MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN...............................................................................................i
TÓM TẮT NỘI DUNG ĐỒ ÁN.....................................................................ii
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG...............................................1
1.1. Lý do và mục tiêu đề tài…………………………………………..............1
1.2. Hệ thống kiểm tra ngoại quan……………………………………........….1
CHƯƠNG 2. CƠ SƠ RLYS THUYẾT CỦA HỆ THỐNG.............................2
2.1. Bo mạch PCB……………………………………………...………......…...3
2.1.1 Khái niệm và ứng dụng.......................................................................3
2.1.2 Phân loai.............................................................................................6
2.1.3 Cấu tạo cơ bản...................................................................................7
2.1.4 Các lỗi thường gặp.............................................................................8
2.2. Cơ sở lý thuyết về xử lý ảnh…………………………………………......10
2.2.1 Khái quát chung về AI........................................................................11
2.2.2 Học máy (Machine learning) và học sâu (deep learning)...................11
2.2.3 Mô hình YOLO...................................................................................15
2.3. Cơ sở lý thuyết PLC………………………………………………...….....17
2.3.1 Khái niệm và chức năng....................................................................17
2.3.2 Cấu trúc và nguyên lý hoạt động.......................................................18
2.3.3 Ngôn ngữ lập trình PLC cơ bản.........................................................19
2.3.4 Giao tiếp truyền thông........................................................................22
CHƯƠNG 3. THIẾT KẾ HỆ THỐNG CƠ KHÍ............................................23
3.1 Mô hình tổng thể hệ thống…………………………….…...………...…....23
3.2 Phần cứng sử dụng trong hệ thống…………………………………...….23
3.2.1 Phần cơ khí........................................................................................24
3.2.2 Phần điện...........................................................................................27
3.3. Tính toán lựa chọn hệ thống cơ khí………………………..………...….23
CHƯƠNG 4. THIẾT KẾ PHẦN MỀM ĐIỀU KHIỂN....................................41
4.1Huấn luyện mô hình Yolos V8……………………….……..…..……....….41
4.2 Thiết kế chương trình điều khiển PLC ……………………..…….......….44
4.2.1 Danh sách input/output......................................................................44
4.2.2 Lưu đồ thuật toán...............................................................................46
4.3 Giao tiếp giữa phần mềm xư rlys ảnh và PLC…………………........….23
CHƯƠNG 5. THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ...........................49
5.1 Mô hình thực nghiệm ………………………………….………....….........49
5.2 Kết quả và thực nghiệm………………………………….……….........….50
CHƯƠNG 6. KẾT LUẬN.............................................................................55
6.1 Kết luận…………………………………………..…….………...........…….55
6.2 Đinh hướng phát triển trong tương lai…………..…………………..........55
TÀI LIỆU THAM KHẢO...............................................................................56
PHỤ LỤC.....................................................................................................57
LỜI CẢM ƠN
Trong bối cảnh xã hội không ngừng phát triển, quá trình công nghiệp hóa, hiện đại hóa đang diễn ra mạnh mẽ nhằm thúc đẩy sự phát triển đất nước và nâng cao chất lượng cuộc sống của người dân. Vì vậy, việc ứng dụng khoa học – kỹ thuật vào thực tiễn ngày càng trở nên phổ biến, rộng khắp và mang lại hiệu quả rõ rệt trong nhiều lĩnh vực như kinh tế, kỹ thuật và đời sống xã hội.
Đồ án “Hệ thống tự động kiểm tra ngoại quan bo mạch PCB” được thực hiện với mục tiêu củng cố, mở rộng kiến thức đã được học, đồng thời tạo cơ hội để chúng em vận dụng những lý thuyết trên giảng đường vào thực tiễn. Trong quá trình triển khai, chúng em đã kết hợp kiến thức học tập với việc nghiên cứu tài liệu, tìm hiểu thực tế từ Internet và các nguồn tài liệu chuyên ngành để giải quyết bài toán được đặt ra và kiểm chứng các cơ sở lý thuyết.
Mặc dù đã nỗ lực hết sức, nhưng do thời gian có hạn, khối lượng kiến thức lớn và nhiều vấn đề mới mẻ, nên trong quá trình thực hiện đồ án, không thể tránh khỏi những thiếu sót và hạn chế. Nhóm em rất mong nhận được sự góp ý chân thành từ quý thầy cô và các bạn để có thể hoàn thiện hơn trong những lần thực hiện sau.Em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới các thầy cô trong nhóm chuyên môn Robot - Khoa Cơ điện tử - Trường Cơ Khí, Đại học Bách Khoa Hà Nội, đặc biệt là PGS. TS. …………….. - người đã tận tình hướng dẫn, hỗ trợ em vượt qua những khó khăn, đồng thời truyền đạt nhiều kiến thức quý báu để chúng em có thể hoàn thành tốt đồ án tốt nghiệp này.
Em xin chân thành cảm ơn!
Hà Nội, ngày … tháng … năm 20…
Sinh viên thực hiện
………………..
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG
1.1 Lí do và mục tiêu đề tài
Tuy nhiên, phương pháp phân loại thủ công truyền thống thường tốn nhiều thời gian, dễ xảy ra sai sót do yếu tố con người, đồng thời khó đáp ứng được quy mô sản xuất lớn. Trước thực tế đó, việc xây dựng một hệ thống tự động kiểm tra ngoại quan bo mạch PCB không chỉ góp phần giảm tải công việc cho con người mà còn nâng cao độ chính xác, tối ưu hóa quy trình sản xuất và đáp ứng yêu cầu công nghiệp hiện đại. Đây chính là lý do nhóm chúng em lựa chọn nghiên cứu và phát triển đề tài này, nhằm góp phần ứng dụng công nghệ vào sản xuất, hướng đến xu thế công nghiệp 4.0.
1.2 Hệ thống kiểm tra ngoại quan
Hệ thống kiểm tra ngoại quan là một hệ thống sử dụng các thiết bị thu nhận hình ảnh (như camera công nghiệp, cảm biến hình ảnh), kết hợp với các thuật toán xử lý ảnh để đánh giá và phát hiện các lỗi, sai sót, hoặc đặc điểm bất thường trên bề mặt sản phẩm trong quá trình sản xuất.
Các lỗi được phát hiện thông qua kiểm tra ngoại quan thường bao gồm:
- Trầy xước, nứt vỡ, vết lõm, vết bẩn hoặc dị vật trên bề mặt sản phẩm.
- Lỗi lệch vị trí linh kiện, sai kích thước, mất chi tiết, sai nhãn.
- Bề mặt hàn không đạt yêu cầu (đối với PCB).
- Hình ảnh hoặc ký hiệu không rõ ràng hoặc in sai.
Với khả năng hoạt động liên tục và chính xác, hệ thống kiểm tra ngoại quan là một trong những thành phần quan trọng của dây chuyền sản xuất hiện đại, giúp nâng cao chất lượng sản phẩm, giảm sai sót và tăng hiệu quả sản xuất.
CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYÊT HỆ THỐNG
2.1 Bo mạch PCB
2.1.1Khái niệm và ứng dụng
PCB (Printed Circuit Board) hay còn gọi là bảng mạch in: Là một bảng mạch không dẫn điện được sử dụng để kết nối và cố định các linh kiện điện tử. Trên PCB, các đường dẫn điện (trace) được in hoặc khắc trên bề mặt để tạo ra các mạch điện kết nối các linh kiện với nhau. PCB thường được cấu tạo từ nhiều lớp và có một lớp đế (substrate) bên dưới để hỗ trợ về mặt cơ khí, giúp các linh kiện được gắn chặt và ổn định trong thiết bị điện tử.
Ứng dụng : Bảng mạch PCB hiện nay là thành phần không thể thiếu trong hầu hết các thiết bị điện tử, từ những thiết bị nhỏ gọn đến các hệ thống công nghiệp lớn. PCB được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như công nghiệp (ô tô, máy móc…), thiết bị y tế, máy tính, điện thoại di động và nhiều sản phẩm khác. Hãy cùng điểm qua một số lĩnh vực nổi bật nơi PCB đóng vai trò then chốt và góp phần tạo nên những bước tiến vượt trội .
2.1.2 Phân loai
a) Theo số lớp:
- PCB đơn lớp (Single-layer): Chỉ có một lớp đồng dẫn điện ở một mặt bảng mạch, thường dùng cho các mạch đơn giản.
- PCB hai lớp (Double-layer): Có lớp đồng ở cả hai mặt của bảng mạch, giúp tăng mật độ kết nối và tính năng so với PCB đơn lớp.
b) Theo tính chất cơ học:
- PCB cứng (Rigid PCB): Bảng mạch cố định, không thể uốn cong, phổ biến trong nhiều thiết bị điện tử.
- PCB mềm dẻo (Flex PCB): Làm từ vật liệu mềm, có thể uốn cong hoặc cuộn lại, thích hợp cho các thiết bị cần tiết kiệm không gian.
2.1.4 Các lỗi thường gặp
Với bo mạch chưa được lắp ráp :
- Thiếu lỗ (Missing hole): Lỗi xảy ra khi các lỗ trên PCB bị bỏ sót hoặc không được khoan xuyên hoàn toàn theo thiết kế.
- Mouse bite: Là các vùng cạnh mạch bị sứt hoặc khuyết nhẹ do quá trình tách mạch từ bảng lớn để lại.
- Hở mạch (Open circuit): Là sự gián đoạn trong đường dẫn điện, khiến dòng không thể truyền qua do đứt mạch đồng.
Với bo mạch đã được lắp ráp :
- Đóng Cầu Hàn/Mạch Ngắn: Lỗi này xảy ra khi hàn kết nối hai hoặc nhiều đặc tính dẫn điện, gây ra các kết nối điện không mong muốn. Điều này có thể xảy ra giữa các chân kề nhau, các pad hoặc các đường mạch.
- Hàn Không Đủ: Hàn không đủ có thể dẫn đến các mối hàn không hoàn chỉnh hoặc yếu, từ đó dẫn đến kết nối điện kém. Điều này có thể biểu hiện dưới dạng kết nối gián đoạn hoặc mở.
2.2 Cơ sở lý thuyết về xử lý ảnh
2.2.1 Khái quát chung về AI
Trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence, viết tắt: AI) là khả năng của các hệ thống máy tính thực hiện các nhiệm vụ liên quan đến trí thông minh của con người, như học tập, suy luận, giải quyết vấn đề, nhận thức và đưa ra quyết định. Đây là một lĩnh vực nghiên cứu thuộc khoa học máy tính, tập trung phát triển và nghiên cứu các phương pháp cùng phần mềm giúp máy móc có khả năng nhận thức môi trường xung quanh, sử dụng học tập và trí tuệ để thực hiện hành động nhằm tối đa hóa khả năng đạt được các mục tiêu đã định.
2.2.2 Học máy (Machine learning) và học sâu (deep learning)
a) Học máy (Machine learning - ML) : Là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào việc xây dựng các mô hình và thuật toán cho phép máy tính tự học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian mà không cần phải lập trình lại một cách rõ ràng cho từng tình huống cụ thể.
Nói cách khác, thay vì lập trình các quy tắc chi tiết, máy học cho phép hệ thống rút ra kinh nghiệm từ dữ liệu quá khứ để đưa ra dự đoán hoặc quyết định đối với dữ liệu mới và được chia thành 3 loại:
Học có giám sát (Supervised Learning):
- Hệ thống học từ một tập dữ liệu đã có nhãn (label).
- Ví dụ: phân loại sản phẩm tốt/xấu, nhận diện chữ số, phát hiện lỗi PCB.
b) Học sâu (Deep learning - DL): là một lĩnh vực con trong Học máy (Machine Learning), sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp (Deep Neural Networks) để học và mô hình hóa dữ liệu phức tạp như hình ảnh, âm thanh, văn bản và video.
- Nguyên lý hoạt động của học sâu : Deep Learning hoạt động dựa trên việc sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo (artificial neural networks) để mô phỏng cách tư duy của bộ não con người.
- Ứng dụng thực tế :
+ Tái tạo và sửa chữa hình ảnh, phục hồi các hình ảnh cũ, mờ …
+ Phát hiện bất thường, ví dụ như: nhận diện lỗi trong hệ thống công nghiệp hoặc gian lận trong dữ liệu tài chính.
+ Tạo dữ liệu mới, ví dụ: tạo hình ảnh, văn bản hoặc âm thanh mới để tăng cường dữ liệu huấn luyện cho các mô hình học sâu khác.
+ Hỗ trợ hệ thống nén dữ liệu, sử dụng trong các ứng dụng truyền tải dữ liệu lớn với hiệu suất cao.
2.2.3 Mô hình YOLO
YOLO (You Only Look Once): Là một mô hình phát hiện đối tượng theo thời gian thực. Khác với các phương pháp cũ cần quét nhiều lần, YOLO chỉ cần một lần quét ảnh duy nhất để xác định vị trí và phân loại các đối tượng trong ảnh.
Mô hình chia ảnh thành các ô lưới và dự đoán xem trong mỗi ô có đối tượng không, đối tượng nằm ở đâu (hộp giới hạn) và là loại gì (phân loại). Nhờ vậy, YOLO vừa nhanh, vừa chính xác, rất phù hợp cho các ứng dụng như xe tự lái, giám sát an ninh, hoặc phát hiện lỗi trên dây chuyền sản xuất.
- Kiến trúc YOLO :
Thuật toán YOLO sử dụng một Mạng nơ-ron tích chập (CNN) chia hình ảnh thành một lưới. Mỗi ô trong lưới dự đoán một số lượng hộp giới hạn nhất định. Cùng với mỗi hộp giới hạn, ô cũng dự đoán một xác suất lớp, cho biết khả năng một đối tượng cụ thể có mặt trong hộp.
- Quy trình nhận dạng hộp giới hạn:
Quá trình nhận dạng hộp giới hạn trong YOLO bao gồm các bước sau:
+ Tạo lưới: Hình ảnh được chia thành lưới SxS. Mỗi ô lưới có nhiệm vụ dự đoán một vật thể nếu tâm của vật thể nằm trong ô lưới đó.
+ Dự đoán hộp giới hạn: Mỗi ô lưới dự đoán B hộp giới hạn và điểm tin cậy cho các hộp đó. Điểm tin cậy phản ánh mức độ chắc chắn của mô hình rằng một hộp chứa một đối tượng và mức độ chính xác mà mô hình nghĩ rằng hộp đó.
2.3 Cơ sở lý thuyết về PLC
2.3.1 Khái niệm và chức năng
PLC (Programmable Logic Controller): là thiết bị điều khiển lập trình được (khả trình) cho phép thực hiện linh hoạt các giải pháp điều khiển logic thông qua một ngôn ngữ lập trình
2.3.2 Cấu trúc và nguyên lý hoạt động
- Cấu trúc của PLC :
Một hệ thống PLC hoàn chỉnh bao gồm các thành phần chính sau:
+ Bộ nhớ: Gồm ROM và RAM. ROM dùng để lưu trữ chương trình điều khiển (không thay đổi), còn RAM lưu trữ dữ liệu tạm thời trong quá trình hoạt động.
+ CPU (Central Processing Unit): Là bộ xử lý trung tâm, chịu trách nhiệm thực hiện các thuật toán điều khiển và xử lý các lệnh trong chương trình.
+ Các mô-đun vào/ra (I/O Modules): Đảm nhiệm việc giao tiếp với các thiết bị ngoại vi như cảm biến, công tắc, động cơ, van,... Thông qua các mô-đun này, PLC có thể nhận tín hiệu đầu vào và điều khiển thiết bị đầu ra.
2.3.3 Ngôn ngữ lập trình PLC cơ bản
- Ngôn ngữ lập trình PLC là các công cụ giúp người lập trình giao tiếp với PLC (bộ điều khiển logic khả trình), điều khiển các thiết bị điện và thực hiện các chức năng tự động hóa. Ngày nay, việc lập trình PLC đã trở nên đơn giản và dễ dàng hơn nhiều nhờ vào các ngôn ngữ lập trình đặc biệt được thiết kế cho mục đích này.
- Hiện nay, có ba ngôn ngữ lập trình PLC phổ biến mà các kỹ sư thường xuyên sử dụng:
1. Ngôn ngữ lập trình LAD (Ladder logic):
- Ladder Logic (LAD) là ngôn ngữ lập trình đồ họa được sử dụng phổ biến trong lập trình PLC. Nó có hình thức tương tự như sơ đồ mạch điện, với các dòng điện đi qua các điều kiện ngõ vào và tác động đến các ngõ ra. Ladder Logic rất dễ hiểu và dễ sử dụng, phù hợp với người mới bắt đầu lập trình PLC.
3. Ngôn ngữ lập trình STL (Statement List):
- STL là ngôn ngữ lập trình theo dạng văn bản, gần gũi với ngôn ngữ Assembly. Chương trình được viết dưới dạng các lệnh và thực thi tuần tự từ trên xuống dưới. Đây là ngôn ngữ thích hợp cho các chương trình điều khiển phức tạp, mà các ngôn ngữ khác như Ladder Logic và FBD không thể thực hiện được.
2.3.4 Giao tiếp truyền thông
Các phương thức giao tiếp truyền thông phổ biến hiện nay :
1.Giao thức Modbus:
Modbus là một trong những giao thức được sử dụng rộng rãi nhất trong tự động hóa công nghiệp, nổi tiếng vì tính đơn giản và khả năng tương thích với nhiều loại thiết bị từ các nhà sản xuất khác nhau. Nó hoạt động trên các đường truyền thông nối tiếp (Modbus RTU) hoặc mạng Ethernet (Modbus TCP/IP).
3. EtherCAT
EtherCAT (Ethernet cho Công nghệ tự động hóa điều khiển) là một giao thức Ethernet thời gian thực được thiết kế cho các ứng dụng điều khiển chuyển động và tự động hóa hiệu suất cao. Nó cung cấp tốc độ truyền dữ liệu nhanh, độ trễ truyền thông thấp và đồng bộ hóa chính xác, làm cho nó phù hợp với các ứng dụng đòi hỏi khả năng điều khiển và tính xác định tốc độ cao, chẳng hạn như robot và sản xuất chất bán dẫn.
4. Mạng PROFINET
PROFINET (Process Field Network) là một tiêu chuẩn Ethernet công nghiệp do Siemens và các công ty tự động hóa hàng đầu khác phát triển. Nó được thiết kế để giao tiếp thời gian thực trong các hệ thống tự động hóa và hỗ trợ nhiều cấu hình khác nhau, bao gồm PROFINET IO (cho các thiết bị đầu vào/đầu ra) và PROFINET CBA (cho tự động hóa dựa trên thành phần).
CHƯƠNG 3. THIẾT KẾ HỆ THỐNG CƠ KHÍ
3.1 Mô hình tổng thể hệ thống
Sơ đồ của hệ thống như hình 3.1.
3.2 Phần cứng sử dụng trong hệ thống
3.2.1 Phần cơ khí
a) Camera
Trong nhận diện lỗi mạch PCB, việc lựa chọn camera công nghiệp phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo độ chính xác và hiệu quả. Camera cần có độ phân giải cao để phát hiện lỗi như đứt mạch, hàn sai, thiếu linh kiện. Đồng thời, thiết bị phải đáp ứng yêu cầu về tốc độ xử lý và độ bền trong môi trường sản xuất. Lựa chọn đúng loại camera giúp nâng cao độ tin cậy trong hệ thống kiểm tra tự động.
Một số loại camera công nghiệp phổ biến bao gồm:
+ Camera giám sát (Surveillance Camera):
Dùng để theo dõi khu vực sản xuất, giám sát an ninh hoặc quan sát quy trình làm việc theo thời gian thực.
+ Camera kiểm tra (Inspection Camera):
Dùng để phát hiện lỗi sản phẩm như sai lệch vị trí, đứt mạch, thiếu linh kiện, đặc biệt hiệu quả trong kiểm tra chất lượng mạch PCB.
- Thông số kỹ thuật của camera Asic400:
Model: Asic400
- Loại camera: Màu
- Cảm biến: CMOSS 1 inch (12.8x9.6mm)
- Độ phân giải 12MP - Độ phân giải ảnh: 4K (4088x3072 pixel)
- Tần số quét: 15fps ( Lưu ý máy tính phải có cổng USB 3.0 mới có thể đạt tối đa 15fps ở độ phân giải 4088x3072 pixel)
- Tương thích: Ngàm C- mount
b) Băng tải : Băng tải là một hệ thống cơ học được sử dụng rộng rãi trong công nghiệp nhằm di chuyển vật liệu hoặc sản phẩm từ vị trí này đến vị trí khác trong dây chuyền sản xuất hoặc quá trình vận hành.
d) Xylanh : Một thiết bị chấp hành trong hệ thống khí nén, hoạt động bằng cách sử dụng áp suất của khí nén (thường là không khí) để tạo ra chuyển động thẳng hoặc quay. Khi khí nén được đưa vào bên trong xy lanh, áp suất của khí sẽ đẩy piston di chuyển, từ đó thực hiện công việc cơ học như đẩy, kéo, ép, kẹp hoặc nâng hạ vật thể.
3.2.2 Phần điện
a) PLC S7-1214C DC/DC/RLY là một bộ điều khiển lập trình (PLC) thuộc dòng Siemens S7-1200 dùng để điều khiển băng tải giám sát cảm biến trong dự án.
Thông số kĩ thuật :
Mã PLC : 6ES7214-1AG40-0XB0 - PLC S7-1200 CPU 1214C DC/DC/RLY
+ Điện áp: 20.4 - 28.8VDC (danh định 24VDC)
+ Công suất tiêu thụ: khoảng 4.5W
+ 14 ngõ vào số (24VDC)
+ 10 ngõ ra số dạng transistor (24VDC)
+ 2 ngõ vào analog (0 – 10VDC)
+ Bộ nhớ chương trình: 100KB
b) Nguồn tổ ong DC 24V-5A
Thông Số Kĩ Thuật:
+ Model: S-120-24A
+ Input: 110 – 220VAC
+ Output:
Dòng điện:5A
Điện áp: 24V
Công suất: 120W
d) Relay trung gian :
Thông số kĩ thuật :
+ Tên sản phẩm : Rơ le MY2N-GS-DC24V
+ Đặc điểm : 8 chân dẹt, có đèn chỉ thị
+ Điện áp :24VDC
+ Tiếp điểm : 2PDT
3.3 Tính toán lựa chọn hệ thống cơ khí
Để đảm bảo sản phẩm di chuyển thuận lợi, không bị kẹt vào thành băng tải trong quá trình vận chuyển, chiều rộng băng tải nên chọn W > 1,2d
→ Vậy ta chọn chiều rộng băng tải W = 100mm
Khoảng cách L1 nên nằm trong khoảng từ 1,5 đến 2 lần cạnh phôi.
→ Chọn L1 = 200mm
Chiều dài của hộp chứa camera được lựa chọn trong giới hạn từ 1,5d đến 2d → 120mm < W < 160mm
→ Chọn chiều dài hộp chứa L2 = 150mm
Chọn khoảng cách L3 = 50mm
- Tính lực kéo băng tải :
Sơ đồ lực kéo băng tải như hình 3.10.
Trong hệ thống băng tải, dây băng được lắp vòng qua các puly chủ động và puly bị động. Phần dây nằm giữa hai puly này sẽ được đỡ và hướng dẫn bởi các con lăn hoặc tấm trượt, tùy thuộc vào thiết kế cũng như loại dây băng sử dụng. Mỗi đoạn băng tải có một đặc điểm riêng về lực cản chuyển động, và trên từng đoạn này, lực cản được xem là đồng nhất.Lực căng tại một điểm đặc trưng (ký hiệu là i) được xác định bằng tổng lực căng tại điểm liền trước đó (i-1) cộng thêm lực cản sinh ra do chuyển động của dây giữa hai điểm (i-1) và i:
Si = Si-1 + Wi-1/i
Trọng lượng 1m dài bang:
q0 = Q0.g.W = 2,3.9,81.0,1 = 2,256 (N/m)
- Các lực cản chuyển động của băng:
W0/1: Lực cản trên đoạn nằm ngang từ 0 đến 1.
W0/1 = q0.L.w = 2,256.06.0,4 = 0,54 (N)
W1/2: Đây là lực cản phát sinh khi băng tải đi qua tang dẫn đổi hướng, từ vị trí 1 đến vị trí 2
W1/2 = ξ. S1 = ξ. (S0 + W0/1) = 0,06. (S0 + 0,54) (N)
W2/3: Lực ma sát tác động lên đoạn băng nằm ngang có tải, kéo dài từ điểm 2 đến điểm 3.
W2/3 = (q0.L + Qt). w = (2,256.0,6 +204,8.10-3.9,81).0,4=1,49 (N)
Lực kéo tổng thể, ký hiệu là F, được truyền từ cơ cấu dẫn động đến băng tải
F = S3 - S0 = ΣWi-1/i
Để tính được lực kéo F, trước hết cần xác định lực S₀ – lực căng đầu vào tại nhánh nhả ở tang dẫn động. Giá trị này được suy ra từ điều kiện đảm bảo đủ ma sát giữa băng tải và tang dẫn, nhằm truyền được chuyển động quay:
S3 ≤ S0.efα
=> S0 + W0/1 + W1/2 + W2/3 ≤ S0.efα
=> S0 + 0,54 + 0,06. (S0 + 0,54) + 8,417 ≤ S0.e0,4π
=> S0 ≥ 0,84 (N)
Suy ra chọn S0 = 1 (N)
S1 = S0 + 0,54 = 1 + 0,54 = 1,54 (N)
W1/2 = 0,06. 1,54 = 0,09 (N)
- Lực kéo:
F = 0,54 + 1,49 + 0,09 =2,12 (N)
S3 = S0 + F =1 + 2,12 = 3,12 (N)
- Kiểm nghiệm điều kiện:
S3 ≤ S0.efα
<=> 3,12 5. e0,4.p = 3,51 =>Thỏa mãn
- Công suất yêu cầu trên trục tang dẫn :
Plv = F. v = 2,12. 0,07 = 0,148 (W)
* Tính chọn động cơ :
Để xác định động cơ phù hợp, cần xác định hai thông số quan trọng sau:
- Công suất yêu cầu tại trục động cơ (Pct)
- Tốc độ quay sơ bộ của trục động cơ (nsb)
Theo bảng 2.3, ta có:
η= η3ol.ηđ.ηbr=0,993.0,96.0,97 = 0,9035
- Công suất tại trục động cơ được xác định như sau: Pct = 0,148/0,9035 = 0,164 (W)
Theo bảng ta có:
Truyền động đai: uđ = 2,24
Truyền động bánh răng côn: ubr = 3
Suy ra: usb = uđ.usb = 2,24.3 = 6,72
Vậy: nsb = nlv.usb = 44.46.6,72 = 299,47 (Vòng/phút)
Dựa trên các thông số tính toán, ta quyết định sử dụng động cơ SPG S8I25GB-V12 kết hợp với hộp số giảm tốc S8KA36B để đáp ứng yêu cầu truyền động của hệ thống.
Chiều rộng đai được tính theo công thức :
b = Ψđ.m
Trong đó:
Ψđ: 6…9 : Hệ số chiều rộng đai (Chọn Ψđ = 6)
=> b= 6.2 = 9 (mm)
Chọn m=2, b=10mm
- Nhìn vào bảng ta chọn z1=22
=> z2= u.z1= 22.1,06 = 23,32
=> Chọn z2=23
* Khoảng cách trục:
amin = 0,5.m.(z1+z2)+2m=49
amax = 2.m.(z1+z2) = 180
=> Chọn a=100 (mm)
Các thông số của đai dựa vào bảng dưới đây và m=2 ta có:
p = 6,28 mm
S = 1,8 mm
h = 1,5 mm
H = 3,0 mm
δ = 0,4 mm
- Đường kính vòng chia bánh đai:
d1= m.z1=44 (mm)
d2= m.z2=46 (mm)
- Đường kính ngoài bánh đai:
da1=m.z1-2. δ =43,2 (mm)
da2=m.z2-2. δ =45,2 (mm)
* Tính lực căng lúc đầu và lực tác dụng lên trục:
- Lực căng lúc đầu:
F0= qm.Fv
Trong đó:
Fv : Lực căng (lực li tâm tạo ra): Fv= b.qm. v2
qm : Khối lượng 1 mét chiều dài đai với m=2 và qm=0,032
Fv =10. 0,032.0,1032 = 0,0035 (N)
=> Thay số ta được: F0 = 0,0044 (N)
- Lực tác dụng lên trục:
Fr = 2.F0.z.sin(α1/2) = 2,92 (N)
Từ đo co bản vẽ thiết kế 3D hệ thống như hình 3.16.
CHƯƠNG 4. THIẾT KẾ PHẦN MỀM ĐIỀU KHIỂN
4.1 Huấn luyện mô hình bằng YOLOv8
Trong dự án này, em lựa chọn sử dụng mô hình YOLOv8 - một phiên bản mới thuộc dòng mô hình YOLO do Ultralytics phát triển. Mô hình này nổi bật với khả năng xử lý nhẹ, nhanh và dễ dàng triển khai trên cả CPU lẫn GPU, rất phù hợp với các ứng dụng thực tế. Nhờ những ưu điểm này, YOLOv8 cho hiệu quả cao trong các bài toán phát hiện đối tượng, đặc biệt là trong bài toán kiểm tra và phân loại lỗi trên ảnh bo mạch PCB – nơi yêu cầu mô hình vừa nhanh, vừa chính xác.
Nhiệm vụ trong giai đoạn này là chuẩn bị dữ liệu đầu vào đúng định dạng để huấn luyện YOLOv8. Các bước cụ thể như sau:
- Chuẩn bị dữ liệu : Thu thập hình ảnh với kích thước 640x640 px của các bo mạch PCB từ camera công nghiệp, hoặc bộ dữ liệu sẵn có
- Gán nhãn dữ liệu :
Upload toàn bộ ảnh PCB vào dự án
Sử dụng công cụ "Annotation Tool" của Roboflow để vẽ bounding box cho từng lỗi trên bo mạch rồi gán nhãn từng lỗi : missing role , open circuit ,….
Biểu đồ hiệu suất huấn luyện : Như hình 4.2.
Nhìn vào các biểu đồ trên, ta thấy rằng toàn bộ các chỉ số về hàm mất mát như box_loss, seg_loss, cls_loss, dfl_loss ở cả tập huấn luyện và kiểm tra đều giảm dần đều, tiệm cận dưới giá trị 1. Điều này chứng tỏ mô hình học tốt, giảm sai số hiệu quả theo thời gian huấn luyện. Đồng thời, các chỉ số về độ chính xác như Precision, Recall, mAP@50, và mAP@50-95 cũng tăng nhanh, tiệm cận gần giá trị tối đa (1.0), cho thấy khả năng nhận diện và phân loại lỗi trên PCB tỉ lệ chính xác khá cao.
4.2 Thiết kế chương trình điều khiển PLC
4.2.1 Danh sách input/output
Hình ảnh trong phần mềm tiaportal.
Các biến trên hệ thống.
4.2.2 Lưu đồ thuật toán
Lưu đồ thuật toán như hình 4.4.
+ Hệ thống bắt đầu khi người dùng nhấn nút START.
+ Băng tải bắt đầu chạy và đưa phôi di chuyển qua các vị trí kiểm tra.
+ Khi cảm biến 1 có tín hiệu, hệ thống kích hoạt xy lanh 1 đẩy phôi ra.
+ Sau 1 giây, xy lanh 1 thu lại.
+ Phôi tiếp tục di chuyển đến vị trí cảm biến 2.
+ Khi phát hiện phôi tại cảm biến 2, băng tải dừng lại và tín hiệu được gửi đến hệ thống xử lý ảnh.
+ Nếu kết quả Sai (phôi lỗi):
Băng tải chạy tiếp.
Khi đến cảm biến 3, hệ thống kích hoạt xy lanh 2 đẩy phôi lỗi ra.
Sau 1 giây, xy lanh 2 thu lại.
Khi phôi đến cảm biến 5, hệ thống ghi nhận số phôi không đạt +1.
+ Quá trình quay lại từ đầu để xử lý phôi tiếp theo.
4.3. Giao tiếp giữa phần mềm xử lý ảnh và PLC
Trong hệ thống kiểm tra chất lượng sản phẩm tự động, phần mềm xử lý ảnh có nhiệm vụ phân tích hình ảnh từ camera và đưa ra kết quả phân loại. Để hệ thống hoạt động đồng bộ, các kết quả này cần được truyền đến PLC nhằm điều khiển các cơ cấu chấp hành như băng tải, xi lanh, đèn tín hiệu,… Do đó, việc thiết kế giao tiếp truyền thông giữa phần mềm thị giác máy tính và PLC đóng vai trò rất quan trọng
- Mục tiêu giao tiếp:
+ Truyền kết quả nhận diện từ phần mềm thị giác máy tính sang PLC.
+ Đồng bộ tín hiệu giữa hệ thống điều khiển và thị giác.
+ Đảm bảo thời gian phản hồi nhanh và chính xác.
- Phương thức truyền thông sử dụng: Modbus TCP/IP
- Chương trình giao tiếp :
Kết nối với PLC.
Ghi giá trị trên thanh ghi PLC.
Thanh ghi nhận giá trị tín hiệu.
CHƯƠNG 5. THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ
5.1 Mô hình thực nghiệm
Mô hình thực tế như hình 5.1.
* Hệ thống tự động :
- Động cơ chạy , băng tải hoạt động di chuyển bo mạch PCB đến khu vực kiểm tra
- Xylanh đưa phôi vào đúng vị trí quan sát của camera để kiểm tra và thực hiện phân loại sau khi quá trình xử lý hoàn tất
- Tủ điện PLC điều khiển hoạt động của cảm biến, động cơ, xy lanh.
- Camera ghi lại hình ảnh của bo mạch tại thời điểm kiểm tra, đảm bảo dữ liệu đầu vào có chất lượng phù hợp cho xử lý.
* Đánh giá mô hình :
- Giao tiếp giữa các thiết bị gồm camera, máy tính và PLC được triển khai thành công.
- Hệ thống điện đấu nối giữa PLC , cảm biến , băng tải hoạt động an toàn và hiệu quả.
- Mô hình nhận diện lỗi trên bo mạch PCB đã được thiết kế đầy đủ và vận hành ổn định
5.2 Kết quả thực nghiệm
Hình ảnh chạy thực tế như hình 5.2.
=> Độ chính xác trung bình của hệ thống : 73,33%
Đánh giá mô hình trên hình ảnh thu được từ quá trình vận hành thực tế, có thể nhận thấy rằng độ chính xác trong việc nhận diện lỗi giảm so với khi mô hình được kiểm tra trên tập ảnh tĩnh. Hiện tượng này có thể được lý giải bởi các nguyên nhân sau:
+ Chất lượng hình ảnh đầu vào chưa ổn định : Trong môi trường thực tế, ảnh thu được từ camera thường chịu ảnh hưởng của chuyển động và độ rung, khiến khung hình bị mờ hoặc thiếu nét.
+ Điều kiện ánh sáng không đồng đều : Hệ thống chiếu sáng trong quá trình chạy thực tế chưa thực sự được tối ưu.
+ Nhiễu từ môi trường xung quanh : Rung động cơ khí, bụi bẩn từ dây chuyền, hoặc sự dao động nhiệt độ trong môi trường làm việc cũng ảnh hưởng đến khả năng thu nhận và xử lý hình ảnh.
+ Tối ưu ánh sáng chiếu vào bo mạch bằng cách điều chỉnh vị trí và cường độ đèn, giúp camera thu được hình ảnh rõ nét, tăng độ chính xác khi nhận diện lỗi.
CHƯƠNG 1. KẾT LUẬN
6.1 Kết luận.
Trong đồ án hệ thống kiểm tra ngoại quan bo mạch PCB, nhóm em đã nghiên cứu và ứng dụng thành công các kỹ thuật xử lý ảnh kết hợp với hệ thống điều khiển PLC để xây dựng một quy trình kiểm tra tự động. Bằng cách sử dụng mô hình học sâu YOLO để phát hiện lỗi trên hình ảnh bo mạch, hệ thống có thể nhận diện nhanh chóng và chính xác các lỗi thường gặp như hở mạch, thiếu linh kiện, lỗ khoan sai lệch,... từ đó hỗ trợ đánh giá chất lượng sản phẩm một cách hiệu quả.
Song song với đó, nhóm cũng đã tích hợp phần mềm xử lý ảnh với PLC thông qua giao tiếp truyền thông, cho phép điều khiển băng tải và camera một cách đồng bộ, giúp tự động hóa hoàn toàn quy trình kiểm tra ngoại quan. Qua quá trình thử nghiệm thực tế, hệ thống hoạt động ổn định, đáp ứng được các yêu cầu cơ bản về độ chính xác, tốc độ và tính linh hoạt trong môi trường sản xuất công nghiệp.
Dù còn một số hạn chế như ảnh hưởng bởi điều kiện ánh sáng, độ rung của camera hoặc chất lượng ảnh đầu vào, nhưng hệ thống đã cho thấy tính khả thi và tiềm năng phát triển trong thực tế. Đây là bước khởi đầu quan trọng để nhóm tiếp tục cải tiến và mở rộng hệ thống, hướng tới việc ứng dụng thị giác máy tính và điều khiển tự động vào các khâu kiểm tra chất lượng sản phẩm công nghiệp một cách toàn diện hơn.
6.2 Định hướng phát triển trong tương lai.
Trong tương lai, hệ thống có thể được mở rộng và nâng cấp theo một số hướng tiềm năng như sau:
- Nâng cao độ chính xác nhận dạng lỗi bằng cách mở rộng tập dữ liệu huấn luyện, bao gồm các dạng lỗi phức tạp hơn và các tình huống ánh sáng đa dạng, từ đó cải thiện hiệu suất mô hình trong nhiều điều kiện làm việc thực tế.
- Rút ngắn thời gian xử lý hình ảnh, thông qua việc tối ưu hóa các thuật toán hiện tại hoặc áp dụng các kiến trúc mạng nơ-ron khác hiệu quả hơn, góp phần tăng tốc độ vận hành toàn hệ thống và nâng cao hiệu suất sản xuất.
- Hoàn thiện giao diện vận hành, bổ sung thêm các chức năng như giám sát trạng thái lỗi, thống kê số lượng sản phẩm đạt/không đạt, và hiển thị dữ liệu theo thời gian thực để người vận hành có thể kiểm soát toàn bộ dây chuyền một cách trực quan và thuận tiện.
- Tích hợp robot gắp đặt tự động vào quy trình phân loại nhằm phân biệt các loại lỗi cụ thể trên PCB. Việc sử dụng tay máy không chỉ giúp tăng độ chính xác trong thao tác cơ khí mà còn mở rộng khả năng tùy biến và tự động hóa trong toàn bộ hệ thống.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Trịnh Chất: “Cơ sở thiết kế máy và chi tiết máy,” Nhà xuất bản Khoa học và kĩ thuật.
[2]. Trang github Ultralytics: https://github.com/hero/YOLOv8
[3]. Trịnh Chất - Lê Văn Uyển: “Tính toán thiết kế hệ dẫn động cơ khí tập I” Nhà xuất bản giáo dục
"TẢI VỀ ĐỂ XEM ĐẦY ĐỦ ĐỒ ÁN"