Hệ thống gắp thức ăn tự động cho cơm hộp

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

Thêm vào BST

Báo xấu

21
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết trình bày những kết quả ban đầu quá trình nghiên cứu, thiết kế, chế tạo và điều khiển hệ thống gắp thức ăn tự động cho cơm hộp theo yêu cầu của Công ty Sunfield, Nhật Bản. Trong hệ thống này, cơ cấu gắp thức ăn là một cánh tay robot với ba ngón tay di chuyển linh hoạt, được điều khiển thông qua máy tính nhúng Rasberry Pi 3 tích hợp camera xử lý ảnh có khả năng nhận diện loại và hình dáng của thức ăn cần gắp.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Hệ thống gắp thức ăn tự động cho cơm hộp

Tuyển tập Hội nghị khoa học toàn quốc lần thứ nhất về Động lực học và Điều khiển Đà Nẵng, ngày 19-20/7/2019, tr. 98-103, DOI 10.15625/vap.2019000263 Hệ thống gắp thức ăn tự động cho cơm hộp Đặng Phước Vinh, Võ Ngọc Vũ, Nguyễn Huy Luật Khoa Cơ khí, Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng E-mail: dpvinh@dut.udn.vn Tóm tắt Đối với mảng đóng gói cơm hộp, không chỉ ở Việt Trong bài bào này, nhóm tác giả trình bày những kết quả ban Nam mà hầu hết các nước trên thế giới, việc đưa thức ăn đầu quá trình nghiên cứu, thiết kế, chế tạo và điều khiển hệ vào các hộp hầu hết đều được thực hiện một cách thủ thống gắp thức ăn tự động cho cơm hộp theo yêu cầu của Công công. Nhiều doanh nghiệp ở Nhật Bản, Đài Loan… do ty Sunfield, Nhật Bản. Trong hệ thống này, cơ cấu gắp thức ăn thiếu hụt lao động địa phương nên phải tuyển thêm nguồn là một cánh tay robot với ba ngón tay di chuyển linh hoạt, được lao động từ nước ngoài chỉ để đưa các loại thức ăn có sẵn điều khiển thông qua máy tính nhúng Rasberry Pi 3 tích hợp vào hộp cơm. camera xử lý ảnh có khả năng nhận diện loại và hình dáng của Để nâng cao năng suất cũng như hiệu quả trong các thức ăn cần gắp. Cánh tay robot này được kết nối với một cơ dây chuyền sản xuất thực phẩm, nhóm tác giả đã nghiên cấu truyền động theo hai phương nằm ngang và thẳng đứng với cứu thiết kế, chế tạo và điều khiển thành công hệ thống tốc độ cao thông qua bộ PLC Mitsubishi FX3U. Hiện tại, hệ gắp thức ăn tự động cho cơm hộp. Nghiên cứu này được thống này có thể gắp được 3 loại thức ăn, di chuyển và bỏ vào thực hiện theo sự yêu cầu và hỗ trợ tài chính từ phía Công hộp với thời gian tối đa là 10 giây. Đây là mẫu robot có ứng ty Sunfield, Nhật Bản. dụng lớn cả trong và ngoài nước. Trong hệ thống này một cánh tay robot được điều Từ khóa: Hệ thống gắp thức ăn cho cơm hộp, cánh tay robot, khiển thông qua bo mạch Rasberry Pi 3 tích hợp camera xử lý ảnh, PLC, Rasberry Pi 3. xử lý ảnh có khả năng nhận diện loại và hình dáng thức ăn cần gắp. Cánh tay robot này được kết nối với cơ cấu truyền động theo phương ngang và thẳng đứng với tốc độ 1. Đặt vấn đề cao thông qua bộ PLC Mitshubishi FX3U. Theo yêu cầu Trong thời đại công nghiệp 4.0 như hiện nay, robot ban đầu từ phía Công ty Sunfield, hệ thống phải gắp được dần thay thế mọi hoạt động của con người trong cuộc ba loại thức ăn là củ cải, thịt gà và bánh bao (xem Hình 1) sống. Tuy nhiên, ở trên thế giới nói chung cũng như ở và bỏ vào hộp với tổng thời gian tối đa là 10 giây. Thức Việt Nam nói riêng, việc thiết kế và chế tạo các mẫu ăn sau khi được gắp không bị biến dạng hay rớt trong quá robot phục vụ trong lĩnh vực thực phẩm còn chưa phát trình gắp. Đây là mẫu robot có ứng dụng lớn cả trong và triển mạnh, đặt biệt là các mẫu robot có khả năng gắp ngoài nước. thức ăn. Một số công ty lớn trên thế giới hiện nay mới có khả năng đầu tư hệ thống gắp thức ăn do chi phí ban đầu lớn, đòi hỏi yêu cầu kỹ thuật cao, trang biết bị hiện đại cũng như chi phí vận hành, bảo trì, bảo dưỡng cao nhưng lại thiếu tính linh hoạt khi cần thay đổi mục đích sử dụng. Trên thế giới, việc nghiên cứu, chế tạo và điều khiển các cánh tay robot cho việc gắp nhả vật đã và đang thu Hình 1. Ba mẫu thức ăn được sử dụng trong hệ thống hút rất nhiều sự quan tâm của các nhà khoa học. Từ năm 2. Tính toán động học 1998, một cánh tay robot 5 ngón với 17 bậc tự do [1] đã được thiết kế và chế tạo. Cánh tay này có kích thước nhỏ Đặt hệ tọa độ cho ngón tay robot theo quy tắc gọn như tay người do các cơ cấu chấp hành, cảm biến,… Denavit - Hatenberg như sau: được tích hợp vào trong cánh tay. Một cánh tay robot khác với 3 ngón sử dụng phương pháp đồ thị đã được nghiên cứu phát triển bới Natarajan và Litu [2]. Mẫu robot này được điều khiển từ xa ứng dụng trong các môi trường độc hại như hạt nhân, dưới biển… Động học thuận robot được thực hiện bởi bảng thông số D-H. Phương pháp hình học được sử dụng trong nghiên cứu này cho phân tích động học ngược để xác định các góc xoay tại các khớp nối. Một cánh tay robot linh hoạt cũng được nghiên cứu thiết kế và phát triển bởi Pal vào năm 2003 [3]. Ngoài ra, rất nhiều nghiên cứu về cánh tay robot để phục vụ cho các nhu cầu khác như giáo dục, y tế, Hình 2. Hệ toạ độ cho ngón tay robot công nghiệp hay đóng gói.
Đặng Phước Vinh, Võ Ngọc Vũ, Nguyễn Huy Luật Sau khi có hệ toạ độ, ta lập bảng Denavit -  xP  a1 cos q1  a2 cos(q1  q2 ) Hartenberg như sau  Bảng 1. Thông số DH  yP  a1 sin q1  a2 sin(q1  q2 )  zP  0  Khâu θi di ai αi 1 θ1 0 a1 0 3. Thiết kế hệ thống 2 θ2 0 a2 0 Hệ thống được thiết kế để phát hiện các loại thức ăn Trong đó θ1 và θ2 là các biến khớp; a1 , a2 là các hằng số; nhất định ở vị trí chứa, tiến hành di chuyển bàn tay xuống gắp thức ăn, sau đó nâng lên để di chuyển đến vị trí thả X   x1 x2  là vecto biểu diễn vị trí của ngón tay trong T thức ăn tương ứng, thả thức ăn vào khay và di chuyển về hệ cố định; q   q1 q2  với q1  1 , q2   2 là các góc vị trí ban đầu để chuẩn bị cho chu trình mới. Các thông số cơ bản của hệ thống: xoay các biến khớp. Dạng tổng quát của ma trận DH cho - Giới hạn di chuyển theo phương ngang: 450 mm các khâu có dạng như sau: - Giới hạn di chuyển theo phương thẳng đứng: 150mm  cos i  sin i cos  i sin i sin  i ai cos i  - Chu kỳ hoạt động tối đa: 10s  sin  cos i cos  i  sin  i cos i ai sin i  i 1 Ai   i  0 sin  i cos  i di  Để điều khiển bàn tay robot di chuyển đến vị trí cần    0 0 0 1  thiết, nhóm tác giả sử dụng bộ truyền RCP6-SA6C-WA- Ma trận DH của khâu 1 và khâu 2 có dạng: 42P-6-150-P3-M-B cho phương thẳng đứng và bộ truyền RCP6-SA6C-WA-42P-20-450-P3-M theo phương ngang cos q1  sin q1 0 a1 cos q1  của hãng IAI.   sin q1 cos q1 0 a1 sin q1  0 A1    0 0 1 0     0 0 0 1  cos q2  sin q2 0 a2 cos q2    sin q2 cos q2 0 a2 sin q2  1 A2    0 0 1 0     0 0 0 1  Từ các ma trận trên ta xác định được ma trận biến đổi tọa độ thuần nhất của khâu 2 so với khâu cố định là: 0 A 2 = 0 A1 = 1 A 2 = cos(q1  q2 )  sin(q1  q2 ) 0 a1 cos q1  a2 cos(q1  q2 )   sin(q  q ) cos(q  q ) 0 a1 sin q1  a2 sin(q1  q2 )   1 2 1 2   0 0 1 0     0 0 0 1  Hình 3. Hệ thống robot gắp thức ăn. 1: giá đỡ trục dọc, 2: bộ Ma trận trên cho ta biết vị trí và hướng của khâu thao truyền động theo phương thẳng đứng, 3: giá đỡ bàn tay robot, 4: tác trong hệ tọa độ cố định hay nói cách khác là vị trí của bàn tay robot, 5: bộ truyền động theo phương ngang, 6: khay chứa, 7: hộp điện. điểm tác động cuối và hướng của hệ tọa độ động gắn vào khâu tại điểm tác động cuối trong hệ tọa độ cố định, có thể biểu diễn qua các biến khớp qi Từ ma trận trạng thái của hệ x2y2z2 đối với hệ cố định x0y0z0 ta xác định được điểm tác động cuối của khâu 2 so với hệ cố định và ma trận cosin chỉ phướng của khâu 2 so với x0y0z0 như sau: rP   a1 cos q1  a2 cos(q1  q2 ) a1 sin q1  a2 sin(q1  q2 ) 0 0 T cos(q1  q2 )  sin(q1  q2 ) 0  0 R2   sin(q1  q2 ) cos(q1  q2 ) 0   0 0 1  Suy ra Hình 4. Hệ thống robot gắp thức ăn sau khi được chế tạo
Hệ thống gắp thức ăn tự động cho cơm hộp Hệ thống được thiết kế để phát hiện các loại thức ăn tay và đi qua một lỗ cố định trên tấm nâng để nối với nhất định ở vị trí chứa (bên phải), di chuyển xuống nhằm động cơ. thực hiện thao tác gắp, tiến hành di chuyển bàn tay sang vị trí đích là khay thích hợp bên phải, dịch chuyển bàn tay xuống thả thức ăn và trở về vị trí ban đầu để tìm gắp thức ăn tiếp theo. 4. Thiết kế bàn tay robot Bàn tay robot gắp thức ăn trong hệ thống được nhóm tác giả thiết kế như Hình 5. Hình 7. Giới hạn góc quay cho ngón tay robot Trên đốt giữa và tấm nâng được thiết kế thêm các chốt nhằm giới hạn góc quay cho các ngón tay. Cụ thể đốt cuối chỉ có thể quay một góc tối đa 90° quanh đốt giữa và đốt giữa chỉ có thể quay một góc tối đa 90° quanh tấm nâng. 5. Điều khiển và xử lý Hệ thống được điều khiển bởi bộ xử lý chính là máy tính nhúng Raspberry Pi 3. Ngoài ra, hệ thống này còn sử dụng thêm bộ điều khiển PLC thông qua module giao tiếp CC-Link để điều khiển các trục truyền động theo yêu cầu định trước. Hình 5. Mẫu thiết kế bàn tay robot. 1: các tấm đỡ, 2: động cơ Bàn tay robot được điều khiển gián tiếp qua một điều khiển, 3: thanh nâng, 4: các ngón tay, 5: Tấm nâng, 6: đĩa mạch Arduino Uno nhằm hạn chế tối đa việc can thiệp quay, 7: trục giữ. vào hoạt động xử lý ảnh của máy tính nhúng Raspberry Các ngón tay được cố định trị trí ban đầu là duỗi Pi 3. Trong hệ thống này, người điều khiển có thể truy thẳng nhờ lực căng của lò xo. Khi cần gắp thức ăn, động cập để điều khiển thủ công hoặc giám sát hệ thống thông cơ kéo dây được đi sẵn bên trong các khớp. Khi lực kéo qua máy tính cá nhân hoặc bảng điều khiển. đạt được giá trị đủ lớn so với lực đàn hồi của lò xo thì các ngón tay co lại. Góc quay của động cơ được chiều chỉnh sao cho lớp cao su đàn hồi ở đốt cuối vừa chạm vào thức ăn, đảm bảo thức ăn không bị hư hỏng, rơi vỡ. Việc kiểm soát lực kẹp có thể thực hiện bằng cách bố trí các cảm biến lực ở các đầu ngón tay sử dụng phương pháp đo biến dạng [4]. Tuy nhiên phương pháp này rất khó thực hiện do ngón tay phải chạm trực tiếp vào thức ăn, do đó không đảm bảo vệ sinh an toàn thực phẩm. Cấu tạo của ngón tay robot được mô tả ở Hình 6. Hình 8. Sơ đồ kết nối hệ thống gắp thức ăn 5.1. Bộ điều khiển trung tâm Bộ điều khiển trung tâm của hệ thống là máy tính nhúng Raspberry Pi 3. Bộ điều khiển này có chức năng nhận dữ liệu xác nhận bàn tay đã tới vị trí gắp thức ăn từ PLC để thực hiện chụp và xử lý ảnh. Quá trình này cho kết quả là vị trí đích của các từng loại thức ăn nhận biết Hình 6. Cấu tạo chi tiết ngón tay robot được tới bộ điều khiển PLC. Mỗi ngón tay được cấu tạo bởi 2 đốt nối với nhau thông qua các trục và được cố định vị trí ban đầu nhờ các lò xo. Dây kéo được luồn vào trong các rãnh trên mỗi đốt
Đặng Phước Vinh, Võ Ngọc Vũ, Nguyễn Huy Luật 5.2. Bộ điều khiển PLC Bộ điều khiển PLC được sử dụng là FX3G-60M của hãng Mitsubishi có chức năng chính là điều khiển hai bộ truyền động theo phương ngang và phương thẳng đứng thông qua môđun CC-Link FX3U-16CCL-M để đưa bàn tay đến vị trí cần thiết khi gắp và thả vật. Ngoài ra, bộ điều khiển PLC còn thực hiện truyền tín hiệu cho máy tính nhúng Raspberry Pi 3 biết bàn tay đã đến vị trí gắp để chụp ảnh, nhận diện và gắp thức ăn cũng như đến vị trí đích để thả thức ăn vào khay tương ứng. Với ba loại thức ăn được thử nghiệm là bánh bao, súp lơ và miếng thịt chiên, nhóm tác giả sử dụng 3 cổng vào của PLC là X3, X4, X5 để di chuyển thức ăn đến vị trí đích tương ứng. Hình 9. Máy tính nhúng Raspberry Pi 3. 1: 40 chân GPIO, 2: 4 cổng USB 2.0, 3: cổng ethernet, 4: cổng module camera, 5: cổng HDMI, 6: cổng micro USB 5V Đồng thời, máy tính nhúng Raspberry Pi 3 còn nhận dữ liệu từ PLC khi bàn tay đã tới vị trí đích để thực hiện điều khiển bàn tay robot thả thức ăn xuống. Hình 11. Lưu đồ thuật toán bộ điều khiển PLC 5.3. Chụp và xử lý ảnh Xử lý ảnh kỹ thuật số đã được ứng dụng rất nhiều trong đời sống, công nghiệp… để nhận diện các thuộc tính của hình ảnh đó như màu sắc, hình dáng vật thể. Rất nhiều nghiên cứu đã được công bố về xử lý ảnh số phục vụ cho cánh tay robot để xác định màu và hình dáng của vật cần gắp [5, 6, 7]. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng camera để nhận diện màu sắc của các loại thức ăn và tâm của chúng để bộ phận điều khiển trung tâm điều khiển cánh tay gắp vật được chính xác hơn. Hệ thống sử dụng camera để chụp và xử lý ảnh theo Hình 10. Lưu đồ thuật toán bộ điều khiển trung tâm lưu đồ thuật toán như sau: Khi nhận được tín hiệu chụp
Hệ thống gắp thức ăn tự động cho cơm hộp ảnh, máy tính nhúng Raspberry Pi 3 sẽ thực hiện việc chụp ảnh, sau đó chuyển ảnh này về không gian màu HSV và nhị phân để tiến hành nhận diện các loại thức ăn. Cụ thể với miếng thịt gà (vật màu vàng) sẽ được nhận diện bởi giá trị vùng màu trong khoảng (0-20), độ bão hoà trong khoảng (90-201) và độ sáng trong môi trường thử nghiệm là (100-250). Tương tự với bánh bao và súp lơ, các giá trị này được nhóm tác giả giới hạn trong các khoảng lần lượt như sau: - Bánh bao (vật màu trắng):  H = 29-160  S = 15-80  V = 210-250 - Mẫu súp lơ (vật màu xanh):  H = 25-60 Hình 13. Ảnh sau khi nhị phân  S = 90-200  V = 0-190 Sau khi có ảnh nhị phân, nhóm tác giả tiến hành xác định biên dạng của thức ăn nhằm xác định điểm tâm ảo và đường biên bao quanh của loại thức ăn cần gắp. Cuối cùng ảnh được chuyển về không gian màu HSV và nhận diện. Kết quả của quá trình này được thể hiện ở Hình 14. Hình 14. Xác định vị trí của các loại thức ăn cần gắp 5.4. Điều khiển bàn tay robot Thuật toán điều khiển bàn tay robot được mô tả theo Hình 12. Lưu đồ thuật toán chụp và xử lý ảnh lưu đồ ở Hình 15. Ban đầu, bàn tay được thiết kế ở vị trí Trước khi đưa về không gian màu HSV, ảnh được duỗi (thả vật). Khi nhận tín hiệu gắp vật, các động cơ chụp sẽ qua quá trình nhị phân trước tiên, cho kết quả là servo trên bàn tay thực hiện quay một góc cố định theo ảnh chỉ có hai màu đen và trắng tương ứng với hai mức chiều kinh đồng hồ. Lúc này, lực kéo dây lớn hơn lực đàn giá trị 0 và 1 nhằm thuận tiện hơn cho quá trình xác định hồi của lò xo căng ngón tay làm cho các ngón tay co lại màu sắc. (thực hiện gắp thức ăn). Khi nhận tín hiệu thả vật, các động cơ servo trên bàn tay lúc này quay theo chiều ngược lại so với lúc gắp vật. Dây kéo lúc này bị kéo ngược nhờ lực đàn hồi của lo xo. Thức ăn được thả xuống khay.
Đặng Phước Vinh, Võ Ngọc Vũ, Nguyễn Huy Luật Instrumented Robot Gripper”, Doctoral thesis, Department of Production Engineering, Jadavpur University, 2003. [4] Hoffmann, K et. al. “An Introduction to Measurements using Strain Gauges”, Hottinger Baldwin Messtechnik GmbH, 1987. [5] L. Lucchese and S. K. Mitra et. al. “Filtering color images in the xyy color space” Proceedings of International Conference on Image Processing, pp. 500–503, 2000. [6] Color-spaces and color segmentation for real-time object recognition in robotic applications, Revista do detua, Vol. 4, No. 8, 2007 [7] C. Benedek and T. Sziranyi et. al. “Study on color Hình 15. Thuật toán gắp thả vật space selection for detecting cast shadows in video 6. Kết luận surveillance,” International Journal of Imaging Systems and Technology, Vol. 17, No. 3, pp. 190–201, Hệ thống gắp thức ăn tự động cho cơm hộp được nhóm tác giả thiết kế và chế tạo thành công với bước đầu 2007. có khả năng nhận diện và gắp thả linh hoạt các loại thức ăn cho trước trong thời gian cho phép. Trong hệ thống này, cơ cấu gắp thức ăn là một cánh tay robot với ba ngón tay di chuyển linh hoạt, được điều khiển thông qua máy tính nhúng Rasberry Pi 3 tích hợp camera xử lý ảnh có khả năng nhận diện loại và hình dáng của thức ăn cần gắp. Cánh tay robot này được kết nối với một cơ cấu truyền động theo hai phương nằm ngang và thẳng đứng với tốc độ cao thông qua bộ PLC Mitsubishi FX3U. Hiện tại, hệ thống này có thể gắp được ba loại thức ăn cho trước (thịt gà, củ cải và bánh bao) với tổng thời gian thực hiện tối đa là 10 giây. Tuy nhiên, ngón tay hiện tại vẫn còn tồn tại một vài nhược điểm như lực kẹp chưa được tốt (thức ăn có thể bị biến dạng do kẹp quá mạnh), chưa đảm bảo an toàn vệ sinh thực phẩm (vật liệu làm ngón tay bằng nhựa). Để khắc phục các tồn tại trên, nhóm nghiên cứu đang phát triển ngón tay gắp dạng mềm (soft gripper) và được bao phủ vật liệu an toàn với con người. Kết quả nghiên cứu sẽ được công bố trong thời gian sắp tới. Lời cảm ơn Nghiên cứu này được tài trợ bởi Công ty Sunfield, Nhật Bản. Tài liệu tham khảo [1] L.R. Lin and H.P. Huang et. al. “NTU Hand: A New Design of Dexterous Hands”, Journal of Mechanical Design, pp. 282–292, 1998. [2] Elango Natarajan and Litu Dhar et. al. “Kinematic Analysis of Three Fingered Robot Hand Using Graphical Method”, International Journal of Engineering and Technology, Vol. 5, No. 4, August 2013. [3] Pal. S., “Design and Development of a Dexterous