Đồ án thiết kế mô hình băng chuyền phân loại sản phẩm - ĐH HUBT

Tổng hợp tài liệu đồ án tốt nghiệp 10 12 22 quân chi tiết. Hướng dẫn nghiên cứu, cấu trúc đề tài và giải pháp thực hiện báo cáo đạt kết quả cao.

• Tác giả: Doãn Thanh Đức
• Người hướng dẫn: ThS. Nguyễn Hồng Phúc
• Trường học: Trường Đại học Kinh doanh và Công nghệ Hà Nội
• Chuyên ngành: Tự động hoá
• Đề tài: Thiết kế mô hình điều khiển tự động băng chuyền phân loại sản phẩm theo khối lượng và màu sắc
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp đại học
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

I. Tổng quan về băng chuyền phân loại theo khối lượng và màu sắc

Xu hướng tự động hóa trong sản xuất công nghiệp đòi hỏi các dây chuyền phân loại sản phẩm phải đạt tốc độ cao và độ chính xác tuyệt đối. Đồ án băng chuyền phân loại theo khối lượng và màu sắc giải quyết bài toán kiểm tra đa chỉ tiêu trên cùng một hệ thống vận chuyển. Mô hình tích hợp đồng thời công nghệ cân điện tử và công nghệ nhận diện quang học. Cơ chế hoạt động dựa trên sự phối hợp nhịp nhàng giữa cơ cấu cơ khí, mạch đo tín hiệu và bộ điều khiển trung tâm. Băng tải vận chuyển sản phẩm đi qua các trạm cảm biến được bố trí tuần tự. Cảm biến tải trọng thu thập dữ liệu khối lượng tĩnh hoặc động. Tiếp theo, cảm biến màu sắc phân tích quang phổ phản xạ từ bề mặt vật thể. Các tín hiệu điện áp hoặc xung số được gửi về bộ xử lý trung tâm như PLC hay vi điều khiển. Bộ xử lý so sánh giá trị thực tế với ngưỡng cài đặt chuẩn để kích hoạt cơ cấu chấp hành tương ứng. Việc ứng dụng hệ thống giúp loại bỏ sai sót thủ công, giảm chi phí nhân công và nâng cao năng suất hoạt động liên tục trong nhà máy.

1.1. Mục tiêu và ý nghĩa kỹ thuật của đề tài

Đề tài tập trung xây dựng mô hình băng tải tự động có khả năng nhận dạng sản phẩm theo hai tiêu chí vật lý cơ bản. Mục tiêu trọng tâm bao gồm việc tính toán thiết kế phần cứng cơ khí, ghép nối các module cảm biến và lập trình giải thuật điều khiển phân loại thời gian thực. Hệ thống đáp ứng yêu cầu phân loại chính xác các vật phẩm có kích thước tiêu chuẩn, khối lượng khác nhau và màu sắc cơ bản. Về mặt kỹ thuật, đề tài cung cấp tài liệu tham khảo hoàn chỉnh cho sinh viên ngành tự động hóa, giúp làm chủ quy trình tích hợp cảm biến với bộ lập trình điều khiển công nghiệp.

1.2. Cấu trúc tổng thể của hệ thống phân loại

Hệ thống gồm ba khối chức năng chính: khối cơ khí vận chuyển, khối thu thập xử lý tín hiệu và khối cơ cấu chấp hành. Khối cơ khí sử dụng động cơ giảm tốc kéo băng tải PVC qua hệ thống con lăn trợ lực. Khối cảm biến bao gồm loadcell gắn kèm module khuếch đại HX711 và cảm biến quang màu TCS3200. Khối điều khiển trung tâm sử dụng PLC hoặc vi điều khiển Arduino để tiếp nhận và giải mã tín hiệu đầu vào. Khối chấp hành bao gồm van điện từ và các xi lanh khí nén tác động kép để đẩy sản phẩm vào các khay chứa riêng biệt.

II. Phân tích yêu cầu kỹ thuật băng chuyền phân loại đa tiêu chí

Quá trình thiết kế băng chuyền phân loại theo khối lượng và màu sắc đối mặt với nhiều thách thức kỹ thuật phức tạp. Vấn đề đầu tiên là độ trễ và nhiễu tín hiệu trong môi trường công nghiệp. Khi sản phẩm di chuyển liên tục trên băng tải, dao động cơ khí tạo ra rung động tác động trực tiếp lên cảm biến loadcell. Tín hiệu điện áp xuất ra từ cầu điện trở rất nhỏ, thường ở mức vài milivolt, dễ bị ảnh hưởng bởi nhiễu điện từ từ động cơ vận hành. Vấn đề thứ hai liên quan đến độ chính xác của cảm biến màu sắc TCS3200. Ánh sáng môi trường thay đổi thất thường làm sai lệch kết quả đọc tần số màu của sản phẩm. Bên cạnh đó, việc đồng bộ thời gian giữa chuyển động băng tải và thời điểm kích hoạt xi lanh khí nén đòi hỏi thuật toán điều khiển chính xác. Nếu tính toán sai vận tốc hoặc thời gian trễ của van khí nén, xi lanh sẽ đẩy trượt hoặc làm hỏng sản phẩm. Do đó, hệ thống cần được phân tích kỹ lưỡng về cả mặt cơ cấu cơ khí lẫn thuật toán lọc tín hiệu số.

2.1. Thách thức xử lý tín hiệu loadcell và màu sắc

Cảm biến loadcell dạng thanh uốn đòi hỏi mạch khuếch đại chuyên dụng HX711 với độ phân giải cao để chuyển đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu số. Thách thức lớn nằm ở việc lọc nhiễu dao động cơ học khi băng chuyền đang chạy. Thuật toán lọc trung bình lấy mẫu cần được áp dụng để lấy giá trị khối lượng ổn định. Đối với cảm biến màu sắc TCS3200, sự thay đổi khoảng cách từ vật thể đến cảm biến và cường độ ánh sáng xung quanh gây biến dạng mã màu. Giải pháp khắc phục là thiết kế buồng đo quang học kín và bố trí hệ thống đèn chiếu sáng ổn định.

2.2. Vấn đề đồng bộ cơ cấu chấp hành khí nén

Cơ cấu gạt sản phẩm sử dụng xi lanh khí nén tác động kép kết hợp van điện từ đảo chiều. Vấn đề kỹ thuật cốt lõi là xác định chính xác thời điểm piston tác động lực đẩy khi vật thể đi ngang qua vị trí khay chứa. Thời gian trễ cơ khí của van đảo chiều và tốc độ khí nén ảnh hưởng trực tiếp đến độ mượt của hành trình piston. Lực đẩy quá mạnh sẽ làm móp méo sản phẩm, còn lực đẩy quá yếu sẽ không thể đưa vật ra khỏi băng tải. Việc điều chỉnh áp suất khí nén hợp lý là yêu cầu bắt buộc.

III. Giải pháp điều khiển băng chuyền phân loại tự động tích hợp

Giải pháp hoàn chỉnh cho đồ án băng chuyền phân loại theo khối lượng và màu sắc là xây dựng kiến trúc điều khiển phân tầng linh hoạt. Bộ điều khiển lập trình PLC đảm nhận vai trò chỉ huy trung tâm, quản lý logic tuần tự và giám sát an toàn. Vi điều khiển phụ trợ như Arduino Uno R3 có nhiệm vụ tiền xử lý các tín hiệu đo tần số từ cảm biến màu sắc TCS3200 và chuyển đổi dữ liệu trọng lượng qua cổng giao tiếp nối tiếp. Chương trình điều khiển được viết bằng ngôn ngữ LAD với cấu trúc tuần hoàn chuẩn xác. PLC liên tục thực hiện vòng quét gồm đọc đầu vào, thực thi logic so sánh điều kiện phân loại và kích hoạt đầu ra điều khiển rơle trung gian. Để tăng tính trực quan, hệ thống có thể kết nối giao diện màn hình HMI giám sát. Người vận hành dễ dàng theo dõi số lượng từng loại sản phẩm, cảnh báo lỗi và tùy chỉnh ngưỡng phân loại trực tiếp trên giao diện màn hình. Mô hình mang lại tính linh hoạt cao và khả năng mở rộng quy mô dễ dàng.

3.1. Thiết kế mạch ghép nối và lập trình PLC

Mạch điều khiển phân tầng phân định rõ ràng giữa mạch lực và mạch tín hiệu điều khiển. Nguồn cấp 24VDC công nghiệp đảm bảo cung cấp năng lượng ổn định cho PLC, rơle và van khí nén, trong khi nguồn 5VDC cách ly cấp riêng cho các cảm biến vi mạch. Trong chương trình PLC, kỹ thuật dịch bit hoặc bộ đếm vị trí được ứng dụng để theo dõi tọa độ sản phẩm trên băng tải theo thời gian thực. Khi sản phẩm đi vào vùng nhận diện, chương trình gán mã định danh phân loại và kích hoạt đúng xi lanh tại vị trí tương ứng mà không làm gián đoạn chu trình.

3.2. Thuật toán phân loại kết hợp đa tham số

Thuật toán phân loại vận hành theo cây quyết định hai cấp độ độc lập nhưng bổ trợ lẫn nhau. Cấp độ thứ nhất kiểm tra khối lượng sản phẩm so với dải ngưỡng quy định. Cấp độ thứ hai xác định giá trị phổ màu RGB tương ứng để phân biệt chủng loại chi tiết. Bộ vi xử lý so khớp đồng thời hai điều kiện này để đưa ra quyết định logic phân nhánh. Nếu sản phẩm không thỏa mãn bất kỳ tiêu chuẩn nào, hệ thống sẽ chuyển hướng vật thể về khay phế phẩm ở cuối băng tải, loại bỏ hoàn toàn sai sót.

IV. Đánh giá ứng dụng băng chuyền phân loại sản phẩm thực tế

Đồ án thiết kế mô hình băng chuyền phân loại theo khối lượng và màu sắc đã hoàn thành đầy đủ các mục tiêu đề ra về mặt lý thuyết và thực nghiệm. Mô hình hoạt động ổn định với tỷ lệ phân loại chính xác đạt trên 95% ở tốc độ băng tải tiêu chuẩn. Việc tích hợp hai thông số kiểm tra trên cùng một hệ thống giúp tiết kiệm đáng kể không gian nhà xưởng và giảm chi phí đầu tư thiết bị riêng lẻ. Kết quả nghiên cứu chứng minh tính khả thi cao khi ứng dụng vào các ngành công nghiệp hiện đại như chế biến nông sản, phân loại dược phẩm, phân loại linh kiện điện tử và logistics kho vận thông minh. Mô hình dễ dàng nâng cấp mở rộng bằng cách tích hợp thêm camera xử lý ảnh công nghiệp và kết nối mạng truyền thông theo định hướng IoT công nghiệp. Đồ án không chỉ khẳng định năng lực ứng dụng kiến thức chuyên ngành tự động hóa mà còn mở ra hướng phát triển các dây chuyền sản xuất tự động thông minh trong tương lai.

4.1. Kết quả thực nghiệm và hiệu suất mô hình

Quá trình thử nghiệm thực tế trên mô hình cho thấy hệ thống có khả năng phân loại liên tục với năng suất trung bình 30 đến 40 sản phẩm mỗi phút. Cảm biến loadcell cho sai số trọng lượng dưới 1%, trong khi cảm biến TCS3200 nhận diện chính xác các mã màu cơ bản trong điều kiện chiếu sáng chuẩn. Cơ cấu xi lanh khí nén phản hồi nhanh, không gây hiện tượng kẹt sản phẩm trên mặt băng tải. Các chỉ số rung lắc cơ khí và độ trễ chuyển mạch đều nằm trong phạm vi cho phép, đảm bảo độ bền vận hành lâu dài.

4.2. Hướng phát triển và mở rộng công nghệ

Hệ thống có tiềm năng phát triển mạnh mẽ bằng việc thay thế cảm biến quang đơn điểm bằng camera nhận diện hình ảnh đa chiều. Công nghệ thị giác máy tính sẽ giúp phát hiện khuyết tật bề mặt, kiểm tra kích thước hình học và đọc mã vạch sản phẩm đồng thời. Bên cạnh đó, việc tích hợp giao thức truyền thông công nghiệp sẽ cho phép đẩy dữ liệu vận hành lên máy chủ trung tâm. Doanh nghiệp có thể quản lý sản lượng, giám sát trạng thái thiết bị từ xa và áp dụng bảo trì dự đoán hiệu quả.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề Ngày nay, cùng với sự phát triển của nền kinh tế thị trường, ngành chế biến nông sản của nước ta cũng đang phát triển mạnh mẽ. Trên cơ sở những tiềm năng và chiến lược phát triển mà Nhà nước đã đề ra, nông sản Việt ngày càng khẳng định được vị thế ở cả thị trường trong nước và quốc tế, trở thành một trong những mặt hàng trọng điểm, chiếm tỉ trọng lớn trong ngành xuất khẩu, đóng góp một phần không nhỏ vào nền kinh tế quốc dân. Nông sản sau khi thu hoạch sẽ được phân loại thành loại 1, loại 2, .với những tiêu chuẩn khác nhau về trọng lượng, màu sắc, hình dáng, … Nhờ vậy, người nông dân cũng như thương lái có thể dễ dàng định giá cho từng loại nông sản, tránh được tình trạng ép giá, nông dân phải bán rẻ nông sản. Chẳng hạn, giá dưa chuột thường bấp bênh, không ổn định, dao động từ 7.000 đồng/kg nhưng vào chính vụ thu hoạch, giá dưa giảm chỉ còn 4.000 đồng/kg đôi lúc bị rớt xuống còn khoảng 500-1.000 đồng/kg mà vẫn khó tiêu thụ.

Trong khi đó, sản phẩm dưa chuột của bà con Tiên Lãng, Hải Phòng đang được chế biến thành dưa chuột bao tử đóng hộp xuất khẩu đi nhiều nước trên thế giới. Phân loại dưa chuột ở đây theo nhiều tiêu chuẩn vì mỗi thị trường thường có một tiêu chuẩn nhất định, không đồng nhất. Nhưng với phương pháp phân loại bằng tay truyền thống thì người nông dân cũng như các cơ sở chế biến khó có thể đáp ứng chính xác các yêu cầu tiêu chuẩn được. Với sự ra đời và phổ biến rộng rãi của băng tải công nghiệp, chúng ta gần như có thể tối ưu hóa mọi lĩnh vực, trong đó có việc chế biến và phân loại nông sản.

Thông qua việc tự động hóa ở các khâu, sử dụng những công nghệ, sản phẩm của khoa học kỹ thuật, băng tải công nghiệp có thể giảm thiểu sai sót, giảm bớt nhân công, cho thời gian làm việc liên tục cũng như hiệu suất làm việc cao. Hiện nay trên thị trường trong nước và ngoài nước đã có các sản phẩm băng chuyền phân loại nông sản có quy mô lớn công nghiệp, dùng cảm biến hoặc cánh tay robot để xác định kích thước, màu sắc. Tuy nhiên các hệ thống này tương đối lớn, vận hành phức tạp, điều chỉnh các thông số sản phẩm phải thường phức tạp. Điều này không phù hợp với quy mô sản xuất nhỏ như nông dân hoặc tiểu thương lái do 1 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: TH.S NGUYỄN HỒNG PHÚC tính chất sản xuất, tính chất thay đổi chất lượng nông sản hàng năm cũng như sự thay đổi về tiêu chuẩn ở các thị trường.

Với mục đích có thể tạo ra một hệ thống phân loại sản phẩm theo dây chuyền, thân thiện với người dùng, khả năng tùy biến cao và giá thành phải chăng, nhóm xin giới thiệu đề tài: “thiết kế mô hình điều khiển tự động băng chuyền phân loại sản phẩm theo khối lượng và màu sắc”, do chính nhóm tiến hành nghiên cứu và thực hiện. Với mô hình này, chúng ta có thể phát triển thêm thành một hệ thống hoàn chỉnh, có thể giúp nông dân dễ dàng sử dụng, vận hành cũng như điều chỉnh, thay thế lao động chân tay giúp giảm nhân công, tiền bạc, tăng năng suất làm việc, đồng thời giảm bớt chi phí lắp đặt và vận hành khi phải đầu tư một hệ thống lớn. Sau quá trình tìm hiểu, nhóm quyết định chọn cà chua làm đối tượng phân loại. Mục tiêu Mục tiêu nghiên cứu của đề tài “thiết kế mô hình điều khiển tự động băng chuyền phân loại sản phẩm theo khối lượng và màu sắc” là nắm rõ nguyên lí hoạt động của cảm biến cân nặng loadcell, bộ khuếch đại tín hiệu loadcell JY-S60, các module relay trung gian, làm quen với plc s7 1200 cùng với phần mềm hỗ trợ lập trình là Tia portal v15 và cảm biến màu sắc TCS3200 cùng với phần mềm hỗ trợ lập trình là phần mềm lập trình Arduino để nhận biết và phân loại sản phẩm.

Hiểu được cách kết nối của từng thiết bị, ứng dụng trong thực tế vv. Sơ đồ khối tổng quan của mô hình Hình 1. Sơ đồ khối tổng quan của mô hình.  Khối cân nặng bao gồm: 2 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: TH.S NGUYỄN HỒNG PHÚC  Cảm biến cân nặng loadcell  Bộ khuếch đại tín hiệu loadcell JY-S60  Khối màu sắc bao gồm:  Cảm biến màu sắc TCS3200  Arduino Uno R3  Module relay 5V 4 kênh  BỘ xử lý PLC là PLC S7-1200 CPU 1214C AC/DC/RLY  Cơ cấu chấp hành là các relay trung gian để điều khiển xi lanh và động cơ  Khối nguồn gồm 2 nguồn:  Nguồn 220VAC cấp nguồn cho PLC hoạt động  Nguồn 24VDC cấp nguồn cho ngõ vào PLC và tất cả các khối 3 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: TH.S NGUYỄN HỒNG PHÚC CHƯƠNG II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.

Tổng quan về hệ thống phân loại sản phẩm Sau khi chế tạo, trước khi đưa sản phẩm ra thị trường, cần phải trải qua nhiều khâu phân loại để loại bỏ sản phẩm chưa đạt yêu cầu hoặc phân loại theo từng nhóm sản phẩm. Sản phẩm sẽ được đưa vào hệ thống qua băng tải và đưa đến các khu phân loại theo nhiều nguyên tắc như kích thước, khối lượng và màu sắc… Để chọn lọc những sản phẩm theo đúng yêu cầu và phù hợp với nhu cầu sử dụng của người tiêu dùng. Ưu điểm của dây chuyền phân loại sản phẩm tự động Nếu như phương pháp phân loại sản phẩm truyền thống yêu cầu không gian làm việc rộng hơn cho số lượng người tham gia phân loại lớn, thời gian phân loại lâu và dễ sai sót thì nay, với dây chuyền phân loại sản phẩm tự động, số lượng nhân công đã giảm xuống đáng kể (tới 80%) khi năng suất tăng lên từ 3-5 lần cùng với tỉ lệ nhầm lẫn, sai sót được kiểm soát. Hệ thống phân loại tự động đã và đang là hình thức mà các đơn vị sản xuất, dịch vụ thương mại điện tử, giao nhận hướng tới trong thời đại công nghệ số hiện nay.

Các loại dây chuyền phân loại sản phẩm. Dây chuyền phân loại lựa sản phẩm với máy phân loại, cảm biến nhận diện sản phẩm, camera check, cân điện tử, hệ thống đo, cơ cấu chọn, vận chuyển (băng tải, băng chuyền, bẫy, tay gạt, cơ cấu chia, băng tải góc, bộ gạt…) hệ thống băng tải xương cá, hub và hệ thống điều khiển trung tâm kết nối dữ liệu từ xa. Dây chuyền phân loại lựa được ứng dụng trong nhiều trong ngành công 4 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: TH.S NGUYỄN HỒNG PHÚC nghiệp: chế biến nông sản, rau củ quả, các nhà máy sản xuất linh kiện điện tử, cơ khí, kho trung chuyển chuyển phát nhanh logistic, bưu chính và thương mại điện tử trong phân loại kiện hàng, bưu phẩm… 2. Một số dây chuyền phân loại sản phẩm phổ biến hiện nay 2.

Dây chuyền phân loại sản phẩm theo khối lượng Là hệ thống phân cỡ sản phẩm ứng dụng đa dạng các loại/kiểu sản phẩm theo nguyên tắc kiểm tra khối lượng online, sau đó phân ra từng cỡ trọng lượng theo yêu cầu. Phạm vi phân loại: 10g~5000g Tốc độ: 110 – 200 sản phẩm/ phút. Tốc độ: 60m/ phút Số lượng cỡ phân loại: 12 cỡ Vật liệu: inox SS304 đảm bảo vệ sinh an toàn thực phẩm Hình 2. Phân loại sản phẩm theo khối lượng.

Dây chuyền phân loại nông sản: cam, táo, khoai tây, cà chua, rau củ quả Ứng dụng phân loại sản phẩm theo khối lượng cho ngành thực phẩm, thủy hải sản, nông sản,… 2. Dây chuyền phân loại sản phẩm theo màu sắc Máy phân loại sản phẩm theo màu sắc có thể phân loại các sản phẩm như ớt, cà chua, cà phê, nhựa màu, gạo, chè búp, các loại hạt… Năng suất: 0.8-15 tấn/ giờ (tùy vào mỗi loại model) Tỉ lệ phân loại chính xác: >99% Ứng dụng phân loại sản phẩm theo màu sắc trong các ngành nông nghiệp, thực phẩm, dầu, hóa chất, công nghiệp dược phẩm, linh kiện điện tử, thiết bị y tế… 5 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: TH.S NGUYỄN HỒNG PHÚC 2. Dây chuyền phân loại sản phẩm theo kích thước Là hệ thống phân loại tự động cho sản phẩm hàng hóa, trái cây và rau quả trên cơ sở kích thước bao gồm bộ phận cấp, phân loại, thả và thu hồi sản phẩm. Máy phân loại sản phẩm theo kích thước điều khiển tự động, độ chính xác cao, hoạt động ổn định, phù hợp cho nhiều loại sản phẩm khác nhau.

- Năng suất: 3-5 tấn/ giờ ~ 1000-1100 sản phẩm/ phút - Cấp phân loại: 4-10 cấp Hình 2. Dây chuyền phân loại trứng, cà chua theo kích thước. Ứng dụng phân loại sản phẩm theo khối lượng cho ngành thực phẩm, nông sản, trái cây… Trong ngành logistic, thương mại điện tử, các gói hàng được đóng trong các hộp với trọng lượng, màu sắc, kích thước khác nhau dễ dàng được phân loại nhờ hệ thống phân loại lựa với camera và thuật toán phân loại thông minh. Hàng hóa được phân loại trên băng tải chính theo các băng tải xương cá di chuyển tới các vị trí tập kết.

Phân loại sản phẩm tự động giúp giảm thiểu sức người và thời gian cho khâu phân loại vốn nhàm chán nhưng vẫn đảm bảo độ chính xác ở tốc độ cao với năng suất vượt trội. Dây chuyền phân loại sản phẩm theo mã vạch Dây chuyền phân loại sản phẩm theo mã vạch được sử dụng rất phổ biến hiên nay. Dây chuyền sorting này được sử dụng để phân loại các kiện hàng, bưu phẩm, sản phẩm thành phẩm đã được đóng thùng carton, đóng túi và dán mã vạch barcode, mã QR. 6 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: TH.S NGUYỄN HỒNG PHÚC Với các thông tin lưu trữ trên mã vạch dán trên sản phẩm, hệ thống có thể dễ dàng sàng lọc và lựa chọn, gom sản phẩm vào các vị trí tập kết (hub) theo yêu cầu đặt ra như: Với sản phẩm điện tử, công nghệ: phân theo cùng lô sản xuất, ngày sản xuất, model… Với các bưu phẩm, đơn hàng chuyển phát nhanh: phân loại theo ngày lên đơn, cách thức đóng gói, địa điểm giao hàng, hàng chuyển nhanh-tiêu chuẩn… Với các sản phẩm nông sản đóng gói: phân loại theo hạn sử dụng, số lô chế biến, cấp sản phẩm… Hình 2.

Phân loại sản phẩm theo mã vạch. Các hộp, thùng hàng được đặt lên băng tải phân loại bởi công nhân hoặc cánh tay robot cộng tác, robot xếp hàng lên pallet từ băng tải cấp hoặc xe tự hành AGV trong các nhà máy thông minh. Dây chuyền phân loại sản phẩm nông sản Hình 2. Phân loại sản phẩm nông sản.

7 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: TH.