Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 111,200,642
Nghiên cứu chế tạo xe robot tự động dò theo đường hàn kim loại sử dụng công nghệ xử lý ảnh - Robot car using image processing technology for tracking weld seams
Chủ nhiệm:
TS. Nguyễn Kim Ánh
; Thành viên:
Huỳnh Nil Giang
Số:
T2020-02-01 MSF ;
Năm hoàn thành:
2021; Đề tài cấp cơ sở;
Lĩnh vực:
Khoa học công nghệ
Đề tài này tập trung trong việc nghiên cứu, thiết kế, chế tạo và thử nghiệm xe robot có khả năng: bám trên bề mặt thép và tự động di chuyển theo đường hàn kim loại ứng dụng công nghệ xử lý ảnh. Tất cả các cơ sở lý thuyết, tính toán, thiết kế, mô phỏng, chế tạo và thử nghiệm cho thấy đề tài đã hoàn thành được các mục tiêu đặt ra. Trong đề tài này, thư viện OpenCV của Python được khai thác và tích hợp vào bộ điều khiển của robot để cho phép phát hiện đường hàn liên tục theo thời gian thực dựa trên các hình ảnh ghi được. Các công việc chính được đề cập trong nghiên cứu này để giúp robot di chuyển chính xác bao gồm: xử lý trước hình ảnh, loại bỏ nhiễu, phát hiện cạnh và làm mịn các đường cong mối hàn. Sau khi phân tích tốc độ xử lý và ảnh hưởng giữa một số toán tử dò cạnh trong xử lý ảnh mối hàn trên cơ sở thực nghiệm nhiều lần, nhóm nghiên cứu đã chọn toán tử Canny để phát hiện cạnh hình ảnh liên tục. Kết quả thử nghiệm cho thấy robot di chuyển bám ổn định theo đường hàn với nhiều bán kính cong khác nhau trong môi trường ánh sáng tự nhiên. Để hạn chế nhiễu khi robot di chuyển trong điều kiện thiếu ánh sáng, nghiên cứu đã thay đổi thụ động các thông số ngưỡng minVal và maxVal khi ánh sáng thay đổi. Ngoài ra, việc đề xuất ứng dụng giao thức cửa sổ trượt vào thuật toán xử lý ảnh để định vị các điểm ảnh màu trắng dọc theo khung hình ảnh và để bắt tọa độ điểm ảnh sau khi phát hiện cạnh của đường hàn. Quá trình trích xuất đường bao được trình bày ở đây là một đường cong liên kết toàn bộ các điểm ảnh liên tục (dọc theo đường biên) mà có cùng màu sắc hoặc giá trị cường độ. Kết quả của của việc áp dụng giao thức cửa sổ trượt cho thấy ảnh đen trắng, trong đó màu trắng được cho là đường hàn được tái tạo lại bằng thuật toán mà tất cả các nhiễu hầu như được loại bỏ. Cuối cùng, phương pháp hồi quy đa thức bậc hai cũng được sử dụng để làm nhẵn đường cong của mối hàn, giúp cho việc tính toán góc trở nên chính xác hơn.
Đề tài này tập trung trong việc nghiên cứu, thiết kế, chế tạo và thử nghiệm xe robot có khả năng: bám trên bề mặt thép và tự động di chuyển theo đường hàn kim loại ứng dụng công nghệ xử lý ảnh. Tất cả các cơ sở lý thuyết, tính toán, thiết kế, mô phỏng, chế tạo và thử nghiệm cho thấy đề tài đã hoàn thành được các mục tiêu đặt ra. Trong đề tài này, thư viện OpenCV của Python được khai thác và tích hợp vào bộ điều khiển của robot để cho phép phát hiện đường hàn liên tục theo thời gian thực dựa trên các hình ảnh ghi được. Các công việc chính được đề cập trong nghiên cứu này để giúp robot di chuyển chính xác bao gồm: xử lý trước hình ảnh, loại bỏ nhiễu, phát hiện cạnh và làm mịn các đường cong mối hàn. Sau khi phân tích tốc độ xử lý và ảnh hưởng giữa một số toán tử dò cạnh trong xử lý ảnh mối hàn trên cơ sở thực nghiệm nhiều lần, nhóm nghiên cứu đã chọn toán tử Canny để phát hiện cạnh hình ảnh liên tục. Kết quả thử nghiệm cho thấy robot di chuyển bám ổn định theo đường hàn với nhiều bán kính cong khác nhau trong môi trường ánh sáng tự nhiên. Để hạn chế nhiễu khi robot di chuyển trong điều kiện thiếu ánh sáng, nghiên cứu đã thay đổi thụ động các thông số ngưỡng minVal và maxVal khi ánh sáng thay đổi. Ngoài ra, việc đề xuất ứng dụng giao thức cửa sổ trượt vào thuật toán xử lý ảnh để định vị các điểm ảnh màu trắng dọc theo khung hình ảnh và để bắt tọa độ điểm ảnh sau khi phát hiện cạnh của đường hàn. Quá trình trích xuất đường bao được trình bày ở đây là một đường cong liên kết toàn bộ các điểm ảnh liên tục (dọc theo đường biên) mà có cùng màu sắc hoặc giá trị cường độ. Kết quả của của việc áp dụng giao thức cửa sổ trượt cho thấy ảnh đen trắng, trong đó màu trắng được cho là đường hàn được tái tạo lại bằng thuật toán mà tất cả các nhiễu hầu như được loại bỏ. Cuối cùng, phương pháp hồi quy đa thức bậc hai cũng được sử dụng để làm nhẵn đường cong của mối hàn, giúp cho việc tính toán góc trở nên chính xác hơn.
Đề tài có khả năng hỗ trợ công việc kiểm tra chất lượng mối hàn, kiểm tra tình trạng của các thiết bị được chế tạo từ vật liệu sắt thép ở các cơ sở đóng tàu biển, cơ sở chế tạo các cấu kiện về trụ, bồn, bể, dầm,… có kích thước lớn hoặc các nhà máy công nghiệp nơi mà con người khó tiếp cận.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn