Sau khi cài đặt hoàn tất các thông số của hệ thống, nhóm đã tiến hành bắt đầu cho hệ thống hoạt động. Đầu tiên em mở phần mềm giao diện Windows Form lên và kết nối cho nó kết nối với PLC
Hình 6.13 : Kết nối đến PLC
Sau khi đã kết nối với PLC, ta chuyển sang tab Run JOG để tiến hành việc nạp giá trị vị trí làm việc của tay máy cho RD77MS2. Bật chế độ chạy JOG bằng các kích chuột vào button ENABLE. Sau khi chế độ RUN JOG đã được bật, ta chọn trục X, nhập tốc độ chạy JOG cho nó. Để di chuyển trục X đến vị trí cần dạy điểm, ta giữ nút FORWARD liên tục cho đến khi trục chạy đên vị trí ta cần, nếu trục chạy quá có thể giữ nút REVERSE để quay lại. Cuối cùng ta nhập số 1
vào ô text ngay trên button TEACHING và nhấn nút TEACHING ngay sau đó để dạy điểm cho trục. Vị trí hiện tại của trục sẽ được lưu vào vị trí số 1 của trục X. Số 1 ở đây được ta quy ước trong chương trình PLC là vị trí để chụp ảnh. Tương tự, ta cũng làm như trên với các vị trí khác và trục khác.
Trong quá trình TEACHING điểm, nếu xảy ra lỗi ta có thể nhấn nút RESET ERROR để reset lỗi của 2 module định vị RD77MS2. Sau đó có thể dùng nút POSITION để kiểm tra xem đã dạy được điểm chưa.
Hình 6.14 : TEACHING điểm
Sau khi đã hoàn thành phần TEACHING điểm cho các vị trí làm việc, ta chuyển sang tab Operation để vận hành chương trình phân loại sản phẩm tự động. Ô text ở vị trí Specidied piece’s length để nhập chiều dài của vật cần gắp. Ở đây, ta sẽ chọn gắp vật có kich thước 10 cm. Sau đó nhấn Start để bắt đầu chạy chương trình.
Hình 6.15 : Nhập kích thước cần phân loại
Chu trình chạy của hệ thống :
- Ban đầu tay máy đang ở vị trí gốc, có hai cách xác định vị trí gốc đó là bằng phần cứng dùng công tắc hành trình và bằng phần mềm được set trong chương trình PLC. Trong đồ án này nhóm em chọn cách xác định gốc bằng phần mềm.
- Vật cần phân loại được đưa lên băng tải.
- Vật đi qua cảm biến quang phát hiện có vật thì lập tức dừng lại
- Tay máy từ vị trí gốc di chuyển đến vị trí chụp ảnh đã được TEACHING từ trước
- Chụp ảnh và xử lý ảnh : xác định kích thước chiều dài vật.
- Nếu vật có chiều dài 10 cm thì tay máy sẽ đi ra gắp và đem đến vị trí băng tải 2 để thả vật sau đó tiếp tục quay lại vị trí chụp ảnh.
- Nếu vật có chiều dài khác 10 cm thì băng tải 1 tiếp tục chạy loại bỏ vật và đợi vật khác vào để phân loại tiếp.
- Sau đây là vật có kích thước đạt yêu cầu sẽ có thông tin như sau - Chiều dài vật : 10,04 cm
- Chiều rộng vật: 1,28 cm - Góc lệch vật : 31,41 độ
Tuy nhiên trong quá trình xử ly ảnh, chiều dài của vật sẽ không tuyệt đối chính xác 10 cm mà có thể thay đổi trong khoảng nhỏ. Theo thống kê và tính toán về sai số là 0.12 cm đối với vật có kích thước 10 cm nên em đã để sai số cho phép trong chương trình là 1.2 %
Hình 6.16 : Phân loại sản phẩm vật thỏa mãn
Hình 6.17 : Tay máy đi đến gắp vật
Sau đây là vật có kích thước không đạt yêu cầu sẽ có thông tin như sau - Chiều dài vật : 8,85 cm
- Chiều rộng vật: 1,32 cm - Góc lệch vật : 43,41 độ
Hình 6.18 : Phân loại sản phẩm không thỏa mãn
CHƯƠNG 7 : KẾT LUẬN
Thông qua các lần thử nghiệm với việc thay đổi kích thước vật cần phân loại khác nhau em đưa ra được các đánh giá như sau :
Về tính năng : hệ thống tay máy này đã làm việc đáp ứng được yêu cầu đề ra của đồ án, có thể ứng dụng trong sản xuất
Về mặt ổn định : hệ thống làm việc tương đối ổn định ở tốc độ trung bình, tuy nhiên khi đưa tay máy lên tốc độ cao xảy ra hiện tượng rung lắc do quán tính, đây là một yếu điểm mà hệ thống cần phải giải quyết để có thể đưa vào hoạt động sản xuất thực tế
Về độ chính xác : tay máy hoạt động khá chính xác khi được điều khiển định vị đến các vị trí. Tuy nhiên ở phần camera calibration, tức là phần hiệu chỉnh các tỷ lệ về kích thước để hệ thống thông qua xử lý ảnh có thể định vị chính xác vị trí của vật còn thiếu chính xác. Trong đó cách đo thủ công của nhóm có thể là nguyên nhân dẫn đến độ thiếu chính xác của công thức để tính tọa độ gắp vật. Tuy việc xảy ra sự sai lệch về vị trí gắp chỉ là thiểu số nhưng nó cho thấy sự hạn chế của quy mô đồ án này, cần phải nâng cấp để có đưa vào ứng dụng
Về khả năng giám sát : Phần mềm trên PC cũng như chương trình trong PLC chạy ổn định, việc kết nối và gửi dữ liệu giữa các bên chưa xảy ra sự cố gì. Các trạng thái của hệ thống hạ tầng được gửi lên PC, thông qua giao diện quan sát dễ và trực quan, các thông số được cập nhật liên tục.
Tóm lại, hệ thống phân loại vật thông qua xử lý ảnh này còn một vài điểm yếu cần cải thiện và nâng cấp để có ứng dụng trong hoạt động thực tiễn. Bởi vì xử lý ảnh là một mảng khá rộng. Vì vậy trong tương lai, hướng phát triển của đồ án này có thể dùng các phương pháp mới để đo đạc tính toán cũng như giảm tacktime của máy để tăng năng suất làm việc của máy. Phần nữa là mở rộng hơn về các ứng dụng xử lý ảnh, thay vì chỉ thông qua kích thước , ta có thể nâng cấp lên thông qua màu sắc hoặc các hình dạng phức tạp hơn,…
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] TS Nguyễn Thanh Hải – Giaó trình xử lý ảnh – Nhà xuất bản Đại học quốc gia, 9/2014.
[2] Nguyễn Văn Long - Ứng dụng xử lý ảnh trong thực tế với thư viện OpenCV.
[3] J.R.Packer, Algorithms for Image processing and Computer Vision. John Wiley & Sons, Inc, 1997.
[4] Trang web của EmguCV về các thuật toán xử lý ảnh
http://www.emgu.com/wiki/files/3.0.0/document/html/54f2f6fb-b6dc- b974-16f4-f6b4bbb578d8.htm
[5] Mitsubishi Electric, MELSEC IQ-R Simple Motion Module User's Manual (Application).
[6] Mitsubishi Electric, MELSEC IQ-R Simple Motion Module User's Manual (Application).
[7] Mitsubishi Electric, MX Component Version 4 Programing Manual (Revision SH-081085ENG-K), 7/2016.
[8] Mitsubishi Electric, MX Component Version 4 Operating Manual (Revision SH-081084ENG-L), 7/2016.