Đồ án HCMUTE: Hệ thống phân loại bưu kiện ứng dụng xử lý ảnh 3D

Đồ án HCMUTE: Hệ thống phân loại bưu kiện thông minh ứng dụng xử lý ảnh 3D. Tăng tốc độ, độ chính xác trong logistics, giảm chi phí vận hành.

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Đồ án tốt nghiệp

2023

121
2
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

LỜI CAM KẾT

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC SƠ ĐỒ, HÌNH ẢNH

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

1. CHƯƠNG 1.1 TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI

1.2. NHỮNG NGHIÊN CỨU TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC

1.3. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

1.4. MỤC TIÊU ĐỀ TÀI

1.5. GIỚI HẠN ĐỀ TÀI

1.6. BỐ CỤC QUYỂN BÁO CÁO

2. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI

2.1. CÁC LOẠI HỆ THỐNG PHÂN LOẠI PHỔ BIẾN HIỆN NAY

2.2. ĐẶC ĐIỂM CHUNG CỦA CÁC HỆ THỐNG PHÂN LOẠI SẢN PHẨM

2.3. HỆ THỐNG PHÂN LOẠI SẢN PHẨM THEO HÌNH DẠNG

2.3.1. HỆ THỐNG PHÂN LOẠI BƯU KIỆN HIỆN NAY

2.3.2. GIỚI THIỆU XỬ LÝ ẢNH

2.3.3. NHỮNG VẤN ĐỀ TRONG XỬ LÝ ẢNH

2.3.5. Quan hệ giữa các điểm ảnh

2.3.7. Phương pháp phát hiện biên

2.4. TỔNG QUAN VỀ THỊ GIÁC MÁY TÍNH

2.4.1. Giới thiệu thị giác máy tính 2D

2.4.1. Một số phương pháp Deep Learning – bài toán về Object Detection

2.4.2. Thuật toán Tracking

2.4.2. Giới thiệu thị giác máy tính 3D

3. THIẾT KẾ HỆ THỐNG CƠ KHÍ

3.1. YÊU CẦU KĨ THUẬT

3.2. PHƯƠNG ÁN THIẾT KẾ

3.3. THIẾT KẾ 3D HỆ THỐNG PHÂN LOẠI BƯU KIỆN

3.4. XÂY DỰNG PHẦN KHUNG NHÔM

3.5. XÂY DỰNG PHẦN CẤP BƯU KIỆN

3.6. XÂY DỰNG PHẦN TAY GẮP

3.6.1. Lựa chọn trục vít me

3.6.2. Lựa chọn động cơ

3.6.1. Lựa chọn trục vít me

3.6.2. Lựa chọn động cơ

3.6.3. Lựa chọn thiết bị khí nén

3.7. XÂY DỰNG PHẦN CHỨA BƯU KIỆN

3.8. THI CÔNG CƠ KHÍ

4. THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỆN ĐIỀU KHIỂN

4.1. SƠ ĐỒ KHỐI HỆ THỐNG ĐIỆN ĐIỀU KHIỂN

4.3. KHỐI CẢM BIẾN, CAMERA

4.3.1. Cảm biến hồng ngoại

4.4. KHỐI CƠ CẤU CHẤP HÀNH

4.4.1. Động cơ bước và driver động cơ bước

4.4.2. Van điện từ

4.5. KHỐI ĐIỀU KHIỂN

4.6. KHỐI XỬ LÝ DỮ LIỆU

4.7. LỰA CHỌN CÁC THIẾT BỊ ĐIỆN KHÁC

4.7.2. Opto cách ly

4.8. THI CÔNG TỦ ĐIỆN

4.9. XÂY DỰNG GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN

4.9.1. Quy trình hoạt động

5. XÂY DỰNG THUẬT TOÁN XỬ LÝ ẢNH

5.1. NHIỆM VỤ THUẬT TOÁN

5.2. THIẾT LẬP NODE “XỬ LÝ NHẬN DIỆN BƯU KIỆN TRONG KHÔNG GIAN 2D”

5.3. THIẾT LẬP NODE “XỬ LÝ VỊ TRÍ CỦA BƯU KIỆN TRONG KHÔNG GIAN 3D”

5.4. THIẾT LẬP NODE “TRACKING BƯU KIỆN”

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Đồ án HCMUTE Tổng quan Hệ thống Phân loại Bưu kiện 3D

Trong bối cảnh thương mại điện tử phát triển mạnh mẽ, nhu cầu phân loại bưu kiện tự động trở nên cấp thiết. Các hệ thống logistics hiện đại đòi hỏi khả năng xử lý nhanh chóng, chính xác và hiệu quả, đặc biệt là trong khâu phân loại và phân phối hàng hóa. Đồ án tốt nghiệp tại HCMUTE về hệ thống phân loại bưu kiện ứng dụng công nghệ xử lý ảnh 3D là một nỗ lực nhằm đáp ứng nhu cầu này. Đề tài này khai thác tiềm năng của thị giác máy tínhxử lý ảnh 3D để tạo ra một giải pháp phân loại thông minh, tự động hóa quy trình và giảm thiểu sự phụ thuộc vào nhân công. Sự kết hợp giữa phần cứng và phần mềm cho phép hệ thống nhận diện, phân loại và di chuyển bưu kiện một cách linh hoạt và chính xác. Đồ án này không chỉ mang tính ứng dụng cao trong thực tiễn mà còn thể hiện sự sáng tạo và khả năng làm chủ công nghệ của sinh viên HCMUTE. Từ những yêu cầu đặt ra, nhóm đi tìm các giải pháp từ đơn giản đến phức tạp để thiết kế một hệ thống phân loại có giá thành thấp nhưng vẫn đảm bảo được tính chính xác và hiệu quả. Trong quá trình tìm hiểu, nhóm đưa ra phương án thiết kế hệ thống sẽ bao gồm hệ robot 2 bậc tự do với chuyển động tịnh tiến, sử dụng giác hút để có thể gắp được đa dạng vật thể, đầu vào là băng tải cấp hàng, đẩu ra là các thùng phân loại các bưu kiện khác nhau. Các hệ thống phân loại bưu kiện hiện tại thường sử dụng mã vạch hoặc mã QR. Đề tài này tập trung vào hình dạng bưu kiện. Hệ thống được đặt cố định một chỗ và là khâu nối tiếp của khâu quét mã QR.

1.1. Tầm quan trọng của Phân loại Bưu kiện Tự động trong Logistics

Ngành logistics đóng vai trò quan trọng trong chuỗi cung ứng hiện đại. Việc phân loại bưu kiện hiệu quả là yếu tố then chốt để đảm bảo thời gian giao hàng nhanh chóng, giảm chi phí vận hành và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Hệ thống phân loại bưu kiện tự động giúp tăng năng suất, giảm thiểu sai sót và tối ưu hóa quy trình logistics. Theo tài liệu gốc, "Logistics giải quyết các bài toán từ đầu vào là các nguyên vật liệu đến đầu ra là các sản phẩm và trực tiếp đến tay người dùng một cách hiệu quả và nhanh chóng nhất. Logistics giúp giảm chi phí vận chuyển, vận hành…, tăng khả năng cạnh tranh giữa các doanh nghiệp lớn." Do đó, việc áp dụng công nghệ tự động hóa, đặc biệt là công nghệ xử lý ảnh 3D, vào quy trình phân loại là một xu hướng tất yếu. Cần có sự liên kết chặt chẽ với nhau qua từng giai đoạn, không thể chỉ sử dụng nhân công, người lao động để thực hiện công việc mà cần phải có sự hỗ trợ của công nghệ. Khi sử dụng quá nhiều người lao động trong một hệ thống sẽ dẫn đến tình trạng lãng phí nguồn nhân lực, chi phí lao động của doanh nghiệp. Người lao động làm việc với tần suất liên tục hơn 8 tiếng một ngày cùng với áp lực về thời gian, về hiệu quả làm việc sẽ làm ảnh hưởng rất nhiều đến cảm xúc và sức khỏe của mỗi người lao động.

1.2. Ưu điểm vượt trội của Công nghệ Xử lý Ảnh 3D trong Phân loại

Công nghệ xử lý ảnh 3D mang lại nhiều ưu điểm so với các phương pháp truyền thống. Khả năng nhận diện và phân tích hình dạng, kích thước và đặc điểm của bưu kiện một cách chính xác cho phép hệ thống phân loại linh hoạt và hiệu quả hơn. Không giống như phương pháp quét mã vạch 2D, xử lý ảnh 3D không bị ảnh hưởng bởi góc độ, ánh sáng hay vị trí của đối tượng. "Camera hoặc máy quét mã vạch thường là máy quét 2D sử dụng chùm tia laser tốc độ cao. Các loại máy quét này quét rất nhanh, thuận tiện và được sử dụng rất phổ biến. Tuy nhiên, để các thiết bị hoạt động một cách hiệu quả và chính xác nhất thì các mã vạch, các tem của bưu kiện phải đặt vuông góc, hoặc tối thiểu là nằm trên đường đi của chùm tia laser phát ra thì khả năng quét mã mới chính xác." Điều này giúp hệ thống hoạt động ổn định và đáng tin cậy trong môi trường thực tế. Ngoài ra, công nghệ 3D còn cung cấp thông tin chi tiết về cấu trúc của bưu kiện, cho phép hệ thống đưa ra quyết định phân loại thông minh hơn.

II. Bài toán đặt ra Thách thức Phân loại Bưu kiện Hình dạng Bất kỳ

Các hệ thống phân loại hiện tại thường gặp khó khăn trong việc xử lý các bưu kiện có hình dạng bất kỳ, không đồng đều hoặc bị biến dạng. Việc nhận diện và phân loại các bưu kiện này đòi hỏi sự linh hoạt và khả năng thích ứng cao của hệ thống. Đồ án HCMUTE đặt ra bài toán giải quyết thách thức này bằng cách sử dụng công nghệ xử lý ảnh 3D kết hợp với các thuật toán machine learningdeep learning. Mục tiêu là xây dựng một hệ thống có khả năng nhận diện và phân loại các loại bưu kiện khác nhau dựa trên hình dạng và đặc điểm của chúng, bất kể hình dạng của chúng có phức tạp hay không. Nhóm sẽ đi vào nghiên cứu, thiết kế và chế tạo một hệ thống phân loại bưu kiện có khả năng phân loại được 3 bưu kiện kể trên với hiệu suất hoạt động ổn định. Hệ thống được đặt cố định một chỗ và là khâu nối tiếp của khâu quét mã QR. Các sản phẩm cần được phân loại theo hình dạng thì sẽ có những phương pháp gì và được thực hiện như thế nào? Với mục tiêu phân loại các dạng bưu kiện phổ biến hiện nay gồm: các dạng bưu kiện hình hộp; bưu kiện mềm, xốp; phong bì, bìa thư. Về phương pháp phân loại, ta nhận thấy các loại bưu kiện này khác nhau về hình dạng và cấu trúc của từng loại nên chắc chắn rằng ta không thể sử dụng các phương pháp phân loại bình thường như dùng cảm biến, bàn cân điện tử như các hệ thống phân loại khác được mà ta phải ứng dụng xử lý ảnh 3Dtrí tuệ nhân tạo để phân loại sản phẩm dựa trên hình dạng của chúng.

2.1. Giới hạn của các Hệ thống Phân loại Bưu kiện Truyền thống

Các hệ thống phân loại bưu kiện truyền thống thường dựa vào các phương pháp như quét mã vạch, nhận diện màu sắc hoặc kích thước. Tuy nhiên, các phương pháp này có những hạn chế nhất định khi xử lý các bưu kiện có hình dạng phức tạp, không đồng đều hoặc không có thông tin mã vạch. Việc nhận diện và phân loại các bưu kiện này đòi hỏi sự can thiệp của con người, làm tăng chi phí và thời gian xử lý. Các hệ thống phân loại được kể đến đều có điểm chung là sử dụng camera hoặc máy quét mã vạch thông thường để quét mã vạch hoặc tem của nhà sản xuất được dán trên các bưu kiện để phân loại, đưa các bưu kiện đến đúng vị trí phân loại của nó. Camera hoặc máy quét mã vạch thường là máy quét 2D sử dụng chùm tia laser tốc độ cao. Các loại máy quét này quét rất nhanh, thuận tiện và được sử dụng rất phổ biến. Các thiết bị này thường được lắp đặt cố định một chỗ nên chúng ta không thể nào quét được các bưu kiện ở xa hoặc các bưu kiện có tem mã vạch nằm ở vị trí mà tia laser không đi tới hoặc bị phản xạ lại khi gặp vật cản.

2.2. Yêu cầu về Độ chính xác và Tốc độ trong Phân loại Bưu kiện

Trong môi trường logistics cạnh tranh, độ chính xác và tốc độ là hai yếu tố quan trọng quyết định hiệu quả của quy trình phân loại bưu kiện. Hệ thống cần đảm bảo phân loại đúng loại bưu kiện và chuyển chúng đến đúng địa điểm trong thời gian ngắn nhất. Điều này đòi hỏi sự kết hợp giữa phần cứng và phần mềm, giữa công nghệ xử lý ảnh 3D và các thuật toán machine learningdeep learning để đạt được hiệu suất tối ưu. Hệ thống được thiết kế để hoạt động dựa trên các thuật toán và mô hình máy học, giúp đạt được độ chính xác cao và giảm thiểu sai sót trong quá trình phân loại sản phẩm. Quá trình phân loại sản phẩm tự động giúp tiết kiệm thời gian đáng kể so với công việc thủ công. Việc giảm thiểu thời gian phân loại giúp doanh nghiệp có thể tập trung vào các công việc quan trọng khác để tăng cường hiệu quả hoạt động.

III. Giải pháp Ứng dụng Thị giác Máy tính và Xử lý Ảnh 3D HCMUTE

Đồ án HCMUTE đề xuất một giải pháp phân loại bưu kiện dựa trên thị giác máy tínhxử lý ảnh 3D. Hệ thống sử dụng camera 3D để thu thập thông tin về hình dạng, kích thước và đặc điểm của bưu kiện. Sau đó, các thuật toán machine learningdeep learning được áp dụng để phân tích và nhận diện loại bưu kiện. Dựa trên kết quả nhận diện, hệ thống sẽ điều khiển robot hoặc các thiết bị cơ khí để di chuyển bưu kiện đến vị trí phân loại tương ứng. Mục tiêu của thuật toán tracking là xác định vị trí và đối tượng quan tâm trong mỗi khung hình hoặc khung hình liền kề, cho phép theo dõi chuyển động, nhận biết hình dạng và các thuộc tính của đối tượng theo thời gian. Các thuật toán tracking được thiết kế để hoạt động ở tốc độ thời gian thực, cho phép áp dụng trong các ứng dụng yêu cầu đáp ứng nhanh như giám sát an ninh, xe tự hành, và theo dõi vật thể trong video trực tiếp. Đối với hệ thống phân loại của nhóm, bưu kiện sẽ di chuyển liên tục cho đến khi có tín hiệu dừng, tức là khi bưu kiện đến được đầu công tác vì thế ta cần phải xác định và theo dõi sự di chuyển của đối tượng mà chúng ta quan tâm đến.

3.1. Sử dụng Camera 3D RealSense D435 cho thu thập dữ liệu

Việc lựa chọn camera 3D phù hợp là yếu tố quan trọng để đảm bảo chất lượng dữ liệu đầu vào cho hệ thống. Camera 3D RealSense D435 cung cấp độ phân giải cao, khả năng đo khoảng cách chính xác và tốc độ thu thập dữ liệu nhanh chóng. "Việc sử dụng camera 3D cho phép hệ thống thu thập thông tin về hình dạng, kích thước và đặc điểm của bưu kiện một cách chi tiết và chính xác." Camera 3D RealSense D435 là sự lựa chọn lý tưởng cho ứng dụng phân loại bưu kiện.

3.2. Ứng dụng YOLOv5 để Nhận dạng Bưu kiện theo Thời gian Thực

YOLOv5 là một thuật toán object detection mạnh mẽ, có khả năng nhận diện đối tượng theo thời gian thực với độ chính xác cao. Việc tích hợp YOLOv5 vào hệ thống cho phép nhận diện và phân loại các loại bưu kiện khác nhau một cách nhanh chóng và hiệu quả. "Đến thời điểm hiện tại thì các phiên bản YOLO đang là State-of-Art cho bài toán Object Detection, cả về tốc độ xử lý và độ chính xác. Chính vì thế, nhóm sẽ áp dụng YOLOv5 cho dự án về Object Detection, object trong dự án này là các loại bưu kiện." YOLOv5 cung cấp các tệp cấu hình và mã nguồn mở, cho phép người dùng dễ dàng tùy chỉnh và triển khai trên nhiều nền tảng khác nhau.

3.3. Thiết kế Cơ cấu Cơ khí với Robot 2 Bậc tự do

Để giảm chi phí, hệ thống sử dụng robot 2 bậc tự do để di chuyển bưu kiện. Cơ cấu cơ khí đơn giản giúp hệ thống dễ dàng lắp đặt, bảo trì và vận hành. "Nhóm sẽ kế thừa, sử dụng lại những nghiên cứu có sẵn từ trước, cải tiến và phát triển nó thêm. Để đem lại sự tối ưu, chính xác nhất cho hệ thống phân loại bưu kiện nhóm sinh viên chúng em xin lựa chọn đề tài HỆ THỐNG PHÂN LOẠI BƯU KIỆN ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ XỬ LÝ ẢNH 3D làm đề tài nghiên cứu và phát triển." Các giác hút chân không được sử dụng để gắp bưu kiện với nhiều hình dạng khác nhau.

IV. Đánh giá kết quả Độ chính xác và Tốc độ Phân loại Đồ án HCMUTE

Đồ án HCMUTE đánh giá hiệu quả của hệ thống phân loại bưu kiện dựa trên hai tiêu chí chính: độ chính xác và tốc độ phân loại. Các thử nghiệm được thực hiện với nhiều loại bưu kiện khác nhau để đánh giá khả năng nhận diện và phân loại của hệ thống. Kết quả cho thấy hệ thống có độ chính xác cao và tốc độ phân loại nhanh chóng, đáp ứng được yêu cầu của môi trường logistics thực tế. Để đánh giá hiệu quả của bài toán nhận dạng đối tượng (Object Detection), có một số công thức và phương pháp thường được sử dụng. Dưới đây là một số công thức phổ biến giúp đánh giá và so sánh hiệu suất của các hệ thống nhận dạng đối tượng trong thị giác máy tính : Precision, Recall, F1-score, Average Precision (AP), Mean Average Precision (mAP)

4.1. Phương pháp Đo lường Độ chính xác trong Phân loại Bưu kiện

Độ chính xác được đo lường bằng tỷ lệ số bưu kiện được phân loại đúng trên tổng số bưu kiện được xử lý. Các sai sót trong phân loại có thể do nhiều nguyên nhân khác nhau, như lỗi nhận diện, lỗi điều khiển hoặc lỗi cơ khí. Việc phân tích các sai sót này giúp cải thiện và tối ưu hóa hệ thống. Precision đo lường tỷ lệ số đối tượng được phát hiện chính xác (True Positives) trên tổng số đối tượng được phát hiện (True Positives + False Positives). Recall đo lường tỷ lệ số đối tượng được phát hiện chính xác (True Positives) trên tổng số đối tượng thực tế có trong hình ảnh (True Positives + False Negatives).

4.2. Đánh giá Tốc độ Xử lý và Phân loại Bưu kiện trong Thực tế

Tốc độ xử lý và phân loại bưu kiện được đo lường bằng số bưu kiện được xử lý trong một đơn vị thời gian. Tốc độ này phụ thuộc vào nhiều yếu tố, như tốc độ thu thập dữ liệu, tốc độ xử lý ảnh, tốc độ điều khiển và tốc độ di chuyển của robot. Việc tối ưu hóa các yếu tố này giúp tăng tốc độ phân loại và nâng cao hiệu quả của hệ thống. Thực tế, nếu ta nhìn vào bức tranh chung của ngành Logistics hiện nay ở Việt Nam thì các doanh nghiệp nước ngoài đang nằm ở cửa trên. Trình độ ứng dụng công nghệ vào các quy trình ở Việt Nam đang ở mức độ thấp. Đây là một trong những yếu tố then chốt khiến cho các doanh nghiệp Việt Nam khó có thể tìm ra được lời giải đáp.

V. Kết luận Tiềm năng và Hướng Phát triển Đồ án HCMUTE 3D

Đồ án HCMUTE về hệ thống phân loại bưu kiện ứng dụng công nghệ xử lý ảnh 3D là một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng công nghệ vào lĩnh vực logistics. Hệ thống có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong các trung tâm phân phối, kho bãi và các doanh nghiệp vận chuyển. Các kết quả nghiên cứu và phát triển của đồ án có thể được sử dụng để xây dựng các hệ thống phân loại bưu kiện thông minh, tự động hóa và hiệu quả hơn. Tuy nhiên để xây dựng một hệ thống phân loại không phải là một chuyện đơn giản. Hiện nay các doanh nghiệp Logistics trên thế giới nói chung và nước ta nói riêng đa phần vẫn còn sử dụng những giải pháp phân loại thủ công. Bên cạnh những lợi ích mà giải pháp thủ công mang lại thì nó mang khá nhiều nhược điểm và cần phải được sửa đổi.

5.1. Hướng Phát triển và Mở rộng Chức năng Hệ thống

Để tăng tính ứng dụng và hiệu quả của hệ thống, có thể mở rộng chức năng và phát triển thêm các tính năng mới, như: tích hợp với hệ thống quản lý kho, hỗ trợ phân loại theo nhiều tiêu chí khác nhau, cải thiện khả năng nhận diện và phân loại các loại bưu kiện phức tạp hơn. Bên cạnh dùng cánh tay robot của Ambi Robotic, chúng ta có hệ thống phân loại bưu kiện của Berkshire Grey là một giải pháp vô cùng hữu hiệu của ngành thương mại điện tử trên thế giới. Giải pháp phân loại của Berkshire Grey giảm chi phí vận chuyển, chi phí phân phối hơn rất nhiều so với khi sử dụng nhân công để phân loại, tốc độ phân loại bưu kiện được tối ưu hóa bằng công nghệ tự động chính là sử dụng cánh tay robot 5 bậc tự do cùng với sự kết hợp của mobile robot có chức năng vận chuyển hàng hóa đến nơi một cách chính xác và nhanh nhất.

5.2. Nghiên cứu và Phát triển Các Thuật toán Nhận dạng và Phân loại Mới

Việc nghiên cứu và phát triển các thuật toán nhận dạngphân loại mới là yếu tố then chốt để nâng cao độ chính xác và tốc độ của hệ thống. Các thuật toán này cần có khả năng thích ứng với nhiều loại bưu kiện khác nhau, hoạt động ổn định trong môi trường thực tế và có thể được triển khai trên các thiết bị phần cứng khác nhau. Phương pháp Canny là một trong những phương pháp phát hiện biên phổ biến nhất. Nó bao gồm các bước chính sau đây: • Làm mờ ảnh bằng một bộ lọc Gaussian để giảm nhiễu. • Tính toán đạo hàm ảnh theo hướng x và y để xác định độ dốc của ảnh. • Tìm đường biên cực đại bằng cách sử dụng ngưỡng hysteresis để xác định biên nhị phân. • Loại bỏ các biên không cần thiết bằng cách áp dụng một thuật toán gọi là non - maximum suppression.

21/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1.GIỚI THIỆU: Trong chương này giới thiệu sơ lược về hệ thống và đề tài. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI: đề cập đến các giải pháp phân loại của các hệ thống hiện nay và các giải pháp khác. CƠ SỞ LÝ THUYẾT: Các lý thuyết, kiến thức liên quan đến phần cứng và phần mềm của đề tài Chương 4. THIẾT KẾ HỆ THỐNG CƠ KHÍ: Trong chương này nêu ra được các bước tính toán thiết kế, chọn lựa phần cứng, các linh kiện cho hệ thống phù hợp với những yêu cầu đã đặt ra.

Từ các ý tưởng thiết kế nhóm tiến hành tính toán lựa chọn các linh kiện cho hệ thống. THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỆN ĐIỀU KHIỂN: Trình bày về quá trình xây dựng, lựa chọn các thiết bị điện, điều khiển cho hệ thống và thuật toán điều khiển cho hệ thống. XÂY DỰNG THUẬT TOÁN XỬ LÝ ẢNH: Trình bày về quá trình và các bước xây dựng model phân loại và xử lý ảnh 3D Và cuối cùng là phần kết luận và hướng phát triển của đề tài. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI 2.

CÁC LOẠI HỆ THỐNG PHÂN LOẠI PHỔ BIẾN HIỆN NAY Hiện nay với sự phát triển không ngừng của ngành Logistics và các ngành công nghiệp khác có liên quan đến vận chuyển giao thông hàng hóa, lưu kho, giao nhận… ta thấy có rất nhiều hệ thống phân loại hiện đại đang được các doanh nghiệp sử dụng và phát triển tiềm năng. Phân loại hàng hóa chủ yếu sẽ được chia thành 2 tính chất cơ bản là phân loại theo tính vật lý của sản phẩm, tức là sẽ phân loại theo kích thước, khối lượng màu sắc, hình dáng; và tính chất thứ hai là tính mã hóa. Dưới đây là một số hệ thống phân loại hàng hóa phổ biến: ❖ Hệ thống phân loại sản phẩm theo tính mã hóa: Hình 2. 1 Hệ thống phân loại sản phẩm theo tính mã hóa Hệ thống phân loại hàng hóa theo tính mã hóa là một cách để đánh dấu và xác định hàng hóa bằng cách sử dụng các mã đặc biệt.

Các mã này có thể được áp dụng trên các sản phẩm hoặc bao bì của hàng hóa và nó chứa các thông tin quan trọng về sản phẩm đó như: địa chỉ, loại sản phẩm, khối lượng. Các hệ thống phân loại hàng hóa dựa trên tính mã hóa hiện nay đang được sử dụng rất rộng rãi trên thế giới và cả Việt Nam nhằm dễ dàng quản lý và theo dõi các hàng hóa trong quá trình sản xuất, vận chuyển và bán lẻ. Những hệ thống này đảm bảo 7 rằng thông tin về hàng hóa có sẵn và chính xác, giúp tăng tính hiệu quả và độ chính xác trong hoạt động logistics. Hiện nay, trên thế giới có rất nhiều loại mã hóa phổ biến như: mã EAN được sử dụng tại Châu Âu và quốc tế, mã UPC thường được sử dụng tại Bắc Mỹ; mã Data Matrix là một hệ thống mã vạch hai chiều có khả năng chứa nhiều thông tin.

Nó thường được sử dụng tron g ngành công nghiệp để đánh dấu và theo dõi hàng hóa; mã SSCC là một hệ thống mã đặc biệt được sử dụng để định danh các đơn vị vận chuyển, thường là các đơn vị đóng gói hoặc container và không thể không kể đến mà khi nhắc đến tên dân kỹ thuật như chúng ta chắc chắn phải biết đó là mã QR Code - hệ thống mã vạch hai chiều được sử dụng rộng rãi. Nó có khả năng chứa nhiều thông tin hơn và có thể được quét bằng điện thoại di động hoặc thiết bị đọc mã vạch. Các hệ thống phân loại hàng hóa theo tính mã hóa mang lại rất nhiều ưu điểm quan trọng trong quản lý và theo dõi hàng hóa. Các hệ thống mã hóa hàng hóa đảm bảo độ chính xác cao trong việc xác định và phân loại hàng hóa.

Thông qua các mã vạch hoặc mã số định danh duy nhất, hàng hóa có thể được nhận dạng chính xác và tránh nhầm lẫn trong quá trình quản lý. Khi một hệ thống sử dụng mã hóa sẽ giúp tăng hiệu suất trong quá trình xử lý hàng hóa. Thay vì phải dùng phương pháp thủ công để ghi lại thông tin về hàng hóa, hệ thống mã hóa cho phép quét và đọc thông tin nhanh chóng bằng máy quét mã vạch hoặc thiết bị đọc mã vạch, giúp tiết kiệm thời gian và công sức. Từ đó, theo dõi và quản lý hàng hóa sẽ trở nên dễ dàng hơn rất nhiều.

Thông tin về hàng hóa như nguồn gốc, vị trí, số lượng, thông tin kỹ thuật và hạn sử dụng có thể được lưu trữ và truy xuất một cách nhanh chóng thông qua các mã vạch hoặc mã số định danh. Các hệ thống mã hóa hàng hóa cho phép theo dõi chuỗi cung ứng từ nguồn gốc đến đích. Thông qua mã vạch hoặc mã số định danh, người quản lý và khách hàng có thể xác định vị trí của hàng hóa trong quá trình vận chuyển và biết được thông tin về ngày giao hàng dự kiến và thực tế. Sử dụng hệ thống mã hóa giúp giảm thiểu sai sót trong quá trình quản lý hàng hóa, từ đó giúp tiết kiệm chi phí.

Quá trình xử lý hàng hóa trở nên nhanh chóng, chính xác và hiệu quả hơn, giảm thiểu tồn kho không cần thiết và hạn chế thất thoát hàng hóa. Hệ thống mã hóa hàng hóa có thể tích hợp với các hệ thống quản lý và thông tin kho, giúp tạo ra một hệ thống quản lý toàn diện và tự động hóa quá trình vận hành logistics. 2 Hệ thống phân loại bưu kiện mã QR Hình ảnh trên đây là một trong những hệ thống được sử dụng khá rộng rãi và phổ biến nhất hiện nay, dây chuyền này được sử dụng cho việc phân loại các kiện hàng, bưu phẩm, những thành phẩm đã được đóng gói với các dạng đóng gói như thùng carton, đóng túi, gói mềm và được định danh bằng việc dán mã vạch Barcode hoặc mã QR. Hệ thống sẽ dễ dàng sàng lọc và lựa chọn, đưa sản phẩm về vị trí đã được tập tập kết theo yêu cầu thông qua những thông tin lưu trữ trên mã vạch được dán trên sản phẩm.

Đối với những sản phẩm khác như các đồ điện tử, linh kiện, công nghệ sẽ được phân loại theo cùng lô sản xuất, ngày sản xuất hoặc theo model, phiên bản của nó…Đối với các bưu phẩm, bưu kiện, các đơn hàng chuyển phát nhanh thường sẽ được phân theo ngày lên đơn, cách thức đóng gói hoặc địa điểm khu vực giao hàng, đơn yêu cầu chuyển hàng nhanh,… Các hộp, thùng hàng, sản phẩm sẽ được đặt lên băng tải phân loại bởi công nhân hay một hệ cơ cấu cánh tay robot nhiều bậc tự do. Tốc độ phân loại của hệ thống phân loại sản phẩm tự động này nhanh gấp 3 - 5 lần so với cách quét mã vạch phân loại bởi phương pháp thủ công, hệ thống có thể đạt tới 10,000 sản phẩm/giờ. [35] ❖ Hệ thống phân loại sản phẩm theo tính chất vật lý: Hệ thống phân loại hàng hóa theo tính chất vật lý là một phương pháp để phân loại hàng hóa dựa trên các đặc điểm vật lý của chúng. Các yếu tố vật lý quan trọng được sử dụng để phân loại hàng hóa có thể bao gồm kích thước, trọng lượng, hình dạng, cấu trúc, tính chất vật liệu, và các yếu tố khác liên quan.

Hệ thống phân loại theo màu sắc: 9 Hình 2. 3 Hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc - Hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc là một ứng dụng phổ biến trong xử lý ảnh và trí tuệ nhân tạo, được sử dụng để phân loại các sản phẩm dựa vào thông tin về màu sắc của chúng. Hệ thống này có thể phân loại các sản phẩm như cà phê, nhựa màu, các loại gạo, các loại hạt, và nhiều sản phẩm khác dựa trên đặc trưng màu sắc độc đáo của từng loại sản phẩm. nhờ vào camera kiểm tra sản phẩm, công nghệ vision xử lý ảnh tự động.

Với năng suất cao và tỷ lệ chính xác cao hơn 98%, hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc cũng được ứng dụng rộng rãi trong các ngành nông nghiệp, dược phẩm, thực phẩm, các ngành dầu, hóa chất, các thiết bị linh kiện điện tử, thiết bị y tế. Hệ thống phân loại theo khối lượng: 10 Hình 2. 4 Hệ thống phân loại sản phẩm theo khối lượng - Các hệ thống phân loại này ứng dụng đa dạng các kiểu, các loại sản phẩm theo nguyên tắc kiểm tra khối lượng hoặc thông qua 1 hệ thống cân thông minh, sau đó sẽ được phân ra từng cỡ trọng lượng theo yêu cầu của nhà máy. - Hệ thống phân loại theo dạng này thường được ứng dụng để phân loại sản phẩm theo khối lượng cho một số ngành thực phẩm, thủy hải sản, nông sản,.

- Phân loại theo khối lượng như vậy giúp xác định phương tiện vận chuyển phù hợp và quy định các quy trình đóng gói và xử lý hàng hóa. - Dựa trên kích thước của sản phẩm bao gồm hệ thống cấp, phân loại, thả và thu hồi các sản phẩm. Hệ thống phân loại sản phẩm theo kích thước tự động hóa có độ chính xác khá cao, với độ hoạt động khá ổn định và rất phù hợp với nhiều loại sản phẩm có hình dáng khác nhau. Với năng suất trong khoảng từ 3 - 5 tấn/giờ, vậy tương đương với 1000 - 1100 sản phẩm/phút.

- Hệ thống này được ứng dụng một cách rộng rãi trong các ngành công nghiệp thực phẩm, về nông sản và các loại trái cây,. 5 Hệ thống phân loại sản phẩm theo kích thước Hệ thống phân loại sản phẩm theo tính chất đặc biệt: - Có những hàng hóa có tính chất đặc biệt như hàng lạnh, hàng tươi sống, hàng dễ vỡ, hàng quý, hay hàng hóa có yêu cầu đặc biệt về môi trường. Các loại hàng này thường được phân loại và xử lý theo các quy định và quy trình đặc biệt để đảm bảo tính an toàn và chất lượng. Với hệ thống phân loại sản phẩm tự động giúp giảm sự phụ thuộc vào lao động con người trong quá trình phân loại sản phẩm.

Công việc phân loại thường là một công việc nhàm chán và đòi hỏi độ chính xác cao, điều này có thể dẫn đến mệt mỏi và sai sót khi được thực hiện thủ công. Hệ thống tự động có thể hoạt động liên tục trong một khoảng thời gian dài mà không cần nghỉ ngơi, đem lại năng suất vượt trội so với công việc thủ công. Điều này giúp cải thiện hiệu suất và tăng khả năng sản xuất của doanh nghiệp. Nó được thiết kế để hoạt động dựa trên các thuật toán và mô hình máy học, giúp đạt được độ chính xác cao và giảm thiểu sai sót trong quá trình phân loại sản phẩm.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ