c.Thi công xử lý ảnh
● Thu thập ảnh đầu vào
Tiến hành thu thập ảnh đầu vào để training. Nhóm đã sử dựng 300 ảnh ly hồn thiện và 300 ảnh ly hỏng chia theo tỷ lện 80% để đào tạo, 20% để đánh giá.
70
● Gắn nhãn cho hình ảnh
Để gắn nhãn cho ảnh, nhóm sử dụng cơng cụ LabelImg để tiến hành gắn nhãn cho hình
Hình 4.51: Sử dụng LabelImg để tạo nhãn cho hình
Sau khi gắn nhãn xong sẽ nhận được file text gồm các thơng số được chuẩn hóa từ 0 đến 1 với:
Hình 4.52: File nhãn của hình
- 1: nhận dạng hình ảnh thuộc lớp ly lỗi (0) hay ly hoàn thiện (1) - 0.594044, 0.509799: toạ độ của vật trong hình
- 0.487053, 0.348694: chiều dài và rộng của vật thể
● Train mơ hình
Cấu hình của Raspberry Pi 3 khá thấp nên nhóm đã chọn mạng tiny-YOLOv3 để train mơ hình vì tính chất mạng này nhẹ, tốc độ FPS cao, độ chính xác vừa phải, phù hợp với máy tính có cấu hình thấp.
Dưạ trên tài liệu [21] của tác giả Dong Xiao, nhóm đã tìm hiểu được cơ bản về mơ hình mạng tiny-YOLOv3 với thuật tốn K-Means để tính tốn dữ liệu mẫu YOLO:
Thuật tốn K-Means là một thuật tốn khơng giám sát các mẫu khơng tập hợp, mang tính chất dễ sử dụng với khả năng tập hợp mẫu với năng suất cao, nên thuật toán này đang được sử dụng rất rộng rãi. Thuật toán này sẽ dùng các khoảng cách (distance) như dữ liệu mẫu để tính tốn sự tương đồng giữa các vật thể. Các vật thể có khoảng cách tương đồng càng thấp, sự tương đồng càng cao, thì càng có khả năng cao vật mẫu của các dữ liệu lấy mẫu là một. Các bước thực hiện tầng tính tốn của thuật toán K-Means là:
71 (2) Gán các mẫu thành một tập hợp theo các mẫu tương đồng dựa trên nguyên tắc độ tương đồng thấp (minimum distance) như đã nói ở trên.
(3) Thực hiện các tính tốn theo dữ liệu mẫu trung tâm bằng phương pháp xét độ tương đồng cho từng mẫu.
(4) Lặp lại bước (2) và (3) cho đến khi dữ liệu mẫu trung tâm khơng cịn thay đổi nữa. (5) Xuất ra dữ liệu mẫu trung tâm hoàn chỉnh và hệ số k cho từng mẫu.
Thuật toán K-Means thường dùng giải thuật Euclidean Distance để tính tốn độ tương đồng cho từng mẫu dữ liệu. Intersection over Union (IOU) là một tiêu chuẩn dùng để tính tốn độ chuẩn xác của việc nhận diện các vật thể tương tác trong một tập hợp dữ liệu mẫu nhất định:
IOU = 𝑇𝑃 𝐹𝑃+𝑇𝑃+𝐹𝑁
Mà TP, FP, FN lần lượt là các thông số lượt true positive, false positive và false negative. [21]
Hình 4.53: Cấu trúc mạng tiny-YOLOv3
Tiếp theo, nhóm đã sử dụng cơng cụ Google Colab là một ứng dụng máy áo của Google. Công cụ này sẽ cho người dùng sử dụng máy có GPU để làm việc dễ dàng hơn.
Các bước tiến hành đào tạo:
Bước 1: Kết nối google colab với Google Drive để có thể giao tiếp dữ liệu giữa chúng. Bước 2: Đưa tất cả cấu trúc mạng, hình ảnh đào tạo, ảnh đánh giá và nhãn của chúng lên google drive.
Bước 3: Điều hướng để colab đến đi đến thư mục chứa tất cả các thư mạc trên.
Bước 4: Sử dụng câu lệnh tiến hành đạo tạo mơ hình với cấu trúc mạng tiny-YOLOv3. File sau khi đào tạo xong sẽ được lưu vào drive để có thể sử dụng.
72 Sau khi train 1700 vịng:
Hình 4.54: Biểu đồ AVG loss
Nhận xét: Ở 200 vịng đầu tiên, thơng số AVG loss giảm rất nhanh. Từ 200 vịng trở đi thơng số này giảm rất chậm. Thông số AVG loss càng thấp thì độ chính xác của mơ hình càng cao. Ở vòng train 1700, AVG loss cịn 0.05.
Với những mơ hình có kích thước lớn, nhiều đối tượng nhận dạng thì thơng số AVG loss giảm xuống từ 1 đến 3 là đạt u cầu. Với những mơ hình có kích thước nhỏ thì thơng số này giảm xuống dưới 0.07 là đạt yêu cầu.
● Chạy và đánh giá mơ hình
Tiến hành đưa mơ hình xuống Raspberry Pi3 chạy và đánh giá mơ hình
Hình 4.55: Mơ hình nhận dạng ly
Nhận xét: Tốc độ nhận dạng khoảng 10 FPS, độ chính xác đạt 75%. Với cấu hình thấp như Raspberry Pi 3 thì các thơng số trên được xem là chấp nhận được.
73
4.2. Thực nghiệm
Cơ cấu máy ép ly bằng bột bánh cookies đã hồn thiện:
Hình 4.56: Máy ép ly bằng bột bánh Các yêu cầu về sản phẩm đầu ra của mơ hình máy: Các yêu cầu về sản phẩm đầu ra của mơ hình máy:
+ Vỏ bánh phải có được độ dày như đã tính tốn trước như ở phần thiết kế khuôn. Ly bánh phải được định hình ở một độ chín nhất định.
+ Ly bánh không bị khét và không bị bể quá nhiều.
+ Nhiệt độ cần được duy trì ổn định trong mức yêu cầu để nướng bánh đạt hiệu quả cao nhất.
+ Ly bánh có thể đựng được chất lỏng trong 1 khoảng thời gian sau khi nướng chín ở lị và có lớp socola phủ bên trong.
- Thử nghiệm và đánh giá bộ điều khiển PID Thử nghiệm ở nhiệt độ cài: 180℃
74 Khuôn trên: POT= 187−174
180 . 100% = 7,2%, thời gian tăng trưởng 3,65 phút, thời gian
xác lập 6,3 phút.
Khuôn dưới: POT = 200−175
180 . 100% = 14%, thời gian tăng trưởng 3,8 phút, thời gian
xác lập 8,2 phút
Thử nghiệm ở nhiệt độ cài: 230℃
Hình 4.58: Biểu đồ nhiệt độ ở setpoint 230℃ Khuôn trên: POT = 233−225
230 . 100% = 3,5%, thời gian tăng trưởng 5 phút, thời gian xác
lập 8 phút.
Khuôn dưới: POT = 244−223
230 . 100% = 9,1%, thời gian tăng trưởng 4,7 phút, thời gian
xác lập 10,5 phút.
Bộ điều khiển PI có khả năng làm việc tốt ở nhiều mức nhiệt độ cài khác nhau. - Thử nghiệm chọn bột:
Bột bánh cookie dùng kết hợp bột gạo và bột mỳ số 11:
Bột bánh cookie có chức năng không nở quá nhiều, phù hợp với môi trường nướng khuôn nhỏ, nhưng cần không gian lưu thông nhiệt lớn để bánh được chín đều. Tuy nhiên, bột bánh cookie lại có nhược điểm thường thấy của các loại bột bánh nướng khác là độ giịn cao nên khó có thể giữ hình dạng ly được lâu. Vì vậy nhóm đã thử dùng bột bánh cookie kết hợp với bột gạo với bột mỳ số 11 để tăng khả năng giữ hình dạng của bánh cookie sau nướng. Bột gạo tạo độ dẻo nhất định cho bánh, còn bột mỳ số 8 khi nướng có chức năng tăng khả năng giữ hình dạng ly bánh cookie sau nướng.
75 Tuy nhiên sau khi nướng, ly bánh lại gặp trường hợp do bột gạo không phù hợp với môi trường nướng thiếu khơng gian nở của máy nên hình dạng bánh sau nướng khơng ổn định như dự tính của nhóm.
Hình 4.59: Ly bánh dùng bột mỳ số 11
Bột gạo có đặc tính dẻo và độ ẩm cao nên khi nướng, do có nhiều bọt khí trong q trình đẩy và ép của xy lanh làm bột bị dính vào khn và phá huỷ hình dạng của ly bánh sau nướng.
Bột bánh cookie kết hợp bột mỳ đa dụng:
Sau khi thử nghiệm nướng không hiệu quả cao ở lần thử nghiệm bột lần đầu, nhóm đã nhận ra việc môi trường nướng của máy khác với môi trường nướng bánh thông dụng và việc lượng bột sử dụng cũng như cần sử dụng kết hợp với loại bột nào để cải thiện nhược điểm trong mơi trường nướng có khơng gian lưu thơng khí nhỏ là rất cần thiết. Bột mỳ đa dụng có độ ẩm thấp nên độ nở bọt khí khơng cao như bột gạo.
76 - Thử nghiệm áp suất:
Nhóm đã thực hiện thực nghiệm trên nhiều điều kiện của áp suất từ máy nén xét trong mơi trường phịng bình thường và đã thu thập được nhiều kết quả khác nhau.
● Ở mức áp suất p = 0,5 MPa:
Lúc này mức áp suất là tương đối thấp cho việc nén bột bánh nên trong lúc xylanh nén, bột vẫn cịn khá dày và khơng đạt hiệu quả nướng cao do lượng bột phân bố không đồng đều.
Lực đẩy cho xy lanh ép đi về không đủ dẫn đến bánh bị bể. ● Ở mức áp suất p = 2.5 Mpa:
Lực của xy lanh ép lúc đi ra và đi về hoạt động tốt .
Lực của xy lanh dưới đẩy bánh ra khỏi khuôn qua mạnh dẫn đến bánh bị đẩy mạnh ra khỏi khn làm ly bánh bị bể. Vì vậy mức áp suất này không phù hợp.
● Ở mức áp suất p = 1,5 MPa:
Trạng thái áp suất ở mức này thì bột bánh hồn tồn được xylanh nén một cách hoàn thiện, phần vỏ ngoài cũng như phần đế bánh đạt được độ dày yêu cầu.
Sau khi đạt được yêu cầu về áp suất, nhóm đã tiến hành thực nghiệm về nhiệt độ để đạt được nhiệt độ phù hợp nhất để nướng bánh do khi dùng điện trở sấy làm lò nướng, phần nhiệt tác động trực tiếp vào bột bánh sẽ khác so với lị nướng thơng thường.
- Thử nghiệm định lượng bột: ● Lượng 27g bột:
Sau khi ép xuống thì sẽ có lượng bột bị dư tràn ra khỏi khn, gây lãng phí. Ngồi ra lượng bơ chảy ra trong bột gây khó khăn trong việc bảo trì
Hình 4.61: Bột bị tràn ● Lượng 20g bột: ● Lượng 20g bột:
Sau khi ép và tiến hành nướng hoàn tấp, khi lấy bánh ra khỏi khuôn nhận thấy biên dạng bánh không đều do thiếu lượng bột.
77 Hình 4.62: Ly bánh bị sai biên dạng
● Lượng 25g bột:
Bột lan ra vừa theo biên dạng của khuôn, nhưng bột bị cháy do nhiệt độ chưa chính xác.
- Thử nghiệm nhiệt độ và thời gian nướng:
● Nhiệt độ 𝑡0 = 2300𝐶, thời gian nướng 90s.
Bánh bị cháy khét do nhiệt độ chưa hợp lý.
Hình 4.63: Bột bánh nướng ở nhiệt độ 2300𝐶, 90s ● Nhiệt độ 𝑡0 = 2100𝐶, thời gian nướng 90s. ● Nhiệt độ 𝑡0 = 2100𝐶, thời gian nướng 90s.
Nhóm tiến hành nướng sơ, định hình bánh.
78 Phần bột ngồi và trong đều bị khét do quá nhiệt. Ly bánh tuy ra hình dạng, đủ độ cứng cáp nhưng lại khơng đạt yêu cầu. Cần xem xét lại nhiệt độ hoặc thời gian nướng.
● Ở nhiệt độ 𝑡0 = 2100𝐶, thời gian nướng 50s.
Nhóm tiến hành nướng sơ, định hình bánh.
Hình 4.65: Bột bánh nướng ở nhiệt độ 2100𝐶, 50s
Phần bột ngồi và trong được nướng gần như chín. Ly bánh có màu vàng nhạt đẹp. Tuy chưa chín hồn tồn nhưng đã ra hình dạng, đủ độ cứng vững để cầm nắm.
Sau khi nướng sơ bánh, nhóm tiến hành bỏ bánh vào lị nướng để nướng chín bánh hồn tồn. Sau đó phết socola đều ở bên trong bánh nhằm giúp bánh có thể chứa được chất lỏng trong một khoảng thời gian.
Hình 4.66: Ly bánh chứa cà phê sau khi phết socola
Sau khi rót cà phê vào ly đã được phết socola. Nhóm nhận thấy sau hơn 30 phút nước vẫn không thấm vào bánh, đạt được yêu cầu đề ra.
● Phần giám sát: Nhiệt độ của máy đã được hiển thị lên web, đáp ứng yêu cầu.
● Phần điều khiển: Máy đã có thể cài đặt nhiệt, các thơng số Kp, Ki, Kd, điều khiển tắt mở 2 lò, điều khiển xy lanh từ xa mà khơng cần thao tác trục tiếp trên máy, từ đó đáp ứng yêu cầu đề ra.
79
4.3. Phân tích
Dựa trên những kết quả thực nghiệm, nhóm đã rút ra những vấn đề từ sản phẩm đầu ra:
+ Sản phẩm ly đầu ra vẫn cịn chưa hồn thiện như khn thiết kế là do quá trình vào bột vẫn cịn thủ cơng, cộng thêm việc phân chia lượng bột vẫn chưa hồn tồn chính xác. Tuy nhiên sản phẩm đã đáp ứng được yêu cầu đề ra.
+ Năng suất hiện tại của quá trình là khoảng 50s/1 bánh vẫn cịn hơi thấp do chỉ có 1 khn, nếu như có thể làm 4 khn như đã thiết kế thì năng suất sẽ tốt hơn rất nhiều.
+ Do ban đầu phần điều khiển nhiệt chưa tốt làm phần bột bị cháy dính vào khn nên khn đã bị bám màu làm mất thẩm mỹ cho sản phẩm đầu ra sau này.
+ Sản phẩm có độ cơn nên có thể úp chồng lên nhau, giúp tiết kiệm khơng gian lưu trữ. + Vì là hệ thống nhỏ nên khơng đảm bảo về mặt an toàn an ninh mạng.
+ Chu trình tự động hóa chưa được hồn thiện do ảnh hưởng của đại dịch Covid-19 và các yếu tố khác nên q trình đưa bột và khn và đưa bột ra vẫn cịn thủ cơng.
+ Bởi vì giới hạn phần cứng sử dụng Raspberry Pi3 khá yếu dẫn tới tốc độ FPS của xử lý ảnh chỉ đạt 10 FPS không thể chạy thời gian thực.
80
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 5.1. Các vấn đề đã giải quyết được và ưu điểm của máy
⸻ Thơng số mơ hình
Thơng số cơ cấu máy ép ly bằng bột bánh cookies đã đạt tương đối như tính tốn ở bản vẽ thiết kế ban đầu.
Hình 5.1: Mơ hình máy thiết kế trên Solidworks Bảng 5.1: Thơng số mơ hình lý thuyết Bảng 5.1: Thơng số mơ hình lý thuyết
Kích thước 400 x 260 x 650
Khối lượng 14 kg
81 Bảng 5.2: Thơng số mơ hình máy thực tế
Kích thước 400 x 260 x 650
Khối lượng 15.3 kg
⸻ Các ưu điểm của máy
Cơ cấu máy ép ly bằng bột bánh của nhóm cơ bản đã hoạt động như đã thiết kế, đã giải quyết được yêu cầu khi thiết kế, lắp ráp:
+ Đồng trục ở hai khuôn ép bột.
+ Đồng bộ hoạt động của hai xylanh theo như những yêu cầu đã tính tốn từ trước. + Khuôn nhiệt được cung cấp hiệu quả, ổn định suốt quá trình hoạt động của máy. + Thiết kế cứng vững trong quá trình hoạt động của máy.
+ Sản phẩm ly đầu ra đáp ứng được yêu cầu về giữ được chất lỏng trong khoảng thời gian nhất định.
+ Độ dày của sản phẩm đầu ra đạt được yêu cầu về độ dày cho vỏ bánh. + Có thể giám sát và điều khiển từ xa qua web
+ Phân biệt sản phẩm hoàn thiện và sản phẩm lỗi
5.2. Các hạn chế và giải pháp đề xuất
Trong quá trình hoạt động, máy của nhóm vẫn cịn những vấn đề cần nghiên cứu hơn nữa để giải quyết.
Bảng 5.3: Những hạn chế và hướng nghiên cứu, thiết kế giải quyết
Các điểm còn hạn chế của máy Giải pháp đề xuất
Năng suất hiện tại của quá trình là khoảng 50s/1 bánh vẫn cịn hơi thấp.
⸻ Thay khuôn bánh từ 1 khuôn thành 4 khuôn.
Khâu gia nhiệt chưa hoàn thiện do điện trở sấy tạo nhiệt khơng đều hồn tồn trên tồn bộ diện tích tiếp xúc khn nên có chỗ chín q mức hơn chỗ cịn lại, đặc biệt là vị trí diện tích gần với nơi dẫn điện 220VAC.
⸻ Gia cơng thêm một vịng đai bằng đồng thau giữa khuôn dưới ép bánh và vòng nhiệt điện trở sấy để cải thiện vấn đề truyền nhiệt khơng đều.
⸻ Tính tốn lại phần truyền nhiệt từ vòng nhiệt điện trở sấy để đặt setpoint ban đầu cho bộ PID của Arduino được chuẩn hơn. Quá trình nén ép bột hoạt động cần xây
dựng khâu vào bột chính xác để bột được nén theo hình dạng khn nhiệt hồn tồn, thay vì hiện tại vẫn có chỗ bột khơng được nén ra đều.
⸻ Nghiên cứu để xây dựng được một cơ cấu dẫn bột vào khuôn hợp lý để bột được nén ra đều theo hình dạng của khn. ⸻ Tính tốn và thiết kế một cơ cấu phân chia bột tự động theo lượng bột đã thực
82 nghiệm được để bột khi nén sẽ tràn ra đầy đủ phần khuôn mà không gây dư thừa. Sản phẩm ly đầu ra hình dạng vẫn cịn
cần cải thiện hơn do quá trình nén ép bột vẫn chưa hồn tồn hoạt động như dự tính.
⸻ Cần nghiên cứu thử nghiệm thêm cho chu trình tự động hóa của máy để sản phẩm đầu ra có thẩm mỹ hơn.
Đã có thử nghiệm thêm vật liệu