BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG
-⸙∆⸙-

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
Ngành: CNKT ĐIỀU KHIỂN &amp TỰ ĐỘNG HÓA

Đề tài: HỆ THỐNG MÁY BẮN VÍT TỰ ĐỘNG

KẾT HỢP XỬ LÝ ẢNH

Giáo viên hướng dẫn: PGS. TS. Vũ Văn Phong
Sinh viên thực hiện: Trần Hoàng Bích
MSSV: 20151438
Sinh viên thực hiện: Phan Nhật Trung
MSSV: 20151135

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 07 năm 2024

BIÊN BẢN CHỈNH SỬA ĐATN HK2 NH 2023-2024
NGÀNH CNKT ĐK-TĐH
Tên đề tài: HỆ THỐNG MÁY BẮN VÍT TỰ ĐỘNG KẾT HỢP XỬ LÝ ẢNH
Tên SV: Trần Hoàng Bích MSSV: 20151438
Phan Nhật Trung MSSV: 20151135
Tên GVHD: PGS.TS. Vũ Văn Phong

Nội dung chỉnh sửa
Nội dung đã chỉnh sửa (trình bày nhóm đã

TT Yêu cầu chỉnh sửa (GVPB và của HĐ)

1

chỉnh sửa gì, tại mục nào, trang bao nhiêu)

Làm rõ cách áp dụng kết quả xử lý ảnh vào Thêm phương pháp tính toán và gửi dữ
cho hệ robot dựa trên các kiến thức cơ bản liệu ở mục 3.3.4 Thiết kế xử lý ảnh, trang
60.

trong robot
2

Làm rõ cách điều khiển robot di chuyển Giải thích cách hoạt động ở mục 3.3 Thiết
kế chương trình, trang 53.
tới vị trí mong muốn
Đánh
3
giá tính chính xác của phần mềm xử Bổ sung thêm đánh giá ở mục 5.3 Kết quả

3

lý ảnh, chất lượng sản phẩm, hiệu suất,… vận hành, trang 77.

Xác nhận GVHD

Tp. HCM, ngày….. tháng 7 năm 2024

(Ký và ghi rõ họ tên)

(Sinh viên ký và ghi rõ họ tên)

Xác nhận của Bộ môn Tự động điều khiển

i

LỜI MỞ ĐẦU
Trong thời đại công nghệ hiện đại, sự phát triển của tự động hóa và trí tuệ nhân
tạo đã mang lại những tiến bộ đáng kể cho nhiều lĩnh vực khác nhau, đồng thời như
cầu của con người ngày càng nâng cao. Khi đó việc áp dụng nền công nghiệp hóa,
hiện đại hóa được chú trọng quan tâm trong các quy trình sản xuất hàng hóa. Một
trong những ứng dụng tiêu biểu của sự phát triển này là máy bắn vít tự động, điều
này giúp cho các sản phẩm được lắp ráp nhanh, độ chính xác cao, tiết kiệm được sức
lao động.
Máy bắn vít tự động đã trở thành một công cụ quan trọng trong các quy trình
sản xuất công nghiệp, giúp thay thế công việc thủ công và tăng cường hiệu suất lao
động. Hiện nay các máy bắn vít được sản xuất có thể hoạt động một cách tự động và
chính xác, tuy nhiên mỗi máy chỉ được lập trình để phù hợp với từng sản phẩm nhất
định. Việc kết hợp xử lý ảnh có thể giúp cho máy có thể hoạt động thích ứng với
nhiều sản phẩm khác nhau.
Xử lý ảnh là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính, nghiên
cứu về việc xử lý và phân tích h
...

...
a 500000)
{
// Tính toán hình chữ nhật bao quanh đường viền
Rectangle rect = CvInvoke.BoundingRectangle(contour)
// Tính tỷ lệ khung hình của hình chữ nhật
double aspectRatio = (double)rect.Width / rect.Height
// Kiểm tra tỷ lệ khung hình có nằm trong khoảng 0.8 đến 1.2 hay không
if (aspectRatio = 0.8 &amp&amp aspectRatio = 1.2)
{
// Làm trơn đa giác để kiểm tra góc tròn
VectorOfPoint approx = new VectorOfPoint()
CvInvoke.ApproxPolyDP(contour, approx, 0.02 *
CvInvoke.ArcLength(contour, true), true)
// Kiểm tra nếu đa giác có ít nhất 4 đỉnh
if (approx.Size = 4)
{
// Gán hình chữ nhật hiện tại là vùng nắp hộp
squareRect = rect
// Vẽ hình chữ nhật lên ảnh gốc để đánh dấu nắp hộp
CvInvoke.Rectangle(frame, rect, new MCvScalar(0, 255, 0), 2)
// Thoát vòng lặp vì đã tìm thấy nắp hộp
break
}
}
}
}
}
// Nếu tìm thấy nắp hộp (squareRect không rỗng)
if (squareRect != Rectangle.Empty)
94

{
// Cắt vùng quan tâm (ROI) từ ảnh xám
ImageGray, byte roiGrayFrame = grayFrame.Copy(squareRect)
// Khởi tạo các giá trị bán kính tối thiểu và tối đa cho HoughCircles
int minRadius = 15
int maxRadius = 50
// Tìm các vòng tròn trong vùng quan tâm sử dụng HoughCircles
CircleF[] circles = CvInvoke.HoughCircles(roiGrayFrame,
HoughModes.Gradient, 1.5, 100, 30, 35, minRadius, maxRadius)
ListPoint circleCenters = new ListPoint()
// Duyệt qua các vòng tròn tìm được
foreach (CircleF circle in circles)
{
// Tính tọa độ trung tâm của vòng tròn trong ảnh gốc
Point center = new Point((int)circle.Center.X + squareRect.X,
(int)circle.Center.Y + squareRect.Y)
// Kiểm tra bán kính vòng tròn có nằm trong khoảng cho phép không
if (circle.Radius = minRadius &amp&amp circle.Radius = maxRadius)
{
// Vẽ vòng tròn lên ảnh gốc
CvInvoke.Circle(frame, center, (int)circle.Radius, new MCvScalar(0, 0,
255), 2)
// Thêm tọa độ trung tâm vào danh sách
circleCenters.Add(center)
}
}
// Sắp xếp tọa độ các lỗ tròn theo trục Y và sau đó theo trục X
95

circleCenters = circleCenters.OrderBy(p = p.Y).ThenBy(p = p.X).ToList()
// Gửi tọa độ các lỗ tròn đến PLC
for (int i = 0 i circleCenters.Count i++)
{
var center = circleCenters[i]
SendCoordinatesToPLC(i + 1, center)
}
// Vẽ tọa độ các lỗ tròn lên ảnh và hiển thị trên PictureBox
Bitmap bitmapWithCoordinates =
DrawCoordinatesOnImage(frame.ToBitmap(), circleCenters)
pictureBox3.Image = bitmapWithCoordinates
// Cập nhật tọa độ vòng tròn trong hệ thống (giả định hàm này có sẵn)
CircleCoordinates(circleCenters)
}
}

96