Nghiên cứu, chế tạo hệ thống máy scan 3D ứng dụng trí tuệ nhân tạo

NGHIÊN CỨU, CHẾ TẠO HỆ THỐNG MÁY SCAN 3D  
ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO  
Nguyễn Tuấn V  
Viện Kỹ thuật HUTECH, Trường Đại học Công nghệ TP.Hồ Chí Minh  
GVHD: ThS. Phạm Quốc Phương  
TÓM TẮT  
Đề tài nghiên cứu và chế tạo hệ thống máy quét 3D ứng dụng trí tuệ nhân tạo được ứng dụng rộng  
rãi trong các ngành sản xuất, trong lĩnh vực y tế và đặc biệt nổi bật là thiết kế ngược, đo kiểm sản  
phẩm và ứng dụng trong ngành khuôn mẫu. Hệ thống quét 3D gồm có những bộ phận sau: cảm  
biến hồng ngoại Sharp GP2Y0A51SK0F, thanh trượt, bàn xoay, 2 động cơ bước để di chuyển cảm  
biến trên thanh trượt và di chuyển bàn xoay, đế hỗ trợ bàn xoay. Hệ thống sau khi được tính toán,  
thiết kế, chế tạo đã được lắp ráp và hoạt động tốt.  
2 GIỚI THIỆU  
Quét 3D là kỹ thuật thu thập số liệu hiện trường dưới dạng số sử dụng ánh sáng Laser quét qua bề  
mặt đối tượng để ghi nhận kích thước và mối quan hệ không gian giữa các đối tượng với nhau. Các  
máy quét 3D sau khi hoàn tất một chu trình thu số liệu sẽ tạo thành các đám mây điểm (Point  
Cloud), thể hiện một cách đầy đủ và hoàn chỉnh nhất hình ảnh của các đối tượng thực tế có thể từ  
một vài trăm mét đến vài kilomet, số liệu điểm thu được có độ chính xác dưới 5mm với tốc độ ghi  
nhận số liệu từ vài chục nghìn đến một triệu điểm mỗi giây. Tốc độ quét phụ thuộc vào yêu cầu về  
mật độ điểm quét của mỗi ứng dụng. Khi các đối tượng trong thực tiễn có kích thước lớn hơn một  
lần quét, chúng ta phải sử dụng nhiều trạm máy ở các góc độ khác nhau, sau đó kết nối các trạm  
máy này lại với nhau để tạo thành đám mây điểm hoàn chỉnh. Ngay khi hình thành được đám mây  
điểm 3D, số liệu đã sẵn sàng ứng dụng được, có thể tiến hành đo đạc trực tiếp, xuất sang bất kỳ  
phần mềm CAD phổ biến nào, xây dựng mô hình 3 chiều, chuyển đổi sang các chương trình BIM  
để tổng hợp các bản vẽ 2D, bản vẽ kích thước hay các mô hình 3D hoàn chỉnh (Solid 3D).  
2 THIẾT KẾ NGUYÊN LÝ HOẠT ĐỘNG CỦA HỆ THỐNG  
2.1 Cảm biến: Sharp GP2Y0A51SK0F  
Ở đề tài nghiên cứu khoa học này sử dụng cảm biến hồng ngoại Sharp IR. Một cảm biến hồng  
ngoại bình thường chỉ có thể cho biết nếu một vật thể bị dội ngược lại ánh sáng hồng ngoại. Cảm  
biến Sharp IR có một máy dò đặc biệt không chỉ xác định nếu có ánh sáng, mà còn có thể đo được  
khoảng cách của một vật thể và trả về giá trị tương tự của khoảng cách. Máy dò trong cảm biến  
Sharp IR tương tự như cảm biến hình ảnh được tìm thấy trong máy ảnh kỹ thuật số do máy dò và  
đèn LED hồng ngoại có khoảng cách và hướng cố định so với nhau, nên khoảng cách của một vật  
sẽ ảnh hưởng đến góc mà ánh sáng chiều vào máy dò, có thể tính được góc của ánh sáng và từ  
góc đó rút ra khoảng cách đến vật thể khoảng cách và hướng cố định so với nhau, nên khoảng  
172  
cách của một vật sẽ ảnh hưởng đến góc mà ánh sáng chiều vào máy dò, có thể tính được góc của  
ánh sáng và từ góc đó rút ra khoảng cách đến vật thể.  
Hình 1. Cảm biến Sharp GP2Y0A51SK0F  
Đầu ra analog tương ứng với khoảng cách dựa theo đường cong sau:  
Hình 2. Đường cong thể hiện sự phụ thuộc của đầu ra analog với khoảng cách tương ứng  
Phạm vi tối ưu: 2-15 cm.  
173  
Nhờ phương pháp đo đạc tam giác, những yếu tố như độ phức tạp của sự phản xạ của vật thể,  
nhiệt độ môi trường và thời gian thực hiện không ảnh hưởng đến việc phát hiện khoảng cách của  
cảm biến.  
2.2 Sơ đồ khối của hệ thống  
Hình 2. Sơ đồ khối của hệ thống  
174  
3 KẾT QUẢ THI CÔNG SẢN PHẨM: GIA CÔNG, LẮP RÁP, LẬP TRÌNH  
Kết quả gia công chế tạo là sản phẩm thực tế như thể hiện trong Hình 3.  
Hình 3. Hình ảnh thực tế của hệ thống hoàn chỉnh (ví dụ minh hoạ)  
Bo mạch điều khiển động cơ bước DRV8825:  
Hình 4. Hình ảnh bo điều khiển động cơ bước  
175  
Phần mềm:  
Front end panel (LabView)  
Kết quả:  
5 KẾT LUẬN  
Đề tài này thực hiện việc tính toán, thiết kế và chế tạo hệ thống quét 3D sử dụng trí tuệ nhân tạo.  
Cảm biến Sharp IR nằm trên 1 trục đứng di động đóng vai trò làm máy quét cùng với bàn xoay được  
vận hành bằng 2 động cơ bước. Hệ thống sau khi được chế tạo và lắp rắp đã hoạt động đúng yêu  
cầu thiết kế. Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo sẽ làm cho máy móc có thể tự điều chỉnh chương trình,  
đảm bảo mọi chi tiết được sản xuất ra đúng như thiết kế.  
TÀI LIỆU THAM KHẢO  
[1]  
Andrés G. Marrugo, Jesús Pineda, Lenny A. Romero, Raúl Vargas and Jaime Meneses:  
Fourier Transform Profilometry in LabVIEW, http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.78548  
176  
[2]  
Chao Zuo, Shijie Feng, Lei Huang,Tianyang, TaoWei, YinQian, Chen: Phase shifting algorithms  
for fringe projection profilometry: A review,  
[3]  
[4]  
D. Florini, A. Mucci, C. Rosi: NI Labview based 3D scanner  
Hu Q, Huang PS, Fu Q, Chiang F-P. Calibration of a three-dimensional shape measurement  
system. Optical Engineering. 2003;42(2):487-493  
[5]  
[6]  
Zappa E, Busca G. Static and dynamic features of Fourier transform profilometry: A review.  
Optics and Lasers in Engineering. 2012;50(8):1140-1151  
Zhang S.Handbook of 3DMachine Vision: OpticalMetrology and Imaging. CRC Press; 2013.  
pp.1  
177  
pdf 6 trang yennguyen 65000 Free
Bạn đang xem tài liệu "Nghiên cứu, chế tạo hệ thống máy scan 3D ứng dụng trí tuệ nhân tạo", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên

File đính kèm:

  • pdfnghien_cuu_che_tao_he_thong_may_scan_3d_ung_dung_tri_tue_nha.pdf