Đồ án: Thiết kế mô hình phân loại sản phẩm bằng màu sắc và mã QR sử dụng robot

Đồ án tốt nghiệp thiết kế mô hình phân loại sản phẩm tự động bằng màu sắc và mã QR, ứng dụng cánh tay robot gắp vật chính xác trong dây chuyền sản xuất.

• Tác giả: Trịnh Quốc Cường
• Người hướng dẫn: ThS. Mai Thị Thanh Thủy
• Trường học: Học Viện Nông Nghiệp Việt Nam
• Chuyên ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật Cơ Điện Tử
• Đề tài: Thiết Kế Mô Hình Phân Loại Sản Phẩm Bằng Màu Sắc Và Mã QR Sử Dụng Cánh Tay Robot Gắp Vật
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2025
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

I. Giới thiệu về Đồ án Robot Phân loại Sản phẩm

Đồ án robot phân loại sản phẩm bằng màu sắc và mã QR là một công trình nghiên cứu tiên tiến từ Học viện Nông nghiệp Việt Nam, Khoa Cơ Điện. Đề tài này kết hợp công nghệ robot tự động hóa với hệ thống cảm biến thông minh để phân loại sản phẩm một cách chính xác và hiệu quả. Hệ thống sử dụng cánh tay robot gắp vật có khả năng nhận diện thông qua hai phương pháp chính: phân tích màu sắc của sản phẩm và đọc mã QR. Đây là giải pháp tối ưu cho các doanh nghiệp cần tự động hóa quy trình phân loại, giúp tăng năng suất, giảm chi phí nhân công và nâng cao độ chính xác. Công nghệ này có ứng dụng rộng rãi trong ngành sản xuất, logistics, thương mại điện tử và những lĩnh vực liên quan đến xử lý hàng loạt sản phẩm.

1.1. Khái niệm và Mục tiêu của Đề tài

Mục tiêu chính của đồ án là thiết kế một mô hình phân loại sản phẩm tự động sử dụng công nghệ robot công nghiệp. Hệ thống này được trang bị cảm biến màu sắc để nhận diện sản phẩm dựa trên đặc tính màu và camera đọc QR để xử lý thông tin sản phẩm. Mục tiêu cụ thể bao gồm: (1) Phát triển mô hình phân loại hiệu quả với độ chính xác cao, (2) Tích hợp hệ thống điều khiển PLC để quản lý quy trình tự động, (3) Ứng dụng cánh tay robot gắp vật để thao tác và chuyển hướng sản phẩm, (4) Xây dựng giao diện quản lý dữ liệu sản phẩm thông qua mã QR.

1.2. Tính Cấp thiết và Ứng dụng Thực tế

Trong bối cảnh công nghiệp 4.0, tự động hóa là xu hướng tất yếu. Hệ thống phân loại tự động giải quyết những vấn đề: (1) Tăng hiệu suất sản xuất lên 300-400% so với phương pháp thủ công, (2) Giảm lỗi phân loại từ 5-10% xuống 0.1-0.5%, (3) Giảm chi phí nhân công đáng kể, (4) Cải thiện điều kiện làm việc cho nhân viên. Ứng dụng thực tế bao gồm các ngành: nông sản chế biến, sản xuất điện tử, logistics, thương mại điện tử, và quản lý kho hàng.

II. Các Thành phần Chính của Hệ thống

Đồ án robot phân loại được cấu tạo từ nhiều thành phần công nghệ tiên tiến. Cánh tay robot gắp vật là trung tâm của hệ thống, có khả năng di chuyển linh hoạt trong không gian 3D để nắm bắt và chuyển hướng sản phẩm. Hệ thống cảm biến bao gồm cảm biến màu sắc Keyence để nhận diện sản phẩm theo đặc tính màu sắc, và camera đọc mã QR để lấy thông tin chi tiết. Bộ điều khiển PLC FX3U là "bộ não" của hệ thống, xử lý dữ liệu và ra lệnh điều khiển. Băng tải vận chuyển sản phẩm đến vị trí phân loại, và hệ thống xe/thùng chứa để lưu trữ sản phẩm đã phân loại. Tất cả các thành phần được kết nối thông qua hệ thống dây điện, relay, và bộ nguồn để hoạt động đồng bộ và hiệu quả.

2.1. Cánh tay Robot Gắp vật và Cơ cấu Nâng Hạ

Cánh tay robot sử dụng động cơ bước (stepper motor) để điều khiển 3 bậc tự do, cho phép di chuyển theo trục X, Y, Z. Cơ cấu gắp sử dụng nam châm từ tính hoặc giác hút chân không để nắm bắt sản phẩm an toàn mà không gây hư hại. Van điện từ điều khiển lưu lượng khí nén, giúp giác hút hoạt động mạnh mẽ và ổn định. Công tắc hành trình xác định vị trí chính xác của robot, đảm bảo độ chính xác vị trí cao trong mỗi chu kỳ phân loại.

2.2. Hệ thống Cảm biến và Nhận diện Sản phẩm

Cảm biến màu sắc Keyence CZ-40 có khả năng phân biệt đến 10 màu khác nhau với độ chính xác cao. Cảm biến tiện cận E3F-DS30C4 phát hiện sự có mặt của sản phẩm trên băng tải. Camera đọc QR kết nối với bộ khuyêch đại Keyence CZ-V1 để xử lý ảnh và trích xuất thông tin mã QR. Dữ liệu từ các cảm biến được gửi đến PLC, nơi so sánh với cơ sở dữ liệu sản phẩm để quyết định vị trí phân loại phù hợp.

III. Hệ thống Điều khiển và Xử lý Tín hiệu

Bộ điều khiển PLC FX3U 32MT là trái tim của hệ thống tự động phân loại. PLC đọc tín hiệu từ các cảm biến, xử lý logic điều khiển, và phát lệnh đến các bộ điều khiển động cơ bước. Hệ thống điện bao gồm bộ nguồn tổ ong 60W cung cấp điện ổn định, relay trung gian để chuyển mạch các tín hiệu điều khiển, và MCB cầu giao điện để bảo vệ hệ thống. Nút nhấn khởi động/dừng cho phép người điều hành kiểm soát quy trình. Toàn bộ sơ đồ mạch điện được thiết kế tuân theo tiêu chuẩn kỹ thuật và an toàn điện để đảm bảo hoạt động tin cậy và an toàn.

3.1. Quy trình Điều khiển và Logic Phân loại

Quy trình phân loại diễn ra tuần tự: (1) Sản phẩm được vận chuyển qua băng tải, (2) Cảm biến tiện cận phát hiện sản phẩm, (3) Cảm biến màu sắc nhận diện màu sắc và camera QR đọc mã, (4) PLC so sánh dữ liệu với bảng phân loại, (5) Robot nhận lệnh và thực hiện chuyển động gắp, (6) Sản phẩm được đặt vào thùng chứa tương ứng. Toàn bộ quy trình này được lặp lại liên tục với chu kỳ tối ưu khoảng 5-10 giây tùy loại sản phẩm.

3.2. Bảo vệ và An toàn Hệ thống

Hệ thống bảo vệ bao gồm: (1) Công tắc an toàn (Emergency stop) dừng toàn bộ hoạt động ngay khi cần, (2) MCB cầu giao điện bảo vệ mạch điện khỏi quá tải, (3) Relay trung gian ngăn chặn tín hiệu nhiễu, (4) Kiểm tra giới hạn từ công tắc hành trình để tránh va chạm. Mã lỗi từ PLC được hiển thị để người điều hành dễ phát hiện vấn đề và xử lý nhanh chóng, đảm bảo an toàn cho nhân viên và thiết bị.

IV. Kết quả Ứng dụng và Triển vọng Phát triển

Mô hình phân loại sản phẩm đã được thiết kế, mô phỏng 3D trên phần mềm Inventor và AutoCAD, sau đó chế tạo và lắp ráp thành mô hình thực tế hoàn chỉnh. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống đạt độ chính xác phân loại 99.5%, thời gian xử lý bình quân 8 giây/sản phẩm, và khả năng hoạt động liên tục mà không có lỗi trong 8 giờ làm việc. Mô hình này có thể được ứng dụng rộng rãi trong các doanh nghiệp sản xuất, logistics, và chuỗi cung ứng. Trong tương lai, hệ thống có thể được nâng cấp với trí tuệ nhân tạo (AI) để tự học nhận diện, kết nối IoT cho giám sát từ xa, và tích hợp robot cộng tác để tăng linh hoạt sản xuất.

4.1. Kết quả Đạt được và Đánh giá Hiệu năng

Đồ án đã đạt được những kết quả đáng kể: (1) Thiết kế hoàn thiện với 3 bậc tự do cho robot, (2) Độ chính xác phân loại đạt 99.5% dựa trên nhận diện màu sắc và mã QR, (3) Năng suất tăng gấp 4 lần so với phân loại thủ công, (4) Chi phí giảm đáng kể. Mô hình hoàn thiện được trưng bày tại Học viện, chứng minh tính khả thi của giải pháp và sẵn sàng chuyển giao công nghệ cho các doanh nghiệp.

4.2. Hướng phát triển và Cải thiện trong Tương lai

Triển vọng phát triển của hệ thống phân loại robot rất lớn: (1) Tích hợp machine learning để tự động nhận diện sản phẩm mới, (2) Kết nối IoT và cloud computing cho quản lý dữ liệu tập trung, (3) Sử dụng robot cộng tác (cobot) để làm việc cùng con người, (4) Phát triển phần mềm quản lý toàn bộ quy trình phân loại và thống kê sản xuất. Hệ thống này sẽ trở thành giải pháp tự động hóa hoàn toàn cho các nhà máy thông minh (smart factory) trong thời đại Industry 4.0.

Trích đoạn nội dung tài liệu

đặt vấn đề Trong bối cảnh nền công nghiệp hiện đại đang chuyển mình mạnh mẽ theo xu hướng số hóa và tự động hóa, việc ứng dụng robot vào các dây chuyền sản xuất đã trở thành một yếu tố cốt lõi nhằm nâng cao năng suất, chất lượng và giảm thiểu sự phụ thuộc vào lao động thủ công. Một trong những ứng dụng phổ biến và quan trọng của robot công nghiệp là hệ thống phân loại sản phẩm tự động là một giải pháp thông minh giúp kiểm tra, đánh giá và xử lý sản phẩm theo những tiêu chí nhất định (hình dạng, màu sắc, kích thước, chất liệu.) mà không cần can thiệp thủ công. Trong kỷ nguyên công nghiệp hiện đại, nhu cầu tối ưu hóa quy trình sản xuất đang ngày càng trở nên cấp thiết. Sự cạnh tranh khốc liệt giữa các doanh nghiệp đòi hỏi các dây chuyền sản xuất phải hoạt động với độ chính xác cao, tốc độ lớn và khả năng thích ứng linh hoạt với nhiều loại sản phẩm khác nhau.

Trong đó, công đoạn phân loại sản phẩm – tưởng chừng đơn giản – lại đóng vai trò then chốt trong việc đảm bảo chất lượng đầu ra, giảm thiểu sai sót, và nâng cao hiệu quả vận hành toàn hệ thống. Trên thực tế, việc phân loại thủ công không những tốn kém chi phí nhân công mà còn không đảm bảo tính ổn định, đặc biệt trong môi trường sản xuất yêu cầu liên tục và khối lượng lớn. Hơn nữa, những yếu tố như mệt mỏi, sai lệch cảm quan và điều kiện môi trường có thể ảnh hưởng đến khả năng ra quyết định của con người trong quá trình phân loại. Sự xuất hiện của robot công nghiệp, đặc biệt là các cánh tay robot linh hoạt, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của thị giác máy tính (computer vision) và trí tuệ nhân tạo, đã mở ra khả năng tự động hóa toàn diện quy trình phân loại.

Hệ thống sử dụng camera để thu nhận hình ảnh phôi, áp dụng thuật toán xử lý 1 ảnh để nhận dạng đặc trưng, sau đó điều khiển robot thực hiện các thao tác như gắp, di chuyển, và sắp xếp phôi một cách nhanh chóng, chính xác và đồng nhất. Tuy nhiên, việc xây dựng một hệ thống như vậy đòi hỏi sự tích hợp đa ngành – từ thiết kế cơ khí, lập trình điều khiển, xử lý tín hiệu hình ảnh, đến tối ưu thuật toán chuyển động của robot. Ngoài ra, yếu tố chi phí, tính linh hoạt và khả năng mở rộng trong thực tế cũng cần được cân nhắc cẩn trọng. Xuất phát từ những lý do đó, nhóm thực hiện đề tài " Thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm tự động sử dụng cánh tay robot " với mục đích nghiên cứu, hiện thực hóa một mô hình có khả năng: - Phát hiện, nhận dạng và phân loại sản phẩm theo tiêu chí phát hiện và đọc mã QR ; - Điều khiển chính xác chuyển động của cánh tay robot để thực hiện các thao tác gắp – phân loại; - Đáp ứng yêu cầu mô phỏng thực tế trong giảng dạy, nghiên cứu và định hướng công nghiệp hóa trong sản xuất thông minh 1.

Tính cấp thiết của đề tài Trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đang diễn ra mạnh mẽ, việc tự động hóa các quy trình sản xuất trở thành yếu tố then chốt để nâng cao năng suất, chất lượng sản phẩm và giảm thiểu chi phí vận hành. Đặc biệt, trong các dây chuyền sản xuất hiện đại, quá trình phân loại phôi đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo sự đồng nhất và chất lượng của sản phẩm đầu ra. Tuy nhiên, thực tế cho thấy nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp vừa và nhỏ, vẫn đang thực hiện công đoạn phân loại phôi một cách thủ công hoặc bán tự động. Điều này dẫn đến một số hạn chế như, hiệu suất thấp do phụ thuộc vào sức lao động con người.

Độ chính xác không ổn định, dễ xảy ra sai sót trong quá trình phân loại. Khó khăn trong việc mở rộng quy mô sản xuất khi nhu cầu thị trường tăng cao. 2 Việc ứng dụng cánh tay robot kết hợp với hệ thống thị giác máy tính trong phân loại phôi mang lại nhiều lợi ích thiết thực giúp tăng tốc độ và độ chính xác trong quá trình phân loại. Giảm thiểu sự phụ thuộc vào lao động thủ công, từ đó giảm chi phí nhân công.

Dễ dàng tích hợp vào các dây chuyền sản xuất hiện có, nâng cao tính linh hoạt và khả năng mở rộng. Nhiều nghiên cứu và ứng dụng thực tế đã chứng minh hiệu quả của việc sử dụng cánh tay robot trong phân loại sản phẩm. Ví dụ, một hệ thống sử dụng cánh tay robot 3 bậc tự do kết hợp với cảm biến màu sắc đã được triển khai để phân loại sản phẩm dựa trên màu sắc, cho thấy khả năng hoạt động hiệu quả trong môi trường công nghiệp thực tế. Do đó, việc nghiên cứu và phát triển “Thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm tự động sử dụng cánh tay robot” không chỉ đáp ứng nhu cầu cấp thiết của ngành công nghiệp hiện đại mà còn góp phần thúc đẩy quá trình chuyển đổi số và nâng cao năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp trong thời kỳ hội nhập kinh tế toàn cầu.1 Hệ thống phân loại, sếp hàng bằng robot 1.

Mục tiêu của đề tài Mục tiêu của phần 1 1. Hệ thống cơ khí gồm băng tải, khay phân loại, camera cố định, và tay gắp hút chân không. Thiết kế hệ thống truyền động gồm cho băng tải, động cơ tay gắp (servo/stepper), và van điện từ điều khiển hút chân không. Nguồn và bảo vệ :Nguồn 220V cấp qua bộ nguồn 24VDC cho thiết bị điều khiển.

Có CB, rơle, nguồn tổ ong, v. - Lựa chọn thiết bị điện - Thiết kế sơ đồ đấu nối điện - Lắp đặt, khảo nghiệm mô hình 4 Bài toán đặt ra là thiết kế mô hình cánh tay robot phân loại vật thể trên băng truyền bằng xử lý hình ảnh. Vật thể có dạng hình vuông phía trên được dán mã QR. Máy tính thông qua canera sẽ thu nhận hình ảnh vật thể trên băng chuyền để xử lý cho ra các dữ liệu cần thiết về thông tin của mã QR rồi gửi cho bộ điều khiển.

Bộ điều khiển sẽ điều khiển các cơ cấu chấp hành bao gồm các động cơ của tay máy, động cơ của băng tải, và các động cơ khác để đưa được các vật vào ô tương ứng. Nội dung của đề tài Đề tài tập trung vào việc nghiên cứu, thiết kế và chế tạo mô hình hệ thống phân loại sản phẩm tự động sử dụng cánh tay robot, với các nội dung chính sau:  Khảo sát, tổng hợp các tài liệu liên quan đến hệ thống phân loại sản phẩm, cấu trúc robot, thị giác máy và thiết bị điều khiển tự động.  Thiết kế hệ thống cơ khí gồm: băng tải, giá đỡ, cánh tay robot 3 bậc tự do, cơ cấu gắp bằng giác hút chân không.  Lựa chọn và tích hợp các cảm biến (cảm biến màu sắc, cảm biến tiệm cận, camera nhận diện QR code) để thu thập dữ liệu đầu vào cho quá trình phân loại.

 Thiết kế hệ thống điều khiển điện bao gồm PLC, cảm biến, rơ le, bộ nguồn, mạch điều khiển động cơ bước và van khí nén.  Xây dựng chương trình xử lý hình ảnh để nhận diện màu sắc và mã QR của sản phẩm.  Lập trình điều khiển hệ thống trên phần mềm GX Works2, phối hợp giữa phần cứng và phần mềm đảm bảo hệ thống hoạt động chính xác, đồng bộ.  Tiến hành lắp đặt, kiểm thử và đánh giá hiệu quả mô hình phân loại sản phẩm tự động 1.5 Phương pháp nghiên cứu Phương pháp tổng hợp tài liệu: Nghiên cứu các tài liệu tham khảo về lý thuyết robot, cơ cấu phân loại, hệ thống điều khiển PLC, cảm biến, xử lý ảnh, từ đó xây dựng cơ sở lý thuyết vững chắc cho đề tài.

5 Phương pháp thiết kế mô hình 3D: Sử dụng phần mềm Autodesk Inventor và AutoCAD để thiết kế, mô phỏng hệ thống cơ khí. Phương pháp lựa chọn thiết bị: Lựa chọn các thiết bị phù hợp về thông số kỹ thuật, đảm bảo tính khả thi và tiết kiệm chi phí. Phương pháp thí nghiệm thực nghiệm: Lắp ráp, kiểm tra và hiệu chỉnh mô hình thử nghiệm trong phòng thực hành, đánh giá hoạt động của hệ thống. Phương pháp lập trình điều khiển: Sử dụng PLC FX3U-32MT lập trình điều khiển hệ thống, đồng thời xây dựng phần mềm xử lý ảnh trên máy tính để xử lý dữ liệu màu sắc và mã QR 6 CHƯƠNG 2.

THIẾT KẾ PHẦN CỨNG 2. Bài toán thiết kế Thiết kế mô hình phân loại sản phẩm sử dụng cánh tay robot gắp vật thông qua xử lý ảnh và phân loại màu sắc có các tính năng như sau: - Nhận diện màu sắc bao gồm Đỏ và Xanh, nếu có màu khác đỏ và xanh thì là sản phẩm lỗi. - Nhận diện 2 mã QR ứng với các thông tin được gắn trên sản phẩm - Sản phẩm không có QR hoặc khác màu sẽ được phân loại qua khu hàng lỗi - Sản phẩm đúng với màu và QR sẽ được phân ra 2 khu riêng biệt Mô hình gồm các khối cơ bản được thể hiện như hình vẽ 2 8 3 7 4 5 1 6 Hình 2.1 Mô hình 3D hệ thống phân loại 1: Băng tải 7 2: Web cam 3: Khay phân loại sản phẩm lỗi 4: Cơ cấu tay robot 3 bậc tự do 5: Khay phân loại sản phẩm đúng 6: Bộ nút bấm 7: Cảm biến tiệm cận phát hiện vật 8: Cảm biến màu sắc Nguyên lý làm việc của mô hình: Khi bấm nút START trên bộ nút bấm, băng tải sẽ bắt đầu chạy và đưa phôi di chuyển đến khu vực 1: cảm biến tiệm cận đầu tiên với chức năng nhận biết vật và xác định rằng đó có đúng là vật cần phải phân loại hay không.