Đồ án tốt nghiệp - Thi công hệ thống kiểm tra và phân loại sản phẩm lỗi mạch PCB

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: THI CÔNG HỆ THỐNG KIỂM TRA VÀ
PHÂN LOẠI SẢN PHẨM LỖI MẠCH PCB
GVHD: Th.S Nguyễn Tử Đức
SVTH : Hoàng Tấn Minh Sanh
MSSV : 20151553
SVTH : Nguyễn Văn Duy
MSSV : 20151449

Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 1 năm 2025

TRƯỜNG ĐH SPKT TP. HỒ CHÍ MINH

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ

ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHÚC

BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN

o0o-Tp. HCM, ngày tháng năm

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ và tên sinh viên 1: Hoàng Tấn Minh Sanh

MSSV: 20151553

Họ và tên sinh viên 2: Nguyễn Văn Duy

MSSV: 20151449

Chuyên ngành:

Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa

Hệ đào tạo:

Đại học chính quy
Lớp: 201513B

Khóa: 2020

I. TÊN ĐỀ TÀI:

HỆ THỐNG KIỂM TRA VÀ PHÂN LOẠI SẢN PHẨM LỖI MẠCH PCB

II. MỤC TIÊU VÀ NHIỆM VỤ ĐỀ TÀI
Mục tiêu đề tài:
- Hệ thống kiểm tra và phân loại PCB nhằm tự động hóa quy trình sản xuất, giảm thiểu lao động
thủ công, giảm thiểu sai sót, tăng cường độ chính xác, tăng năng suất và hiệu quả quá trình,
giảm chi phí thuê nhân công.
Nhiệm vụ đề tài:
- Thi công mô hình phần cứng, phần điện của hệ thống.
- Lập trình, kết nối và thử nghiệm hoạt động của hệ thống thông qua PLC Siemems S7 1212C
DC/DC/DC.
- Lập trình xử lý ảnh và thiết kế giao diện giám sát điều khiển bằng ngôn ngữ Python.
- Nhận xét, đánh giá kết quả đạt được và đưa ra hướng phát triển.
III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 14/09/2024
IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 06/01/2025
V. HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN:

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

ThS. Nguyễn Tử Đức

BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN

i

TRƯỜNG ĐH SPKT TP. HỒ CHÍ MINH

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ

ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHÚC

BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN

o0o-Tp. HCM, ngày tháng năm

LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ và tên sinh viên 1: Hoàng Tấn Minh Sanh

MSSV: 20151553

Họ và tên sinh viên 2: Nguyễn Văn Duy

MSSV: 20151449

Tên đề tài: Hệ thống kiểm tra và phân loại sản phẩm lỗi PCB

Tuần/ngày

Nội dung

Xác nhận GVHD

Tuần 1 (14-20/09/2024)

Nhận đồ án, tìm hiểu đề tài

Tuần 2 (21-27/09/2024)

Tìm hiểu nội dung và chọn hướng
làm đề tài của một hệ thống bằng
PLC

Tuần 3 (28/09-04/10/2024)

Tìm hiểu PLC Siemens

Tuần 4 (05-11/10/2024)

Tìm hiểu cách kết nối, truyền nhận
dữ liệu giữa PLC và camera thông
qua máy tính, phương pháp xử lý ảnh

Tuần 5,6 (12-25/10/2024)

Thiết kế phần cứng cho h
...

...
nguoc_linh_kien)
# cv2.imshow(cropped_img, cropped_img)
elif Loai[n] == 2:
x1, y1, x2, y2 = box
x1 = round(x1)
y1 = round(y1)
x2 = round(x2)
y2 = round(y2)
cropped_img = img[y1:y2, x1:x2]
he, wi, _ = cropped_img.shape
# cv2.imshow(cropped_img1, cropped_img)
ksize = (3, 3)
cropped_img = cv2.blur(cropped_img, ksize)
hsv = cv2.cvtColor(cropped_img,
cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_white = np.array([0, 0, 190])
upper_white = np.array([172, 111, 255])
# a mask. Threshold the HSV image to get
only yellow colors
mask = cv2.inRange(hsv, lower_white,
upper_white)
# Bitwise-AND mask and original image
result = cv2.bitwise_and(cropped_img,
cropped_img, mask=mask)
edges = cv2.Canny(image=result, threshold1=20,
threshold2=120)
# cv2.imshow(edges, edges)
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges,
cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(cropped_img, contours, -1,
(255, 0, 255), 3)
gray = cv2.cvtColor(cropped_img,
cv2.COLOR_BGR2GRAY)

71

edges = cv2.Canny(image=gray, threshold1=20,
threshold2=80)
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges,
cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# cv2.drawContours(cropped_img, contours, -1,
(255, 255, 0), 1)
for cnt in contours:
a = cv2.contourArea(cnt)
# print(a)
if 3000 a 50000:
cv2.drawContours(cropped_img, [cnt], 1, (0, 255, 255), -1)
bound = cv2.boundingRect(cnt)
xb, yb, wb, hb = bound
if xb wi - (xb + wb):
nguoc_linh_kien = True
# M = cv2.moments(cnt)
# if M[m00] != 0:
#
cpx = int(M[m10] / M[m00])
#
cpy = int(M[m01] / M[m00])
#
center = (cpx, cpy)
#
#
cv2.circle(cropped_img, center,
7, (0, 0, 255), -1)
#
#
#

if cpx wi / 2:
nguoc_linh_kien = True

break
# print(nguoc_linh_kien)
# cv2.imshow(cropped_img, cropped_img)
if Loai.__len__() 6:
thieu_linh_kien = True
nguoc_linh_kien = False
if not thieu_linh_kien and not nguoc_linh_kien:
reading = plc.db_read(1, 0, 1)
snap7.util.set_bool(reading, 0, 6, True)
plc.db_write(1, 0, reading)
elif nguoc_linh_kien:
reading = plc.db_read(1, 0, 1)
snap7.util.set_bool(reading, 0, 7, True)
plc.db_write(1, 0, reading)
elif thieu_linh_kien:
reading = plc.db_read(1, 1, 1)
snap7.util.set_bool(reading, 0, 0, True)
plc.db_write(1, 1, reading)
Timer(4, self.timer).start()
if __name__ == __main__:

72

import sys
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
MainWindow = QtWidgets.QMainWindow()
ui = Ui_MainWindow()
ui.setupUi(MainWindow)
MainWindow.show()
sys.exit(app.())

Chương trình PLC

73

74

75

76

77

78

79

80

81