Mô hình và điều khiển robot song song Delta trong phân loại sản phẩm dựa trên xử lý ảnh

Tiến hành phân tích động học và khảo sát vùng làm việc, thực hiện mô phỏng

➢ Robot có nhiệm vụ xác định vị trí của các vật mẫu bằng camera, tiến hành phân loại và sắp xếp các vật thể.

PHÂN TÍCH BÀI TOÁN ĐỘNG HỌC

Tuy nhiên, các thanh dẫn này không được khóa cứng mà có thể xoay quanh trục của chính nó tạo thành một bậc tự do, bậc tự do này không ảnh hưởng đến quá trình cơ cấu làm việc nên được xem là bậc tự do thừa. Xây dựng bài toán động học thuận của robot delta với mục đích xác định tọa độ tâm của bệ di động x y z, , khi đã biết được các góc xoay   1, 2, 3 của khâu dẫn động được truyền động bởi động cơ đã được cố định trên khâu đế.

TRIỂN KHAI HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN

• Xây dựng hệ thống điều khiển điều khiển chuyển động (Motion control) .1 Triển khai hệ thống mạch điện điều khiển

Bằng phương pháp lập trình các tệp macro (Phụ lục IV), phương trình động học ngược của robot sẽ được đưa vào để thực hiện chuyển đổi động học của robot delta, lúc này tính năng điều khiển chuyển động của Mach3 USB cho phép điều khiển đồng bộ nhiều trục được tích hợp vào hệ thống để thực hiện quá trình điều khiển các khớp xoay của robot song song song delta. Giao diện được thiết kế với mục đích để thực hiện các quá trình điều khiển như cài home, di chuyển đến các vị trí mong muốn, tạo quỹ đạo di chuyển, tạo các file dạy cho robot (Teaching file). Ngoài ra, giao diện cho phép việc thay đổi các thông số cài đặt cho robot được thực hiện một cách trực tiếp trên giao diện. Sau khi thiết đặt, phân bố các đối tượng lên giao diện, giao diện hoàn chỉnh để điều khiển robot được trình bày trong Hình 3.3. Đề tài sử dụng công cụ Machscreen V1.73 để tạo ra một giao diện riêng bao gồm. các nút nhấn, text box, label, … để phù hợp với mục đích điều khiển quỹ đạo cho robot delta. Mỗi nút nhấn tương ứng với một đoạn mã thực hiện các chức năng tự động hóa khác nhau cho robot. Bảng A phụ lục I thể hiện từng chức năng cụ thể của các đối tượng được sử dụng để điều khiển robot delta. Hình 3.3: Giao diện thiết kế tích hợp trong phần mềm Mach3 3.2 Xây dựng lưu đồ giải thuật. Để có thể thực hiện điều khiển và đánh giá được khả năng hoạt động của robot, cần thiết lập trình tự thực hiện phù hợp với kết cấu cơ khí và bộ điều khiển. Do đó, chương trình điều khiển dựa vào lưu đồ giải thuật như Hình 3.4. Bắt đầu chương trình. Khởi động chương trình, kết nối mạch điều khiển. Tạo tệp Gcode quỹ đạo đường tròn. Vẽ đường tròn. Bắt đầu chương trình bằng việc kết nối máy tính với mạch điều khiển Mach3 USB và cấp nguồn cho driver điều khiển động cơ. Sau đó, thực hiện quá trình cài home để xác định được vị trí ban đầu cho robot. Tiếp theo, một tệp quỹ đạo được tạo ra dưới dạng text file .txt, trong đó là một chu trình gồm các lệnh Gcode di chuyển đến từng điểm riêng biệt, tệp được load tự động lên giao diện Mach3 và sẵn sàng thực hiện chu trình. Cuối cùng là thực hiện chạy chu trình và kết thúc quá trình vẽ quỹ đạo. a) Chu trình cài home. Qua quá trình kiểm nghiệm, quan sát thấy được biên dạng hình tròn còn nhiều vị trớ lũi lừm khỏc nhau, chưa trũn đều, cỏc nột vẽ khụng đồng đều, trong khi mụ hỡnh chỉ di chuyển đối với vùng diện tích khá nhỏ (Hình 3.9), chưa thể thực hiện được nhiều đánh giá với vùng hoạt động rộng hơn.

PHÂN TÍCH VÀ CẢI THIỆN ĐỘ CHÍNH XÁC CƠ CẤU Trước khi thực hiện quá trình ứng dụng thị giác vào hệ thống, cần thực hiện đánh

• Tinh chỉnh kết cấu
• Kết quả cải tiến

Nhờ vào truyền lực bằng việc ăn khớp, truyền động đai răng mang lại một số ưu điểm nổi bật như: không có trượt, tỉ số truyền lớn (u12 đôi khi u20), hiệu suất cao, không cần có lực căng ban đầu quá lớn, nhờ đó lực tác dụng lên trục và lên ổ nhỏ. Khi động cơ quay, bộ truyền đai thực hiện chuyển momen xoắn 1 từ trục động cơ thành moment xoắn 2 cho trục chủ động có mối quan hệ này được trình bày theo công thức (3.1). Tỷ số truyền u càng lớn sẽ tạo ra momen xoắn 2 càng lớn, đồng thời giúp cho độ phân giải của động cơ sẽ tăng lên. Các thông số tính toán của bộ truyền đai được trình bày cụ thể ở phần Phụ lục III. b) Lựa chọn gối đỡ. Gối đỡ có nhiệm vụ liên kết khâu chủ động thông với bộ truyền đai thông qua trục dẫn động. c) Thiết kế trục dẫn động. Kết quả tinh chỉnh mô hình cơ khí đã giúp cho mô hình robot nâng cao độ ổn định so với thiết kế ban đầu, hoạt động của robot mượt mà hơn và mô hình đã có thể thực hiện được nhiều đánh giá hơn, di chuyển được trên không gian rộng hơn so với thiết kế ban đầu.

XÂY DỰNG GIẢI THUẬT XÁC ĐỊNH TỌA ĐỘ VÀ PHÂN LOẠI SẢN PHẨM

• Xây dựng giải thuật nhận diện và xác định tọa độ tâm của vật mẫu .1 Giới thiệu camera Basler acA3800-14uc
• Thực nghiệm hệ thống

Phương pháp xác định tọa điểm trung gian trong hệ tọa độ camera: hàm detectCheckerboardPoints được sử dụng để xác định tọa độ các ô bàn cờ tương ứng và áp dụng công thức (4.9) để tính toán tọa độ các ô bàn cờ trong hệ tọa độ thực (sử dụng kết quả tính toán ở phần calib camera). Phương pháp xác định tọa độ điểm trung gian trong hệ tọa độ robot: phương pháp này đòi hỏi cần phải sử dụng đầu dò đủ nhỏ, bàn cờ được đặt cố định và nằm trên mặt phẳng làm việc, thực hiện dò tìm tọa độ đầu cuối của robot (O X Y Zr, r, r, r) tại các góc trên ô bàn cờ. Quá trình kiểm tra sai số vị trí của hệ thống theo phương X và phương Y được thực hiện bằng phương pháp như sau: Đầu tiên, dùng Matlab tính tọa độ thực của từng ô bàn cờ trong hệ tọa độ camera (Hình 5.8) (thực hiện tương tự như phần kiểm tra sai số calib camera), tiếp theo chuyển đổi từng tọa độ tìm được thông qua ma trận chuyển đổi trung gian để tìm được tọa độ ô bàn cờ trong hệ tọa độ robot.

❖ Nhiệm vụ 3: Thực nghiệm đánh giá khả năng phân loại và sắp xếp vật mẫu Quá trình bố trí thực nghiệm khả năng phân loại và sắp xếp vật mẫu bằng cách đặt các vật mẫu có size S và M với cả 2 màu một cách ngẫu nhiên trong không gian làm việc của robot (nằm trong đường kẻ) (Hình 5.19). - Thực nghiệm đánh giá hoạt động của hệ thống phân loại vật mẫu theo màu sắc, kích thước và khả năng sắp xếp vật mẫu với tỉ lệ thành công là 100% cho khả năng phân loại và 56/60 cho khả năng sắp xếp, thời gian thực hiện gắp và sắp xếp vật chỉ khoảng 7s cho một vật mẫu.

TỔNG KẾT 6.1 Đánh giá kết quả đạt được

Hoàn thành thiết kế hoàn chỉnh giao diện cho người dùng. Đồng thời, thực nghiệm đánh giá kiểm tra giải thuật xử lý ảnh và kiểm tra sai số hệ thống, kết quả nhận diện chính xác, sai số thấp và độ ổn định cao. − Hoàn thành thực nghiệm đánh giá hoạt động của hệ thống sắp xếp vật mẫu với tỉ lệ thành công là 56/60, phân loại với tỉ lệ thành công đạt 100%, thời gian thực hiện gắp và sắp xếp vật chỉ khoảng 7s cho một vật mẫu. − Đề tài sử dụng động cơ step điều khiển với tỉ lệ vi bước cao, tuy nhiên vẫn là điều khiển dạng vòng hở, chưa phản hồi được sai số do hiện tượng mất xung điều khiển, từ đó khó xác định được sai số do hiện tượng này gây ra. Bộ truyền hệ thống sử dụng là bộ truyền đai, hạn chế về tỉ số truyền chưa đủ lớn, từ đó moment truyền động còn nhỏ để có thể gắp được những vật có khối lượng lớn. Hơn nữa do độ đàn hồi của dây đai, ảnh hưởng đến độ chính xác trong quá trình di chuyển cần tốc độ nhanh. − Tuy áp dụng các phương pháp gia công tự động như cắt tấm nền cố định bằng phương pháp lazer, in 3D cho khâu di động, tuy nhiên, do hạn chế về chi phí nên việc sai số còn nhiều, đòi hỏi các thiết bị gia công cần có độ chính xác cao hơn, hạn chế tối đa sai số về kích thước. Ngoài ra, hệ thống còn tồn tại sai số trong quá trình lắp ráp. ➢ Vấn đề trong hệ thống điều khiển:. − Đề tài chỉ sử dụng phương pháp điều khiển dạng vòng hở, chưa đề cập đến bài toán động lực học cho robot. − Giải thuật xử lý ảnh đơn thuần phù hợp cho các đối tượng có đặc trưng khác biệt lớn, chưa áp dụng lên một đối tượng cụ thể mang tính ứng dụng trong thực tế. 6.2 Một số kiến nghị và hướng phát triển của đề tài. Từ những vấn đề được nêu ra ở phần đánh giá ở trên, đề tài đề ra một số hướng phát triển cho đề tài như sau:. ➢ Sử dụng động cơ Servo, tích hợp sẵn bộ điều khiển, kết hợp hộp giảm tốc, giúp tăng được độ phân giải, cũng như moment truyền động cho động cơ, giúp tăng độ chính xác cho quá trình chuyển động của robot. ➢ Tiếp tục nâng cấp các kết cấu cơ khí: Sử dụng các phương pháp gia công có độ chính xác cao, hạn chế sai số trong quá trình lắp ráp. b) Về vấn đề mạch điện và điều khiển. ➢ Kết hợp xây dựng hoàn thiện mô hình động lực học, giúp nâng cao được khả năng điều khiển, áp dụng được nhiều bộ điều khiển giúp robot hoạt động chính xác và ổn định hơn. ➢ Nâng cao giải thuật xử lý ảnh, ứng dụng vào đối tượng cụ thể trong thực tế.