Thiết kế, thi công hệ thống phân loại sản phẩm bằng mã QR và chiều cao

Đồ án thiết kế, thi công hệ thống phân loại sản phẩm bằng mã QR và chiều cao ĐH SPKT TP.HCM

• Tác giả: Thạch Thành Công
• Người hướng dẫn: ThS. Phùng Sơn Thanh
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
• Đề tài: Thiết kế, thi công hệ thống phân loại sản phẩm bằng mã QR và chiều cao
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan về hệ thống phân loại sản phẩm bằng mã QR và chiều cao

Tự động hóa đóng vai trò then chốt trong chuỗi cung ứng công nghiệp hiện đại. Các nhà máy quy mô lớn đòi hỏi quy trình phân loại diễn ra liên tục, chuẩn xác và linh hoạt. Mô hình nghiên cứu tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM phát triển giải pháp tích hợp đa phương thức. Đề tài kết hợp nhận dạng mã phản hồi nhanh hai chiều với công nghệ đo lường kích thước sản phẩm. Hệ thống vận hành đồng bộ trên băng tải cơ khí tốc độ cao. Dữ liệu mã hóa trên bề mặt bao bì cung cấp thông tin nguồn gốc, lô hàng và điểm đến. Cảm biến hồng ngoại thu thập chiều cao hình học của kiện hàng. Sự kết hợp giữa thị giác máy tính và cảm biến vật lý loại bỏ hoàn toàn sai số nhận diện. Hệ thống xử lý thông tin tức thời và gửi tín hiệu điều khiển xuống cơ cấu chấp hành. Dây chuyền giảm tải sức lao động thủ công và nâng cao năng suất kho vận. Mô hình mang lại giải pháp công nghệ toàn diện cho nhà kho thông minh.

1.1. Khái niệm và nguyên lý nhận diện sản phẩm

Mã QR là ký hiệu ma trận hai chiều sở hữu khả năng lưu trữ thông tin mật độ cao. Cấu trúc mã chứa các điểm định vị tại ba góc giúp camera dễ dàng nhận diện từ nhiều góc độ. Camera công nghiệp gắn cố định trên khung nhôm quét hình ảnh khi kiện hàng đi qua. Thuật toán phần mềm C# giải mã chuỗi ký tự định danh trong thời gian thực. Đồng thời, hàng loạt cảm biến hồng ngoại bố trí theo phương thẳng đứng xác định mức chiều cao tương ứng. Tín hiệu quang điện kích hoạt trạng thái logic khi chùm tia sáng bị vật cản che khuất. Sự phối hợp song song này cung cấp hai tiêu chí phân loại độc lập trên cùng một chu trình di chuyển.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu và cấu trúc tổng thể đề tài

Đề tài tốt nghiệp tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM tập trung giải quyết bài toán tự động hóa hoàn chỉnh. Nghiên cứu do sinh viên Thạch Thành Công và Nguyễn Mạnh Hùng thực hiện dưới sự hướng dẫn của ThS. Phùng Sơn Thanh. Mục tiêu cốt lõi là thiết kế và chế tạo mô hình thực nghiệm đạt độ ổn định công nghiệp. Cấu trúc hệ thống bao gồm ba phân hệ chính: cơ khí băng tải, điều khiển tự động và giao diện giám sát. Băng tải vận chuyển sản phẩm qua các trạm kiểm tra tuần tự. Bộ lập trình điều khiển PLC Mitsubishi FX5U đóng vai trò hạt nhân tiếp nhận và phân phối lệnh. Toàn bộ thiết kế hướng tới tính module hóa cao, dễ dàng mở rộng và bảo trì.

II. Hạn chế của hệ thống phân loại sản phẩm bằng mã QR và chiều cao

Quá trình phân loại hàng hóa truyền thống phụ thuộc lớn vào sức người. Phương pháp thủ công bộc lộ nhiều điểm yếu khi sản lượng nhà máy tăng cao. Tốc độ ghi nhận chậm chạp gây hiện tượng tắc nghẽn cục bộ tại các điểm tập kết. Sự mệt mỏi của nhân công dẫn đến tỷ lệ nhầm lẫn đáng kể trong ca làm việc. Ngoài ra, việc ứng dụng các máy quét mã vạch một chiều truyền thống bộc lộ nhiều hạn chế về dung lượng lưu trữ dữ liệu. Môi trường công nghiệp cũng đặt ra thách thức khắc nghiệt đối với hệ thống thị giác quang học. Ánh sáng môi trường biến thiên thất thường làm giảm độ tương phản của mã định danh. Hiện tượng bóng đổ hoặc phản xạ trên bao bì nilon gây lỗi trích xuất điểm ảnh. Mặt khác, sai lệch về vị trí và độ rung lắc trên băng chuyền khiến camera khó bắt nét đối tượng. Cảm biến quang học đo kích thước cũng dễ bám bụi bẩn, dẫn đến tình trạng đọc sai chiều cao. Nếu thiếu cơ chế xử lý tín hiệu chuẩn xác, hệ thống phân loại sẽ đối mặt nguy cơ trễ nhịp cơ cấu.

2.1. Thách thức trong xử lý ảnh và thu nhận dữ liệu

Chất lượng ảnh thu nhận từ camera quyết định độ chính xác của toàn bộ quy trình. Băng tải di chuyển liên tục dễ gây hiện tượng mờ nhòe quang học nếu thời gian phơi sáng không phù hợp. Mã QR in trên bề mặt cong hoặc vật liệu phản quang thường bị mất chi tiết ma trận. Kỹ thuật tiền xử lý ảnh đòi hỏi các bộ lọc nhiễu hoạt động nhanh để không gây trễ thuật toán. Việc chuyển đổi sang ảnh thang xám và cân bằng biểu đồ sắc độ phải hoàn tất trong mili-giây. Nếu thuật toán trích xuất đặc trưng thất bại, hệ thống buộc phải loại bỏ sản phẩm hoặc dừng băng chuyền khẩn cấp.

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

Đồng bộ hóa giữa tốc độ băng tải và thời điểm tác động cơ cấu là thách thức kỹ thuật lớn. Xylanh khí nén có quán tính cơ học và thời gian trễ đáp ứng áp suất. Khi sản phẩm di chuyển nhanh, sai lệch tính bằng phần trăm giây có thể dẫn đến va đập sai vị trí. Hiện tượng kẹt phôi, xô lệch hướng di chuyển hoặc rơi vỡ sản phẩm hoàn toàn có thể xảy ra. Áp suất khí nén không ổn định làm suy giảm lực đẩy của cần piston. Ngoài ra, việc phối hợp bốn xylanh độc lập đòi hỏi thuật toán phân phối hàng đợi chính xác. Mọi tín hiệu cảm biến vị trí cần được lọc nhiễu điện từ nghiêm ngặt.

III. Giải pháp cho hệ thống phân loại sản phẩm bằng mã QR và chiều cao

Nhóm nghiên cứu ĐH SPKT TP.HCM đề xuất mô hình tích hợp phần cứng và phần mềm chuyên dụng. Khung cơ khí băng tải gia công từ nhôm định hình chịu lực cao, đảm bảo chuyển động êm ái. Một camera chuyên dụng được gắn trên giá đỡ phía đầu băng chuyền nhằm chụp ảnh bề mặt sản phẩm. Phần mềm viết trên nền tảng C# thực hiện tác vụ thu nhận hình ảnh, lọc nhiễu và giải mã QR tức thời. Trung tâm điều khiển sử dụng PLC Mitsubishi FX5U sở hữu tốc độ xử lý tín hiệu micro-giây. Dữ liệu giải mã từ máy tính truyền xuống PLC thông qua giao thức truyền thông công nghiệp. Hệ thống 7 cảm biến hồng ngoại bố trí dọc thân băng tải làm nhiệm vụ kép. Cảm biến vừa đo đạc chính xác chiều cao sản phẩm, vừa xác định tọa độ tức thời của kiện hàng. Khi sản phẩm tiến vào vùng tác động, PLC tính toán thời điểm chính xác để kích hoạt van điện từ. Bốn xylanh khí nén tịnh tiến đưa hàng hóa vào đúng khay chứa được chỉ định. Toàn bộ chu trình vận hành khép kín và tự động hoàn toàn.

3.1. Thuật toán xử lý ảnh trên máy tính và tích hợp C

Chương trình C# đảm nhận vai trò giao tiếp thị giác và phân tích ảnh số. Khi cảm biến vị trí đầu vào kích hoạt, camera tự động chụp ảnh độ phân giải cao. Thuật toán tiến hành cắt lọc vùng chứa mã QR, chuyển đổi sang ảnh nhị phân và lọc nhiễu Gauss. Thư viện xử lý giải mã nội dung ma trận điểm nhằm trích xuất mã định danh sản phẩm. Dữ liệu chuỗi sau đó được chuẩn hóa thành mã số phân loại ngắn gọn. Máy tính gửi gói dữ liệu này đến PLC qua cổng Ethernet hoặc RS-485. Thời gian xử lý thuật toán tối ưu dưới 100 mili-giây, ngăn chặn hiện tượng trễ dòng di chuyển của sản phẩm.

3.2. Cấu hình điều khiển phần cứng với PLC Mitsubishi FX5U

Tủ điện điều khiển chứa PLC Mitsubishi FX5U, nguồn tổ ong, rơ-le trung gian và bộ cấp khí nén. PLC nhận tín hiệu từ 7 cảm biến hồng ngoại để xác định cấp chiều cao của từng hộp sản phẩm. Chương trình điều khiển lập trình theo ngôn ngữ Ladder logic tối ưu luồng xử lý. PLC kết hợp dữ liệu chiều cao với thông tin mã QR từ máy tính để phân loại sản phẩm vào 4 nhóm riêng biệt. Các thuật toán định thời gian thực canh đúng thời điểm sản phẩm đến trước xylanh tương ứng. Tín hiệu xuất ra kích van điện từ đẩy xylanh khí nén dứt khoát, đưa kiện hàng rời băng tải an toàn.

IV. Tiềm năng của hệ thống phân loại sản phẩm bằng mã QR và chiều cao

Kết quả thực nghiệm của đồ án tốt nghiệp tại ĐH SPKT TP.HCM chứng minh tính khả thi vượt trội của mô hình. Hệ thống phân loại vận hành ổn định, đạt độ chính xác trên 98% đối với các mẫu thử nghiệm tiêu chuẩn. Thời gian phản hồi của cơ cấu xylanh đáp ứng nhịp độ di chuyển liên tục trên băng tải. Việc kết hợp đồng thời mã QR và chiều cao giúp tăng gấp đôi tiêu chí kiểm soát chất lượng đóng gói. Mô hình hạn chế tối đa nguy cơ sai sót do yếu tố con người. Trong thực tế sản xuất, giải pháp có khả năng ứng dụng rộng rãi tại các trung tâm logistics, kho hàng thương mại điện tử và nhà máy chế biến thực phẩm. Khả năng tích hợp mở rộng giúp doanh nghiệp dễ dàng liên kết dữ liệu với hệ thống quản lý kho ERP hoặc MES. Tủ điện thiết kế chuẩn công nghiệp, trang bị đầy đủ nút dừng khẩn cấp và đèn báo trạng thái, đảm bảo an toàn lao động tối đa. Đây là bước đệm quan trọng hướng tới mô hình nhà máy thông minh Smart Factory trong thời kỳ chuyển đổi số.

4.1. Đánh giá hiệu năng và độ ổn định thực nghiệm

Thử nghiệm thực tế tại phòng thí nghiệm Bộ môn Tự động Điều khiển ghi nhận hiệu năng ấn tượng. Camera nhận diện mã QR thành công ngay cả khi sản phẩm dịch chuyển nhẹ lệch trục tâm. Bảy cảm biến hồng ngoại hoạt động nhạy bén, phân biệt rõ các mức chiều cao đặt trước mà không gặp hiện tượng nhiễu quang học. Xylanh khí nén vận hành dứt khoát với chu kỳ kích hoạt ổn định. Tỷ lệ phân loại chính xác duy trì ở mức cao trên nhiều lô hàng mẫu khác nhau. Hệ thống chứng minh khả năng hoạt động liên tục mà không phát sinh hiện tượng nghẽn lệnh hoặc quá nhiệt động cơ.

4.2. Hướng phát triển và khả năng chuyển giao công nghệ

Hệ thống sở hữu tiềm năng nâng cấp to lớn để ứng dụng vào dây chuyền công nghiệp quy mô lớn. Nhóm tác giả định hướng tích hợp thêm thuật toán trí tuệ nhân tạo nhận diện khuyết tật bề mặt sản phẩm. Nền tảng điều khiển có thể kết nối điện toán đám mây nhằm giám sát dữ liệu vận hành từ xa theo thời gian thực. Việc thay thế băng tải con lăn thông minh hoặc gắn thêm cánh tay robot phân loại sẽ nâng cao tính linh hoạt. Mô hình đồ án sẵn sàng chuyển giao làm tài liệu đào tạo thực hành chuyên sâu hoặc phát triển thành sản phẩm thương mại. Đề tài khẳng định năng lực nghiên cứu ứng dụng thực tiễn của sinh viên khối kỹ thuật.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong xu thế tự động hóa của cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư, quy trình sản xuất và phân phối tại các doanh nghiệp đòi hỏi tốc độ xử lý nhanh, tính liên tục và độ chính xác cao. Hoạt động quản lý, phân loại và theo dõi hàng hóa trên các dây chuyền đa dạng chủng loại là một khâu then chốt, chi phối trực tiếp đến năng suất cũng như hiệu quả kinh doanh. Trên thực tế, nhiều cơ sở sản xuất vẫn áp dụng các phương thức phân loại thủ công hoặc trang bị hệ thống cảm biến đơn lẻ. Những giải pháp truyền thống này bộc lộ nhiều điểm hạn chế như phụ thuộc lớn vào chi phí nhân công, tốc độ vận hành thấp và dễ phát sinh sai sót trong quá trình phân loại.

Trước yêu cầu tối ưu hóa sản xuất, việc kết hợp công nghệ mã phản hồi nhanh (mã QR) cùng các cảm biến đo chiều cao mở ra giải pháp kiểm soát toàn diện. Mã QR đảm nhận vai trò lưu trữ các thông tin chi tiết về sản phẩm, hỗ trợ truy xuất nguồn gốc và kiểm soát tồn kho theo thời gian thực; trong khi đó, cảm biến chiều cao nhận diện nhanh các đặc tính hình học vật lý của sản phẩm di chuyển trên băng chuyền. Sự kết hợp đồng thời hai phương thức này giảm thiểu nhầm lẫn và nâng cao tính tin cậy cho dây chuyền. Tuy nhiên, quá trình tích hợp giữa hệ thống cơ khí, cảm biến, thiết bị điều khiển khả trình (PLC) và phần mềm thị giác máy tính xử lý ảnh vẫn đặt ra nhiều thách thức kỹ thuật.

Đề tài "Thiết kế, thi công hệ thống phân loại sản phẩm bằng mã QR và chiều cao" được nhóm sinh viên ngành Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh thực hiện nhằm giải quyết bài toán trên.

Mục tiêu cụ thể của đề tài bao gồm:

1. Nghiên cứu và xây dựng mô hình phân loại sản phẩm tự động dựa vào mã QR và chiều cao.
2. Đạt năng suất phân loại sản phẩm ở mức 400 sản phẩm/giờ.
3. Giám sát chính xác số lượng sản phẩm đã đếm trên hệ thống.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Bộ điều khiển lập trình PLC Mitsubishi FX5U (dòng FX5UJ-24M), phần mềm lập trình GX Works3, môi trường lập trình Visual Studio kết hợp các thư viện xử lý ảnh và truyền thông công nghiệp.
• Phạm vi nghiên cứu: Thiết kế, gia công phần cứng mô hình cơ khí - khí nén; thiết kế tủ điện và mạch điều khiển; lập trình logic điều khiển trên GX Works3; lập trình giao diện giám sát SCADA và giao tiếp dữ liệu giữa PLC với máy tính cá nhân (PC) thông qua Visual Studio.
• Phạm vi không gian và thời gian: Đề tài thực hiện tại Bộ môn Tự động Điều khiển, Khoa Điện – Điện Tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh trong thời gian từ ngày 01/9/2024 đến ngày 31/12/2024.
• Giới hạn nghiên cứu: Hệ thống vận hành thử nghiệm trên mô hình thu nhỏ với các mẫu sản phẩm được chuẩn bị và sắp xếp trước; hệ thống sử dụng máy tính làm màn hình điều khiển và giám sát trung tâm do không trang bị màn hình HMI công nghiệp riêng biệt.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đề tài tổng hợp cơ sở lý thuyết về các phương thức phân loại sản phẩm phổ biến trong công nghiệp, công nghệ mã vạch 2 chiều, thị giác máy tính và điều khiển tự động:

• Phân loại sản phẩm công nghiệp: Tác giả hệ thống hóa bốn giải pháp phân loại cơ bản gồm phân loại theo màu sắc (ứng dụng camera nhận diện), phân loại theo cân nặng (kiểm tra khối lượng trực tuyến), phân loại theo chiều cao (cảm biến tiệm cận bố trí theo các mức định mức) và phân loại theo mã QR (giải mã thông tin định danh dán trên bao bì).
• Cấu trúc mã QR (Quick Response Code): Tìm hiểu cấu tạo mã ma trận 2 chiều gồm các thành phần: Finder pattern (ba ô vuông định vị ở các góc hỗ trợ nhận diện góc quét), Alignment pattern (ô vuông hiệu chỉnh bên trong giúp đọc chính xác khi mã bị méo hoặc cong), Timing pattern (các dải xen kẽ đen trắng xác định kích thước module), và Format information (lưu thông tin mức sửa lỗi, mặt nạ dữ liệu).
• Quy trình xử lý ảnh và giải mã mã QR: Quy trình xử lý ảnh gồm 6 bước: thu thập hình ảnh (camera, IoT), tiền xử lý (lọc trung bình, lọc Gauss, cân bằng biểu đồ mức xám, chuyển đổi ảnh xám), chuyển đổi không gian (biến đổi Fourier, sóng con), trích xuất đặc trưng (Canny, Sobel, HOG, SIFT), phân đoạn ảnh và nhận dạng vật thể, xuất hình ảnh. Quy trình giải mã QR từ ảnh đầu vào bao gồm: giảm nhiễu và tăng tương phản, định vị mẫu góc, phân tích mẫu đồng bộ, biến đổi hình học chuẩn hóa khung vuông, đọc chuỗi dữ liệu theo thứ tự định sẵn và phục hồi dữ liệu qua thuật toán sửa lỗi.
• Nền tảng điều khiển và truyền thông: Lý thuyết về PLC với kiến trúc CPU, bộ nhớ, khối nguồn, cổng I/O và module mở rộng; các chuẩn truyền thông công nghiệp (Modbus RTU, Modbus TCP/IP, SLMP, Ethernet). Phần mềm GX Works3 của hãng Mitsubishi Electric hỗ trợ các ngôn ngữ lập trình chuẩn (Ladder Diagram, Structured Text, SFC, FBD), công cụ mô phỏng tích hợp và tính năng chỉnh sửa chương trình trực tuyến (Online Editing).
• Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm: Đề tài kết hợp phương pháp nghiên cứu tài liệu chuyên ngành về PLC Mitsubishi và xử lý ảnh; khảo sát các hệ thống tự động hóa thực tế; phương pháp tính toán thiết kế kỹ thuật điện - khí nén; chế tạo mô hình thực nghiệm và kiểm chứng chức năng vận hành trực tiếp.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc điều khiển phân tầng: tầng điều hành - giám sát trên máy tính (PC), tầng điều khiển logic thời gian thực sử dụng PLC, và tầng chấp hành bao gồm băng tải, cơ cấu khí nén cùng mạng lưới cảm biến.

Lựa chọn thiết bị và thông số kỹ thuật

Các thiết bị trong hệ thống được tính toán lựa chọn dựa trên yêu cầu vận hành của mô hình thực nghiệm:

Tên thiết bị	Mã hiệu / Xuất xứ	Thông số kỹ thuật chính	Vai trò trong hệ thống
Bộ điều khiển lập trình	Mitsubishi FX5UJ-24M	Nguồn 24VDC, công suất 15W; 24 I/O (14 In / 10 Out); tốc độ xử lý 34 ns/lệnh cơ bản; bộ nhớ 64.000 bước, file memory 1MB; tích hợp cổng Ethernet (100BASE-TX/10BASE-T), USB mini-B, hỗ trợ Modbus TCP/IP, SLMP.	Trung tâm xử lý thuật toán điều khiển tuần tự, nhận tín hiệu cảm biến và kích hoạt cơ cấu chấp hành.
Cảm biến quang điện	Omron E3F-DS30C4	Loại phản xạ khuếch tán; ngõ ra NPN (0V khi kích hoạt); khoảng cách phát hiện tối đa 30 mm; nguồn 6–36VDC; dòng tiêu thụ <25mA; tần số đáp ứng 200 Hz; cấp bảo vệ vỏ nhựa chịu lực.	Phát hiện sự hiện diện của sản phẩm, đo mức chiều cao và xác định vị trí sản phẩm trên băng tải.
Rơ-le trung gian	Omron MY2N-J	Loại điện từ 2 cặp tiếp điểm (2 Form C: NO/NC); điện áp cuộn dây 24VDC; khả năng chịu tải tiếp điểm 250VAC / 30VDC; kích thước 21,5 × 28 × 36 mm.	Cách ly quang/điện, đệm tín hiệu ngõ ra từ PLC đến van điện từ và cơ cấu điều khiển.
Bộ nguồn chuyển đổi	Nguồn tổ ong switching	Điện áp vào 220VAC; điện áp ra 24VDC; dòng định mức 10A; công suất 240W; kích thước 199 × 110 × 50 mm.	Cấp nguồn một chiều 24VDC ổn định cho PLC, cảm biến quang, cuộn hút relay và van khí nén.
Nút dừng khẩn cấp	LAY37-11ZS	Điện áp định mức AC 220V/380V, dòng 10A; 1 tiếp điểm NC + 1 tiếp điểm NO; cơ chế nhấn giữ - xoay nhả; tiêu chuẩn bảo vệ IP65; lỗ lắp phi 22 mm.	Ngắt nguồn điều khiển tức thời khi phát sinh sự cố mất an toàn.
Nút nhấn điều khiển	LA38-11BN	Nút nhấn nhả (Momentary); dòng tải 10A; điện áp 220V/380V; đường kính lắp đặt phi 22 mm; dải nhiệt độ -25°C đến +55°C.	Thực hiện lệnh khởi động (START) và dừng hệ thống (STOP).

Thiết kế phần cứng và cơ cấu chấp hành

• Kết cấu cơ khí và băng chuyền: Băng tải dài bố trí trên khung vững chắc, đảm bảo sản phẩm chuyển động tịnh tiến ổn định. Ở đầu băng chuyền, khung nhôm định hình được lắp đặt vững chắc làm giá đỡ cho camera quét mã QR, khoảng cách từ camera đến mặt băng tải được căn chỉnh để đạt tiêu cự lấy nét tối ưu.
• Cơ cấu khí nén: Gồm 4 xylanh khí nén bố trí dọc theo thân băng tải tại 4 vị trí phân loại khác nhau, kết hợp cùng hệ thống van điện từ và mạch cấp khí nén.
• Mạng lưới cảm biến: Hệ thống tích hợp tổng cộng 7 cảm biến quang hồng ngoại Omron E3F-DS30C4. Trong đó, một cảm biến đặt ở đầu băng tải để nhận biết sản phẩm đi vào vùng quét; các cảm biến còn lại bố trí theo các cao độ khác nhau để nhận diện chiều cao và đặt trước các vị trí xylanh nhằm phát hiện thời điểm sản phẩm đến vị trí đẩy.
• Tủ điện điều khiển: Mặt nắp tủ điện gồm đèn báo trạng thái, nút nhấn START, nút nhấn STOP và nút nhấn dừng khẩn cấp LAY37-11ZS. Bên trong tủ điện bố trí bộ nguồn tổ ong 24VDC 10A, PLC Mitsubishi FX5UJ-24M, dàn rơ-le Omron MY2N-J, cầu đấu dây và thiết bị bảo vệ (CB). Sơ đồ mạch điều khiển và sơ đồ động lực được thiết kế hoàn chỉnh, nối chung chân COM theo đúng tiêu chuẩn kỹ thuật điện công nghiệp.

Phát triển phần mềm và giao thức truyền thông

• Ứng dụng thị giác và giao diện SCADA: Phần mềm máy tính được lập trình bằng ngôn ngữ C# trên nền tảng Microsoft Visual Studio. Hệ thống sử dụng ứng dụng DroidCam để truyền tín hiệu hình ảnh trực tiếp từ camera về máy tính.
• Thư viện phần mềm tích hợp:
  • Thư viện EmguCV: Thu nhận khung hình video, xử lý tiền kỳ ảnh và hiển thị luồng video trên giao diện.
  • Thư viện ZXing.Net: Quét vùng ảnh chứa mã vạch, tự động định vị và giải mã chuỗi ký tự chứa trong mã QR.
  • Thư viện ActUtlTypeLib (thuộc bộ giải pháp phần mềm MX Component của Mitsubishi): Thiết lập kết nối Ethernet/USB giữa máy tính và PLC, cho phép phần mềm C# trực tiếp đọc và ghi trạng thái các vùng nhớ (bit M, thanh ghi D) của PLC FX5UJ-24M theo chu kỳ thời gian thực.
• Quy trình phân loại: Khi sản phẩm đi vào đầu băng tải, cảm biến kích hoạt dừng nhẹ hoặc duy trì tốc độ ổn định để camera chụp ảnh và giải mã QR. Đồng thời, hệ thống cảm biến quang đo đạc chiều cao sản phẩm. Dữ liệu từ phần mềm C# được truyền xuống PLC. PLC đối chiếu đồng thời hai điều kiện (mã QR hợp lệ và chiều cao tương ứng) để phân định loại sản phẩm, kích hoạt xylanh khí nén đẩy sản phẩm vào đúng khay chứa. Nếu sản phẩm bị sai mã QR hoặc kích thước không phù hợp (sản phẩm lỗi), hệ thống không kích hoạt các xylanh và cho phép sản phẩm chạy thẳng về cuối băng tải.
• Giao diện người dùng: Giao diện SCADA trên Visual Studio được thiết kế với các phân hệ: trang bìa hiển thị thông tin chung, màn hình vận hành (cho phép lựa chọn chế độ chạy Auto hoặc Manual, hiển thị trạng thái kết nối camera, số lượng sản phẩm phân loại theo từng nhóm) và trang cảnh báo lỗi riêng biệt.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quát

Chương 1 trình bày bối cảnh chung của nền sản xuất hiện đại và tính cấp thiết của việc áp dụng giải pháp tự động hóa trong quản lý, phân loại sản phẩm. Tác giả nêu rõ mục tiêu nghiên cứu là chế tạo một hệ thống tích hợp mã QR và đo chiều cao đạt năng suất 400 sản phẩm/giờ, có khả năng đếm chính xác sản lượng. Chương này xác định rõ phạm vi đề tài gói gọn trong việc nghiên cứu phần cứng PLC FX5U, phần mềm GX Works3, Visual Studio và giới hạn hệ thống hoạt động ở quy mô mô hình phòng thí nghiệm với giao diện máy tính thay thế HMI rời.

Chương 2: Cơ sở nghiên cứu

Chương 2 tổng hợp toàn bộ nền tảng lý thuyết phục vụ đề tài. Tác giả phân tích các hệ thống phân loại theo màu sắc, cân nặng, chiều cao và mã QR, chỉ ra lợi ích của việc số hóa dữ liệu hàng hóa. Tiếp đó, tài liệu đi sâu vào cấu trúc hình học của mã QR (Finder pattern, Alignment pattern, Timing pattern, Format info), trình bày quy trình 6 bước xử lý ảnh và các bước giải mã mã vạch 2 chiều. Phần cuối chương giới thiệu cấu tạo, nguyên lý vận hành của PLC; phân tích các tính năng của dòng PLC Mitsubishi FX5U (tốc độ CPU, cổng Ethernet tích hợp, quản lý I/O); tổng quan phần mềm lập trình GX Works3, môi trường Visual Studio và công cụ truyền thông MX Component.

Chương 3: Thiết kế và thi công hệ thống

Chương 3 trình bày chi tiết quá trình thiết kế kỹ thuật và thi công thực tế. Tác giả xây dựng quy trình công nghệ vận hành; phân tích tiêu chí lựa chọn các thiết bị phần cứng gồm PLC Mitsubishi FX5UJ-24M, cảm biến quang NPN Omron E3F-DS30C4, rơ-le Omron MY2N-J, nguồn 24VDC 10A, các nút nhấn điều khiển và dừng khẩn cấp. Chương này cung cấp đầy đủ các bản vẽ kỹ thuật: sơ đồ nguyên lý mạch điều khiển (đã hiệu chỉnh kết nối chân COM), sơ đồ mạch động lực, sơ đồ hệ thống cấp khí nén và bản vẽ bố trí không gian tủ điện cũng như khung băng tải. Cuối chương mô tả quá trình lắp ráp khung nhôm giá đỡ camera, cơ cấu 4 xylanh khí nén, mạng 7 cảm biến và hoàn thiện tủ điện điều khiển.

Chương 4: Thuật toán

Chương 4 tập trung vào thuật toán điều khiển và phần mềm giám sát. Nội dung bao gồm lưu đồ giải thuật cho hai chế độ vận hành Manual và Auto; quy trình tích hợp các thư viện ActUtlTypeLib, EmguCV, ZXing trên nền tảng C#; phương thức kết nối DroidCam và xử lý luồng dữ liệu camera; cấu hình địa chỉ IP và đọc/ghi vùng nhớ PLC qua cổng truyền thông. Chương này cũng trình bày chi tiết thiết kế giao diện SCADA với các màn hình vận hành, quản lý số liệu đếm và trang cảnh báo lỗi riêng biệt (bổ sung theo góp ý phản biện). Cuối chương, tác giả công bố các dữ liệu thực nghiệm về thời gian xử lý và độ chính xác phân loại của mô hình.

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển

Chương 5 tóm lược các kết quả đạt được sau quá trình thi công và thử nghiệm hệ thống thực tế; đối chiếu với các mục tiêu ban đầu đề ra; đồng thời chỉ ra các hạn chế kỹ thuật còn tồn tại trên mô hình và đề xuất các giải pháp nâng cấp trong giai đoạn tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

• Kết quả kỹ thuật:
  • Chế tạo hoàn chỉnh mô hình phần cứng phân loại sản phẩm gồm một băng chuyền, giá treo camera khung nhôm cố định, cụm cơ cấu chấp hành sử dụng 4 xylanh khí nén và 7 cảm biến quang NPN Omron E3F-DS30C4.
  • Thi công hoàn chỉnh tủ điện điều khiển công nghiệp tích hợp PLC Mitsubishi FX5UJ-24M, dàn rơ-le đệm, nguồn tổ ong 24VDC 10A, các nút dừng khẩn cấp LAY37-11ZS, nút bấm LA38-11BN và đèn báo trạng thái.
  • Xây dựng phần mềm nhận diện trên C# Visual Studio, tích hợp thành công các thư viện EmguCV và ZXing để nhận diện mã QR thông qua camera, kết hợp thư viện ActUtlTypeLib của MX Component nhằm truyền thông trực tiếp với PLC qua giao thức Ethernet/SLMP.
  • Xây dựng giao diện SCADA vận hành trực quan, cho phép chạy chế độ Auto/Manual, hiển thị hình ảnh quét mã thời gian thực, quản lý số lượng sản phẩm đếm được và phát cảnh báo lỗi.
• Giải pháp công nghệ và đóng góp của đề tài:
  • Tích hợp thành công hai tiêu chí phân loại độc lập (thông tin định danh trên mã QR và thông số vật lý chiều cao) vào cùng một chu trình điều khiển tuần tự, giúp loại bỏ nguy cơ phân loại nhầm.
  • Đề xuất nguyên lý xử lý sản phẩm lỗi hợp lý: khi mã QR bị hỏng hoặc chiều cao không đúng quy cách, hệ thống không tác động xylanh mà để sản phẩm trôi thẳng về cuối băng tải, giúp dây chuyền vận hành liên tục mà không bị tắc nghẽn cơ học.
  • Ứng dụng giải pháp camera không dây thông qua phần mềm DroidCam và chuẩn truyền thông máy tính - PLC hiệu quả kinh tế, giảm bớt chi phí trang bị phần cứng chuyên dụng đắt tiền trong mô hình đào tạo.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài:

• Hệ thống chỉ mới dừng lại ở quy mô mô hình thí nghiệm thu nhỏ, chưa thử nghiệm trên môi trường dây chuyền công nghiệp với tốc độ băng tải cao và tải trọng lớn.
• Khả năng phân loại hiện phụ thuộc vào các sản phẩm mẫu được nhóm thiết kế và bố trí mã QR cố định từ trước; việc nhận diện có thể bị ảnh hưởng nếu sản phẩm bị lệch góc quét hoặc bề mặt nhăn, cong vênh.
• Hệ thống bắt buộc phải duy trì một máy tính kết nối liên tục để thực hiện chức năng xử lý ảnh và đóng vai trò màn hình giám sát, do mô hình chưa tích hợp màn hình HMI công nghiệp độc lập.

Hướng phát triển tiếp theo:

• Nâng cấp phần cứng máy tính nhúng hoặc camera công nghiệp (smart camera) có khả năng tự giải mã QR trực tiếp trên thiết bị mà không cần máy tính ngoài.
• Bổ sung màn hình HMI công nghiệp tại nắp tủ điện để người vận hành có thể giám sát độc lập tại chỗ mà không cần sử dụng máy tính.
• Nâng cấp thuật toán xử lý ảnh nhằm tăng tốc độ quét mã khi sản phẩm di chuyển liên tục ở vận tốc cao, mở rộng nhận diện các loại mã vạch công nghiệp khác (Data Matrix, Barcode 1D).
• Nghiên cứu cơ cấu cấp phôi và thu hồi sản phẩm tự động, đưa hệ thống vào thử nghiệm trong điều kiện tải thực tế của nhà máy.

Giá trị tham khảo

Đồ án tốt nghiệp là tài liệu tham khảo thiết thực cho sinh viên các ngành Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử, Kỹ thuật Điện - Điện tử và Kỹ thuật Máy tính:

• Phần đáng tham khảo nhất về phần cứng là quy trình thiết kế mạch điện điều khiển, mạch động lực, mạch cấp khí nén và bố trí tủ điện công nghiệp đạt chuẩn an toàn sử dụng PLC dòng Mitsubishi FX5U (Chương 3).
• Về mặt phần mềm, đồ án cung cấp tài liệu chi tiết về phương pháp giao tiếp giữa ứng dụng viết bằng ngôn ngữ C# (Visual Studio) với PLC Mitsubishi thông qua thư viện ActUtlTypeLib của bộ MX Component, cũng như giải pháp nhúng EmguCV và ZXing.Net để xử lý ảnh và giải mã mã QR (Chương 4).
• Cấu trúc đề tài và cách lập bảng thông số kỹ thuật thiết bị (PLC FX5UJ, cảm biến Omron, rơ-le, nút nhấn) là tư liệu tham khảo hữu ích cho các sinh viên đang thực hiện đồ án môn học hoặc khóa luận tốt nghiệp về tích hợp hệ thống SCADA và thị giác máy tính trong công nghiệp.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống xử lý như thế nào đối với các sản phẩm bị lỗi kích thước hoặc không quét được mã QR?
Theo quy trình công nghệ được thiết kế tại Chương 3 và Chương 4, các sản phẩm lỗi (không nhận diện được mã QR hoặc chiều cao không khớp) sẽ được cho chạy thẳng qua băng chuyền mà không bị 4 cơ cấu xylanh khí nén kích hoạt đẩy, đưa thẳng về khay chứa sản phẩm lỗi ở cuối băng tải. Đồng thời, giao diện giám sát sẽ ghi nhận và kích hoạt màn hình cảnh báo lỗi riêng biệt.

2. Đề tài sử dụng dòng PLC nào và phần mềm gì để lập trình điều khiển?
Hệ thống sử dụng bộ điều khiển lập trình PLC Mitsubishi FX5UJ-24M (thuộc dòng MELSEC iQ-F Series) chạy nguồn 24VDC, tích hợp sẵn 24 điểm I/O và cổng Ethernet. Chương trình điều khiển thời gian thực được lập trình trên phần mềm GX Works3 của Mitsubishi.

3. Cơ chế giao tiếp giữa phần mềm thị giác máy tính trên PC và PLC FX5U được thực hiện như thế nào?
Phần mềm xử lý ảnh và giám sát được viết bằng ngôn ngữ C# trên Microsoft Visual Studio. Việc giao tiếp dữ liệu được thực hiện thông qua thư viện trung gian ActUtlTypeLib (thuộc giải pháp phần mềm MX Component của Mitsubishi Electric), cho phép máy tính kết nối và đọc/ghi trực tiếp các vùng nhớ của PLC FX5U thông qua mạng truyền thông.

4. Cơ cấu chấp hành và hệ thống cảm biến trên băng tải gồm những thiết bị cụ thể nào?
Cơ cấu chấp hành gồm 4 xylanh khí nén bố trí dọc theo thân băng tải để đẩy sản phẩm vào các khay phân loại. Hệ thống cảm biến gồm 7 cảm biến quang điện loại phản xạ khuếch tán Omron E3F-DS30C4 ngõ ra NPN, làm nhiệm vụ phát hiện sản phẩm ở đầu băng tải, đo mức chiều cao và phát hiện vị trí sản phẩm trước từng xylanh.

5. Thiết bị ghi hình mã QR được bố trí và hoạt động bằng công nghệ gì?
Hình ảnh mã QR được ghi nhận thông qua camera đặt trên khung nhôm định hình cố định ở đầu băng tải. Nhóm tác giả sử dụng phần mềm DroidCam để truyền dữ liệu hình ảnh từ camera về máy tính, sau đó sử dụng thư viện EmguCV để xử lý ảnh và thư viện ZXing.Net để giải mã chuỗi ký tự bên trong mã QR.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế, thi công hệ thống phân loại sản phẩm bằng mã QR và chiều cao" đã hoàn thành việc thiết kế và chế tạo mô hình thực nghiệm phân loại tự động kết hợp giữa cơ khí, khí nén, điện điều khiển và thị giác máy tính. Đề tài làm chủ kỹ thuật điều khiển logic trên PLC Mitsubishi FX5UJ-24M qua phần mềm GX Works3, đồng thời xây dựng thành công ứng dụng C# trên Visual Studio để tích hợp camera quét mã QR và giao tiếp dữ liệu thời gian thực qua thư viện MX Component. Mặc dù còn vận hành ở quy mô phòng thí nghiệm và phụ thuộc vào máy tính điều hành, công trình đã thể hiện đầy đủ tính khả thi của giải pháp kết hợp mã định danh và thông số hình học, cung cấp nguồn dữ liệu kỹ thuật có giá trị tham khảo cao cho công tác nghiên cứu và đào tạo chuyên ngành Tự động hóa.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. TỔNG QUÁT đánh giá, thay vì xây dựng một mô hình lớn hơn. Cách tiếp cận này giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực trong giai đoạn khởi đầu của dự án. CƠ SỞ NGHIÊN CỨU CHƯƠNG 2.

CƠ SỞ NGHIÊN CỨU 2.1 Hệ thống phân loại sản phẩm Hệ thống phân loại sản phẩm đóng vai trò thiết yếu trong quy trình sản xuất, giúp cải thiện hiệu suất thông qua việc tự động hóa hoặc bán tự động nhờ vào công nghệ hiện đại, trí tuệ nhân tạo và các cảm biến thông minh. Hệ thống này có khả năng nhận diện, phân loại và sắp xếp sản phẩm một cách chính xác, giảm thiểu sự tham gia của con người. Dựa vào các tiêu chí phân loại mà hệ thống phân loại sản phẩm được chia ra làm các loại sau: 2.1 Phân loại dựa vào màu sắc Hệ thống phân loại sản phẩm thông qua màu sắc áp dụng công nghệ hiện đại và camera để phân loại sản phẩm dựa trên màu sắc, phù hợp cho các lĩnh vực như nông nghiệp, thực phẩm, dầu mỏ và nhiều ngành khác. 1 Hệ thống phân loại thực phẩm dựa vào màu sắc 2.2 Phân loại dựa vào cân nặng Đây là một hệ thống phân loại sản phẩm dựa trên nhiều loại và kiểu dáng khác nhau, áp dụng nguyên tắc kiểm tra cân nặng trực tuyến.

Sau đó, sản phẩm sẽ được phân loại theo các kích cỡ trọng lượng đã được yêu cầu. CƠ SỞ NGHIÊN CỨU Hình 2. 2 Hệ thống phân loại thùng hàng dựa vào cân nặng 2.3 Phân loại dựa vào chiều cao Nguyên lý làm việc của hệ thống này là khi sản phẩm di chuyển đến vị trí mà các thiết bị cảm biến đã được thiết lập trước đó, những cảm biến này sẽ hoạt động để nhận diện và phân loại sản phẩm. Các sản phẩm sau đó sẽ được phân loại theo những tiêu chí đã được chỉ định từ trước, nhằm đảm bảo rằng mỗi loại sản phẩm sẽ được sắp xếp một cách hợp lý.

3 Hệ thống phân loại thùng hàng dựa vào chiều cao 6 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ NGHIÊN CỨU 2.4 Phân loại dựa vào mã QR Phân loại dựa trên mã vạch hoặc mã QR là một kỹ thuật phổ biến trong việc sắp xếp và kiểm soát hàng hóa, bưu kiện cũng như các sản phẩm khác nhau. Hệ thống này cho phép người sử dụng dễ dàng nhận diện và lấy thông tin liên quan đến từng kiện hàng bằng cách gắn các nhãn mã vạch hoặc mã QR lên bề mặt của chúng. 4 Hệ thống phân loại mặt hàng dựa vào mã QR Ưu điểm của hệ thống phân loại sản phẩm: bao gồm nhiều lợi ích trong việc quản lý, vận hành và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

Dưới đây là một số ưu điểm nổi bật: - Nâng cao hiệu quả quản lý và tiết kiệm thời gian + Hệ thống giúp tổ chức sản phẩm một cách khoa học, thuận tiện cho việc tìm kiếm và truy xuất thông tin. + Tự động hóa quy trình nhập, xuất và kiểm kê, từ đó giảm bớt thời gian thực hiện thủ công. - Giảm thiểu sai sót và nâng cao độ chính xác + Mỗi sản phẩm được gán mã với thông tin riêng biệt (qua mã QR hoặc barcode), góp phần hạn chế nhầm lẫn. + Nâng cao độ chính xác trong quá trình kiểm kê và báo cáo dữ liệu.

CƠ SỞ NGHIÊN CỨU - Theo dõi và kiểm soát tồn kho hiệu quả + Dễ dàng theo dõi số lượng hàng tồn kho theo thời gian thực, ngăn chặn tình trạng thiếu hụt hay thừa thãi hàng hóa. + Hỗ trợ lập kế hoạch nhập hàng và sản xuất dựa trên thông tin tồn kho chính xác. - Tăng cường tính minh bạch và khả năng truy xuất nguồn gốc + Sản phẩm phân loại kèm theo thông tin chi tiết (chẳng hạn như ngày sản xuất, lô hàng, nhà cung cấp), tạo thuận lợi cho việc truy xuất nguồn gốc khi cần thiết. + Đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn về chất lượng và pháp lý.

- Nâng cao dịch vụ khách hàng + Giúp nhân viên nhanh chóng tìm và cung cấp sản phẩm theo yêu cầu của khách hàng. + Đảm bảo cung ứng hàng hóa ổn định, tránh tình trạng thiếu hàng. - Tối ưu không gian lưu trữ và vận chuyển + Phân loại chính xác giúp tổ chức kho bãi một cách hợp lý, tối ưu hóa diện tích lưu trữ. + Hỗ trợ quy trình đóng gói và vận chuyển nhanh chóng, giảm chi phí logistics.

- Ứng dụng đa dạng và linh hoạt + Có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như bán lẻ, sản xuất, logistics và y tế. + Hệ thống cũng dễ dàng mở rộng và tùy chỉnh để phù hợp với sự phát triển của doanh nghiệp. Tổng quát, việc áp dụng hệ thống phân loại sản phẩm không chỉ nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp mà còn tạo nền tảng cho sự phát triển bền vững và khả năng cạnh tranh tốt hơn trên thị trường. CƠ SỞ NGHIÊN CỨU 2.2 Công nghệ quét mã QR 2.1 Tìm hiểu về mã QR Mã QR, viết tắt của Quick Response Code, tức là mã phản hồi nhanh, còn được biết đến với tên gọi là mã vạch ma trận hoặc mã vạch 2 chiều.

Đây là một loại thông tin được mã hóa nhằm mục đích hiển thị sao cho các thiết bị có thể nhận diện. Cấu tạo mã QR Hình 2. 5 Cấu tạo mã QR Hình 2.5 thể hiện các thành phần cấu tạo của mã QR, trong đó: - Finder pattern: là ba hình vuông lớn ở ba góc mã QR được dùng để giúp máy quét nhận diện mã QR bất kể góc quét. - Alignment Pattern: là các ô vương nhỏ hơn, thường nằm ở giữa và gần các cạnh của mã QR được sử dụngđể đảm bảo rằng mã QR có thể được quét ngay cả khi bị bóp méo hoặc cong.

- Timing Pattern: là các dải đen trắng xen kẻ nằm giữa các ô định hướng giúp thiết lập kích thước của các module ( ô vương nhỏ) trong mã QR. - Format Information: Lưu trữ thông tin về mức sữa lỗi và mô hình dữ liệu giúp máy quét nhanh chóng xác định cách giải mã mã QR. CƠ SỞ NGHIÊN CỨU Mã QR được ứng dụng nhiều trong cuộc sống hằng ngày thuộc các lĩnh vực khác nhau như: - Thương mại điện tử và mua sắm: có thể quét mã QR để thanh toán không dung tiền mặt nhanh chống và an toàn qua các ứng dụng MoMo, ZaloPay, PayPal,. hoặc kiểm tra thông tin chi tiết về nguồn gốc, thành phần, hạn sử dụng trên bao bì sản phẩm.

- Tiếp thị quảng cáo: Các tờ rơi, bảng quảng cáo, bao bì sản phẩm được dán mã QR liên kết đến trang web, video, ứng dụng của công ty. Hoặc quét mã QR để tham gia các chương trình quay thưởng, khảo xác khách hàng. - Giáo dục: Giáo viên sử dụng mã QR để chia sẻ tài liệu, bài giảng , bài tập cho học sinh hoặc quét mã QR để truy cập vào thư viện số. - Quản lý và vận hành: quản lý kho hàng và logistics bằng cách quét mã QR trên kiện hàng hoặc sử dụng mã QR để cấp quyền truy cập vào văn phòng, sự kiện, hoặc nhà ở.

- Ứng dụng trong thời kỳ dịch bệnh: người dân quét mã QR để khai báo sức khỏe và truy vết tiếp xúc. Hoặc mã QR trên giấy chứng nhận tiêm vaccine giúp kiểm tra trạng thái tiêm phòng. Thiết bị quét mã QR - Điện thoại thông minh và máy tính bảng: Hầu hết các thiết bị thông minh đều có tích hợp tính năng quét mã QR qua camera hoặc các ứng dụng mặc định như Google Lens, Apple Camera. - Máy quét mã vạch 2D chuyên dụng: Sử dụng công nghệ quét laser hoặc chụp ảnhcó thể đọc mã từ màn hình hoặc bề mặt vật lý được sử dụng trong cửu hàng, siêu thị để quét sản phẩm.

Ví dụ Honeywell Voyager, Zebra DS2208,. - Thiết bị chuyên dụng trong công nghiệp: máy quét cầm tay dùng trong môi trường công nghiệp như nhà kho, xưởng sản xuất. Máy quét cố định được lắp đặt tại dây chuyền sản xuất để quét mã QR trên sản phẩm tự động. CƠ SỞ NGHIÊN CỨU 2.2 Xử lý ảnh và giải mã mã QR 2.1 Xử lý ảnh Xử lý ảnh là một nhánh của khoa học máy tính và kỹ thuật, chuyên về việc phân tích, chuyển đổi và trích xuất thông tin từ hình ảnh.

Các phương pháp trong lĩnh vực này thường được áp dụng để nâng cao chất lượng hình ảnh, nhận diện các đặc điểm quan trọng, hoặc chuẩn bị dữ liệu cho các ứng dụng nâng cao như thị giác máy tính (Computer Vision). Các bước cơ bản trong xử lý ảnh: Thu thập hình ảnh (image acquisition): - Hình ảnh được thu thập từ các nguồn như máy ảnh kỹ thuật số, camera, máy quét, hoặc thiết bị IoT. - Dữ liệu hình ảnh thường ở dạng ma trận các điểm ảnh (pixels), mỗi điểm chứa thông tin về độ sáng hoặc màu sắc. Tiền xử lý ảnh (preprocessing): - Loại bỏ nhiễu (noise) và cải thiện chất lượng hình ảnh.

- Các kỹ thuật phổ biến: Lọc trung bình (Mean Filter), lọc Gauss (Gaussian Filter); Cân bằng sáng (Histogram Equalization); Chuyển đổi sang thang xám (Grayscale Conversion). Chuyển đổi không gian (Transformation):Chuyển đổi hình ảnh sang các khộng gian màu khác để dễ xử lý hơn, ví dụ: - Biến đổi Fourier (Fourier Transform) để phân tích tần số. - Biến đổi sóng con (Wavelet Transform) để nén và trích xuất thông tin. Trích xuất đặc trưng (Feature Extraction): - Phát hiện các đặc trưng quan trọng như đường viền, góc cạnh, hoặc kết cấu.

- Các phương pháp phổ biến: Canny Edge Detection, Sobel Operator; HOG 11 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ NGHIÊN CỨU (Histogram of Oriented Gradients); SIFT (Scale-Invariant Feature Transform). Phân tích và xử lý nâng cao: - Phân đoạn ảnh (Segmentation): Tách hình ảnh thành các phần nhỏ dựa trên màu sắc, độ sáng, hoặc kết cấu. - Nhận diện vật thể (Object Recognition): Tìm kiếm và nhận diện các đối tượng cụ thể.

Xuất hình ảnh(Output): - Hiển thị hoặc lưu trữ hình ảnh sau khi xử lý. - Kết quả có thể được sử dụng trong các ứng dụng khác như thị giác máy tính hoặc hệ thống học sâu 2.2 Giải mã mã QR Để giải mã QR, các thiết bị đọc thực hiện các bước sau: - Ảnh đầu vào được xử lý để giảm nhiễu và cải thiện độ tương phản về hình ảnh. - Sử dụng thuật toán để phát hiện vị trí của mã QR trong ảnh. - Phân tích cấu trúc mã QR với các mẫu phát hiện góc và đồng bộ.

- Biến đổi hình học giúp chuẩn hóa mã QR về dạng vuông và đúng kích thước. - Dữ liệu trong mã QR được đọc theo trình tự được qui định sẵn để giải mã. - Các lỗi đọc được phát hiện và sửa lỗi bằng các kỹ thuật mã hoá sửa lỗi.