Luận văn điều khiển cánh tay robot 6 DOF kết hợp xử lý ảnh gắp phân loại vật thể HCMUTE

Nghiên cứu giải pháp điều khiển cánh tay robot 6 DOF kết hợp công nghệ xử lý ảnh để nhận diện, gắp và tự động phân loại các loại vật thể một cách chính xác.

• Tác giả: Lê Hồng Quân
• Người hướng dẫn: ThS. Lê Hoàng Lâm
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ kỹ thuật điện, điện tử
• Đề tài: Điều khiển cánh tay robot 6 DOF kết hợp xử lý ảnh để gắp và phân loại vật thể
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2026
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan điều khiển cánh tay robot 6 dof kết hợp xử lý ảnh

Hệ thống điều khiển cánh tay robot 6 dof kết hợp xử lý ảnh tạo ra bước đột phá trong tự động hóa công nghiệp. Cánh tay robot 6 bậc tự do sở hữu tính linh hoạt cơ học vượt trội. Khớp xoay đa hướng cho phép cơ cấu chấp hành tiếp cận mọi tọa độ trong không gian làm việc ba chiều. Thị giác máy tính đóng vai trò làm mắt thần cho robot. Công nghệ này thu nhận dữ liệu hình ảnh thời gian thực từ camera công nghiệp. Phần mềm chuyên dụng nhận diện quy cách, màu sắc, vị trí và góc xoay của từng phôi vật thể. Tọa độ mục tiêu được truyền trực tiếp đến bộ điều khiển chuyển động. Robot tự động tính toán động học nghịch để dịch chuyển tay gắp chuẩn xác. Giải pháp này thay thế các cơ cấu cấp phôi định vị cơ khí tốn kém. Dây chuyền sản xuất đạt tốc độ chu kỳ cao và độ tin cậy tuyệt đối. Sự kết hợp giữa xử lý ảnh thông minh và điều khiển cơ điện tử mở ra khả năng vận hành tự chủ hoàn toàn. Năng suất lao động tăng trưởng mạnh mẽ trên các dây chuyền lắp ráp hiện đại.

1.1. Cấu trúc cơ khí cánh tay robot 6 bậc tự do

Cánh tay robot 6 bậc tự do gồm sáu khớp nối quay độc lập. Mỗi khớp trang bị động cơ servo AC kết hợp bộ mã hóa encoder độ phân giải cao. Khung thân chế tạo từ hợp kim nhôm chịu lực cao nhằm giảm mô-men quán tính. Bộ truyền động sử dụng hộp giảm tốc hành tinh hoặc hộp giảm tốc sóng harmonic. Cơ cấu này triệt tiêu độ rơ cơ khí và đảm bảo độ lặp lại vị trí dưới mức milimet. Cấu trúc chuỗi động học hở mang lại phạm vi chuyển động không gian linh hoạt. Khâu cuối tích hợp giác hút chân không hoặc kẹp cơ khí tùy theo hình dạng phôi tải. Robot vận hành bền bỉ trong môi trường công nghiệp khắc nghiệt.

1.2. Vai trò hệ thống thị giác máy tính công nghiệp

Thị giác máy tính đóng vai trò cảm biến định vị không gian thông minh. Hệ thống bao gồm camera kỹ thuật số độ phân giải cao, ống kính tiêu cự cố định và nguồn sáng chuyên dụng. Ánh sáng LED dạng vòng hoặc thanh cung cấp độ tương phản tối ưu cho phôi liệu. Phần mềm thị giác xử lý ảnh số qua các bước tiền xử lý, phân ngưỡng và lọc nhiễu. Thuật toán trích xuất đặc trưng giúp nhận diện chính xác hình thái biên dạng sản phẩm. Hệ thống tự động trích xuất tọa độ mặt phẳng X, Y và góc nghiêng R của vật thể. Dữ liệu này trở thành biến đầu vào trực tiếp cho quỹ đạo chuyển động robot.

II. Thách thức điều khiển cánh tay robot 6 dof phân loại vật thể

Quá trình phân loại sản phẩm trên băng chuyền động đối mặt nhiều rào cản kỹ thuật phức tạp. Vật thể xuất hiện ngẫu nhiên với định hướng và vị trí sai lệch liên tục. Sự biến thiên ánh sáng môi trường gây nhiễu nghiêm trọng cho thuật toán thị giác máy tính. Hiện tượng lóa sáng hoặc bóng đổ làm sai lệch tọa độ trích xuất biên dạng. Việc truyền nhận dữ liệu giữa camera và bộ điều khiển trung tâm dễ phát sinh độ trễ tín hiệu. Độ trễ tính toán động học nghịch làm gián đoạn quỹ đạo bám bắt vật thể. Động cơ servo chịu tải thay đổi liên tục gây rung lắc cơ khí ở tốc độ cao. Sai số tích lũy tại các khớp quay làm giảm độ chính xác định vị gắp nhả. Nếu không có thuật toán bù sai số, tỷ lệ gắp trượt vật thể sẽ tăng cao. Ngoài ra, việc phối hợp đồng bộ giữa PLC, bộ điều khiển chuyển động và camera đòi hỏi giao thức mạng công nghiệp thời gian thực khắt khe. Mọi xung đột truyền thông đều gây tắc nghẽn toàn bộ dây chuyền sản xuất.

2.1. Biến thiên quang học và độ trễ nhận diện ảnh

Môi trường nhà xưởng luôn chịu ảnh hưởng từ ánh sáng ngoại vi không ổn định. Bụi bẩn bám dính trên ống kính quang học làm suy giảm chất lượng thu nhận ảnh. Sự thay đổi độ chói khiến ngưỡng nhị phân hóa bị sai lệch cục bộ. Thuật toán đối sánh mẫu tốn nhiều thời gian xử lý khi phôi bị biến dạng góc nhìn. Thời gian chu kỳ chụp và xử lý ảnh kéo dài làm mất tính thời gian thực. Băng chuyền chuyển động nhanh đòi hỏi camera chụp tốc độ cao với màn trập toàn cục global shutter. Nếu tín hiệu kích hoạt trễ micro giây, tọa độ vật thể sẽ sai lệch khỏi tầm với tay gắp.

2.2. Sai số động học và xung đột quỹ đạo chuyển động

Tính toán động học nghịch cho robot 6 bậc tự do chứa nhiều nghiệm toán học phức tạp. Hiện tượng điểm kỳ dị xuất hiện khi các trục khớp xoay thẳng hàng nhau. Tại điểm kỳ dị, vận tốc khớp tiến tới vô hạn gây quá tải cơ cấu chấp hành. Động cơ servo có thể rung giật dữ dội và ngắt tải bảo vệ khẩn cấp. Quá trình gia tốc nhanh tạo ra quán tính lớn lên hệ thống truyền động cơ khí. Tác động ngoại lực làm giảm tuổi thọ hộp giảm tốc và gây sai số vị trí điểm cuối. Việc thiếu thuật toán làm mượt quỹ đạo nội suy dẫn đến va chạm cơ học nguy hiểm.

III. Giải pháp điều khiển cánh tay robot 6 dof kết hợp xử lý ảnh

Giải pháp tích hợp toàn diện kết hợp phần cứng công nghiệp mạnh mẽ và thuật toán phần mềm chuyên sâu. Hệ thống sử dụng bộ điều khiển PLC Mitsubishi dòng Q kết hợp module điều khiển chuyển động chuyên dụng MT Developer. Phần mềm Cognex VisionPro đảm nhiệm toàn bộ khâu xử lý thị giác thông minh. Thuật toán phân đoạn ảnh hình thái học bóc tách nhanh vật thể khỏi nền băng tải. Hệ thống hiệu chuẩn tọa độ chuyển đổi chính xác điểm ảnh pixel sang tọa độ milimet không gian thực. Dữ liệu vị trí truyền qua mạng truyền thông công nghiệp Ethernet tốc độ cao về CPU điều khiển. Thuật toán nội suy đường cong S-curve làm mịn quỹ đạo di chuyển của các trục servo. Bộ điều khiển động học nghịch tối ưu hóa đường đi nhằm tránh các điểm kỳ dị cơ học. Tay gắp khí nén tác động nhanh bắt kịp tốc độ di chuyển liên tục của băng tải. Giao diện HMI GT Designer cung cấp khả năng giám sát trực quan và can thiệp tham số tức thì.

3.1. Kỹ thuật hiệu chuẩn tọa độ camera và robot

Hiệu chuẩn tọa độ chuyển đổi ma trận không gian giữa hệ quang học và hệ cơ khí. Phương pháp sử dụng bàn cờ hiệu chuẩn với các điểm mốc chuẩn xác định trước. Camera chụp lưới điểm để tính toán ma trận xoay và vector tịnh tiến 2D sang 3D. Thuật toán bù biến dạng quang học ống kính triệt tiêu hiện tượng méo góc méo rìa ảnh. Quá trình hiệu chuẩn giúp robot hiểu chính xác vị trí vật thể theo hệ tọa độ gốc máy. Sai số định vị sau hiệu chuẩn đạt dưới 0.1 milimet trên toàn mặt phẳng băng tải. Tọa độ chính xác hỗ trợ tay gắp thực hiện tiếp cận mục tiêu mượt mà không va đập.

3.2. Thuật toán lập quỹ đạo và đồng bộ hóa servo

Module chuyển động tính toán nội suy đa trục đồng thời theo hàm gia tốc bậc ba. Thuật toán bám bắt vật thể conveyor tracking đồng bộ tốc độ robot với vận tốc băng chuyền. Tín hiệu xung từ encoder băng tải đưa về module chuyển động theo thời gian thực. Robot di chuyển song song cùng vật thể trong suốt chu kỳ gắp và thả sản phẩm. Các vòng điều khiển kín PID vị trí, vận tốc và dòng điện triệt tiêu hoàn toàn sai lệch bám. Tay gắp kích hoạt đóng ngắt chính xác tại thời điểm tiếp xúc tối ưu. Quá trình phân loại theo nhóm vật phẩm diễn ra nhịp nhàng và liên tục.

IV. Ứng dụng điều khiển cánh tay robot 6 dof phân loại vật thể

Mô hình cánh tay robot 6 dof kết hợp xử lý ảnh mang lại hiệu quả vượt trội trong thực tiễn công nghiệp. Hệ thống tự động hóa hoàn toàn quy trình phân loại vật thể với tốc độ ổn định và độ tin cậy cao. Các doanh nghiệp giảm thiểu phụ thuộc vào nhân công thủ công tại các vị trí lao động đơn điệu. Năng suất sản xuất tăng trưởng gấp ba lần so với dây chuyền bán tự động truyền thống. Giải pháp ứng dụng phổ biến trong ngành sản xuất linh kiện điện tử chính xác, bao bì dược phẩm và chế biến thực phẩm. Tỷ lệ phân loại nhầm lẫn giảm xuống mức tiệm cận bằng không. Khả năng tái lập trình linh hoạt cho phép hệ thống nhanh chóng thích ứng với các mẫu mã sản phẩm mới. Doanh nghiệp dễ dàng nâng cấp dây chuyền chỉ bằng cách điều chỉnh phần mềm thị giác và nạp công thức sản xuất. Công nghệ đóng vai trò trụ cột trong việc hiện thực hóa mô hình nhà máy thông minh Smart Factory theo định hướng công nghiệp 4.0.

4.1. Lợi ích kinh tế và tối ưu hóa vận hành nhà máy

Việc triển khai hệ thống giúp doanh nghiệp thu hồi vốn đầu tư nhanh chóng trong vòng hai năm. Chi phí bảo dưỡng giảm thiểu nhờ cơ cấu truyền động servo AC bền bỉ và cơ chế bảo vệ quá tải. Tỷ lệ phế phẩm trong khâu đóng gói và phân loại giảm đáng kể nhờ độ chuẩn xác cao. Môi trường làm việc an toàn hơn khi robot thay thế con người xử lý các tác vụ lặp lại nặng nhọc. Dữ liệu phân loại được lưu trữ lên hệ thống máy chủ để phục vụ công tác thống kê quản lý chất lượng. Doanh nghiệp dễ dàng hoạch định chuỗi cung ứng dựa trên dữ liệu vận hành thời gian thực.

4.2. Khả năng mở rộng công nghệ trong tương lai

Hệ thống mở ra tiềm năng tích hợp trí tuệ nhân tạo học sâu deep learning trong tương lai. Mạng nơ-ron tích chập giúp nhận diện các sản phẩm có hình dáng phi hình học hoặc xếp chồng phức tạp. Cảm biến lực gắn đầu tay gắp hỗ trợ phân loại các chi tiết dễ biến dạng hoặc giòn vỡ. Khả năng kết nối giao thức điện toán đám mây cho phép giám sát tình trạng thiết bị từ xa. Bảo trì dự đoán dựa trên dữ liệu nhiệt độ và độ rung khớp servo ngăn ngừa sự cố bất ngờ. Nền tảng công nghệ này tiếp tục là hướng đi chiến lược của nền sản xuất thông minh toàn cầu.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF EDUCATION TRAINING HO CHI MINH UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND ENGINEERING FACULTY OF ADVANCED EDUCATION ******** GRADUATION THESIS TOPIC CONTROL OF A 6-DOF ROBOTIC ARM COMBINED WITH IMAGE PROCESSING FOR PICKING AND SORTING OBJECTS INSTRUCTOR: M. Le Hoang Lam STUDENT: Le Hong Quan Student ID: 21142049 STUDENT: Nguyen Tuan Minh Student ID: 21142470 MAJOR: Electrical and Electronic Engineering Technology MODE OF STUDY: Full-Time SEMESTER II 2025 - 2026 Ho Chi Minh City, January 2026 ACKNOWLEDMENTS Completing this graduation project would not have been possible without the support of many organizations and individuals. We are truly grateful for the encouragement and guidance received throughout this journey. We owe a special debt of gratitude to the faculty at Ho Chi Minh City University of Technology and Engineering (HCMUTE).

The curriculum and skills we gained during our years here provided the solid groundwork needed to undertake this research. Most importantly, we want to extend our deepest thanks to our supervisor, M. Le Hoang Lam. During the execution of the topic “Design and control of a 6-axis robot arm for picking and sorting applications,” his mentorship was a constant source of motivation.

He provided not only technical direction but also the support needed to navigate difficulties. His feedback was vital to the success of this project. Finally, while we have put our best effort into this thesis, limited practical experience means there may still be errors. We genuinely welcome any comments or suggestions from the committee and teachers to help us improve for our future careers.

Sincerely thanks ABSTRACT We have developed an advanced intelligent scanning and grasping system utilizing the versatile functionality of a 6-axis Mitsubishi industrial robot. This solution is the result of an intricate integration of cutting-edge computer vision technologies and robust motion control systems. The perception layer of the system is powered by Cognex VisionPro QuickBuild, which operates as its "eyes," executing complex object recognition tasks to locate and identify target workpieces in the workspace. Once identified, the software determines precise spatial coordinates and seamlessly transmits this data to the robot controller, creating an efficient link between visual detection and physical execution.

The control system employs a dual-software configuration to ensure optimal performance and reliability. GX Works2 is used to manage core sequence logic, overseeing peripheral synchronization and adherence to safety protocols. Meanwhile, MT Developer2 is tasked with designing precise motion trajectories for the robot, enabling smooth, highly optimized movements that minimize cycle times. Additionally, a customized Human-Machine Interface (HMI) created using GT Designer3 serves as a central command hub.

This tailored interface provides operators with real-time monitoring and the ability to adjust parameters dynamically as needed. Comprehensive testing has demonstrated that this seamless integration of high-speed vision technology with precise motion control significantly boosts the system's overall efficiency. The synergy between the Cognex vision platform and the Mitsubishi motion architecture delivers exceptional positioning accuracy and enhanced throughput, establishing this solution as highly effective for complex automated sorting and material handling tasks. TABLE OF CONTENTS MISSION OF GRADUATION THESIS .2 GRADUATION THESIS TIMELINE .3 PRE-DEFENSE EVALUATION SHEET .1 INSTRUCTOR’S EVALUATION SHEET.2 TABLE OF FIGURES .6 LIST OF TABLES .10 LIST OF ABBREVIATIONS .3 Classifying the load group .2 CHAPTER II: THEORETICAL BASIS .1 Overview of PLC .1 General Introduction to PLC.2 Features of PLCs .1 Overview of Servo Motors.2 Classification of Servo motors .3 Features of Servo Motors .1 Concept and Operating Principle of Encoders .4 Servo Motor Driver .5 SSCNET III NETWORK .6 SFC Programming Language .1 Forward Kinematic Theory .2 Inverse Kinematic Theory .3 Theory of Robotic Arm Orientation.8 Vison Pro Quick build .26 CHAPTER III: SYSTEM DESIGN AND CONSTRUCTION .2 Hardware Design and Layout .1 Design of the End Effector .4 Hardware Device Selection .2 Central Control Unit.3 Motor and Encoder Unit .4 Motor Control Unit .5 Power Supply Unit .2 Interface Design Results .54 CHAPTER 4: KINEMATICS COMPUTATION AND CONTROL ALGORITHM .1 Forward Kinematics Calculation.2 Inverse Kinematics Calculation .4 Transformation and Rotation Estimation for Visual-to-Robot Coordinate Alignment .4 The test conditions .80 CHAPTER V: SYSTEM SIMULATION AND VALIDATION .1 Forward Kinematic Verification.2 Inverse kinematic verification .88 CHAPTER VI: RESULTS AND EVALUATION .2 Picking stage Results.95 CHAPTER VII: CONCLUSION AND PROPOSED DEVELOPMENT DIRECTION.2 Limitations of the Project .108 TABLE OF FIGURES Figure 2.1 Popular PLC series Figure 2.2 Block diagram of PLC Figure 2.3 Servo motors Figure 2.4 Types of encoders Figure 2.5 Structure of Encoder Figure 2.6 Mitsubishi’s Drivers Figure 2.7 Transmit data of SSCNET III network Figure 2.8 Cable system of SSCNET III Figure 2.9 Distance between devices of SSCNET III network Figure 2.10 Function call architecture in SFC programming Figure 2.11 Structure of the SFC motion control model Figure 2.12 Motion SFC chart symbols Figure 2.13 Transformation from frame {i−1} to frame {i} Figure 2.14 VisionPro QuickBuild Figure 3.1 Hardware layout diagram Figure 3.2 Real robot model Figure 3.3 End effector of the robot Figure 3.4 Hardware Block Diagram of the System Figure 3.5 Robot arm Mitsubishi RV-2SD-S11 Figure 3.6 The general system wiring diagram Figure 3.7 The 220V power circuit diagram Figure 3.8 The control circuit diagram Figure 3.9 Electrical Cabinet Figure 3.10 Control cabinet in the unfinished wiring stage Figure 3.11 Robot installation process onto the working area Figure 3.12 Mechanical System and Workspace After Completion Figure 3.13 Completed Electrical Cabinet Figure 3.14 Thesis Introduction Interface Figure 3.15 Some features of interface Figure 3.16 JOG screen Figure 3.17 Error interface Figure 3.18 ABS screen Figure 3.19 Kinematic screen Figure 3.20 Py screen Figure 3.21 Object monitoring dashboard Figure 4.1 Coordinate Frame Assignment at Robot Joints Figure 4.2 Assigning coordinate frames for position based inverse kinematics Figure 4.3 Workspace on Oxy plane Figure 4.4 Workspace on Oxyz plane Figure 4.5 The working space in real model Figure 5.1 Forward kinematic verification model Figure 5.2 Parameters of RV-2SD-S11 robot Figure 5.3 Simulation on MATLAB/Simulink with case 1 Figure 5.4 The physical appearance of the robot and its MATLAB simulation for case 1 Figure 5.5 Simulation on MATLAB/Simulink with case 2 Figure 5.6 The physical appearance of the robot and its MATLAB simulation for case 2 Figure 5.7 Simulation on MATLAB/Simulink with case 3 Figure 5.8 The physical appearance of the robot and its MATLAB simulation for case 3 Figure 5.9 Simulink model in MATLAB for kinematic validation Figure 5.10 Robot configuration under inverse kinematics in MATLAB a) Case 1; b) Case 2; c) Case 3; d) Case 4; e) Case 5; f) Case 6; g) Case 7; h) Case 8.11 Actual image during inverse kinematics verification Figure 6.1 Detection in camera Figure 6.2 Detection and object coordinate determination Figure 6.3 Detection and object coordinate determination Figure 6.4 Detection in Picking Area Figure 6.5 Image coordinate acquisition and inverse kinematics calculation Figure 6.6 Picking Action of Robot Arm Figure 6.7 Detection in Picking Area Figure 6.8 Image coordinate acquisition and inverse kinematics Figure 6.9 Picking Action of Robot Arm Figure 6.10 Detection in Picking Area Figure 6.11 Image coordinate acquisition and inverse kinematics Figure 6.12 Picking Action of Robot Arm Figure 6.13 Robot arm’s pose during classification Figure 6.14 Robot arm’s pose during classification Figure 6.15 Results of classification LIST OF TABLES Table 2.1 Features of each type of Servo motor Table 2.2 General information about Absolute Encoder and Incremental Encoder Table 2.3 Denavit–Hartenberg (D-H) parameters Table 3.1 Specification of RV-2SD-S11 model Table 3.2 Technical specifications of Base Q38B Table 3.3 Technical specifications of Q61P Table 3.4 Technical specifications of Q03UDVCPU Table 3.5 Technical specifications of CPU Q172DS Table 3.6 Technical specifications of QX42P Table 3.7 Technical specifications of QY41P Table 3.8 Specifications of Servo HG-KR13 (without brake) and HG-KR13B (with brake) Table 3.9 Specifications of Servo HG-KR053 (without brake) and HG-KR053B (with brake) Table 3.10 Technical specifications of Driver MR-J4W3-444B Table 3.11 Technical specifications of MCCB NV30-FA Table 3.12 Technical specifications of CB CP30-BA Table 3.13 Technical specifications of HWS 150-24A Table 3.14 Technical specifications of Noise Filter ZCW2210-01 Table 3.15 Technical specifications of Noise Filter ZAC2205-00U Table 3.16 Technical specifications of Intermediate Relay HH54P Table 3.17 Technical specifications of Intermediate Relay LY2N Table 3.18 Technical specifications of Camera Basler acA3800 – 10gm Table 4.1 Denavit–Hartenberg Parameter Values Table 4.2 The limit rotation angle Table 6.1 Results of the Object Picking and Sorting System LIST OF ABBREVIATIONS Abbreviation Meaning D-H Denavit – Hartenberg PLC Programmable Logic Controller HMI Human-Machine Interface CPU Central Processing Unit SFC Sequential Function Chart SSCNET Servo System Controller Network PPR Pulse Per Revolution DC Direct Current AC Alternating Current CB Circuit Breaker MCCB Molded Case Circuit Breaker I/O Input/Output 2D Two Dimensional 3D Three Dimensional CHAPTER I: INTRODUCTION CHAPTER I: INTRODUCTION 1.1 Problem Statement Automation is currently the driving force behind industrial modernization.

For manufacturers, it is the most effective way to cut labor costs while boosting both productivity and product quality. This is particularly true in material handling and assembly, where the speed of moving components defines the overall cycle time. While automated pick- and-place systems are now standard in automotive and electronics sectors, achieving high efficiency remains difficult—especially when dealing with randomly oriented objects or items of varying shapes. To address this, Mitsubishi 6-axis robots have become a go-to solution due to their flexibility and precision.

Unlike simpler machines, they can execute multi-directional movements and adjust positioning instantly, ensuring consistency even in complex sorting tasks. This project aims to harness those capabilities by designing a control unit for an 'AUTOMATED PICK-AND-PLACE AND SORTING SYSTEM.' The core objective is to build a system that balances speed with manipulation accuracy, validated through practical testing. Beyond the technical specifics, we hope the results will serve as a practical reference for using 6-axis robots in local manufacturing, contributing to the broader growth of Vietnam's automation industry.2 Research Objectives This project centers on building a control framework for a 6-axis robot, specifically tailored for pick-and-place and sorting tasks. Our primary goal is to drive improvements in stability, precision, and overall efficiency within industrial material handling.

To achieve this, we developed a working prototype capable of detecting, gripping, and accurately positioning objects of varying geometries.3 Classifying the load group 1 CHAPTER I: INTRODUCTION - To design the mechanical structure of the adhesive dispensing system integrated with a 6-axis robot - To select and integrate essential components such as servo motors, servo amplifiers (drives), sensors, and related mechanical assemblies - To develop control software for the 6-axis robotic system, including algorithms for precise motion control, object image recognition, and dispensing process control - To develop a user interface (HMI) to facilitate easy parameter adjustment and real-time monitoring of system performance 1.4 Project Limitations - The scope of research is restricted to the utilization of a PLC (Programmable Logic Controller) as the primary control unit for the dispensing model - The system is designed to apply adhesive only to objects characterized by uniform height and simple color patterns/backgrounds. - Since the dispensing mechanism is pneumatically actuated (operated by compressed air), the consistency and finish of the adhesive bead may not be fully optimized. - The adhesive used in the model must possess an appropriate viscosity. Fluids that are excessively viscous (too thick) or too diluted (too runny) are not compatible with the system.

- The positioning of the dispensed adhesive path still exhibits positional errors, making the current model unsuitable for industrial applications requiring high-precision tolerances.5 Project Content The structure of the thesis is organized as follows: Chapter II: Introduction 2 CHAPTER I: INTRODUCTION This chapter presents an overview of the project, explains the motivation behind its implementation, and outlines the objectives and limitations encountered during the development process. Chapter II: Theoretical Basis This chapter provides an overview of PLCs, specifically the Mitsubishi Q- series PLC, along with servo motors, servo drivers (controllers), and encoders. Additionally, the chapter covers various kinematic calculation methods, the theoretical background of the Sequential Function Chart (SFC) programming language, an introduction to industrial communication protocols, as well as foundational concepts in image processing.