ĐỒ án tốt NGHIỆP thiết kế hệ thống phân loại và đóng lọ thuốc sử dụng học máy

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Thiết kế hệ thống phân loại đóng lọ thuốc sử dụng học máy VŨ THẾ THƯỜNG thuong.vt166822@sis.hust.edu.vn NGUYỄN MẠNH TRƯỜNG truong.nm166898@sis.hust.edu.vn NGUYỄN HỒNG SƠN son.nh166675@sis.hust.edu.vn NGUYỄN ĐỨC THỊNH thinh.nd166798@sis.hust.edu.vn Ngành Cơ điện tử Chuyên ngành CN Cơ điện tử Giảng viên hướng dẫn: TS Mạc Thị Thoa Chữ ký GVHD Bộ môn: Viện: TS Nguyễn Anh Tuấn Cơ Điện Tử Cơ Khí HÀ NỘI, 7/2020 Chữ ký GVHD BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHÍA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc NHIỆM VỤ THIẾT KẾ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Họ tên sinh viên: Vũ Thế Thường MSSV: 20166822 Nguyễn Mạnh Trường 20166898 Nguyễn Hồng Sơn 20166675 Nguyễn Đức Thịnh 20166798 Lớp CN-Cơ Điện Tử 01, 03 K61 Bộ môn Cơ Điện Tử Viện Cơ Khí I/ ĐỀ TÀI THIẾT KẾ “Thiết kế hệ thống phân loại đóng lọ thuốc sử dụng học máy” II/ CÁC SỐ LIỆU BAN ĐẦU - Năng suất: 1450 viên/giờ - Tuổi thọ hệ thống khí: năm - Yêu đầu ra: Phân loại tối thiểu 80% viên thuốc Không sản phẩm lỗi vào lọ - Loại bỏ xác sản phẩm lỗi III/ NỘI DUNG THUYẾT MINH VÀ TÍNH TỐN Chương 1: Tổng quan hệ thống phân loại đóng gói sản phẩm ứng dụng xử lí ảnh Chương 2: Tính tốn thiết kế hệ thống khí Chương 3: Hệ thống điện điều khiển Chương 4: Chương trình phân loại thuốc Chương 5: Xây dựng hệ thống thực nghiệm Chương 6: Kết luận IV/ CÁC BẢN VẼ VÀ ĐỒ THỊ STT Tên vẽ SL KT Hệ thống băng tải A0 Các chi tiết máy rung A0 Phễu rung A0 Bản vẽ lắp phễu rung A0 Bản vẽ khí nén A0 Bản vẽ đầu nối điện A0 V/ CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: - TS.Mạc Thị Thoa - TS.Nguyễn Anh Tuấn VI/ NGÀY GIAO NHIỆM VỤ THIẾT KẾ: 06/02/2020 VII/ NGÀY HOÀN THÀNH ĐỒ ÁN: 30/6/2020 Hà Nội, ngày tháng năm 2020 Giảng viên hướng dẫn Đánh giá giảng viên hướng dẫn …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… Kết đánh giá Họ tên Vũ Thế Thường Nguyễn Mạnh Trường Nguyễn Hồng Sơn Nguyễn Đức Thịnh Điểm Hà Nội, ngày tháng năm 2020 Giảng viên hướng dẫn Đánh giá giảng viên phản biện …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… Kết đánh giá Họ tên Vũ Thế Thường Nguyễn Mạnh Trường Nguyễn Hồng Sơn Nguyễn Đức Thịnh Điểm Hà Nội, ngày tháng năm 2020 Giảng viên phản biện LỜI CẢM ƠN Bốn năm gắn bó với Bách Khoa khoảng thời gian không dài bốn năm có nhiệt huyết tuổi trẻ, có niềm tin ước mơ, hy vọng…cũng có kỷ niện vui, buồn nơi Luyến tiếc nhiều thứ, thời gian không quay trở lại, phải tiến phía trước, tiến tương lai để trưởng thành hơn, thành cơng Nhóm xin gửi lời cảm ơn chân thành tới thầy cô Viện, Viện Cơ khí, Bộ mơn Cơ điện tử Trường đại học Bách Khoa Hà Nội đồng hành dẫn dắt chúng em qua mơn học, với kiến thức Đặc biệt nhóm xin chân thành cảm ơn tới giảng viên TS Mạc Thị Thoa TS Nguyễn Anh Tuấn trực tiếp hướng dẫn nhóm chúng em hồn thành đồ án tốt nghiệp Chúc thầy, cô mạnh khỏe, nhiệt huyết để dạy bảo, dẫn hệ TÓM TẮT NỘI DUNG ĐỒ ÁN Với đề tài “Thiết kế hệ thống phân loại thuốc đóng lọ sử dụng học máy” nhóm nhận thấy vấn đề cần thực thiết kế khí; để nhận biết, phân loại sản phẩm lỗi qua xử lý ảnh hay phải giao tiếp chương trình xử lý ảnh với điều khiển để điều khiển cấu chấp hành Để thực nhiệm vụ ban đầu nhóm tìm hiểu nghiên cứu mơ hình đóng gói phân loại sản phẩm, sau tính tốn thiết kế vẽ khí phần mềm Catia, mơ thực làm mơ hình thực tế; tiến hành điều khiển mơ hình qua PLC; chương trình xử lý ảnh viết ngôn ngữ Python giao tiếp với PLC qua thư viện Snap7 Đây đề tài mang tính thực tế cao Kết thực nghiệm mơ hình đạt khả quan chưa đáp ứng hết mục tiêu đề vấn đề cấp phôi tự động, độ xác đóng lọ cấp nắp Vì nhóm có định hướng phát triển đề tài cách thay số thiết bị chất lượng để tăng suất độ xác cho hệ thống Qua đồ án sinh viên chúng em học nhiều kiến thức mới, đặc biệt áp dụng kiến thức học thực tế sản xuất Sinh viên thực Ký ghi rõ họ tên Vũ Thế Thường Nguyễn Mạnh Trường Nguyễn Hồng Sơn Nguyễn Đức Thịnh Nhưng điều kiện môi trường (ánh sáng, băng tải bị bẩn, …) nên kết thu không khả quan ta phải sử dụng thêm thuật toán lọc nhiễu Gauss (đã nêu mục 4.1.1) Hình 4.19 Kết thuật tốn Canny kết hợp lọc Gauss Từ kết ta tiến hành tách đối tượng khỏi khung hình đồng thời quay đối tượng chiều Để thực việc sử dụng đến module Countour cung cấp miễn phí thư viện mã nguồn mở OpenCV Hình 4.20 Kết phát đối tượng Phương pháp phương pháp vô đơn giản giúp cho tốc độ chương trình trở lên nhanh cịn có kết thu tốt sử dụng phương pháp ta phát vật thể băng tải thuận tiện cho việc phát triển nên thành phân loại sản phẩm khác khơng thuốc Trích chọn đặc trưng Sau ta tách đối tượng ta cần lượng thơng tin đối tượng cịn nhiều việc đem lượng thơng tin để sử dụng làm ảnh hưởng tới tốc độ chương trình nên tốn đặt giảm lượng thơng tin xuống giữ lại đủ lượng thông tin mà ta cần có ta sử dụng thuật tốn trích rút đặc trưng HOG cung cấp API thư viện Scikit-image với số bin 8, 72 kích cỡ cell 16x16, kích cỡ block x 4, phép chuẩn hóa L2norm (đã nêu mục 4.1.3) Hình 4.21 Ảnh minh họa trích rút đặc trưng [18] Sau trích chọn đặc trưng ta thu vector đặc trưng đối tượng có số chiều 384 Phân loại Trong chương trình lựa chọn thuốc viên nén hình bầu dục sau bảng liệt kê đặc điểm để phân biệt thuốc đạt thuốc lỗi Đặc điểm Hình ảnh Hình bầu dục Các đường cong Thuốc đạt Bề mặt Màu sắc đồng Bị sứt mẻ góc Có màu bất thường Thuốc lỗi Hình dáng bất thường Vật thể lạ Bảng 4.1 Đặc điểm thuốc đạt thuốc lỗi 73 Để máy tính phân loại thuốc đạt thuốc lỗi ta phải chuẩn bị trước tệp liệu thuốc đạt thuốc lỗi Theo thơng thường số lượng liệu lấy mẫu lớn độ xác phân loại cao, toán ta lấy liệu mẫu 2500 ảnh gồm 900 ảnh mẫu thuốc lỗi 1600 ảnh thuốc đạt Hình 4.22 Dữ liệu thuốc đạt Hình 4.23 Dữ liệu thuốc lỗi Sau có liệu mẫu ta tạo model SVM (xem thêm mục 4.1.4) chương trình ta sử dụng API thư viện Scikit – learn lựa chọn hàm Kernel , thông số model để tránh underfitting overfitting Nếu model bị underfitting ta tăng số chiều vector đặc trưng, khơng hiệu ta đổi phương pháp trích chọn đặc trưng khác Nếu model bị underfitting lấy thêm liệu mẫu không hiệu ta tăng độ phức tạp model Ta 74 tiếp tục model fitting Dưới kết model huấn luyện (thuốc lỗi khoanh đỏ, thuốc đạt khoanh xanh) Hình 4.24 Kết phân loại SVM 75 CHƯƠNG XÂY DỰNG MƠ HÌNH HỆ THỐNG VÀ THỰC NGHIỆM 5.1 Xây dựng mơ hình hệ thống Sau tính tốn, lựa chọn, vào thời gian làm đồ án, mô hình thực nghiệm nhóm em định để tồn chi tiết, hệ thống điện, hệ thống khí nén gắn trực tiếp mặt phẳng đế gỗ Hệ thống cấp phơi có giá thành lớn nên nhóm định khơng sử dụng mơ hình thực nghiệm mà thay vào cấp phơi tay Nhóm sử dụng máy nén khí mini chai nhựa Hệ thống đóng nắp thay cấp nắp tay dập nắp Tuy sử dụng có nhược điểm ồn khơng nén nhiều khí Hình 5.1 Mơ hình thực nghiệm Các cổng kết đầu vào bao gồm dây nguồn kết nối với nguồn AC 220V sau đó, nguồn chuyển đổi nguồn 24VDC,12VDC nhờ nguồn tổ ong để phù hợp với điện áp linh kiện sử dụng Nguồn cấp cho động băng tải chạy thuốc băng tải cấp lọ 24VDC, động mâm xoay nén khí, đèn led 12VDC Camera kết nối với PC qua cổng USB; PLC kết nối tới PC nhờ cổng Ethernet, kết nối tới rơ le sơ đồ điện kèm báo cáo đồ án 76 Hình 5.2 Tủ điện điều khiển Sau tiến hành kết nối cổng vào ra, cấp nguồn cho hệ thống, nhóm tiến hành chuẩn bị phơi, nạp code cho PLC, chạy chương trình xử lý ảnh tiến hành chạy thực nghiệm Nguyên lý hoạt động hệ thống bao gồm bước: ➢ Cấp thuốc tay thay cho phễu rung thiết kế: Hình 5.3 Thuốc cấp tay vào băng tải Hình 5.3 Tủ điện điều khiển ➢ Thuốc đến vị trí cảm biến, cài đặt thời gian để dừng vị trí đặt camera Khi thuốc dừng vị trí camera tiến hành chụp ảnh: Hình 5.4 Thuốc đến vị trí cảm biến số 77 Hình 5.5 Thuốc dừng vị trí camera tiến hành chụp ảnh ➢ Nếu thuốc lỗi bị đẩy bỏ nhờ cấu xylanh khí nén: Hình 5.6 Cơ cấu xylanh khí nén đẩy thuốc lỗi Hình 5.7 Thuốc lỗi đến vị trí xylanh đẩy 78 Hình 5.8 Xylanh tiến hành đẩy thuốc lỗi vào khay chứa ➢ Nếu thuốc đạt yêu cầu chạy tiếp đến vị trí cảm biến số 3, cảm biến có nhiệm vụ đếm số thuốc đạt cho vào lọ cài đặt sẵn Hình 5.9 Thuốc đạt tới vị trí cảm biến số ➢ Trong bước thực băng tải hộp hoạt động đưa hộp vào vị trí mâm xoay: Hình 5.10 Băng tải hộp hoạt động 79 Hình 5.11 Lọ đưa vào vị trí mâm xoay ➢ Sau hộp vào vị trí mâm xoay, mâm xoay hoạt động Khi cảm biến số phát có hộp tới dừng mâm xoay lại Đây vị trí hứng thuốc từ băng tải thuốc rơi xuống qua máng trượt Hình 5.12 Mâm xoay hoạt động đưa lọ vào vị trí hứng thuốc ➢ Khi cảm biến số đếm đủ số thuốc rơi vào lọ mâm xoay tiếp tục hoạt động đưa lọ rỗng vào vị trí hứng thuốc lọ có thuốc đưa sang vị trí dập nắp 80 Hình 5.13 Thuốc rơi đủ số lượng vào lọ Hình 5.14 Mâm xoay hoạt động đưa lọ vào đồng thời đưa lọ có thuốc tới vị trí dập nắp 5.2 Kết thực nghiệm Sau tiến hành chạy thực nghiệm, nhóm thu kết sau: Sau 280 lần có xác suất phân loại 85% nhận diện xác, 90,32% thuốc đạt rơi lọ, tỷ lệ nhận sản phẩm lỗi thành đạt 0%, tỉ lệ loại bỏ sản phẩm lỗi là: 100% đảm bảo đầu tuyệt đối Tốc độ phân loại đạt 24 viên/ phút 81 CHƯƠNG KẾT LUẬN 6.1 Kết luận Trong đồ án, nhóm thực tiến hành phân tích, tính tốn, lựa chọn chi tiết, thành phần cho hệ thống khí hệ thống điều khiển Sau tính tốn, nhóm tiến hành xây dựng mơ hình thực nghiệm kết nối chi tiết khí với với hệ thống điện – điều khiển Sau tiến hành chạy thực nghiệm, nhóm thu kết trình bày chương Qua đồ án này, nhóm thực thiết kế, chế tạo thực điều khiển mơ hình thực tế phân loại sản phẩm Cũng qua nhóm thực hành thực tế với PLC, hệ thống khí nén; tiếp xúc với cơng nghệ xử lý ảnh, bổ sung kiến thức Machine Learning, AI Điều giúp cho thành viên nhóm củng cố lại kiến thức học, áp dụng vào thực tế Mặt khác, đồ án tạo cho nhóm kinh nghiệm thực tiễn việc lựa chọn linh kiện, kinh nghiệm từ thiết kế, tính tốn đến khâu gia cơng, lắp ráp khắc phục lỗi xuất trình chạy thử Đây sở cho công việc sau tốt nghiệp thành viên nhóm Do thời gian nghiên cứu không nhiều, việc va chạm với nhiều kiến thức mẻ nên tiến độ làm nhóm cịn chậm, gặp nhiều khó khăn, hạn chế Trong hệ thống khí cần có hệ thống chiếu sáng tốt để đối tượng hiển thị rõ nét hơn, tránh tượng bị chi tiết hình ảnh sáng, phản quang; camera chưa thể rõ nét hình ảnh cho băng tải chạy liên tục; băng tải hoạt động không ổn định, dây dẫn đấu nối tủ điện chưa đánh số nên khó khăn sửa, suất hệ thống chưa cao Mâm xoay sử dụng động thường nên điều chỉnh góc quay chưa xác 6.2 Hướng phát triển đồ án tương lai Trong tương lai, mơ hình áp dụng để phân loại đối tượng thuộc lĩnh vực khác Do nhóm mong muốn đầu tư nâng cấp hệ thống cho chất lượng ảnh rõ nét hơn, thể rõ đường nét, chi tiết ảnh; sử dụng động bước servo để điều chỉnh xác góc quay; thay đổi động băng tải để hoạt động đặn, tốc độ ổn định hơn; đầu tư hệ thống cấp phôi theo thiết kế; có phương án chạy hai hàng sản phẩm trở lên giải pháp loại bỏ sản phẩm lỗi tối ưu Về phần xử lý ảnh PLC, nhóm muốn cải thiện code, tạo giao diện phần mềm để trực quan; cải thiện tối ưu thuật toán PLC để tăng tốc độ xử lý, tăng suất cho hệ thống; kết nối với thiết bị HMI thực tế để tăng nhãn quan cho hệ thống Do khối lượng kiến thức lớn, đồ án không tránh khỏi sai sót Nhóm mong nhận ý kiến đóng góp thầy/ để đồ án hoàn thiện 82 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] baoanjsc.com.vn/tin-hang/machine-vision-la-gi-loi-ich-cua-machinevision-trong-smart-factory_2_69_31587_vn.aspx [2] Lê Giang Nam, Nguyễn Mạnh Hùng, Một phương pháp đánh giá hệ thống cấp nắp cao su rung cho q trình đóng chai thuốc, Tạp chí khí Việt Nam, ISSN 0866-7056., 2015 [3] N V Dự, Hướng dẫn tính tốn băng tải, 2011 [4] sandivietnam.com/san-pham/dong-co [5] Tạ Hữu Phước, Hoàng Nguyễn Sinh Thành, Nguyễn Hoàng Nam,"Ứng dụng công nghệ Deep Learning kiểm tra chất lượng vỉ thuốc thiết kế dây chuyền đóng gói", Đồ án tốt nghiệp cử nhân điện tử, ĐHBKHN, 2019 [6] www.tsukasa-d.co.jp/en/data_download/english_catalogue.pdf [7] T Chất, Cơ sở kế máy chi tiết máy, Nhà xuất Khoa học kỹ thuật [8] ca01.smcworld.com/catalog/BEST-5-3-en/pdf/3-p0639-0697-cxsj_en.pdf [9] https://www.sendo.vn/nut-nhan-nha-nut-nhan-de-khong-den-3-den19387860.html [10] https://chotroihn.vn/cam-bien-khoang-cach-30cm-omron-e3f-ds30b4-pnp [11] https://www.facebook.com/DaotaotudonghoaIATC.16/photos/a.790024944 412980/2920516764697110/?type=3&theater [12] https://www.sendo.vn/ro-le-trung-gian-omron-8-chan-my2n-gs-dc24v21069974.html?utm_source=google&utm_medium=affiliate&utm_campai gn=4_gsn-gsh_3647_phukiencongnghe-phukiencongnghekhacphukiencongnghekhac3&gclid=Cj0KCQjw9IX4BRCcARIsAOD2OB26mu3XhGn1ZUWmXhJZV [13] http://siemens-vietnam.vn/gioi-thieu-plc-s7-1200/ [14] https://tiki.vn/webcam-logitech-b525-hd-720p-hang-chinh-hangp419013.html?spid=1047490&utm_source=google&utm_medium=cpc&ut m_campaign=SEA_NBR_GGL_PLA_DTP_ALL_VN_ALL_UNK_UNK_ C.ALL_X.2045169324_Y.95003794930_V.1047490_W.DT_A.89586446 6796_O.CAC&gclid=Cj0KCQjw [15] https://www.automation-sense.com/blog/interviewsenglish/davide.html?fbclid=IwAR0R4nXSIN1Br9yaYtCvoSQhOA2TnRA QBngCjMja-5cn1boujoTIrd7syog [16] Nguyễn Văn Hướng, Nguyễn Văn Hinh, " Ứng dụng công nghệ học sâu để phân loại kiểm tra chất lượng thuốc chữa bệnh", Đồ án tốt nghiệp kỹ sư điện tử, ĐHBKHN, 2018 83 [17] blog.vietanhdev.com/posts/2018-09-29-loc-anh-image-filtering [18] www.learnopencv.com/histogram-of-oriented-gradients [19] www.researchgate.net/publication/272055558_Rice_Edges_Detection_Bas ed_on_Canny_Operator 84 PHỤ LỤC Các phần mềm sử dụng • Phần mềm vẽ kĩ thuật CATIA P3V5R21 • Phần mềm vẽ kĩ thuật AutoCad 2015 • Phần mềm mơ ADAM 2018 • Trình biên dịch soạn thảo IDLE 3.8.2 • Python 3.8.2 cho Window • Phần mềm TIA Portal V15.1 Các kĩ cần thiết • Tính tốn thiết kế máy chi tiết máy • Kĩ lập trình cho PLC • Kĩ lập trình hướng đối tượng ngơn ngữ python • KĨ sử dụng giao diện dòng lệnh window Các thư viện hỗ trợ cho lập trình • Numpy 1.18.2 • OpenCV 4.2.0.34 • Scikit-learn 0.23.1 • Scikit-image 0.16.2 • Python-Snap7 0.11 • Pickle • Hickle 4.0.0 • Os Hướng dẫn cài đặt, cập nhật, kiểm tra xóa thư viện cho Python Window Tải cài đặt phiên Python từ python.org Sau cài đặt xong mở cửa sổ giao diện dòng lệnh (Command Line) gõ lệnh “pip” máy tính khơng báo lỗi cài đặt thành cơng pip, máy tính báo lỗi để khắc phục tham khảo đây: https://www.youtube.com/watch?v=UTUlp6L2zkw Cài đặt thư viện: “pip install + tên thư viện + phiên thư viện” không gỗ phiên mặc định cài phiên Ví dụ: pip install numpy Kiểm tra thư viện cài đặt: “pip list” máy tính hiểm thị danh sách tất thư viện cài đặt Kiểm tra thông tin chi tiết thư viện: “pip show + tên thư viện” máy tính hiển thị đầy đủ cá thơng tin phiên bản, tác giả, trang web thức thư viện, địa email để liên lạc với tác giả, chủ sở hữu quyền, địa thư viện máy tính Ví dụ: pip show numpy Cập nhật thư viện: “pip install -upgrade + tên thư viện” thư viện cập nhật lên phiên 85 Ví dụ: pip install -upgrade numpy Xóa thư viện: “pip uninstall tên thư viện” thư viện gỡ khỏi máy tính Ví dụ: pip uninstall numpy 86 ... chúng em hồn thành đồ án tốt nghiệp Chúc thầy, cô mạnh khỏe, nhiệt huyết để dạy bảo, dẫn hệ TÓM TẮT NỘI DUNG ĐỒ ÁN Với đề tài ? ?Thiết kế hệ thống phân loại thuốc đóng lọ sử dụng học máy? ?? nhóm nhận... Khí I/ ĐỀ TÀI THIẾT KẾ ? ?Thiết kế hệ thống phân loại đóng lọ thuốc sử dụng học máy? ?? II/ CÁC SỐ LIỆU BAN ĐẦU - Năng suất: 1450 viên/giờ - Tuổi thọ hệ thống khí: năm - Yêu đầu ra: Phân loại tối thiểu... toàn hệ thống 1.5 Hệ thống phân loại sản phẩm xử lí ảnh 1.6 Đóng hộp Đóng thuốc vào lọ – secondary packaging Đóng gói hộp, lọ vào thùng 1.7 Ý nghĩa hệ thống