Đèn Start, Stop:
Để báo hiệu cho người dùng trạng thái của hệ thống, nhom sử dụng đèn Start, Stop nguồn 24V AD16-22DS
Hình 3. 35 Đèn báo Stop (bên trái) và Start (bên phải) Thơng số kỹ thuật Điện áp 24V Dịng tải <20mA Màu Đỏ và Xanh Đường kính lỗ phi 22 mm Chiều cao 51 mm
3.4. Sơ đồ nối dây hệ thống
Sơ đồ nối dây hệ thống được vẽ trên phần mềm Autocad Electrical 2021, hiển thị bản vẽ chi tiết kết nối của thiết bị với hệ thống, nguồn, cũng như bộ xử lý PLC
Hình 3. 37 Sơ đồ ngõ vào input PLC
3.5. Lưu đồ giải thuật
Quy trình hệ thống:
- Khi nhấn Start đèn tín hiệu báo, băng tải chạy, hệ thống sẵn sàng phân loại.
- Khi có sản phẩm đặt lên băng tải, cảm biến quang nhận diện sản phẩm và băng tải dừng để camera quét số lượng sản phẩm và kiểm tra mã barcode:
+ Nếu sản phẩm đủ số lượng và đúng mã barcode, sản phẩm được di chuyển tới cuối băng tải.
+ Nếu sản phẩm đủ số lượng và sai mã barcode, sản phẩm được di chuyển tới khi cảm biến quang 1 phát hiện sản phẩm đến thì xilanh 1 đẩy sản phẩm vào máng trượt 1.
+ Nếu sản phẩm sai số lượng và đúng mã barcode, sản phẩm được di chuyển tới khi cảm biến quang 2 phát hiện sản phẩm đến thì xilanh 2 đẩy sản phẩm vào máng trượt 2.
+ Nếu sản phẩm sai số lượng và sai mã barcode, sản phẩm được di chuyển tới khi cảm biến quang 3 phát hiện sản phẩm đến thì xilanh 3 đẩy sản phẩm vào máng trượt 3.
- Mỗi khi có một loại sản phẩm được phân loại thì counter loại đó sẽ được đếm lên.
- Khi nhấn Stop, đèn tín hiệu báo, băng tải dừng, hệ thống tắt.
- Trong quá trình hoạt động, việc phân loại chỉ được thực hiện tiếp khi sản phẩm trước đó đã được phân loại, khi gặp sự cố khẩn cấp nhấn Emergency (nút nhấn khẩn cấp) thì hệ thống dừng, băng tải dừng, đèn đỏ nhấp nháy, khi tắt
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ PHẦN CỨNG VÀ PHẦN MỀM
Chương này trình bày về mơ hình được thi cơng dựa trên kết quả của phần thiết kế hệ thống cũng như các yêu cầu về thực tế đối với mơ hình phân loại sản phẩm lỗi ứng dụng xử lý ảnh.
4.1. Kết quả thi công phần cứng
Sau khi thi cơng hệ thống theo bản thiết kế, nhóm đã đạt được kết quả như hình bên dưới:
Hình 4. 1 Mơ hình hệ thống
Phần cứng thi cơng chính xác, băng tải ổn định, xilanh và cảm biến được gá chắc chắn, động cơ và việc tăng đai khá ổn định và chắc chắn.
Hình 4. 4 Mơ hình tủ điện Hình 4. 3 Mơ hình tủ điện
4.2. Chương trình điều khiển hệ thống trên TIA PORTAL V15
Hình 4. 7 Chương trình trên TIA Portal V15
4.3. Chương trình nhận diện sản phẩm và mã barcode
Đối với việc nhận diện số lượng sản phẩm hoặc mã barcode, nhóm đều sử dụng hai khối chức năng Vision Acquisition và Vision Assistant
+ Vision Acquisition: Khối này sẽ thu nhận hình ảnh từ camera, tiền xử lý và đưa ảnh ra Image Out để xuất ra ngoài xử lý.
+ Vision Assistant: Khối này sẽ xử lý hình ảnh được thu vào, khối này là khối chức năng
Chương trình nhận diện số lượng sản phẩm
Đối với việc nhận diện số lượng sản phẩm, ảnh sau khi được thu nhận từ khối Vision Acquisition, ảnh sẽ được xử lý bão hoà để làm tăng chất lượng ảnh, từ đó ảnh đã xử lý được đưa vào khối Vision Assistant để xử lý.
Hình 4. 9 Mẫu template được Labview lấy để xử lý
Ảnh được lấy mẫu, sau đó khối Vision Assistant sẽ xử lý dùng phương pháp Pattern Matching để kiểm tra mẫu ảnh với ảnh thu được tại thời điểm đó một cách liên tục, và gửi tín hiệu ra Number of Matches (số hình mẫu trùng) và gửi về PLC xử lý thơng qua OPC.
Hình 4. 10 Cấu hình phương pháp nhận diện ảnh Pattern Matching
Như đã trình bày ở chương 2, phương pháp này được hiểu đơn giản là so sánh hai mẫu, để xác định vùng của ảnh xám khớp với ảnh mẫu. Pattern matching đối chiếu được với mẫu dù trong điều kiện thiếu sáng, mờ, nhiễu, mẫu di chuyển hoặc bị xoay.
Chương trình nhận diện barcode
Mã vạch EAN / UPC được sử dụng nhiều hơn bất kỳ mã vạch khác. Đây là mã vạch “ban đầu”, được tạo ra từ năm 1973. Kể từ khi kẹo cao su đầu tiên của Wrigley được quét, mã vạch GS1 mang tính biểu tượng đã được sử dụng để xác định hàng triệu mặt hàng thương mại (sản phẩm và dịch vụ) kể từ đó [14].
Chúng có thể đọc được các máy quét bằng tay phải hoặc ngược lại - làm cho chúng một mã vạch nhanh và hiệu quả cho các tình huống quét bằng khối lượng lớn như các siêu thị.
Hình 4. 11 Mã vạch EAN 13[14]
Ản thu nhận được có chứa mã barcode sẽ được đưa vào khối Vision Assistant để xử lý, kiểm tra mã barcode và đưa tín hiệu mã ra ngồi và gửi về PLC thơng qua OPC.
Hình 4. 12 Cấu hình phương pháp nhận diện mã barcode
Vì mã barcode được sử dụng trong mơ hình là loại mã EAN 13 nên cấu hình cụ thể một loại mã EAN 13 trong Barcode Reader Setup.
Từ việc thiết kế chương trình, ta có được giao diện điều khiển trên Labview.
Hình 4. 14 Giao diện giám sát trên Labview
4.4. Giao diện giám sát trên Webserver
Giao diện giám sát trên web được chia làm 3 page, một trang giới thiệu đề tài, một trang tổng quan về đề tài và một trang giám sát.
Hình 4. 15 Giao diện giới thiệu về đề tài
Phần giới thiệu về đề tài nói về tên đề tài, giáo viên hướng dẫn và sinh viên thực hiện đề tài, về phần tổng quan về đề tài sẽ nói sơ qua về ngun lý của mơ hình hệ thống phân loại sản phẩm lỗi ứng dụng xử lý ảnh Labview.
Hình 4. 17 Giao diện giám sát hệ thống
Phần giám sát hệ thống, người vận hành có thể quan sát được trạng thái hoạt động của hệ thống, cũng như hiện trạng đang phân loại của hệ thống, ngoài ra người vận hành còn xem được số lượng sản phẩm đã phân loại, và có nút reset để xố bộ đếm sản phẩm.
4.5. Cấu hình truyền thơng OPC KEPServerEX 6
Để nhận dữ liệu từ chương trình Labview cũng như truyền tín hiệu từ PLC xuống Labview ta dùng phương pháp truyền thơng OPC. Ta cần cấu hình OPC trên Labview và thiết lập data trên OPC KEPServerEX. Từ đó việc truyền thơng giữa PLC và Labview được kết nối.
Hình 4. 18 Cấu hình OPC trên Labview
Hình 4. 20 Cấu hình trên OPC KEPServerEX 6
Việc cấu hình trên OPC KEPServerEX cũng khá đơn giản, các địa chỉ được lấy từ Data Transfer trên PLC.
+ Data 1: dữ liệu mã barcode thu nhận từ Labview được gửi về PLC + Data 2: dữ liệu số lượng sản phẩm thu nhận từ Labview gửi về PLC
+ DEN DO, DEN XANH, EMERGENCY: dữ liệu được đọc từ trạng thái của đèn báo hiệu trên PLC để truyền tới Labview hiển thị.
+ Các trạng thái lỗi sản phẩm gồm sản phẩm sai barcode, sản phẩm sai số lượng, sản phẩm sai cả 2 được đọc tín hiệu, sau đó gửi về Laview sau khi PLC xử lý phân loại lỗi sản phẩm.
CHƯƠNG 5. KẾT QUẢ CHẠY THỰC NGHIỆM
Chương này trình bày kết quả của việc chạy thực nghiệm, cũng như kết quả giao diện điều khiển và giám sát, từ đó đưa ra đánh giá tổng thể về hệ thống.
5.1. Kết quả giao diện điều khiển
Giao diện điều khiển hiển thị đủ chức năng điều khiển của hệ thống bao gồm: nút nhấn, trạng thái phân loại, đèn tín hiệu. Các trạng thái cũng như phân loại sản phẩm lỗi đáp ứng đúng với hệ thống thực tế.
Khi hệ thống hoạt động thì đèn báo hiệu trạng thái hoạt động ổn định.
Hình 5. 3 Giao diện điều khiển trên Labview nhận diện barcode
Hình 5. 5 Giao diện điều khiển phân loại sản phẩm sai số lượng
Hình 5. 7 Giao diện điều khiển phân loại sản phẩm đạt chuẩn
Giao diện giám sát dễ nhìn, màu sắc khá dịu giúp người vận hành sử dụng dễ dàng hơn. Việc hiển thị loại lỗi giúp người vận hành có thể dễ dàng nhận diện loại lỗi thông qua giám sát trên giao diện Labview, từ đó có thể bao qt được tình trạng hiện tại của hệ thống.
Việc nhận diện số lượng sản phẩm hay mã barcode là chính xác, khơng gặp sự cố gì nếu trong đủ điều kiện ánh sáng, xác định lỗi sản phẩm chính xác, các cơ cấu chấp hành thực hiện ổn định, không gặp sự cố.
5.2. Kết quả giao diện giám sát
Hình 5. 8 Giao diện giám sát khi hệ thống dừng
Hình 5. 10 Giao diện giám sát khi hệ thống lỗi mã vạch
Hình 5. 12 Giao diện giám sát khi hệ thống lỗi cả hai
Webserver hoạt động ổn định, liên tục được cập nhật giá trị theo chu kì 0.2s, các trạng thái hiển thị chính xác, khơng xảy ra lỗi. Việc đếm các sản phẩm đã phân loại chuẩn, khơng sai xót, nút nhấn reset tác động khi có quyền admin giám sát.
Để minh chứng cho việc hệ thống hoạt động khá ổn định, nhóm đã thực hiện một bài test phân loại liên tục 100 lần cho từng loại sản phẩm. Từ đó nhận thấy việc phân loại tuy chưa chính xác 100% nhưng sai số khi thực hiện test số lần lớn là rất ít, việc sai số chỉ xảy ra khi người vận hành đặt sản phẩm bị quá lệch, thiếu ánh sáng chiếu vào barcode, không ngay ngắn.
Kết quả test Số lần test Sản phẩm1 Sản phẩm2 Sản phẩm3 Sản phẩm4 Độ chính xác Sản phẩm 1 (100 lần) 100 0 0 0 100% Sản phẩm 2 (100 lần) 0 99 1 0 99% Sản phẩm 3 (100 lần) 0 0 100 0 100% Sản phẩm 4 (100 lần) 1 0 0 99 99%
Bảng 5. 1 Kết quả kiểm tra độ chính xác hệ thống
Chú thích:
Sản phẩm 1: Sản phẩm sai mã barcode Sản phẩm 2: Sản phẩm sai số lượng Sản phẩm 3: Sản phẩm sai cả hai Sản phẩm 4: Sản phẩm đạt chuẩn
CHƯƠNG 6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
6.1. Kết luận
Qua quá trình tìm hiểu, nghiên cứu và thực hiện đề tài “Phân loại sản phẩm lỗi ứng dụng xử lý ảnh Labview”, nhóm nhận thấy đã hồn thành tốt đề tài, các cơ cấu chấp hành hoạt động ổn định, khơng xảy ra sự cố ngồi ý muốn, các thiết bị được lắp đúng theo bản vẽ, sơ đồ nối dây tương ứng, không xảy ra các hiện tượng cháy nổ, chập trong quá trình hoạt động, nhìn chung đáp ứng đúng mục tiêu ban đầu.
Đề tài đã đạt được những tiêu chí đặt ra ban đầu:
Hệ thống hoạt động ổn, không trục trặc hay gặp sự cố, đúng như thiết kế đề ra.
Truyền thông giữa Labview và PLC, PLC và PC xảy ra đồng thời, không bị nhiễu hay gián đoạn. Việc phân loại lỗi được thực hiện chính xác, khơng gặp sự cố.
Giao diện điều khiển và giám sát hiển thị rõ ràng và chính xác về số lượng, loại lỗi, cũng như trạng thái của hệ thống.
Tuy nhiên, đề tài vẫn còn những thiếu sót và hạn chế, sản phẩm phân loại vẫn chưa là sản phẩm ngoài thực tế, chỉ là sản phảm mẫu, trong lúc thực hiện đề tài bị ảnh hưởng khơng nhỏ bởi tình hình dịch COVID 19 đang diễn biến khá phức tạp, cụ thể hệ thống chưa được đẹp mắt ở phần camera thu nhận hình ảnh, việc đi dây điện ở tủ điện chưa tối ưu và thiếu thẩm mĩ, chưa có vỏ lồng an tồn điện, giao diện giám sát và điều khiển chưa hoàn tồn tối ưu, chỉ dừng lại ở mức có thể giám sát được. Khi phân loại hàng vẫn cần người vận hành tập trung giám sát để biết thời điểm đưa hàng vào vị trí phân loại, việc phân loại vẫn chưa hoàn toàn tự động.
6.2. Hướng phát triển
Hiện tại, đề tài chỉ dừng ở việc phân loại từng sản phẩm một, có thể hướng lên việc phân loại đồng thời hai hay nhiều sản phẩm hơn.
Hệ thống được xem chỉ là một khâu kiểm tra trong một hệ thống lớn, do đó việc tối ưu hố cần được cải thiện hơn, từ tốc độ phân loại, việc nhận diện sẽ hồn tồn được tự động.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Cơng ty Cổ phần Ứng dụng Công nghệ &CNC Việt Nam. Dây chuyền phân loại
sản phẩm.
[2]. Công ty TNHH Mettler Toledo Việt Nam. Kiểm tra tính tồn vẹn của sản phẩm [3].Nguyễn Thanh Hải (2014). Khái niệm cơ bản. Giáo trình Xử lý ảnh, Nhà xuất bản Đại học Quốc gia TP.Hồ Chí Minh, Hồ Chí minh.
[4]. Nguyễn Bá Hải (2013). Lập trình Labview, Nhà xuất bản Đại học Quốc gia TP.Hồ Chí Minh, Hồ Chí Minh.
[5]. Đào Minh Quân, Vương Đức Phúc (2014). Thu thập và xử lý ảnh dùng phần mềm Labview. Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Hàng hải, tạp chí số 39, trang 110-112.
[6]. National Instruments (2003). Pattern Matching. NI vision concept manuals, Austin, xem 12/1/2021 – 12/7/2021.
[7]. OPC server là gì? Ngun lí hoạt động của OPC server,
<https://uniduc.com/vi/blog/opc-server-la-gi-nguyen-ly-hoat-dong-cua-opc-server>, xem 24/6/2021. <https://hoasenvang.com.vn/ung-dung/Ho-tro-su-dung/tim-hieu-giao-thuc-opc-ua-va- opc-da-52.html> [8]. HTML, < https://vi.wikipedia.org/wiki/HTML>, xem 24/6/2021. [9]. CCS là gì?, < https://topdev.vn/blog/css-la-gi/ > , xem 24/6/2021.
[10]. Siemens (2014). Examples for the Simatic S7-1200/S7-1500 Web Server. Cung cấp bởi Siemens AG.
[11]. Cấu tạo PLC, < https://mesidas.com/cau-tao-nguyen-ly-phan-loai-uu-nhuoc- diem-plc/>, xem 24/6/2021.
[13]. Datasheet Cảm biến áp suất
<https://www.alliedelec.com/m/d/985e823bf57fe0df4050009bbc10ec42.pdf> [14]. Tìm hiểu barcode <https://temnhan24h.com/ean-13-la-gi/>
PHỤ LỤC