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

Đồ án tốt nghiệp Công nghệ kỹ thuật điều khiển và tự động hóa: Hệ thống phân loại và sắp xếp sản phẩm theo màu sắc và hình dáng bằng cánh tay robot 4 bậc sử dụng PLC S7-1200

156 2 0
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

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

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Hệ Thống Phân Loại Và Sắp Xếp Sản Phẩm Theo Màu Sắc Và Hình Dáng Bằng Cánh Tay Robot 4 Bậc Sử Dụng PLC S7-1200
Tác giả Hồ Cao Nguyên, Trần Huy Phong
Người hướng dẫn TS. Tạ Văn Phương
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 Tp. Hồ Chí Minh
Định dạng
Số trang 156
Dung lượng 9,6 MB

Cấu trúc

  • CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN (18)
    • 1.1. Giới thiệu đề tài (18)
    • 1.2. Vai trò của đề tài (18)
    • 1.3. Mục tiêu đề tài (19)
    • 1.4. Giới hạn đề tài (20)
    • 1.5. Bố cục đề tài (20)
  • CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT (22)
    • 2.1. Các hệ thống phân loại và sắp xếp sản phẩm hiện nay (22)
      • 2.1.1. Các hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc hiện nay (22)
      • 2.1.2. Các hệ thống sắp xếp sản phẩm hiện nay (23)
      • 2.1.3. Kết luận (25)
    • 2.2. Cơ sở lý thuyết về Robot (25)
      • 2.2.1. Các loại Robot công nghiệp phổ biến (26)
    • 2.3. Hệ thống Robot xếp hàng (30)
      • 2.3.1. Tổng quan về hệ thống Robot xếp hàng (30)
      • 2.3.2. Các yêu cầu của hệ thống (31)
    • 2.4. Cơ sở lý thuyết về xử lý ảnh (32)
      • 2.4.1. Khái niệm về xử lý ảnh (32)
      • 2.4.2. Hình ảnh (32)
      • 2.4.3. Các mô hình màu sắc và ứng dụng (33)
      • 2.4.4. Đường bao (contours) (35)
      • 2.4.5. Toạ độ (38)
    • 2.5. Truyền thông (41)
      • 2.5.1. Python-Snap7 (41)
      • 2.5.2. Modbus (42)
    • 2.6. Để xuất giải pháp (43)
  • CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG (44)
    • 3.1. Yêu cầu hệ thống (44)
    • 3.2. Sơ đồ khối hệ thống (44)
    • 3.3. Thiết kế Robot (46)
      • 3.3.1. Thiết kế mô hình Robot (46)
      • 3.3.2. Đặt trục Robot (59)
      • 3.3.3. Cài đặt vị trí ban đầu cho Robot (59)
    • 3.4. Động học Robot (60)
      • 3.4.1. Bảng D-H (60)
      • 3.4.2. Tính toán động học thuận (61)
      • 3.4.3. Tính toán động học nghịch (62)
      • 3.4.4. Kiểm chứng động học (64)
      • 3.4.5. Động lực học Robot (66)
    • 3.5. Lựa chọn thiết bị (74)
      • 3.5.1. Thiết bị trong tủ điện (74)
      • 3.5.2. Thiết bị ngoài tủ điện (87)
    • 3.6. Sơ đồ nối dây (101)
    • 3.7. Thiết kế chương trình điều khiển PLC (104)
      • 3.7.1. Lưu đồ giải thuật của hệ thống (104)
      • 3.7.2. Truyền thông PLC (107)
      • 3.7.3. Cấu hình động cơ bước (111)
      • 3.7.4. Cấu hình hàm chức năng (116)
      • 3.7.5. Các khối lệnh được sử dụng (121)
    • 3.8. Thiết kế chương trình điều khiển tay gắp (124)
      • 3.8.1. Lưu đồ giải thuật của điều khiển tay gắp (124)
      • 3.8.2. Chương trình điều khiển tay gắp (124)
    • 3.9. Thiết kế chương trình xử lý ảnh (125)
      • 3.9.1. Lưu đồ giải thuật xử lý ảnh (125)
      • 3.9.2. Chương trình xử lý ảnh (126)
    • 3.10. Thiết kế quy trình xếp hàng (130)
    • 3.11. Thiết kế giao diện người dùng (134)
      • 3.11.1. Trang chủ (134)
      • 3.11.2. Trang điều khiển và giám sát chế độ Auto (134)
      • 3.11.3. Trang điều khiển và giám sát chế độ Manual (135)
  • CHƯƠNG 4: THI CÔNG HỆ THỐNG (137)
    • 4.1. Mô hình hệ thống (137)
    • 4.2. Thi công phần cứng hệ thống (137)
      • 4.2.1. Thi công lắp ráp robot (137)
      • 4.2.2. Thi công phần băng tải và camera (139)
      • 4.2.3. Thi công tủ điện (139)
    • 4.3. Kiểm tra mô phỏng không gian hoạt động cho robot (140)
    • 4.4. Điều khiển hệ thống trên mô hình thực tế (142)
      • 4.4.1. Chế độ auto (142)
      • 4.4.2. Chế độ manual (144)
  • CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ THỰC HIỆN (146)
    • 5.1. Kết quả chạy thực tế (146)
    • 5.2. Đánh giá kết quả (146)
      • 5.2.1. Đánh giá tổng quát hệ thống (146)
      • 5.2.2. Sai số vị trí (147)
    • 5.3. Nguyên nhân sai số và giải pháp khắc phục (151)
  • CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN (153)
    • 6.1. Kết luận (153)
    • 6.2. Hướng phát triển (154)
  • TÀI LIỆU THAM KHẢO (155)

Nội dung

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠOTRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA GVHD: TẠ VĂN PHƯƠNG SVTH: HỒ CAO NGUYÊN TR

TỔNG QUAN

Giới thiệu đề tài

Trong thời đại công nghiệp 4.0, tự động hóa quy trình sản xuất đang trở thành xu hướng chủ đạo giúp tối ưu hóa hiệu suất và giảm chi phí lao động Một thách thức lớn là phân loại sản phẩm nhanh chóng và chính xác, đặc biệt khi xác định dựa trên hình dáng và màu sắc.

Hiện nay, hệ thống phân loại truyền thống gặp khó khăn với sự đa dạng về kiểu dáng và màu sắc sản phẩm, dẫn đến phức tạp trong quản lý hàng tồn kho và tăng nguy cơ nhầm lẫn Điều này ảnh hưởng đến hiệu suất toàn bộ chuỗi cung ứng, vì vậy cần triển khai các giải pháp hiệu quả để khắc phục vấn đề này.

Trong bối cảnh hiện nay, việc phát triển hệ thống phân loại sản phẩm dựa trên hình dáng và màu sắc với cánh tay robot 4 bậc tự do trở nên cần thiết Hệ thống này có khả năng nhận diện và phân loại sản phẩm một cách nhanh chóng và chính xác Sự kết hợp giữa công nghệ robot hóa và kỹ thuật xử lý ảnh hứa hẹn mang lại giải pháp hiệu quả, giảm thiểu sai sót và nâng cao khả năng quản lý trong môi trường sản xuất phức tạp Điều này không chỉ giúp doanh nghiệp cải thiện hiệu suất mà còn đảm bảo chất lượng và sự linh hoạt trong quy trình sản xuất.

Vai trò của đề tài

• Tăng tính an toàn lao động: sử dụng robot giúp giảm nguy cơ tai nạn lao động và bảo vệ nhân công khỏi các công việc nguy hiểm

Robot giúp giảm công việc trùng lặp liên tục bằng cách thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại mà không cần nghỉ ngơi Điều này không chỉ giảm bớt gánh nặng lao động cho con người mà còn cho phép họ tập trung vào những công việc đòi hỏi tư duy sáng tạo hơn trong sản xuất.

Cánh tay robot 4 bậc tự do có khả năng di chuyển linh hoạt và thực hiện nhiều nhiệm vụ, góp phần nâng cao hiệu suất sản xuất và giảm thiểu thời gian chờ đợi.

Robot mang lại độ chính xác và đồng nhất cao trong việc thực hiện các nhiệm vụ, giúp giảm thiểu lỗi sản xuất và đảm bảo chất lượng sản phẩm tối ưu.

Hệ thống sản xuất linh hoạt cho phép lập trình để thích ứng với những thay đổi trong quy trình, từ đó tối ưu hóa khả năng linh hoạt trong sản xuất.

Sử dụng robot giúp giảm chi phí lao động, đặc biệt trong các công việc yêu cầu tính lặp lại và độ chính xác cao, từ đó tối ưu hóa hiệu suất sản xuất.

Hệ thống phân loại và sắp xếp sản phẩm nâng cao khả năng quản lý chất lượng, đồng thời giúp giám sát hiệu suất của các quy trình sản xuất hiệu quả hơn.

Tăng cường tự động hóa trong quy trình sản xuất là một giải pháp hiệu quả giúp nâng cao hiệu suất hoạt động của nhà máy Việc này không chỉ giảm thiểu thời gian dừng máy mà còn tăng cường khả năng sản xuất, từ đó tối ưu hóa quy trình và nâng cao năng suất tổng thể.

Mục tiêu đề tài

Sử dụng robot phân loại và sắp xếp sản phẩm từ băng tải lên pallet về hình dáng và màu sắc khác nhau:

Các loại sản phẩm cần để phân loại và xắp xếp:

• Về hình dáng: sản phẩm hình vuông và hình chữ nhật

• Về màu sắc: màu đỏ và màu xanh lam

Sản phẩm sẽ được phân loại theo từng khu màu:

Hình 1.1 Vị trí và màu sắc sản phẩm sẽ được phân loại ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 3

• Hình vuông có kích thước 40 x 40 x 40 (mm)

• Hình chữ nhật có kích thước 80 x 40 x 40 (mm)

Tốc độ phân loại và sắp xếp: 300 sản phẩm/giờ.

Giới hạn đề tài

Do các yếu tố khách quan và chủ quan như thời gian, nhân lực và kiến thức, nhóm sẽ giới hạn đề tài và thực hiện các nội dung sau:

• Cấp phôi lên băng tải bằng phương pháp thủ công

• Chỉ nhận dạng sản phẩm là hình chữ nhật hoặc hình vuông có màu đỏ và màu xanh lam

• Do thiếu kinh nghiệm về thiết kế nên băng tải bị giới hạn về phần điều chỉnh tốc độ và phương pháp truyền động.

Bố cục đề tài

Đề tài “Hệ thống phân loại và sắp xếp sản phẩm theo màu sắc và hình dáng bằng cánh tay Robot 4 bậc sử dụng PLC S7-1200” trình bày các nội dung chính như sau: hệ thống sử dụng cánh tay robot 4 bậc để phân loại và sắp xếp sản phẩm dựa trên màu sắc và hình dáng, ứng dụng công nghệ PLC S7-1200 để điều khiển và tối ưu hóa quy trình tự động hóa.

Trình bày giới thiệu về đề tài, các nhu cầu của đề tài đối với cuộc sống, mục tiêu đề tài và giới hạn đề tài

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Hiện nay, có nhiều hệ thống phân loại và sắp xếp khác nhau được áp dụng trong lĩnh vực robot Cơ sở lý thuyết về robot bao gồm các nguyên tắc hoạt động và cấu trúc của chúng, trong khi hệ thống robot xếp hàng tập trung vào việc tự động hóa quá trình sắp xếp và phân loại hàng hóa Ngoài ra, lý thuyết về xử lý ảnh và truyền thông đóng vai trò quan trọng trong việc nhận diện và quản lý dữ liệu Để tối ưu hóa hiệu suất, cần đề xuất các giải pháp cải tiến cho các hệ thống này, nhằm nâng cao tính chính xác và hiệu quả trong quy trình làm việc.

Chương 3: Thiết kế hệ thống

Yêu cầu hệ thống cho robot bao gồm sơ đồ khối, thiết kế động học và lựa chọn thiết bị phù hợp Ngoài ra, cần có sơ đồ nối dây rõ ràng và thiết kế chương trình điều khiển PLC hiệu quả Tay gắp và xử lý ảnh cũng đóng vai trò quan trọng trong quy trình xếp hàng, cùng với việc thiết kế giao diện người dùng thân thiện để nâng cao trải nghiệm sử dụng.

Chương 4: Thi công hệ thống

Trình bày thi công phần cứng hệ thống, kiểm tra mô phỏng không gian hoạt động cho Robot, điều khiển hệ thống trên mô hình thực tế

Chương 5: Kết quả thực hiện ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 4

Trình bày kết quả chạy thực tế, đánh giá kết quả, nguyên nhân sai số và giải pháp khắc phục

Chương 6: Kết luận và hướng phát triển

Trình bày về những điểm mạnh và khó khăn trong quá trình hoàn thiện đề tài và những dự kiến để phát triển ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 5

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Các hệ thống phân loại và sắp xếp sản phẩm hiện nay

2.1.1 Các hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc hiện nay

2.1.1.1 Phân loại sản phẩm theo màu sắc sử dụng xy-lanh và thanh gạt

Hình 2.1 Hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc sử dụng xy-lanh

Nguyên lý hoạt động của hệ thống này là sử dụng cảm biến màu sắc để phân biệt các sản phẩm có màu sắc khác nhau Sau đó, hệ thống sử dụng thanh gạc hoặc xy lanh khí nén để tác động vào sản phẩm, giúp đưa sản phẩm vào kho phù hợp Ưu điểm của phương pháp này là tăng cường hiệu quả phân loại và lưu trữ sản phẩm, đồng thời tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót trong quá trình xử lý.

• Dễ dàng điều khiển các cơ cấu

• Tốc độ phân loại nhanh

• Vị trí của hàng hóa không kiểm xoát chính xác được

Việc sử dụng công nghệ phân loại màu sắc gặp khó khăn khi áp dụng cho hàng hóa dễ vỡ hoặc hàng hóa mềm Tuy nhiên, công nghệ này được ứng dụng rộng rãi trong các dây chuyền phân loại sản phẩm, giúp tăng khả năng phân loại nhiều loại sản phẩm khác nhau như thuốc và hàng hóa.

2.1.1.2 Hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc sử dụng cánh tay Robot

Hình 2.2 Hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc sử dụng cánh tay robot

Nguyên lý hoạt động của hệ thống là sử dụng cảm biến màu sắc hoặc camera để nhận diện màu sắc, sau đó sử dụng cánh tay Robot để gắp và phân loại sản phẩm theo vị trí đã được cài đặt Ưu điểm của phương pháp này bao gồm khả năng tự động hóa quy trình phân loại, nâng cao hiệu suất làm việc và giảm thiểu sai sót trong quá trình xử lý sản phẩm.

• Có thể thay đổi cơ cấu chấp hành để có thể phù hợp với nhiều hình dạng hàng hóa

• Có thể sử dụng cánh tay Robot xếp chồng hoàng hóa với nhau giúp tiết kiệm diện tích

• Tiết kiệm không gian lắp đặt trong việc phân loại ở những hệ thống cần phân loại nhiều loại hàng

• Có thể sắp xếp vị trí hàng hóa chính xác

• Tốc độ phân loại chậm

• Giải thuật tính toán động học cho Robot phức tạp hơn so với việc sử dụng các phương pháp khác

2.1.2 Các hệ thống sắp xếp sản phẩm hiện nay ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 7

2.1.2.1 Sắp xếp sản phẩm bằng Robot descartes

Robot Descartes hoạt động bằng cách di chuyển các trục X, Y, Z để đến các vị trí mong muốn, đồng thời có thể tích hợp thêm cơ cấu chấp hành để xoay và đặt hàng hóa Ưu điểm của robot này là khả năng linh hoạt trong việc xử lý và sắp xếp hàng hóa một cách chính xác và hiệu quả.

• Dễ điều khiển hơn so với các loại Robot khác

• Tốn nhiều diện tích lắp đặt

2.1.2.2 Sắp xếp sản phẩm bằng Robot palletizing

Hình 2.4 Robot palletizing ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 8

Cánh tay Robot hoạt động dựa trên nguyên lý tính toán động học, cho phép gắp và di chuyển các vật một cách chính xác Điều này được thực hiện thông qua việc điều khiển động cơ tại các khâu của cánh tay Những ưu điểm nổi bật của cánh tay Robot bao gồm khả năng tự động hóa quy trình, tăng hiệu suất làm việc và giảm thiểu sai sót trong sản xuất.

• Không tốn diện tích lắp đặt

• Có thể di chuyển vât, hàng hóa cơ động

• Không gian hoạt động lớn, có thể đưa tới nhiều vị trí mà các thiết bị khó có thể làm được

• Tốc độ sắp xếp chậm

• Cần phải lập trình động học phức tạp, khó sử dụng hơn với những sản phẩm khác

Hệ thống phân loại sản phẩm rất đa dạng và ứng dụng rộng rãi, như phân loại theo màu sắc và vật liệu, mang lại hiệu quả cao Các hệ thống này ngày càng được cải tiến để đáp ứng nhu cầu của con người.

Chúng em đã chọn đề tài “Hệ thống phân loại và sắp xếp sản phẩm theo màu sắc và hình dáng bằng cánh tay robot 4 bậc sử dụng PLC S7-1200”, nhằm tính toán các thông số quan trọng như tốc độ, hình dáng và sự gọn gàng trong sắp đặt sản phẩm Chúng em tin rằng những kết quả từ nghiên cứu và tính toán trong bài luận văn này sẽ là bước đệm quan trọng cho việc phát triển các ý tưởng mới về tính toán và thiết kế robot công nghiệp trong tương lai.

Mặc dù đã nỗ lực hết mình, nhưng do hạn chế về kiến thức và thời gian, không thể tránh khỏi những sai sót và khuyết điểm trong quá trình tính toán và thi công mô hình Rất mong nhận được sự thông cảm và ý kiến đóng góp từ quý thầy cô và các bạn!

Cơ sở lý thuyết về Robot

Robot là máy móc tự động được điều khiển bởi máy tính hoặc vi mạch điện tử, giúp thực hiện công việc mà không cần sự can thiệp của con người Trong ngành công nghiệp, cánh tay robot được lập trình để tăng tốc độ và độ chính xác trong sản xuất, vượt trội hơn so với con người Việc ứng dụng robot không chỉ nâng cao hiệu suất sản xuất mà còn giảm thiểu lỗi, cho phép làm việc trong điều kiện khắc nghiệt và tiết kiệm chi phí lao động.

• Robot khám phá vũ trụ

• Robot y tế - chăm sóc sức khỏe

• Robot thám hiểm đại dương

• Robot dịch vụ chăm sóc khách hàng

2.2.1 Các loại Robot công nghiệp phổ biến

Robot có khớp nối, với cấu trúc từ hai khớp trở lên, được thiết kế để mô phỏng bàn tay con người Đây là một trong 10 loại robot phổ biến nhất, thường được sử dụng cho các nhiệm vụ như hàn, sơn và bốc xếp hàng hóa Những robot này mang lại nhiều ưu điểm, bao gồm khả năng thực hiện các công việc phức tạp một cách chính xác và hiệu quả.

• Có nhiểu lựa chọn thông số, kích thước

• Phù hợp với nhiều điều kiện khác nhau

• Có thể đặt trong không gian hạn chế

Robot Scara là một loại robot công nghiệp nổi bật với tốc độ và độ chính xác cao, thường được áp dụng trong các dây chuyền sản xuất tốc độ lớn để thực hiện các nhiệm vụ như lắp ráp, xử lý vật liệu và đóng gói Những ưu điểm của Robot Scara bao gồm khả năng hoạt động nhanh chóng, giảm thiểu sai sót trong quá trình sản xuất và tối ưu hóa hiệu suất làm việc.

• Tốc độ nhanh và độ chính xác cao

• Kích thước nhỏ gọn tiết kiệm không gian lắp đặt

• Không gian làm việc hạn chế

• Không có khả năng xoay và lật vật

• Khả năng chịu tải thấp ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 11

Hình 2.7 Robot tọa độ Descartes

Robot tọa độ Descartes được trang bị ba khớp lăng trụ X, Y và Z, cho phép chuyển động thẳng dọc theo mỗi trục Bằng cách thêm một động cơ ở một đầu, hệ thống có thể thực hiện thêm chuyển động quay.

• Robot Descartes được lập trình dọc theo 3 trục, dễ tính toán điều khiển hơn các loại Robot khác

• Có khả năng di chuyển các vật nặng

• Cồng kềnh, cần nhiều không gian lắp đặt

Hình 2.8 Robot hình trụ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 12

Robot hình trụ là Robot có vùng làm việc hình trụ Loại Robot này thường được sử dụng để hàn, gia công, xử lý vật liệu, … Ưu điểm:

• Không cần nhiều không gian để lắp đặt

• Dễ dàng thực hiện các thao tác ở những khu vực khó tiệp cận trong khu vực hình cầu

• Khu vực làm việc hạn chế

• Không thể lật vị trí của các mặt

Robot delta, còn được gọi là Robot nhện hoặc Robot song song, bao gồm ba cánh tay gắn vào cơ cấu chấp hành song song với đế Loại robot này thường được sử dụng trong các hệ thống sản xuất tốc độ cao cho các nhiệm vụ như đóng gói, lắp ráp và phân loại sản phẩm Ưu điểm của robot delta là khả năng hoạt động nhanh chóng và hiệu quả trong các quy trình sản xuất.

• Tốc độ và độ chính xác cao

• Không cần nhiều không gian để lắp đặt

• Không gian làm việc hạn chế ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 13

• Khả năng chịu tải thấp

Hệ thống Robot xếp hàng

2.3.1 Tổng quan về hệ thống Robot xếp hàng

Cánh tay robot xếp hàng hiện đang được sử dụng rộng rãi trong ngành công nghiệp, giúp nâng cao năng suất sản xuất Việc sử dụng robot xếp hàng hóa tự động cho phép sắp xếp các hàng hóa nặng một cách chính xác và nhanh chóng, đồng thời giảm thiểu chi phí nhân công Robot xếp hàng hóa công nghiệp thường được áp dụng trong kho hàng, trung tâm phân phối, sân bay và các cơ sở sản xuất lớn.

Hình 2.10 Hệ thống robot bốc xếp hàng hóa công nghiệp

Hệ thống hoạt động thông qua băng tải đầu vào, có nhiệm vụ đưa pallet đến vị trí để cánh tay robot thực hiện việc xếp hàng Camera và cảm biến xác định thời điểm hàng đến vị trí cần gắp, camera sẽ chụp ảnh từ băng tải và gửi dữ liệu về máy chủ Dữ liệu này được xử lý để tính toán và gửi tín hiệu đến PLC, từ đó điều khiển cánh tay robot gắp và di chuyển sản phẩm đến vị trí đã được lập trình.

Hệ thống Robot bốc xếp tự động bao gồm các thành phần:

PLC là thiết bị điều khiển chủ yếu trong hệ thống, có nhiệm vụ giám sát và điều khiển các thiết bị, đồng thời truyền thông tín hiệu tới máy chủ điều khiển và các thiết bị điều khiển phụ.

Robot: Được PLC điều khiển thông qua các bộ điều khiển Robot theo giao thức của tùy theo mỗi loại Robot ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 14

Màn hình điều khiển HMI: Hiển thị thông tin, theo dõi và điều khiển hệ thống từ người vận hành

Động cơ băng tải, cảm biến và công tắc hành trình đóng vai trò quan trọng trong việc thu nhận tín hiệu điều khiển từ PLC, giúp đảm bảo hệ thống vận hành an toàn và chính xác.

Nút nhấn, đèn báo: Hỗ trợ điều khiển và hiển thị thông tin cho người vận hành

2.3.2 Các yêu cầu của hệ thống Để hàng hóa hạn chế nguy cơ hư hỏng, việc tuân thủ các nguyên tắc xếp hàng và lựa chọn kiểu xếp hàng giúp gia cố thêm sự an toàn cho sản phẩm và kho hàng Nguyên tắc xếp hàng trên Pallet:

• Xếp hàng nặng làm chân trụ

• Chỉ xếp chồng hàng hóa lên các pallet đồng đều

• Xếp chồng hàng có giới hạn chiều cao

• Xếp đúng tải với mỗi pallet

• Không xếp hàng nhô ra ngoài

• Không xếp hàng theo kiểu kim tự tháp

• Không sử dụng pallet không đạt chuẩn xếp hàng

Cách xếp hàng trên pallet theo tiêu chuẩn mới nhất hiện nay:

• Xếp hàng trên pallet theo kiểu cột chồng

Hình 2.11 Xếp hàng trên pallet theo kiểu cột chồng ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 15

Xếp hàng theo kiểu cột chồng là phương pháp xếp các thùng carton chồng lên nhau, giúp phân bố lực đều ở 4 góc của thùng, nơi chịu lực tốt nhất Tuy nhiên, kiểu sắp xếp này có nguy cơ đổ cao, vì vậy cần quấn thêm màng co hoặc sử dụng dây đai để cố định hàng hóa, đảm bảo an toàn trong quá trình vận chuyển.

• Xếp hàng trên pallet theo kiểu xếp gạch

Hình 2.12 Xếp hàng trên pallet theo kiểu xếp gạch

Xếp hàng kiểu xếp gạch là phương pháp sắp xếp các thùng carton đan xen, giúp tăng cường độ ổn định khi vận chuyển Kiểu xếp này thường được áp dụng cho các hàng hóa có tải trọng nhỏ, vì trọng lực chủ yếu tập trung ở giữa thùng carton, giảm nguy cơ đổ vỡ.

Cơ sở lý thuyết về xử lý ảnh

2.4.1 Khái niệm về xử lý ảnh

Xử lý ảnh là quá trình chuyển đổi hình ảnh thành dạng kỹ thuật số và thực hiện các thao tác để thu thập thông tin hữu ích Hệ thống xử lý hình ảnh xem tất cả hình ảnh như tín hiệu 2D, áp dụng các phương pháp xử lý tín hiệu đã được xác định Để máy tính có thể xử lý, ảnh cần được biểu diễn dưới dạng số với các giá trị rời rạc, thường được thể hiện bằng ma trận hai chiều f(x, y) với m cột và n hàng.

Hình ảnh là một hàm hai chiều f(x, y), trong đó x và y là các tọa độ trong không gian Biên độ của f tại một cặp tọa độ được gọi là cường độ của hình ảnh tại điểm đó Khi các giá trị x, y và biên độ của f là hữu hạn, hình ảnh được gọi là hình ảnh số (digital image) Hình ảnh được tổ chức theo dạng ma trận.

Hình ảnh được xác định bởi kích thước, bao gồm chiều rộng và chiều cao, dựa trên tổng số điểm ảnh Chẳng hạn, một hình ảnh có kích thước 480 x 640 (chiều rộng x chiều cao) sẽ chứa tổng cộng 307.200 điểm ảnh.

2.4.3 Các mô hình màu sắc và ứng dụng

2.4.3.1 Ảnh xám Ảnh xám hoặc ảnh đơn sắc (monochromatic), là ảnh mà tại mỗi điểm ảnh có một giá trị mức xám Ảnh 8 mức xám sẽ có giá trị mỗi điểm ảnh nằm trong đoạn   0, 7

Ảnh 256 mức xám sẽ có giá trị mỗi điểm ảnh nằm trong đoạn  0, 256 

Giá trị điểm ảnh trong hệ màu grayscale dao động từ 0 đến 255, trong đó 0 đại diện cho màu đen và 255 cho màu trắng Cường độ sáng của điểm ảnh tăng lên khi giá trị của nó cao hơn Để tính độ sáng của điểm ảnh, ta sử dụng công thức chuyển đổi từ hệ RGB sang grayscale: Độ sáng tại điểm ảnh = 0.2989 * Red + 0.5870 * Green + 0.1140 * Blue.

RGB là không gian màu phổ biến trong các thiết bị kỹ thuật số, sử dụng ba màu cơ bản: đỏ, xanh lục và xanh lam để tạo ra mọi màu sắc.

Trong mô hình màu 24bit, mỗi kênh màu (đỏ, xanh lá, xanh dương) sử dụng 8bit (từ 0 đến 255) để biểu diễn cường độ màu tại điểm ảnh Nhờ đó, mô hình này có khả năng tạo ra tối đa 16.777.216 màu sắc khác nhau.

Các thư viện như Matplotlib và Pillow đọc và hiển thị ảnh theo thứ tự RGB, trong khi thư viện OpenCV lại sử dụng thứ tự BGR.

Hình 2.14 Không gian màu RGB 24bit

Không gian màu HSV (hay HSB) là một không gian màu dựa trên 3 giá trị: Hue (vùng màu) – Saturation (độ bão hoà) – Value (giá trị độ sáng)

Hue: là vùng màu, thể hiện sự thay đổi màu sắc từ 0 đến 360°

Saturation: là thước đo của độ bão hoà màu sắc trong một màu cụ thể từ 0 đến 100%

Value: là thước đo cho độ sáng của một màu cụ thể từ 0 đến 100%

Không gian màu HSV được ưa chuộng trong chỉnh sửa hình ảnh nhờ khả năng thể hiện màu sắc một cách trực quan Quá trình chọn màu trong không gian này bắt đầu bằng việc lựa chọn màu cơ bản, sau đó điều chỉnh cường độ từ nhạt đến đậm, và cuối cùng là thay đổi ánh sáng từ tối đến sáng.

Hình 2.15 Không gian màu HSV ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 18

2.4.3.4 Ứng dụng xử lý ảnh với không gian màu HSV

Trong thư viện OpenCV, giá trị của các kênh màu có sự thay đổi rõ rệt Cụ thể, kênh Hue có phạm vi từ 0 đến 179, trong khi kênh Saturation và Value có phạm vi từ 0 đến 255.

Trong bài toán khoanh vùng màu của sản phẩm cần gắp, nhóm chúng em sẽ lọc ra những điểm ảnh có màu gần giống đỏ và xanh lam bằng các bước cụ thể.

• Lấy ảnh từ Webcam qua thư viện OpenCV

• Chuyển ảnh màu gốc từ OpenCV (lúc này là ảnh màu BGR) sang ảnh màu HSV

• Định nghĩa phạm vi màu “gần” đỏ và xanh lam và tạo mặt nạ để nhận diện màu

Việc lọc ra các pixel có giá trị màu gần giống với màu đỏ và xanh lam là rất quan trọng, vì thực tế màu sắc không thể được xác định một cách chính xác Các biến thể như đỏ tươi, đỏ nâu, hay đỏ thắm đều có sự pha trộn với những màu khác nhưng vẫn được gọi là màu đỏ Tuy nhiên, việc chọn lựa các pixel này còn phụ thuộc vào màu sắc của hình ảnh thu được từ webcam và các yếu tố gây nhiễu như ánh sáng và chất lượng hình ảnh của camera, vì chúng có thể làm sai lệch ngưỡng đã được xác định.

Thư viện OpenCV cung cấp hàm “cv2.inRange(hình ảnh, giá trị nhỏ nhất của phạm vi, giá trị lớn nhất của phạm vi)” để tạo mặt nạ, giúp nhận diện các pixel có giá trị nằm trong vùng được chọn.

2.4.4.1 Khái niệm và xác định đường bao Đường bao là một đường cong liên tục, được tạo nên bằng cách kết nối các điểm có cùng màu hoặc cường độ trong một vùng Chúng có vai trò quan trọng trong việc phân tích hình dạng vật thể trong hình ảnh Bằng cách xác định ranh giới của các vùng, chúng ta có thể tìm ra các đặc điểm quan trọng và hiểu rõ hơn về hình dạng và cấu trúc của vật thể có trong hình ảnh ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 19

Việc xác định đường bao giúp chúng ta thu thập dữ liệu quan trọng để nhận diện vật thể, bao gồm việc xác định hình dạng và tìm chính xác tâm của vật thể để thực hiện quá trình gắp.

Hình 2.16 Minh hoạ xác định đường bao và tìm tâm vật thể

Truyền thông

Ta sử dụng truyền thông Snap7 để giao tiếp giữa máy tính và PLC, giúp PLC nhận giá trị vị trí của vật sau khi được xử lý qua chương trình xử lý ảnh.

Snap7 là một thư viện mã nguồn mở sử dụng cổng Ethernet để truyền thông với các dòng PLC S7

Hình 2.22 Truyền thông Snap7 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 25

Modbus là giao thức truyền thông phổ biến, cho phép kết nối nhiều thiết bị qua một cặp dây xoắn đơn Trong lĩnh vực tự động hóa công nghiệp, ba chuẩn Modbus được sử dụng rộng rãi là Modbus RTU, Modbus ASCII và Modbus TCP/IP.

Modbus RTU: Dữ liệu được mã hóa theo hệ nhị phân Được hoạt động theo chuẩn giao tiếp vật lý cơ bản là RS232 hoặc RS485

Hình 2.23 Truyền thông Modbus RTU

Modbus ASCII: Dữ liệu được mã hóa bằng Hexadeci-mal Theo ASCII 4 bit mỗi byte cần truyền cần 2 byte để truyền

Modbus TCP/IP: Đơn giải là Modbus TCP/IP nhưng truyền thông qua Ethernet trên nền sử dụng IP cho mỗi thiết bị Slave ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 26

Hình 2.25 Truyền thông Modbus TCP/IP

Để xuất giải pháp

Sau khi nghiên cứu các đề tài đã thực hiện, nhóm nhận thấy rằng hệ thống phân loại sản phẩm sử dụng cơ cấu gạt, đẩy có khả năng phân loại chính xác các loại sản phẩm Tuy nhiên, vị trí của sản phẩm sau phân loại khó theo dõi, và hệ thống này chỉ phù hợp với những món hàng có độ cứng nhất định Việc áp dụng cánh tay robot trong phân loại sản phẩm giúp tăng độ chính xác và giảm hư hỏng, nhưng vẫn chưa tối ưu hóa không gian kho Hệ thống sắp xếp sản phẩm bằng robot tọa độ Descartes gặp phải nhược điểm là chiếm nhiều diện tích lắp đặt.

Nhóm đề xuất giải pháp tích hợp quy trình phân loại và sắp xếp bằng cánh tay Robot 4 bậc tự do trong một hệ thống duy nhất nhằm tiết kiệm thời gian và chi phí trong quy trình sản xuất Để khắc phục những nhược điểm của các hệ thống hiện tại, nhóm tập trung vào việc cải thiện các điều kiện vận hành của hệ thống.

• Tối ưu không gian kho chứa

• Có thể sử dụng và phân loại nhiều loại hàng hóa

• Dễ dàng theo dõi vị trí hàng hóa

• Tối ưu không gian lắp đặt ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 27

THIẾT KẾ HỆ THỐNG

Yêu cầu hệ thống

Thiết kế hệ thống phân loại và sắp xếp sản phẩm theo màu sắc và hình dáng hoạt động có:

• Độ chính xác và độ tin cậy cao để giảm thiểu sự cố và thời gian ngừng máy

• Tốc độ xử lý nhanh

• Khả năng bảo trì và nâng cấp dễ dàng

• Hệ thống phân loại và sắp xếp sản phẩm theo đúng chủng loại và vị trí xếp

• Nhận diện được sản phẩm có ở trên tay gắp khi sản phẩm đang gắp vật

• Tối ưu hệ thống khi chuyển tiếp giữa các mode

• Tối ưu truyền thông giữa các bộ điều khiển

• Thực hiện kết nối các thiết bị sao cho gọn gàng, tối ưu không gian và đường truyền tín hiệu ổn định

• Thực hiện lựa chọn thiết bị tối ưu chi phí, hoạt động bền bỉ với thời gian và thời tiết.

Sơ đồ khối hệ thống

Hình 3.1 Sơ đồ khối của hệ thống ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 28

Hoạt động của hệ thống:

Hệ thống robot này có hai chế độ hoạt động: Chế độ Tự động (Auto) và Chế độ Thủ công (Manual) Để điều khiển cánh tay robot trong các chế độ này, cần thiết lập vị trí ban đầu bằng cách set home cho cánh tay robot.

Sản phẩm sẽ được đưa vào băng tải, nơi cảm biến hồng ngoại camera chụp trạng thái hàng hóa khi băng tải di chuyển Sau khi xử lý ảnh, chương trình gửi giá trị phân loại từ máy chủ về PLC cùng với góc cần thiết để cánh tay gắp sản phẩm Sau khi gắp, sản phẩm sẽ được sắp xếp vào kho theo màu sắc và hình dáng.

Ta sẽ điều khiển được cánh tay Robot theo động học thuận hoặc động học nghịch Điều khiển tay gắp, băng tải ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 29

Thiết kế Robot

3.3.1 Thiết kế mô hình Robot

Ngày nay, việc chế tạo và gia công robot đòi hỏi sử dụng nhiều loại vật liệu khác nhau Để chọn lựa vật liệu phù hợp, cần xem xét các yếu tố để đảm bảo thiết kế và chế tạo đạt hiệu quả tối ưu nhất cho dự án.

Bảng 3.1 So sánh vật liệu

Vật liệu Ưu điểm Nhược điểm

Thép • Độ bền cao, chịu nhiệt, không bị gỉ sét theo thời gian

• Khả năng chịu tải cao, cứng cáp

• Chi phí gia công cao ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 30

Nhôm • Có độ bền cao, chịu nhiệt, không bị gỉ sét theo thời gian

• Khối lượng nhẹ hơn và dễ tạo hình hơn thép

• Khả năng chịu tải cao, cứng cáp

• Chi phí gia công cao

Tấm mica • Dễ dàng giao công

• Chi phí gia công rẻ

• Dễ dàng tìm được chổ gia công và mua hơn là nhôm và thép

• Không thể gia công đường cong

• Khả năng chịu va đập và chịu tải kém

Từ Lỗi! Không tìm thấy nguồn tham chiếu nhóm quyết định lựa chọn vật liệu mica thay vì các vật liệu nhôm và mica bởi các lý do:

• Giá thanh gia công và nguyên liệu của nhôm và thép quá lớn

Việc sử dụng vật liệu nhôm và thép trong chế tạo robot dẫn đến tăng khối lượng, yêu cầu động cơ mạnh mẽ hơn, từ đó làm gia tăng chi phí vượt mức dự kiến của nhóm.

Trong đó: (1): Các tấm cố định khâu đế, (2): Tấm cố định động cơ, (3): Tấm cố định ổ bi ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 31

Hình 3.4 Các tấm cố định khâu đế

Các tấm cố định khâu đế, như được minh họa trong Hình 3.4, có vai trò quan trọng trong việc gắn kết cánh tay robot với mặt sàn, đảm bảo tính ổn định và giảm thiểu rung lắc cho cánh tay robot.

Hình 3.5 Tấm cố định động cơ

Tấm cố định động cơ, như minh họa trong Hình 3.5, có vai trò quan trọng trong việc giữ cho động cơ ổn định và kết nối với tấm cố định ổ bi, đảm bảo rằng động cơ không bị di chuyển hay xê dịch trong quá trình sử dụng.

Hình 3.6 Tấm cố định ổ bi

Tấm cố định ổ bi để gắn ổ bi như Hình 3.6 để quay khớp đầu tiên của Robot, các vị trí lỗ để liên kế với tấm cố định động cơ

Hình 3.7 Khâu 2 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 33

Trong đó: (1) là tay đòn số 1 khâu 2, (2) là tay đòn số 2 khâu 2, (3) là mặt ốp 1

Hình 3.8 Tay đòn số 1 khâu 2

Tay đòn số 1 khâu 2 ở Hình 3.8 giúp tăng độ cứng cáp cho khâu 2, được thiến kế để gắn ổ bi để có thể dễ dàng di chuyển trên trục trơn

Hình 3.9 Tay đòn số 2 khâu 2

Tay đòn số 2 khâu 2 trong Hình 3.9 được thiết kế để kết nối trực tiếp với động cơ, với các lỗ được tối ưu hóa cho việc gắn kết với mặt bích.

Mặt ốp 1, như trong Hình 3.10, được sử dụng để kết nối động cơ 2 với thân robot Ngoài ra, mặt ốp 1 còn được thiết kế với một lỗ giúp cố định vị trí cho khâu 4.

Trong đó: (1): Các tay đòn dài khâu 3, (2): Mặt ốp 2, (3): Tay đòn 1, (4): Tay đòn

2, (5): Thanh truyền động khâu 3, (6): Thanh truyền động phụ khâu 3 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 35

Hình 3.12 Các tay đòn dài khâu 3

Các tay đòn khâu 3 như Hình 3.12 nhận lực từ thanh truyền động khâu 3 để di chuyển tay gắp hàng đến vị trí yêu cầu

Mặt ốp 2, như hình 3.13, được thiết kế để gắn động cơ 3 vào thân Robot và có các lỗ để kết nối với mặt ốp 1.

Tày đòn 1 như Hình 3.14 có tác dụng truyền động từ động cơ sang tay đòn 2 rồi tác động qua thanh truyền động khâu 3

Tay đòn 2 khâu 3 như Hình 3.15 có tác dụng nhân lực từ tay đòn 1 và tác dụng lực sang thanh truyền động khâu 3

Hình 3.16 Thanh truyền động khâu 3

Thanh truyền động khâu 3, như thể hiện trong Hình 3.16, có chức năng nhận lực từ tay đòn 2, giúp điều chỉnh góc của các tay đòn dài khâu 3 theo các tính toán đã được thực hiện.

Hình 3.17 Thanh truyền động phụ khâu 3

Thanh truyền động phụ khâu 3 như Hình 3.17 dùng để giảm áp lực cho thanh truyền động khâu 3 khi động cơ chạy

Trong đó: (1): ốp động cơ khâu 4, (2): Mặt đáy động cơ khâu 4, (3): Thanh truyền động 1 khâu 4, (4): Thanh cân bằng, (5): Thanh truyền động 2 khâu 4

Hình 3.19 Ốp động cơ khâu 4 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 38

Hình 3.20 Mặt đáy ốp động cơ khâu 4

Mặt ốp động cơ khâu 4 và mặt ốp đáy động cơ khâu 4, như thể hiện trong Hình 3.19 và Hình 3.20, có chức năng quan trọng trong việc bảo vệ và giữ cho động cơ khâu 4 hoạt động hiệu quả.

Hình 3.21 Thanh truyền động 1 khâu 4

Hình 3.22 Thanh truyền động 2 khâu 4 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 39

Thanh truyền động 1 khâu 4, thanh truyền động 2 khâu 4 và thanh cân bằng, như thể hiện trong Hình 3.21, Hình 3.22 và Hình 3.23, có chức năng điều chỉnh để tay gắp vật luôn duy trì vị trí song song với mặt đất.

Bài viết đề cập đến các bộ phận của tay gắp, bao gồm: (1) ốp trái tay gắp, (2) ốp phải tay gắp, (3) ốp trên tay gắp, (4) ốp dưới tay gắp, (5) ngón tay có bánh răng, và (6) ngón tay gắp phụ Đây là những thành phần quan trọng trong Đồ án tốt nghiệp 40.

Hình 3.25 Ốp trái tay gắp

Hình 3.26 Ốp phải tay gắp

Hình 3.27 Ốp trên tay gắp ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 41

Hình 3.28 Ốp dưới tay gắp

Các ốp tay gắp được trình bày trong Hình 3.25, Hình 3.26, Hình 3.27 và Hình 3.28 có vai trò quan trọng trong việc giữ vững và bảo vệ động cơ servo, đồng thời liên kết với các ngón tay gắp có bánh răng để thực hiện chức năng gắp vật hiệu quả.

Hình 3.29 Ngón tay gắp có bánh răng

Các ngón tay gắp có bánh răng ở Hình 3.29 có được điều khiển bởi động cơ servo để có thể đạt được vị trí mà có thể gắp được vật

Hình 3.30 Ngón tay gắp phụ

Các ngón tay gắp phụ trong Hình 3.30 được thiết kế để mở rộng diện tích tiếp xúc, từ đó tăng cường ma sát khi gắp vật, giúp việc gắp vật trở nên chắc chắn hơn.

Ta thực hiện đặt trục cho Robot theo các bước sau:

Bước 1: Xác định gốc tọa độ

Bước 2: Gốc của khâu thứ i nằm trên đường tâm của trục khớp thứ (i+1) và giao điểm đường pháp tuyến chung ai

Bước 3: Nếu 2 trục cắt nhau thì gốc tại điểm cắt đó, nếu 2 trục song song thì θi nằm ở vị trí nào để thuận tiện cho quá trình tính toán

Bước 4: Xác định trục Zi sao cho trục Zn nằm dọc theo trục khớp thứ i+1

Bước 5: Xác định trục Xi nằm trên được pháp tuyến chung hướng từ trục khớp i đến trục khớp i+1

Bước 6: Nếu 2 trục khớp cắt nhau thì x i =z z i i + 1

Bước 7: Ta chọn góc quay cùng chiều kim đồng hồ là dương, ngược chiều kim đồng hồ là âm

3.3.3 Cài đặt vị trí ban đầu cho Robot Để thiết lập vị trí Home cho các khâu cánh tay Robot ta cần sử dụng các thiết bị như limit switch hoặc cảm biến tiệm cận để hệ thống có thể xác định được vị trí Home ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 43

Bảng 3.2 Lựa chọn cơ cấu set home

Cảm biến tiệm cận, hay còn gọi là limit switch, có nhiều ưu điểm như giá thành rẻ, đa dạng kích thước và ít bị nhiễu, đồng thời có độ bền cao với ít hao mòn theo thời gian Tuy nhiên, một nhược điểm cần lưu ý là cảm biến này có thể bị ăn mòn theo thời gian.

Giá thành cao hơn limit switch

Các vị trí cài đặt:

Trong đó: (1) là cảm biến tiệm cận khâu 1, (2) là cảm biến tiệm cận khâu 2, (3) là cảm biến tiệm cận khâu 3, (4) là cảm biến tiệm cận khâu 4.

Động học Robot

Dựa vào thông số ở, ta thành lập bảng xác định thông số như: ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 44

Bảng 3.3 Bảng thông số Robot

Ký hiệu Mô tả Giá trị Đơn vị

Bảng 3.4 Bảng thông số D-H i ai αi di θi

Khoảng cách giữa hai trục động cơ Zi và Zi+1 dọc theo trục Xi được ký hiệu là a Góc lệch giữa hai trục động cơ này được xác định là α, dựa trên trục Xi Khoảng cách từ mặt phẳng chứa Xi-1 tới Xi dọc theo trục Zi-1 được ký hiệu là d, trong khi θ là góc giữa mặt phẳng chứa.

Xi-1 và Xi dựa vào trục Zi-1

3.4.2 Tính toán động học thuận

Ta có ma trận chuyển đổi từ hệ trục tọa độ {i} sang {i+1}

1 cos sin cos sin sin cos sin cos cos sin cos sin

Dựa vào bảng D-H, ta có các ma trận chuyển đổi:

Ma trận chuyển đổi từ hệ trục tọa độ {0} sang {1}

Ma trận chuyển đổi từ hệ trục tọa độ {1} sang {2}

1 2 cos sin 0 cos sin cos 0 sin

Ma trận chuyển đổi từ hệ trục tọa độ {2} sang {3}

2 3 cos( ) sin( ) 0 cos( ) sin( ) cos( ) 0 sin( )

12 1 2 12 1 2 123 1 2 3 123 1 2 3 cos , cos , cos , sin , sin , sin , cos( ), sin( ), cos( ), sin( ) c c c s s s c s c s

Từ hệ ma trận chuyển đổi (3.4.2), (3.4.3) và (3.4.4) ta tính được:

Tuy nhiện tại khâu 4 của động cơ được thiết kế để có thể song song với mặt phẳng

X ta xác định được tọa độ điểm cuối

3.4.3 Tính toán động học nghịch

Ta sử dụng phương pháp hình học để tính toán động học nghịch Robot

Hình 3.32 Hình chiếu trên mặt phẳng OXY của Robot ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 46

Xét ∆OEC ta tính được θ1:

Xét mặt phẳng OXZ ta có:

Hình 3.33 Hình chiếu trên mặt phẳng OXZ của Robot

Từ hình xét ∆ADC ta có:

Từ hình xét ∆ABC ta có:

Từ hình ta tính được θ2: ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 47

Xét góc ngoài ∆ABC ta có:

3.4.4 Kiểm chứng động học Để có thể xác định được độ chính xác của động học thuận và nghịch, ta cần tiến hành tính toán kiểm chứng để có thể áp dụng trong điều khiển

Ta có tọa độ điểm cuối của cánh tay Robot theo động học thuận:

Ta có các giá trị góc theta sau các bước tính toán động học nghịch:

Ta sẽ lựa chọn các điểm trong không gian hoạt động để kiếm chứng động học Robot

Ta sẽ sử dụng Matlab-Simulink để tính toán và kiểm chứng động học Robot ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 48

Hình 3.34 Kiểm chứng bộ nghiệm 1

Hình 3.35 Kiểm chứng bộ nghiệm 2

Hình 3.36 Kiểm chứng bộ nghiệm 3

Qua việc tính toán và mô phỏng bằng Simulink, chúng ta xác nhận rằng giá trị của động học thuận và động học nghịch là chính xác.

3.4.5 Động lực học Robot Để tính được momen cần thiết cho mỗi động cơ đầu tiên ta tiến hành đặt điểm cho các khớp chuyển động của Robot

Hình 3.37 Đặt điểm cho Robot

Ta vẽ đơn giản lại các cơ cấu của Robot theo các điểm được đặt ở Hình 3.37

Ta có kích thước của các khâu:

Bảng 3.5 Kích thước các khâu

AB 200 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 50

Bảng 3.6 Khối lượng các khâu

Trong cấu tạo của Robot ta chia ra làm 2 cơ cấu chính: Cơ cấu giữ tay gắp và cơ cấu điều chỉnh vị trí tay gắp

Hình 3.39 Cơ cấu giữ tay gắp

Ta đã tiến hành tách rời từng khâu của cơ cấu giữ tay gắp để thuận tiện cho việc phân tích các thành phần lực Hình 3.39 cho thấy sự phân tách này.

Hình 3.40 Phân tách thành phần khâu cơ cấu giữ tay gắp

Hình 3.41 Thành phần lực trên khâu CDE

Tại Hình 3.41 ta xác định được các phương trình

Thế các giá trị vào phương trình (3.4.19) ta được

Từ các phương trình (3.4.20), (3.4.21) và (3.4.22) ta tính được các giá trị

Hình 3.42 Các thành phần tác dụng lực lên khâu EF

Từ Hình 3.42 ta xác định được phương trình cân bằng lực:

Từ (3.4.23) và (3.4.24) ta tính được giá trị

Hình 3.43 Các thành phần tác dụng lực lên khâu BGF

Từ Hình 3.43 ta xác định được các phương trình cân bằng lực:

Thế giá trị từ (3.4.25) vào (3.4.26) ta tính được:

Thế các giá trị từ (3.4.25) và (3.4.29) vào (3.4.27) ta được

Khâu GH: ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 53

Hình 3.44 Các thành phần tác dụng lực lên khâu GH

Từ Hình 3.44 ta xác định được phương trình cân bằng lực lên khâu GH

Từ (3.4.31) và (3.4.29) ta tính được:

Hình 3.45 Cơ cấu điều chỉnh vị trí tay gắp ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 54

Hình 3.46 Phân tách cơ cấu điều chỉnh vị trí

Hình 3.47 Các thành phần tác dụng lực lên khâu CL

Từ Hình 3.47 ta xác định được các phương trình cân bằng lực lên khâu CL

Thế (3.4.23) vào (3.4.33) ta tính được:

Thế (3.4.23) và (3.4.36) vào (3.4.34) ta tính được:

Thế (3.4.23) và (3.4.40) vào (3.4.35) ta tính được:

Hình 3.48 Các thành phần lực tác dụng lên khâu AB

Từ Hình 3.48 ta xác định được các phương trình cân bằng lực lên khâu AB

Thế các giá trị từ (3.4.36) và (3.4.28) ta tính được:

Momen tại điểm A do lực tại điểm B gây ra là:

Hình 3.49 Các thành phần lực tác dụng lên khâu KL

Từ Hình 3.49 ta xác định được các phương trình cân bằng lực lên khâu KL

Thế các giá trị từ (3.4.38) vào (3.4.42) ta xác định được:

Thế các giá trị từ (3.4.37) vào (3.4.43) ta xác định được:

Hình 3.50 Các thành phần lực tác dụng lên khâu AK

Từ Hình 3.50 ta xác định momen tại điểm A do lực tại điểm K gây ra là:

Hình 3.51 Các thành phần lực tác dụng lên khâu OAD

Từ Hình 3.51 ta xác định được các phương trình cân bằng lực lên khâu AK

Thế các giá trị vào (3.4.47) ta xác định được:

Ta khai triển (3.4.48): ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 57

Ta chọn tối đa 1 giây quay được 0.75 vòng:

Momen để quay hàng là:

Từ (3.4.46), (3.4.52), (3.4.41) và (3.4.53) ta xác đinh được Moment động cơ tại các khớp O, A1, A2, D: M O = 4, 27 N m ,

Lựa chọn thiết bị

3.5.1 Thiết bị trong tủ điện

3.5.1.1 Lựa chọn bộ điều khiển

Hệ thống cần 4 chân cấp xung PTO để điều khiển 4 động cơ bước và 1 chân PWM cho RC servo PLC S7-1200 chỉ cung cấp tối đa 4 chân xung PTO hoặc PWM, do đó có hai lựa chọn: sử dụng 2 PLC S7-1200 kết nối với nhau hoặc kết hợp PLC S7-1200 với Arduino Mặc dù sử dụng 2 PLC S7-1200 sẽ cung cấp 8 chân xung, nhưng chi phí sẽ vượt quá ngân sách của nhóm Vì chương trình điều khiển động cơ RC servo chỉ để gắp và thả vật, nhóm đã quyết định chọn phương án kết hợp PLC S7-1200 với Arduino để tối ưu hóa chi phí thi công hệ thống.

➔ Chọn sử dụng PLC S7-1200 và Arduino ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 58

3.5.1.2 Lựa chọn PLC Siemens Simatic S7 – 1200

PLC, hay Bộ điều khiển lập trình, là thiết bị được thiết kế để xử lý và điều khiển các quy trình, từ đơn giản đến phức tạp, thông qua ngôn ngữ lập trình.

PLC Siemens Simatic S7-1200 là một bộ điều khiển lập trình nhỏ gọn và linh hoạt, phù hợp cho nhiều ứng dụng tự động hóa quy mô nhỏ đến trung bình Nó hỗ trợ các chức năng điều khiển và truyền thông, giúp tối ưu hóa hiệu suất trong các hệ thống tự động hóa.

Phần mềm Step7 Basic cho PLC S7-1200 hỗ trợ ba ngôn ngữ lập trình: FBD, LAD và SCL Nó được tích hợp trong TIA PORTAL của Siemens, mang đến sự tiện lợi cho việc lập trình và quản lý hệ thống tự động hóa.

Bảng 3.7 Thông số kỹ thuật các loại CPU

Loại CPU CPU 1211C CPU 1212C CPU 1214C

Vùng nhớ Work 50KB 75KB 100KB

I/O tích hợp Ngõ vào số 6 Ngõ vào

Ngõ vào analog 2 ngõ vào

Tổng Tối đa 4 cấu hình để sử dụng với bất kỳ ngõ ra tích hợp hoặc signal board

20 kHZ Qa.4 đến Qa.5 Qa.4 đến Qb.1

Bộ nhớ Bit (M) 4096 bytes 8192 bytes

Module tín hiệu mở rộng Không 2 8

Kết nối module truyền thông 3

PROFINET 1 cổng truyền thông Ethernet

Tốc độ thực thi tính toán thực 2.3 μs/lệnh

Tốc độ thực thi Boolean 0.08 μs/lệnh

PLC S7-1200 có thể thêm tối đa 8 module tín hiệu mở rộng, 1 board tín hiệu cho bộ vi xử lý và 3 module giao tiếp truyền thông ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 59

• Hệ thống sử dụng 7 ngõ vào input để kết nối với công tắc hành trình và cảm biến

• Hệ thống sử dụng 10 ngõ ra trong đó có 8 ngõ ra để điều khiển động cơ bước và 1 ngõ ra điều khiển băng tải, 1 ngõ ra điều khiển đèn

➔ Chọn CPU 1214C DC/DC/DC

Tên thiết bị: Siemens Simatic S7 – 1200, CPU 1214C DC/DC/DC

Mã thiết bị: 6ES7214-1AG40-0XB0

Công dụng chính của hệ thống là lưu trữ chương trình điều khiển cho động cơ Robot và băng tải, đồng thời thực hiện các thuật toán động học cho Robot và đảm bảo truyền thông hiệu quả để điều khiển Arduino.

Hình 3.52 PLC Siemens Simatic S7-1200, CPU 1214C DC/DC/DC

Bảng 3.8 Thông số kỹ thuật PLC

I/O tích hợp Ngõ vào số 14 ngõ vào

10 ngõ ra Ngõ vào analog 2 ngõ vào

Ngõ ra xung Tổng Lên đến 4 ngõ ra ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 60

Kết nối Module mở rộng 8

Kết nối module truyền thông 3

PROFINET 1 cổng truyền thông Ethernet Tốc độ thực thi tính toán 2.3 μs/lệnh

Tốc độ thực thi Boolean 0.08 μs/lệnh

Arduino là một máy tính mini cho phép người dùng lập trình và thực hiện các dự án điện tử Để lập trình cho Arduino, người dùng sử dụng ngôn ngữ C++ thông qua phần mềm Arduino IDE Các ưu điểm nổi bật của Arduino bao gồm tính linh hoạt, dễ sử dụng và khả năng hỗ trợ nhiều loại cảm biến và mô-đun khác nhau.

• Ngôn ngữ lập trình đơn giản, dễ hiểu

• Dễ dàng lắp ráp và sử dụng

• Đa dạng các loại module mở rộng

Arduino cho phép truyền thông giao tiếp dễ dàng với các thiết bị khác, mở ra nhiều ứng dụng phong phú như điều khiển robot, máy bay không người lái, và các loại đèn tín hiệu Nó cũng hỗ trợ điều khiển đèn LED với nhiều hiệu ứng khác nhau, đồng thời ứng dụng trong Internet of Things (IoT).

Board Arduino gồm nhiều loại trong đó phố biến nhất gồm Arduino Uno, Arduino Nano, Arduino Mega, …

Bảng 3.9 Phương án lựa chọn Arduino

Arduino Uno R3 sử dụng với

Arduino Nano sử dụng với Ethernet Shield ENC28J60

W5100 hỗ trợ kết nối nhanh hơn và ổn định hơn do có bộ xử lý

ENC28J60 yêu cầu vi điều khiển thực hiện nhiều nhiệm vụ hơn, giúp giảm tải cho vi điều khiển Arduino và nâng cao hiệu suất tổng thể của hệ thống mạng tích hợp.

Arduino Uno R3 được trang bị cổng nguồn riêng, giúp cung cấp nguồn ổn định hơn khi kết nối với nhiều thiết bị khác nhau Điều này có thể ảnh hưởng đến tốc độ truyền dữ liệu và hiệu suất tổng thể của hệ thống.

Arduino Nano có thể nhỏ gọn hơn, nhưng việc kết nối và cấp nguồn có thể phức tạp hơn do kích thước nhỏ và ít chân cắm hơn

• Hệ thống cần giảm độ trễ nhất có thể để thực hiện được nhiều công việc hơn

➔ Chọn phương án Arduino Uno R3 sử dụng với Ethernet Shield W5100

Tên thiết bị: Arduino Uno R3

Arduino Uno R3 sử dụng Ethernet Shield W5100 để nhận tín hiệu từ PLC qua giao thức Modbus TCP/IP, nhằm điều khiển cấp xung cho động cơ RC servo, phục vụ cho việc điều khiển tay gắp hàng.

• Dòng điện hoạt động: 30mA

• Dòng cấp tối đa mỗi chân I/O: 30mA ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 62

• Dòng ra tối đa chân 5V: 500mA

• Dòng ra tối đa chân 3.3V: 50mA

Tên thiết bị: W5100 Ethernet Shield Cho Arduino

Công dụng: Module mở rộng cổng Ethernet cho Arduino thông qua cổng SPI để giao tiếp với PLC

Hình 3.54 W5100 Ethernet Shield Cho Arduino

• Tốc độ kết nối: 10/100Mb

• Kết nối với Arduino qua cổng SPI

3.5.1.4 Mạch điều khiển động cơ bước Để có thể điều khiển động cơ bước ta cần mạch điều khiển động cơ bước để có thể xuất ra tín hiệu xung kỹ thuật số

Bảng 3.10 Phương án lựa chọn mạch điều khiển động cơ bước

DM542 TB6600 L298N ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 63

Động cơ bước 2 pha có hai loại chính, bao gồm động cơ hỗ trợ và động cơ DC Động cơ bước 2 pha đầu tiên có dòng điện tối đa đạt 4.2A (đỉnh) và điện áp đầu vào từ 20-50VDC Động cơ bước 2 pha thứ hai có dòng điện tối đa 4.0A (đỉnh) và điện áp đầu vào từ 9-42VDC, trong khi động cơ DC có dòng điện tối đa 2A (mỗi kênh) và điện áp đầu vào từ 5-35VDC.

Khả năng điều khiển vi bước

Tần số xung Lên tới 300 kHz Lên tới 200 kHz Không giới hạn rõ ràng Khả năng điều khiển vi bước 15 chế độ 7 chế độ Không hỗ trợ

Kiểu điều khiển Chế độ xung Chế độ xung Điều khiển trực tiếp bằng PWM Ứng dụng CNC, in 3D, máy khắc lớn

CNC, in 3D, máy khắc vừa

Các ứng dụng điều khiển động cơ đơn giản, xe robot

Hệ thống hỗ trợ nhiều chế độ điều khiển vi bước, mang lại khả năng điều khiển động cơ mượt mà và chính xác, rất phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao.

• Phù hợp với điện áp của từng khâu Robot

➔ Chọn phương án sử dụng mạch điều khiển động cơ bước DM542 cho khâu 1, 2, 3 (24V) và mạch điều khiển động cơ bước TB6600 cho khâu

Tên thiết bị: Mạch điều khiển động cơ bước DM542

Bộ điều khiển động cơ bước mang lại độ chính xác cao và hỗ trợ nhiều chế độ vi bước, cho phép điều khiển các động cơ lớn và mạnh mẽ Ngoài ra, thiết bị còn tích hợp các tính năng bảo vệ như chống quá dòng, bảo vệ quá nhiệt và bảo vệ ngắn mạch, đảm bảo an toàn và hiệu suất tối ưu cho hệ thống.

Hình 3.55 Mạch điều khiển động cơ bước DM542

• Ngõ vào có cách ly quang tốc độ cao

Cài đặt và kết nối:

• +V: Nối với nguồn điện từ 20 – 50VDC.

• GND: Điện áp âm (-) của nguồn

• A+ và A -: Nối vào cặp cuộn dây của động cơ bước

• B+ và B-: Nối với cặp cuộn dây còn lại của động cơ bước

• PUL+: Tín hiệu cấp xung điều khiển tốc độ (+24V)

• PUL-: Tín hiệu cấp xung điều khiển tốc độ (-)

• DIR+: Tín hiệu cấp xung đảo chiều (+24V)

• DIR-: Tín hiệu cấp xung đảo chiều (-)

• ENA+ và ENA -: khi cấp tín hiệu cho cặp này động cơ sẽ không có lực momen giữ và quay nữa

Bảng 3.11 Cài đặt cường độ dòng điện

I peak (A) SW1 SW2 SW3 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 65

Bảng 3.12 Cài đặt vi bước cho driver

Xung/vòng SW5 SW6 SW7 SW8

Tên thiết bị: Mạch điều khiển động cơ bước TB6600

Điều khiển động cơ bước với độ chính xác cao, hỗ trợ nhiều chế độ vi bước, cho phép điều khiển động cơ lớn và mạnh mẽ Tích hợp các tính năng bảo vệ quá dòng, bảo vệ quá nhiệt và bảo vệ ngắn mạch.

Hình 3.56 Mạch điều khiển động cơ bước TB6600

• Ngõ vào có cách ly quang tốc độ cao

Cài đặt và kết nối:

• VCC: Nối với nguồn điện từ 9 – 40VDC.

• GND: Điện áp (-) âm của nguồn

• A+ và A -: Nối vào cặp cuộn dây của động cơ bước

• B+ và B-: Nối với cặp cuộn dây còn lại của động cơ

• PUL+: Tín hiệu cấp xung điều khiển tốc độ (+5V)

• PUL-: Tín hiệu cấp xung điều khiển tốc độ (-)

• DIR+: Tín hiệu cấp xung đảo chiều (+5V)

• DIR-: Tín hiệu cấp xung đảo chiều (-)

• ENA+ và ENA -: khi cấp tín hiệu cho cặp này động cơ sẽ không có lực momen giữ và quay nữa

Bảng 3.13 Cài đặt cường độ dòng điện

I(A) SW4 SW5 SW6 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 67

Bảng 3.14 Cài đặt vi bước cho driver

Xung/vòng SW1 SW2 SW3

Sơ đồ nối dây

Sơ đồ kết nối input và khối nguồn

Hình 3.77 Sơ đồ kết nối input và khối nguồn ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 85

Sơ đồ nối dây PLC

Hình 3.78 Sơ đồ nối dây PLC

Sơ đồ kết nối thiết bị ngõ ra

Hình 3.79 Sơ đồ kết nối thiết bị ngõ ra ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 86

Sơ đồ nối dây Arduino

Hình 3.80 Sơ đồ nối dây Arduino

Sơ đồ nối dây giữa các thiết bị:

Hình 3.81 Sơ đồ nối dây giữa các thiết bị ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 87

Thiết kế chương trình điều khiển PLC

Xây dựng được lưu đồ giải thuật toàn hệ thống Điều khiển Robot vận hành mượt mà, êm ái, ít lỗi

Hệ thống vận hành đạt được mục tiêu

3.7.1 Lưu đồ giải thuật của hệ thống

Lưu đồ điều khiển cánh tay Robot của hệ thống

Trở về chương trình chính Đ S

Khâu thứ i quay đến vị trí cài

Hình 3.82 Lưu đồ giải thuật bắt đầu của hệ thống ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 88 Chương trình auto:

Hình 3.83 Lưu đồ giải thuật của chương trình AUTO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 89

Hình 3.84 Lưu đồ giải thuật tiếp theo của chương trình AUTO

Hình 3.85 Lưu đồ giải thuật của chương trình MANUAL ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 90

Để đảm bảo giao tiếp hiệu quả giữa các thiết bị, cần sử dụng một chuẩn truyền thông PLC tương thích với tất cả các thiết bị và tối ưu hóa các công nghệ truyền thông hiện có.

Chúng tôi đã chọn sử dụng giao thức truyền thông Modbus TCP/IP để thiết lập kết nối giữa PLC và Arduino thông qua việc gắn thêm Arduino Shield Ethernet Đồng thời, chúng tôi áp dụng truyền thông Snap7 để kết nối máy tính với PLC, nhằm thực hiện chương trình xử lý ảnh hiệu quả.

Khai báo thư viện snap7 ở chương trình python:

Kết nối python với PLC: plc = snap7.client.Client() plc.connect('192.168.0.1', 0, 1)

Hàm sử dụng để ghi và đọc dữ liệu

• “plc.db_write()”: Ghi dữ liệu vào khối DB

• “mb_write”: Ghi dữ liệu vào bộ nhớ của PLC

The function `writeBool` is designed to write Boolean data to a PLC It takes parameters such as the database number, start offset, bit offset, and the Boolean value to be written The function first reads the current data from the PLC using `plc.db_read`, modifies the specific bit using `snap7.util.set_bool`, and then writes the updated data back to the PLC with `plc.db_write` This process ensures accurate manipulation of Boolean values in the PLC's data blocks.

• “db_number” là số của khối chứa dữ liệu trên PLC S7 muốn truy cấp

• “start_offset” là vị trí bắt đầu dữ liệu muốn truy cập trong DB

• “bit_offset” là vị trí cụ thể muốn ghi giá trị boolean trong byte dữ liệu

• “value là giá trị cần được ghi vào

Chương trình con ghi dữ liệu kiểu Real vào PLC def writeMemory (start_address, length, value): plc.mb_write(start_address, length, bytearray(struct.pack('>f', value)))

• “start address” là địa chỉ của bộ nhớ mà muốn ghi dữ liệu vào Địa chỉ này thường có kiểu dữ liệu là byte hoặc word

• “length” là độ dài dữ liệu muốn ghi

• “value” là giá trị cần được ghi vào

3.7.2.2 Truyền thông Modbus TCP/IP

Chúng tôi sử dụng truyền thông Modbus TCP/IP thay vì các chuẩn Modbus khác, bởi vì Modbus RTU yêu cầu giao tiếp qua các chuẩn vật lý như RS232 hoặc RS485, cần thêm module mở rộng để kết nối Giao tiếp theo chuẩn Modbus ASCII yêu cầu hai byte để truyền một byte thông tin, dẫn đến việc giảm tốc độ truyền.

Cầu hình truyền thông cho PLC

Ta khởi tạm khối dữ liệu hàm “MODBUS-CONFIG” ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 92

Hình 3.87 Khởi tạo khối dữ liệu "MODBUS-CONFIG"

Khởi tạo dữ liệu trong khối:

Hình 3.88 Khởi tạo các biến trong khối "MODBUS-CONFIG"

Cài đặt biến CONNECT: ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 93

Hình 3.89 Cài đặt biến Connect

“InterfaceID”: Được cấu hình theo “HW Identifier” được tìm thấy trong cấu hình thiết bị của CPU

“Connection type”: Chọn 11 cho loại truyền thông TCP

“ActiveEstablished”: Cho phép truyền thông giữa hai thiết bị

“RemoteAddress”: Địa chỉ IP kết nối với PLC chủ

“RemotePort”: Khai báo cổng của thiết bị được điều khiển

Hình 3.90 Cài đặt các biến MOD, ADDR, LEN

“MB_MODE”: Chọn chế độ cho truyền thông

“MB_DATA_ADDR”: Chọn vị trí thanh ghi để đọc hoặc ghi

“MB_DATA_LEN”: Số lượng giá trị cần đọc/ghi

Cấu hình truyền thông cho Arduino

Ta sử dụng các thư viện: #include , #include ,

Ta tiến hành cài Modbus IP cho Arduino để sử dụng: byte mac [] = {0xDE, 0xAD, 0xBE, 0xEF, 0xFE, 0xED}; byte ip[] = {192, 168, 0, 120}; mb.config (mac, ip);

Chức năng của các lệnh đọc/ghi trong thư viện : ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 94

Bảng 3.18 Chức năng các lệnh đọc/ghi trong thư viện Modbus

The following commands are essential for managing different types of registers in a system: `addCoil()` and `Coil()` are used for digital output with read/write capabilities; `addHreg()` and `Hreg()` manage analog output, also allowing read/write operations; `addIsts()` and `Ists()` handle digital input, which is read-only; and `addIreg()` and `Ireg()` are utilized for managing analog input, also functioning in a read-only capacity.

3.7.3 Cấu hình động cơ bước

Khởi tạo các trục Axis: Chọn Technology Object → Add new object → TO_PositioningAxis → Ok

Hình 3.91 Khởi tạo Axis ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 95

Hình 3.93 Cấu hình Drive ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 96

Hình 3.94 Cấu hình Mechanics động cơ 1, 2, 3

Hình 3.95 Cấu hình Mechanics động cơ 4 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 97

Hình 3.96 Cấu hình Dynamics động cơ 1

Hình 3.97 Cấu hình Dynamics động cơ 2 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 98

Hình 3.98 Cấu hình Dynamics động cơ 3

Hình 3.99 Cấu hình Dynamics động cơ 4 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 99

3.7.4 Cấu hình hàm chức năng

Khởi tạo và thiết lập hàm chức năng FC:

Trong hàm chức năng FC, ngôn ngữ SCL được sử dụng thay cho LAD, với nguồn gốc từ ngôn ngữ lập trình Pascal cho phép lập trình cấu trúc Ngôn ngữ SCL được áp dụng trong các hệ thống điều khiển của Siemens, giúp người dùng viết các chương trình điều khiển với thuật toán phức tạp Do đó, SCL là lựa chọn phù hợp để tính toán động học thuận và nghịch cho cánh tay Robot, giúp điều khiển cánh tay Robot đến các vị trí xếp hàng vào kho.

Ta tạo hàm chức năng KHO[FC1]: Program blocks → Add new block → Function

→ đặt tên KHO → Chọn ngôn ngữ SCL → Chọn OK

Hình 3.100 Khởi tạo khối chức năng KHO

Khởi tạo và thiết lập khối dữ liệu DB

Các khối Data_block đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý giá trị của các biến dữ liệu, giúp đơn giản hóa quá trình tính toán động học và cải thiện khả năng truyền thông giữa PLC và Python.

Ta khởi tạo khối dữ liệu Data block: Program blocks → Add new block → Data block → Chọn kiểu Global DB → Đặt tên cho khối Data blocks → chọn OK

Hình 3.101 Khởi tạo khối Data block

Với bài toán được đặt ra hệ thống sẽ sử dụng 6 khối dữ liệu DB trong đó:

Khối dữ liệu HIGH [DB32]

Khối dữ liệu HIGH lưu trữ thông tin về vị trí xếp hàng của cánh tay Robot, giúp cánh tay Robot di chuyển chính xác đến các vị trí cần xếp cao hoặc tránh những khu vực có thiết bị trong hệ thống.

Hình 3.102 Dữ liệu khối HIGH

Khối dữ liệu INVERSE [DB32]

Khối dữ liệu INVERSE là phần dữ liệu được truyền từ Python nhằm xác định vị trí chính xác của hàng hóa trên băng tải, giúp cánh tay Robot thực hiện việc gắp hàng về kho một cách hiệu quả.

Hình 3.103 Dữ liệu khối INVERSE

Khối dữ liệu DOWN [DB32]

Khối dữ liệu DOWN lưu trữ thông tin về vị trí xếp hàng của cánh tay Robot khi cần hạ hàng xuống để đặt vào kho Đây là một phần quan trọng trong Đồ án tốt nghiệp 102.

Hình 3.104 Dữ liệu khối DOWN

Khối dữ liệu MANUAL [DB32]

Khối dữ liệu MANUAL được sử dụng để lưu trữ các dữ liệu tính toán động học khi người điều khiển thay đổi cánh tay Robot theo động học thuận hoặc động học nghịch.

Hình 3.105 Dữ liệu khối MANUAL

Khối dữ liệu MODBUS-CONFIG [DB32]

Khối dữ liệu MODBUS-CONFIG chứa các biến dữ liệu cài đặt cho khối truyền thông MB_CLIENT và các biến tín hiệu gửi về Arduino Uno R3 qua giao thức MODBUS TCP/IP.

Hình 3.106 Dữ liệu khối MODBUS-CONFIG

Khối dữ liệu PHANLOAI [DB22]

Khối dữ liệu PHANLOAI dùng để nhận các giá trị tín hiệu từ python để phân loại các loại hàng hóa ở trên băng tải ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 104

Hình 3.107 Dữ liệu khối PHANLOAI

3.7.5 Các khối lệnh được sử dụng

Khối MC_Power sử dụng để điều khiển cấp nguồn cho động cơ bước

Hình 3.109 Khối MC_Home ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 105

Trước khi điều khiển động cơ bước ở vị trí tuyệt đối, cần xác định vị trí home cho động cơ Khối MC_Home đảm nhiệm chức năng xác định vị trí home cho động cơ bước Trong đề tài này, khối MC_Home được sử dụng để xác định vị trí home cho cánh tay Robot.

Khối MC_MoveJog cho phép động cơ hoạt động theo cả hai chiều, trong khi khối MC_MoveJob hỗ trợ khối MC_Home để thiết lập điểm Home cho Robot.

Hình 3.111 Khối MC_MoveAbsolute ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 106

Khối MC_MoveAbsolute là một thành phần quan trọng trong việc điều khiển động cơ bước, giúp di chuyển đến vị trí yêu cầu so với vị trí Home Trong các hệ thống sử dụng động cơ bước, khối điều khiển này đóng vai trò thiết yếu Đặc biệt, trong đề tài này, khối MC_MoveAbsolute được áp dụng để điều khiển Robot đến các vị trí theo yêu cầu cụ thể.

Thiết kế chương trình điều khiển tay gắp

3.8.1 Lưu đồ giải thuật của điều khiển tay gắp

CÀI ĐẶT TRUYỀN THÔNG PLC

KHAI BÁO CHÂN ĐIỀU KHIỂN

CÀI ĐẶT GIỚI HẠN GÓC QUAY

Hình 3.113 Lưu đồ giải thuật điều khiển tay gắp

3.8.2 Chương trình điều khiển tay gắp

Quá trình gắp vật sẽ tuân theo quy trình các bước:

Bước 1: Arduino nhận tín hiệu được gửi về từ PLC

Arduino sẽ nhận tín hiệu từ PLC thông qua truyền thông Mobus TCP/IP để có thể xác định được yêu cầu hoạt động của hệ thống

Bước 2: So sánh giá trị được gửi về PLC để cho động cơ RC servo chạy theo vị trí được lập trình ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 108

Để thiết lập trạng thái gắp và thả cho tay gắp Robot, cần điều chỉnh tín hiệu đầu vào Arduino thành 1, từ đó điều khiển động cơ di chuyển một khoảng nhất định để tay gắp có thể thực hiện việc gắp vật Căn cứ vào cơ cấu gắp, khi động cơ quay 1°, khoảng cách giữa các tay gắp sẽ thay đổi 2.5mm, cho phép chúng ta kiểm soát chính xác khoảng cách trong quá trình gắp và thả của hệ thống.

Thiết kế chương trình xử lý ảnh

Xây dựng được lưu đồ giải thuật cho xử lý ảnh và cho toàn hệ thống

Xây dựng giao diện hiển thị thuận tiện cho việc giám sát quá trình xử lý hình ảnh thông tin chi tiết về sản phẩm có trong khung hình

Xây dựng một chương trình xử lý ảnh hiệu quả nhằm nhận dạng sản phẩm với độ chính xác cao, đồng thời giảm thiểu sai số do các yếu tố bên ngoài không mong muốn ảnh hưởng.

3.9.1 Lưu đồ giải thuật xử lý ảnh

CHUYỂN ẢNH BGR SANG ẢNH

NHẬN DẠNG HÌNH DÁNG SẢN

XÁC ĐỊNH TÂM, KÍCH THƯỚC, GÓC NGHIÊNG CỦA SẢN PHẨM

TÍNH TOÁN ĐỘNG HỌC NGHỊCH NHẬN ẢNH BGR TỪ CAMERA

MIN_AREA

Ngày đăng: 19/12/2024, 11:17

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1]. Gijs Molenaar, Stephan Preeker (2022). python-snap7 Documentation [2]. Siemens (2019). Modbus/TCP with “MB_CLIENT” AND “MB_SERVER” Sách, tạp chí
Tiêu đề: python-snap7 Documentation" [2]. Siemens (2019). "Modbus/TCP with “MB_CLIENT” AND “MB_SERVER
Tác giả: Gijs Molenaar, Stephan Preeker (2022). python-snap7 Documentation [2]. Siemens
Năm: 2019
[4]. Siemens (2012). Simatic S7-1200 Programmable controller [5]. Doxygen (2018). OpenCV-Python Tutorials Sách, tạp chí
Tiêu đề: Simatic S7-1200 Programmable controller" [5]. Doxygen (2018)
Tác giả: Siemens (2012). Simatic S7-1200 Programmable controller [5]. Doxygen
Năm: 2018
[8]. 狂奔的小学生 (2020). 云 API 服务质量 (QoS) 预测,云 API 互补推荐 , < https://www.cnblogs.com/bjxqmy/p/12347265.html&gt Sách, tạp chí
Tiêu đề: API"服务质量"(QoS)"预测,云"API
Tác giả: 狂奔的小学生
Năm: 2020
[3]. Johannes Kasberger (2010). Compariesion of Modbus over TCP/IP and Profinet Khác
[6]. Mario Crispino (2021). Siemens S7-1200 to Arduino Modbus TCP/IP Communications, < https://youtu.be/OuSlJl8EHz0?si=osr6K-BBzvFnKos1&gt Khác
[7]. Phạm Văn Nghĩa. Không gian màu – Color space, < https://mmlab.uit.edu.vn/tutorials/cv/basic/color_space &gt Khác
[9]. Hanhbd (2019). Các hệ màu cơ bản trong xử lý ảnh, < https://buiduchanh.github.io/Colour-space-1/&gt Khác
[10]. Phamdinhkhanh (2020). Tiền xử lý ảnh OpenCV, < https://phamdinhkhanh.github.io/2020/01/06/ImagePreprocessing.html&gt Khác
[11]. OpenCv. Flags for video I/O, <ttps://docs.opencv.org/5.x/d4/d15/group__videoio__flags__base.html#gaeb8dd9c89c10a5c63c139bf7c4f5704d &gt Khác
[12]. Leadshine. User’s Manual for DM542 Fully Digital Stepper Drive Khác
[14]. Bruno Siciliano, lorenzo Sciavicco, Luigi Villani, Giuseppe Oriolo. Robotics Modelling, Planning And Control Khác

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN