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

172 
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 
173 
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. 
174 
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 
175 
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 
176 
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,  
177 
[2] Chao Zuo, Shijie Feng, Lei Huang,Tianyang, TaoWei, YinQian, Chen: Phase shifting algorithms 
for fringe projection profilometry: A review, 
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0143816618302203?via%3Dihub 
[3] D. Florini, A. Mucci, C. Rosi: NI Labview based 3D scanner 
[4] 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] Zappa E, Busca G. Static and dynamic features of Fourier transform profilometry: A review. 
Optics and Lasers in Engineering. 2012;50(8):1140-1151 
[6] Zhang S.Handbook of 3DMachine Vision: OpticalMetrology and Imaging. CRC Press; 2013. 
pp.1