THIẾT KẾ MÔ HÌNH CÁNH TAY ROBOT GẤP VẬT ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH

THIẾT KẾ MÔ HÌNH CÁNH TAY ROBOT GẤP VẬT
ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH

Sinh viên thực hiện:
TRƯƠNG PHÁT ĐẠT
ĐẶNG PHAN TẤN PHÁT

Khóa luận được trình để đáp ứng yêu cầu cấp bằng Kỹ sư chuyên ngành
Công nghệ kỹ thuật Cơ Điện Tử

Giáo viên hướng dẫn:
Ths.Trần Thị Kim Ngà

1


Lời cảm ơn
Em xin trân trọng cảm ơn tất cả quý thầy cô của trường Đại học Nông Lâm
Thành phố Hồ Chí Minh trong suốt khóa học đã giảng dạy những kiến thức bổ ích
nói chung và bộ môn Cơ điện tử nói riêng.
Em cũng chân thành cảm ơn cô Trần Thị Kim Ngà đã tận tình giúp đỡ chúng
em trong quá trình làm luận văn tốt nghiệp.
Em xin gửi lời cám ơn đến những người thân cũng như bạn bè đã động viên,
ủng hộ và luôn tạo cho chúng em những điều kiện thuận lợi trong quá trình hoàn
thành Luận văn tốt nghiệp.
Đặc biệt, chúng em xin cám ơn quý Thầy, Cô trong Hội đồng đã dành thời
gian nhận xét, góp ý để Luận văn của chúng em được hoàn thiện hơn.

Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 08 tháng 06 năm 2016.
Sinh viên thực hiện:
Đặng Phan Tấn Phát – Trương Phát Đạt

2


Tóm tắt
Khóa luận “Thiết kế chế tạo mô hình cánh tay Robot gắp vật ứng dụng xử lý
ảnh” được thực hiện trong khoảng thời gian từ tháng 3 năm 2016 tới tháng 5 năm
2016 ở thành phố Hồ Chí Minh.
Đề tài này đã được thực hiện thành công và đạt được những kết quả tốt trong
việc gắp vật màu theo quy định. Đây cũng chính là mục đích chính của mô hình này,
dựa trên các thuật toán mà chúng em phát triển để nó có thể phân biệt màu sắc, sau
đó phân loại ra từ hỗn hợp các vật có các màu khác nhau.
Để xây dựng thành công thuật toán thì chúng em cần phải dùng đến các board
như Arduino Mega, Raspberry Pi 2, cảm biến siêu âm SRF05 cũng như các phần
mềm hỗ trợ như: Arduino, Python,OpenCV…
Về phần cơ khí, cánh tay Robot do chúng em tự thiết kế, gia công và thực
hiện, cánh tay Robot là cơ cấu robot 4 khâu (và 1 khâu cố định) với 3 bậc tự do giúp
nó hoạt động linh hoạt và dễ dàng trong việc tìm vật và gắp vật.
Với việc ứng dụng xử lý ảnh trên board máy tính mini Raspberry và việc
tương tác với Arduino, điều khiển tay gắp vật thông qua các khớp là động cơ Servo.
Ta gắp sẽ gắp vật theo màu đã lập trình (ở đây chúng em sử dụng màu đỏ)
Do thời gian thực hiện còn hạn chế, cũng như mức độ rộng lớn của đề tài, nên
dù đã cố gắng hết sức nhưng phương án giải quyết yêu cầu của mô hình của chúng
em chắc chắn không thể tránh khỏi những thiếu sót. Chúng em rất mong nhận được
sự đóng góp ý kiến của quý thầy cô và bạn bè để đề tài của em càng được hoàn thiện
hơn.

3


MỤC LỤC

TRANG TỰA....................................................................................................... i
LỜI CẢM ƠN ...................................................................................................... ii
TÓM TẮT ............................................................................................................ iii
MỤC LỤC ……………………………………………......…………………..... iv
DANH SÁCH CÁC HÌNH ................................................................................. vi
DANH SÁCH CÁC BẢNG ................................................................................. viii
CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU …................................................................................... 1
1.1. Đặt vấn đề. ................................................................................................. 1
1.2. Nội dung nghiên cứu .................................................................................. 1
CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN ................................................................................. 3
2.1. Một số ứng dụng thực tiễn của Robot ………………..…………………... 3
2.2. Các thuật ngữ về Robot ………………………………………….………... 5
2.3. Các thành phần cơ bản của mô hình ………………………………..…….. 7
2.3.1. Arduino .................................................................................................. 7
2.3.2. Raspberry ............................................................................................... 8
2.3.3. Cảm biến siêu âm ................................................................................. 10
2.3.4. Camera ……………………………………………………….…….... 12
2.3.5. Servo ………………………………………………………….……... 13
2.4. Lý thuyết xử lý ảnh .................................................................................... 14
2.4.1. Hệ thống xử lý ảnh ………………....................................................... 15
2.4.2. Thu nhận ảnh và số hóa ....................................................................... 15
2.4.3. Lưu trữ ảnh ........................................................................................... 16
2.4.4. Phân tích ảnh ........................................................................................ 16
2.4.5. Quá trình nhận dạng và trích đối tượng ............................................... 20
4


2.5. Phần mềm hỗ trợ xử lý ảnh OpenCV ......................................................... 21
2.6. Vài nét về ngôn ngữ Python ....................................................................... 24
CHƯƠNG 3: NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ....................... 28

3.1. Thời gian thực hiện ..................................................................................... 28
3.2. Ý tưởng thiết kế .......................................................................................... 28
3.3. Nội dung nghiên cứu và các vấn đề cần thực hiện ..................................... 28
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN ........................................................ 29
4.1. Sơ đồ nguyên lý ………….......................................................................... 29
4.1.1. Mục tiêu thiết kế. ................................................................................. 30
4.1.2. Nguyên lý hoạt động ............................................................................ 30
4.2. Thiết kế chế tạo mô hình cánh tay Robot ................................................... 31
4.2.1. Xây dựng mô hình 3D .......................................................................... 31
4.2.2. Hình ảnh thực tế của mô hình …………………………………..…… 32
4.2.3. Các thông số hình học của mô hình ………………….………….…... 32
4.3. Xử lý ảnh, nhận dạng đối tượng và xuất giá trị tọa độ ............................... 33
4.3.1. Sơ đồ khối xử lý ảnh đối tượng ............................................................ 33
4.3.2. Giải thuật xử lý ảnh nhận dạng và xuất giá trị tọa độ …….…………. 34
4.3.3. Nhận dạng đối tượng …………….………………….……………..… 35
4.3.4. Xuất giá trị tọa độ tâm đối tượng ……….………………....………… 37
4.4. Xác định khoảng cách từ tay gắp đến đối tượng ........................................ 37
4.5. Tính toán động học Robot .......................................................................... 40
4.5.1. Phương trình động học thuận Robot ................................................... 40
4.5.2. Bài toán động học ngược Robot .......................................................... 43
4.6. Điều khiển cánh tay robot gắp vật …………………………………………. 44
4.6.1. Lưu đồ giải thuật điều khiển cánh tay Robot ……………………...… 44
5


4.6.2. Cơ cấu chấp hành – tay gấp …………………………………….……. 45
4.6.3. Kết nối cảm biến siêu âm với Raspberry ……………………………. 46
4.6.4. Sơ đồ nối dây động cơ Servo và Arduino …………………………... 47
4.7. Kết quả khảo nghiệm thực tế …………………………………………….… 48
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ ............................................................ 51

5.1. Kết luận ...................................................................................................... 51
5.2. Hướng phát triển đề tài ............................................................................... 52
TÀI LIỆU THAM KHẢO .................................................................................... 53
PHỤ LỤC .............................................................................................................. 54

6


DANH SÁCH CÁC HÌNH
Hình 2.1: Mô hình Robot tự hành giám sát trong vườn ......................................... 3
Hình 2.2: Robot thu hoạch dâu tây ......................................................................... 3
Hình 2.3: Cánh tay Robot lắp ráp oto ..................................................................... 4
Hình 2.4: Cánh tay Robot cắt kim loại ................................................................... 4
Hình 2.5: Các thành phần của Robot ..................................................................... 6
Hình 2.6: Arduino Mega …………........................................................................ 7
Hình 2.7: Raspberry Pi 2 B+ .................................................................................. 8
Hình 2.8: Sơ đồ chân Raspberry Pi 2 B+ .............................................................. 10
Hình 2.9: Cảm biến siêu âm SRF-05 .................................................................... 10
Hình 2.10: Bảng trạng thái cấp xung cho mỗi chân của SRF-05 .......................... 23
Hình 2.11: Camera ................................................................................................ 12
Hình 2.12: Servo RC MG996R ............................................................................. 13
Hình 2.13: Bảng trạng thái cấp chiều quay Servo qua xung PWM ...................... 14
Hình 2.14: Sơ đồ hệ thống xử lý ảnh .................................................................. 15
Hình 2.15: Mô hình màu RGB ............................................................................ 17
Hình 2.16: Mô hình màu HLV ............................................................................ 17
Hình 2.17: Mô hình màu HLS ............................................................................. 18
Hình 2.18: Biến đổi Fourier ................................................................................. 19
Hình 2.19: Sơ đồ nhận dạng và trích đối tượng ................................................... 21
Hình 2.20: Lịch sử phát triển của OpenCV .......................................................... 22
Hình 2.21: Cấu trúc OpenCV .............................................................................. 23

Hình 4.1: Sơ đồ khối xử lý ảnh và điều khiển ..................................................... 29
Hình 4.2: Hình ảnh 3D …………………………..……………………................ 31
Hình 4.3: Hình ảnh thực tế của mô hình cánh tay Robot gắp vật ......................... 32
7


Hình 4.4: Sơ đồ khối xử lý ảnh đối tượng ............................................................. 33
Hình 4.5: Giải thuật xử lý ảnh nhận dạng và nhận giá trị tọa độ ........................... 34
Hình 4.6: Hình ảnh của camera và ảnh HSV khi không có đối tượng ................... 35
Hình 4.7: Hình ảnh của camera và ảnh HSV khi có đối tượng .............................. 35
Hình 4.8: Hình ảnh chứa đối tượng khi được điều chỉnh về tâm camera ............... 36
Hình 4.9: Ảnh có chứa đối tượng và hệ tọa độ (x,y), bán kính của đối tượng ........ 37
Hình 4.10: Sơ đồ khối xác định khoảng cách từ tay gắp tới đối tượng ................... 38
Hình 4.11: Giá trị khoảng cách khi vật ở xa tay gắp ............................................... 38
Hình 4.12: Giá trị khoảng cách khi vật ở gần tay gắp ............................................. 39
Hình 4.13: Hệ tọa độ gắn lên các khâu .................................................................... 40
Hình 4.14: Các biến khớp tay máy 2 khâu ............................................................... 43
Hình 4.15: Lưu đồ giải thuật điều khiển cánh tay Robot ......................................... 44
Hình 4.16: Tay gấp ……….....................….............................................................. 45
Hình 4.17: Sơ đồ nối dây cảm biến siêu âm với Raspberry và ảnh thực tế ….......... 46
Hình 4.18: Sơ đồ nối dây Servo với Arduino ........................................................... 47

8


DANH SÁCH CÁC BẢNG
Bảng 4.1: Các thông số hình học của mô hình cánh tay Robot ............................................32
Bảng 4.2: Bảng thông số DH ...............................................................................................40
Bảng 4.3: Bảng khảo nghiệm xử lý ảnh................................................................................48
Bảng 4.4: Bảng khảo nghiệm mức độ chính xác của hệ thống..............................................49

Bảng 4.5: Bảng khảo nghiệm thời gian đáp ứng...................................................................50

9


Chương 1
MỞ ĐẦU
1.1.Đặt vấn đề:
Ngày nay khi xã hội không ngừng phát triển, ngày càng trở nên hiện đại, khoa
học kỹ thuật thì ngày càng tân tiến, đòi hỏi con người luôn áp dụng, thay thế các
phương tiện và hình thức sản xuất khác nhau để có thể bắt kịp sự thay đổi đó. Tuy vậy,
không phải ngẫu nhiên mà người ta thay thế nó, chỉ là họ thấy cái mới đạt năng suất
cao hơn, hoạt động chính xác hơn, và tuổi thọ cao hơn với một chi phí thấp hơn.
Trong lĩnh vực công nghiệp – tự động hóa, tại các nhà xưởng, công ty, việc
phân loại sản phẩm theo màu sắc, hay phân loại các phế phẩm ra khỏi băng chuyền sản
xuất là công đoạn luôn phải có. Thay vì sử dụng sức lao động của con người(phân loại
bằng mắt thường), chúng ta nên sử dụng camera để thay thế ta làm những công việc
này .
Với đề tài nghiên cứu lần này, chúng em đã thiết kế, chế tạo mô hình cánh tay
Robot có khả năng gắp vật có màu khác nhau. Mô hình cánh tay Robot này có thể phát
hiện các vật có màu theo quy định (màu đỏ) và phân loại chúng ra. Mô hình bao gồm
cánh tay Robot được gắn camera và cảm biến siêu âm để phát hiện vật, và được điều
khiển bằng Arduino và máy tính nhúng Raspberry .

1.2. Nội dung nghiên cứu:
Hiện nay, Robot đã hiện diện trên tất cả các lĩnh vực của đời sống, từ điện tử,
cơ khí, y tế cho đến giáo dục, bảo vệ môi trường, khai thác khoáng sản, thăm dò địa
chất, hay các lĩnh vực công nghiệp, nông nghiệp như: tưới cây, thu hoạch nông sản, bắt
sâu, duy trì nhiệt độ - độ ẩm, phân loại sản phẩm, đóng gói, vận chuyển,…
1

Với mỗi loại Robot khác nhau mà chúng có những mục đích làm việc, đối
tượng tiếp cận khác nhau. Mô hình cánh tay Robot gắp vật bao gồm phần khung cánh
tay, các động cơ servo đặt tại các khớp, cảm biến siêu âm và camera đặt ở phần đầu tay
gắp, được lập trình điều khiển trên Arduino và Raspberry. Vì thời gian giới hạn cũng
như mức độ rộng lớn của đề tài nên chúng em chỉ thực hiện nghiên cứu các vấn đề cơ
bản sau:
- Nghiên cứu, chế tạo mô hình cánh tay robot 4 khâu 3 bậc tự do.
-Tìm hiểu, lập trình trên Arduino và hệ thống máy tính nhúng Raspberry.
-Sử dụng camera, cảm biến siêu âm để xác định tọa độ vật.
-Tìm hiểu, sử dụng thư viện OpenCV, ngôn ngữ C++.
-Phát triển hệ thống xử lý ảnh nhỏ gọn nhưng chính xác, hiệu quả và nhanh
chóng.

2


Chương 2
TỔNG QUAN
2.1. Một số ứng dụng thực tiễn của Robot:
Hiện nay, Robot đã trở nên gần gũi hơn với cuộc sống của chúng ta khi mà nó
đã, đang và sẽ thay thế con người trong gần như tất cả các lĩnh vực của cuộc sống.

Hình 2.2. Robot thu hoạch dâu tây

Hình 2.1. Mô hình Robot tự hành giám sát trong vườn
Như được trình bày ở hình 2.1 và 2.2, ta có thể nhận ra Robot đang dần thay thế
con người làm những công việc thường nhật. Ở hình 2.1 là mô hình Robot tự hành
giám sát trong vườn, được trang bị camera và các cảm biến nhiệt độ - độ ẩm, … kết

hợp với thiết bị bay Drone. Còn hình 2.2 là mô hình Robot thu hoạch dâu tây, chúng
được gắn camera và cảm biến siêu âm giúp phát hiện dâu chín đỏ và thu hoạch về.

3


Không thể không nhắc đến lĩnh vực công nghiệp – lĩnh vực robot được sử dụng
nhiều nhất.

Hình 2.3. Cánh tay Robot lắp ráp ôtô

Hình 2.4. Cánh tay Robot cắt kim loại
4


Hình 2.3 và hình 2.4 là những cánh tay Robot được áp dụng trong công nghiệp
lắp ráp và cắt gọt. Tùy thuộc vào thiết bị đầu cuối được gắn ở khâu cuối mà mỗi Robot
lại có những nhiệm vụ và tên gọi khác nhau.
Do đó, với đề tài này, chúng em muốn xây dựng một mô hình mang tính khảo
nghiệm có thể phân biệt được màu sắc thông qua xử lý ảnh và phân loại bằng việc áp
dụng xử lý ảnh.
2.2. Các thuật ngữ về Robot:
Robot là sự tổ hợp khả năng hoạt động linh hoạt của các cơ cấu điều khiển từ xa
với mức độ “tri thức” ngày càng phong phú của hệ thống điều khiển theo chương trình
số cũng như kỹ thuật chế tạo các bộ cảm biến, công nghiệp lập trình và các phát triển
của trí tuệ nhận tạo,…
Bậc tự do của robot là số khả năng chuyển động của một cơ cấu (chuyển động
quay hoặc tịnh tiến). Để dịch chuyển được một vật thể trong không gian, cơ cấu chấp
hành của robot phải đạt được một số bậc tự do. Nói chung cơ hệ của robot là một cơ
cấu hở, do đó bậc tự do của nó có thể tính theo công thức:

Trong đó:

n – Số khâu động;
pi – Số khớp loại i (i = 1,2,. . .,5 : Số bậc tự do bị hạn chế).

Đối với các cơ cấu có các khâu được nối với nhau bằng khớp quay hoặc tịnh tiến
(khớp động loại 5) thì số bậc tự do bằng với số khâu động . Đối với cơ cấu hở, số bậc
tự do bằng tổng số bậc tự do của các khớp động. Để định vị và định hướng khâu chấp
hành cuối một cách tuỳ ý trong không gian 3 chiều robot cần có 6 bậc tự do, trong đó 3
bậc tự do để định vị và 3 bậc tự do để định hướng.
5


 Các thành phần của Robot:

Hình 2.5. Các thành phần của Robot
Một robot thường bao gồm các thành phần chính như: cánh tay robot, nguồn
động lực, dụng cụ gắn lên khâu chấp hành cuối, các cảm biến, bộ điều khiển, thiết bị
dạy học, máy tính ... các phần mềm lập trình cũng nên được coi là một thành phần của
hệ thống robot.
Nguồn động lực để tạo nên những chuyển động cơ bản của robot. Nguồn động
lực là các động cơ điện (một chiều hoặc động cơ bước), các hệ thống xy lanh khí nén,
thuỷ lực để tạo động lực cho tay máy hoạt động.Dụng cụ thao tác được gắn trên khâu
cuối của robot, dụng cụ của robot có thể có nhiều kiểu khác nhau như: dạng bàn tay để
nắm bắt đối tượng hoặc các công cụ làm việc như mỏ hàn, đá mài, đầu phun sơn, cơ
cấu hái, cắt trái cây, phun thuốc trừ sâu được ứng dụng trong nông nghiệp…
Các phần mềm để lập trình và các chương trình điều khiển robot được cài đặt
trên máy tính, dùng điều khiển robot thông qua bộ điều khiển (Controller).Bộ điều
khiển còn được gọi là mođun điều khiển (hay Unit, Driver), nó thường được kết nối

với máy tính. Một mođun điều khiển có thể còn có các cổng Vào – Ra (I/O port) để
6


làm việc với nhiều thiết bị khác nhau như các cảm biến giúp robot nhận biết trạng thái
của bản thân, xác định vị trí của đối tượng làm việc hoặc các dò tìm khác; điều khiển
các băng tải hoặc cơ cấu cấp phôi hoạt động phối hợp với robot … Các cảm biến
(sensor) được sử dụng phổ biến trên robot để nhận biết trạng thái của bản thân (cảm
biến nội tín hiệu) hoặc nhận biết đối tượng làm việc và môi trường chung quanh (cảm
biến ngoại tín hiệu), tạo ra các tín hiệu phản hồi về bộ điều khiển để điều chỉnh các
hoạt động của robot.
2.3. Các thành phần cơ bản của mô hình:
2.3.1. Arduino (Arduino Mega 2560):
Arduino Mega 2560 R3 là một board vi điều khiển dựa trên ATmega2560.
Board này có 54 chân I/O digital (14 chân PWM ), 16 chân analog , 4 UARTs (phần
cứng cổng tuần tự), sử dụng thạch anh 16 MHz, kết nối cổng USB, một Jack cắm
điện, chân ICSP, và một nút reset. Board có tất cả mọi thứ cần thiết để hỗ trợ vi điều
khiển. Chỉ cần kết nối Arduino Mega 2560 với một máy tính bằng cáp USB hoặc cấp
nguồn với một adapter AC sang DC hoặc pin để sử dụng. Arduino Mega 2560 tương
thích với hầu hết các board shield mở rộng được thiết kế cho Arduino Duemilanove
hoặc Diecimila hay Arduino Uno R3.

Thông số Arduino Mega2560:
-

Vi xử lý: ATmega2560

-

Hiệu thế hoạt động: 5 V

-

Hiệu thế nguồn vào: 7-12 V

-

Số chân digital: 54 (bao gồm 14
chân PWM)
7


-

Số chân analog: 16

-

Dòng điện trên mỗi chân: 40 mA

-

Dòng điện trên chân 3.3V :50 mA

Hình 2.6. Arduino Mega

2.3.2. Raspberry (Raspberry Pi 2 B+):
Board Raspberry Pi là một máy tính mini, kích thước nhỏ bằng thẻ ATM, phát
triển ở Anh bởi Raspberry Pi Foundation với mục đích thúc đẩy việc giảng dạy khoa
học máy tính cơ bản trong các trường học.

Các Raspberry Pi ban đầu được dựa trên hệ thống BCM2835 của Broadcom
trên một chip ( SoC ) , trong đó bao gồm một ARM1176JZF – S 700 MHz , GPU
VideoCore IV , và ban đầu được xuất xưởng với 256 MB RAM , sau đó nâng cấp ( mô
hình B và B + ) đến 512 MB , và hiện nay phiên bản Raspberry Pi 2 lên đến 1GB
RAM, hệ thống này có Secure Digital ( SD ) ( mô hình A và B ) hoặc MicroSD ( mô
hình A + và B +, Raspberry Pi 2 ) khe cắm cho thiết bị khởi động và lưu trữ liên tục .
Hiện tại, Board raspberry Pi hầu hết chạy hệ điều hành Linux, cùng với phiên
bản Raspberry Pi 2 ra mắt ngày 2/2/2015 thì chạy được hệ điều hành windows 10, và
đã ra mắt phiên bản mới nhất hiện nay Raspberry Pi 3 với nhiều tính năng nâng cấp rất
hữu ích vào ngày 29/02/2016 vừa qua.

8


Hình 2.7. Raspberry Pi 2 B+
Raspberry Pi 2 với bộ xử lý lõi tứ mới 900MHz và 1GB RAM. Đó là một sự cải
tiến khổng lồ, CPU giờ đây có hiệu suất gấp 6 lần so với Raspberry Pi 1.

 Thông số kỹ thuật Raspberry Pi 2 – Model B:
-Broadcom BCM2836 ARMv7 Quad Core Processor trợ Single Board
-CPU 900MHz
-1GB RAM
-40 chân GPIO mở rộng
-4 cổng USB
-Cổng ra Audio và cổng Composite video 4 cực
-01 cổng HDMI

9

-CSI – cổng camera kết nối Raspberry Pi Camera
-DSI – cổng hiển kết nối màn hình cảm ứng Raspberry Pi
-01 cổng Micro SD cho hệ điều hành
-Nguồn điện Micro USB

 Sơ đồ chân Raspberry Pi 2 B+ :

HÌnh 2.8. Sơ đồ chân Raspberry Pi 2 B+
10


2.3.3. Cảm biến siêu âm:
Cảm biến SRF05 là một loại cảm
biến khoảng cách dựa trên nguyên lý thu
phát siêu âm. Cảm biến gồm một bộ phát và
một bộ thu sóng siêu âm. Sóng siêu âm từ
đầu phát truyền đi trong không khí, gặp vật
cản (vật cần đo khoảng cách tới) sẽ phản xạ
ngược trở lại và được đầu thu ghi lại. Vận
tốc truyền âm thanh trong không khí là một
giá trị xác định trước, ít thay đổi. Do đó nếu

Hình 2.9. SRF-05

xác định được khoảng thời gian từ lúc phát sóng siêu âm tới lúc nó phản xạ về đầu thu
sẽ quy đổi được khoảng cách từ cảm biến tới vật thể. Cảm biến SRF05 cho khoảng
cách đo tối đa lên tới 3-4 mét.
SRF05 có thể thiết lập cách hoạt động thông qua các chân điều khiển MODE.
Nối hoặc không nối chân MODE xuống GND cho phép cảm biến được điều khiển
thông qua giao tiếp dùng 1 chân hay 2 chân IO.

Modun cảm biến SRF05 có hai chân TRIGGER và ECHO riêng biệt. Khi chân
MODE để trống (chân MODE có điện trở kéo lên VCC, khi để trống nó sẽ nhận mức
điện áp VCC) SRF05 sẽ sử dụng cả 2 chân chức năng TRIGGER và ECHO cho việc
điều khiển hoạt động của cảm biến.

11


Hình 2.10. Bảng trạng thái cấp xung cho mỗi chân của SRF-05
Từ hình vẽ mô tả trên, để điều khiển SRF05 ở MODE1 cần cấp cho chân
TRIGGER một xung điều khiển với độ rộng tối thiểu 10uS. Sau đó một khoảng thời
gian, đầu phát sóng siêu âm sẽ phát ra sóng siêu âm, vi xử lý tích hợp trên modun sẽ tự
xác định thời điểm phát sóng siêu âm và thu sóng siêu âm. Vi xử lý tích hợp này sẽ
đưa kết quả thu được ra chân ECHO. Độ rộng xung vuông tại chân ECHO tỉ lệ với
khoảng cách từ cảm biến tới vật thể.

2.3.4. Camera:
Tổng quát có hai loại Camera: Kiểu Camera
dùng đèn chân không và kiểu camera chỉ dùng
bán dẫn. Đặc biệt trong lĩnh vực này, camera
bán dẫn thường được dùng hơn camera đèn
chân không.Camera bán dẫn còn được gọi là
CCD camera, do đó nó dùng các thanh ghi
dịch đặc biệt gọi là thiết bị ghép (Charge

Hình 2.11. Camera
12


– coupled devices – CCDs). Các CCD này chuyển các tín hiệu ánh sáng từ bộ cảm

nhận ánh sáng bố trí ở phía trước camera thành các tín hiệu điện mà sau đó được mã
hóa thành tín hiệu TV. Loại camera chất lượng cao thì cho tín hiệu ít nhiễu và có độ
nhạy cao với ánh sáng. Camera sẽ có chức năng thu nhận hình ảnh đưa về máy tính
dưới dạng ảnh số, máy tính và phần mềm sẽ có nhiệm vụ xử lý và tách đối tượng là có
các màu sắc khác nhau hay nói cách khác sẽ là nhận những màu đã được lập trình sẵn.

Hiện nay có nhiều phương pháp xác định vị trí của đối tượng:
-Dùng hai camera: phương pháp này đạt độ chính xác cao và xử lý được đối
tượng di chuyển nhưng khó hiệu chỉnh và chi phí cao.
-Dùng một camera và một gương phẳng: phương pháp này dùng để xác định
đối tượng và camera đứng yên. Do đó không thể áp dụng cho robot hái cà chua được.
-Dùng một camera và một cảm biến siêu âm: phương pháp này có độ chính xác
cao, dễ xử lý, dễ hiệu chỉnh, nhưng chi phí khá cao.
2.3.5. Servo:
Động cơ servo là thiết bị được điều khiển bằng chu trình kín. Từ tín hiệu hồi
tiếp vận tốc/vị trí, hệ thống điều khiển số sẽ điều khiển họat động của một động cơ
servo. Với lý do nêu trên nên sensor đo vị trí hoặc tốc độ là các bộ phận cần thiết phải
tích hợp cho một động cơ servo. Đặc tính vận hành của một động cơ servo phụ thuộc
rất nhiều vào đặc tính từ và phương pháp điều khiển động cơ servo. Có 3 loại động cơ
servo được sử dụng hiện nay đó là động cơ servo AC dựa trên nền tảng động cơ AC
lồng sóoc; Động cơ servo DC dựa trên nền tảng động cơ DC; và động cơ servo AC
không chổi than dựa trên nền tảng động cơ không đồng bộ.

13


Động cơ Servo là một động cơ điện được thiết kế cho nhưng hệ thống điều
khiển có hồi tiếp vòng kín. Tín hiệu ra của động cơ được nối với mạch điều khiển. Khi
động cơ quay, vận tốc và vị trí sẽ được hồi tiếp về mạch điều khiển.
Ở đây, chúng em sử dụng động cơ Servo RC nên nói đôi chút về nó.

RC servo là thiết bị có gắn động cơ mini
và các hệ bánh răng giảm tốc, mục đích giúp
trục quay đến góc mong muốn mà vẫn giữ được
góc chính xác và không bị trôi lệch, ngoài ra RC
servo còn có khả năng chịu tải lớn hơn rất nhiều
lần so với trọng lượng của nó. RC servo thường
được ứng dụng trong robotic, đồ chơi mô hình
RC (máy bay, xe, thuyền, …)
Hình 2.12. Servo RC MG996R

Hoạt động của RC servo dựa trên nguyên lý nhận xung PWM và cho ra góc
quay. RC servo chỉ có thể xoay ở góc cố định có nghĩa là không thể xoay quanh trục
như những loại động cơ bình thường. Tùy loại RC servo mà góc quay hoạt động được
900 hay 1800, đa phần thì 900.

14


Hình 2.13. Bảng trạng thái cấp chiều quay Servo qua xung PWM
Nhìn hình trên ta thấy chu kỳ của PWM là 20ms (50 Hz), thời gian mức cao sẽ
quyết định góc quay của RC servo dao động từ 1ms -> 2ms <=> 0 -> 900.

2.4. Lý thuyết xử lý ảnh :
Con người thu thập thông tin qua các giác quan, trong đó thị giác có vai trò
quan trọng nhất. Trong những năm trở lại đây, cùng với sự phát triển của phần cứng
máy tính, xử lý ảnh và đồ họa đã phát triển mạnh mẽ và đóng nhiều vai trò trong cuộc
sống.
Quá trình xử lý ảnh được xem là quá trình xử lý đầu vào nhằm cho ra những kết
quả mong muốn. Quá trình đầu ra của xử lý ảnh có thể là ảnh “tốt hơn” hay một kết

luận.

15


2.4.1. Hệ thống xử lý ảnh:

Hình 2.14. Sơ đồ hệ thống xử lý ảnh
Qua sơ đồ, ta có thể thấy được rằng trong một chu trình, xử lý ảnh là công việc
thu nhận ảnh của đối tượng làm việc, tiếp đó chuyển hình ảnh thành dạng số (số hóa)
và tiến hành phân tích ảnh.
Tùy theo mục đích đưc ra mà quá trình phân tích đưa ra những kết quả khác
nhau, và xuất thông tin của đối tượng ra.

2.4.2. Thu nhận ảnh và số hóa:
Việc thu nhận ảnh có thể thông qua Camera. Các Camera có thể hoặc là tương
tự (loại camera ống kiểu CCIR) hoặc là số (loại camera kiểu CCD). Ảnh cũng có thể
được thu qua các thiết bị khác như máy quét… Nếu ảnh nhận được là tương tự nó phải
được số hóa nhờ quá trình lấy mẫu và lượng tử hóa trước khi phân tích, xử lý hay lưu
trữ ảnh.

16