Thiết kế thiết bị trên nền tảng thị giác cho hoạch định quỹ đạo của robot hàn

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN TẤN KHIÊM THIẾT KẾ THIẾT BỊ TRÊN NỀN TẢNG THỊ GIÁC CHO HOẠCH ĐỊNH QUỸ ĐẠO CỦA ROBOT HÀN DESIGN A VISION-BASED DEVICE FOR MOTION PLANNING OF A WELDING ROBOT Chuyên ngành: Kỹ Thuật Cơ Điện Tử Mã số: 8520114 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 01 năm 2021 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA –ĐHQG – HCM Cán hướng dẫn khoa học : PGS TS Nguyễn Quốc Chí Cán chấm nhận xét : PGS TS Nguyễn Thanh Phương Cán chấm nhận xét : PGS TS Trương Đình Nhơn Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày 20 tháng 01 năm 2021 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: Chủ tịch: TS Đoàn Thế Thảo Thư ký: TS Lê Thanh Hải Phản biện 1: PGS TS Nguyễn Thanh Phương Phản biện 2: PGS TS Trương Đình Nhơn Ủy viên: TS Lê Đức Hạnh Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá luận văn Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA CƠ KHÍ ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HỊA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Nguyễn Tấn Khiêm MSHV: 1970028 Ngày, tháng, năm sinh: 29/06/1995 Nơi sinh: Bình Định Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ điện tử Mã số: 8520114 I TÊN ĐỀ TÀI: THIẾT KẾ THIẾT BỊ TRÊN NỀN TẢNG THỊ GIÁC CHO HOẠCH ĐỊNH QUỸ ĐẠO CỦA ROBOT HÀN II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Thiết kế hệ thống vison cho cánh tay robot công nghiệp - Thiết kế giải thuật xử lý ảnh - Truyền thông giao tiếp thiết bị vision với điều khiển cánh tay máy - Xây dựng mô hình thực nghiệm - Thực nghiệm, đo đạc, đánh giá sai số đưa định hướng phát triển đề tài III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 24/02/2020 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 03/01/2021 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS TS Nguyễn Quốc Chí Tp HCM, ngày 08 tháng 01 năm 2021 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO (Họ tên chữ ký) (Họ tên chữ ký) TRƯỞNG KHOA CƠ KHÍ (Họ tên chữ ký) i LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy Nguyễn Quốc Chí – người Thầy tận tình hướng dẫn em suốt thời gian qua Nếu dẫn dắt định hướng Thầy luận văn khơng thể hồn thành Em xin cám ơn tất quý Thầy/Cô trường Đại học Bách Khoa TP.HCM truyền đạt kiến thức quý báu suốt trình học tập em trường Đồng thời, em xin gửi lời cám ơn sâu sắc đến thành viên CA – LAB, người bạn giúp đỡ, động viên tinh thần em trình thực mơ hình hỗ trợ mặt kiến thức để em hồn thành tốt luận văn Cuối cùng, em xin cám ơn chân thành Quý Công ty TNHH Think Alpha hỗ trợ trang thiết bị sở vật chất cho em suốt trình làm luận văn Em xin chân thành cảm ơn người bên cạnh em Cám ơn người tất TP Hồ Chí Minh , ngày 08 tháng 01 năm 2021 Nguyễn Tấn Khiêm ii TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Nhiệm vụ luận văn tập trung vào việc thiết kế thiết bị tảng thị giác để đáp ứng nhu cầu nhận diện đường cần hàn truyền tọa độ đường cần hàn xuống điều khiển cánh tay máy cơng nghiệp để thực q trình gia cơng hàn Luận văn trình bày thiết kế hệ thống vision dạng laser triangular phù hợp cho cánh tay máy robot, thuật tốn xử lý ảnh để tìm tọa độ điểm nằm đường cần hàn trình truyền liệu xuống điều khiển robot Đề tài nhằm giải vấn đề tự động hóa q trình gia cơng hàn để hạn chế người làm việc môi trường độc hại nâng cao suất, độ xác q trình gia cơng hàn Luận văn hồn thành thiết kế hệ thống tảng thị giác, thuật toán xử lý ảnh, giao tiếp liệu thiết bị vision điều khiển robot; xây dựng mơ hình thực nghiệm dựa thiết kế tác giả kết thực nghiệm đáp ứng yêu cầu đề iii ABSTRACT The mission of the thesis focuses on the design a vision-based device to meet the demand to detect weld seam and to transfer the coordinate of that seam to the industrial robot arm controller to perform welding machining processes The thesis presents the design of machine vision using laser triangulation suitable for robot arm, image processing algorithm to find the coordinates of points of the weld seam and the process of transmitting data to the robot controller This topic is aimed at solving the problem of automation in the welding process to limit people working in hazardous environments, to improve productivity and accuracy of the welding machining process The thesis has completed the design the vision-based device, image processing algorithm, communication of data between vision system and robot controller; building experimental models based on the author's designs and experimental results that satisfy the requirements of the topic iv LỜI CAM ĐOAN CỦA TÁC GIẢ LUẬN VĂN Tôi xin cam đoan tất nội dung luận văn không chép cơng trình nghiên cứu cá nhân hay tổ chức Tơi xin thực nghiêm túc việc trích dẫn cơng trình báo, tham luận cơng bố sử dụng luận văn Tác giả luận văn Nguyễn Tấn Khiêm v MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ ii ABSTRACT iii LỜI CAM ĐOAN CỦA TÁC GIẢ LUẬN VĂN iv MỤC LỤC v DANH SÁCH HÌNH ẢNH ix DANH SÁCH BẢNG BIỂU xiii CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Nhu cầu thực tiễn đề tài 1.2 Phương pháp hàn tích hợp cánh tay robot 1.2.1 Các phương pháp hàn phổ biến 1.2.2 Hàn hồ quang điện cực nóng chảy mơi trường khí bảo vệ 1.3 Ứng dụng cánh tay robot thông minh vào nguyên công hàn 1.4 Các thiết bị dị đường hàn cơng nghiệp thị trường 11 1.4.1 Thiết bị dị đường hàn tích hợp robot hãng Yaskawa 11 1.4.2 Thiết bị dò đường hàn tích hợp robot hãng Panasonic 13 1.4.3 Thiết bị dị đường hàn tích hợp robot hãng OTC Daihen 14 1.4.4 Thiết bị dò đường hàn hãng SCANSONIC 14 1.5 Các ứng dụng robot thông minh kết hợp công nghệ vision 15 1.5.1 Nghiên cứu quốc tế 15 1.5.2 Nghiên cứu nước 16 vi 1.6 Mục tiêu, nội dung đề tài 18 1.7 Phương pháp nghiên cứu 18 1.8 Đầu thiết kế thông số ban đầu 18 1.9 Yêu cầu hệ thống 19 CHƯƠNG 2: LỰA CHỌN PHƯƠNG ÁN 20 2.1 Lựa chọn phương án tái tạo đường hàn hệ thống vision 20 2.1.1 Stereo Vision 20 2.1.2 Structure Light 21 2.1.3 Laser Triangular 24 2.2 Lựa chọn truyền nhận liệu hệ thống vision 26 2.3 Xây dựng cấu trúc hệ thống 27 2.3.1 Lựa chọn điều khiển xử lý ảnh 27 2.3.2 Lựa chọn cấu trúc cho hệ thống vision 28 2.3.3 Lựa chọn phương thức giao tiếp IPC Robot 29 CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG 31 3.1 Các yếu tố ảnh hưởng đến hệ thống 31 3.2 Thiết kế hệ thống khí 32 3.2.1 Các thành phần hệ thống 32 3.2.2 Robot Yaskawa Motoman UP6 32 3.2.3 Tủ điều khiển XRC 34 3.2.4 Camera 36 3.2.5 Laser 37 3.2.6 Bộ gá đặt hệ thống vision 37 CHƯƠNG 4: GIẢI THUẬT XỬ LÝ ẢNH 39 vii 4.1 Quá trình hiệu chuẩn 39 4.1.1 Phương pháp Laser Triangulation 39 4.1.2 Camera calibration 43 4.1.2.1 Tìm ma trận thông số nội 44 4.1.2.2 Tìm ma trận thơng số ngoại 45 4.1.3 Camera – laser calibration 46 4.1.3.1 Tìm phương trình mặt phẳng laser 46 4.1.3.2 Sai số calibration cải thiện 48 4.2 Quá trình xử lý ảnh 50 4.2.1 Thu nhận vệt laser ảnh camera 50 4.2.2 Chuyển đổi mức sáng hình ảnh 51 4.2.3 Bộ lọc Gaussian 52 4.2.4 Thuật toán Closing 53 4.3 Xác định tọa độ 3D mối hàn 54 4.3.1 Cài đặt vùng quan tâm 54 4.3.2 Tìm tọa độ mối hàn ảnh 55 CHƯƠNG 5: TRUYỀN DỮ LIỆU TỌA ĐỘ CHO ROBOT 58 5.1 Cài đặt liệu đầu Tool 58 5.2 Cài đặt hệ tọa độ người dùng (User Coordinates) 60 5.3 Xây dựng quỹ đạo hướng di chuyển đầu hàn 61 5.4 Truyền liệu từ IPC cho Robot hàn 63 5.5 Lập trình điều khiển Robot hàn 64 CHƯƠNG 6: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM, KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 67 60 Sau dạy xong bảy điểm trên, ta copy chương trình TOOL lại gửi cho nhà cung cấp, họ cung cấp cho ta tọa độ đầu tool Hình 5.4 Calib đầu tool robot 5.2 Cài đặt hệ tọa độ người dùng (User Coordinates) User Coordinates hệ tọa độ người dùng, có gốc tọa độ hướng trục tọa độ theo ý muốn người dùng Để cài đặt User Coordinates, cần xác định điểm ORG, XX XY cách Teaching cho Robot Trong đó: ORG gốc tọa độ, XX điểm trục X XY điểm trục Y hệ tọa độ User Coordinates Hình 5.5 Hệ User Coordinates CHƯƠNG 5: TRUYỀN DỮ LIỆU TỌA ĐỘ CHO ROBOT 61 Hệ tọa độ User Coordinates cài đặt trùng với hệ tọa độ bàn gá chi tiết hàn để thuận tiện cho trình điều khiển Robot hàn Với liệu tọa độ 3D sau xử lý để truyền cho Robot, Robot thực nguyên công hàn trực tiếp mà không cần trải qua bước chuyển đổi tọa độ 5.3 Xây dựng quỹ đạo hướng di chuyển đầu hàn Quỹ đạo hàn thực mặt cong, mà đầu hàn vng góc với mặt phẳng tiếp tuyến điểm hàn, điều có nghĩa hướng đầu cơng tác robot phải vng góc với mặt phẳng tiếp tuyến với mặt cong đường cần hàn điểm đường hàn Gọi điểm thứ i nằm đường cong Pi  Pix    Pi   Piy  P   iz  Giả sử hướng khâu công tác cuối robot điểm Pi quy định    ba véc tơ  ni , oi ,  Hình 5.6 Mặt cong cần hàn Trong đó:  - a : véc tơ tiếp xúc đầu hàn với mặt phẳng qua điểm hàn liên tiếp,  a véc tơ pháp tuyến mặt phẳng  - o : véc tơ tiếp tuyến điểm đường cong - đường cong nội suy qua điểm    - n : véc tơ tính từ tích có hướng hai véc tơ a o CHƯƠNG 5: TRUYỀN DỮ LIỆU TỌA ĐỘ CHO ROBOT 62 Qua ba điểm liên tiếp Pi , Pi 1 , Pi 2 ta tạo mặt phẳng với véc tơ pháp tuyến là:       a i  a i 1  a i    PP i i 1 , Pi 1 Pi    (5.1)  Với 1 , 2 véc tơ pháp tuyến điểm Pi 1 , Pi 2 Qua ba điểm liên tiếp Pi , Pi 1 , Pi 2 ta nội suy đường cong (quadratic splines) Q  u   c0  c1u  c2u   k 0 ck u k   k   Với ck véc tơ, ck  ckx , cky , ckz  T Q  u  véc tơ,  u  Chúng ta tính hệ số phương trình đường cong sau: Tại điểm Pi : u  , Pi  Q    c0  c1  c2 02       Tại điểm Pi 1 : u  , Pi  Q    c0  c1    c2   2     2 1 1 Tại điểm Pi 2 : u  , Pi  Q 1  c0  c11  c212 Do đó: 1  Pi    P   1  i 1    Pi    1    c0  1   c1   2    c  1    (5.2) Giải phương trình ta được: c0  Pi  c1  3Pi  Pi 1  Pi  c  P  P  P i i 1 i2  Véc tơ tiếp tuyến điểm đường cong nội suy: CHƯƠNG 5: TRUYỀN DỮ LIỆU TỌA ĐỘ CHO ROBOT (5.3) 63  o  Q  u   c1  2c2u (5.4) Thay phương trình (5.3) vào (5.4), ta có:  o   3Pi  Pi 1  Pi     Pi  Pi 1  Pi   u (5.5) Từ phương trình (5.4), ta có tính véc tơ tiếp tuyến điểm Pi , Pi 1 , Pi  đường cong, sau: Tại điểm Pi : u   oi  3Pi  4Pi 1  Pi  Tại điểm Pi 1 : u  (5.6)  oi 1   Pi  Pi  (5.7)  oi 2  Pi  4Pi 1  3Pi  (5.8) Tại điểm Pi  : u  Từ phương trình (5.1), (5.6), (5.7), (5.8), ta suy véc tơ lại:    ni   oi ,  (5.9)    ni 1   oi 1 , 1  (5.10)    ni    oi  ,   (5.11) Do đó, điểm đường cong nội suy, ta tính vị trí  x, y, z     hướng khâu công tác cuối  n , o , a  5.4 Truyền liệu từ IPC cho Robot hàn Sau trình quét hình ảnh đường hàn, liệu tọa độ đường hàn trích xuất chương trình điều khiển robot sử dụng liệu tọa độ thiết lập Chương trình điều khiển robot cần gửi cho robot để thực ngun cơng hàn Do đó, giao tiếp truyền liệu IPC Robot cần thiết CHƯƠNG 5: TRUYỀN DỮ LIỆU TỌA ĐỘ CHO ROBOT 64 Trong phạm vi luận văn này, phương pháp truyền liệu cho robot sử dụng thẻ nhớ CF (Compact Flash) sử dụng, hạn chế mặt điều kiện, sở vật chất nên thực giao tiếp kiểu cục ethernet Hình 5.7 Truyền liệu thực nghiệm qua thẻ nhớ 5.5 Lập trình điều khiển Robot hàn Lập trình điều khiển Robot Motoman HP3 với tủ điều khiển NX100 sử dụng ngơn ngữ INFORM II Xét ví dụ câu lệnh điều khiển ngôn ngữ INFORM II [18]: MOVL P001 VJ = 50.00 Trong đó: - MOVL: Lệnh chuyển động nội suy đường thẳng điểm (từ Waiting position đến Step 1) - P001: Biến chứa thông tin vị trí (của Step 1) với cấu trúc X Y Z Rx Ry Rz khai báo chương trình - VJ = 50.00: Tốc độ thực tác vụ robot, 50% vận tốc tối đa robot CHƯƠNG 5: TRUYỀN DỮ LIỆU TỌA ĐỘ CHO ROBOT 65 Hình 5.8 Ví dụ chuyển động TCP câu lệnh MOVL Các lệnh INFORM II thường sử dụng lập trình điều khiển robot: - MOVJ: Chuyển động nội suy điểm dạy - MOVL: Chuyển động nội suy đường thẳng điểm - MOVC: Chuyển động nội suy đường tròn - MOVS: Chuyển động nội suy spline - JUMP: Nhảy bước chương trình - TIMER: Tạo khoảng thời gian delay mong muốn - CALL: Gọi chương trình - RET: Quay lại chương trình gốc Do sử dụng phương pháp truyền liệu cho Robot sử dụng thẻ nhớ CF (Compact Flash), chương trình điều khiển Robot hàn cần lập trình trước lưu lại Sau thẻ nhớ CF lắp vào Programming Pendant, chương trình điều khiển robot hàn từ tải vào tủ điều khiển Yaskawa XRC thực Cấu trúc chương trình điều khiển Robot Yaskawa Motoman UP6 (.JBI) bao gồm thành phần, đó: - Phần khai báo khởi tạo: Khai báo tất thông tin ban đầu cần thiết phục vụ cho tồn q trình điều khiển Robot tên chương trình, số lượng loại biến cần sử dụng, số thứ tự hệ tọa độ người dùng, số thứ tự liệu đầu Tool, hệ tọa độ cần sử dụng, … CHƯƠNG 5: TRUYỀN DỮ LIỆU TỌA ĐỘ CHO ROBOT 66 - Phần khai báo biến: Khai báo giá trị biến cần sử dụng cho chương trình điều khiển Robot, phạm vị luận văn này, biến tọa độ (P) sử dụng - Phần khai báo hệ thống: Khai báo thơng tin cho tồn hệ thống thời gian, nhóm robot sử dụng, số thứ tự robot sử dụng nhóm đó, … - Phần câu lệnh thực thi: Chứa câu lệnh cần Robot thực thi CHƯƠNG 5: TRUYỀN DỮ LIỆU TỌA ĐỘ CHO ROBOT 67 CHƯƠNG 6: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM, KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 6.1 Kết thực nghiệm 6.1.1 Hệ thống thực nghiệm Hệ thống thực nghiệm để thu thập liệu cho tình hiệu chuẩn (ma trận thông số nội, ma trận thông số ngoại, phương trình mặt phẳng laser), liệu hình ảnh kiểm nghiệm thiết kế hệ thống, giải thuật xử lý ảnh trình điều khiển Robot Hình 6.1 Hệ thống thực nghiệm Hình 6.2 Mẫu thử thực nghiệm 6.1.2 Kết trình hiệu chuẩn 6.1.2.1 Tìm ma trận thơng số nội Đối với q trình hiệu chuẩn ma trận thơng số nội, kết có từ việc xử lý 100 mẫu ảnh đầu vào CHƯƠNG 6: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM , KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 68 Hình 6.3 Kết hiệu chuẩn ma trận thơng số nội 6.1.2.2 Tìm phương trình mặt phẳng laser Hình 6.4 Ảnh Threshold trình hiệu chuẩn Kết phương trình mặt phẳng laser: 1.962 xC  1.967 yC  0.997 zC  250.103  6.1.2.3 Kết trình xử lý ảnh Quá trình kiểm tra sai số cuối sử dụng mũi bút vẽ kĩ thuật 0.3 mm dừng phương pháp chạm gãy Trong suốt trình theo mối hàn, mũi bút không gãy va chạp với thành vật mẫu Do rãnh vật mẫu mm, có sở để kết luận sai số so với tâm mối hàn e  0.5 mm CHƯƠNG 6: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM , KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 69 Hình 6.5 Hình ảnh thực nghiệm Hình 6.6 Quỹ đạo di chuyển đầu tool 6.2 Kết luận 6.2.1 Kết đạt - Phân tích, tính tốn, xây dựng hệ thống vision cho hoạch định quỹ đạo robot hàn - Xây dựng phương pháp hiệu chuẩn hệ thống vision bao gồm tìm ma trận thơng số nội camera tìm phương trình mặt phẳng laser CHƯƠNG 6: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM , KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 70 - Xây dựng giải thuật xử lý ảnh, quét đường cần hàn theo phương pháp laser triangulation - Hiệu chuẩn hệ thống vision đầu tool theo hệ trục tọa độ robot - Thiết kế, thử nghiệm hệ thống vision tích hợp với cánh tay robot để dị tìm đường cần hàn sử dụng phương pháp laser triangulation - Xuất tọa độ thực cho robot thực thi 6.2.2 Hạn chế đề tài - Quá trình truyền liệu cho robot cịn thơng qua thẻ nhớ, chưa có điều kiện giao tiếp trực tiếp robot máy tính để thực giao tiếp liên tục - Chưa giải triệt để vật liệu có bề mặt phản xạ ảnh hưởng ánh sáng môi trường - Thời gian xử lý hình ảnh đưa tọa độ hàn lớn 0.6 giây ảnh 6.2.3 Hướng phát triển đề tài - Phát triển phương pháp hiệu chuẩn để tăng độ xác hệ thống - Phát triển phương thức giao tiếp máy tính robot để q trình truyền nhận thơng tin diễn liên tục - Phát triển thuật toán xử lý ảnh, lẫn cấu hình máy tính để tăng tốc thời gian xử lý ảnh tryền nhận liệu - Hệ thống vision trang bị thêm lọc, để hạn chế ảnh hưởng ánh sáng nhiễm từ môi trường CHƯƠNG 6: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM , KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 70 - Xây dựng giải thuật xử lý ảnh, quét đƣợc đƣờng cần hàn theo phƣơng pháp laser triangulation - Hiệu chuẩn hệ thống vision đầu tool theo hệ trục tọa độ robot - Thiết kế, thử nghiệm hệ thống vision tích hợp với cánh tay robot để dị tìm đƣờng cần hàn sử dụng phƣơng pháp laser triangulation - Xuất đƣợc tọa độ thực cho robot thực thi 6.2.2 Hạn chế đề tài - Q trình truyền liệu cho robot cịn thơng qua thẻ nhớ, chƣa có điều kiện giao tiếp trực tiếp robot máy tính để thực giao tiếp liên tục - Chƣa giải triệt để vật liệu có bề mặt phản xạ ảnh hƣởng ánh sáng môi trƣờng - Thời gian xử lý hình ảnh đƣa tọa độ hàn lớn 0.6 giây ảnh 6.2.3 Hƣớng phát triển đề tài - Phát triển phƣơng pháp hiệu chuẩn để tăng độ xác hệ thống - Phát triển phƣơng thức giao tiếp máy tính robot để q trình truyền nhận thông tin diễn liên tục - Phát triển thuật tốn xử lý ảnh, lẫn cấu hình máy tính để tăng tốc thời gian xử lý ảnh tryền nhận liệu - Hệ thống vision trang bị thêm lọc, để hạn chế ảnh hƣởng ánh sáng nhiễm từ môi trƣờng CHƢƠNG 6: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM , KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 71 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Thúc Hà Giáo Trình Cơng Nghệ Hàn Nhà xuất Giáo Dục, 2006 [2] L Franklin An Introduction to 3D Scanning Mobile 3D Scanning, 2017 [3] F Suárez-Ruiz, X Zhou, Q.-C Pham “Can Robots Assemble an IKEA Chair,”Science Robotics, vol 3, 2018 [4] N Jeremiah An Interactive Visually Guided Grasping System Design and Experiments, 2014 [5] Lê Minh Phát “Thiết Kế Hệ Thống 3D Vision Dạng Laser Triangular Cho Tay Máy Công Nghiệp,” Luận văn Thạc sĩ, Trƣờng Đại học Bách Khoa TP Hồ Chí Minh, 2020 [6] Y Lei et at., “A novel 3D path extraction method for arc welding robot based on stereo structured light sensor,” IEEE Sensors Journal, 2018 [7] N Morgan et al., “Robust vision-based joint tracking for laser welding of curved closed-square-butt joints,” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol 101, pp 1967 – 1978, 2019 [8] Z Yanbiao et al., “A seam tracking system based on a laser vision sensor,” Measurement, vol 127, pp 489-500, 2018 [9] P Q Xu et al.,“Welded seam 3D calculation and seam location for welding robot system,” Science and Technology of Welding and Joining, vol 11, issue 3, pp 352-357, 2006 [10] N Jeff Gas Metal Arc Welding Product and Procedure Selection Lincoln Electric, Cleveland, Ohio, USA [11] H Long et al., “Prediction of welding distortion in butt joint of thin plates,” Materials & Design, 30(10), pp 4126-4135, 2009 [12] F.M Clain et al., “Two Heat Source Models to Simulate Welding Processes with Magnetic Deflection,” Soldagem & Inspecão, 22(1), 2017 [13] Motoman, Inc UP6 Manipulator Manual Motoman, Incorporated, West Carrollton, Ohio, USA 72 [14] Motoman, Inc XRC Controller Manual Motoman, Incorporated, West Carrollton, Ohio, USA [15] Basler “Camera acA3800-10gm” Internet: https://www.baslerweb.com/en/, Oct 25, 2020 [16] L Xueqin et al., “Feature extraction of weld groove image based on laser vision,” IEEE Sensors Journal, vol 18, pp 4715-4724, 2018 [17] MathWorks “Camera Calibrator in MATLAB Computer Vision Toolbox”, May 14, 2020 [18] Motoman, Inc XRC Basic Programming Training Manual Motoman, Incorporated, West Carrollton, Ohio, USA [19] Y Long et al., “Research on 3D Measuring Based Binocular Vision,” 2014 IEEE International Conference on Control Science and Systems Engineering, pp 18-22, 2014 [20] F Junfeng Fan et al., “An initial point alignment method of narrow weld using laser vision sensor,” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol 102, pp 201-212, 2019 [21] L Dongjie Li et al., “Dual-station intelligent welding robot system based on CCD,” Measurement Science and Technology, 2019 [22] H.F WANG et al., “Laser Stripe Center Detection under the Condition of Uneven Scattering Metal Surface for Geometric Measurement,” IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2019 73 PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: Nguyễn Tấn Khiêm Ngày sinh: 29/06/1995 Nơi sinh: Bình Định Địa liên lạc: 215 Quang Trung, TT Phú Phong, H Tây Sơn, T, Bình Định QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO - Từ 2013 – 2019: Học đại học Khoa Cơ Khí, Trƣờng Đại học Bách Khoa Tp.HCM Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ điện tử - Từ 2019 – 2021: Học cao học Khoa Cơ Khí, Trƣờng Đại học Bách Khoa Tp.HCM Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ điện tử Q TRÌNH CƠNG TÁC - Từ 2019 – 2020: Nhân viên kỹ thuật công ty TNHH Think Alpha - Từ 2020 – nay: Nhân viên kỹ thuật công ty CP SXXD Hƣng Long Phƣớc ... sinh: Bình Định Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ điện tử Mã số: 8520114 I TÊN ĐỀ TÀI: THIẾT KẾ THIẾT BỊ TRÊN NỀN TẢNG THỊ GIÁC CHO HOẠCH ĐỊNH QUỸ ĐẠO CỦA ROBOT HÀN II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Thiết kế hệ... mối hàn thời điểm hàn người ta chia phương pháp hàn thành hai nhóm: hàn nóng chảy hàn áp lực - Hàn nóng chảy: hàn khí, hàn điện xỉ, hàn hồ quang, hàn laze, hàn plasma, hàn chùm tia điện tử, hàn. .. nguyên công hàn 1.4 Các thiết bị dò đường hàn công nghiệp thị trường 11 1.4.1 Thiết bị dị đường hàn tích hợp robot hãng Yaskawa 11 1.4.2 Thiết bị dị đường hàn tích hợp robot hãng Panasonic