ứng dụng cánh tay robot 6 bậc kết hợp xe tự hành agv

Phương pháp này sử dụng các tham số D-H để xác định quan hệ giữa các khớp và trục chuyển động của Robot.. Các tham số này mô tả tương quan giữa các trục quay và trục chuyển động, và sử d

TỔNG QUAN

Đặt vấn đề [1]

Trong bối cảnh công nghiệp 4.0, tự động hóa và trí tuệ nhân tạo đang là những yếu tố then chốt thúc đẩy sự phát triển của các ngành sản xuất và dịch vụ Một trong những xu hướng nổi bật là sự kết hợp giữa xe tự hành AGV (Automated Guided Vehicle) và cánh tay robot để tạo ra những hệ thống tự động hóa linh hoạt và hiệu quả Sự kết hợp này không chỉ cải thiện năng suất lao động mà còn tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm thiểu sai sót và nâng cao chất lượng sản phẩm

Xe AGV được thiết kế để di chuyển tự động trong các môi trường công nghiệp, từ các kho bãi, nhà máy đến các trung tâm phân phối Với khả năng điều hướng linh hoạt, AGV có thể vận chuyển nguyên liệu, thành phẩm và các vật phẩm khác một cách nhanh chóng và chính xác Khi kết hợp với cánh tay robot, một hệ thống tự động có khả năng thực hiện các tác vụ phức tạp như bốc xếp, lắp ráp, và kiểm tra chất lượng có thể được thiết lập Chẳng hạn, trong một dây chuyền sản xuất ô tô, AGV có thể vận chuyển các bộ phận từ kho đến các trạm lắp ráp Cánh tay robot tại các trạm này sẽ thực hiện việc lắp ráp chi tiết, đảm bảo độ chính xác cao và tốc độ nhanh chóng Sự phối hợp nhịp nhàng giữa AGV và cánh tay robot giúp giảm thiểu thời gian chờ đợi, tối ưu hóa luồng công việc và tăng cường hiệu quả sản xuất

Một trong những lợi ích lớn nhất của tự động hóa là khả năng giảm thiểu sai sót do con người gây ra Trong các quy trình sản xuất đòi hỏi độ chính xác cao, như sản xuất linh kiện điện tử hay dược phẩm, sự kết hợp giữa AGV và cánh tay robot đảm bảo rằng các thao tác được thực hiện chính xác và đồng nhất AGV sẽ đảm nhận việc vận chuyển các linh kiện một cách ổn định, trong khi cánh tay robot sẽ thực hiện các công đoạn lắp ráp, hàn, và kiểm tra với độ chính xác cao

Môi trường công nghiệp luôn tiềm ẩn nhiều nguy cơ gây tai nạn lao động Việc sử dụng AGV và cánh tay robot giúp giảm thiểu sự tham gia trực tiếp của con người vào các công đoạn nguy hiểm, từ đó nâng cao mức độ an toàn AGV có thể vận chuyển các vật nặng hoặc nguy hiểm mà không cần sự can thiệp của con người, trong

BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN 2 khi cánh tay robot có thể thực hiện các nhiệm vụ trong các môi trường có điều kiện khắc nghiệt như nhiệt độ cao, bụi bặm hoặc chất độc hại

Mặc dù việc đầu tư vào AGV và cánh tay robot có thể tốn kém ban đầu, nhưng về lâu dài, chi phí vận hành và bảo trì sẽ được giảm thiểu Hệ thống tự động hóa này có thể hoạt động liên tục mà không cần nghỉ ngơi, giảm thiểu chi phí lao động và tăng năng suất

Sự kết hợp giữa xe AGV và cánh tay robot mở ra những cơ hội mới cho các ngành công nghiệp hiện đại Không chỉ giúp tăng năng suất và hiệu quả, mà còn đảm bảo độ chính xác, an toàn lao động và tối ưu hóa chi phí Việc đầu tư vào công nghệ này là bước đi cần thiết để các doanh nghiệp duy trì cạnh tranh và phát triển bền vững trong kỷ nguyên số hóa.

Mục tiêu

Mục tiêu chính của nhóm là nghiên cứu, thiết kế và vận hành được robot dọn dẹp đồ vật Bên cạnh đó, các mục tiêu khác là:

• Xây dựng được mô hình xe AGV kết hợp cánh tay Robot

• Ứng dụng các thuật toán xử lý ảnh

• Điều khiển được cánh tay 6 bậc

• Điều khiển được xe AGV dò line.

Nội dung nghiên cứu

• Chương 2: Cơ sở lý thuyết

• Chương 3: Thiết kế và thi công hệ thống

• Chương 4: Chương trình điều khiển

• Chương 5: Mô phỏng và thực nghiệm

• Chương 6: Kết luận và hướng phát triển

Giới hạn

• Đề tài chỉ tập trung vào phần điều khiển robot gắp thả vật (chai, lon nhựa), nên thuật toán điều khiển xe AGV còn đơn giản

• Đề tài chưa giải quyết được bài toán gắp nhiều vật chồng lắp lên nhau

BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN 3

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Cánh tay Robot.[2]

2.1.1 Giới thiệu chung về Robot

Viện robot Hoa Kỳ (Robot Institute of America) định nghĩa “Robot là một tay máy hay cỗ máy đa chức năng có thể lập trình, được thiết kế để di chuyển vật liệu, chi tiết, dụng cụ, các thiết bị đặc biệt với những di chuyển được lập trình trước để thực hiện các nhiệm vụ khác nhau” Với khả năng làm việc liên tục, nhanh, chính xác, hoạt động được trong môi trường khắc nghiệt…, robot ngày càng được sử dụng rộng rãi trong sản xuất nông nghiệp, công nghiệp, xây dựng, quân sự, giáo dục, y tế, …

Khả năng ngày càng phức tạp của robot sẽ loại bỏ một số nhiệm vụ của con người, nhưng không phải tất cả, đặc biệt là những công việc yêu cầu cảm xúc, sự nhạy bén và linh hoạt xử lý tình huống Công nghệ robot hiện tại chỉ tự động hóa khoảng 25% nhiệm vụ trong các lĩnh vực Tuy nhiên, hoạt động của robot phụ thuộc hoàn toàn vào sự lập trình của con người.

Hình 2-1 Ứng dụng cánh tay robot trong phân loại và đóng gói sản phẩm

Hiệp hội robot quốc tế chia robot thành 2 loại: robot công nghiệp và robot phục vụ Theo đó, robot công nghiệp là một cánh tay máy có ít nhất 3 trục, được cố định tại chỗ hoặc trên một nền tảng di động, có thể lập trình và hoạt động tự động, phục vụ cho quá trình tự động hóa công nhiệp Robot công nghiệp có một hoặc nhiều cánh tay, khi tìm hiểu về cánh tay robot, ta quan tâm các khái niệm sau:

Hình 2-2 Cấu trúc một robot tay máy

• Khâu (Link) là các vật rắn riêng lẻ của robot Khâu chủ động là khâu nối với cơ cấu chấp hành, ngược lại là các khâu bị động

• Khớp (Joint) là thành phần nối 2 khâu với nhau Có 6 loại khớp: tịnh tiến, quay, trụ, cầu, vít, phẳng Phổ biến nhất là khớp quay và tịnh tiến

• Cơ cấu chấp hành cuối (End-Effecter) là khâu cuối cùng trên cánh tay robot, được gắn với tay gắp

• Số bậc tự do (DoF) là số khả năng chuyển động của robot

2.1.2 Các bài toán cơ bản của Robot

Ma trận chuyển dịch (Translation matrix) là ma trận được sử dụng trong hình học và đại số tuyến tính dùng để di chuyển hoặc dịch chuyển các đối tượng trong không gian hai chiều hoặc ba chiều Với việc phân tích hoạt động của cánh tay Robot

6 bậc tự do, các góc tự do của Robot hoạt động tự do trong không gian 3 chiều nên ta cần xét tới các tính chất của ma trận trong không gian 3 chiều Trong không gian 3 chiều, ma trận chuyển dịch thường được biểu diễn bởi ma trận 4x4 như sau:

Ma trận chuyển dịch đóng vai trò quan trọng trong phân tích cấu trúc cơ bản của Robot Nó cho phép dịch chuyển các điểm hoặc vector trong không gian theo hướng và khoảng cách xác định Ma trận này được tạo thành từ các tham số dx, dy và dz, đại diện cho độ dịch chuyển theo các phương x, y và z tương ứng.

Xét 1 điểm trong không gian 3 chiều biểu diễn dưới dạng 1 vector như sau: x y z

Thực hiện dịch chuyển điểm đó trong không gian 3 chiều ta được:

Kết quả thu được điểm sau khi dịch chuyển trong không gian 3 chiều như sau:

Ma trận xoay (Rotation matrix) là một loại ma trận được sử dụng trong hình học và đại số tuyến tính để thực hiện phép xoay các đối tượng trong không gian Trong không gian ba chiều, ma trận xoay thường được biểu diễn bởi ma trận 3x3 Có nhiều phương pháp để biểu diễn ma trận xoay 3D, bao gồm Euler angles, quaternion và ma trận xoay Euler Rodrigues Mỗi phương pháp sẽ có các công thức công thức riêng để tính toán các giá trị của ma trận xoay Phương pháp ma trận xoay được sử dụng chính là phương pháp Euler angles

Bằng cách nhân ma trận xoay với các điểm hoặc vector trong không gian, chúng ta có thể thực hiện phép xoay các đối tượng xung quanh trục x, y hoặc z với góc xoay tương ứng Cũng như ma trận dịch chuyển, ma trận xoay là công cụ quan trọng trong việc phân tích cơ bản cơ cấu của Robot Tồn tại 3 ma trận xoay tương ứng với việc chọn trục xoay là x, y hay z

Ma trận xoay quanh trục x (góc Roll-theta_r):

0 sin( _ ) cos( _ ) theta r theta r theta r theta r

Ma trận xoay quanh trục y (góc Pitch-theta_p): cos( _ ) 0 sin( _ )

0 1 0 sin( _ ) 0 cos( _ ) theta p theta p theta p theta p

Ma trận xoay quanh trục z (góc Yaw-theta_y): cos( _ ) sin( _ ) 0 sin( _ ) cos( _ ) 0

(2.7) Ứng dụng ma trận xoay vào không gian 3 chiều, để có thể thực hiện xoay ma trận tự do (không theo 1 trục chuẩn x, y hay z), ta cần chọn hệ trục xác định và thứ tự cách xoay để tạo ra ma trận xoay tương ứng với hệ trục ta chọn Hệ trục xác định được chọn không nhất thiết phải là hệ trục cố định Việc lựa chọn hệ trục và cách xoay ở bài nghiên cứu này sẽ tuân theo phương pháp Euler angles

Thực hiện xoay điểm này với các trục cố định ta được:

0 sin( _ ) cos( _ ) x theta r theta r y theta r theta r z

0 1 0 sin( _ ) 0 cos( _ ) theta p theta p x y theta p theta p z

Trục z: cos( _ ) sin( _ ) 0 sin( _ ) cos( _ ) 0

Trong Robot, ma trận chuyển đổi đồng nhất (Homogeneous transformation matrix) được sử dụng để biểu diễn và thực hiện các phép biến đổi trong không gian

3 chiều, bao gồm di chuyển (Translation) và xoay (Rotation) của các bộ phận Robot

Ma trận chuyển đổi đồng nhất là một ma trận 4x4 có cấu trúc như sau:

Thực hiện phân tích các phần tử của ma trận chuyển đổi đồng nhất ta được:

Trong đó,các phần tử “r” là các phần tử của ma trận 3x3 đại diện cho ma trận xoay Các phần tử “p” là các phần tử đại diện cho phép dịch chuyển theo các trục x, y và z tương ứng Ma trận chuyển đổi đồng nhất kết hợp cả phép xoay và phép dịch chuyển trong một ma trận duy nhất, cho phép mô phỏng và thực hiện các phép biến đổi trong không gian trên Robot một cách thuận tiện và hiệu quả Ma trận chuyển đổi đồng nhất là một khái niệm quan trọng trong Robot học và được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng Robot đa dạng như Robot công nghiệp, Robot di động, Robot hỗ trợ y tế và nhiều hệ thống Robot khác

Bài toán chuyển đổi đồng nhất ma trận

(2.14) Thực hiện chuyển dịch và xoay điểm này đến vị trí mong muốn trong không gian 3 chiều theo phương pháp tương ứng như sau:

Việc đặt trục cho Robot trong không gian 3 chiều quan trọng trong việc xác định hệ toạ độ và định vị các bộ phận của Robot Định hướng và hệ tọa độ bằng cách đặt trục cho Robot, ta xác định hướng và hệ tọa độ mà Robot sẽ hoạt động trong không gian Thông qua việc định nghĩa trục x, y và z, ta có thể xác định các phương pháp và hướng di chuyển của Robot theo các trục này Điều này giúp cho việc điều khiển, lập trình và mô phỏng Robot trở nên thuận tiện hơn

Tương thích và đồng nhất được đảm bảo khi thiết lập trục của robot Điều này giúp cho quá trình xác định vị trí và hướng các thành phần robot trở nên dễ dàng hơn vì chúng được đặt trên cùng một hệ tọa độ và trục Hơn nữa, thiết lập trục còn cho phép robot tương thích và hoán đổi các bộ phận và công cụ một cách linh hoạt trong quá trình vận hành.

Ngoài ra, việc đặt trục cho Robot cũng liên quan đến các yếu tố khác nhau như tiêu chuẩn ngành công nghệ và quy ước sử dụng Các tiêu chuẩn này giúp đảm bảo sự đồng nhất và tương thích giữa các Robot và hệ thống điều khiển trong các ứng dụng công nghiệp và nghiên cứu Đối với bài nghiên cứu này, việc đặt trục và quy ước hướng cho điểm đầu cuối kết hợp với phương pháp Euler angles sẽ được lựa chọn dựa theo vùng làm việc thực tế của Robot và các thông số của nhà sản xuất cơ khí

Phương pháp đặt trục robot theo Denavit-Hartenberg (D-H) là một phương pháp tiêu chuẩn trong lĩnh vực robot học để mô tả vị trí và góc quay của các khớp trong một robot Phương pháp này sử dụng các tham số D-H để xác định quan hệ giữa các khớp và trục chuyển động của Robot Các bước để đặt trục robot theo phương pháp D-H như sau:

• Đánh số các khớp: Gán số thứ tự cho từng khớp trong Robot, bắt đầu từ khớp gốc (base) đến khớp cuối cùng (end-effector)

• Xác định các trục quay: Đối với mỗi khớp, xác định trục quay xung quanh trục chuyển động của khớp đó Đặt tên cho trục quay bằng cách sử dụng các tham số như alpha, beta, gamma hoặc theta

Xe tự hành AGV [3]

2.2.1 Lịch sử phát triển xe AGV

AGV (Automated Guided Vehicle - xe dẫn đường tự động) đã trải qua một quá trình phát triển lâu dài với nhiều bước tiến quan trọng kể từ khi ra đời

• Giai đoạn khởi đầu (1950s)1953: AGV đầu tiên được giới thiệu tại Mỹ Hệ thống này sử dụng các đường dây điện dưới sàn để dẫn đường cho xe di chuyển trong nhà máy.Các hệ thống ban đầu chủ yếu được sử dụng trong các nhà kho và nhà máy sản xuất lớn, nhằm thay thế việc vận chuyển thủ công

• Phát triển và đa dạng hóa (1960s - 1970s)

Những năm 1960, công nghệ AGV được cải tiến với việc áp dụng các cảm biến và hệ thống điều khiển tiên tiến hơn Xe bắt đầu sử dụng các đường kẻ sơn hoặc dây từ trường gắn dưới sàn để dẫn đường Những năm 1970, AGV trở nên phổ biến hơn trong nhiều ngành công nghiệp, bao gồm sản xuất ô tô, thực phẩm, đồ uống, và dược phẩm Xe AGV lúc này đã có khả năng vận chuyển hàng hóa nặng và đa dạng hơn

• Giai đoạn hiện đại hóa (1980s - 1990s)

Những năm 1980, công nghệ điều khiển bằng vi xử lý được giới thiệu, giúp AGV trở nên thông minh và hiệu quả hơn Các hệ thống điều khiển phân tán và mạng máy tính giúp tối ưu hóa việc điều hành và theo dõi AGV Những năm 1990, công nghệ cảm biến laser và hồng ngoại được tích hợp, cho phép AGV có thể di chuyển tự do hơn và an toàn hơn Hệ thống dẫn đường không cần dây (wire-guided) bắt đầu được sử dụng rộng rãi

• Thời đại kỹ thuật số và IoT (2000s - nay)

Những năm 2000, sự phát triển của công nghệ RFID, GPS và IoT (Internet of Things) đã mang lại bước đột phá mới cho AGV Các hệ thống này có thể giao tiếp và phối hợp với các thiết bị khác trong nhà máy một cách tự động và hiệu quả hơn Những năm 2020, AGV được sử dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp 4.0, tích hợp sâu vào các hệ thống sản xuất tự động Công nghệ 5G giúp cải thiện tốc độ và độ tin cậy của kết nối, cho phép AGV hoạt động trong môi trường sản xuất phức tạp và đa dạng hơn

2.2.2.1 Phân loại xe Agv dựa vào chức năng

Xe kéo (Towing Vehicle) là sản phẩm đầu tiên của AGV và vẫn là loại phổ biến nhất hiện tại Xe kéo có khả năng kéo nhiều loại hàng hóa khác nhau với tải trọng từ 8000 đến 60000 pound.

Hình 2-3 Mô hình xe AGV dạng kéo

Xe chở (Unit Load Vehicle) trang bị các khay chứa có thể là các nâng, hạ chuyền động bằng băng tải Xe AGV dạng chở (Unit Load) trang bị cảm biến được chờ sẵn tại vị trí băng tải, khi hàng hóa từ băng tải chuyển lên xe, AGV tự động chạy đến các điểm đã được lập trình

Hình 2-4 Xe AGV dạng chở

Xe đẩy (Cart Vehicle) có tính linh hoạt cao và rẻ tiền, được sử dụng để chở vật liệu và hệ thống lắp ráp

Hình 2-5 Mô hình xe AGV dạng đẩy

Xe nâng (Fork Vehicle) nâng các tải trọng đặt trên sàn hoặc trên các bục cao hay các khối hàng đặt trên giá

Hình 2-6 Mô hình xe AGV dạng nâng

BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN 14 2.2.2.2 Phân loại theo cơ cấu dẫn đường

Các hệ thống định vị khác nhau được lựa chọn dựa trên yêu cầu, tần suất vận chuyển, phương tiện hiện có, chi phí lắp đặt và mở rộng trong tương lai Các hệ thống phổ biến nhất là laser, đường viền, điểm từ và điều hướng băng từ được mô tả như sau

Loại chạy không chạy theo đường dẫn (Free path navigation):

Di chuyển đến các vị trí bất kỳ trong không gian hoạt động Đây là loại xe AGV có tính linh hoạt cao được định vị nhờ các cảm biến con quay hồi chuyển (Gyroscop sensor) để xác định hướng di chuyển, cảm biến laser để xác định vị trí các vật thể xung quanh trong quá trình di chuyển… Việc thiết kế loại xe này đòi hỏi công nghệ cao và phức tạp hơn so với các loại Robot vận chuyển tự động khác

Loại chạy theo đường dẫn (Fixed path navigation):

Robot vận chuyển tự động thuộc loại này được thiết kế chạy theo các đường dẫn định sẵn gồm:

• Đường dẫn từ: là loại đường dẫn có cấu tạo là dây từ (Magnetic wire) chôn ngầm dưới nền sàn Khi di chuyển, nhờ có các cảm biến cảm ứng từ mà xe có thể di chuyển theo đường dây dẫn Loại đường dẫn này không nằm bên trên mặt sàn nên có mỹ quan tốt, không ảnh hưởng đến các công việc vận hành khác Tuy nhiên khi sử dụng phải tiêu tốn năng lượng cho việc tạo từ tính trong dây, đồng thời đường dẫn là cố định và không thể thay đổi được

• Đường ray dẫn: Robot vận chuyển tự động được chạy trên các ray định trước trên mặt sàn Loại này chỉ sử dụng đối với những hệ thống chuyên dụng Nó cho phép thiết kế xe đơn giản hơn và có thể di chuyển với tốc độ cao nhưng tính linh hoạt thấp

• Đường băng kẻ trên sàn: Robot vận chuyển tự động di chuyển theo các đường băng kẻ sẵn trên sàn nhờ các loại cảm biến nhận dạng vạch kẻ Loại này có tính linh hoạt cao vì trong quá trình sử dụng người ta có thể thay đổi đường đi một cách dễ dàng nhờ kẻ lại các vạch dẫn Tuy nhiên khi sử dụng, các vạch dẫn có thể bị bẩn hay hư hại gây khó khăn cho việc điều khiển chính xác Robot

BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN 15 2.2.2.3 Phân loại theo điều hướng của xe AGV Điều hướng điện từ, điểm từ: Hình thức thực hiện là nhúng một dây kim loại trên đường lái xe của xe được điều khiển tự động, và tải dòng điện tần số thấp và điện áp thấp trên dây kim loại để tạo ra từ trường và truyền từ trường qua cảm biến điện từ trên tàu Nhận dạng và theo dõi mạnh và yếu cho phép điều hướng, hoàn thành phân công nhiệm vụ bằng cách đọc thẻ RFID được nhúng sẵn.Các điểm từ được đặt cách nhau 250-500mm để tạo ra 1 đường nhìn thấy được Các AGV đi từ điểm này sang điểm khác bằng cách sử dụng các cảm biến và điều khiển các cảm biến hiệu ứng hội trường, bộ mã hóa, bộ đếm, cảm biến con quay hồi chuyển và các loại bộ mã hóa khác để hiệu chỉnh chống lại các lỗi góc lái

• Ưu điểm: chính của hướng dẫn điện từ là dây kim loại được chôn trong lòng đất (cách mặt đất 2cm), được che giấu và không dễ bị hư hại Nguyên tắc hướng dẫn là đơn giản và đáng tin cậy, và nó không có sự can thiệp vào âm thanh và ánh sáng, và chi phí sản xuất thấp

• Nhược điểm: là việc đặt dây kim loại rất rắc rối, khó thay đổi, mở rộng đường dẫn, cảm ứng điện từ dễ bị ảnh hưởng bởi chất sắt từ như kim loại Điều hướng dải từ tương tự như điều hướng điện từ Sự khác biệt là dải từ được đặt trên mặt đường thay vì nhúng đường kim loại dưới mặt đất và tín hiệu cảm biến dải từ được sử dụng để dẫn hướng.Các phương pháp hướng dẫn tương tự như nguyên tắc điều hướng dải từ là điều hướng móng từ tính và điều hướng ruy băng Điều hướng móng từ tính là để đặt móng từ tính trên mặt đất Ưu điểm là che khuyết điểm tốt, chống nhiễu mạnh, kháng axit và kiềm; Nhược điểm là nó dễ bị ảnh hưởng bởi vật liệu sắt từ, và việc xây dựng đường dẫn sửa đổi là lớn, dễ gây ra thiệt hại cho mặt đất Hướng dẫn ruy băng là dán ruy băng hoặc sơn trên mặt đất, và nhận dạng tín hiệu hình ảnh bằng cảm biến quang học trên tàu được sử dụng để nhận ra hướng dẫn Vì ruy băng dễ bị nhiễm bẩn và phá hủy, môi trường cao và độ chính xác định vị thấp, do đó ứng dụng cũng rất hạn chế

Xử lý ảnh, thị giác máy[4]

2.3.1 Xử lý ảnh là gì?

Xử lý ảnh là một lĩnh vực trong khoa học máy tính và công nghệ thông tin liên quan đến việc xử lý và phân tích hình ảnh kỹ thuật số Mục tiêu của xử lý ảnh là cải thiện chất lượng hình ảnh hoặc trích xuất thông tin từ hình ảnh Các ứng dụng của xử lý ảnh rất đa dạng, từ y học, giao thông, giám sát an ninh, đến giải trí Xử lý ảnh bao gồm một loạt các kỹ thuật và phương pháp để thực hiện các nhiệm vụ khác nhau Con người thu nhận thông tin qua các giác quan, trong đó thị giác đóng vai trò quan trọng nhất Những năm trở lại đây với sự phát triển của phần cứng máy tính, xử lý ảnh và đồ hoạ đó phát triển một cách mạnh mẽ và có nhiều ứng dụng trong cuộc sống Xử lý ảnh và đồ hoạ đóng một vai trò quan trọng trong tương tác người máy Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả mong muốn Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh

“tốt hơn” hoặc một kết luận

Hình 2-7 Quá trình xử lý ảnh Ảnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh và mỗi điểm ảnh được xem như là đặc trưng cường độ sáng hay một dấu hiệu nào đó tại một vị trí nào đó của đối tượng trong không gian và nó có thể xem như một hàm n biến P(c1, c2, , cn) Do đó, ảnh trong xử lý ảnh có thể xem như ảnh n chiều Sơ đồ tổng quát một hệ thống xử lý ảnh:

Hình 2-8 Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh

Quá trình xử lý ảnh thường bao gồm các bước chính sau:

Thu thập ảnh: Hình ảnh được thu thập từ các nguồn khác nhau như máy ảnh kỹ thuật số, máy quét, hoặc các thiết bị cảm biến Chất lượng của ảnh ban đầu có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả xử lý cuối cùng Ví dụ, một ảnh bị nhiễu hoặc không rõ nét sẽ khó xử lý hơn và có thể cho kết quả không chính xác

Tiền xử lý: Bao gồm các thao tác như lọc nhiễu, điều chỉnh độ sáng, độ tương phản, và chuẩn hóa ảnh Các bước tiền xử lý nhằm làm tăng chất lượng ảnh và làm cho các bước xử lý tiếp theo dễ dàng hơn Các kỹ thuật tiền xử lý phổ biến bao gồm:

• Lọc nhiễu: Sử dụng các bộ lọc như bộ lọc trung bình, bộ lọc Gaussian, hoặc bộ lọc median để loại bỏ nhiễu trong ảnh

• Điều chỉnh độ sáng và độ tương phản: Sử dụng các kỹ thuật như cân bằng histogram để điều chỉnh độ sáng và độ tương phản của ảnh, giúp hiển thị chi tiết tốt hơn

Chuẩn hóa ảnh bằng cách điều chỉnh kích thước, tỷ lệ và chuyển đổi không gian màu sang dạng thuận tiện cho việc xử lý Ví dụ, chuyển đổi sang không gian màu xám hoặc HSV để giảm số lượng kênh màu, giúp tăng tốc độ xử lý.

Phân đoạn ảnh: Chia ảnh thành các vùng hoặc đối tượng có ý nghĩa Đây là bước quan trọng để xác định các phần tử quan trọng trong ảnh và tách chúng ra để phân tích chi tiết Các phương pháp phân đoạn ảnh bao gồm:

• Ngưỡng hóa (Thresholding): Phân đoạn ảnh dựa trên ngưỡng xác định để chia ảnh thành các vùng sáng và tối

• Phân đoạn dựa trên vùng (Region-based segmentation): Sử dụng các kỹ thuật như phát triển vùng (region growing) để phân đoạn ảnh thành các vùng đồng nhất

• Phân đoạn dựa trên biên (Edge-based segmentation): Sử dụng các thuật toán phát hiện biên để phân đoạn ảnh

Trích xuất đặc trưng: Lấy ra các đặc điểm quan trọng từ ảnh như cạnh, góc, hoặc các kết cấu Các đặc trưng này thường được sử dụng làm đầu vào cho các thuật toán nhận dạng hoặc phân loại Ví dụ, các kỹ thuật trích xuất đặc trưng bao gồm:

• Trích xuất cạnh: Sử dụng các thuật toán như Canny, Sobel, hoặc Laplacian để phát hiện các cạnh trong ảnh

• Trích xuất góc: Sử dụng các thuật toán như Harris Corner Detection để phát hiện các góc trong ảnh

• Trích xuất kết cấu: Sử dụng các phương pháp như GLCM (Gray-Level Co- occurrence Matrix) để phân tích kết cấu của ảnh

Nhận dạng và phân loại: Sử dụng thuật toán nhận dạng, phân loại các đối tượng trong ảnh Các phương pháp như mạng nơ-ron nhân tạo, máy học, và học sâu thường được áp dụng ở giai đoạn này Ví dụ, các hệ thống nhận dạng khuôn mặt sử dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) để nhận diện khuôn mặt từ các đặc trưng trích xuất

Hiển thị và đánh giá: Hiển thị kết quả và đánh giá hiệu suất của quá trình xử lý Việc đánh giá thường dựa trên các tiêu chí như độ chính xác, độ nhạy, và độ đặc hiệu Các phương pháp đánh giá hiệu suất bao gồm sử dụng các chỉ số như Precision, Recall, và F1-score

2.3.2 Các kỹ thuật xử lý ảnh phổ biến

2.3.2.1 Các Kỹ Thuật Xử Lý Ảnh Phổ Biến

Lọc ảnh: Sử dụng các bộ lọc không gian hoặc tần số để loại bỏ nhiễu hoặc làm mịn ảnh Các bộ lọc phổ biến bao gồm:

• Lọc Trung Bình (Mean Filter): Lọc trung bình sử dụng giá trị trung bình của các điểm ảnh lân cận để thay thế giá trị của điểm ảnh trung tâm Phương pháp này giúp làm mịn ảnh và giảm nhiễu, nhưng có thể làm mờ các cạnh

• Lọc Gaussian (Gaussian Filter): Lọc Gaussian sử dụng phân phối Gaussian để tính toán giá trị của các điểm ảnh lân cận Kết quả là một ảnh được làm mịn một cách tự nhiên hơn, ít làm mờ cạnh so với lọc trung bình Độ rộng của bộ lọc được điều chỉnh bằng tham số sigma (σ)

• Lọc Median (Median Filter): Lọc median thay thế giá trị của điểm ảnh trung tâm bằng giá trị trung vị của các điểm ảnh lân cận Phương pháp này hiệu quả trong việc loại bỏ nhiễu muối tiêu mà không làm mờ các cạnh

Biến đổi Fourier: Chuyển đổi ảnh từ miền không gian sang miền tần số để phân tích các thành phần tần số Các ứng dụng của biến đổi Fourier bao gồm:

• Lọc Tần Số: Sử dụng biến đổi Fourier để loại bỏ các thành phần tần số cao (nhiễu) hoặc tần số thấp (biến đổi chậm) trong ảnh Ví dụ, lọc thông thấp (low- pass filter) để giữ lại các chi tiết quan trọng và loại bỏ nhiễu

Các thiết bị và phần mềm sử dụng

Programmable Logic Control hay PLC là bộ điều khiển lập trình, là thiết bị điều khiển lập trình cho phép thực hiện linh hoạt các thuật toán điều khiển logic thông qua một ngôn ngữ lập trình PLC sử dụng bộ nhớ khả trình để lưu trữ chương trình và thực hiện yêu cầu điều khiển PLC có thể coi là một máy tính được thiết kế hoạt động tin cậy trong môi trường công nghiệp

PLC gồm các thành phần chính: bộ xử lý trung tâm CPU, khối ngõ vào tín hiệu số, khối ngõ vào tín hiệu tương tự, khối ngõ ra tín hiệu số, khối ngõ ra tín hiệu tương tự, khối cấp nguồn và bộ nhớ.

Hình 2-9 Sơ đồ hệ điều khiển logic dùng PLC

Với khả năng đa nhiệm thực hiện nhiều nhiệm vụ cùng một lúc, PLC đem lại năng suất và sản lượng rất lớn cho các ngành công nghiệp Nó đóng một vai trò thiết yếu trong việc tự động hoá và gia tăng hiệu quả của các dây chuyền sản xuất Hiện nay, trong các nhà máy dây chuyền công nghiệp, PLC đã thay thế hầu hết các hệ thống điều khiển sử dụng mạch điều khiển tiếp điểm truyền thống Việc này giúp hệ thống hoạt động hiệu quả hơn, độ tin cậy cao hơn, tiết kiệm được nhân công và tránh được những thao tác sai lầm của người vận hành Đầu tiên các tín hiệu từ các thiết bị ngoại vi (sensor, contact, …) được đưa vào CPU thông qua module đầu vào Sau khi nhận được tín hiệu đầu vào thì CPU sẽ xử lý và đưa các tín hiệu điều khiển qua module đầu ra xuất ra các thiết bị được điều khiển bên ngoài theo 1 chương trình đã được lập trình sẵn Một chu kỳ bao gồm đọc tín hiệu đầu vào, thực hiện chương trình, truyền thông nội, tự kiểm tra lỗi, gửi cập nhật tín hiệu đầu ra được gọi là 1 chu kỳ quét hay 1 vòng quét (Scan Cycle) Thường thì việc thực hiện một vòng quét xảy ra trong thời gian rất ngắn (từ 1ms-100ms) Thời gian thực hiện vòng quét này phụ thuộc vào tốc độ xử lý lệnh của PLC, độ dài ngắn của chương trình, tốc độ giao tiếp giữa PLC và thiết bị ngoại vi

Mỗi vòng quét được bắt đầu bằng việc đọc các tín hiệu đầu vào, sau đó việc thực hiện chương trình Việc thực hiện chương trình sẽ được thực hiện lệnh đầu tiên (trên cùng) đến lệnh kết thúc Tiếp đến là thực hiện truyền thông nội bộ và thực hiện tự kiểm tra lỗi Cuối cùng là cập nhật trạng thái tới đầu ra Output

Hình 2-10 Vòng quét chương trình PLC

Với khả năng đa nhiệm thực hiện nhiều nhiệm vụ cùng một lúc, PLC đem lại năng suất và sản lượng rất lớn cho các ngành công nghiệp Nó đóng một vai trò thiết yếu trong việc tự động hoá và gia tăng hiệu quả của các dây chuyền sản xuất Hiện nay, trong các nhà máy dây chuyền công nghiệp, PLC đã thay thế hầu hết các hệ thống điều khiển sử dụng mạch điều khiển tiếp điểm truyền thống Việc này giúp hệ thống hoạt động hiệu quả hơn, độ tin cậy cao hơn, tiết kiệm được nhân công và tránh được những thao tác sai lầm của người vận hành

Bảng 2-1 Các dòng PLC Mitsubishi phổ biến trên thị trường

Dòng PLC Hình ảnh minh họa iQ – R iQ – F

Dòng Q của PLC Mitsubishi được phát triển từ dòng họ AnSH trước đó, cho phép người dùng kết hợp tối ưu giữa PLC, thiết bị truyền thông, mô đun điều khiển chuyên dụng và mô đun I/O trên cùng một nền tảng Nhờ vậy, người dùng có thể cấu hình hệ thống theo nhu cầu, thời điểm và địa điểm triển khai cụ thể Dòng Q có thể kết nối đồng thời nhiều CPU PLC (cơ bản và nâng cao), CPU Motion, Bộ điều khiển Process và thậm chí cả PC vào cùng một hệ thống duy nhất, hỗ trợ tối đa 4 CPU khác nhau Điều này cho phép người dùng linh hoạt lựa chọn phương pháp điều khiển, ngôn ngữ lập trình trên cùng một nền tảng duy nhất.

2.4.2 Ngôn ngữ lập trình SFC.[6]

SFC được viết tắt từ Sequential Function Chart hay còn gọi là biểu đồ tuần tự, là một ngôn ngữ lập trình đồ họa trong đó chương trình sẽ được chia thành chuỗi các bước (step) và điều kiện để chuyển tiếp bước (transition condition), được sử dụng cho các biểu đồ điều khiển lập trình PLC

Một chương trình SFC bao gồm các thành phần chính :các bước (STEPS) biểu diễn một trạng thái hoạt động của một khối chương trình với các tín hiệu ngõ vào và ngõ ra được xác định theo các hoạt động liên kết các bước Các sự chuyển tiếp (TRANSITIONS) là thành phần cơ bản của một khối, sau khi PLC thực hiện xong các lệnh trong phần tác động gắn với bước, PLC sẽ thực hiện một sự chuyển tiếp rồi mới thực hiện bước kế tiếp Một chuyển tiếp có thể lấy từ các tín hiệu ngõ vào có sự thay đổi, kết quả của tác động bước kế trước hay kết quả của một phép so sánh

Hình 2-11 Cấu trúc một lệnh gọi chương trình SFC

Chương trình SFC sẽ thực hiện tuần tự các bước, bắt đầu từ bước đầu tiên với điều kiện khởi động Khi điều kiện được thoả mãn, chương trình chuyển sang bước tiếp theo Cứ như vậy, chương trình chạy qua các bước cho đến khi hoàn thành toàn bộ.

Hình 2-12 Cơ cấu mô hình chuyển động SFC

Các khối biểu tượng với mỗi chức năng tương đương được liệt kê dưới đây Việc xây dựng chương trình SFC dựa trên việc lựa chọn, sắp xếp các khối theo thứ tự và liên kết với nhau bằng các dây nối Động cơ Servo

BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN 32 Động cơ Servo là một loại động cơ điện có khả năng điều khiển chính xác vị trí, tốc độ và lực Nó được sử dụng phổ biến trong các ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao và điều khiển chính xác của cơ cấu di chuyển

Nguyên lý hoạt động: Động cơ Servo hoạt động dựa trên nguyên lý phản hồi âm Nó bao gồm một bộ giảm tốc kết hợp với một bộ mã hóa để phản hồi thông tin về vị trí và tốc độ của cơ cấu di chuyển về hệ thống điều khiển Hệ thống điều khiển sẽ so sánh thông tin phản hồi với tín hiệu điều khiển và điều chỉnh động cơ để đạt được điều kiện định trước Độ chính xác và đáp ứng nhanh: Động cơ Servo có khả năng đạt được độ chính xác cao trong việc điều khiển vị trí và tốc độ di chuyển Chúng có thể đáp ứng nhanh chóng đối với các tín hiệu điều khiển và thay đổi nhanh của tải Khả năng điều khiển vị trí và tốc độ: Động cơ Servo cho phép điều khiển vị trí và tốc độ di chuyển một cách chính xác Nó có thể duy trì vị trí ổn định và điều chỉnh tốc độ di chuyển theo yêu cầu của ứng dụng Độ tin cậy và độ ổn định: Động cơ Servo được thiết kế để hoạt động liên tục và có độ tin cậy cao Chúng có khả năng hoạt động ổn định và bền bỉ trong môi trường công nghiệp khắc nghiệt

Động cơ Servo được phân thành 2 loại chính dựa trên nguồn điện cấp là động cơ DC Servo và động cơ AC Servo Động cơ DC Servo sử dụng nguồn điện 1 chiều và phù hợp với các hệ thống có dòng điện nhỏ Ưu điểm của động cơ DC Servo là khả năng điều khiển tốc độ chính xác, ổn định với tốc độ cao nhờ tích hợp bộ điều khiển PWM Đối với động cơ AC Servo, đây là loại motor xoay chạy bằng dòng điện xoay.

BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN 33 chiều 3 pha Nó hoạt động dựa trên nguyên lý nam châm vĩnh cửu Hệ thống encoder hồi tiếp giúp điều khiển và cảnh báo vị trí của rotor để trình tự dòng điện cấp qua các cuộn dây một cách chính xác So với DC Servo, quán tính của rotor rất thấp, hệ thống điều khiển phức tạp, và dòng điện, tần số và pha của stator được điều phối bởi driver để đạt được vị trí mong muốn Tốc độ quay của AC Servo có thể đạt tới 6000 vòng/phút hoặc cao hơn trong Servo chuyên dụng Đối với hãng Mitsubishi, động cơ AC Servo của hãng sẽ phân theo ứng dụng của động cơ và sẽ được phân biệt dựa vào Seri kí hiệu

• Động cơ quán tính trung bình (Series HF): Độ chính xác của máy quán tính cao sẽ được đảm bảo Thích hợp cho các máy yêu cầu tăng tốc nhanh chóng

• Động cơ quán tính thấp (Series HF-KP): Phù hợp với một trục phụ trợ đòi hỏi phải định vị tốc độ cao

THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG HỆ THỐNG

Thi công phần cứng

Bảng 3-1 Các bước thi công phần cứng

STT Hình ảnh mô tả Chi tiết

Thiết kế gầm xe gồm 2 bánh xe điều hướng và 2 động cơ

3 Thiết kế nơi đặt cánh tay 6 bậc

Hàn lại dây kết nối Encoder cho driver servo.

Thiết kế chi tiết 3D dùng để gắn tay gắp vào điểm cuối cánh tay Robot.

Lựa chọn thiết bị

3.2.1 Thiết bị bảo vệ, nguồn, relay Để bảo vệ các thiết bị trong hệ thống hoạt động an toàn tránh các tác nhân gây ngắn mạch, quá tải, Các thiết bị đóng cắt sử dụng trong đề tài

Bảng 3-2 Thông số kỹ thuật khởi động từ Mitsubishi S-N25

Thông số kỹ thuật Hình ảnh

Số pha: 3 Dòng điện định mức: 30A Điện áp định mức: 220-240VAC

BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN 53 Bảng 3-3 Thông số kỹ thuật CB CP30-BA 7A

Số pha: 1 Dòng điện định mức: 7A Điện áp định mức:250V

Bảng 3-4 Thông số kỹ thuật CB CP30-BA 10A

Bảng 3-5 Thông số kỹ thuật MCCB NF30-SP 20A

BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN 54 Bảng 3-6 Thông số kỹ thuật bộ nguồn S8VS-24024A

Dòng đầu ra: 10A Điện áp đầu vào:100V-240V Điện áp đầu ra:24VDC

Bảng 3-7 Thông số kỹ thuật relay JQX-13F(LY2NJ)

Bảng 3-8 Thông số kỹ thuật relay relay Panasonic PA1A-24V

Số chân kết nối: 4 Điện áp đầu vào:24VDC

Base Q38B là một phần quan trọng trong hệ thống PLC Mitsubishi dòng Q Series, giúp mở rộng khả năng và chức năng của PLC bằng cách kết nối các module I/O và các module khác Qua base module này, các thiết bị ngoại vi và tín hiệu trong quy trình công nghiệp có thể được kết nối và kiểm soát bởi PLC

Số cổng trung gian: 2 Điện áp đầu vào:24VDC

BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN 55 Bảng 3-9 Thông số của Base Q38B Đặc điểm Hình ảnh

Số khe cắm: 8 I/O slots và 1 power supply

Nguồn Q61P đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp nguồn điện ổn định và tin cậy cho hệ thống PLC Mitsubishi dòng Q Series và các thiết bị ngoại vi liên quan Điều này đảm bảo hoạt động ổn định và an toàn của hệ thống trong môi trường công nghiệp

Bảng 3-10 Thông số của bộ nguồn Q61P Đặc điểm Hình ảnh

Nguồn điện vào: 200 đến 240VAC (170 đến 264VAC)

Tần số đầu vào: 50/60Hz ±5%

Giới hạn dòng lớn nhất: 105VA

Dòng ra định mức: 6A/5VDC, 6A/24VDC

Bảo vệ quá áp, dòng: tối đa 6.6A, 6V Đây là một CPU mạnh mẽ được sử dụng trong các ứng dụng điều khiển và tự động hóa trong môi trường công nghiệp nhờ vào khả năng cung cấp chức năng xử lý, giao tiếp và điều khiển đòi hỏi tốc độ xử lý và phản hồi nhanh

Bảng 3-11 Thông số của Q04UDEHCPU Đặc điểm Hình ảnh

Tốc độ xử lý (LD instruction): 0.0095μs

Bộ nhớ chương trình: 180 KB

Số I/O tối đa có thể mở rộng: 8192

Cổng truyền thông: RS232, USB

CPU Q172DS là mô-đun điều khiển chuyển động độc lập của Mitsubishi, không phải là CPU trong dòng PLC Mitsubishi Q Series CPU Q172DS hỗ trợ các chế độ điều khiển chuyển động phức tạp nhờ bộ xử lý mạnh mẽ và tốc độ xử lý cao, cho phép xử lý nhanh các chương trình điều khiển chuyển động.

Bảng 3-12 Thông số của Q172DSCPU Đặc điểm Hình ảnh

Số trục điều khiển: 8 trục

Chu kỳ hoạt động: 0.44ms/ 1 đến 6 trục,

0.88ms/ 7 đến 16 trục, 1.77ms/ 17 đến 32 trục

Truyền thông SSCNET III , SSCNET III/H

Bảng 3-13 Thông số kỹ thuật module ngõ vào QX42 Đặc điểm Hình ảnh Điện áp đầu vào: 24 VDC

Dòng điện đầu vào: 4 mA

Thời gian đáp ứng 1/5/10/20/70 ms

Bảng 3-14 Thông số kỹ thuật module ngõ ra QY41P Đặc điểm Hình ảnh

Ngõ ra Transistor (Sink) Điện áp đầu ra: 12-24V DC

Module ngõ ra QD62AN của Bộ môn Tự động điều khiển có điện áp vào là 24VDC và 2 đầu ra tương tự tích hợp.

Dòng ra 0-20 (mA) hoặc 4-20mA Áp ra 0-5V hoặc 1-5V hoặc -10-10V

Bảng 3-16 Thông số kỹ thuật module QJ71C24N-R2 Đặc điểm Hình ảnh Điện áp vào: 24VDC

Tốc độ truyền dẫn: 50bps-230,4kbps

Khoảng cách truyền tối đa:15m

3.2.3 Bộ điều khiển động cơ và động cơ Để có thể điều khiển servo motor theo các tín hiệu điều khiển được cung cấp từ bộ điều khiển chính của hệ thống Driver có chức năng chuyển đổi các tín hiệu điều khiển thành các tín hiệu điện áp, dòng điện và tín hiệu xung để điều khiển servo motor theo yêu cầu, cho phép kiểm soát chính xác vị trí của servo motor dựa trên thông số và tín hiệu điều khiển Nó cung cấp các chức năng điều khiển vị trí, tốc độ và gia tốc, đảm bảo rằng servo motor di chuyển theo các quỹ đạo và định vị một cách chính xác Ngoài ra driver còn được trang bị các chức năng bảo vệ và giám sát để đảm bảo an toàn và bảo vệ servo motor khỏi các tình huống quá tải, quá dòng, quá nhiệt và các lỗi khác Nó có thể ngắt kết nối và cung cấp cảnh báo khi phát hiện các điều kiện không bình thường

Có nhiều loại driver khác nhau tùy vào mục đích sử dụng Đối với đề tài này, nhóm sử dụng driver MR J4W3 444B và MR J4W2 222B

BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN 58 Bảng 3-17 Thông số kỹ thuật driver MR -J4W3 – 444B Đặc điểm Hình ảnh

Công suất định mức ngõ ra: 400W Điện áp định mức ngõ ra: 3 pha

Số trục điều khiển tối đa: 3 trục

Dòng định mức mỗi trục: 2.8A

Nguồn điện mạch chính: 3 pha hoặc 1- pha 200 VAC đến 240 VAC, 50/60 Hz

Nguồn điện mạch điều khiển: 1-pha 200

Bảng 3-18 Thông số kỹ thuật driver MR -J4W2 – 22B Đặc điểm Hình ảnh

Công suất định mức ngõ ra: 200W Điện áp định mức ngõ ra: 3 pha

Số trục điều khiển tối đa: 2 trục

Dòng định mức mỗi trục: 1.5A

Nguồn điện mạch chính: 3 pha hoặc 1- pha 200 VAC đến 240 VAC, 50/60 Hz

Nguồn điện mạch điều khiển: 1-pha

Bảng 3-19 Thông số kỹ thuật servo HG-KR43 Đặc điểm Hình ảnh Điện áp cung cấp: 200VAC

Tốc độ vòng quay: 3000 vòng/phút

BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN 59 Bảng 3-20 Thông số kỹ thuật servo HG-KR43BG7 Đặc điểm Hình ảnh Điện áp cung cấp: 200VAC

Encoder: 18-bit, độ phân giải 262.144 xung/vòng

Mô men xoắn: 0.64 Nm, Max 2.23 Nm

Bảng 3-21 Thông số kỹ thuật servo HG-KR43BG7 Đặc điểm Hình ảnh Điện áp cung cấp: 200VAC

Encoder: 18-bit, độ phân giải 262.144 xung/vòng

Bảng 3-22 Thông số kỹ thuật driver HP-5098-2E Đặc điểm Hình ảnh Điện áp cung cấp: 24VDC

Tốc độ điều khiển : 100 đến 3000 vòng/phút

BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN 60 Bảng 3-23 Động cơ brushless oriental BLHM5100K Đặc điểm Hình ảnh Điện áp cung cấp: 24VDC

Tốc độ rộng từ 80 đến 4000 vòng/phút

Tùy chọn phanh điện từ để giữ hoặc dừng động cơ

Máy ảnh độ sâu Intel® RealSense ™ Dòng D400 sử dụng tầm nhìn âm thanh nổi để tính toán độ sâu D435 hỗ trợ USB và bao gồm một cặp cảm biến độ sâu, cảm biến RGB, máy chiếu hồng ngoại Bộ xử lý tầm nhìn mạnh mẽ sử dụng công nghệ quy trình 28 nanomet (nm) và lên đến 5 làn giao diện máy ảnh MIPI nối tiếp 2 làn để tính toán hình ảnh có độ sâu thời gian thực và tăng tốc đầu ra

Thuật toán độ sâu âm thanh nổi tiên tiến mới nhận biết độ sâu chính xác.Một bộ cảm biến hình ảnh ghi lại sự chênh lệch giữa các hình ảnh có độ phân giải lên đến

1280 x 720 Máy chiếu hồng ngoại chủ động để chiếu sáng các vật thể để nâng cao dữ liệu độ sâu

Máy ảnh độ sâu Intel® RealSense ™ D435 được thiết kế để phù hợp nhất với nguyên mẫu của bạn Với màn trập hình ảnh toàn cầu và trường nhìn rộng (85,2 ° x

58 ° x 94 °), Máy ảnh chiều sâu Intel® RealSense ™ D435 nhận biết độ sâu chính xác khi đối tượng đang chuyển động hoặc thiết bị đang chuyển động và nó bao phủ nhiều diện tích hơn, giảm thiểu “ điểm mù"

Bảng 3-24 Thông số kỹ thuật Camera D435i

Tên thiết bị Depth Camera Intel D435i

Công nghệ độ sâu Active Stereoscopic

Tầm hoạt động 0.3m - 3m Độ Phân Giải 1280 X 720

Z3D-100N cảm biến NPN, nguồn vào 10-30V(dây nâu), ground (dây xanh), tín hiệu (dây đen) Khoảng cách bắt được

Tiêu đề	Ứng dụng cánh tay robot 6 bậc kết hợp xe tự hành AGV
Tác giả	Nguyễn Duy Hùng, Nguyễn Trần Nguyên
Người hướng dẫn	Lê Hoàng Lâm, THS
Trường học	Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa
Thể loại	Đồ án tốt nghiệp
Năm xuất bản	2024
Thành phố	Thành phố Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	120
Dung lượng	9,68 MB