Toàn văn đồ án: Thiết kế hệ thống nhận dạng mã vạch trên bưu kiện (HUTECH)

Đồ án Nhận dạng mã vạch, phân loại bưu kiện tự động thiết kế chi tiết, tính toán kỹ thuật theo tiêu chuẩn ngành trong thời kỳ mới

• Tác giả: Phan Quốc Bảo
• Người hướng dẫn: T.S Phạm Quốc Thiện
• Trường học: Trường Đại Học Công Nghệ Tp. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điều Khiển Và Tự Động Hóa
• Đề tài: Thiết Kế Hệ Thống Và Nhận Dạng Mã Vạch Trên Bưu Kiện
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Đồ Án Nhận Dạng Mã Vạch Và Phân Loại Bưu Kiện Tự Động

Đồ án nhận dạng mã vạch là một giải pháp công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực phân loại bưu kiện tự động, đáp ứng nhu cầu của Cách mạng công nghiệp 4.0. Hệ thống này thay thế công việc phân loại thủ công bằng các giải pháp tự động hóa hiện đại, giúp các doanh nghiệp logistics tăng năng suất lao động đáng kể. Nhận dạng mã vạch sử dụng công nghệ camera và xử lý hình ảnh để quét và xác định thông tin bưu kiện. Việc tự động hóa quy trình này không chỉ tiết kiệm chi phí nhân lực mà còn giảm thiểu sai sót trong quá trình phân loại. Hệ thống được điều khiển bởi PLC S7-1200 và được giám sát thông qua giao diện SCADA, đảm bảo hoạt động ổn định và hiệu quả cao.

1.1. Khái Niệm Và Ứng Dụng Của Nhận Dạng Mã Vạch

Nhận dạng mã vạch là công nghệ sử dụng camera và phần mềm xử lý ảnh để đọc và giải mã thông tin trên các mã vạch của bưu kiện. Công nghệ này được ứng dụng rộng rãi trong các hệ thống phân loại bưu kiện tự động của các công ty logistics hàng đầu. Thông qua nhận dạng mã vạch, hệ thống có thể phân loại sản phẩm nhanh chóng, chính xác và liên tục mà không cần can thiệp thủ công. Ứng dụng này đặc biệt quan trọng trong các trung tâm phân phối bưu chính và dịch vụ giao hàng, nơi khối lượng bưu kiện rất lớn.

1.2. Lợi Ích Của Tự Động Hóa Trong Logistics

Tự động hóa phân loại bưu kiện mang lại nhiều lợi ích thiết thực cho doanh nghiệp. Thứ nhất, nó giúp tăng cường năng suất lao động lên 300-400% so với phương pháp thủ công. Thứ hai, giảm chi phí nhân lực và quản lý nhân sự. Thứ ba, nâng cao độ chính xác trong phân loại, giảm tỷ lệ lỗi gửi nhầm bưu kiện. Cuối cùng, hệ thống nhận dạng mã vạch tự động cho phép quản lý thông tin hàng hóa dễ dàng hơn thông qua cơ sở dữ liệu tập trung.

II. Kiến Trúc Hệ Thống Phân Loại Bưu Kiện Tự Động

Hệ thống phân loại bưu kiện tự động được thiết kế theo mô hình Push Stray Sorter, gồm các thành phần chính: băng tải vận chuyển, camera quét mã vạch, xi lanh đẩy, và bộ điều khiển PLC. Quy trình hoạt động bắt đầu khi bưu kiện được đặt lên băng tải, di chuyển qua camera nhận dạng mã vạch. Thông tin mã vạch được xử lý bởi hệ thống điều khiển để xác định loại sản phẩm và vị trí phân loại. Các xi lanh pneumatic sẽ được kích hoạt để đẩy bưu kiện tới các khoang phân loại khác nhau tương ứng. Hệ thống hỗ trợ hai chế độ điều khiển: chế độ thủ công cho phép người dùng can thiệp trực tiếp, và chế độ tự động hoạt động liên tục mà không cần sự can thiệp.

2.1. Các Thành Phần Chính Của Hệ Thống

Hệ thống phân loại bưu kiện bao gồm: (1) Camera nhận dạng mã vạch - sử dụng webcam có độ phân giải cao để chụp ảnh mã vạch; (2) Bộ điều khiển PLC S7-1200 - xử lý dữ liệu và điều khiển toàn bộ hệ thống; (3) Băng tải vận chuyển - đưa bưu kiện qua các vị trí quét; (4) Xi lanh pneumatic - thực hiện công việc đẩy bưu kiện; (5) Giao diện SCADA - giám sát và quản lý hoạt động của hệ thống.

2.2. Quy Trình Hoạt Động Chi Tiết

Quy trình nhận dạng mã vạch và phân loại diễn ra như sau: Bưu kiện được đặt lên băng tải bắt đầu chuyển động. Khi bưu kiện đến vị trí camera, nhận dạng mã vạch được thực hiện. Dữ liệu mã vạch được gửi đến PLC để xác định loại sản phẩm. PLC gọi lệnh cho xi lanh tương ứng để đẩy bưu kiện vào khoang phân loại đúng. Quá trình này lặp lại liên tục cho mỗi bưu kiện.

III. Công Nghệ Và Công Cụ Sử Dụng Trong Đồ Án

Đồ án nhận dạng mã vạch và phân loại bưu kiện tự động sử dụng nhiều công nghệ tiên tiến để đạt hiệu quả cao. Bộ điều khiển PLC S7-1200 của Siemens là trung tâm điều khiển chính, xử lý các tín hiệu từ cảm biến và camera. Phần mềm TIA Portal V16 được sử dụng để lập trình logic điều khiển, cho phép tạo các chương trình phức tạp một cách dễ dàng. LabVIEW hỗ trợ xử lý dữ liệu và giao diện người dùng nâng cao. Để nhận dạng mã vạch, hệ thống sử dụng webcam kết hợp với các thuật toán xử lý ảnh trong OpenCV. SCADA được phát triển để giám sát thời gian thực các hoạt động của hệ thống. OPC Server cho phép kết nối dữ liệu giữa PLC và máy tính để lưu trữ và phân tích thông tin.

3.1. Hệ Thống Điều Khiển Và Lập Trình

PLC S7-1200 là bộ điều khiển lập trình được chọn để quản lý toàn bộ quá trình phân loại bưu kiện tự động. TIA Portal V16 cung cấp môi trường lập trình trực quan với khả năng tạo logic phức tạp. Hệ thống được lập trình với hai chế độ: chế độ tự động thực hiện nhận dạng mã vạch và điều khiển xi lanh liên tục, chế độ thủ công cho phép can thiệp thực hiện bằng tay. Đây là nền tảng đảm bảo hoạt động ổn định cho toàn hệ thống.

3.2. Công Nghệ Xử Lý Ảnh Và Nhận Dạng

Nhận dạng mã vạch sử dụng webcam quay video liên tục để bắt ảnh bưu kiện. Các thuật toán xử lý ảnh trong OpenCV giúp phát hiện vị trí mã vạch, chuẩn hóa ảnh, và giải mã mã vạch. LabVIEW xử lý các dữ liệu từ camera, trích xuất thông tin mã vạch, và gửi lệnh cho PLC. Độ chính xác nhận dạng phụ thuộc vào chất lượng ảnh, ánh sáng môi trường, và độ phân giải camera.

IV. Thách Thức Và Hướng Phát Triển Trong Tương Lai

Mặc dù đạt được những thành công đáng kể, hệ thống phân loại bưu kiện tự động vẫn còn một số hạn chế cần cải thiện. Vấn đề chính là nhận dạng mã vạch có thể không chính xác khi ánh sáng môi trường không đủ, dẫn đến lỗi phân loại. Độ phân giải camera hiện tại còn thấp, ảnh hưởng đến tốc độ và độ chính xác nhận dạng. Hệ thống cũng thiếu module cấp phôi tự động, phải thực hiện thủ công. Năng suất phân loại hiện tại vẫn cần được nâng cao hơn. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm: lắp đặt module mở rộng PLC để thêm động cơ cấp phôi, tích hợp cảm biến ánh sáng tự động để bù đắp ánh sáng thiếu hụt, nâng cấp webcam độ phân giải cao, phát triển thuật toán nhận dạng mã vạch thông minh hơn bằng deep learning, và tối ưu chương trình để tăng năng suất lên 500+ bưu kiện/giờ.

4.1. Các Hạn Chế Hiện Tại

Hệ thống nhận dạng mã vạch gặp khó khăn khi ánh sáng không đủ, dẫn đến lỗi phân loại bưu kiện. Độ phân giải webcam chưa đáp ứng yêu cầu nhận dạng nhanh và chính xác. Thiếu hệ thống cấp phôi tự động khiến quá trình chuẩn bị bưu kiện tốn thời gian. Năng suất phân loại hiện chỉ khoảng 200-300 bưu kiện mỗi giờ, chưa đủ cho các trung tâm logistcs lớn. Các lỗi phần cứng cũng cần được xử lý kịp thời để duy trì hoạt động liên tục.

4.2. Chiến Lược Nâng Cấp Và Cải Tiến

Để hoàn thiện hệ thống, nhóm dự kiến: (1) Lắp đặt module mở rộng I/O cho PLC để điều khiển thêm động cơ cấp phôi; (2) Tích hợp cảm biến ánh sáng tự động và đèn LED bổ sung cho nhận dạng mã vạch; (3) Nâng cấp webcam 5MP hoặc cao hơn; (4) Ứng dụng Deep Learning (Yolo, CNN) để cải thiện độ chính xác nhận dạng; (5) Tối ưu code chương trình để giảm thời gian xử lý, nâng công suất lên 500+ bưu kiện/giờ.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1. Tính cần thiết của đề tài Với tình hình phát triển kinh tế và công nghệ bùng nổ như hiện tại thì sự canh tranh giữa các doanh nghiệp ngày càng lớn, bên cạnh đó chi phí nhân công ở các doanh nghiệp tăng cao tính riêng khảo sát giai đoạn từ năm 2010-2018 mức lương tối thiểu tăng hơn 200% đối với các doanh nghiệp. Hơn nữa là trong thời đại hội nhập kinh tế như hiện nay thì các doanh nghiệp còn phải đối mặt với sự cạnh tranh từ các công ty nước ngoài vào, do đó việc tìm ra giải pháp giảm nhân công và nâng cao năng suất trong sản xuất luôn là một vấn đề được ưu tiên hiện nay. Mặt khác các yêu cầu về chất lượng từ khách hàng ngày càng cao, các tiêu chuẩn trong đóng gói, lưu kho, truy xuất sản phẩm cũng được yêu cầu khắt khe hơn.

Cụ thể là trong các kho xưởng của các công ty thương mại điện tử hiện nay thì hầu như khâu phân loại các đơn hàng theo khu vực vẫn còn được công nhân thực hiện một cách thủ công, một số lượng lớn nhân công phải làm việc kiểm tra mã vạch được dán lên kiện hàng đã được đóng gói bằng mắt và phân loại chúng theo quận huyện khác nhau để nhân viên giao hàng dễ dàng đem đi giao. Dẫn đến việc hao tốn thời gian, nhân lực, khó khăn cho việc lưu kho truy xuất thông tin hàng. Đứng trước thực tế đó, với thời đại công nghệ hiện nay thì có rất nhiều giải pháp được đặt ra nhưng việc ứng dụng hệ thống phân loại sản phẩm bằng mã vạch là phù hợp nhất. Ứng dụng của đề tài Ứng dụng của hệ thống phân loại tự động trong chuyển phát nhanh: giúp quá trình phân loại diễn ra nhanh chóng, chính xác, ít sai hỏng việc, giảm chi phí nhân lực… Ứng dụng trong các ngành công nghiệp nhẹ, công nghiệp may mặc: giúp thay thế con người, bỏ qua các sai lầm hay sự cố để đảm bảo tiến độ giao, xuất hàng, góp phần giải bài toán trong phân loại bưu kiện, hàng hóa cho ngành công nghiệp nhẹ.

2 Ứng dụng trong ngành công nghiệp dược phẩm: hệ thống chủ yếu ứng dụng trong công đoạn phân chia sản phẩm thông qua mã vạch, rút ngắn quá trình và đảm bảo cung ứng kịp thời đến tay người sử dụng. Mục đích nghiên cứu Các kho xưởng hiện nay đang sử dụng các bộ quét mã vạch cầm tay rất đắt đỏ, đa số nhân công phải thực hiện quét thủ công hoặc dùng mắt để quan sát phân loại. Đề tài này sẽ thực tế hóa ở quy mô thử nghiệm mô hình dùng webcam giá rẻ để tự động nhận diện phân loại hàng nhằm đưa ra giải pháp tiết kiệm chi phí, nâng cao năng suất. Mặt khác qua quá trình thực hiện đề tài có thể có nhiều kinh nghiệm cũng như kiến thức thực tế về PLC, phần mềm LabVIEW sử dụng khối Vision Acquisition và khối Vision Assistant để thu nhận và xử lý hình ảnh, OPC server là phần mềm KEPSeverEX để giao tiếp đọc dữ liệu từ LABVIEW qua PLC, hiểu biết về mã vạch đang được sử dụng rộng rãi hiện nay.

Nhiệm vụ nghiên cứu Tìm hiểu barcode. Tìm hiểu về PLC S7 1200. Phân tích và làm rõ chức năng của các thiết bị điều khiển. Tìm hiều về cách lắp đặt thiết bị trên panel tủ điện và cách đấu nối thiết bị.

Đề xuất được các giải pháp, phương án điều khiển đưa ra được kết luận và khuyến nghị. Nghiên cứu, thiết kế mạch điện điều khiển. Sử dụng và khai thác phần mềm TIA phục vụ viết chương trình cho S7 1200. Phạm vi giới hạn đề tài Đề tài được thực hiện ở quy mô mô hình thử nghiệm, mô hình phân loại được ba loại sản phẩm và sản phẩm lỗi, bộ điều khiển và các thiết bị ngoại vi kết nối với nhau và hoạt động chính xác.

Kết quả đạt được sau khi hoàn thành Hệ thống hoạt động ổn định ở cả hai chế độ tự động và bằng tay, đạt được các mục tiêu đã đề ra là phân loại được các loại bưu kiện bằng mã vạch được đọc từ webcam truyền về bộ điều khiển thông qua OPC Server ở chế độ tự động. Kếu cấu và nội dung của các chương Được sự hướng dẫn của TS. Phạm Quốc Thiện đã tiến hành nghiên cứu gồm 6 chương: Chương 1: Giới thiệu đề tài. Chương này cho giới thiệu tổng quát về đề tài, ứng dụng, phạm vi giới hạn đề tài và phân bổ thời gian làm đề tài.

Chương 2: Tổng quan giải pháp. Chương này giúp em tìm hiểu được các mô hình đã có thực tế và được đưa vào hoạt động và tìm ra điểm mạnh và yếu của từng mô hình, và so sánh các mô hình đó trên nhiều khía cạnh khác nhau. Chương 3: Phương pháp giải quyết. Chương này tìm hiểu nên đưa ra giải pháp nào tốt nhất cho đề tài và tính toán, xác định mô hình cho đề tài.

Chương 4: Thiết kế, thí nghiệm và mô hình. Chương này là thiết kế mô hình, tính toán, thiết kế cơ khí… lập bảng giá thành vật liệu và thời gian làm đề tài. Chương 5: Thi công thí nghiệm mô hình. Chương này thi công, lắp ráp phần cơ khí - Thi công, lắp phần điện, điện tử điều khiển - Viết phần mềm điều khiển và giám sát - Chạy thử, chỉnh sửa, hoàn thiện sản phẩm.

Chương 6: Đánh giá, viết báo cáo đồ án tốt nghiệp. Nêu những mục tiêu đạt được trong mô phỏng và những mục tiêu không làm được, phương hướng phát triển cho mô hình. Thời gian thực hiện đề tài Khối lượng Tuần/Ngày Đã thực hiện Tiếp tục thực hiện Tuần 1 Đăng ký đề tài với Tìm hiểu hướng thực (21/03 - 03/04) giảng viên hiện đề tài Tìm hiểu kỹ thuật mã Tìm hiểu xử lý hình Tuần 2 hóa dạng mã vạch và ảnh của Labview (04/04 - 01/05) các bài liên quan về đề tài trên mạng Tìm hiểu và lựa chọn Nghiên cứu về OPC Tuần 3 phần mềm thích hợp Server và tìm hiểu về (02/05 - 08/05) sử dụng cho đồ án phần mềm Labview và KEPServerEX Tìm hiểu về các thiết Tính toán và chọn các bị chấp hành cảm loại thiết bị phù hợp Tuần 4 biến hồng ngoại, sử dụng cho mô hình (09/05 - 15/05) relay, xilanh khí nén, van điện từ, động cơ, nguồn,. Tìm hiểu chuyên sâu Nghiên cứu phương Tuần 5 và lựa chọn loại CPU pháp kết nối giữa (16/05 - 22/05) PLC-1200 phù hợp PLC với phần mềm Labview Tuần 6 Thiết kế và đi mua Tiếp tục thi công mô thiết bị về thi công hình (23/05 - 29/05) Tuần 7 Thi công mô hình Tiếp tục hoàn thiện phần tủ điện mô hình (30/05 - 05/06) Tuần 8 Hoàn thiện mô hình Tiếp tục hoàn thiện và viết chương trình mô hình và lập trình (06/06 - 12/06) cho PLC điều khiển 5 Tuần 9 Thiết kế giao diện Tiếp tục hoàn thiện điều khiển và giám giao diện SCADA (13/06 - 19/06) sát SCADA Tuần 10 Tiến hành thực Tiếp tục canh chỉnh nghiệm chạy thử hệ chương trình để hệ (20/06 - 26/06) thống thống chạy ổn định Tuần 11 Kết nối các phần Tiếp tục canh chỉnh mềm và canh chỉnh và sửa lỗi hệ thống (27/06 - 3/07) hệ thống Tuần 12 Canh chỉnh hoàn Tiếp tục viết báo cáo thành hệ thống và và hoàn thành mô (04/07 - 10/07) Viết báo cáo hình Tuần 13 Viết báo cáo Tiếp tục hoàn thành báo cáo (11/07 - 17/07) Tuần 14 Hoàn thiện mô hình Hoàn thành báo cáo và báo cáo (18/07 - 24/07) Bảng 1 Thời gian thực hiện đề tài 6 Chương 2 TỔNG QUAN GIẢI PHÁP 2.

Giới thiệu về hệ thống phân loại, nhận diện sản phẩm bằng mã vạch 2.1 Tổng quát Với thời đại công nghệ hiện nay, hệ thống điều khiển tự động hóa được ứng dụng rất nhiều và đa dạng trong các nghành nghề hiện nay. Đặc biệt với cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 tác động cực kì mạnh mẽ đến nghành “Logictics” đang phát triển ngày càng lớn mạnh tại Việt Nam. Đồng thời tạo nên sự thay đổi lớn trong phương thức sản xuất, sự hội tụ giữa ứng dụng vật lý và ứng dụng kĩ thuật số đã tạo nên mạng lưới Internet vạn vật (IoT) với nhiều phương thức truyền thông khác nhau làm nên sự thay đổi có chiều sâu cho toàn bộ chuỗi Logictics. Ngoài ra hệ thống tự động hóa còn góp phần làm giảm thời gian giao nhận, chi phí nhân công, tăng năng suất làm việc giúp tối ưu chi phí kinh doanh cho các doanh nghiệp của mọi nghành nghề khác.

Để có thể tăng cao năng suất hoạt động, làm việc hiệu quả thì hệ thống quản lý sản phẩm phân loại bằng mã vạch là một giải pháp công nghiệp thay thế con người các khâu phân loại sản phẩm, từ thực hiện thô sơ bằng tay chuyển đổi sang sử dụng các hệ thống tự động hóa để phân chia sản phẩm theo từng đặc tính mà người vận hành quy định. Việc phân loại, nhận diện được thực hiện dựa trên nguồn thông tin từ mã vạch được gắn trên sản phẩm khi truy xuất dữ liệu từ máy chủ sever sẽ đưa ra thông tin các cổng ra chia tương ứng với một địa chỉ xác định từ trước. Với nền kinh tế, thị trường hiện nay khi vừa trải qua một đợt khủng hoảng vì dịch “Covid” thì việc ứng dụng giải pháp phân loại thông minh vô cùng cần thiết và dạng được đặt lên ưu tiên hàng đầu.1 Hệ thống dây chuyền phân loại, nhận diện hàng hóa tự động. (Nguồn: Internet/Link: https://bangtai.vn/bang-tai-phan-loai-hang-hoa/) 2.2 Vai trò Dây chuyền phân loại hàng hóa bằng mã vạch hiện đại tăng tính chính xác, tiện lợi, đảm bảo kiện hàng nguyên vẹn, đến đúng nơi, giúp shop online cải thiện niềm tin khách hàng.

Trên thế giới, tăng cường ứng dụng công nghệ tự động vào vận hành kho bãi, phân loại sản phẩm và vận chuyển dần trở thành xu hướng khi mang lại nhiều lợi ích thiết thực cho cả doanh nghiệp logistics lẫn các đối tác, bao gồm sàn thương mại điện tử, doanh nghiệp thương mại và các nhà bán hàng, shop online nhỏ, lẻ… Ứng dụng công nghệ hiện đại vào dây chuyền chuyển phát nhanh góp phần giảm thời gian chia – chọn – giao hàng, giải quyết vấn đề thiếu hụt lao động. Nhiều đơn vị chuyển phát nhanh trên thế giới sớm nắm bắt xu hướng, đẩy mạnh đầu tư vào hệ thống dây chuyền phân loại tự động để tối ưu hóa hiệu suất vận hành. 8 Lợi ích từ hệ thống tự động, có sự can thiệp của trí tuệ nhân tạo và công nghệ không chỉ dành cho các doanh nghiệp thương mại và logistics. Các nhà bán hàng, shop online cũng được hưởng lợi từ bước cải thiện.