Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh công nghiệp hóa và hiện đại hóa, kỹ thuật điện - điện tử và điều khiển tự động đóng vai trò thiết yếu trong việc tối ưu hóa năng suất và độ chính xác của các dây chuyền sản xuất. Trong các khâu đóng gói và kiểm tra thành phẩm, việc xuất hiện sản phẩm lỗi là điều khó tránh khỏi. Các phương pháp kiểm tra thủ công bằng mắt thường bộc lộ nhiều nhược điểm như tốn thời gian, tốn nhân công, hiệu suất thấp và độ chính xác không cao. Trong khi đó, các phương pháp phân loại truyền thống bằng cảm biến quang, cảm biến màu sắc hay đo khối lượng thường dễ bị nhiễu do môi trường, tốn kém chi phí lắp đặt nhưng độ tin cậy chưa tối ưu. Việc ứng dụng công nghệ thị giác máy tính kết hợp mã QR (Quick Response Code) mang lại giải pháp vượt trội về khả năng lưu trữ thông tin, tốc độ nhận dạng và tính linh hoạt trong quản lý sản phẩm.

Khóa luận tốt nghiệp "Thiết kế thi công mô hình phân loại sản phẩm dùng mã QR" do nhóm sinh viên ngành Kỹ thuật Điện, Viện Kỹ thuật HUTECH (Trường Đại học Công nghệ TP. Hồ Chí Minh) thực hiện dưới sự hướng dẫn của Th.S Huỳnh Phát Huy, tập trung giải quyết 4 bài toán kỹ thuật cốt lõi:

  1. Vấn đề cơ khí: Phân tích, lựa chọn vật liệu và tính toán thông số kỹ thuật chi tiết nhằm chế tạo mô hình nhỏ, gọn, nhẹ, bền, thẩm mỹ, dễ lắp đặt và bảo trì.
  2. Vấn đề nhận biết sản phẩm: Phân tích dữ liệu hình ảnh thu nhận từ camera thông qua thuật toán xử lý ảnh để nhận dạng và trích xuất dữ liệu mã QR.
  3. Vấn đề điều khiển: Xây dựng hệ thống điều khiển tự động hóa hoàn toàn thông qua bộ điều khiển lập trình PLC, đảm bảo quy trình vận hành trực quan và ổn định.
  4. Vấn đề an toàn: Thiết kế mạch điện và cơ cấu chấp hành đảm bảo an toàn tuyệt đối cho người vận hành và không gây hư hỏng sản phẩm trong quá trình phân loại.

Mục tiêu cụ thể của đề tài bao gồm:

  • Thiết kế và thi công hoàn thiện mô hình phần cứng cơ khí và tủ điện phân loại sản phẩm.
  • Xây dựng chương trình điều khiển trung tâm trên PLC S7-1200.
  • Cấu hình truyền thông kết nối dữ liệu giữa máy tính xử lý ảnh (Laptop) và PLC.
  • Thiết kế giao diện giám sát và điều khiển người - máy thông qua WinCC và hệ thống máy chủ Web (Webserver) tích hợp trên PLC.
  • Thực hiện nhận dạng và phân loại chính xác các sản phẩm đạt chuẩn và không đạt chuẩn theo mã QR quy định.

Đối tượng nghiên cứu của khóa luận tập trung vào: hệ thống phân loại sản phẩm ứng dụng mã QR; cơ cấu truyền động và phân loại bằng khí nén; giải thuật xử lý ảnh nhận dạng mã ma trận 2D; và giải pháp giám sát hệ thống thời gian thực qua giao diện Webserver/SCADA. Phạm vi ứng dụng thực tiễn được định hướng cho các lĩnh vực như quản lý kho bãi, dịch vụ logistics - chuyển phát nhanh, quản lý vòng đời thiết bị điện tử - công nghệ và phân loại vật tư y tế.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đề tài kết hợp giữa lý thuyết tự động hóa công nghiệp và kỹ thuật thị giác máy tính, dựa trên các nền tảng công nghệ và lý thuyết cụ thể:

1. Khung lý thuyết và công nghệ ứng dụng

  • Cấu trúc mã QR (Quick Response Code): Là dạng mã vạch ma trận 2 chiều (2D) phát triển bởi Denso Wave (1994). Mã QR có khả năng lưu trữ tối đa 7.089 ký tự số hoặc 4.296 ký tự chữ - số, tích hợp mã sửa lỗi ECC. Cấu tạo vật lý của mã QR bao gồm 8 thành phần:
    1. Hoa văn định vị (Finder pattern): 3 ô vuông lớn ở các góc giúp camera xác định hướng và phạm vi mã.
    2. Thông tin định dạng (Format Information): Chứa thông tin về mức độ sửa lỗi và thuật toán mặt nạ (mask).
    3. Vùng dữ liệu (Data): Lưu trữ nội dung nhị phân thực tế của sản phẩm.
    4. Mô-đun (Module): Các ô đen (giá trị 1) và ô trắng (giá trị 0).
    5. Ký hiệu căn chỉnh (Alignment pattern): Hỗ trợ giải mã chính xác khi bề mặt bị biến dạng hoặc đặt ở các góc nghiêng.
    6. Mẫu thời gian (Timing pattern): Xác định kích thước lưới ma trận.
    7. Thông tin phiên bản (Version pattern): Xác định phiên bản từ Version 1 (21x21 mô-đun) đến Version 40 (177x177 mô-đun).
    8. Vùng yên tĩnh (Quiet zone): Khoảng viền trống xung quanh giúp đầu đọc tách biệt mã với môi trường nền.
  • Quy trình xử lý ảnh số: Quá trình trích xuất mã QR tuân theo 5 giai đoạn: Thu nhận ảnh (qua Camera) $\rightarrow$ Tiền xử lý (khử nhiễu, cân bằng sáng, chuyển đổi sang ảnh xám Grayscale) $\rightarrow$ Phân đoạn ảnh (phát hiện cạnh, tìm vùng liên thông) $\rightarrow$ Tách đặc tính (xác định tọa độ biên và góc vuông của mã) $\rightarrow$ Giải mã và trích xuất dữ liệu chuỗi ký tự.
  • Bộ điều khiển khả trình PLC S7-1200: Đóng vai trò xử lý logic trung tâm, điều khiển trực tiếp các cơ cấu chấp hành xilanh khí nén, tiếp nhận tín hiệu từ cảm biến và liên kết truyền thông công nghiệp.
  • Thư viện truyền thông Snap7: Thư viện mã nguồn mở hỗ trợ giao thức truyền thông Ethernet đa nền tảng (32/64-bit), cho phép phần mềm viết bằng Python trên PC đọc/ghi trực tiếp vào vùng nhớ (Data Blocks/Merkers) của PLC Siemens S7-1200 mà không cần cấu hình máy chủ OPC trung gian.

2. Phương pháp nghiên cứu

  • Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: Tổng hợp tài liệu chuyên ngành về kỹ thuật điều khiển tự động, lý thuyết lập trình PLC, nguyên lý hoạt động của khí nén, cảm biến công nghiệp và các giải thuật thị giác máy tính OpenCV.
  • Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm và thiết kế kỹ thuật:
    • Ứng dụng phần mềm AutoCAD để tính toán, thiết kế bản vẽ cơ khí 2D của hệ thống băng tải, khung đỡ và cụm chứa phôi.
    • Sử dụng Visual Studio Code và ngôn ngữ Python kết hợp thư viện OpenCV để lập trình giải thuật nhận dạng mã QR và giao tiếp dữ liệu.
    • Sử dụng phần mềm TIA Portal V15 (SIMATIC STEP 7 và WinCC Advanced) để lập trình điều khiển logic PLC và thiết kế giao diện SCADA/HMI.
    • Sử dụng ngôn ngữ HTML và CSS để xây dựng trang Webserver nội bộ nhúng trên PLC phục vụ giám sát từ xa.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc module hóa phân tầng, bao gồm phần cứng cơ khí, hệ thống điện - khí nén và kiến trúc phần mềm tích hợp.

                           [ Khối Nguồn 24VDC / 220VAC ]
[ Giám sát SCADA WinCC / Webserver HTML-CSS ]

1. Lựa chọn thiết bị và thông số kỹ thuật phần cứng

Nhóm thiết bị Tên thiết bị / Model Thông số kỹ thuật chính Vai trò trong hệ thống
Xử lý trung tâm PLC Siemens S7-1200 CPU 1211C AC/DC/RLY Nguồn cấp 110-220VAC, tích hợp 6 ngõ vào DI (24VDC), 4 ngõ ra DO (Relay), cổng Profinet Điều khiển chu trình phân loại, nhận tín hiệu phân loại từ PC, kích hoạt xilanh
Nguồn cấp Nguồn tổ ong 24VDC Điện áp vào 220VAC, điện áp ra 24VDC - 10A Cung cấp nguồn cho PLC, cảm biến, rơ-le trung gian và cuộn hút van điện từ
Cảm biến Cảm biến quang NPN E3F-DS30C4 Điện áp 6-36VDC, khoảng cách phát hiện 10-30cm, ngõ ra NPN NO Phát hiện phôi sản phẩm đến vị trí quét và vị trí các nhánh phân loại
Cảm biến phụ trợ Cảm biến áp suất Đo áp suất đường ống khí nén Giám sát ngưỡng áp suất an toàn cho hệ thống khí nén
Cơ cấu chấp hành Xilanh khí nén tròn & Xilanh vuông Hành trình phù hợp bề rộng băng tải, sử dụng khí nén điều áp Đẩy phôi từ ống chứa vào băng tải và đẩy sản phẩm vào các máng phân loại
Điều khiển khí Van điện từ Airtac 4V210-08 Van 5/2, điện áp điều khiển cuộn coil 24VDC, ren 1/4" Đảo chiều khí nén cấp vào các buồng xilanh
Thu nhận hình ảnh Camera Logitech C270 & Sky A870 Độ phân giải HD 720p, kết nối USB Thu nhận hình ảnh mã QR gắn trên bề mặt sản phẩm
Bảo vệ & Đóng cắt MCB Chint NXB-63 2P 20A 6KA 2 pha, dòng định mức 20A, dòng cắt ngắn mạch 6kA Bảo vệ quá tải và ngắn mạch nguồn tổng
Đệm công suất Rơ-le kiếng Omron LY2N DC24 Điện áp cuộn hút 24VDC, 8 chân, tích hợp LED chỉ thị Cách ly ngõ ra PLC với tải công suất của van khí nén
Giao diện nút nhấn Nút bật/tắt (Start/Stop) & Nút dừng khẩn (Emergency Stop) Tiếp điểm NO/NC, dạng nút xoay và nút nhấn nấm Điều khiển vận hành tại chỗ và ngắt khẩn cấp khi có sự cố

2. Thiết kế cơ khí và bố trí hệ thống

  • Cơ cấu cơ khí: Bản vẽ CAD mô hình hóa các cụm chi tiết: khung băng tải truyền động, máng trượt nghiêng dẫn hướng sản phẩm, giá đỡ camera có thể tùy chỉnh độ cao/tiêu cự, ống chứa phôi thẳng đứng và đế đẩy phôi tự động.
  • Tủ điện điều khiển: Thiết kế phân tầng gồm mặt ngoài bố trí các nút ấn điều khiển, nút dừng khẩn cấp và đèn báo trạng thái; bên trong bố trí thanh ray gắn MCB, nguồn tổ ong 24V, PLC S7-1200, dàn rơ-le trung gian Omron và cầu đấu dây (terminal block) được đánh số thứ tự phục vụ việc bảo trì.

3. Quy trình điều khiển và giải thuật phần mềm

  1. Khởi tạo và cấp phôi: Khi nhấn nút START, băng tải hoạt động. Xilanh cấp phôi tác động đẩy từng khối sản phẩm từ ống chứa phôi rơi xuống băng tải.
  2. Quét mã và xử lý ảnh: Khi sản phẩm đi qua vùng quan sát, cảm biến quang kích hoạt camera chụp ảnh. Chương trình Python OpenCV thực hiện chuyển đổi ảnh sang mức xám, xác định biên mã QR, trích xuất dữ liệu và so sánh với cơ sở dữ liệu mẫu.
  3. Truyền thông điều khiển: Python gửi giá trị phân loại (Mã loại 1, Mã loại 2 hoặc Sản phẩm lỗi/Loại 3) xuống khối dữ liệu (DB) của PLC S7-1200 thông qua thư viện Snap7 qua mạng cáp Ethernet nội bộ.
  4. Phân loại sản phẩm: PLC kích hoạt xilanh khí nén tương ứng thông qua van điện từ Airtac:
    • Sản phẩm loại 1: Xilanh 1 đẩy sản phẩm vào máng trượt 1.
    • Sản phẩm loại 2: Xilanh 2 đẩy sản phẩm vào máng trượt 2.
    • Sản phẩm loại 3 (lỗi / không hợp lệ): Băng tải tiếp tục đưa sản phẩm về cuối hành trình rơi vào máng trượt 3.
  5. Giám sát thời gian thực: Giao diện SCADA trên WinCC Runtime Advanced và Webserver PLC cập nhật liên tục trạng thái hoạt động của từng xilanh, cảm biến và hiển thị kết quả đếm số lượng từng loại sản phẩm.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài

Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của đề tài trong xu thế tự động hóa công nghiệp. Tác giả trình bày chi tiết hạn chế của các phương pháp kiểm tra thủ công và phân loại truyền thống. Nội dung chương xác định rõ 5 mục tiêu nghiên cứu, 4 nhóm vấn đề kỹ thuật cần giải quyết (cơ khí, nhận diện, điều khiển, an toàn), đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp tiếp cận (kết hợp nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm), cùng cấu trúc phân bổ nội dung của toàn bộ đồ án.

Chương 2: Tổng quan giải pháp công nghệ

Chương 2 tổng quan toàn diện các giải pháp công nghệ hiện hữu:

  • Phân tích ưu - nhược điểm của các hệ thống phân loại theo mã vạch, theo khối lượng và theo màu sắc.
  • Trình bày cơ sở lý thuyết chi tiết về mã QR: cấu trúc hình học 8 thành phần, cơ chế sửa lỗi ECC, các phiên bản từ 1 đến 40 và các phương pháp tạo mã (trực tuyến, ứng dụng di động, thư viện Python).
  • Phân tích quy trình xử lý ảnh 5 bước và các tính năng cốt lõi của thư viện OpenCV.
  • Trình bày phần cứng PLC Siemens S7-1200 (CPU 1211C), phần mềm TIA Portal V15, phần mềm thiết kế giao diện WinCC, máy chủ Webserver nhúng, ngôn ngữ lập trình Python, môi trường soạn thảo Visual Studio Code, ngôn ngữ HTML/CSS và thư viện truyền thông Ethernet Snap7.

Chương 3: Tính toán và thiết kế

Chương 3 trình bày các bước thiết kế chi tiết:

  • Thiết kế cơ khí trên nền tảng CAD: bản vẽ băng tải, máng trượt, giá đỡ camera, ống chứa phôi, đế cấp phôi và khung đỡ tổng thể.
  • Xây dựng sơ đồ khối chức năng của hệ thống và bảng tính toán lựa chọn thiết bị công nghiệp (PLC, nguồn tổ ong, cảm biến quang E3F-DS30C4, cảm biến áp suất, camera Logitech C270/Sky A870, xilanh khí nén, van Airtac 4V210-08, rơ-le Omron LY2N, MCB Chint NXB-63).
  • Xây dựng lưu đồ thuật toán điều khiển tổng thể, lưu đồ truyền thông trao đổi dữ liệu giữa Python - PLC - Webserver, và sơ đồ nguyên lý đấu nối điện (mạch nguồn, mạch ngõ vào DI, mạch ngõ ra DO qua rơ-le trung gian và mạch cảm biến).

Chương 4: Kết quả phần cứng và phần mềm

Chương 4 ghi nhận kết quả chế tạo và lập trình thực tế:

  • Hoàn thiện mô hình phần cứng gồm khung băng tải cơ khí, cụm cấp phôi, cơ cấu gạt khí nén và tủ điện điều khiển (bố trí bên trong và mặt ngoài).
  • Xây dựng chương trình tạo mã QR bằng ngôn ngữ Python trên Visual Studio Code.
  • Lập trình điều khiển logic cho PLC S7-1200 trên TIA Portal V15, thực hiện cấu hình mạng Ethernet, khai báo bảng biến (Tag table) và khối hàm chức năng.
  • Thiết kế giao diện vận hành SCADA trên nền tảng WinCC Runtime Advanced và giao diện Webserver giám sát bằng HTML/CSS.

Chương 5: Kết quả chạy thực nghiệm

Chương 5 mô tả chi tiết quá trình vận hành thử nghiệm hệ thống thực tế:

  • Kiểm chứng hoạt động đồng bộ giữa chương trình xử lý ảnh Python và PLC qua Snap7.
  • Kiểm tra các trạng thái làm việc của giao diện Webserver: trạng thái chờ khi hệ thống chưa chạy, trạng thái đang hoạt động, trạng thái giám sát khi phân loại sản phẩm loại 1 và phân loại sản phẩm loại 2.
  • Kiểm chứng các kịch bản trên giao diện WinCC: mô phỏng chuyển động xilanh đẩy phôi, xilanh đẩy sản phẩm loại 1, xilanh đẩy sản phẩm loại 2 và dẫn hướng sản phẩm loại 3 (sản phẩm lỗi).

Chương 6: Kết luận và hướng phát triển đề tài

Chương 6 tổng kết toàn bộ các hạng mục đã hoàn thành của đề tài và đề xuất các giải pháp nâng cấp mô hình trong tương lai nhằm đáp ứng các tiêu chuẩn công nghiệp cao hơn.

Kết quả và đóng góp

1. Kết quả kỹ thuật đạt được

  • Về cơ khí và phần cứng: Chế tạo thành công mô hình phân loại sản phẩm tự động có kết cấu nhỏ gọn, chắc chắn. Thi công hoàn chỉnh tủ điện điều khiển công nghiệp đảm bảo tiêu chuẩn an toàn điện với đầy đủ thiết bị đóng cắt MCB, bộ nguồn chuyển đổi 24VDC, rơ-le trung gian cách ly và các nút bấm vận hành/dừng khẩn cấp.
  • Về xử lý ảnh: Xây dựng chương trình Python nhận dạng chính xác mã QR từ luồng video của camera Logitech C270 / Sky A870, xử lý khử nhiễu và trích xuất chuỗi dữ liệu trong thời gian thực.
  • Về điều khiển và truyền thông: Thiết lập kết nối ổn định giữa máy tính xử lý ảnh và PLC S7-1200 thông qua thư viện Snap7 qua cổng Profinet/Ethernet. Chương trình PLC điều khiển nhịp nhàng chu trình cấp phôi và tác động chính xác các xilanh khí nén theo 3 nhóm phân loại:
    • Phân loại 1: Sản phẩm chuẩn nhóm 1.
    • Phân loại 2: Sản phẩm chuẩn nhóm 2.
    • Phân loại 3: Sản phẩm không đúng quy định / sản phẩm lỗi.
  • Về giao diện giám sát: Vận hành thành công giao diện kép gồm SCADA WinCC Runtime Advanced trên máy tính điều khiển và trang Webserver tích hợp trên PLC, cho phép người quản lý theo dõi trạng thái thiết bị và số liệu phân loại từ xa.

2. Đóng góp kỹ thuật của đề tài

  • Ứng dụng thành công giải pháp kết hợp giữa thị giác máy tính mã nguồn mở (OpenCV/Python) với PLC công nghiệp (Siemens S7-1200) thông qua thư viện Snap7, giúp giảm thiểu đáng kể chi phí đầu tư so với việc sử dụng các camera công nghiệp (Smart Camera) chuyên dụng đắt tiền.
  • Tích hợp thành công công nghệ mã QR trong tự động hóa phân loại, mở rộng khả năng chứa thông tin sản phẩm (nguồn gốc, hạn sử dụng, thông số kỹ thuật) so với mã vạch 1D truyền thống.
  • Cung cấp mô hình tham khảo trực quan, đồng bộ từ khâu thiết kế cơ khí CAD, thiết kế mạch điện, điều khiển khí nén đến lập trình phần mềm và giám sát Webserver.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

1. Hạn chế

  • Phạm vi mô hình thực nghiệm: Hệ thống mới dừng lại ở quy mô mô hình thí nghiệm phục vụ giảng dạy và nghiên cứu, chưa được thử nghiệm trong môi trường công nghiệp có rung động, bụi bẩn và độ ẩm cao.
  • Yếu tố chiếu sáng: Độ nhạy và độ chính xác của khâu nhận dạng hình ảnh phụ thuộc vào điều kiện ánh sáng môi trường tác động lên camera Logitech C270.
  • Cơ cấu chấp hành: Tốc độ phân loại bị giới hạn bởi thời gian đáp ứng của xilanh khí nén và hành trình đẩy phôi cơ học.

2. Hướng nghiên cứu tiếp

  • Nâng cấp hệ thống camera công nghiệp chuyên dụng có tích hợp đèn chiếu sáng vòng (ring light) đồng trục để loại bỏ hoàn toàn hiện tượng bóng mờ và phản xạ ánh sáng.
  • Tối ưu hóa thuật toán xử lý ảnh bằng các mô hình học sâu (Deep Learning) nhằm nhận diện đồng thời nhiều mã QR trên các bề mặt cong hoặc bị che khuất một phần.
  • Nâng cấp cơ cấu phân loại bằng cánh tay robot hoặc hệ thống gạt servo tốc độ cao để tăng năng suất dây chuyền.
  • Mở rộng chức năng cơ sở dữ liệu trên Webserver để kết nối trực tiếp với các hệ thống quản trị doanh nghiệp (ERP/MES) và điện toán đám mây.

Giá trị tham khảo

Báo cáo khóa luận là tài liệu tham khảo có giá trị cao đối với:

  • Sinh viên và học viên: Thuộc các ngành Kỹ thuật Điện, Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử, Robot và Trí tuệ nhân tạo đang thực hiện đồ án môn học, đồ án tốt nghiệp liên quan đến thị giác máy tính trong công nghiệp.
  • Kỹ sư tự động hóa: Cung cấp phương pháp thực hành chi tiết về việc kết nối dữ liệu giữa ngôn ngữ bậc cao (Python) và PLC Siemens qua giao thức Snap7, cách cấu hình Webserver trên PLC S7-1200 và phương pháp lập trình WinCC Advanced.
  • Nội dung tham khảo trọng tâm: Toàn bộ Chương 3 (sơ đồ nguyên lý đấu nối thiết bị điện - khí nén) và Chương 4 (cấu trúc code Python xử lý ảnh, cấu hình tag TIA Portal và mã nguồn HTML/CSS giao diện Web).

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống sử dụng bộ điều khiển PLC nào và lập trình bằng phần mềm gì?

Hệ thống sử dụng bộ điều khiển lập trình PLC Siemens S7-1200 dòng CPU 1211C AC/DC/RLY, được cấu hình và lập trình logic điều khiển trên phần mềm TIA Portal V15 (Totally Integrated Automation Portal).

2. Khâu xử lý ảnh nhận dạng mã QR được thực hiện bằng công cụ và thư viện nào?

Khâu xử lý ảnh được lập trình bằng ngôn ngữ Python trong môi trường soạn thảo Visual Studio Code (VS Code), sử dụng thư viện thị giác máy tính mã nguồn mở OpenCV để đọc ảnh từ camera Logitech C270, chuyển đổi ảnh xám và trích xuất dữ liệu mã QR.

3. Chương trình Python trên máy tính giao tiếp với PLC S7-1200 qua phương thức nào?

Chương trình Python giao tiếp trực tiếp với PLC S7-1200 thông qua thư viện mã nguồn mở Snap7 qua cổng mạng Profinet (Ethernet), cho phép ghi trực tiếp dữ liệu kết quả phân loại từ PC vào vùng nhớ của PLC mà không cần cấu hình máy chủ OPC trung gian.

4. Cơ cấu phân loại của mô hình hoạt động như thế nào và chia làm mấy loại?

Cơ cấu phân loại sử dụng các xilanh khí nén được điều khiển đóng cắt bởi các van điện từ Airtac 4V210-08 (24VDC) thông qua mạch đệm rơ-le Omron. Hệ thống phân chia sản phẩm thành 3 nhóm: Sản phẩm phân loại 1, Sản phẩm phân loại 2 (được xilanh đẩy vào máng trượt tương ứng) và Sản phẩm phân loại 3 (sản phẩm lỗi/không đúng quy định được đưa về cuối băng tải).

5. Mã QR sử dụng trong đề tài có cấu tạo kỹ thuật gồm những thành phần nào?

Mã QR trong tài liệu được phân tích gồm 8 thành phần cấu tạo: Hoa văn định vị (Finder pattern ở 3 góc), Thông tin định dạng (Format Information), Vùng dữ liệu (Data), Mô-đun (Module nhị phân 0-1), Ký hiệu căn chỉnh (Alignment pattern), Mẫu thời gian (Timing pattern), Thông tin phiên bản (Version pattern từ 1 đến 40) và Vùng yên tĩnh (Quiet zone).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp "Thiết kế thi công mô hình phân loại sản phẩm dùng mã QR" của nhóm tác giả Âu Dương Hoàng Bá, Trần Duy Anh và Phan Huỳnh Đức đã hoàn thành trọn vẹn các mục tiêu thiết kế và thi công hệ thống tự động hóa tích hợp thị giác máy tính. Đề tài kết hợp thành công bộ điều khiển PLC Siemens S7-1200, cơ cấu chấp hành khí nén với thuật toán xử lý ảnh OpenCV trên nền Python thông qua giao thức truyền thông Ethernet Snap7. Hệ thống vận hành ổn định trong việc nhận dạng, phân loại 3 nhóm sản phẩm và cung cấp giải pháp giám sát trực quan thời gian thực qua giao diện kép WinCC và Webserver. Đây là công trình nghiên cứu mang tính ứng dụng thực tiễn cao, đóng vai trò tài liệu kỹ thuật hữu ích cho sinh viên và kỹ sư trong lĩnh vực điều khiển tự động và cơ điện tử.