Đồ án tốt nghiệp - Thiết kế thi công hệ thống phân loại sản phẩm

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

THIẾT KẾ THI CÔNG
HỆ THỐNG PHÂN LOẠI SẢN PHẨM
SVTH : NGUYỄN VĂN YÊN
MSSV: 16151319
LÝ QUANG KHẢI
MSSV: 16151033
Khóa : 2016
Ngành : CNKT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA
GVHD : THS. PHÙNG SƠN THANH

Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 07 năm 2020

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

THIẾT KẾ THI CÔNG
HỆ THỐNG PHÂN LOẠI SẢN PHẨM
SVTH : NGUYỄN VĂN YÊN
MSSV: 16151319
LÝ QUANG KHẢI
MSSV: 16151033
Khóa : 2016
Ngành : CNKT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA
GVHD : THS. PHÙNG SƠN THANH

Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 07 năm 2020

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHÚC

-***Tp. Hồ Chí Minh, ngày 09 tháng 07 năm 2020

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ và tên sinh viên 1: Nguyễn Văn Yên

MSSV: 16151319

Họ và tên sinh viên 2: Lý Quang Khải

MSSV: 16151033

Chuyên ngành: CNKT Điều khiển và Tự động hóa

Lớp: 16151CLB

Giảng viên hướng dẫn:ThS. Phùng Sơn Thanh

Điện thoại: 0983960600

Ngày nhận đề tài: 04/03/2020

Ngày nộp đề tài: 27/07/2020

1. Tên đề tài: Thiết kế thi công hệ thống phân loại sản phẩm
2. Các số liệu, tài liệu ban đầu
- Về tài liệu: nghiên cứu và tìm hiểu các đề tài đã có về hệ thống phân loại màu sắc
sản phẩm, phân loại sản phẩm dựa vào barcode , số lượng, logo. Phân tích ưu nhược
điểm của chúng để tìm ra phương hướng cải tiến, nâng cao thuật toán điều khiển để
tối ưu hóa phần cứng, tăng tốc độ xử lí nhằm tiết kiệm chi phí đầu tư cũng như nâng
cao năng xuất hoạt động.
- Về thiết bị: Camera, PLC, băng tải, van điện từ khí nén, xilanh, cảm biến quang,
khung hệ thống.
3. Nội dung thực hiện
- Tìm hiểu cấu tạo, nguyên lý hoạt động và lập trình điều khiển Camera trên ngôn
ngữ lập trình Python và truyền thông sang cho PLC. Song song đó là đưa số liệu đã
được xử lí lên web server để dễ dàng theo dõi và giám sát
- Nghiên cứu thuật toán xử lý ảnh để nhận diện barcode, nhận diện logo và số lượng
sản phẩm dựa trên thư viện nguồn mở OpenCV.
- Điều khiển hệ thống van điện từ khí nén và xilanh phân loại sản phẩm vào đúng
lane thích hợp.
- Hoàn thiện, sửa lỗi và cải thiện hệ thống.
4. Sản phẩm: Báo cáo tiểu luận, mô hình phần cứng, chương trình điều khiển.
TRƯỞNG NGÀNH

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

Khoa ĐT CLC – ĐH SPKT TP.HCM

i

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHÚC

*****
...

...
(barcodeData) + str(check_logo_final))
q.put(str(barcodeData) + str(check_logo_final))
print(Done - send barcode and logo.)
count_check_ = 0
list_result_logo = []
cv2.putText(image, str(True if check_logo_final == 1 else False), (20, 20),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
0.5, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow(Barcode and Logo Detection, image)
k = cv2.waitKey(1)
if k % 256 == 27:
# ESC pressed
print(Closing...)
break
if cv2.waitKey(1) &amp 0xFF == ord(q):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
def shape_detection(q, c):

Đếm sp. Sp màu sáng, nền màu tối
:return:

cap = cv2.VideoCapture(1, cv2.CAP_DSHOW)
count_true = 0
count_product = []
while True:

Khoa ĐT CLC – ĐH SPKT TP.HCM

59

count_true += 1
ret, image = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# gray = cv2.medianBlur(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY), 5)
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1.6, gray.shape[0] / 8)
# circles =
#gray.shape[0] / 8)

cv2.HoughCircles(gray,

cv2.HOUGH_GRADIENT,

1.2,

100)

num_products = 0
if circles is not None:
circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0, :]:
center = (i[0], i[1])
radius = i[2]
cv2.circle(image, (i[0], i[1]), i[2], (255, 0, 255), 3)
num_products = len(circles[0])
count_product.append(num_products)
if count_true = 9:
num_products = max(count_product, key=count_product.count)
try:
# print(Getting data...)
barcode_logo = q.get(timeout=0.1)
# print (Done)
send_data_plc = barcode_logo + str(num_products) + 1
# print(send_data_plc)
for addr in range(0, len(send_data_plc)):
# print(send_data_plc[addr])
is_ok = c.write_single_register(addr, int(send_data_plc[addr]))
# print(Check send , is_ok)
except:
pass
print(Co {} san pham..format(num_products))
count_true = 0
count_product = []

Khoa ĐT CLC – ĐH SPKT TP.HCM

60

cv2.imshow(Count Product, image)
if cv2.waitKey(1) &amp 0xFF == ord(q):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == __main__:
c = ModbusClient()
c.host(192.168.0.1)
c.port(502)
c.unit_id(1)
c.open()
q = Queue()
barcode_process = Process(target=bar_logo_function, args=(q,))
barcode_process.start()
count_object_process = Process(target=shape_detection, args=(q,c, ))
count_object_process.start()

Khoa ĐT CLC – ĐH SPKT TP.HCM

61

 PLC Tag

Khoa ĐT CLC – ĐH SPKT TP.HCM

62

 Chương trình PLC

Khoa ĐT CLC – ĐH SPKT TP.HCM

63

Khoa ĐT CLC – ĐH SPKT TP.HCM

64

Khoa ĐT CLC – ĐH SPKT TP.HCM

65

Khoa ĐT CLC – ĐH SPKT TP.HCM

66