Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong tiến trình công nghiệp hóa và hiện đại hóa, tự động hóa các dây chuyền sản xuất đóng vai trò quyết định trong việc gia tăng năng suất, đảm bảo tính chính xác, giảm thiểu chi phí nhân công và nâng cao năng lực cạnh tranh cho doanh nghiệp. Khâu phân loại sản phẩm là một trong những mắt xích trọng yếu, ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng hàng hóa xuất xưởng, công tác quản lý tồn kho, kiểm soát chuỗi cung ứng và ngăn ngừa hàng giả.

Đề tài "Thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm bằng quét mã QR code sử dụng PLC S7-1200" được thực hiện bởi sinh viên Khoa Điện, Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội dưới sự hướng dẫn của TS. Phạm Văn Cường (năm 2023), thuộc chuyên ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện, Điện tử. Nghiên cứu nhằm giải quyết bài toán phân loại hàng hóa tự động dựa trên mã phản hồi nhanh (QR Code) kết hợp điều khiển logic khả trình và cánh tay robot cơ học.

Các nhiệm vụ và mục tiêu nghiên cứu cụ thể bao gồm:

  1. Nghiên cứu tổng quan về công nghệ nhận dạng mã QR Code 2D và cấu tạo hệ thống phân loại tự động.
  2. Thiết kế sơ đồ khối, phân tích yêu cầu công nghệ và xây dựng các thuật toán điều khiển cho toàn bộ hệ thống (băng tải, quét nhận diện, cánh tay robot, xử lý sản phẩm lỗi).
  3. Lựa chọn thiết bị phần cứng, bao gồm bộ điều khiển PLC Siemens S7-1200 CPU 1214C DC/DC/RLY, Webcam HD Full, cảm biến quang Hanyoung PE-R05D, băng tải và cánh tay robot 4 bậc tự do điều khiển qua Arduino Uno R3.
  4. Xây dựng phần mềm giám sát, nhận diện giải mã QR và đếm số lượng trên nền tảng Visual Studio (C# Windows Forms), thiết lập truyền thông kết nối Modbus TCP/IP giữa PC và PLC.
  5. Thi công tủ điện điều khiển, lắp ráp mô hình phần cứng thực nghiệm và tiến hành chạy thử nghiệm phân loại 4 nhóm sản phẩm (3 sản phẩm chuẩn và 1 sản phẩm lỗi).

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Quy trình công nghệ phân loại sản phẩm tự động bằng xử lý ảnh mã QR, giải thuật điều khiển PLC S7-1200 và truyền động cánh tay robot 4 bậc tự do.
  • Phạm vi nghiên cứu: Mô hình thực nghiệm tại phòng thí nghiệm sử dụng phôi sản phẩm hình khối kích thước 4cm x 4cm, được gán 4 mã QR tương ứng với 4 màu quy ước (Đỏ, Xanh lá, Xanh dương, Cam).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Nghiên cứu kết hợp cơ sở lý thuyết về mã vạch ma trận 2D với phương pháp thiết kế - chế tạo hệ thống điều khiển tự động hóa tích hợp phần cứng và phần mềm.

Khung lý thuyết và công nghệ ứng dụng

  • Công nghệ mã QR Code: Mã vạch ma trận hai chiều (2D) phát triển từ năm 1994 bởi Denso Wave. Mã QR cấu thành từ các mẫu ô vuông nhị phân (module) trên nền lưới, chứa các vùng chức năng chính:
    • Hoa văn định vị (Finder pattern): 3 cụm ô vuông lớn tại các góc giúp camera định hướng và đọc dữ liệu từ nhiều góc quét.
    • Ký hiệu căn chỉnh (Alignment pattern) & Mẫu thời gian (Timing pattern): Hỗ trợ định vị góc quay và xác định kích thước ma trận dữ liệu.
    • Thông tin định dạng (Format Information) & Vùng dữ liệu (Data): Chứa dữ liệu thực tế và mã sửa lỗi ECC.
    • Thông tin phiên bản (Version pattern): Có 40 phiên bản (từ bản 1 có 21 module đến bản 40 có 177 module). Dung lượng lưu trữ tối đa đạt 7.089 ký tự số hoặc 4.296 ký tự chữ-số, vượt trội so với mã vạch 1D truyền thống (chỉ chứa khoảng 20 ký tự số).
    • Vùng yên tĩnh (Quiet zone): Khoảng trắng bao quanh để tách biệt mã với môi trường.
  • Lý thuyết điều khiển khả trình (PLC): Nguyên lý hoạt động quét vòng lặp (Scan cycle) của CPU PLC, tiếp nhận tín hiệu đầu vào từ cảm biến/phần mềm máy tính, xử lý logic theo chương trình và kích hoạt các ngõ ra điều khiển cơ cấu chấp hành.

Phương pháp nghiên cứu

  • Phương pháp phân tích - tổng hợp: Khảo sát yêu cầu công nghệ của dây chuyền phân loại, tổng hợp ưu nhược điểm của các chuẩn truyền thông (RS232, RS485, Modbus RTU, Modbus TCP/IP, Profinet, Ethernet).
  • Phương pháp thiết kế hệ thống kỹ thuật: Thiết kế cấu trúc phân tầng điều khiển gồm: tầng giám sát/xử lý ảnh (PC chạy ứng dụng C#), tầng điều khiển trung tâm (PLC S7-1200), tầng chấp hành cơ cấu gắp (Arduino Uno R3 và động cơ servo) và tầng vận chuyển/cảm biến (băng tải, cảm biến quang).
  • Phương pháp thực nghiệm kiểm chứng: Chế tạo mô hình thực tế, đấu nối tủ điện điều khiển công nghiệp, nạp chương trình và đo kiểm hoạt động phân loại trên từng mẫu sản phẩm thực tế.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Kiến trúc phần cứng và thiết bị

Hệ thống phần cứng bao gồm các khối chức năng liên kết chặt chẽ:

STT Thiết bị / Module Thông số kỹ thuật chính Vai trò trong hệ thống
1 PLC Siemens S7-1200 CPU 1214C DC/DC/RLY (6ES7214-1HG40-0XB0); 14 DI 24V DC, 10 DO Relay 2A, 2 AI 0-10V DC; Bộ nhớ 100 KB Điều khiển trung tâm logic toàn hệ thống, điều khiển băng tải và phát lệnh gắp
2 Webcam HD Full Cảm biến CMOS, độ phân giải 1920x1080P, 30 FPS, giao diện USB 2.0, phạm vi lấy nét 80cm Thu nhận hình ảnh bề mặt sản phẩm để truyền về máy tính xử lý
3 Cảm biến quang Hanyoung PE-R05D Phương pháp phản xạ khuếch tán (Diffuse), khoảng cách phát hiện 500mm, đầu ra SPDT, nguồn 24V DC, IP54, thời gian đáp ứng 25ms Nhận diện sản phẩm đến cuối băng tải để dừng băng tải và kích hoạt camera
4 Cánh tay Robot 4 bậc tự do Khung nhôm, 4 động cơ Servo MG995 (4.8V - 7.2V, góc quay 270 độ, bánh răng kim loại), bán kính gập 275mm, độ mở kẹp 55mm (tối đa 98mm) Gắp phôi sản phẩm từ băng tải và di chuyển thả vào vị trí phân loại tương ứng
5 Bộ điều khiển Robot Bo mạch Arduino Uno R3 kết hợp Arduino Ethernet Shield W5100 Tiếp nhận lệnh điều khiển từ PLC và xuất tín hiệu điều khiển các servo cánh tay robot
6 Băng tải mini Kích thước dài 80cm, rộng 12cm Vận chuyển phôi sản phẩm từ điểm nạp đến vùng làm việc của cảm biến và camera
7 Tủ điện điều khiển Kích thước 80cm x 50cm, trang bị Switch TP-Link TL-SG105, rơle trung gian, aptomat, nút bấm, đèn báo Đóng cắt nguồn, bảo vệ mạch và bố trí giao diện vận hành phần cứng

Môi trường phần mềm và truyền thông

  • TIA Portal V17: Dùng để lập trình chương trình điều khiển logic cho PLC S7-1200 (quản lý trạng thái băng tải, nhận dữ liệu phân loại từ PC, xuất lệnh điều khiển chấp hành).
  • Visual Studio (C# Windows Forms): Xây dựng giao diện máy tính giám sát với các chức năng: chọn luồng camera, nút bật/tắt (ON/OFF), khung hiển thị hình ảnh quét mã, nút kiểm tra kết nối với PLC (Connect), ô hiển thị chuỗi giải mã QR, bộ đếm số lượng cho từng loại sản phẩm và nút đặt lại (Reset) bộ đếm.
  • Arduino IDE: Biên dịch mã nguồn điều khiển 4 góc quay servo cho cánh tay robot dựa trên tín hiệu nhận từ PLC.
  • Chuẩn truyền thông: Sử dụng giao thức Modbus TCP/IP qua cổng mạng Ethernet thông qua Switch TP-Link TL-SG105 để kết nối trao đổi dữ liệu giữa máy tính giám sát và PLC.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Tổng quan về hệ thống phân loại sản phẩm bằng quét QR code

Chương 1 hệ thống hóa các khái niệm nền tảng về công nghệ nhận dạng mã vạch tự động và mã QR Code. Tác giả phân tích cấu trúc đa tầng của mã QR (hoa văn định vị, vùng sửa lỗi ECC, các phiên bản từ 1 đến 40) và nêu bật ưu thế của QR Code so với mã vạch 1D truyền thống về khả năng lưu trữ thông tin cũng như kích thước in ấn nhỏ gọn.

Chương này làm rõ quy trình vận hành tổng quát của một hệ thống phân loại bằng mã QR gồm 6 bước tuần tự: Thiết kế/in mã QR -> Quét mã bằng camera -> Giải mã trên phần mềm giám sát -> Xử lý tín hiệu tại PLC -> Phân loại qua cánh tay robot -> Đếm và lưu trữ số lượng sản phẩm. Đồng thời, tác giả chỉ ra các ứng dụng thực tế trong quản lý chuỗi cung ứng, kiểm soát xuất nhập kho, ngăn chặn hàng giả và so sánh các ưu - nhược điểm kỹ thuật của hệ thống.

Chương 2. Thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm bằng quét mã QR code sử dụng PLC S7-1200

Chương 2 tập trung vào việc thiết kế chi tiết các khối chức năng và thuật toán điều khiển:

  • Phân tích yêu cầu công nghệ: Định hình hệ thống phân loại 4 nhóm mẫu vật kích thước 4cm x 4cm có dán mã QR với màu nhận diện trực quan: Màu cam (sản phẩm lỗi), màu đỏ (sản phẩm 1), màu xanh lá (sản phẩm 2), màu xanh dương (sản phẩm 3).
  • Sơ đồ khối và nguyên lý hoạt động: Mô tả mối liên kết giữa Khối nguồn, Khối cảm biến, Camera, PC, Khối điều khiển (PLC S7-1200), Băng tải và Cánh tay robot.
  • Xây dựng lưu đồ thuật toán: Trình bày chi tiết 4 lưu đồ thuật toán gồm:
    • Thuật toán chương trình chính: Khởi động hệ thống, kiểm tra tín hiệu cảm biến, điều phối lệnh truyền thông giữa PC và PLC.
    • Thuật toán điều khiển băng tải: Kích hoạt động cơ khi bấm START và tự động ngắt khi cảm biến quang phát hiện có sản phẩm ở cuối băng.
    • Thuật toán điều khiển cánh tay robot: Nhận giá trị phân loại từ PLC, kích hoạt chuỗi chuyển động gắp - xoay - đặt phôi tại 3 vị trí sản phẩm chuẩn.
    • Thuật toán phân loại sản phẩm lỗi: Xử lý riêng biệt khi mã quét nhận diện là mã phôi lỗi (màu cam), điều khiển robot đưa về khay sản phẩm hỏng.
  • Lựa chọn và tính toán thiết bị: Trình bày bảng thông số kỹ thuật chi tiết của PLC S7-1200 CPU 1214C DC/DC/RLY, Webcam HD Full 1080P, cảm biến quang Hanyoung PE-R05D, cánh tay robot 4 bậc dùng servo MG995 và phân tích các chuẩn truyền thông công nghiệp (RS232, RS485, Modbus).

Chương 3. Xây dựng mô hình thực nghiệm và đánh giá kết quả

Chương 3 trình bày việc chế tạo mô hình vật lý, thi công tủ điện và tiến hành chạy thực nghiệm:

  • Bố trí mô hình và đấu nối: Tủ điện kích thước 80cm x 50cm được đấu nối dây theo nguyên lý, tích hợp công tắc chuyển mạch AUTO/MAN và nút dừng khẩn cấp (E-STOP).
    • Chế độ MAN (Bằng tay): Dùng để kiểm tra thử nghiệm từng cơ cấu riêng lẻ (băng tải, cánh tay robot) thông qua các nút nhấn START/STOP.
    • Chế độ AUTO (Tự động): Nút bấm START/STOP bị vô hiệu hóa; hệ thống tự động vận hành hoàn toàn dựa trên tín hiệu phản hồi từ cảm biến quang và camera.
  • Kiểm tra kết nối và chạy thử nghiệm: Giao diện C# Windows Forms kết nối thành công với PLC S7-1200 qua nút Connect. Thực nghiệm kiểm tra tuần tự với 4 mẫu phôi:
    • Phôi sản phẩm 1 (màu đỏ): Camera quét đúng mã, hiển thị mã trên phần mềm, tăng bộ đếm sản phẩm 1, robot gắp đặt chính xác vào vị trí 1.
    • Phôi sản phẩm 2 (màu xanh lá): Hệ thống nhận diện chuẩn xác, cập nhật số lượng sản phẩm 2, robot đưa về vị trí 2.
    • Phôi sản phẩm 3 (màu xanh dương): Nhận dạng đúng mã, tăng biến đếm sản phẩm 3, robot phân loại về vị trí 3.
    • Phôi sản phẩm lỗi (màu cam): Hệ thống phát hiện mã lỗi, hiển thị cảnh báo và điều khiển robot đưa về khay chứa sản phẩm lỗi.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm

  • Chế tạo thành công mô hình vật lý hoàn chỉnh gồm tủ điện điều khiển công nghiệp (80cm x 50cm), băng tải (80cm x 12cm) và cánh tay robot 4 bậc tự do có bán kính gập 275mm.
  • Xây dựng thành công phần mềm giao diện giám sát Windows Forms bằng C#, kết nối đồng bộ với PLC Siemens S7-1200 CPU 1214C qua mạng Ethernet/Modbus TCP/IP.
  • Hệ thống thực hiện chính xác quy trình tự động: Dừng băng tải bằng cảm biến quang PE-R05D (thời gian đáp ứng 25ms), quét - giải mã QR qua Webcam Full HD 1080p, truyền tín hiệu điều khiển xuống Arduino Uno R3 để điều khiển 4 servo MG995 gắp thả chính xác 4 nhóm sản phẩm (3 sản phẩm đạt chuẩn và 1 sản phẩm lỗi) vào 4 vị trí định trước, đồng thời đếm và hiển thị trực tiếp số lượng từng loại lên giao diện máy tính.
  • Tích hợp 2 chế độ vận hành (MAN/AUTO) và cơ chế ngắt an toàn E-STOP bật đèn cảnh báo sự cố.

Giải pháp và đóng góp kỹ thuật

  • Đề xuất giải pháp phân loại linh hoạt kết hợp giữa xử lý ảnh trên máy tính (sử dụng Webcam thông dụng giá thành rẻ) với bộ điều khiển công nghiệp PLC S7-1200 có độ tin cậy và chống nhiễu cao.
  • Thiết lập mô hình điều khiển phân tán chi phí thấp: Sử dụng máy tính làm tầng xử lý ảnh, PLC làm trung tâm điều phối logic và Arduino đảm nhận khâu phát xung/điều khiển chi tiết các động cơ servo của cánh tay robot.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Theo nội dung trình bày trong đồ án và phạm vi triển khai thực tế:

  • Hạn chế: Hệ thống mới được thử nghiệm ở quy mô mô hình phòng thí nghiệm với kích thước phôi cố định (4cm x 4cm); số lượng mã phân loại dừng lại ở 4 nhóm mẫu xác định; việc gắp sản phẩm phụ thuộc vào góc quay của động cơ servo loại nhỏ (MG995) nên tải trọng nâng còn hạn chế.
  • Hướng phát triển: Mở rộng quy mô công nghiệp với cánh tay robot công nghiệp có tải trọng lớn hơn; nâng cấp thuật toán xử lý ảnh để nhận dạng mã QR trên các sản phẩm chuyển động liên tục mà không cần dừng băng tải; phát triển kết nối cơ sở dữ liệu (Database) để quản lý lịch sử xuất nhập kho toàn diện.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo có giá trị thực tiễn đối với:

  • Sinh viên các ngành Kỹ thuật Điện - Điện tử, Tự động hóa, Cơ điện tử và Kỹ thuật Điều khiển: Tham khảo phương pháp tích hợp PLC Siemens S7-1200 với các thiết bị ngoại vi và vi điều khiển.
  • Người nghiên cứu về truyền thông công nghiệp: Tham khảo kiến trúc kết nối và phương thức truyền thông Modbus TCP/IP giữa giao diện C# (Windows Forms) và PLC S7-1200 qua TIA Portal V17.
  • Phát triển ứng dụng thị giác máy tính chi phí thấp: Tham khảo cách thu nhận và giải mã QR Code qua Webcam kết hợp đếm số lượng và điều khiển cơ cấu phân loại chấp hành.

Câu hỏi thường gặp

1. Bộ điều khiển lập trình PLC được sử dụng trong đồ án là loại nào và có cấu hình phần cứng ra sao?
Đồ án sử dụng bộ điều khiển logic khả trình SIMATIC S7-1200 CPU 1214C DC/DC/RLY của hãng Siemens (mã đặt hàng 6ES7214-1HG40-0XB0). Cấu hình gồm: 14 ngõ vào số (DI) 24V DC, 10 ngõ ra số dạng rơle (DO Relay 2A), 2 ngõ vào tương tự (AI) 0-10V DC, nguồn cấp 20.8V - 24V DC và bộ nhớ chương trình/dữ liệu dung lượng 100 KB.

2. Các mẫu sản phẩm thực nghiệm được quy ước nhận diện như thế nào?
Sản phẩm thử nghiệm có kích thước 4cm x 4cm, được dán mã QR trên bề mặt và bọc các lớp màu riêng biệt để dễ quan sát bằng mắt thường:

  • Màu đỏ: Sản phẩm 1 (gắp về vị trí 1).
  • Màu xanh lá: Sản phẩm 2 (gắp về vị trí 2).
  • Màu xanh dương: Sản phẩm 3 (gắp về vị trí 3).
  • Màu cam: Sản phẩm lỗi (gắp về vị trí chứa sản phẩm lỗi).

3. Cánh tay robot có cấu tạo cơ khí và thông số hoạt động như thế nào?
Cánh tay robot có cấu trúc 4 bậc tự do (4 DOF), khung làm bằng nhôm, đế gắn tấm mica đen kèm ổ bi xoay đường kính 11,5cm. Cơ cấu chuyển động sử dụng 4 động cơ servo MG995 bánh răng kim loại (điện áp 4,8V - 7,2V, góc quay 270 độ). Các thông số kích thước: Servo đáy quay 180 độ, bán kính gập 275mm, chiều dài khi kẹp 360mm, chiều cao tối đa 38cm, độ mở tay gắp 55mm (khoảng cách kẹp giữ lớn nhất đạt 98mm). Bo mạch điều khiển gồm Arduino Uno R3 kết hợp bo mở rộng Arduino Ethernet Shield W5100.

4. Dữ liệu từ Webcam máy tính truyền xuống PLC S7-1200 bằng phương thức nào?
Hình ảnh mã QR từ Webcam Full HD được truyền về máy tính qua cổng USB 2.0. Ứng dụng C# Windows Forms trên máy tính thực hiện giải mã QR, đếm số lượng và gửi tín hiệu phân loại tương ứng xuống PLC S7-1200 thông qua chuẩn truyền thông Modbus TCP/IP (mạng Ethernet) sử dụng thiết bị chuyển mạch Switch TP-Link TL-SG105.

5. Hệ thống vận hành với những chế độ nào và cơ chế dừng khẩn cấp hoạt động ra sao?
Hệ thống có 2 chế độ điều khiển thông qua công tắc gạt trên tủ điện:

  • Chế độ Bằng tay (MAN - vị trí 1): Dùng để chạy thử máy, người vận hành dùng nút START/STOP để kiểm tra hoạt động của băng tải và cánh tay robot.
  • Chế độ Tự động (AUTO - vị trí 2): Nút bấm START/STOP bị vô hiệu hóa; hệ thống tự động chạy theo chu trình khép kín dựa trên tín hiệu của cảm biến quang Hanyoung PE-R05D và camera. Khi phát sinh sự cố kỹ thuật, người vận hành nhấn nút dừng khẩn cấp E-STOP (Emergency Stop) để ngắt toàn bộ hoạt động và kích hoạt đèn cảnh báo lỗi trên cánh tủ điện.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm bằng quét mã QR code sử dụng PLC S7-1200" của sinh viên Khoa Điện, Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội đã hoàn thành đầy đủ các mục tiêu thiết kế và chế tạo mô hình phân loại sản phẩm tự động. Hệ thống tích hợp thành công giữa công nghệ xử lý ảnh quét mã QR trên nền C# Windows Forms, bộ điều khiển trung tâm PLC Siemens S7-1200 và cơ cấu chấp hành cánh tay robot 4 bậc tự do điều khiển qua vi điều khiển Arduino. Kết quả thực nghiệm chứng minh mô hình phân loại chuẩn xác 3 nhóm sản phẩm đạt tiêu chuẩn và 1 nhóm sản phẩm lỗi về các vị trí định trước, cung cấp tài liệu kỹ thuật có giá trị ứng dụng cao cho các nghiên cứu và đồ án chuyên ngành tự động hóa.