Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong xu thế tự động hóa của nền sản xuất công nghiệp 4.0, các yêu cầu về tối ưu hóa năng suất, nâng cao độ chính xác và giảm thiểu chi phí nhân công ngày càng trở nên cấp thiết. Tại các dây chuyền phân loại và đóng gói truyền thống, việc sử dụng các cơ cấu gạt bằng xi-lanh khí nén thường gặp hạn chế do không kiểm soát được chính xác tọa độ rơi của sản phẩm, dễ gây hư hại cho các kiện hàng mềm hoặc dễ vỡ, đồng thời không có khả năng xếp chồng sản phẩm để tối ưu hóa không gian lưu trữ. Mặt khác, các hệ thống sử dụng robot tọa độ Descartes tuy có độ chính xác cao nhưng lại chiếm diện tích lắp đặt lớn và kém linh hoạt trong thao tác xoay, lật.

Nhằm giải quyết các hạn chế này, đồ án thực hiện việc thiết kế và thi công hệ thống tích hợp phân loại và sắp xếp sản phẩm tự động, sử dụng cánh tay robot 4 bậc tự do kết hợp kỹ thuật xử lý ảnh số và điều khiển lập trình PLC.

Nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể của đề tài bao gồm 6 nhiệm vụ:

  1. Tìm hiểu quy trình phân loại và sắp xếp sản phẩm trên thực tế.
  2. Thiết kế và thi công phần cứng hệ thống phân loại và sắp xếp sản phẩm với cánh tay robot 4 bậc tự do.
  3. Thi công tủ điện điều khiển hệ thống.
  4. Thiết kế lưu đồ điều khiển, lập trình PLC và xử lý ảnh.
  5. Thiết kế giao diện HMI, vận hành chạy thử nghiệm, cân chỉnh và hoàn thiện hệ thống.
  6. Đánh giá kết quả thực nghiệm và đề xuất hướng mở rộng.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Sản phẩm hình khối với hai loại hình dáng gồm hình vuông kích thước $40 \times 40 \times 40\text{ mm}$ và hình chữ nhật kích thước $80 \times 40 \times 40\text{ mm}$; hai gam màu nhận dạng là màu đỏ và màu xanh lam; hệ thống cánh tay robot 4 bậc tự do gắp - đặt sản phẩm lên pallet 2 tầng.
  • Không gian thực hiện: Bộ môn Tự động Điều khiển, Khoa Điện – Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh.
  • Thời gian thực hiện: Từ ngày 24/02/2024 đến ngày 21/06/2024.
  • Giới hạn đề tài: Khâu cấp phôi lên băng tải thực hiện thủ công; chỉ xử lý nhận dạng hai dạng hình học và hai màu sắc định trước; cơ cấu truyền động băng tải chưa tích hợp biến tần điều khiển thay đổi tốc độ linh hoạt.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án ứng dụng tổng hợp các cơ sở lý thuyết chuyên ngành kỹ thuật điều khiển, robot học và thị giác máy tính:

  • Lý thuyết robot công nghiệp và cơ cấu xếp hàng: Khảo sát các cấu trúc robot công nghiệp phổ biến (Descartes, SCARA, Robot hình trụ, Robot Delta, Robot khớp nối); nguyên tắc sắp xếp hàng hóa trên pallet theo tiêu chuẩn công nghiệp (xếp chồng dạng cột - column stacking và xếp đan xen kiểu gạch - brick stacking).
  • Động học và động lực học robot: Sử dụng phương pháp thông số Denavit - Hartenberg (D-H) để mô hình hóa cấu trúc hình học của cánh tay robot 4 bậc tự do; giải bài toán động học thuận để xác định vị trí điểm tác động cuối (end-effector) và bài toán động học nghịch nhằm tính toán góc quay của các khớp; phân tích lực tác dụng lên các khâu cơ cấu giữ tay gắp và điều chỉnh vị trí để chọn động cơ phù hợp.
  • Lý thuyết xử lý ảnh số: Ứng dụng không gian màu RGB 24-bit và không gian màu HSV ($H \in [0, 179]$, $S \in [0, 255]$, $V \in [0, 255]$ trong OpenCV); kỹ thuật phân ngưỡng màu bằng hàm cv2.inRange; thuật toán trích xuất đường bao cv2.findContours; thuật toán xấp xỉ đa giác Ramer – Douglas – Peucker qua hàm cv2.approxPolyDP để nhận diện biên dạng hình học; phương pháp giải tích Moment không gian bậc 0 và bậc 1 ($M_{00}, M_{10}, M_{01}$) để tính tọa độ trọng tâm ($c_x = M_{10}/M_{00}, c_y = M_{01}/M_{00}$).
  • Phương pháp chuyển đổi tọa độ: Thiết lập hệ thức ánh xạ giữa hệ tọa độ camera (pixel) và hệ tọa độ thực của robot (mm) thông qua ma trận tỷ lệ và các điểm hiệu chuẩn thực nghiệm.
Điểm hiệu chuẩn Hệ tọa độ ảnh (pixel) Hệ tọa độ robot (mm)
Điểm 1 $(0, 0)$ $(287, -61, 270)$
Điểm 2 $(250, 0)$ $(392, -61, 270)$
Điểm 3 $(0, 300)$ $(287, 65, 270)$
Điểm 4 $(250, 300)$ $(392, 65, 270)$

Công thức chuyển đổi tọa độ thực tế được thiết lập: $$X_{\text{robot}} = 287 + \frac{250 - X'}{\text{Ratio}}, \quad Y_{\text{robot}} = -61 + \frac{300 - Y'}{\text{Ratio}}, \quad Z_{\text{robot}} = 270$$ Trong đó tỷ lệ quy đổi $\text{Ratio} = \frac{300}{126} \approx 2{,}381$ (pixel/mm), với $X', Y'$ là tọa độ tâm trích xuất từ camera.

  • Giao thức truyền thông công nghiệp: Ứng dụng giao thức Ethernet thông qua thư viện mã nguồn mở Snap7 để kết nối máy tính xử lý ảnh (Python) với PLC S7-1200; kết hợp chuẩn truyền thông Modbus RTU và Modbus TCP/IP giữa PLC, vi điều khiển Arduino và màn hình HMI.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Kiến trúc phần cứng

Hệ thống điều khiển được phân tầng và tích hợp từ các khối thiết bị công nghiệp:

  • Khối điều khiển trung tâm: Bộ điều khiển lập trình PLC Siemens Simatic S7-1200 CPU 1214C DC/DC/DC, đảm nhiệm điều khiển vị trí chuyển động của các trục robot thông qua các hàm Motion Control phát xung tốc độ cao PTO.
  • Khối vi điều khiển phụ trợ: Arduino tích hợp W5100 Ethernet Shield hỗ trợ thu nhận tín hiệu cảm biến và điều khiển góc mở ngón kẹp gắp.
  • Khối chấp hành: Động cơ bước SUMTOR 42HS341A4-XG14 có hộp số giảm tốc và động cơ bước size 23 điều khiển qua các mạch công suất DM542, TB6600; động cơ RC Servo MG996R dẫn động cơ cấu kẹp.
  • Khối thu nhận tín hiệu: Camera Logitech Brio 100 thu hình ảnh sản phẩm trên băng chuyền; cảm biến quang hồng ngoại E3F-DS30P4 phát hiện vật thể đến vị trí chụp; cảm biến tiệm cận Omron E2S-W22 và công tắc hành trình Omron SS-5GL2 định vị điểm gốc (Home); cảm biến áp lực FSR 402 giám sát lực kẹp tại đầu gắp.
  • Khối giao diện và truyền động: Màn hình HMI Weintek MT8071IP kết nối Ethernet giám sát trạng thái; băng chuyền mặt đai PVC vận chuyển phôi; nguồn cấp Meanwell/Omron 24VDC, 12VDC và thiết bị đóng cắt MCB Schneider 6A.
  • Cơ khí cánh tay robot: Khung thân 4 bậc tự do được gia công cắt laser từ vật liệu tấm Mica nhằm giảm thiểu trọng lượng tĩnh, giảm tải mô-men quán tính lên các trục động cơ bước và tối ưu chi phí chế tạo.
Thiết bị / Thành phần Mã hiệu / Quy cách Chức năng chính
PLC Siemens S7-1200 CPU 1214C DC/DC/DC Điều khiển chính, phát xung điều khiển vị trí các trục
Vi điều khiển phụ Arduino Uno R3 + Shield W5100 Xử lý cảm biến phụ, giao tiếp Ethernet Modbus TCP
Mạch lái động cơ Driver DM542 và TB6600 Điều khiển vi bước cho các động cơ bước
Động cơ trục SUMTOR 42HS341A4-XG14 & Step Size 23 Dẫn động các khớp xoay của cánh tay robot 4 bậc
Động cơ kẹp RC Servo MG996R Dẫn động đóng/mở ngón tay gắp cơ khí
Camera Logitech Brio 100 Thu nhận ảnh phục vụ thuật toán nhận diện màu và hình
Màn hình điều khiển HMI Weintek MT8071IP (7 inch) Giám sát trạng thái, chuyển chế độ Auto/Manual
Vật liệu kết cấu Tấm Mica Gia công liên kết các khâu và bệ đỡ robot

Kiến trúc phần mềm và giải thuật

  1. Chương trình thị giác máy tính (Python - OpenCV): Khởi tạo luồng camera, tiền xử lý ảnh BGR sang HSV, lọc ngưỡng màu đỏ/xanh lam, tạo mặt nạ nhị phân, tìm contour và xấp xỉ đỉnh đa giác để xác định dạng hình vuông hay chữ nhật, tính toán trọng tâm vật thể $(X', Y')$, chuyển đổi sang tọa độ robot $(X, Y, Z)$ và góc nghiêng của vật thể, ghi trực tiếp dữ liệu vào khối Data Block (DB) của PLC qua giao thức Snap7.
  2. Chương trình PLC (TIA Portal):
    • Cấu hình các khối chức năng điều khiển vị trí trục: MC_Power (cấp nguồn trục), MC_Home (thiết lập vị trí gốc trục), MC_MoveJog (điều khiển chạy nhích bằng tay), MC_MoveAbsolute (điều khiển chạy vị trí tuyệt đối), MC_Halt (dừng chuyển động).
    • Tổ chức các khối dữ liệu chuyên trách: DB_KHO (lưu ma trận vị trí ô chứa pallet), DB_HIGH, DB_INVERSE, DB_DOWN, DB_MANUAL, DB_MODBUS-CONFIG, DB_PHANLOAI.
    • Lưu đồ điều khiển hai chế độ: Chế độ Auto (đồng bộ chu trình nhận diện - tính toán - gắp - phân loại - xếp chồng pallet 2 tầng) và Chế độ Manual (kiểm tra từng khớp, điều khiển trực tiếp qua HMI).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 trình bày bối cảnh công nghiệp hóa, lý do lựa chọn đề tài xuất phát từ nhu cầu phân loại tự động hóa tích hợp sắp xếp gọn gàng trong các kho vận hiện đại. Tác giả nêu rõ vai trò của hệ thống đối với an toàn lao động, năng suất sản xuất và quản trị nhà máy. Chương này xác định mục tiêu thiết kế hệ thống phân loại 2 dạng hình học (vuông $40 \times 40 \times 40\text{ mm}$, chữ nhật $80 \times 40 \times 40\text{ mm}$), 2 loại màu sắc (đỏ, xanh lam), xếp chồng 2 tầng trên pallet với năng suất thiết kế đạt 300 sản phẩm/giờ, đồng thời chỉ rõ các giới hạn phạm vi nghiên cứu.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Nội dung chương 2 tập trung phân tích các giải pháp phân loại và bốc xếp hàng hóa hiện có trên thị trường. Tác giả tiến hành so sánh ưu nhược điểm của cơ cấu phân loại xi-lanh gạt với cánh tay robot, phân tích các dòng robot công nghiệp phổ biến (Descartes, SCARA, robot hình trụ, robot Delta, robot khớp nối). Bên cạnh đó, chương cung cấp nền tảng lý thuyết thị giác máy tính (mô hình màu RGB, HSV, kỹ thuật trích xuất đường bao contour, xấp xỉ đỉnh đa giác approxPolyDP, giải thuật tính moment trọng tâm), lý thuyết chuyển đổi hệ tọa độ ảnh sang hệ tọa độ robot thực nghiệm, cơ sở truyền thông Snap7 và các chuẩn Modbus (RTU, ASCII, TCP/IP), làm căn cứ đề xuất giải pháp cánh tay robot 4 bậc tích hợp xử lý ảnh.

Chương 3: Thiết kế hệ thống

Chương 3 là chương trọng tâm, trình bày toàn diện các bước tính toán và thiết kế:

  • Xây dựng sơ đồ khối hệ thống và thuyết minh hoạt động ở hai chế độ Auto/Manual.
  • Lựa chọn vật liệu Mica dựa trên bảng so sánh kỹ thuật với Thép và Nhôm.
  • Thiết kế hình học chi tiết từng khâu: khâu đế, tấm cố định động cơ, tấm cố định ổ bi, các tay đòn khâu 2, khâu 3, khâu 4, thanh cân bằng và cụm ngón tay kẹp có bánh răng.
  • Thiết lập hệ trục tọa độ theo quy tắc Denavit – Hartenberg, tính toán hệ phương trình động học thuận, động học nghịch và kiểm chứng các bộ nghiệm hình học; phân tích cân bằng lực tĩnh và động lực học trên các thanh liên kết.
  • Tính toán lựa chọn thiết bị điện: PLC S7-1200 1214C, Arduino W5100, driver DM542/TB6600, động cơ SUMTOR, servo MG996R, camera Logitech Brio 100, cảm biến FSR 402, HMI Weintek MT8071IP; thiết kế sơ đồ nguyên lý đấu nối I/O và nguồn.
  • Thiết kế lưu đồ giải thuật điều khiển PLC (các hàm Motion Control, các khối DB dữ liệu), lưu đồ giải thuật xử lý ảnh Python-OpenCV và quy trình phân bổ tọa độ xếp hàng trên pallet tầng 1 và tầng 2.
  • Thiết kế giao diện HMI điều khiển và giám sát cho cả hai chế độ Auto và Manual.

Chương 4: Thi công hệ thống

Chương 4 mô tả quá trình hiện thực hóa mô hình phần cứng từ bản vẽ thiết kế:

  • Thi công cơ khí: Bóc lớp bảo vệ mica, tiến hành lắp ghép cụm đế, cụm khâu 2, khâu 3, khâu 4, liên kết ổ bi, trục dẫn hướng và cụm tay kẹp cơ khí.
  • Thi công hệ thống truyền động băng tải PVC và căn chỉnh gá đặt camera thẳng góc với mặt phẳng làm việc.
  • Thi công bố trí thiết bị, máng dây, đấu nối dây tín hiệu và dây động lực bên trong tủ điện điều khiển.
  • Kiểm tra, mô phỏng và chạy đánh giá không gian hoạt động của robot trên các mặt phẳng $xOy, zOx, Oxyz$ nhằm xác nhận không có xung đột cơ khí trước khi chạy thử nghiệm thực tế.

Chương 5: Kết quả thực hiện

Chương 5 công bố các dữ liệu đo đạc thực nghiệm khi vận hành hệ thống:

  • Hình ảnh và thông số ghi nhận thực tế từ camera xử lý ảnh gửi về PLC qua thư viện Snap7.
  • Quy trình gắp sản phẩm từ băng tải và đặt chính xác vào các vị trí được phân vùng theo màu sắc và xếp lớp trên pallet.
  • Phân tích sai số vị trí thông qua các biểu đồ phân bố sai số cho từng nhóm sản phẩm: sản phẩm màu xanh lớn tầng 1, xanh lớn tầng 2, xanh nhỏ tầng 1, xanh nhỏ tầng 2, đỏ lớn tầng 1, đỏ lớn tầng 2, đỏ nhỏ tầng 1, đỏ nhỏ tầng 2.
  • Chỉ ra các nguyên nhân gây sai số (độ rơ cơ khí của vật liệu mica, góc quan sát quang học của camera, rung động băng tải) và đề xuất biện pháp khắc phục.

Chương 6: Kết luận và hướng phát triển

Chương 6 tổng kết các hạng mục đã hoàn thành theo mục tiêu đặt ra, đánh giá mức độ ổn định của hệ thống phân loại - bốc xếp tự động và nêu các định hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả định lượng đạt được

  • Hệ thống hoàn thiện phần cứng mô hình cánh tay robot 4 bậc tự do, tủ điện điều khiển công nghiệp, băng tải vận chuyển và cụm xử lý ảnh tích hợp.
  • Nhận diện, phân loại và gắp - đặt chính xác 4 nhóm sản phẩm:
    • Khối vuông kích thước $40 \times 40 \times 40\text{ mm}$ màu đỏ.
    • Khối vuông kích thước $40 \times 40 \times 40\text{ mm}$ màu xanh lam.
    • Khối chữ nhật kích thước $80 \times 40 \times 40\text{ mm}$ màu đỏ.
    • Khối chữ nhật kích thước $80 \times 40 \times 40\text{ mm}$ màu xanh lam.
  • Thực hiện chu trình xếp hàng tự động lên pallet 2 tầng theo đúng quy chuẩn phân loại theo khu vực màu sắc và tối ưu hóa diện tích bề mặt.
  • Năng suất phân loại và sắp xếp đạt mức thiết kế mục tiêu 300 sản phẩm/giờ.
  • Thiết lập thành công kênh truyền thông thời gian thực giữa thuật toán thị giác máy tính Python và PLC S7-1200 thông qua thư viện Snap7.

Đóng góp kỹ thuật của đề tài

  • Kết hợp hai công đoạn phân loại và sắp xếp pallet vào chung một chu trình làm việc của robot 4 bậc tự do, khắc phục nhược điểm chiếm diện tích của robot Descartes và nhược điểm làm xô lệch/hư hỏng vị trí hàng của cơ cấu gạt khí nén.
  • Đề xuất và kiểm chứng phương pháp chuyển đổi không gian tọa độ 2D từ ảnh chụp camera trực giao sang tọa độ không gian 3D của robot thông qua hệ số tỷ lệ thực nghiệm đơn giản, đạt độ chính xác gắp khả thi trên mô hình thực tế.
  • Xây dựng hoàn chỉnh kiến trúc điều khiển hỗn hợp: máy tính xử lý ảnh cấp cao kết nối trực tiếp với bộ điều khiển PLC công nghiệp điều khiển vị trí vi bước.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế ghi nhận trong văn bản

  • Quy trình cấp phôi lên băng chuyền đầu vào vẫn phải thực hiện thủ công, chưa có cơ cấu cấp phôi tự động liên tục.
  • Hệ thống chỉ nhận dạng được hai hình dạng hình học cơ bản (vuông, chữ nhật) và hai gam màu xác định (đỏ, xanh lam).
  • Cơ cấu băng tải chưa tích hợp biến tần điều khiển tốc độ linh hoạt và phương pháp truyền động còn đơn giản.
  • Vật liệu chế tạo cánh tay robot bằng Mica có độ đàn hồi nhất định, dễ bị rung lắc và chịu tải giới hạn so với kết cấu kim loại, gây ra sai số cơ khí khi vận hành ở tốc độ cao.
  • Góc quan sát và ánh sáng môi trường ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của khâu trích xuất đường bao và tính toán tọa độ từ camera.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Thiết kế tích hợp cơ cấu cấp phôi tự động (phễu rung hoặc băng chuyền cấp phôi chuyên dụng) để khép kín chu trình tự động hóa hoàn toàn.
  • Nâng cấp phần cứng cơ khí cánh tay robot sang vật liệu nhôm định hình hoặc kim loại gia công CNC nhằm tăng độ cứng vững, giảm thiểu rung sai số và nâng cao tải trọng nâng.
  • Nâng cấp thuật toán xử lý ảnh: ứng dụng các mô hình học sâu (Deep Learning/YOLO) để nhận dạng đa dạng chủng loại sản phẩm có biên dạng phức tạp và cải thiện khả năng thích ứng với điều kiện ánh sáng thay đổi.
  • Bổ sung biến tần điều khiển động cơ băng chuyền và đồng bộ tốc độ di chuyển của phôi với thuật toán bám bắt chuyển động (tracking on conveyor) của robot.

Giá trị tham khảo

Tài liệu đồ án là nguồn tham khảo thực tế cho sinh viên và kỹ sư thuộc các chuyên ngành Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử, Kỹ thuật Robot:

  • Phương pháp kết nối PLC Siemens với Python qua Snap7: Đồ án cung cấp cấu hình chi tiết về cách thức đọc/ghi dữ liệu trực tiếp giữa mô hình xử lý ảnh OpenCV trên máy tính với các vùng nhớ Data Block của PLC S7-1200 qua cổng Ethernet công nghiệp.
  • Tính toán động học robot 4 bậc: Cung cấp đầy đủ bảng thông số D-H, các bước thiết lập ma trận biến đổi thuần nhất, phương trình giải động học thuận và động học nghịch áp dụng cho cấu trúc robot xếp bao/xếp hàng (palletizing robot).
  • Lập trình Motion Control trên TIA Portal: Hướng dẫn ứng dụng các hàm chức năng điều khiển chuyển động (MC_Power, MC_Home, MC_MoveAbsolute) kết hợp driver điều khiển vi bước động cơ bước công nghiệp.
  • Thiết kế giao diện HMI và quy hoạch pallet: Quy trình phân tầng xếp hàng 2 tầng trên pallet và xây dựng giao diện vận hành Auto/Manual trực quan trên màn hình Weintek.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống sử dụng phương pháp nào để phân biệt hình dáng sản phẩm?
Hệ thống sử dụng camera thu ảnh, chuyển sang không gian HSV để lọc màu nhị phân, sau đó dùng hàm cv2.findContours tìm đường bao và hàm cv2.approxPolyDP xấp xỉ số đỉnh của đa giác. Dựa vào tỷ lệ kích thước và số đỉnh đa giác xấp xỉ để phân biệt giữa khối vuông ($40 \times 40\text{ mm}$) và khối chữ nhật ($80 \times 40\text{ mm}$).

2. Giao thức nào được sử dụng để truyền dữ liệu tọa độ từ máy tính xử lý ảnh sang PLC S7-1200?
Hệ thống sử dụng thư viện mã nguồn mở Python-Snap7 truyền thông qua giao thức Ethernet công nghiệp. Tọa độ $(X, Y, Z)$ và góc xoay tính toán từ chương trình Python được ghi trực tiếp vào các biến trong khối dữ liệu Data Block (DB) của PLC S7-1200.

3. Tại sao nhóm tác giả lựa chọn vật liệu Mica thay vì Nhôm hoặc Thép để thi công cánh tay robot?
Vật liệu Mica được lựa chọn do chi phí nguyên vật liệu và gia công cắt laser rẻ, dễ chế tạo, đồng thời có khối lượng nhẹ hơn đáng kể so với nhôm và thép, giúp giảm tải mô-men lên các khớp truyền động và phù hợp với công suất của các động cơ bước nhỏ đã được tính toán kinh phí.

4. Khối điều khiển chuyển động của PLC điều khiển cánh tay robot bằng các tập lệnh nào trong TIA Portal?
PLC S7-1200 sử dụng tập lệnh Motion Control phát xung tốc độ cao PTO điều khiển driver bước, bao gồm: MC_Power (kích hoạt trục), MC_Home (xác định gốc tọa độ Home), MC_MoveJog (chạy nhích thủ công), MC_MoveAbsolute (di chuyển vị trí tuyệt đối) và MC_Halt (dừng chuyển động).

5. Sai số vị trí khi robot gắp và đặt sản phẩm xuất phát từ những nguyên nhân chính nào?
Sai số vị trí xuất phát từ ba nguyên nhân chính được chỉ ra trong đồ án: độ rơ cơ khí và độ võng đàn hồi của vật liệu khung mica; góc nghiêng quang học/biến dạng quang sai của camera khi chụp vật thể ở rìa khung hình; và hiện tượng trượt, rung lắc của sản phẩm khi băng tải dừng.

Kết luận

Đồ án đã thiết kế, thi công và vận hành thành công mô hình hệ thống phân loại và sắp xếp sản phẩm tự động sử dụng cánh tay robot 4 bậc tự do điều khiển bởi PLC Siemens S7-1200 và thị giác máy tính OpenCV. Hệ thống thực hiện tốt nhiệm vụ nhận diện chính xác 2 loại hình học (vuông, chữ nhật) và 2 màu sắc (đỏ, xanh lam), sau đó tự động bốc xếp lên pallet 2 tầng với tốc độ thiết kế đạt 300 sản phẩm/giờ. Toàn bộ quy trình từ tính toán động học robot, xử lý ảnh, truyền thông Snap7 đến thi công tủ điện và lập trình HMI đều được kiểm chứng và đạt độ tin cậy thực nghiệm cao.