Bộ hút chân không bao gồm: Giác hút chân không, van xả điện tử, máy bơm hút chân không, các bộ phận trên được kết nối với nhau bằng ống dẫn khí.
Nguyên lý hoạt động:
Máy bơm hút chân khơng ln hoạt động hút khí ra ngồi, luồng khí hút ra được giới hạn bởi van điện. Khi giác hút chân không tiếp xúc với bề mặt cần hút, van điện đóng máy hút chân khơng tiếp tục hút lượng khí cịn ra ngồi.
Khi hết khí vật được cố định chặt vào cốc hút và được vận chuyển đến vị trí yêu cầu.
Khi đến vị trí yêu cầu, van điện mở khí đưa vật được đặt tại vị trí yêu cầu.
5.7 Stereo Camera:
Stereo Camera là cảm biến 3D mới nhất từ Stereolabs để nhận biết chiều sâu, theo dõi chuyển động và AI không gian, cho phép các nhà phát triển xây dựng các hệ thống tiên tiến hiểu được môi trường của họ và thực hiện các hành động thông minh.
Thông số kỹ thuật:
• Cáp USB 3.0 tích hợp
• Cảm biến có độ sâu
• Phát hiện đối tượng trong khơng gian
• Bộ xử lý lõi kép 2.3 GHz hoặc nhanh hơn
Hình 5.15: Stereo camera (nguồn Internet) 5.8 Cơng tắc hành trình:
Hình 5.16: Cơng tắc hành trình (nguồn Internet)
Là loại cơng tắc có bánh xe lăn để giới hạn một chuyển động, cơng tắc hành trình có chức năng đóng mở mạch điện, và nó được đặt trên hành trình hoạt động của một cơ cấu nào đó sao cho khi cơ cấu đến 1 vị trí nhất định sẽ tác động lên công tắc làm ngưng cơ cấu. Hành trình có thể là tịnh tiến hoặc quay trịn.
• Cường độ dịng điện chịu được có thể lên tới 10A ở điện áp 250V.
• Địn bẩy có con lăn giúp giảm ma sát và kẹt khi hoạt động.
• Có 3 tiếp điểm COM, NC và NO (thường đóng và thường mở).
• Đầu ra tiếp điểm có thể hàn hoặc cắm giắc kết nối nhanh.
• Hoạt động được ở nhiệt độ lên tới 80 độ C.
• Lỗ bắt vào khung máy có đường kính 3.1mm, dễ dàng sử dụng với các loại
bulong M3 thông thường.
5.9 Lựa chọn nguồn:
Bảng 5.1: Lựa chọn thiết bị
Thiết bị Điện áp Dòng điện tiêu thụ SL
Động cơ DC Servo 24 V 10000 mA 3
Bơm hút chân không 24 V 1500 mA 1
Encoder 5 V 25 mA 3
Raspberry Pi 4 5 or 3.3 V 3000 mA 1
Driver MSD 5 V 150 mA 3
Van điện 5 V 150 mA 1
Từ Bảng trên ta có dịng tiêu thụ tối đa cho nguồn 5 V là:
I5V = 25.3 + 3000 + 150.3 + 150 = 3675 mA (25) Dòng tiêu thụ tối đa cho nguồn 24V là:
I5V = 10000.3 + 1500 = 31500mA (26) Tiến hành chọn nguồn tổ ong 12V-5V và nguồn meanwell 24 V-30 A 750 W:
Hình 5.17: Nguồn tổ ong 12 V-5 A (nguồn Internet)
CHƯƠNG 6: THIẾT KẾ CHƯƠNG TRÌNH ĐIỀU KHIỂN VÀ MƠ PHỎNG
6.1 Phương trình động học của motor:
Ta có các phương trình động học của motor như sau:
𝑅𝑎𝑖𝑎(𝑡) + 𝐿𝑎𝑑𝑖𝑎(𝑡) 𝑑𝑡 + 𝑣𝑏(𝑡) = 𝑒𝑎(𝑡) 𝐽𝑚𝑑 2𝜃𝑚 𝑑𝑡 + 𝐷𝑚𝑑𝜃𝑚 𝑑𝑡 = 𝑇𝑚(𝑡) 𝑇𝑚 = 𝐾𝑡𝑖𝑎(𝑡) 𝑣𝑏(𝑡) = 𝐾𝑏𝑑𝜃𝑚 𝑑𝑡
Áp dụng biến đổi Laplace ta được:
𝑅𝑎𝐼𝑎(𝑠) + 𝐿𝑎𝑠𝐼𝑎(𝑠) + 𝐾𝑏𝑠𝜃𝑚(𝑠) = 𝐸𝑎(𝑠) 𝐽𝑚𝑠2𝜃𝑚(𝑠) + 𝐷𝑚𝑠𝜃𝑚(𝑠) = 𝐾𝑡𝐼𝑎(𝑠) => 𝐼𝑎(𝑠) = 𝐽𝑚𝑠
2𝜃𝑚(𝑠) + 𝐷𝑚𝑠𝜃𝑚(𝑠) 𝐾𝑡
Từ những phương trình trên ta có hàm truyền:
• Hàm truyền theo vị trí và điện áp:
𝐺𝑝(𝑠) =𝜃𝑚(𝑠) 𝐸𝑎(𝑠) =
𝐾𝑡
𝐿𝑎𝐽𝑚𝑠3+ (𝑅𝑎𝐽𝑚+ 𝐿𝑎𝐷𝑚)𝑠2+ (𝑅𝑎𝐷𝑚+ 𝐾𝑏𝐾𝑡)𝑠
(27)
• Hàm truyền theo vận tốc điện áp:
𝐺𝑣(𝑠) =𝜔𝑚(𝑠) 𝐸𝑎(𝑠) =
𝐾𝑡
𝐿𝑎𝐽𝑚𝑠2+ (𝑅𝑎𝐽𝑚+ 𝐿𝑎𝐷𝑚)𝑠 + (𝑅𝑎𝐷𝑚+ 𝐾𝑏𝐾𝑡)
(28)
Các thơng số của động cơ:
• Điện cảm phần ứng: 𝐿𝑎= 0,1214 (H)
• Moment qn tính của roto: 𝐽𝑚 = 0.02215 (Kgm2)
• Hằng số ma sát: 𝐷𝑚 = 0,002953 (Nm/rad)
• Hằng số moment: 𝐾𝑡 = 1,28 (Nm/A)
• Hằng số điện áp cảm ứng: 𝐾𝑏 = 0.0045 (Vs/rad)
6.2 Tìm các thơng số cho visual servoing qua xử lý hình ảnh: Tìm tọa độ của vật trên camera: Tìm tọa độ của vật trên camera:
Như chúng ta đã biết, hình ảnh được máy tính hiểu và biểu diễn dưới dạng một ma trận. Một bức ảnh màu, sẽ được biểu diễn bởi 3 lớp layer khác nhau là layer red, green và blue, do đó bức ảnh màu cũng được gọi là RGB image (Red, green, blue).
Hình 6.1: Ví dụ về màu sắc (nguồn Internet)
Trong ví dụ trên, ta có thể nhận thấy ở Red layer tức là lớp với các pixel biểu thị màu đỏ của bức ảnh, những đoá hoa cúc màu đỏ, vàng và hồng có màu sắc sáng hơn phần cịn lại do chúng có màu gần với màu đỏ, trong khi đó những đóa hoa cúc có màu xanh và tím hay những chiếc lá thì có màu tối hơn rất nhiều. Tương tự với Green layer, ta có thể thấy những chiếc là có màu sáng hơn, và đặc biệt là những đố
hoa màu vàng cũng có màu sáng hơn, đơn giản vì chúng ta đã biết màu vàng được tạo nên nhờ sự phối màu của xanh lá và đỏ. Và cuối cùng ở Blue layer, dĩ nhiên chúng ta có thể thấy những đố hoa màu xanh, tím và hồng có màu sắc sáng hơn do cấu tạo màu của chúng có nhiều sắc tố của màu xanh trong đó.
Tuy nhiên trước khi chúng ta tiến đến việc lập trình phân loại màu sắc trong hình ảnh ta cần lưu ý đến một số điều kiện bên ngồi có thể ảnh hưởng đến quá trình phân loại của chúng ta.
• Ảnh hưởng của ánh sáng mơi trường:
Hình 6.2: Màu sắc và độ sáng (nguồn Internet)
Như hình ảnh được trình bày bên trên ta có thể nhận thấy, cùng là một màu cam tuy nhiên với điều kiện ánh sáng khác nhau camera sẽ trả lại cho chúng ta giá trị khác nhau. Với màu cam được đặt ngoài trời với độ sáng vào khoảng 100% sẽ cho chúng ta giá trị (253, 124, 27), tuy nhiên vẫn với màu cam đó nhưng khi nó được đặt vào một căn phòng tối với điều kiện ánh sáng giảm chỉ còn 50% chúng ta sẽ nhận được giá trị (105, 46, 13) và giá trị này cho chúng ta không phải là màu cam nữa nhưng trên thực tế ở bên ngồi ống kính thì nó vẫn là màu cam chỉ là ánh sáng của môi trường bị thay đổi. Tất cả điều này sẽ dẫn đến sự sai lệch vô cùng lớn trong việc phân loại màu sắc của chúng ta với điều kiện mơi trường làm việc có thể bị thay đổi.
Tìm hiều sâu hơn về màu sắc, ta biết được có một cách khác để mơ tả một màu thay thế cho RGB đó là HSB viết tắt cho hue (họ màu), saturation (độ bão hoà),
brightness (độ sáng tối), và ta có thể gộp hue cùng saturation lại và biểu thị chúng dưới dạng toạ độ sắc độ (chromaticity coordinate).
Hình 6.3: Toạ độ sắc độ (Chromaticity coordinate) (nguồn Internet)
Và để khắc phục vấn đề về độ sáng, tối của màu sắc đã nêu trên chúng ta sẽ chuyển đổi các giá trị RGB của bức ảnh thành HSB, khi đó các màu sắc sẽ được biểu diễn bởi 2 giá trị là toạ độ sắc độ (chromaticity coordinate) và độ sáng tối của màu sắc (brightness): 𝑟 = 𝑅 𝑅 + 𝐺 + 𝐵 (29) 𝑔 = 𝐺 𝑅 + 𝐺 + 𝐵 x + y + z = 1 (30) 𝑏 = 𝐵 𝑅 + 𝐺 + 𝐵 (31)
Với X, Y, Z lần lượt là giá trị của layer đỏ, layer xanh, layer xanh dương Một ví dụ mơ tả để ta có thể hiểu Chromaticity coordinate có thể giải quyết vấn đề về độ sáng của môi trường: