TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
KHOA CƠ KHÍ CHẾ TẠO MÁY

BỘ MÔN CƠ ĐIỆN TỬ

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Đề tài: “ĐIỀU KHIỂN TAY MÁY ỨNG DỤNG TRONG
XẾP SẢN PHẨM”

Giảng viên hướng dẫn:

TS. NGUYỄN XUÂN QUANG

Sinh viên thực hiện:

TRẦN NGỌC HIỂU

MSSV:

20146127

Sinh viên thực hiện:

NGUYỄN BÁ VŨ THẠCH

MSSV:

20146530

Sinh viên thực hiện:

LÊ TẤN LỘC

MSSV:

20146121

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 7/2024

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA CƠ KHÍ CHẾ TẠO MÁY

Độc lập - Tự do – Hạnh phúc

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Học kỳ II / năm học 2023 - 2024
Giảng viên hướng dẫn: TS. Nguyễn Xuân Quang
Sinh viên thực hiện:

Trần Ngọc Hiểu

MSSV: 20146127

Điện thoại: 0328743450

Sinh viên thực hiện:

Nguyễn Bá Vũ Thạch

MSSV: 20146530

Điện thoại: 0985075354

Sinh viên thực hiện:

Lê Tấn Lộc

MSSV: 20146121

Điện thoại: 0877708465

1. Đề tài tốt nghiệp:
- Mã số đề tài: CDT-35
- Tên đề tài:
Điều khiển tay máy ứng dụng trong xếp sản phẩm
2. Các số liệu, tài liệu ban đầu:
- Nguyên lí hoạt động: Tay máy 5 bậc tự do sử dụng để sắp xếp và phân loại các sản phẩm
hình hộp chữ nhật có kích thước khác nhau từ băng tải này sang băng tải khác.
- Yêu cầu: Tối ưu thuật toán sắp xếp các sản phẩm trên băng tải và hệ thống điều khiển
3. Nội dung chính của đồ án:
- Hoàn thiện bản vẽ cơ khí, bản vẽ điện cho tay máy và đầu tay gắp
- Thiết kế, tính toán, chế tạo găng tay điều khiển sử dụng vi điều khiển và giao tiếp không dây
- Thiết kế giao diện điều khiển, giám sát tay máy khi bốc xếp hàng hóa
4. Các sản phẩm dự kiến
- Đầu tay gắp cho tay máy 5 bậc tự do
- Găng tay điều khiển
5. Ngày giao đồ án: 19/02/2024
6. Ngày nộp đồ án: 01/07/2024
7. Ngôn ngữ trình bày:

Bản báo cáo:
Trình bày bảo vệ:

Tiếng Anh
Tiếng Anh




Tiếng Việt
Tiếng Việt




TRƯỞNG BỘ MÔN

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

(Ký, ghi rõ họ tên)

(Ký, ghi rõ họ tên)

 Được phép bảo vệ ……………………………………………
(GVHD ký, ghi rõ họ tên)

i

LỜI CAM KẾT
Tên đề tài: Điều khiển tay máy ứng dụng trong xếp sản phẩm
GVHD: TS. Nguyễn Xuân Quang
Sinh viên thực hiện:
Trần Ngọc Hiểu

MSSV: 20146127

Nguyễn Bá Vũ Thạch
Lê Tấn Lộc
Liên hệ: SĐT: 0328743450

MSSV: 20146530
MSSV: 20146121

Email: [email protected]

Lời cam kết: “Chúng tôi xin cam đoan khóa luận tốt nghiệp (ĐATN) này là công trình do
chính chúng tôi nghiên cứu và thực hiện. Chúng tôi không sao chép từ bất kì một bài viết nào
đã được công bố mà không trích dẫn nguồn gốc. Nếu có bất kỳ một sự vi phạm nào,
...

...
el)
{
result[x, y] = 255
}
else
{
result[x, y] = 0
}
}
}
return result
}
3. Thuật toán Hough
Thuật toán Hough, tìm ra các phương trình đường thẳng tương đồng với cạnh.
int width = image.GetLength(0)
int height = image.GetLength(1)
// Tính số cột của ma trận Hough dựa trên đường chéo dài nhất trong ảnh
int diagonalLength = (int)Math.Ceiling(Math.Sqrt(width * width + height * height))
int houghWidth = 180 // Số cột của ma trận Hough
int houghHeight = diagonalLength * 2 // Số hàng của ma trận Hough
int[,] houghMatrix = new int[houghWidth, houghHeight]
// Thực hiện Hough Transform
for (int x = 0 x width x++)
{
for (int y = 0 y height y++)
L

{
if (image[x, y] 0) // Nếu điểm ảnh là điểm biên
{
for (int theta = 0 theta houghWidth theta++)
{
double radian = (theta * Math.PI) / 180.0
int rho = (int)(x * Math.Cos(radian) + y * Math.Sin(radian))
rho += diagonalLength // Dịch chuyển rho để không có giá trị âm
houghMatrix[theta, rho] = houghMatrix[theta, rho] + 1
if (houghMatrix[theta, rho] 255)
{
houghMatrix[theta, rho] = 255
}
}
}
}
}
return houghMatrix

4. Thuật toán Otsu
int[] result = new int[2]
int width = grayImage.GetLength(0)
int height = grayImage.GetLength(1)
int totalPixels = width * height
// Tính histogram bước ảnh với kích thước (width.height)
int[] histogram = new int[256]
for (int i = 0 i width i++)
{
LI

for (int j = 0 j height j++)
{
histogram[grayImage[i, j]]++
}
}
// Tính xác suất
double[] probability = new double[256]
for (int i = 0 i 256 i++)
{
probability[i] = (double)histogram[i] / totalPixels
}
// Tìm ngưỡng tối ưu với Ob min
double maxVariance = double.MinValue
int threshold1 = 0
int threshold2 = 0
for (int t1 = 0 t1 256 t1++)
{
for (int t2 = t1 + 1 t2 256 t2++)
{
// Các lớp
double w0 = 0, w1 = 0, w2 = 0
double m0 = 0, m1 = 0, m2 = 0
for (int i = 0 i t1 i++)
{
w0 += probability[i]
m0 += i * probability[i]
}
for (int i = t1 i t2 i++)
{
LII

w1 += probability[i]
m1 += i * probability[i]
}
for (int i = t2 i 256 i++)
{
w2 += probability[i]
m2 += i * probability[i]
}
if (w0 0) m0 /= w0
if (w1 0) m1 /= w1
if (w2 0) m2 /= w2
double betweenClassVariance = w0 * w1 * Math.Pow(m0 - m1, 2) + w1 * w2 *
Math.Pow(m1 - m2, 2) + w0 * w2 * Math.Pow(m0 - m2, 2)
if (betweenClassVariance maxVariance)
{
maxVariance = betweenClassVariance
threshold1 = t1
threshold2 = t2
}
}
}
result[0] = threshold1
result[1]= threshold2
return result

LIII