Giao diện phần mềm điều khiển:
Hình 4.85 Trang điều khiển kết nối
Hình 4.86 Trang điều khiển chế độ Manual
57
Hình 4.87 Trang điều khiển Auto
Hình 4.88 Trang điều khiển Setting
58
CHƯƠNG 5: ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT 5.1. Kết quả
5.1.1. Kết quả xử lý ảnh
Hình ảnh thực tế sau khi áp dung lên mô hình:
Hình 5.89 Hình ảnh thực tế sau khi qua các bước xử lý và lọc màu
Ảnh sau khi trải qua xử lý đã đóng khung ôm sát các vật thể, xác định được tâm của đường biên giúp robot có thể gắp chính xác vật thể.
5.1.2. Kết quả robot gắp vật
Hình 5.90 Robot gắp vật màu đỏ
59
Hình 5.91 Robot gắp vật màu xanh dương Bảng 5.11 Bảng đánh giá thực nghiệm Sản phẩm Kết quả Độ chính xác (%) Tỷ lệ tìm được màu sắc vật và gắp đúng vật là 97.8%.
Sau 99 lần thực hiện thí nghiệm với cách sắp xếp ngẫu nhiên, hệ thống phân loại sản phẩm cho số liệu chính xác tương đối cao hệ thống hoạt động ổn định, không bị nhầm lẫn phân loại cũng như bỏ sót sản phẩm nhiều. Tuy nhiên ở đây chỉ thực hiện khoảng 33 lần trên mỗi sản phẩm ở điều kiện ánh sáng ổn định, nếu có sự thay đổi ánh sáng lớn dẫn đến làm nhòe vật, hoặc vận hành lâu dẫn đến các cơ cấu cơ khí không còn đảm bảo được như lúc đầu sẽ dẫn đến sai số lớn hơn. Ngoài ra còn nhiều nguyên nhân khác như: giới hạn cơ khí của robot, mật độ sản phẩm lớn khiến robot không đáp ứng đủ tốc độ để gắp hết các vật, phạm vi camera hạn chế nên robot bị giới hạn tầm nhìn…
5.2. Nhận xét
5.2.1. Những kiến thức đã nguyên cứu
- Nguyên cứu lý thuyết về Robot Delta, phương trình động lực học. - Nguyên cứu lý thuyết về xử lý ảnh nhằm tách vật thể màu ra khỏi nền.
60
- Tìm hiểu cách xây dựng một Application bằng Winform C# để dễ dàng điều khiển hệ Robot Delta.
- Nguyên cứu về đông cơ bước, cách điều khiển motion control bằng PLC S7- 1200.
- Tìm hiểu cách liên kết biến giữa Application Winform và phần mềm TIA Portal V15.
- Đọc và xử lý giá trị của encoder để tính toán tốc độ động cơ.
5.2.2. Những hạng mục đạt được
- Xây dựng được phương trình tính toán động lực nghịch đưa áp dụng vào Application để điều khiển Robot Delta.
- Áp dụng xử lý ảnh tìm tìm tọa độ của vật real time qua camera sử dụng thư viện EmguCV của C#.NET.
- Xây dựng liên kết giữa Appllication trên PC và PLC thông OPC KepserverEX V6.
- Điều khiển cùng lúc 3 động cơ bước bằng PLC S7-1200 (1212C DC/DC/DC) sử dụng motion control của phần mềm TIA Portal V15.
- Vận hành được Robot Delta để gắp, phân loại sản phẩm trên băng tải theo màu sắc, hình khối.
- Đọc được tốc độ băng tải giúp tăng độ chính xác gắp vật thể. - Lưu trữ dữ liệu vào SQL.
5.2.3. Những hạn chế
- Phần cứng Robot do tự thiết kế và thi công nên vẫn còn nhiều lỗi dẫn đến sai số trong quá trình vận hành.
- Thuật toán tự thiết kế nên chưa hoàn toàn tối ưu.
- Chương trình xử lý ảnh chỉ đáp ứng trong môi trường ánh sáng ổn định. Sự thay đổi ánh sáng có thể làm ảnh hưởng đến độ chính xác của tính toán.
5.2.4. Hướng phát triển
- Tích hợp trí tuệ nhân tạo để Robot linh hoạt, phù hợp với nhiều điều kiện hoạt động hơn.
- Năng cấp phần cứng (động cơ, camera, chất liệu của khớp robot…) để hệ thống có thể tối ưu hơn về độ chính xác, tốc độ, độ ổn định khi vận hành.
61
- Nâng cấp thuật toán xử lý ảnh mở rộng vùng nhận diện màu ra nhận diện kích thước, hình thái, màu sắc, QRcode…
- Cập nhật cơ sở dữ liệu lên internet để theo dõi từ xa.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Robot Công Nghiệp (2009) - Ts. Phạm Đăng Phước
[2] S7-1200 Motion Control V4.0 in TIA Portal V15 - Siemens [3] Emgu CV Essentials – Shin Shi
[4] ClientAce: Creating a Simple Windows Form Application - Kepware Technologies [5] Delta Robot kinematics Tutorial - hypertriangle.com/
[6] Ứng dụng C# trong lập trình hệ thống Scada – automationsystemvn.blogspot.com
62