Điều khiển và phân loại vật thể dựa trên màu sắc sử dụng robot

  • 09:46 ,16/05/2020
KHPTO - Nghiên cứu “Điều khiển và phân loại vật thể dựa trên màu sắc sử dụng cánh tay robot 3 bậc tự do của Fischertechnik” do tác giả Phạm Thế Thịnh và Đỗ Vinh Quang, Trường đại học kỹ thuật - công nghệ Cần Thơ thực hiện.

Các tác giả đưa ra phương pháp xây dựng bộ điều khiển cho mô hình cánh tay robot 3 bậc tự do của Fischertechnik. Ứng dụng phần mềm Inventor thiết kế mô hình 3D cho cánh tay, sau đó sử dụng công cụ SimMechanics hỗ trợ liên kết từ Matlab với Cad 3D Inventor để mô hình hóa, mô phỏng. Nguyên lý điều khiển hồi tiếp và bài toán động học thuận, động học nghịch đã được áp dụng vào cánh tay robot 3 bậc tự do để điều khiển vị trícác khớp cũng như khâu chấp hành. Cánh tay được tích hợp thêm camera để thực hiện quá trình xử lý ảnh phân loại màu dựa trên thư viện xử lý ảnh của LabVIEW. Một giao diện được thiết kế (sử dụng LabVIEW), có chức năng cho phép người điều khiển quan sát trực tuyến các chế độ của mô hình đang hoạt động. Kết quả thực nghiệm cho thấy cánh tay gắp vật đến vị trímong muốn với sai lệch tương đối thấp.

Mô hình Fischertechnik đã được sử dụng trong các phòng thí nghiệm điện tử, cơ điện tử ở một số trường cao đẳng và đại học trên thế giới. Nhiều công ty lớn, nổi tiếng trên thế giới như Siemen, BMW đã sử dụng các mô hình của Fischertechnik để trình diễn các dây chuyền sản xuất. Tuy nhiên, chi phí nói riêng cho bộ điều khiển chính hãng vẫn là khá đắt. Để giải quyết vấn đề này, đồng thời giúp vận dụng được những kiến thức đã học, board Arduino Mega cùng với LabVIEW đã được sử dụng để điều khiển mô hình. Việc ứng dụng LabVIEW và Arduino trong điều khiển và tự động hóa là rất phổ biến hiện nay.

Nghiên cứu này ngoài việc kế thừa các kỹ thuật xử lý ảnh còn đưa ra cách xây dựng bộ điều khiển, mô phỏng cụ thể cho một cánh tay robot. Cụ thể hơn, một bộ điều khiển (board Arduino Mega) cho mô hình cánh tay robot gắp vật từ băng tải (mô hình của hãng Fischertechnik) kết hợp với xử lý ảnh (phần mềm LabVIEW) để phân loại sản phẩm đã được xây dựng. Trong đó, bài toán động học thuận, động học nghịch và nguyên lý điều khiển hồi tiếp đã được áp dụng để điều khiển vị trí gắp và nhả vật. Thêm vào đó, hoạt động và điều khiển của cánh tay cũng được mô phỏng dựa trên công cụ SimMechanics liên kết với Inventor.

Hệ có các thành phần chính bao gồm: một mô hình cánh tay robot của Fischertechnik tên Robotics TXT Automation Robots (cánh tay có 3 bậc tự do, trong robot công nghiệp được gọi là robot tọa độ trụ và có phạm vi làm việc là dạng hình tọa độ trụ trong không gian); một mô hình băng tải và một khay chứa vật đều được lắp ghép từ các khối cơ bản của Fischertechnik; một camera (webcam Hxsj S20); một cảm biến vật cản (E18-D80); và một mạch điều khiển Arduino Mega.

Băng tải vận chuyển vật đến vị trí cảm biến vật cản E18-D80, cảm biến phát hiện vật thể đưa tín hiệu về bộ điều khiển trung tâm Arduino Mega 2560 làm dừng hoạt động của băng tải qua relay. Sau đó, bộ điều khiển trung tâm ra lệnh điều khiển cánh tay đến vị trí của vật trên băng tải và thực hiện gắp vật qua mạch công suất L293D, đồng thời quá trình xử lý ảnh phân loại màu cũng được thực hiện để đưa tín hiệu quyết định vị trí thả vật cho cánh tay (tọa độ mong muốn cho từng vật được nhập trên giao diện).

N. HOA
  • Hotline
    (028) 3920 1523
  • Email