Đồ án thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm bằng nhận dạng mờ - ĐH Quy Nhơn

Đồ án thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm bằng nhận dạng mờ chi tiết, cung cấp nguyên lý điều khiển mờ, cấu trúc phần cứng và thuật toán tối ưu.

• Tác giả: Lê Anh Tuấn
• Người hướng dẫn: ThS. Đỗ Văn Cần
• Trường học: Trường Đại học Quy Nhơn
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điện
• Đề tài: Thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm bằng nhận dạng mờ
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Quy Nhơn

Tóm tắt

I. Tổng quan về hệ thống phân loại sản phẩm bằng nhận dạng mờ

Trong nền sản xuất hiện đại, phân loại sản phẩm đóng vai trò cốt lõi trong việc đảm bảo chất lượng đồng đều. Các dây chuyền công nghiệp đòi hỏi tốc độ xử lý nhanh cùng độ tin cậy vượt trội. Quá trình phân loại truyền thống thường dựa vào ngưỡng cứng hoặc nhận định thủ công. Điều này dễ dẫn đến sai số khi sản phẩm có kích thước, màu sắc hoặc trọng lượng không đồng nhất. Hệ thống phân loại ứng dụng logic mờ ra đời nhằm giải quyết triệt để hạn chế này.

Lý thuyết tập mờ cho phép mô phỏng tư duy suy luận của con người. Thay vì chỉ sử dụng các giá trị nhị phân đúng hoặc sai, giải thuật mờ xử lý các trạng thái trung gian thông qua hàm thuộc. Việc kết hợp logic mờ vào bộ điều khiển tự động hóa giúp hệ thống nhận diện đặc tính sản phẩm linh hoạt hơn. Cảm biến thu thập tín hiệu vật lý từ băng chuyền và chuyển đổi thành biến ngôn ngữ. Bộ xử lý trung tâm sau đó thực hiện suy diễn mờ để đưa ra quyết định phân nhóm kịp thời. Giải pháp này giúp dây chuyền vận hành liên tục, giảm thiểu thời gian dừng máy và nâng cao năng suất tổng thể.

1.1. Vai trò của tự động hóa phân loại trong công nghiệp

Tự động hóa phân loại là mắt xích quan trọng trong chuỗi sản xuất thông minh. Hệ thống tự động giúp loại bỏ sự phụ thuộc vào thao tác thủ công vốn tiềm ẩn nhiều sai sót. Khi sản lượng hàng hóa tăng cao, việc phân loại thủ công làm giảm đáng kể tốc độ xuất xưởng. Ứng dụng công nghệ phân loại hiện đại cho phép nhận diện sản phẩm theo nhiều tiêu chí cùng lúc. Các thông số như kích thước, màu sắc, khối lượng và khiếm khuyết bề mặt đều được kiểm tra liên tục. Sự chính xác ở khâu này giúp nâng cao uy tín thương hiệu và tối ưu hóa chi phí vận hành.

1.2. Nguyên lý nhận dạng mờ trong kỹ thuật điều khiển

Nhận dạng mờ vận hành dựa trên cơ sở logic đa trị do Lotfi Zadeh khởi xướng. Không giống logic kinh điển chỉ chấp nhận giá trị 0 hoặc 1, logic mờ biểu diễn mức độ thuộc về một tập hợp qua hàm thuộc từ 0 đến 1. Trong kỹ thuật điều khiển, cấu trúc mờ tiếp nhận dữ liệu cảm biến rồi tiến hành mờ hóa. Tiếp theo, khối suy luận áp dụng tập luật IF-THEN để xử lý các mối quan hệ phi tuyến phức tạp. Cuối cùng, quá trình giải mờ chuyển đổi kết quả thành tín hiệu điều khiển cơ cấu chấp hành. Phương thức này xử lý thông tin mơ hồ cực kỳ hiệu quả.

II. Thách thức trong phân loại sản phẩm bằng nhận dạng mờ hiện nay

Các hệ thống phân loại sản phẩm truyền thống thường đối mặt với bài toán nhiễu tín hiệu và sai số cơ khí. Trong môi trường công nghiệp thực tế, điều kiện chiếu sáng, góc đặt cảm biến và rung lắc cơ học làm biến dạng dữ liệu thu thập. Những phương pháp phân loại dựa trên mô hình toán học giải tích cổ điển bộc lộ nhiều điểm nghẽn lớn. Khi đối tượng phân loại có độ biến thiên cao, việc xây dựng mô hình toán chính xác trở nên vô cùng khó khăn.

Bên cạnh đó, việc phân định ranh giới giữa các nhóm sản phẩm luôn tồn tại sự bất định. Một chi tiết có kích thước nằm sát ngưỡng phân định rất dễ bị đưa vào nhóm sai. Điều này gây lãng phí nguyên liệu và tăng tỷ lệ phế phẩm. Nhận dạng mờ cung cấp công cụ mạnh mẽ để xử lý dữ liệu không chắc chắn, nhưng việc thiết kế hệ thống mờ vẫn gặp khó khăn riêng. Kỹ sư phải xác định hình dạng hàm thuộc và thiết lập tập luật mờ hợp lý. Nếu cơ sở tri thức không chuẩn xác, hệ thống sẽ gặp hiện tượng bão hòa hoặc suy giảm tốc độ xử lý trên PLC.

2.1. Hạn chế của các phương pháp phân loại truyền thống

Các giải pháp phân loại truyền thống sử dụng cảm biến cơ quang đơn thuần hoặc bộ so sánh ngưỡng logic nhị phân. Cơ chế này chỉ hoạt động tốt khi sản phẩm đạt độ đồng đều tuyệt đối về quy cách. Tuy nhiên, sự biến động về ánh sáng môi trường và rung động dây chuyền thường tạo ra sai lệch đo lường. Khi dữ liệu nằm ở vùng giáp ranh, hệ thống truyền thống dễ đưa ra quyết định sai sót. Việc thiếu khả năng tự thích nghi làm tăng đáng kể tỷ lệ phân loại nhầm. Hơn nữa, việc cấu hình lại hệ thống cơ khí khi thay đổi mẫu sản phẩm rất tốn thời gian.

2.2. Vấn đề xử lý dữ liệu bất định và phi tuyến

Trong quá trình sản xuất thực tế, các đại lượng đo như kích thước hay độ phản xạ quang học thường mang tính phi tuyến cao. Cảm biến nhận tín hiệu luôn bị ảnh hưởng bởi nhiễu nền công nghiệp. Một sản phẩm chuẩn vẫn có thể tạo ra đáp ứng cảm biến không đồng nhất do góc xoay trên băng tải. Nếu áp dụng thuật toán giải tích cứng nhắc, hệ thống không thể xử lý thỏa đáng những biến số ngẫu nhiên này. Sự không chắc chắn trong dữ liệu đầu vào đòi hỏi bộ điều khiển phải có năng lực suy luận linh hoạt, giúp duy trì độ chính xác của quyết định phân nhóm.

III. Phương pháp thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm bằng nhận dạng mờ

Thiết kế hệ thống phân loại mờ bao gồm các bước từ thu thập tín hiệu, xử lý thuật toán đến điều khiển cơ cấu phân dòng. Đầu tiên, các cảm biến đo lường (như cảm biến màu sắc, cảm biến quang, cảm biến tiệm cận) ghi nhận đặc tính sản phẩm trên băng chuyền. Tín hiệu liên tục được truyền về bộ điều khiển PLC, ví dụ dòng Siemens S7-400 hoặc S7-300. Tại đây, thuật toán mờ thực hiện chuẩn hóa dữ liệu và gán mức thuộc tương ứng theo các hàm thuộc hình tam giác hoặc hình thang.

Tiếp theo, hệ luật mờ dạng IF-THEN được kích hoạt để suy luận phân loại dựa trên ma trận tri thức chuyên gia. Phương pháp suy luận Mamdani hoặc Sugeno thường được ứng dụng để liên kết các biến đầu vào. Sau khi tổng hợp các luật tác động, thuật toán giải mờ bằng phương pháp trọng tâm (Center of Gravity) sẽ tính toán giá trị ngõ ra rõ ràng. Tín hiệu này kích hoạt các xi lanh khí nén hoặc cánh gạt servo để đẩy sản phẩm vào đúng khay chứa quy định. Toàn bộ quy trình diễn ra liên tục theo thời gian thực với độ trễ tối thiểu.

3.1. Xây dựng cấu trúc điều khiển PLC và thuật toán mờ

Bộ điều khiển lập trình PLC đảm nhận vai trò trung tâm xử lý dữ liệu và điều phối chấp hành. Cấu hình vào ra I/O được xác định dựa trên số lượng cảm biến và cơ cấu đẩy sản phẩm. Thuật toán mờ được lập trình trực tiếp trên PLC hoặc tích hợp qua khối hàm chuyên dụng. Quá trình mờ hóa chuyển đổi giá trị analog từ cảm biến thành các tập mờ ngôn ngữ như nhỏ, vừa, lớn. Các luật hợp thành được xử lý song song để tạo ra tín hiệu điều khiển chính xác. Cấu trúc này tối ưu tốc độ quét vòng lặp và đảm bảo tính ổn định cao.

3.2. Thiết kế giao diện giám sát SCADA và WinCC

Giao diện SCADA thiết kế trên nền tảng WinCC cho phép giám sát toàn bộ dây chuyền theo thời gian thực. Màn hình điều khiển hiển thị trực quan trạng thái băng tải, số lượng từng loại sản phẩm và cảnh báo sự cố. Kỹ sư vận hành có thể theo dõi trực tiếp các thông số hàm thuộc và điều chỉnh ngưỡng phân loại mà không cần dừng hệ thống. WinCC kết nối với PLC qua chuẩn truyền thông công nghiệp Industrial Ethernet hoặc MPI. Dữ liệu vận hành được lưu trữ tự động vào cơ sở dữ liệu phục vụ báo cáo thống kê và tối ưu hóa quy trình sản xuất.

IV. Kết luận và ứng dụng hệ thống phân loại sản phẩm bằng nhận dạng mờ

Việc triển khai giải thuật mờ trong hệ thống phân loại sản phẩm đem lại bước tiến vượt bậc về độ chính xác và tính linh hoạt công nghiệp. Mô hình loại bỏ sự phụ thuộc vào các ngưỡng nhị phân cứng nhắc, thích ứng tốt với dữ liệu cảm biến có độ nhiễu cao. Kết quả thực nghiệm và mô phỏng trên nền tảng PLC kết hợp WinCC khẳng định tính khả thi của giải pháp. Tỷ lệ phân loại chính xác đạt mức cao, đồng thời thời gian phản hồi của cơ cấu chấp hành được tối ưu hóa rõ rệt.

Hệ thống có khả năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành sản xuất mũi nhọn như chế biến nông sản, phân loại gạch men, dược phẩm và linh kiện điện tử. Khả năng mở rộng của mô hình cho phép kết hợp thêm mạng nơ-ron nhân tạo (Neuro-Fuzzy) và thị giác máy tính. Hướng phát triển này giúp nâng cao năng lực tự học của hệ thống khi xuất hiện các mẫu sản phẩm mới. Đây là nền tảng vững chắc để xây dựng các nhà máy thông minh hướng tới kỷ nguyên Công nghiệp 4.0.

4.1. Hiệu quả vận hành và tối ưu hóa năng suất

Ứng dụng nhận dạng mờ giúp tối ưu hóa năng suất vận hành của dây chuyền phân loại công nghiệp. Tỷ lệ phân loại nhầm giảm xuống mức tối thiểu, hạn chế phế phẩm và tiết kiệm chi phí tái chế. Dây chuyền hoạt động trơn tru với chu kỳ phân loại ổn định, không xảy ra hiện tượng tắc nghẽn sản phẩm tại các cửa phân dòng. Độ bền của thiết bị cơ khí và cảm biến được nâng cao nhờ giảm thiểu các tác động giật cục. Doanh nghiệp nâng cao hiệu suất thiết bị tổng thể OEE và đảm bảo chất lượng xuất xưởng đồng nhất.

4.2. Tiềm năng tích hợp mạng nơ ron và trí tuệ nhân tạo

Sự kết hợp giữa logic mờ và mạng nơ-ron nhân tạo hình thành hệ mờ nơ-ron ANFIS đầy tiềm năng. Cấu trúc lai này tận dụng khả năng biểu diễn tri thức dạng ngôn ngữ của logic mờ và khả năng tự học dữ liệu của mạng nơ-ron. Khi tích hợp cùng camera công nghiệp và thị giác máy tính, hệ thống có thể tự động nhận dạng các khuyết tật phức tạp. Khả năng tự hiệu chỉnh trọng số giúp hệ thống thích nghi nhanh chóng với các dòng sản phẩm mới mà không cần lập trình lại từ đầu. Đây là xu hướng then chốt trong phát triển sản xuất thông minh.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong các dây chuyền sản xuất công nghiệp hiện đại, tự động hóa đóng vai trò cốt lõi nhằm nâng cao năng suất, cắt giảm chi phí nhân công và giải phóng con người khỏi những công đoạn nặng nhọc, độc hại. Quá trình vận chuyển, phân loại các chi tiết cơ khí có tải trọng lớn từ khu vực sản xuất đến kho chứa hoặc các vị trí lắp ráp là một bài toán phức tạp. Các thiết bị cơ khí đơn giản hay phương pháp phân loại thông thường gặp nhiều trở ngại khi đối tượng có khối lượng lớn và yêu cầu độ chính xác cao về vị trí. Đồng thời, kỹ thuật điều khiển kinh điển luôn đòi hỏi thông tin mô hình toán học chính xác tuyệt đối của đối tượng—điều rất khó đạt được trong môi trường công nghiệp có nhiều yếu tố bất định và nhiễu.

Lý thuyết logic mờ (Fuzzy Logic) do Tiến sĩ Lotfi A. Zadeh khởi xướng năm 1965 đã mở ra hướng tiếp cận mới trong kỹ thuật điều khiển. Kỹ thuật mờ cho phép xử lý các thông tin không đầy đủ, gần đúng dựa trên tri thức và kinh nghiệm của con người mà không cần biết chính xác mô hình toán học giải tích của đối tượng. Nhằm giải quyết bài toán tự động hóa phân loại các chi tiết cơ khí nặng, đồ án tốt nghiệp tập trung nghiên cứu và ứng dụng giải thuật nhận dạng mờ kết hợp cánh tay robot công nghiệp trong dây chuyền sản xuất.

Nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài được xác định cụ thể theo 4 nội dung chính:

1. Nghiên cứu tổng quan về các phương pháp, dây chuyền phân loại sản phẩm trong công nghiệp và tình hình phát triển của robot công nghiệp, hệ thống điều khiển mờ nơ-ron trong và ngoài nước.
2. Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết logic mờ, cấu trúc các bộ điều khiển mờ (tĩnh, động, mờ lai F-PID, mờ thích nghi) và lựa chọn cấu hình phần cứng điều khiển, cảm biến, thiết bị chấp hành.
3. Thiết kế cấu hình vào/ra, xây dựng lưu đồ thuật toán điều khiển chương trình chính, các chương trình con nhận dạng, chương trình con theo đối tượng và chương trình điều khiển trên bộ điều khiển lập trình PLC S7-400.
4. Xây dựng cấu hình và thiết kế giao diện SCADA trên phần mềm WinCC, thực hiện mô phỏng giám sát, thu thập dữ liệu và điều khiển hệ thống thông qua phần mềm mô phỏng PLCSIM.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đồ án:

• Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống phân loại sản phẩm cơ khí tự động ứng dụng thuật toán nhận dạng mờ; cấu trúc bộ điều khiển mờ; mô hình điều khiển khả trình PLC S7-400 và hệ thống giám sát SCADA WinCC.
• Phạm vi phân loại: Dây chuyền phân loại các chi tiết cơ khí trong nhà máy lắp ráp ô tô, bao gồm 4 nhóm sản phẩm chính: khung xe, lốp xe, nắp sau xe và động cơ xe.
• Phạm vi thời gian và địa điểm: Đề tài được thực hiện từ ngày 15/09/2014 đến ngày 15/12/2014 tại Bộ môn Kỹ thuật Điện, Khoa Kỹ thuật & Công nghệ, Trường Đại học Quy Nhơn.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và mô hình toán học

Đồ án xây dựng nền tảng trên lý thuyết tập mờ và hệ thống điều khiển mờ với các khái niệm toán học nền tảng:

• Tập mờ và hàm liên thuộc: Một tập mờ $B$ xác định trên tập kinh điển $M$ được biểu diễn bởi tập các cặp giá trị $(x, \mu_B(x))$, trong đó $x \in M$ và ánh xạ $\mu_B(x): M \to [0, 1]$ là hàm liên thuộc (membership function). Các thông số đặc trưng gồm độ cao $H = \max_{x \in M} \mu_B(x)$ (với $H = 1$ là tập mờ chính tắc, $H < 1$ là tập mờ không chính tắc), miền xác định $S = {x \in M \mid \mu_B(x) > 0}$, và miền tin cậy $T = {x \in M \mid \mu_B(x) = 1}$.
• Các phép toán tập mờ: Phép hợp hai tập mờ theo quy tắc $\max$ hoặc Lukasiewicz ($\mu_{A \cup B}(x) = \min{1, \mu_A(x) + \mu_B(x)}$); phép giao theo quy tắc $\min$ hoặc tích đại số ($\mu_{A \cap B}(x) = \mu_A(x)\mu_B(x)$). Phép toán trên các tập mờ khác cơ sở được mở rộng trên không gian tích $M \times N$.
• Biến ngôn ngữ: Được xác định bởi bộ tứ tham số $(X, T, U, M)$, trong đó $X$ là tên biến, $T$ là tập các giá trị ngôn ngữ, $U$ là không gian nền vật lý và $M$ là quy tắc ngữ nghĩa biểu diễn sự phân bố của $T$ trên $U$.
• Luật hợp thành và suy diễn mờ: Cấu trúc mệnh đề điều khiển mờ dạng SISO, MISO và MIMO. Suy diễn mờ theo quy tắc Mamdani sử dụng công thức $\min$ ($\mu_{A \Rightarrow B}(x, y) = \min{\mu_A(x), \mu_B(y)}$) hoặc công thức PROD ($\mu_{A \Rightarrow B}(x, y) = \mu_A(x)\mu_B(y)$). Các luật hợp thành được khảo sát gồm MAX-MIN, MAX-PROD, SUM-MIN và SUM-PROD.
• Phương pháp giải mờ: Phương pháp cực đại (nguyên lý trung bình, cận trái, cận phải) và phương pháp điểm trọng tâm (Center of Gravity - COG) với công thức: $$y_0 = \frac{\int_S y \cdot \mu_B(y) , dy}{\int_S \mu_B(y) , dy}$$ kết hợp phương pháp độ cao (singleton).
• Cấu trúc bộ điều khiển mờ: Khảo sát bộ điều khiển mờ tĩnh, bộ điều khiển mờ động (Fuzzy PI, Fuzzy PD, Fuzzy PID, PID tốc độ với đầu vào là sai lệch $e$, đạo hàm bậc nhất $e'$ và đạo hàm bậc hai $e''$), hệ điều khiển mờ lai (F-PID) phân vùng tác động theo độ lớn sai lệch và hệ điều khiển thích nghi mờ.

Phương pháp nghiên cứu và công cụ thực hiện

Tác giả sử dụng kết hợp các phương pháp nghiên cứu kỹ thuật:

• Phương pháp tổng hợp và phân tích lý thuyết: Nghiên cứu tài liệu chuyên ngành về giải thuật mờ, mạng nơ-ron, kỹ thuật điều khiển tự động và robot công nghiệp.
• Phương pháp khảo sát so sánh: Đánh giá các công nghệ phân loại sản phẩm hiện có trong công nghiệp để làm rõ ưu, nhược điểm của từng giải pháp.
• Phương pháp thiết kế thuật toán và mô phỏng hệ thống: Xây dựng cấu hình vào/ra, thiết kế lưu đồ thuật toán điều khiển mờ, lập trình cấu hình cho bộ điều khiển PLC Siemens S7-400, tích hợp công cụ mô phỏng phần cứng Siemens S7-PLCSIM và thiết kế giao diện vận hành SCADA bằng phần mềm SIMATIC WinCC.

Nhóm công cụ / Thiết bị	Thành phần cụ thể	Chức năng trong hệ thống
Cảm biến và đo lường	Cảm biến quang, cân băng tải	Thu nhận tín hiệu nhận dạng kích thước, hiện diện và khối lượng chi tiết
Cơ cấu chấp hành	Băng tải công nghiệp, cánh tay robot	Vận chuyển sản phẩm và gắp/chuyển các chi tiết nặng vào vị trí quy định
Phần cứng điều khiển	PLC Siemens SIMATIC S7-400	Xử lý trung tâm, thực thi thuật toán điều khiển và logic phân loại
Phần mềm mô phỏng	Siemens S7-PLCSIM	Mô phỏng hoạt động và kiểm chứng logic điều khiển của PLC S7-400
Hệ thống giám sát SCADA	SIMATIC WinCC	Thiết kế giao diện HMI/SCADA, quản lý tag, thu thập dữ liệu và cảnh báo

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về hệ thống phân loại sản phẩm và điều khiển mờ nơ-ron

Chương này trình bày bức tranh toàn cảnh về công nghệ phân loại sản phẩm trong sản xuất công nghiệp và sự phát triển của robot cũng như lý thuyết điều khiển thông minh.

Tác giả tổng hợp 6 phương pháp phân loại sản phẩm phổ biến:

• Phân loại theo kích thước (ứng dụng trong xay xát nông sản, lương thực).
• Phân loại theo hình dáng (sử dụng camera và module xử lý ảnh trong lắp ráp cơ khí, ô tô, điện tử).
• Phân loại theo trọng lượng (sử dụng cân điện tử trên băng tải trong chế biến thủy sản).
• Phân loại theo vật liệu (ứng dụng cảm ứng điện từ phát hiện kim loại trong thực phẩm, bánh kẹo).
• Phân loại theo màu sắc (dùng cảm biến màu sắc hoặc camera CCD trong chế biến gạo xuất khẩu, sản xuất gạch ốp lát).
• Phân loại theo khuyết tật (dùng sóng siêu âm, dòng Foucault, tia X kiểm tra phôi đúc đồng, nhôm, sứ).

Chương 1 cũng phân tích các dây chuyền phân loại công nghiệp tiêu biểu:

• Máy phân loại bằng X-quang của hãng Meiya: Tích hợp cổng USB 2.0, giám sát hình ảnh XPE, phân tách tạp chất cứng (kim loại, đá, xương, nhựa cứng) trong thực phẩm.
• Máy tách màu gạo seri RB của hãng Meiya: Trang bị camera kỹ thuật số CCD, cabin quang học đa thuật toán xử lý đồng thời hạt vàng và hạt trắng sữa.
• Máy tách kim loại dùng cho nguyên liệu rời: Trang bị công nghệ Two-channel DSP, xử lý tín hiệu mạch vòng phát hiện mảnh sắt, inox, đồng và kích hoạt van gạt tự động.
• Dây chuyền tự động hóa phân loại gạch granite do Viện Tự động hóa kỹ thuật quân sự chế tạo: Gồm hộp đen chứa camera nhận dạng bề mặt gạch, bộ xử lý tín hiệu giao tiếp và băng chuyền cơ khí 5 vị trí phân loại gắn tay máy hút.

Về robot công nghiệp, tác giả điểm lại lịch sử từ khái niệm Robota của Karel Capek (1921), robot Versatran của AMF, Unimate-1900, robot Stanford có mắt-tay (1967) đến robot T3 của Cincinnati (1974) nâng tải 40 kg. Ứng dụng robot được chia làm 4 nhóm: vận chuyển bốc dỡ vật liệu, gia công cơ khí (hàn, sơn), lắp ráp/kiểm tra đo lường (máy CMM), và hoạt động trong môi trường độc hại.

Tác giả khảo sát các công trình ứng dụng mờ nơ-ron:

• Nghiên cứu của Đoàn Quang Vinh và Trần Đình Tân (Đại học Bách Khoa - Đại học Đà Nẵng) về điều khiển bộ bù tĩnh SVC.
• Nghiên cứu của Nikos et al. (1999) về mạng mờ nơ-ron điều khiển độ hút của giác hút trên cánh tay robot gắp vật liệu mềm.
• Nghiên cứu của Cheng Chen Lee (2006) về mạng mờ nơ-ron 5 lớp cấu trúc TSK (Takagi-Sugeno-Kang) với thuật toán tự tập hợp (self-clustering) điều khiển nhiệt độ quang phổ.
• Nghiên cứu của Yang Tung Liu (2005) về mạng truyền thẳng 5 lớp tối ưu hóa luật mờ trong điều khiển dao động.

Từ phân tích trên, tác giả định hướng đề tài vào việc thiết kế hệ thống phân loại các chi tiết cơ khí ô tô (khung xe, lốp xe, nắp sau xe, động cơ xe) sử dụng nhận dạng mờ kết hợp cánh tay robot công nghiệp.

Chương 2: Lý thuyết về mờ-nơ ron và lựa chọn thiết bị điều khiển

Chương 2 tập trung xây dựng cơ sở toán học logic mờ và cấu trúc hệ thống điều khiển:

• Lý thuyết mờ: Phân tích sự khác biệt giữa tính không chắc chắn trong xác suất thống kê (sự kiện ngẫu nhiên có định nghĩa rõ ràng) và tính không chắc chắn trong ngữ nghĩa/ngữ vựng (sự mờ nhạt, ước lượng ngôn ngữ của con người). Trình bày chi tiết toán tử hợp, giao, phần bù trên tập mờ.
• Mờ hóa và biến ngôn ngữ: Trình bày ví dụ mờ hóa biến "Tốc độ xe" với miền giá trị vật lý $V = {x \in \mathbb{R} \mid x \ge 0}$ thành 5 tập mờ: Rất chậm, Chậm, Trung bình, Nhanh, Rất nhanh.
• Luật hợp thành và giải mờ: Mô tả luật hợp thành qua biểu diễn ma trận rời rạc $R$ ($5 \times 5 = 25$ phần tử) nhân với vectơ trạng thái đầu vào $a^T$. Phân tích chi tiết 2 giải thuật giải mờ chính: phương pháp cực đại (nguyên lý trung bình, cận trái, cận phải) và phương pháp điểm trọng tâm (Center of Gravity), nêu rõ hiện tượng sai lệch khi miền giá trị cực đại $G$ không liên thông.
• Cấu trúc bộ điều khiển mờ: Phân tích 3 khối chức năng cốt lõi (Khối mờ hóa, Thiết bị hợp thành, Khối giải mờ) cùng giao diện vào/ra. Phân loại theo số kênh vào/ra (SISO, MISO, MIMO) và theo đặc tính động học (bộ điều khiển mờ tĩnh, bộ điều khiển mờ tuyến tính từng đoạn, bộ điều khiển mờ động). Phân tích cấu trúc hệ điều khiển mờ lai (F-PID) kết hợp ưu điểm của điều khiển mờ khi sai lệch lớn và điều khiển PID kinh điển khi hệ thống tiến gần điểm đặt.
• Lựa chọn thiết bị phần cứng: Thiết lập sơ đồ nguyên lý làm việc của hệ thống phân loại, lựa chọn thiết bị cảm biến (cảm biến quang học, cân điện tử trên băng tải) và thiết bị chấp hành động học (cánh tay robot công nghiệp).

Chương 3: Thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm

Chương 3 đi sâu vào thiết kế thuật toán và chương trình điều khiển cho hệ thống:

• Cấu hình vào/ra (I/O): Xây dựng bảng địa chỉ và chức năng vào/ra kết nối giữa các cảm biến, nút ấn điều khiển, công tắc hành trình, cơ cấu gắp của robot và bộ điều khiển trung tâm (Bảng 3).
• Xây dựng lưu đồ thuật toán điều khiển:
  • Sơ đồ thuật toán chương trình chính (Main Program): Quản lý chu trình khởi động, kiểm tra trạng thái cảm biến, kích hoạt băng tải và điều phối các khối xử lý.
  • Sơ đồ thuật toán chương trình con nhận dạng mờ: Thu nhận tín hiệu từ cảm biến quang và cân băng tải, thực hiện mờ hóa, suy diễn luật và giải mờ để xác định loại sản phẩm.
  • Sơ đồ thuật toán chương trình con xử lý chi tiết: Điển hình là lưu đồ điều khiển phân nhánh khi sản phẩm nhận dạng là động cơ xe, điều khiển cánh tay robot thực hiện quỹ đạo di chuyển và đặt sản phẩm vào đúng pallet quy định.
  • Sơ đồ thuật toán chương trình con xử lý sự cố: Giám sát trạng thái lỗi, dừng khẩn cấp và phát tín hiệu cảnh báo.
• Chương trình điều khiển PLC: Lập trình các khối hàm điều khiển trên nền tảng PLC Siemens SIMATIC S7-400.

Chương 4: Thiết kế giao diện SCADA trên WinCC

Chương 4 hoàn thiện hệ thống giám sát và vận hành mô phỏng:

• Cấu hình mô phỏng với PLCSIM: Sử dụng phần mềm S7-PLCSIM của Siemens để giả lập bộ điều khiển PLC S7-400, thiết lập các module mô phỏng I/O ảo nhằm kiểm tra tính đúng đắn của logic điều khiển.
• Thiết lập bảng biến (Tag Management): Khai báo và cấu hình danh mục tag dữ liệu liên kết giữa bộ nhớ PLC trong PLCSIM và phần mềm WinCC.
• Thiết kế giao diện người - máy (HMI/SCADA):
  • Giao diện khởi động hệ thống.
  • Giao diện mô phỏng quá trình phân loại trực quan (hiển thị băng chuyền, vị trí sản phẩm, trạng thái hoạt động của cánh tay robot).
  • Bảng phím ấn điều khiển (Start, Stop, Reset, Emergency Stop, chuyển chế độ Manual/Auto).
  • Bảng thông báo trạng thái vận hành của các thiết bị và hiển thị danh mục sản phẩm đã phân loại.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống phân loại sản phẩm cơ khí được xây dựng theo kiến trúc điều khiển - giám sát công nghiệp tiêu chuẩn gồm 3 tầng chính:

[ TẦNG GIÁM SÁT SCADA ]
[ TẦNG ĐIỀU KHIỂN TRUNG TÂM ]
[ TẦNG THIẾT BỊ HIỆN TRƯỜNG ]

Quy trình hoạt động và xử lý tín hiệu của hệ thống:

1. Chi tiết cơ khí (khung xe, lốp xe, nắp sau xe, động cơ xe) di chuyển trên băng chuyền qua cụm cảm biến quang học và cân băng tải.
2. Các tín hiệu vật lý được đưa vào các cổng vào số/tương tự của PLC S7-400.
3. Bộ điều khiển thực thi thuật toán nhận dạng mờ: mờ hóa giá trị trọng lượng và kích thước, tra cứu bảng luật suy diễn Mamdani, giải mờ để đưa ra quyết định chính xác về mã loại sản phẩm.
4. PLC phát lệnh điều khiển cánh tay robot công nghiệp bốc gắp sản phẩm tại vị trí xác định và chuyển sang khay chứa tương ứng.
5. Toàn bộ tiến trình vận hành, số lượng sản phẩm phân loại và cảnh báo sự cố được đồng bộ lên giao diện SCADA WinCC theo thời gian thực.

Kết quả và đóng góp

Đồ án đã hoàn thành các mục tiêu đề ra với những kết quả cụ thể:

• Kết quả thiết kế thuật toán: Hệ thống hóa toàn diện phương pháp luận toán học mờ, xây dựng thành công thuật toán nhận dạng mờ cho 4 đối tượng chi tiết cơ khí ô tô (khung xe, lốp xe, nắp sau xe, động cơ xe).
• Kết quả điều khiển và phần mềm: Hoàn thiện bảng cấu hình vào/ra, xây dựng lưu đồ thuật toán và mã chương trình điều khiển cho PLC Siemens S7-400.
• Kết quả giám sát SCADA: Thiết kế hoàn chỉnh giao diện SCADA trên nền tảng SIMATIC WinCC, liên kết thành công với phần mềm mô phỏng S7-PLCSIM để thực hiện kiểm chứng toàn bộ quy trình nhận dạng, điều khiển phân loại và giám sát trạng thái thiết bị.
• Giải pháp đề xuất: Ứng dụng kỹ thuật nhận dạng mờ để giải quyết bài toán phân loại khi các thông số đầu vào có tính chất không rõ ràng; đề xuất giải pháp tích hợp cánh tay robot công nghiệp để thay thế con người trong các công đoạn vận chuyển vật nặng.
• Đóng góp học thuật và thực tiễn: Cung cấp tài liệu tổng quan có hệ thống về lý thuyết điều khiển mờ (từ mờ cơ bản đến mờ nơ-ron, F-PID lai) và quy trình chuẩn thiết kế hệ thống điều khiển - SCADA công nghiệp trên nền tảng thiết bị Siemens.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Dựa trên nội dung được tác giả công bố trong văn bản đồ án:

• Hạn chế tồn tại: Do giới hạn về thời gian và điều kiện thực nghiệm, đề tài mới dừng lại ở mức độ thiết kế giải thuật, lập trình điều khiển và mô phỏng trên phần mềm (S7-PLCSIM kết hợp SIMATIC WinCC), chưa chế tạo và thử nghiệm trên mô hình cơ khí phần cứng thực tế với cánh tay robot công nghiệp tải trọng lớn.
• Hướng phát triển tương lai:
  1. Triển khai thi công lắp ráp mô hình phần cứng thực nghiệm, kết nối trực tiếp PLC S7-400 với hệ thống cảm biến công nghiệp và cánh tay robot thực tế.
  2. Ứng dụng giải thuật mạng mờ nơ-ron tự thích nghi nhằm tự động chỉnh định các hàm liên thuộc và tối ưu hóa hệ luật mờ theo thời gian thực khi quy mô sản phẩm mở rộng.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo chuyên ngành hữu ích cho:

• Sinh viên và học viên: Thuộc các ngành Kỹ thuật Điện, Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử và Robot công nghiệp đang thực hiện đồ án môn học hoặc khóa luận tốt nghiệp về điều khiển thông minh và SCADA.
• Kỹ sư tự động hóa: Cần tài liệu tham khảo về phương pháp kết nối mô phỏng giữa PLC Siemens S7-400 (qua PLCSIM) và giao diện SCADA WinCC, cũng như phương pháp luận thiết kế hệ thống điều khiển mờ tĩnh, động và mờ lai F-PID.
• Phần nội dung giá trị nhất: Chương 2 với hệ thống công thức toán học và giải thuật mờ chi tiết, cùng Chương 3 và 4 về xây dựng lưu đồ thuật toán điều khiển và thiết kế giao diện vận hành SCADA.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống trong đồ án hướng tới phân loại những đối tượng sản phẩm cụ thể nào?
Hệ thống được thiết kế để nhận dạng và phân loại 4 nhóm chi tiết cơ khí trong dây chuyền sản xuất và lắp ráp ô tô, bao gồm: khung xe, lốp xe, nắp sau xe và động cơ xe.

2. Đồ án khảo sát những phương pháp giải mờ nào trong phần cơ sở lý thuyết?
Tác giả khảo sát chi tiết hai nhóm phương pháp giải mờ chính: phương pháp cực đại (gồm 3 nguyên tắc: nguyên lý trung bình, nguyên lý cận trái và nguyên lý cận phải) và phương pháp điểm trọng tâm (Center of Gravity - COG), cùng với phương pháp giải mờ theo độ cao cho các tập mờ dạng singleton.

3. Phần cứng điều khiển và các phần mềm được lựa chọn sử dụng trong đồ án là gì?
Hệ thống sử dụng bộ điều khiển logic khả trình PLC Siemens SIMATIC S7-400 làm bộ điều khiển trung tâm, phần mềm Siemens S7-PLCSIM để mô phỏng hoạt động của PLC và phần mềm SIMATIC WinCC để thiết kế giao diện giám sát SCADA.

4. Cấu trúc của bộ điều khiển mờ tổng quát trong đồ án gồm những khối chức năng nào?
Bộ điều khiển mờ tổng quát gồm 3 khối chức năng xử lý chính: Khối mờ hóa (Fuzzification), Thiết bị hợp thành (Inference Engine - thực thi luật hợp thành) và Khối giải mờ (Defuzzification), kết hợp cùng Giao diện đầu vào (chuyển đổi tương tự sang số và xử lý động học) và Giao diện đầu ra (chuyển đổi số sang tương tự).

5. Tại sao đề tài lại đề xuất sử dụng cánh tay robot công nghiệp thay vì các cơ cấu gạt/thổi khí nén thông thường?
Các cơ cấu gạt hoặc khí nén thông thường chỉ phù hợp với các sản phẩm nhẹ và cự ly di chuyển ngắn. Trong sản xuất cơ khí ô tô, các chi tiết như động cơ hay khung xe có khối lượng rất nặng và cự ly bốc dỡ xa, do đó việc sử dụng cánh tay robot công nghiệp là bắt buộc để đảm bảo khả năng chấp hành và an toàn lao động.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm bằng nhận dạng mờ" của sinh viên Lê Anh Tuấn đã hệ thống hóa toàn diện cơ sở toán học của lý thuyết tập mờ và kỹ thuật điều khiển mờ nơ-ron. Tác giả đã thiết kế thành công thuật toán nhận dạng mờ, xây dựng cấu hình chương trình điều khiển trên PLC Siemens S7-400 và giao diện giám sát SCADA trên SIMATIC WinCC. Toàn bộ quy trình vận hành và phân loại 4 nhóm chi tiết cơ khí ô tô đã được mô phỏng, kiểm chứng đầy đủ thông qua phần mềm S7-PLCSIM. Công trình là tài liệu tham khảo có giá trị cao về mặt phương pháp luận và kỹ thuật ứng dụng điều khiển thông minh trong công nghiệp.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG PHÂN LOẠI SẢN PHẨM VÀ ĐIỀU KHIỂN MỜ NƠ-RON 1. TỔNG QUAN VỀ PHÂN LOẠI SẢN PHẨM Hình 1. Băng tải phân loại hạt điều Đầu tiên ko nên đưa cái này vô mà nên đưa ra mục nghiên cứu ngoài nước hoặc trong nước Mà đầu tiên khái quát về phân loại sản phẩm và những nghiên cứu Mờ trong điểu khiển 1. Các phương pháp phân loại sản phẩm - Phân loại theo kích thước: dựa vào kích thước (như lớn hay nhỏ, cao hay thấp…) của sản phẩm mà phân loại.

Phương pháp này thường được ứng dụng trong các dây chuyền chế biến, xay xát lương thực, thực phẩm như lúa, ngô, lúa mì, sắn, khoai tây… 3 - Phân loại theo hình dáng: dựa vào hình dáng (tròn, vuông, tam giác…) của sản phẩm để phân loại. Phương pháp này sử dụng camera chuyên dụng và một modul xử lý ảnh để nhận dạng hình dáng của sản phẩm. Nó thường ứng dụng trong các dây chuyền sản xuất hiện đại, công nghệ cao như lắp ráp tự động (ô tô, điện tử…) nhằm tăng năng suất, giảm chi phí nhân công. - Phân loại theo trọng lượng: dựa vào trọng lượng của sản phẩm mà phân loại.

Phương pháp này thường dùng thiết bị cân điện tử ngay trên băng tải để phân loại. Thường gặp nhiều trong chế biến thủy sản (như tôm, cá, mực…). - Phân loại theo vật liệu: dựa vào loại vật liệu của sản phẩm (như kim loại hay phi kim) để phân loại. Phương pháp này thường ứng dụng hiện tượng cảm ứng điện từ để nhận dạng sản phẩm có lẫn kim loại.

Nó được ứng dụng trong các dây chuyền sản xuất thực phẩm như ngũ cốc, thủy sản, bánh kẹo… - Phân loại theo màu sắc: dựa vào màu sắc của sản phẩm mà phân loại. Phương pháp này thường sử dụng cảm biến màu sắc hoặc camera để nhận dạng màu. Được ứng dụng nhiều trong các dây chuyền chế biến gạo xuất khẩu để phân loại gạo sau khi xay xát dựa vào màu sắc của gạo. Ngoài ra, nó còn được ứng dụng trong sản xuất vật liệu xây dựng (như gạch ốp lát, vật liệu trang trí…) nhằm phân loại chính xác màu sắc của sản phẩm.

- Phân loại theo khuyết tật: dựa vào khuyết tật (nứt, rỗ, bọt khí…) của sản phẩm. Phương pháp này thường sử dụng sóng siêu âm, dòng Foucault (chỉ dùng đối với vật liệu mỏng), X-Ray… Phương pháp trên được ứng dụng nhiều trong ngành sản xuất các vật liệu đúc như đồng, nhôm, sứ… 1. Một số dây chuyền phân loại sản phẩm trong công nghiệp 1.1 Máy phân loại bằng X-quang trong chế biến thực phẩm: Nguyên lý làm việc: Thực phẩm được đưa qua máy chụp X-quang, mật độ và số lượng nguyên tử càng cao, tỷ lệ hấp thụ càng cao, do đó bộ phận cảm ứng sẽ bắt điểm thu nhận tín hiệu từ nhiều nguồn màu sắc khác nhau. Thành phần bên trong của 4 nguyên liệu là protein, carbohydrate và chất béo,với tỷ lệ hấp thụ rất khác nhau với đối tượng là kim loại hoặc đá.

Đặc trưng chính: - Modul thu nhận dữ liệu độ nét cao kết hợp cùng công nghệ cổng giao tiếp USB 2.0 tốc độ cao và chức năng giám sát tiến trình bằng hình ảnh XPE nhằm đảm bảo sự vận hành ổn định và đáng tin cậy của thiết bị. Máy phân loại bằng X-Quang của hãng Meiya - Máy phân loại bằng X-quang trong chế biến thực phẩm sử dụng màn hình độ chính xác cao và giao diện thân thiện nhằm đem đến sự đơn giản trong vận hành thiết bị. - Công nghệ xử lý bằng hình ảnh ưu việt và độc đáo, cộng thêm vào đó là bộ phận nhận biết sự có mặt của tạp chất lạ (nhận dạng được kim loại, mảnh sành sứ, gạch, xương và nhựa cứng), bộ phận cảnh báo tạp phẩm (nhận biết sản phẩm hỏng hoặc lỗi), thiết đặt bảo vệ (hiệu quả bảo vệ ở cả 2 đầu của băng chuyền) và nhiều chức năng khác. - Có tất cả các loại thiết bị bơm đầu ra, nhận ra các yêu cầu chỉ thị đặc biệt.

- Chỉ thị quang học, thiết bị bảo vệ ngoại biên phức hợp. Lĩnh vực ứng dụng: Máy phân loại bằng X-quang có thể ngăn ngừa các tạp chất lạ mặt có tính chất cứng (như kim loại, đá và nhựa) từ mẻ nguyên liệu lớn (ngũ cốc, trái cây, 5 và rau dehydrat hóa); vỏ hải sản, đá sỏi, kim loại bên trong đồ biển, nhựa và kim loại bên trong đồ hộp và đóng gói sẵn. Máy tách màu gạo: (Seri RB của hãng Meiya) Giới thiệu công nghệ: Dựa trên cấu trúc nhiều modul song song, máy tách màu gạo tích hợp cảm biến camera kỹ thuật số tiên tiến CCD, cabin tách màu quang học ưu việt, bộ phận tách nguyên liệu tốc độ cao, thuật toán điều khiển tần số video tức thời và giao thức truyền tín hiệu đáng tin cậy. Chỉ số phân tách vì thế mà được nâng cao rõ rệt.

Màn hình hiển thị cảm ứng đem lại giao diện thân thiện với khả năng cung cấp đầy đủ thông tin. Không chỉ cung ứng các tính năng thông thường, máy tách màu gạo còn có nhiều tính năng nổi bật khác. Máy tách màu gạo seri RB của hãng Meiya Đặc trưng chính: Máng nạp liệu phẳng, dốc, hệ thống vận hành tích hợp và xử lý số tốc độ cao đem lại kết quả phân tách tốt cùng tuổi thọ lâu bền cho thiết bị. 6 Khả năng tính toán đa kích cỡ, tổ hợp nhiều thuật toán đem lại một hệ thống vận hành thông minh.

Hệ thống quang học đặc biệt, chế độ tách màu linh hoạt cho nhiều nguyên liệu thô khác nhau và mục đích loại bỏ phế phẩm khác nhau, những ưu điểm này đem lại cho thiết bị khả năng đặc biệt để tiến hành tách màu đồng thời cho hạt vàng và hạt trắng sữa với hiệu quả đạt được thật đáng kinh ngạc. Hệ thống vận hành tích hợp cung cấp một giao diện thân thiện, vận hành máy đơn giản. Cảm biến độ nhạy cao và thuật toán đặc biệt giúp loại bỏ có hiệu quả những hạt gạo bẩn, không đạt chất lượng.3 Máy tách kim loại: Tính năng của máy: Khi nguyên liệu được chảy qua ống kiểm tra của máy, máy sẽ tự động kiểm tra, phát hiện các mẫu kim loại nhỏ lẫn trong nguyên liệu, sau đó máy tự động kích hoạt van gạt và tự động tách phần nguyên liệu có hạt kim loại đó ra một cửa xả khác. Máy có khả năng phát hiện hạt kim loại rất nhỏ, phát hiện cả các kim loại như inox, đồng, nhôm.

Đặc trưng chính: - Máy được chế tạo toàn bộ bằng thép không gỉ. - Trang bị hệ thống điện tử tiên tiến, thiết kế cơ khí chuẩn xác. - Công nghệ Two channel DSP. Tăng khả năng phát hiện kim loại.

- Tín hiệu kỹ thuật số mạch vòng. Sử dụng dễ dàng. - Thiết kế dễ dàng tháo lắp. Máy tách kim loại dùng cho nguyên liệu rời - Khả năng máy phát hiện được các kim loại: mảnh sắt, mảnh inox, đồng.

- Màn hình hiển thị tinh thể lỏng LCD. Giao diện tiếng Anh. Ứng dụng: Máy tách kim loại chuyên dùng trong tách các mảnh kim loại nhỏ trong nguyên liệu các ngành công nghiệp thực phẩm, dược phẩm, nhựa. Dây chuyền tự động hóa phân loại gạch granite: Dây chuyền do Viện Tự động hóa kỹ thuật quân sự nghiên cứu và chế tạo.

Dây chuyền tự động hóa phân loại gạch granite Hệ thống gồm 3 phần: 8 Phần thứ nhất là khối xử lý nhận dạng và ra quyết định, gồm một hệ thống camera và đèn chiếu sáng chuyên dụng được đặt trong một hộp đen gá trên băng chuyền gạch. Khi viên gạch đi qua hộp đen, hệ thống camera thu nhận hình ảnh bề mặt viên gạch và chuyển cho phần mềm nhận dạng và phân loại. Phần mềm này sẽ thực hiện nhận dạng và ra quyết định viên gạch thuộc loại chất lượng nào. Phần tiếp theo là khối xử lý tín hiệu hỏi đáp, điều khiển và giao tiếp giữa người và máy, gồm bàn phím, màn hình và các nút điều khiển.

Phần cuối cùng là khối cơ cấu cơ khí chấp hành, là một băng chuyền dọc, có khe được đặt nối tiếp theo băng chuyền gạch của nhà sản xuất. Trên băng chuyền có 5 vị trí phân loại ứng với 5 mẫu gạch. Khi bộ xử lý nhận dạng và ra quyết định gạch thuộc loại chất lượng nào, viên gạch tiếp tục được chuyển qua băng chuyền có khe, qua tay máy sẽ hút giữ để chuyển xuống băng tải loại đó. Ở trên là một số dây chuyền phân loại sản phẩm hiện nay, nhưng những sản phẩm trên có trọng lượng rất nhẹ và khoảng cách di chuyển sản phẩm không xa.

Vì vậy không thể áp dụng đối với một số sản phẩm cơ khí trong công nghiệp được, ví dụ như nhà máy sản xuất ô tô…, Vậy nên ta phải sử dụng đến những cánh tay robot để dễ dàng trong việc chấp hành chuyển sản phẩm có trọng lượng lớn và khoảng cách di chuyển tương đối xa nhằm giảm chi phí cũng như sức lao động con người. Để hiểu rõ về khả năng làm việc của những cánh tay robot cũng như một số ứng dụng của nó trong công nghiệp thì em xin trình bày sơ qua robot công nghiệp ở mục 1. GIỚI THIỆU ROBOT CÔNG NGHIỆP 1. Quá trình phát triển của robot công nghiệp Cùng với sự phát triển của khoa học công nghệ robot ngày nay được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực của đời sống xã hội.

Thuật ngữ robot xuất phát từ tiếng Séc (Czech) “Robota” có nghĩa là công việc tạp dịch trong vở kịch Romssum's Universal Robots của Karel Capek vào năm 1921. Trong vở 9 kịch Rossum và con trai của ông đã chế tạo ra những chiếc máy gần giống con người để phục vụ con người. Có lẽ đó là một gợi ý ban đầu cho các nhà sáng chế kỹ thuật về những cơ cấu, máy móc bắt chước các hoạt động cơ bắp của con người. Đầu thập kỷ 60, công ty Mỹ AMF (American Machine and Foundy Company) quảng cáo một loại máy tự động vạn năng và gọi là "Người máy công nghiệp" (Industrial Robot).

Ngày nay người ta đã đặt tên người máy công nghiệp cho những loại thiết bị có dáng dấp và một vài chức năng như tay người được điều khiển tự động để thực hiện một số thao tác sản xuất. Về mặt kỹ thuật, những robot công nghiệp ngày nay có nguồn gốc từ hai lĩnh vực kỹ thuật ra đời sớm hơn đó là các cơ cấu điều khiển từ xa (Teleoperators) và các máy công cụ điều khiển số. Dưới đây chúng ta sẽ điểm qua một số thời điểm lịch sử phát triển của người máy công nghiệp. Một trong những robot công nghiệp đầu tiên được chế tạo là robot Versatran của công ty AMF, Mỹ.