thiết kế và thi công hệ thống gắp cúc áo lỗi kết hợp với mô hình trí tuệ nhân tạo

TỔNG QUANNắm bắt được tình hình và thực trạng sau khi khảo sát, nhóm quyết định kế thừa từ đề tàitrên để thực hiện đề tài “Thiết kế và thi công hệ thống gắp cúc áo lỗi kết hợp với mô hìn

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG

GVHD: TS NGUYỄN MẠNH HÙNG SVTH: NGUYỄN CHÍNH TÙNG

TẠ THANH TUẤN

S K L 0 1 2 3 6 1

THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG HỆ THỐNG GẮP CÚC ÁO LỖI

KẾT HỢP VỚI MÔ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HỒ CHÍ MINH

KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP Y SINH

SVTH2: Tạ Thanh Tuấn MSSV2: 19161318

BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HỒ CHÍ MINH

KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP Y SINH

SVTH2: Tạ Thanh Tuấn MSSV2: 19161318

TP Hồ Chí Minh - 12/2023

TRƯỜNG ĐH SPKT TP HỒ CHÍ MINH

KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

—————————————–

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA

VIỆT NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

Tp HCM, ngày 25 tháng 12 năm 2023

NHIỆM VỤ KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

Họ tên sinh viên 1:Họ tên sinh viên 2:Chuyên ngành:Hệ đào tạo:Khóa:

Nguyễn Chính TùngTạ Thanh TuấnĐiện tử công nghiệpĐại học chính quy2019

MSSV: 19161026MSSV: 19161318Mã ngành: 7510302DMã hệ: 1

Lớp: 19161ĐTCN

I TÊN ĐỀ TÀI: THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG HỆ THỐNG GẮP CÚC ÁO LỖI KẾT HỢP VỚI MÔ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

II NHIỆM VỤ:

1 Các số liệu ban đầu:

• Tập dữ liệu hình ảnh cút áo lỗi.• Các mô hình phân loại: DeepSORT,YOLOv7.• Võ Đức Hùng Nguyễn Duy Hóa Ứng dụng deep learning để nhận dạng và đếm sản phẩm

lỗi trong sản xuất Đồ án tốt nghiệp, trường ĐHSPKT Tp.HCM, 2023.• Ngôn ngữ lập trình sử dụng: Python, C/C++

2 Nội dung thực hiện:

• Tìm hiểu về các loại cơ cấu gắp sản phẩm lỗi, các cơ cấu chấp hành thường dùng trongcác mô hình phân loại

• Nghiên cứu thuật toán xác định vị trí để gắp sản phẩm lỗi.• Xây dựng hệ thống với Arduino và các thiết bị cơ cấu chấp hành.• Kiểm thử, đánh giá toàn hệ thống và tiến hành tinh chỉnh

• Đóng gói và hoàn thiện mô hình

• Viết báo cáo.• Bảo vệ luận văn.

III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 11/09/2023.

IV NGÀY HOÀN THÀNH: 25/12/2023.

V HỌ VÀ TÊN NGƯỜI HƯỚNG DẪN: TS NGUYỄN MẠNH HÙNG.

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN BM ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP - Y SINH

TRƯỜNG ĐH SPKT TP HỒ CHÍ MINH

KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

—————————————–

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA

VIỆT NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

Tp HCM, ngày 25 tháng 12 năm 2023

LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

Họ tên sinh viên 1: Nguyễn Chính Tùng

Gặp GVHD, chọn đề tài và viết đềcương cho đề tài

Tuần 2(18/09 - 24/09)

Tìm hiểu hướng làm đề tài, thamkhảo các đề tài trước đó có liên quanđến phân loại, gắp sản phẩm

Tuần 3(25/09 - 01/10)

Tiến hành cài đặt, chạy thử mô hìnhđào tạo đã được huấn luyện củanhóm nghiên cứu trước

Tuần 4(02/10 - 08/10)

Tìm hiểu về thuật toán xác định vịtrí của vật trong bài toán nhận diệnvật thể

Tuần 5(09/10 - 15/10)

Hoàn thành được trong việc xácđịnh và lấy được vị trí tọa độ củavật lỗi

Tuần 6(16/10 - 22/10)

Tìm hiểu về các loại cơ cấu gắpsản phẩm lỗi, các cơ cấu chấp hànhthường dùng trong các mô hìnhphân loại

Tuần 7(23/10 - 29/10)

Lựa chọn các thiết bị cơ cấu, vi xửlý sẽ sử dụng trong mô hình

Tuần 8(30/10 - 05/11)

Đo đạc và thiết kế khối tay gắp

Tuần 9(06/11 - 12/11)

Tiến hành kết nối Arduino với từngkhối trong mô hình

Tuần 10(13/11 - 19/11)

Tuần 11(20/11 - 26/11)

Viết chương trình điều khiển gắpsản phẩm lỗi

Tuần 12(27/11 - 03/12)

Tuần 13(04/12 - 10/12)

Chạy thử nghiệm, hiệu chỉnh hệthống, đóng gói hoàn thiện mô hình

Tuần 14(11/12 - 17/12)

Viết báo cáo

Tuần 15(18/12 - 24/12)

Chỉnh sửa, hoàn thiện báo cáo vàlàm slide thuyết trình

Tuần 16(25/12 - 28/12)

Báo cáo GVHD và nộp quyển báocáo DATN

GV HƯỚNG DẪN(Ký và ghi rõ họ tên)

LỜI CAM ĐOAN

Chúng tôi xác nhận rằng tất cả thông tin, dữ liệu và tài liệu tham khảo được sử dụng trongđề tài này đã được ghi nhận và trích dẫn đúng cách Mọi nguồn tài liệu ngoài, bao gồm các côngtrình đã xuất bản, bài báo nghiên cứu và tài nguyên trực tuyến, đều được ghi rõ trong phần tàiliệu tham khảo của báo cáo dự án này

Sinh viên thực hiện đề tài

Nguyễn Chính Tùng - Tạ Thanh Tuấn

LỜI CẢM ƠN

Trong suốt quá trình thực hiện đề tài, nhóm đã nhận được rất nhiều sự giúp đỡ từ quý thầy

cô, bạn bè và đặc biệt là những sự hỗ trợ từ TS Nguyễn Mạnh Hùng Nhóm muốn bày tỏ lòng biết ơn đến TS Nguyễn Mạnh Hùng đã tận tình hướng dẫn nhóm trong suốt quá trình thực

hiện đề tài Sự đóng góp, đề xuất và sự hỗ trợ quý báu của thầy đã góp phần lớn vào sự thànhcông và hoàn thiện đề tài này

Nhóm xin bày tỏ lòng biết ơn đến Trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật TP Hồ Chí Minh,khoa Điện - điện tử, bộ môn Điện tử công nghiệp - Y sinh đã tạo cơ hội cho nhóm được thựchiện và hoàn thành đồ án tốt nghiệp

Nhóm cũng muốn bày tỏ lòng biết ơn đến những thầy cô trong suốt hành trình của nhóm tạigiảng đường Đại học đã truyền đạt cho nhóm những kiến thức từ nền tảng đến nâng cao cũngnhư các quý thầy cô đã đóng góp ý kiến và đề xuất để cải thiện đề tài

Cuối cùng, nhóm xin chân thành cảm ơn gia đình và đặc biệt là các bạn ngành Công nghệKỹ thuật điện tử viễn thông Khóa 2019 đã luôn ủng hộ, động viên và hỗ trợ nhóm trong quátrình thực hiện đề tài này

Sinh viên thực hiện đề tài

Nguyễn Chính Tùng - Tạ Thanh Tuấn

2.2 Tổng quan về theo dõi vật thể (Object Tracking) 6

2.3 Mô hình YOLOv7 7

2.4 Cơ cấu gắp thả vật 9

2.5 Chuẩn giao tiếp Serial 10

2.6 Khảo sát đối tượng nhận dạng 11

3 Thiết kế hệ thống 133.1 Giới thiệu 13

3.4 Sơ đồ nguyên lý toàn mạch 28

3.5 Tính toán vị trí tọa độ và thời điểm gắp vật 31

3.5.1 Hiệu chỉnh giữa tọa độ ảnh và tọa độ thực 31

3.5.2 Hiệu chỉnh thời gian gắp 36

4 THI CÔNG HỆ THỐNG 384.1 Giới thiệu 38

4.5.1 Xây dựng chương trình xác định tọa độ pixel 48

4.5.2 Xây dựng chương trình tính quãng đường di chuyển 48

4.5.3 Gửi nhận dữ liệu từ hệ thống xử lý ảnh 49

4.5.4 Gửi nhận dữ liệu với hệ thống gắp sản phẩm 51

5 KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT 535.1 Giới thiệu 53

5.2 Kết quả thi công mô hình 53

5.3.2 Thực nghiệm 2: Thử nghiệm hệ thống khi thả 1 cúc áo một lúc 57

5.3.3 Thực nghiệm 3: Thử nghiệm hệ thống khi thả nhiều cúc áo một lúc 58

6 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 59

6.1 Kết luận 596.2 Hướng phát triển của đề tài 59

Danh sách hình vẽ

2.1 Bài toán nhận diện vật thể 5

2.2 Bài toán theo dõi vật thể 7

2.3 Ví dụ mô tả cách hoạt động của YOLO 8

2.4 Cấu tạo cơ bản của một cơ cấu gắp thả 9

2.5 Các loại mẫu cúc áo sử dụng trong đề tài 12

3.1 Mô hình băng chuyền của phòng lab 13

3.2 Thanh nhôm định hình 30cm 14

3.3 Khung hệ thống gắp 14

3.4 Sơ đồ khối hệ thống 15

3.5 Camera Logitech C270 16

3.6 Sơ đồ kết nối camera với máy tính 17

3.7 Board Arduino Uno R3 18

3.8 Động cơ bước PK244-01A 19

3.9 Driver A4988 20

3.10 Động cơ điện bơm hút chân không YYP528-12A 22

3.11 Van điện từ 5/2 F.Tec DF1100-2V 23

3.12 Xilanh CXSM10-40 24

3.13 Động cơ giảm tốc DC 12V JGB37-3530 25

3.14 Module L298N 25

3.15 Nguồn điện 220VAC sang 12VDC 10A 26

3.16 Cấp nguồn cho Arduino và van điều khiển khí nén 27

3.17 Sơ đồ nguyên lý toàn mạch 29

3.18 Đo khoảng cách tọa độ thực 32

3.19 Đo khoảng cách tọa độ điểm ảnh 32

3.20 Đo khoảng cách tọa độ lần 2 33

3.21 Tổng quãng đường phải di chuyển 34

3.22 Xác định rìa khung ảnh trên băng chuyền 34

3.23 Đo khoảng cách từ vị trí ban đầu tới rìa khung ảnh 35

3.24 Quãng đường đi được khi động cơ bước quay được một vòng 36

4.1 Bo mạch chính của hệ thống 39

4.2 Khung thanh trượt khối gắp 39

4.3 Bo mạch hệ thống sau khi được đóng gói 41

4.4 Hệ thống khối gắp 42

4.5 Khu vực khay nhận cúc áo được thả xuống 42

4.6 Hệ thống nhìn từ trên xuống 43

4.7 Mặt ngang hệ thống 43

4.8 Lưu đồ chương trình chính của hệ thống 44

4.9 Lưu đồ gửi tọa độ sản phẩm lỗi xuống Arduino 46

5.1 Mô hình hệ thống sau khi hoàn thiện 53

5.2 Cúc áo lỗi được xác nhận tọa độ 54

5.3 Khối gắp khi gắp được cúc áo 54

5.4 Cúc áo được thả vào khay đựng 55

5.5 Giao diện chính hệ thống nhận dạng 55

5.6 Giao diện khi có vật lỗi đi qua 56

Danh sách bảng

3.1 Thông số dòng và áp của các thiết bị trong hệ thống 27

4.1 Danh sách các linh kiện sử dụng trong hệ thống 38

5.1 Kết quả thử nghiệm xác nhận tọa độ khi cúc áo qua vạch 56

5.2 Kết quả thử nghiệm gắp vật với tọa độ được xác nhận tương ứng 57

5.3 Kết quả thử nghiệm gắp khi thả 1 cúc áo 57

5.4 Kết quả thử nghiệm gắp khi thả nhiều cúc áo 58

TÓM TẮT

Đề tài cụ thể nhóm nghiên cứu và thực hiện là: “Thiết kế và thi công hệ thống gắp cúc áolỗi kết hợp với mô hình trí tuệ nhân tạo” Đề tài này được phát triển dựa trên đề tài “Ứng dụngDEEP LEARNING để nhận dạng và đếm sản phẩm lỗi trong sản xuất”[5] của Nguyễn Duy Hóavà Võ Đức Hùng ngành Công nghệ Kỹ thuật Máy Tính năm 2023

Hướng đi chính của đề tài nhóm sẽ là thiết kế và thi công một hệ thống tay gắp điều khiểnbằng vi xử lý cụ thể ở đây là Arduino Đầu tiên để gắp các sản phẩm lỗi thì camera sẽ thu nhậnhình ảnh các cúc áo chạy trên băng tải sau đó xử lý ảnh gửi tín hiệu về Arduino, từ đó Arduinosẽ nhận tín hiệu và điều khiển xi-lanh khí nén thực hiện gắp và thả cúc áo lỗi xuống hộp đựngsản phẩm lỗi

Đề tài chỉ tập trung nghiên cứu và phát triển phần xác định tọa độ vật lỗi và gắp vật ra khỏibăng chuyền, giữ nguyên toàn bộ dữ liệu đầu vào từ phần mềm nhận dạng và đếm sản phẩm lỗicủa nhóm đã làm trước chứ không train lại dữ liệu mới Trong quá trình thực hiện hệ thống vẫncòn rất nhiều thiếu sót Rất mong nhận được sự nhận xét, ý kiến đóng góp từ phía hội đồng đểhệ thống có thể được hoàn thiện hơn

Công nghiệp ngày càng phát triển, các nhà máy được xây dựng khắp nơi Trong các nhà máythì dây chuyền tự động hóa cũng ngày càng phổ biến Đi kèm với các dây chuyền sản xuất tựđộng thì việc sàng lọc sản phẩm lỗi luôn là một vấn đề cần được chú ý Tuy nhiên, việc loại bỏsản phẩm lỗi bằng phương pháp thủ công có thể tốn nhiều thời gian và nhân lực, đồng thời tínhchính xác chưa được đảm bảo cao [6].

Chính vì những hạn chế trên nên đã có rất nhiều những đề tài nghiên cứu do sinh viên thựchiện như: ”Ứng dụng xử lý ảnh vào thiết kế và thi công mô hình phân loại trái cây” của TrầnQuốc Dưỡng ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử Truyền thông trường Đại học Sư Phạm KỹThuật Tp Hồ Chí Minh năm 2020 [3]: đạt được tiêu chí phát hiện và phân loại theo từng đốitượng trên băng chuyền, nhưng nếu đầu vào là sản phẩm nhỏ và nhiều sản phẩm cùng đi quabăng chuyền thì sẽ gặp khó khăn trong việc phát hiện ra tất cả các đối tượng, khó khăn trongviệc phát triển lên những hệ thống lớn thực tế Trong quá trình tham khảo, nhóm nhận thấyđề tài “Ứng dụng DEEP LEARNING để nhận dạng và đếm sản phẩm lỗi trong sản xuất” củaNguyễn Duy Hóa và Võ Đức Hùng ngành Công Nghệ Kỹ thuật Máy Tính năm 2023 [5]: đã đạtđược tiêu chí nhận dạng và đếm được nhiều sản phẩm lỗi chạy trên băng chuyền cùng một lúctuy nhiên hệ thống chỉ dừng ở việc nhận dạng và đếm sản phẩm lỗi chứ chưa thể loại bỏ đượccác sản phẩm lỗi ra khỏi dây chuyền

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN

Nắm bắt được tình hình và thực trạng sau khi khảo sát, nhóm quyết định kế thừa từ đề tàitrên để thực hiện đề tài “Thiết kế và thi công hệ thống gắp cúc áo lỗi kết hợp với mô hình trí tuệnhân tạo” với mục tiêu nghiên cứu và phát triển một hệ thống sử dụng AI để phát hiện nhiềucúc áo lỗi đi qua băng chuyền cùng lúc đồng thời gắp các cúc áo lỗi ra khỏi băng chuyền

Mục tiêu của đề tài là thiết kế và thi công thành công hệ thống tay gắp sử dụng cơ cấu xylanh khí nén điều khiển bằng vi xử lý kết hợp với mô hình trí tuệ nhân tạo để gắp cúc áo lỗi rakhỏi băng chuyền

Trong quá trình thực hiện Đồ án tốt nghiệp với đề tài Thiết kế và thi công hệ thống gắp cúcáo lỗi kết hợp với mô hình trí tuệ nhân tạo, nhóm chúng em đã tập trung giải quyết và hoànthành được những nội dung sau:

• Nội dung 1: Tổng quan về hệ thống gắp sản phẩm lỗi • Nội dung 2: Nghiên cứu cơ cấu để gắp sản phẩm lỗi • Nội dung 3: Nghiên cứu thuật toán xác định vị trí để gắp sản phẩm lỗi • Nội dung 4: Chạy thử nghiệm, hiệu chỉnh và hoàn thiện hệ thống • Nội dung 5: Viết báo cáo thực hiện.

• Nội dung 6: Bảo vệ luận văn.

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN

• Chỉ tập trung phát triển phần xác định vị trí và lấy cúc áo lỗi ra khỏi băng chuyền.• Sử dụng băng chuyền đã có sẵn ở phòng Lab mà không tự xây dựng lại băng chuyền.• Giữ nguyên dữ liệu đầu vào từ phần mềm nhận dạng và đếm cúc áo lỗi của mô hình trí

tuệ nhân tạo trước chứ không train lại dữ liệu mới.• Chỉ có thể gắp được một cúc áo lỗi trong cùng một lần di chuyển.• Sử dụng khí nén động cơ bơm hút làm cơ cấu gắp

• Hệ thống chạy vẫn còn thiếu ổn định.• Mỗi lần sau khi xác nhận tọa độ và gắp đươc cúc áo, hệ thống không thể làm tương tự với

lần thả cúc áo tiếp theo mà phải tiếp tục với đợt thả cúc áo sau nữa do hạn chế về về việcđóng gói dữ liệu

• Chương 1:Tổng quan.Chương này trình bày lý do chọn đề tài, mục tiêu, nôi dung nghiên cứu, các giới hạn thôngsố và bố cục của đề tài

• Chương 2:Cơ sở lý thuyết.Chương này trình bày cơ sở lý thuyết về tổng quan về nhận diện vật thể trong xử lý ảnh vàmô hình YOLO, các chuẩn giao tiếp sử dụng trong hệ thống, các cơ cấu gắp thả vật

• Chương 3:Thiết kế hệ thốngChương này trình bày sơ đồ khối của hệ thống, tính toán thiết kế từng khối Đưa ra sơ đồnguyên lý của hệ thống

• Chương 4:Thi công hệ thốngChương này trình bày về thi công lắp đặt mô hình hệ thống, trình bày lưu đồ giải thuật,viết chương trình điều khiển hệ thống

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN

• Chương 5:Kết quả - Nhận xétChương này trình bày về kết quả đạt được sau một thời gian nghiên cứu, một số hình ảnhcủa hệ thống, đưa ra những nhận xét, đánh giá toàn bộ hệ thống

• Chương 6:Kết luận và hướng phát triểnChương này trình bày những điểm quan trọng nhất mà đề tài đã đạt được và chưa đạt đượctừ đó đưa ra hướng phát triển cho đề tài

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Chương 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Nhận diện vật thể là bài toán thị giác máy tính - một trong những lĩnh vực quan trọng củaTrí tuệ nhân tạo Bài toán này đề cập đến khả năng của hệ thống máy tính và phần mềm để xácđịnh các đối tượng và vị trí của chúng trong một hình ảnh hoặc một video Đã có rất nhiều ứngdụng được xây dựng dựa trên bài toán này như phát hiện gương mặt, phát hiện xe, camera giámsát, đếm số lượng sản phẩm,

Có thể nói nhận diện vật thể là tập hợp các nhiệm vụ thị giác máy tính có liên quan đến việcxác định đối tượng trong ảnh gồm phân loại hình ảnh, định vị đối tượng, phát hiện đối tượng.Phân loại hình ảnh liên quan đến việc dự đoán lớp của một đối tượng trong một hình ảnh Địnhvị vật thể đề cập đến việc xác định vị trí của một hoặc nhiều đối tượng trong một hình ảnh vàvẽ bounding box xung quanh chúng Các bounding box này được xác định bởi tọa độ tâm, chiềurộng và chiều cao của vật thể Và cuối cùng là phát hiện đối tượng sẽ kết hợp cả hai nhiệm vụtrên là xác định vị trí hiện diện của các đối tượng trong bounding box và nhãn của các đối tượngnằm trong một hình ảnh [7]

Hình 2.1: Bài toán nhận diện vật thể

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Các thuật toán nhận diện vật thể có thể được chia thành hai loại chính: phát hiện một giaiđoạn (Single-shot object detection) và phát hiện hai giai đoạn (Two-shot object detection)

Single-shot object detection: Sử dụng một lần truyền hình ảnh đầu vào để đưa ra dự đoán

về sự hiện diện và vị trí của các đối tượng trong ảnh Nó xử lý toàn bộ hình ảnh trong một lầnchạy, khiến chúng trở nên hiệu quả về mặt tính toán

Two-shot object detection: Sử dụng hai lần truyền hình ảnh đầu vào để đưa ra dự đoán về

sự hiện diện và vị trí của đối tượng Lượt đầu tiên được sử dụng để tạo một tập hợp các đề xuấthoặc vị trí tiềm năng của đối tượng Lượt thứ hai được sử dụng để tinh chỉnh các đề xuất này vàđưa ra dự đoán cuối cùng Cách tiếp cận này chính xác hơn Single-shot object detection nhưngcũng tốn kém hơn về mặt tính toán [8]

Theo dõi vật thể (Object Tracking) là bài toán theo dõi và định vị một hoặc nhiều vật thểchuyển động trong các khung hình liên tiếp của một video [2] Khác với Object Detection, Ob-ject Tracking không chỉ xác định vị trí và lớp của vật thể một lần duy nhất, mà nó theo dõi vậtthể qua các khung hình liên tiếp trong video Nói cách khác nó là một bài toán nâng cấp hơn sovới Object Detection

Mục tiêu của Object Tracking là duy trì việc theo dõi vật thể qua thời gian, bằng cách cậpnhật vị trí, id của vật thể trong mỗi khung hình Quá trình này thường bao gồm các bước sau :

• Khởi tạo: Chọn một vật thể trong khung hình đầu tiên và xác định vị trí ban đầu của nó.• Xác định đặc trưng: Trích xuất các đặc trưng đại diện cho vật thể được theo dõi, chẳng

hạn như màu sắc, texture, hoặc đặc trưng hình học.• Dự đoán vị trí: Dự đoán vị trí của vật thể trong các khung hình tiếp theo dựa trên các

phương pháp như bộ lọc Kalman, particle filter, hoặc mạng nơ-ron.• Cập nhật vị trí: So khớp các đặc trưng của vật thể được dự đoán với các đặc trưng trong

khung hình hiện tại để cập nhật vị trí của vật thể.• Kiểm tra và chỉnh sửa: Kiểm tra và điều chỉnh kết quả theo dõi, đối chiếu với các tiêu chí

như độ chính xác, độ tin cậy và độ mượt của quá trình theo dõi

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Hình 2.2: Bài toán theo dõi vật thể

Object Tracking có thể chia thành 2 cách tiếp cận chính:• Single Object Tracking (SOT): Theo dõi một đối tượng duy nhất trong toàn bộ video.• Mutiple Object Tracking (MOT): Theo dõi đồng thời tất cả các đối tượng trong tầm nhìn,

kể cả các đối tượng mới xuất hiện trong video [2]Bên cạnh việc tiếp cận, các phương pháp giải lớp bài toán này cũng được phân chia rất đa dạng,phổ biến nhất là:

• Online Tracking : Sử dụng frame hiện tại và frame ngay trước đó để tracking.• Offline Tracking : Sử dụng toàn bộ frame của video, do đó thường đạt được độ chính xác

và được sử dụng nhiều hơn trong thực tế

YOLO (You Only Look Once) là một thuật toán phát hiện đối tượng phổ biến đã cách mạnghóa lĩnh vực thị giác máy tính Với tốc độ nhận diện nhanh và độ hiệu quả cao mà nó mang lạiđã giúp YOLO trở thành một lựa chọn tuyệt vời cho các nhiệm vụ phát hiện đối tượng thời gianthực YOLO đã đạt được hiệu suất tiên tiến trên nhiều tiêu chuẩn khác nhau và đã được áp dụngrộng rãi trong nhiều ứng dụng thực tế [8]

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Một trong những ưu điểm chính của YOLO là tốc độ suy luận nhanh, cho phép nó xử lý hìnhảnh theo thời gian thực Ngoài ra, YOLO có kiến trúc đơn giản và yêu cầu dữ liệu đào tạo tốithiểu, giúp dễ dàng triển khai và thích ứng với các nhiệm vụ mới [8]

YOLO sử dụng một mạng CNN (mạng nơ-ron tích chập) Mạng CNN này được đào tạo trênmột tập dữ liệu lớn gồm các ảnh có chứa các đối tượng được dán nhãn YOLO hoạt động bằngcách chia ảnh thành một lưới ô vuông Đối với mỗi ô vuông, YOLO sẽ thực hiện các dự đoán:

• Xác suất: YOLO dự đoán xác suất rằng một ô vuông chứa một đối tượng bằng cách sửdụng một lớp phân loại Lớp phân loại này nhận đầu vào là một vector đặc trưng từ mạngCNN và trả về một giá trị xác suất từ 0 đến 1

• Loại đối tượng: YOLO dự đoán loại đối tượng mà một ô vuông chứa bằng cách sử dụngmột lớp phân loại Lớp phân loại này nhận đầu vào là một vector đặc trưng từ mạng CNNvà trả về một giá trị xác suất cho mỗi loại đối tượng được đào tạo

• Tọa độ hộp giới hạn: YOLO dự đoán tọa độ của hộp giới hạn bao quanh một đối tượngbằng cách sử dụng ba lớp hồi quy Mỗi lớp hồi quy nhận đầu vào là một vector đặc trưngtừ mạng CNN và trả về một giá trị tương ứng với một tham số của hộp giới hạn Các thamsố này bao gồm trung tâm của hộp giới hạn, chiều rộng và chiều cao của hộp giới hạn,chiều cao của hộp giới hạn so với chiều rộng của hộp giới hạn

Hình 2.3: Ví dụ mô tả cách hoạt động của YOLO

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Cơ cấu gắp thả vật là một hệ thống tự động hóa thực hiện việc gắp và đặt các vật phẩm từvị trí này sang vị trí khác Nó được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp sản xuất,ứng dụng trong cái quy trình sản xuất và đóng gói để tăng hiệu suất cũng như đảm bảo được độchính xác trong việc xử lý và phân loại

Có nhiều loại cơ cấu gắp thả khác nhau, nhưng nhìn chung tất cả đều bao gồm các thànhphần cơ bản sau:

• Cánh tay gắp: Đây là phần chính của cơ cấu gắp thả, có nhiệm vụ di chuyển và vận chuyểncác đối tượng từ vị trí này sang vị trí khác Cánh tay gắp thường được điều khiển bằng cácđộng cơ servo hoặc động cơ bước để đạt được độ chính xác và linh hoạt cao

• Cơ cấu truyền động: Cơ cấu này tạo ra chuyển động cho cánh tay gắp và cụm gắp Cơ cấucó nhiệm vụ đưa tay gắp đến vị trí chính xác của vật cần gắp cũng như vận chuyển vậtcần gắp đến vị trí để thả dựa vào hệ tọa độ X,Y,Z Cơ cấu là một hệ thống truyền động cơhọc, hệ thống truyền động thủy lực gồm các động cơ, dây đai, và bánh răng để di chuyển.• Cụm gắp: Đây là phần cuối được gắn chặt với cánh tay gắp, được thiết kế để gắp chặt cácđối tượng và đặt chúng vào vị trí mong muốn Tùy vào loại đối tượng sản phẩm cần xửlý mà cơ cấu này có thể là một ngón tay kẹp, một nam châm hoặc một hệ thống bơm hútchân không

Hình 2.4: Cấu tạo cơ bản của một cơ cấu gắp thả

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Ngoài các thành phần cơ bản trên, cơ cấu gắp thả có thể bao gồm các thành phần bổ sungkhác, chẳng hạn như:

• Hệ thống cảm biến: Hệ thống cảm biến được sử dụng để phát hiện vị trí và trạng thái củavật cần gắp Hệ thống cảm biến có thể bao gồm cảm biến quang học, cảm biến tiếp xúchoặc cảm biến siêu âm

• Hệ thống điều khiển: Hệ thống điều khiển được sử dụng để điều khiển các thành phần củacơ cấu gắp thả Hệ thống điều khiển có thể là một bộ điều khiển lập trình logic (PLC),một bộ vi xử lý hoặc một hệ thống điều khiển máy tính

Giao tiếp serial là một phương thức truyền dữ liệu giữa hai thiết bị điện tử sử dụng mộtđường truyền duy nhất Dữ liệu trong chuẩn giao tiếp này được truyền theo dạng nối tiếp, tức làtừng bit dữ liệu sẽ được truyền một cách tuần tự

Trong truyền dẫn nối tiếp có 2 loại chính:• Truyền dẫn nối tiếp đồng bộ: là một phương thức truyền trong đó dữ liệu được truyền

dưới dạng một luồng tín hiệu liên tục Trong phương thức truyền này, dữ liệu được truyềntheo các khoảng thời gian được xác định trước theo tín hiệu xung nhịp được xác địnhtrước.Truyền đồng bộ là một loại truyền song công hoàn toàn do đó nó đòi hỏi sự đồngbộ giữa phía truyền và phía nhận.Phương thức truyền dữ liệu này được sử dụng khi cầntruyền một lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng

• Truyền dẫn nối tiếp bất đồng bộ: Phương thức truyền này sẽ không sử dụng tín hiệu đồngbộ Thay vào đó truyền dẫn bất đồng bộ các dữ liệu sẽ được truyền theo từng khung dữliệu Mỗi khung dữ liệu bắt đầu bằng một bit bắt đầu (start bit), tiếp theo là các bit dữ liệu,sau đó là một bit chẵn lẻ (parity bit) và cuối cùng là một bit kết thúc (stop bit) Bit bắt đầuvà bit kết thúc được sử dụng để đánh dấu bắt đầu và kết thúc của một khung dữ liệu Bitchẵn lẻ được sử dụng để xác minh tính chính xác của dữ liệu.Tốc độ truyền dữ liệu trongtruyền thông nối tiếp đồng bộ được xác định bởi tốc độ xung nhịp Tốc độ truyền dữ liệucàng cao thì dữ liệu càng được truyền nhanh hơn

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Giao tiếp Serial là chuẩn giao tiếp truyền dẫn nối tiếp bất đồng bộ và để chuẩn giao tiếp nàyhoạt động thì cần phải chú ý những thông số sau: [4]

• Tốc độ truyền dữ liệu (baud rate):Nó có kí hiệu là Bd, là số lượng bit dữ liệu được truyềntrong một giây Tốc độ truyền dữ liệu thường được đo bằng đơn vị bit/giây (bps)

• Khung truyền (frame): Khung truyền quy định về số lượng bit truyền trong mỗi lần truyền,bao gồm start bit, các bit data, stop bits, ngoài ra còn có thể có parity bit (kiểm tra lỗi dữliệu trong quá trình truyền nhận)

• Start bit: Đây là bit đầu tiên được truyền vào khung truyền, có chức năng thông báo chothiết bị nhận biết đang có một chuỗi dữ liệu sắp truyền đến Đối với các vi điều khiển, ởtrạng thái chưa có dữ liệu (Idle) đường truyền luôn kéo lên mức cao Khi có dữ liệu mới,đường truyền được kéo xuống mức thấp, do đó start bit sẽ được quy định là mức 0.• Dữ liệu (data): Dữ liệu cần truyền thông thường gồm 8 bits, tuy nhiên chúng ta hoàn toàn

có thể tùy chỉnh số lượng bit data cho một gói tin, có thể là 5, 6, 7, 9, Trong quá trìnhtruyền, bit có trọng số thấp nhất (LSB) sẽ được truyền trước, và cuối cùng sẽ là bit cótrọng số cao nhất (MSB)

• Stop bits: Stop bits là một hoặc nhiều bit có chức năng thông báo cho thiết bị nhận biếtrằng một gói dữ liệu đã được gởi xong Đây là bit quan trọng, cần phải có trong một khungtruyền Đối với các dòng vi điều khiển các bit kết thúc này luôn là mức cao

Hiện nay có nhiều lỗi về sản phẩm thường gặp trong quá trình sản xuất các mặt hàng tiêudùng, có một số lỗi thường gặp mà nhà sản xuất cần quan tâm và giải quyết như là lỗi chấtlượng, lỗi an toàn, lỗi vệ sinh, lỗi đóng gói và vận chuyển, lỗi thông tin sản phẩm

Đối với đối tượng mà nhóm khảo sát trong đề tài đó chính là cúc áo thì lỗi mà hay thườnggặp nhất đó chính là lỗi về chất lượng Trong sản xuất cúc áo có các lỗi về chất lượng sản phẩmphổ biến như lỗi kích thước và hình dạng, lỗi chất lượng vật liệu, lỗi màu sắc, lỗi đóng gói vàvận chuyển, lỗi thông tin sản phẩm

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Với lỗi màu sắc: quá trình mạ hoặc phủ màu không đồng đều, bị bong tróc, xuống màu hoặckhông đạt chất lượng yêu cầu

Với lỗi kích thước và hình dạng: cúc áo có kích thước không đúng, không đồng nhất hoặckhông phù hợp với thiết kế Hình dạng của cúc áo không đều, bị méo mó hoặc không đúng vớiyêu cầu Bề mặt của cúc áo không mịn, có dấu vết gồ ghề, vết trầy hoặc mờ

Chính từ những thông tin về các loại lỗi hay gặp trong sản xuất cúc áo kể trên nhóm đã xácđịnh được nhóm đối tượng lỗi theo yêu cầu của đề tài tương ứng sẽ gồm 3 loại: cúc áo đạt chuẩn,cúc áo lỗi màu sắc, cúc áo lỗi hình dạng

Hình 2.5: Các loại mẫu cúc áo sử dụng trong đề tài

Trong quá trình khảo sát, nhóm nhận thấy mô hình có thể nhận dạng được cả 2 loại lỗi là lỗimàu sắc và lỗi hình dạng Tuy nhiên do vấn đề về cơ chế gắp, cụ thể hơn là cơ chế hoạt độngcủa giác hút cần phải tiếp xúc với toàn bộ bề mặt của cúc áo thì mới có thể giữ được lượng khíbên trong để hút cúc áo được Vì vậy việc gắp các cúc áo bị lỗi về hình dạng còn gặp nhiều hạnchế, do đó ở đề tài này nhóm chỉ tập trung gắp các cúc áo lỗi về màu sắc

Với đề tài này, nhóm tận dụng băng chuyền đã có sẵn từ phòng lab của trường để nhằm vừaphục vụ cho đề tài, vừa tiết kiệm được chi phí và thời gian thi công.

Hình 3.1: Mô hình băng chuyền của phòng lab

Nhóm dự tính đặt hệ thống gắp ở cuối băng chuyển để khi vật được thả ở đầu băng chuyền sẽđi qua buồng chụp để được nhận dạng và xác định tọa độ, sau đo được đưa tới cuối băng chuyềnnơi có khối gắp đợi để gắp Với các thông số cơ bản nhóm đã thực hiện đo được từ băng chuyềnbao gồm:

• Chiều cao từ mặt trên băng tải xuống mặt đế: 20cm• Chiều rộng mặt băng tải: 20cm

Hình 3.2: Thanh nhôm định hình 30cm.

Thanh trượt: là thanh ngang với kích thước như hình 3.3 Động cơ bước được đặt ở cuốithanh để di chuyển khối gắp bao gồm: xy lanh và giác hút chân không

Hình 3.3: Khung hệ thống gắp

CHƯƠNG 3 THIẾT KẾ HỆ THỐNG

Hình 3.4: Sơ đồ khối hệ thốngChức năng của từng khối:

• Khối nguồn: cung cấp nguồn điện cho hệ thống hoạt động.• Khối thu nhận ảnh: trong hệ thống sử dụng webcam giao tiếp với máy tính để chụp ảnh

và cho hình ảnh trung thực, rõ nét nhất của cúc áo.• Khối PC và xử lý dữ liệu ảnh: sử dụng laptop tích hợp sẵn những công cụ lập trình có

nhiệm vụ thu nhận, lưu trữ và xử lý, nhận dạng cúc áo thông qua ảnh đã được thu từwebcam

• Khối điều khiển: hệ thống sử dụng bộ điều khiển trung tâm là Arduino Uno R3 có nhiệmvụ truyền nhận tín hiệu từ máy tính để điều khiển khối chấp hành

• Khối chấp hành: bao gồm hệ thống 1 van khí nén điện từ điều khiển 1 xy lanh đôi giúpnâng hạ khối gắp, 1 động cơ DC có module giảm tốc làm động cơ chỉnh để băng tảichuyển động, 1 động cơ bơm hút chân không để hút cúc áo lỗi và 1 động cơ bước để dichuyển khối gắp

Lựa chọn linh kiện

Chất lượng hình ảnh đóng một phần quan trọng trong các hệ thống xử lý ảnh Qua quá trìnhtìm hiểu, nhóm nhận thấy là Webcam Logitech C270p được đánh giá khá cao về độ tương phảnvà độ trung thực của màu sắc với độ phân giải lên tới 720p, tần số làm mới và đặc biệt là cânbằng trắng tốt trong những điều kiện ánh sáng khác nhau Chiều dài cáp nối camera đã đượcthiết kế khi vừa đạt được độ dài cần thiết trong khi vẫn đảm bảo tốc độ truyền hình ảnh Chính vìnhững ưu điểm cũng như sự tiện lợi trên mà nhóm đã quyết định chọn Webcam Logitech C270pcho đề tài lần này

Hình 3.5: Camera Logitech C270

Thông số kỹ thuật:• Quay video lên tới 1280 x 720 pixel.• Bộ cảm biến ảnh VGA 640 x 480 pixel.• Công nghệ tinh thể lỏng Logitech Fluid Crystal.• Ảnh lên tới 3.0 megapixel

• Sử dụng dây USB 2.0 để kết nối, dây dài đến 1.5m

CHƯƠNG 3 THIẾT KẾ HỆ THỐNG

Tính toán và thiết kế

Để kết nối chúng ta chỉ cần sử dụng một cổng USB cho camera Chiều dài cáp nối camerađã được thiết kế khi vừa đạt được độ dài cần thiết trong khi vẫn đảm bảo tốc độ truyền hình ảnh.Để thực hiện kết nối, ta chỉ cần cắm đầu USB của camera vào máy tính

Hình 3.6: Sơ đồ kết nối camera với máy tính

Ngoài ra, để camera có thể thu được hình ảnh của cúc áo với chất lượng ảnh chân thực vềmàu sắc, hệ thống sử dụng một buồng chụp ảnh với chức năng chính là tạo khung đặt camera,cung cấp nguồn sáng trắng ổn định và phù hợp cho môi trường chụp ảnh, cách ly cúc áo vớinhững nguồn sáng gây nhiễu từ môi trường bên ngoài

Chức năng của khối điều khiển là truyền nhận tín hiệu từ PC, tiến hành xử lý, điều khiểnhoạt động của các động cơ, van khí nén

Lựa chọn linh kiện

Với yêu cầu trên ta đều có thể sử dụng nhiều loại vi điều khiển làm khối xử lý.Vì vấn đềchính của mô hình là xử lý ảnh cần nhiều tài nguyên và tốc độ xử lý cao đã có khối PC đảmnhiệm, nên ta không cần phải sử dụng vi điều khiển quá mạnh, giá thành cao, tốc độ xử lý mạnhđể xử lý Chính vì vậy, nhóm đề tài đã sử dụng vi xử lý Arduino Uno làm khối điều khiển Ở đâynhóm chọn Kit Arduino uno vì nó là một trong những Kit phổ biến với nhiều chức năng, vừa đủcác chân I/O mà giá thành lại rẻ hơn các vi điều khiển khác

CHƯƠNG 3 THIẾT KẾ HỆ THỐNG

Hình 3.7: Board Arduino Uno R3

Thông số kỹ thuật chính của Arduino Uno R3:• Vi xử lý: ATmega328P

• Điện áp hoạt động: 5V.• Điện áp hoạt động: 5V.• Dòng điện tiêu thụ: 100mA.• Kích thước: 68.6 x 53.3 x 1.6 mm.• 14 cổng digital

• 6 cổng analog

Tính toán và thiết kế

Board Arduino UNO được trang bị gồm 1 cổng giao tiếp USB, 6 chân đầu vào analog, 14chân I/O tín hiệu số tương thích với nhiều board mở rộng khác nhau Vì vậy board hỗ trợ rất tốtviệc giao tiếp các thiết bị ngoại vi và module từ bên ngoài Kit được nạp chương trình và cấpnguồn qua cổng USB Trong phạm vi đề tài chỉ sử dụng một số cổng giao tiếp : 1 dây cáp USBđể truyền nhận dữ liệu máy tính thông qua UART, 7 cổng GPIO để giao tiếp với 1 động cơ DC,1 động cơ bước, 1 động cơ bơm hút chân không và 1 van điện từ

CHƯƠNG 3 THIẾT KẾ HỆ THỐNG

Đây là khối sẽ đảm nhiệm vai trò di chuyển tay gắp để gắp sản phẩm lỗi và điều khiển băngtải đưa sản phẩm đến vị trí tay gắp Khối này sẽ bao gồm hệ thống 1 van khí nén điện từ điềukhiển 1 xy lanh đôi giúp nâng hạ khối gắp, 1 động cơ DC có module giảm tốc làm động cơchỉnh để băng tải chuyển động, 1 động cơ bơm hút chân không để hút cúc áo lỗi và 1 động cơbước để di chuyển khối gắp

a Động cơ bước Lựa chọn linh kiện

Với yêu cầu của đề tài thì việc di chuyển tay gắp là một nhiệm vụ đòi hỏi độ chính xác cao,có thể di chuyển và dừng ở những bước góc rất nhỏ, đồng thời giúp máy móc vận hành êm ái,hiệu quả hơn, hạn chế được ảnh hưởng tiêu cực do các vấn đề cộng hưởng lực so với các loạiđộng cơ khác Sau một thời gian tìm hiểu cùng với những yêu cầu của đề tài đã đề ra, nhómquyết định sử dụng động cơ bước của nhà sản xuất Oriental Motor có mã là PK244-01A

Hình 3.8: Động cơ bước PK244-01A

Thông số kĩ thuật của động cơ:• Kích thước khung: 42mm.• Bước góc: 1,8◦

CHƯƠNG 3 THIẾT KẾ HỆ THỐNG

• Dòng điện định mức: 1.2A.• Tốc độ tối đa: 1800 vòng/phút

Tính toán và thiết kế

Động cơ bước cần có các bộ chuyển mạch điện tử, để đưa các tín hiệu lệnh điều khiển củabộ điều khiển, từ đó stato chạy từng bước quay theo đúng số thứ tự và tần số nhất định Và bộchuyển mạch được dùng ở mô hình này là Driver A4988

Driver A4988 sử dụng phương pháp điều khiển động cơ bước hai pha Driver có thể hỗ trợchế độ hoạt động của động cơ bước như full bước (full-step), nửa bước (half-step) và chế độvi bước (microstepping) [1] Ở đề tài này driver sẽ điều khiển động cơ chạy ở chế độ full-stepchính vì thế 3 chân MS1, MS2, MS3 của driver sẽ không kết nối Bốn chân 2B, 2A, 1B, 1Ađược nối với 4 chân của động cơ bước để chạy động cơ và 3 chân Dir, En và Step của driver lầnlượt được nối với ba chân Dir, En và Step của Arduino để nhận tín hiệu điều khiển

Hình 3.9: Driver A4988

CHƯƠNG 3 THIẾT KẾ HỆ THỐNG

Thông số kĩ thuật của driver:• Điện áp hoạt động: Từ 8V đến 35V.• Dòng điều khiển động cơ: Tối đa 2A.• Chế độ hoạt động microstep: Hỗ trợ từ full step đến 1/16 step.• Chức năng tắt nguồn tự động (Automatic Power-Down): Giúp tiết kiệm năng lượng khi

động cơ không hoạt động.• Chức năng bảo vệ quá nhiệt (Thermal Shutdown): Ngắt kết nối nguồn khi nhiệt độ vượt

quá mức cho phép.• Chức năng giảm dòng động cơ (Current Decay Mode): Điều chỉnh cách giảm dòng điện

khi động cơ không hoạt động để giảm tiếng ồn và tiết kiệm năng lượng

b Động cơ bơm hút chân không Lựa chọn linh kiện

Để có thể hút và giữ được cúc áo di chuyển từ băng tải sang vị trí hộp đựng vật lỗi thì môhình cần phải có một động cơ tạo ra lực hút chân không để cung cấp lực hút này cho giác hút.Ta có thể lựa chọn các phương án như động cơ điện bơm hút chân không hoặc động cơ khí bơmhút chân không Tuy nhiên với nhu cầu của đề tài là thiết kế một mô hình nhỏ gọn, dễ lắp đặt,sản phẩm cần gắp chỉ là cúc áo với tải trọng rất nhỏ nên nhóm em quyết định chọn động cơ điệnbơm hút chân không YYP528-12A để sử dụng cho hệ thống

Thông số kĩ thuật của động cơ:• Điện áp định mức: 12V.• Dòng điện không tải: ~0.2A.• Dòng điện khi nén: > 0.4A.• Áp suất: 600-850mmHg.• Nhiệt độ hoạt động: 5-55◦C

c Van điện từ và xy lanh Van điện từ

Lựa chọn linh kiện

Ở đề tài này, van điện từ sẽ đảm nhiệm việc đóng xả khí cho xy lanh khí nén, giúp xy lanhcó thể đẩy ra và thu lại vị trí ban đầu Sau khi tìm hiểu thì nhóm quyết định chọn van điện từcủa F.Tec có tên mã là DF1100-2V Là loại van 5/2 (5 cửa khí: 1 cửa đưa khí vào, 2 cửa khí xả,2 cửa khí làm việc kết nối với 2 cửa khí xy lanh và 2 vị trí truyền động), có 1 đầu điện (tác độngđiện để thay đổi trạng thái, ngắt điện van tự trở về trạng thái đầu)

Thông số của van điện từ:• Dải áp suất: 0.15 - 0.7MPa.• Nhiệt độ hoạt động: -5 - 50 °C.• Thời gian phản ứng: 12ms sau

Có rất nhiều loại xi lanh khí nén khác nhau về cấu tạo, kích cỡ, chức năng chẳng hạn như xilanh vuông, xi lanh kẹp, xi lanh bàn trượt Nhưng nhìn chung có 2 loại xi lanh khí nén chính: xilanh tác dụng đơn và xi lanh tác dụng kép Sau khi tìm hiểu và khảo sát, nhóm đề tài quyết địnhchọn xilanh khí nén kép của nhà SMC có tên mã là CXSM10-40 làm cơ cấu phân loại vì nhữnglí do sau:

• Tác động nhanh: Ở chế độ bình thường, xy lanh khí nén có thể đạt vận tốc 10m/s Đây làtốc độ đủ cho phạm vi đề tài, do đối tượng được tác động lực là cúc áo nên yếu tố tốc độkhông yêu cầu cao

• Nguồn khí nén thuận tiện: việc vận hành xy lanh khí nén đòi hỏi phải cung cấp một lượngkhí ổn định theo đúng yêu cầu Các máy nén khí được bày bán rộng rãi trên thị trườngthuận tiện cho việc cấp khí cho xy lanh

• Dễ dàng trong việc chuyển động tịnh tiến Điều này giúp cho quá trình đẩy gắp cúc áokhông bị lệch phương hướng