B|_ Ễ : Am s22 XoS903030090020090 24/56 Đợt nh kh nh nhu Bsa passes gre nes narra su ont “J
| ee Se " nh TA : lS S208 8056 5-5856 56 5.505 50565 2Š TT 3A amen all
Hình 4.26: Dap ứng khi chạy online với Fuzzy - PI
+ Đồ thị sai số khi chạy online: li T T T T T
96 orp s/8Vcb0lis6 csdiisreecse S35ÊV4: SA GIIẾNGĐPR 3UEA4SiSUA4 Bosc acc : Từ Đ0NI9UEV4:SĐASIEcb8)068L SE ee er er er ee ere ere =
30 —~ .1 mm sat tae go 24 Fi ne poms snes sms smear ^ -
DEL s80 L2 noifessl ee eee ree cer ee ree re re : ee er ee er ee ee eer eet eer ee ere Sas pues rr puree eueeaiss
2qk_ \ ơ— ẤT wisseanaangeccannssesarendleconanasesarensessonstasasa’ mm cues tans st mm 4
Hình 4.27: Sai số khi chạy online với Fuzzy - PI
+ Đáp ứng của hệ thống khi chạy online trên máy do độ hồi nhau vai:
5 fe ee ee ene Eee 5 a] toh re : là 018 c02.115188-1021121886051/122 TNtgtioNoicgfotengoiewsb) Ni na cố : YSSi92⁄22i0Stiei0g2D0Eteyioirkt2DEASStU =
150 |_— -.-. . - nh h ẽ' n6 hố ẽốẽ : beet eee eee ee eteeeeees 4
SAE AY Smear ea a ie a eT ae MS WNIGWNV0/XG0 LỆ PADS: IMC RAED See oD Te EoD ea Er aan EOS ESS : BS SERENE EERIE EERO ESET : EERE EEL EERIE GS a ĐỊT | ee Ee SE ORO er rr ere UE Wea, ee eR er MTR, OT ON, NE ON, Se NOR SS MOR SOT OE SEE NO ST or ene Se Pen Ser ene Te Ie OE ene Sar en Ser ee ơ
Hình 4.28: Dap ứng của hệ thông khi chạy online với bộ điều khiến Fuzzy - PI + Đồ thị sai số khi chạy online trên máy đo độ hồi nhau vải:
27 VN eee Menge oe, HE, 0A eee meee ent cn ante A4 oe eee es eet S66 ĐA) eae enn eee ce eters ene mee es eee et ene one eer eae eee eee en eee eee =
G1 Comer arent mere a : b3g:bÐÄ9EVGSV8S/0Agot30eax : Reet Cer ene er ere : Se ere ree ee Ee ee er eee 4
EAN PASSER ASA UR SELASSIE ISIE SELES BSI TSAI ISIE RSET RSET ALTE A RELIES I TSE SIS LEST TSI =}
SUL AY eer eT em SET oR SEE NIN, NEN ORL NT EN SE Re SEP ON, SOT VERO NT oR SE MO WOR, ST VERO NOT COO SEE ON Na OR, TOT VERO NOT CR PE Me, ST OR NET OR ST ad
Hình 4.29: Sai số của hệ thông khi chạy online với bộ điều khiến Fuzzy - PI+ Nhận xét: Đáp ứng của bộ điều khiến Fuzzy - PI chậm hơn bộ điều khiếnPID với thời gian từ 1-2 giây nhưng sai số được cải thiện rõ rệt từ 0-1 mm.
4.4 Hệ thống điều khiến của máy đo độ hồi nhàu 4.4.1 Sơ đồ điều khiến tong quát
Hình 4.30: So đồ hệ thông điều khiến Chức năng của từng khối:
Master: Nhận nhiệm vụ xử lý ảnh, điều khiển các cơ cau chấp hành khác qua Slave 1 và điều khiến vị trí camera qua Slave 2.
Slave 1: Nhận lệnh điều khiến từ Master dé trực tiếp điều khiến vị trí của camera.
Slave 2: Nhận lệnh điều khiển từ Master dé trực tiếp điều khiến các cơ cau chấp hành khác của hệ thống.
4.4.2 Điều khiến các cơ cau chấp hành 4.4.2.1 Cơ cầu kẹp mẫu vải
- Cơ cầu kẹp mẫu vải đảm nhận nhiệm vụ giữ mẫu vải không bị bung ra trước khi tải trọng đè lên mẫu vải Có 5 vị trí đo tương ứng với 5 cơ cau kẹp mẫu vải, mỗi cơ cầu sử dụng 1 động cơ RC Servo SG90.
- Các động cơ RC Servo trong cơ cau kẹp được điều khiến bởi board Arduino
Mega 2560 thông qua các chân pwm.
Hình 4.31: Sơ đô nôi dây RC Servo với Arduino.
- Cơ cầu kẹp mâu vải được điêu khiên băng các nút nhân trên giao diện điêu khiên của máy đo độ hôi nhàu.
VAN HANH MAY VÀ THU NGHIỆM
5.1 Quy trinh van hanh may
- Bước 1: Mở giao diện điều khién máy do độ hồi nhau vai trên máy tính. a) Trịnh Điều Khiển '© lm || % |
Miẫu vải 1 Mau vải 2 Mau vải 3 Mau vải 4 Mau vải 5
Hình 5.1: Giao diện điều khiển - Bước 2: Kết nỗi máy tính với máy đo độ hồi nhàu vải - Bước 3: Điều khiến các co cau kẹp và nâng ha tải trong dé đặt mẫu vải đúng
- Bước 4: Nhắn nút START trên giao diện điều khiến, bắt đầu quá trình đo độ hoi nhàu vải.
- Bước 5: Ghi kết qua giá trị đo hiến thị trên giao diện hoặc lay các file dit liệu được lưa lại trên máy tính.
5.2 Thử nghiệm đo góc hồi nhàu trên máy - Đầu tiên, ta điều khiển nam châm điện hút các tải trọng, đồng thời nâng tải trọng lên dé đặt mau vải vào, sử dụng cơ câu kẹp dé giữ mau vải đúng vi trí.
Hình 5.2 Kẹp mẫu vải - Tiép theo ta diéu khién ha tai trong xuong va nam cham tha tai trong ra dé tai trong đè lên mau vai.
- Sau 5 phút, hệ thong tự động nâng tải trọng lên.
Hình 5.4: Nâng tải trọng ta khỏi mẫu vải - Đợi 5 phút cho mẫu vải phục hỏi, quá trình đo góc bắt đầu Camera lần lượt di chuyên dén các vi trí đặt mau vải đê đo góc hôi nhau.
- Ghi lại kết quả góc đo tương ứng cho 5 mẫu vải từ giao diện điều khiến vào bảng theo quy định, hoặc lấy file dữ liệu được lưu lại trên máy tính.
Hình 5.6: Kết quả đo góc phục hồi nhàu - Kết qua 10 lần do cho một mau vải được lưu lại bang file txt trên máy tính.
Ket qua 10 lan do goc hoi nhau cho mot mau vai ma marmxxensmn
MÔ | -†; -‡ - ExreerrErrreraerrreedeeeeeedeceeeee na os ÚC ' ' ' ' ' ' ' ' pos fa ‘ici HERAT Posies TA ào khu: NE Lá Rains ‘ual oo -f - teeeeer ‡eerreee Besccô cE are an tna === Le==~— nan nh nn od | | | | | N | | |
Hình 5.7: Kết qua 10 lần đo góc hồi nhàu cho một mẫu vải- Nhận xét: Máy đo độ hồi nhàu vải hoạt động khá ồn định, kết qua đo 10 lần cho một mẫu vải thể hiện sai lệch rất nhỏ so với đo thủ công (dùng tay và mắt thường), thời gian đo diễn ra nhanh chóng, quá trình đo hoàn toàn tự động, đặc biệt
63 các kết quả đo góc hồi nhàu vừa hiền thị rõ nét trên giao diện điều khiến, vừa được lưu lại băng file txt trên máy tinh, rất thuận tiện cho người làm thí nghiệm.
5.3 Quy trình bảo trì máy
- Dé máy hoạt động tốt và bền lâu cần có chế độ bảo trì theo các hướng dẫn dưới đây:
+ Kiểm tra kết nối giữa máy đo độ hồi nhàu, camera với máy tính trước khi thực hiện quá trình đo.
+ Bôi trơn cho vitme vi trí camera, vítme nâng hạ tai trọng, thanh trượt bi định ki 2 tuần 1 lần.
KET LUẬN VA HƯỚNG NGHIÊN CỨU PHÁT TRIEN
Trong quá trình thực hiện Luan văn, tôi đ kh os t phuong ph p đo cơ, sau d tnh to n, thhtk , ch to, van h nh, th nghiệm m y dod h 1nh u tự đ ng.
Trong qu trnhtnhto nthi tk tôiđ dùngx lý nh để đo được góc h ¡ nhàu của viv đ thitk đượcb điều khiến để điều khiến vị tr camera d n các vịtr do góc h ¡ nhàu với đ chính xác khá cao.
Cack tqu của việc dod h inhau v i được hiển thị rõ nét trên giao diện điều khiến, d ng thời các k tqu n y còn được lưu 1 i trên m y tnh dưới định d ng file txt rất thuận lợi cho người dùng.
Với đềt in y tôi cũng đ vi t bài báo tham dự H i nghị Toàn quốc về Máy và Cơ cau (NCOMM 2015) tô chức t i trường D i học Bách Khoa Thanh phốH Chí
Day | dé tài mang tinh ứng dụng thực t cao, có thé ứng dụng trong việc đo đ h i nhàu của v 1.
Trong quá trình thực hiện Luận văn phần cứng và phần mém, tôi không thé tránh khỏi những kh khăn v ki n thức còn giới h n Nhưng nhờ sự giúp đỡ của gi o viên hướng dẫn và các b n đ ng nghiệp, tôi đ ho nth nh được yêu cầu đặt ra của dé tài.
Với thời gian giới h n và ki n thức cònh nch , dod trong qu tr nh thực hiện dé tài không tránh khỏi những sai s t Tôi mong được sự góp ý từ các thầy cô, b n bè đ ng nghiệp và các b n học viên.
Thông qua dé t in y, tôi cũng được cung cấp thêm nhiều ki n thức vềx lý nh, điều khiến c thé giúp ích cho công việc của tôi Ð ng thời đây cũng l t i liệu tham kh o bổ ích cho các b n học viên đang học tập, nghiên cứu VỀ X lý nh v điều khiến tự đ ng.
6.2 Hướng nghiên cứu phát triển Để hoàn thiện máy đo đ h i nhàu v i và tỉ n hành th nghiệm để có thé đưa vào ứng dụng thực t cân thêm nhiều thời gian để nghiên cứu Cho nên, sau này n u c điều kiện tôi sẽ ti p tục nghiên cứu, phát triển và hoàn thiện thêm dé tài này với day đủ các hệ thống dé thay th choc cm y cơ truyền thống hiện nay D ng thời,có thé đăngk gi m định, b n quyền hoặc thương m iho m y này.