Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong xu thế công nghiệp hóa và hiện đại hóa, việc ứng dụng tự động hóa vào các dây chuyền sản xuất và xử lý hàng hóa trở thành yêu cầu thiết yếu nhằm giải quyết bài toán cung - cầu, nâng cao năng suất, tiết giảm chi phí vận hành và tăng tính cạnh tranh cho doanh nghiệp. Trong thực tế, công đoạn phân loại sản phẩm truyền thống phụ thuộc phần lớn vào sức lao động thủ công của con người. Hình thức làm việc này đòi hỏi sự tập trung cao độ và có tính lặp lại liên tục, dẫn đến nguy cơ sai sót do mệt mỏi, đặc biệt là đối với các sản phẩm có chi tiết kỹ thuật nhỏ khó nhận biết bằng mắt thường, gây ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng phân loại và uy tín của đơn vị vận hành. Mặc dù các hệ thống phân loại tự động quy mô lớn đã xuất hiện, nhưng chi phí đầu tư ban đầu rất cao khiến phần lớn doanh nghiệp tại Việt Nam vẫn duy trì phương thức phân loại thủ công. Từ thực tiễn đó, đề tài "Mô hình phân loại sản phẩm theo mã QR" được thực hiện nhằm nghiên cứu giải pháp tự động hóa quá trình nhận dạng, vận chuyển và chia chọn bưu kiện hàng hóa ứng dụng công nghệ vi điều khiển và xử lý mã vạch hai chiều.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài được tác giả xác định cụ thể qua các nội dung sau:

  1. Tìm hiểu và nghiên cứu về bo mạch vi điều khiển Arduino, cảm biến đọc mã QR, cảm biến tiệm cận, màn hình LCD, động cơ servo, rơ-le và thiết bị giảm áp.
  2. Thiết kế chi tiết sơ đồ mạch điện và đấu nối liên kết các khối phần cứng trong hệ thống.
  3. Thu nhận và xuất dữ liệu chuỗi ký tự của từng mã QR gắn trên sản phẩm/bưu kiện lên màn hình giao tiếp Serial của máy tính.
  4. Đếm và quản lý số lượng sản phẩm phân loại theo từng khu vực đích: quận Thanh Xuân, quận Cầu Giấy và quận Nam Từ Liêm (Hà Nội).
  5. Điều khiển cơ cấu chấp hành động cơ servo để gạt/đẩy sản phẩm chính xác vào các thùng chứa tương ứng.
  6. Thiết kế và hoàn thiện mô hình cơ điện tử thực tế bao gồm băng tải và các trạm phân loại.
  7. Tiến hành chạy thử nghiệm, vận hành kiểm tra độ ổn định của toàn bộ mô hình hệ thống.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Quy trình phân loại tự động và đếm kiện hàng dựa trên mã ma trận phản hồi nhanh (QR Code); các linh kiện phần cứng bao gồm bo mạch xử lý trung tâm Arduino Uno R3, module quét mã vạch GM65, cảm biến hồng ngoại E18-D80NK, động cơ DC băng tải, động cơ servo SG90, module hạ áp LM2596, transistor công suất TIP41C và màn hình LCD 20x4 tích hợp module chuyển đổi I2C.
  • Phạm vi nghiên cứu: Giới hạn ở việc thiết kế, chế tạo và vận hành mô hình thực nghiệm quy mô nhỏ; phân loại dòng bưu kiện hàng hóa bưu điện vận chuyển đến 3 khu vực địa bàn cụ thể tại Hà Nội gồm quận Cầu Giấy, quận Thanh Xuân và quận Nam Từ Liêm.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đề tài xây dựng trên nền tảng lý thuyết về hệ thống nhúng điều khiển tự động, kỹ thuật truyền thông nối tiếp và công nghệ nhận dạng quang học 2D:

  • Nền tảng vi điều khiển: Ứng dụng kit vi điều khiển mã nguồn mở Arduino Uno R3 phát triển trên nền chip vi điều khiển 8-bit ATmega328P của hãng Atmel, hoạt động tại tần số thạch anh 16 MHz, bộ nhớ Flash 32 KB, SRAM 2 KB, EEPROM 1 KB, cung cấp 14 chân Digital I/O (trong đó có 6 chân hỗ trợ PWM) và 6 chân Analog.
  • Công nghệ mã QR (Quick Response Code): Hệ thống mã vạch ma trận hai chiều (2D) phát minh năm 1994 bởi công ty Denso Wave. Khả năng lưu trữ dữ liệu của mã QR được tổng hợp trong bảng sau:
Dạng dữ liệu mã hóa Dung lượng lưu trữ tối đa
Số đơn thuần (Numeric) 7.089 ký tự
Chữ số và chữ cái (Alphanumeric) 4.296 ký tự
Dữ liệu nhị phân 8-bit (Binary) 2.953 byte
Ký tự Kanji/Kana 1.817 ký tự
  • Chuẩn giao tiếp truyền thông:
    • Giao tiếp UART (Universal Asynchronous Receiver Transmitter): Chuẩn truyền thông nối tiếp bất đồng bộ phần cứng sử dụng hai đường tín hiệu Tx và Rx để truyền nhận dữ liệu giữa module quét GM65 và vi điều khiển.
    • Giao tiếp I2C (Inter-Integrated Circuit): Chuẩn giao tiếp đồng bộ 2 dây (SDA - đường dữ liệu, SCL - đường xung nhịp clock) kết nối vi điều khiển với chip điều khiển màn hình LCD nhằm tiết kiệm chân vào/ra.
  • Nguyên lý điều khiển chấp hành và cảm biến:
    • Kỹ thuật điều chế độ rộng xung (PWM): Tạo xung có tần số 50 Hz (chu kỳ 20 ms), thay đổi độ rộng xung trong khoảng 1 ms đến 2 ms để xác định góc quay của trục động cơ micro servo SG90 từ 0° đến 180°.
    • Cảm biến quang điện hồng ngoại: Ứng dụng cặp linh kiện phát - thu hồng ngoại theo tần số riêng biệt của cảm biến E18-D80NK nhằm loại bỏ nhiễu ánh sáng môi trường, hoạt động theo cơ chế ngõ ra cực thu hở NPN.

Phương pháp nghiên cứu thực tế được triển khai bao gồm:

  1. Phương pháp phân tích - tổng hợp kỹ thuật: Nghiên cứu tài liệu kỹ thuật, sơ đồ chân và giao thức truyền thông của các cảm biến và module phần cứng.
  2. Phương pháp thiết kế và tích hợp hệ thống cơ điện tử: Tính toán phân chia công suất nguồn, thiết kế mạch phối ghép công suất bằng BJT, bố trí cơ khí cho băng chuyền mini và các tay gạt servo.
  3. Phương pháp thực nghiệm - kiểm thử chức năng: Lập trình giải thuật nhúng trên phần mềm Arduino IDE, nạp mã nguồn điều khiển, thiết lập cấu hình quét cho đầu đọc GM65 và chạy thử nghiệm phân loại các mẫu bưu kiện thực tế.

Nguồn dữ liệu của nghiên cứu trích xuất từ bảng thông số kỹ thuật chính thức của nhà sản xuất (datasheet) đối với các linh kiện bán dẫn (ATmega328P, TIP41C, LM2596, GM65, E18-D80NK) và dữ liệu chuỗi ký tự mã hóa địa chỉ bưu kiện thực nghiệm.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống phân loại bưu kiện được tổ chức thành 5 khối chức năng liên kết chặt chẽ theo cấu trúc sơ đồ khối:

  1. Khối nguồn: Nguồn Adapter đầu vào cung cấp điện áp 24V DC - 2A dùng trực tiếp cho động cơ kéo băng tải. Module giảm áp LM2596 (hiệu suất chuyển đổi 92%, dòng tải tối đa 3A, công suất 15W) hạ áp từ nguồn chính xuống mức 6V DC để cấp điện cho các động cơ servo và cảm biến hồng ngoại. Bo mạch Arduino Uno được cấp nguồn 5V qua cổng kết nối, từ đó chia sẻ nguồn 5V/3.3V cho cảm biến GM65 và module I2C.
  2. Khối xử lý trung tâm: Bo mạch Arduino Uno R3 đảm nhận việc thu thập chuỗi ký tự qua cổng UART từ đầu đọc mã vạch, đọc tín hiệu số trả về từ các cảm biến tiệm cận E18-D80NK, xử lý logic phân luồng, điều khiển góc quay của servo tương ứng và xuất dữ liệu thống kê lên màn hình LCD.
  3. Khối cảm biến:
    • Module quét mã GM65: Sử dụng cảm biến quang CMOS, nguồn sáng LED 6500K bước sóng 617nm, góc đọc 360°, khoảng cách đọc 25 - 250 mm, dòng hoạt động 120 mA, kết nối UART với Arduino.
    • Cảm biến hồng ngoại E18-D80NK: Điện áp hoạt động 5V DC, dòng kích ngõ ra 300 mA, cự ly phát hiện vật cản tối đa ~80 cm (điều chỉnh qua biến trở tích hợp), thời gian đáp ứng ~2 ms, ngõ ra NPN kéo trở treo.
  4. Khối chấp hành:
    • Động cơ DC giảm tốc kéo băng tải: Hoạt động ở điện áp 24V DC, dòng điện tiêu thụ 500 mA, tỉ số truyền hộp số 1:120, tốc độ định mức 52 vòng/phút, mô-men xoắn ~1 kg.cm.
    • Transistor công suất TIP41C: Cấu trúc BJT chuẩn chân TO-220, điện áp chịu đựng cực đại $U_C = 100\text{V}$, dòng cực đại $I_C = 6\text{A}$, công suất tổn hao 65W, hệ số khuếch đại $h_{FE} = 15 - 75$, đóng vai trò mạch công tắc đóng cắt cho động cơ băng tải.
    • Cơ cấu gạt Micro Servo SG90: Trọng lượng 9g, mô-men xoắn 1.6 kg/cm, tốc độ phản hồi 0.12 s/60°, điện áp làm việc 4.8V - 5V DC, góc quay điều khiển qua xung PWM.
    • Băng tải mini: Khung chế tạo bằng vật liệu Inox, mặt băng tải dây cao su kích thước $500 \times 60 \times 100\text{ mm}$, công suất 3W.
  5. Khối hiển thị: Màn hình LCD 20x4 kết hợp module mở rộng I2C (chip điều khiển chuẩn HD44780, địa chỉ mặc định 0x27, tốc độ truyền 400 Kbps), nối với Arduino qua chân A4 (SDA) và A5 (SCL), hiển thị tên và số lượng bưu kiện theo từng khu vực quận.

Bảng tổng hợp thông số kỹ thuật của các module phần cứng chính trong hệ thống:

Tên thiết bị / linh kiện Vai trò trong hệ thống Điện áp hoạt động Dòng tiêu thụ / Công suất Thông số vận hành chính
Arduino Uno R3 Khối xử lý trung tâm 5V DC (USB/Vin) ~50 mA ATmega328P, 16 MHz, 14 Digital I/O
Module GM65 Quét và giải mã QR/1D/2D 4.2 - 6.0V DC 120 mA (quét) / 30 mA (chờ) CMOS, cự ly 25-250 mm, UART
Cảm biến E18-D80NK Phát hiện vị trí kiện hàng 5V DC Ngõ ra kích 300 mA Khoảng cách ~80 cm, phản hồi ~2 ms
Động cơ Servo SG90 Đẩy kiện hàng vào thùng 4.8 - 5.0V DC Tải nhẹ Mô-men 1.6 kg/cm, tốc độ 0.12s/60°
Động cơ DC giảm tốc Truyền động băng tải 24V DC 500 mA Tỉ số truyền 1:120, tốc độ 52 RPM
Mạch hạ áp LM2596 Nguồn ổn áp cho Servo & Sensor Vào 3-30V / Ra 6V Max 3A / 15W Hiệu suất chuyển đổi 92%
Transistor TIP41C Đóng cắt mạch động cơ DC $U_C \le 100\text{V}$ $I_C \le 6\text{A}$ / $P = 65\text{W}$ Transistor BJT NPN chuẩn TO-220
Màn hình LCD 20x4 + I2C Hiển thị số liệu đếm sản phẩm 3.3 - 5V DC Thấp 4 dòng x 20 ký tự, địa chỉ 0x27

Quy trình vận hành phần mềm được thiết kế theo lưu đồ giải thuật tuần tự:

  • Khởi tạo hệ thống: Thiết lập tốc độ baud UART cho GM65, cấu hình các chân Digital I/O, kích hoạt màn hình LCD qua thư viện I2C, đưa servo về góc gốc ban đầu.
  • Khi bưu kiện đi vào đầu băng tải, cảm biến GM65 quét mã QR và gửi chuỗi dữ liệu về Arduino Uno qua cổng nối tiếp.
  • Arduino phân tích nội dung chuỗi (xác định mã bưu kiện thuộc quận Thanh Xuân, Cầu Giấy hay Nam Từ Liêm) và kích hoạt băng tải chuyển động.
  • Khi bưu kiện trôi đến vị trí trạm phân loại tương ứng, cảm biến hồng ngoại E18-D80NK tại trạm đó nhận diện vật thể và kích mức logic về bộ vi điều khiển.
  • Vi điều khiển phát lệnh điều khiển xung PWM làm quay cánh tay gạt của servo SG90 tương ứng để đẩy bưu kiện vào thùng, đồng thời tăng giá trị bộ đếm khu vực lên 1 đơn vị và cập nhật số liệu hiển thị trực tiếp lên LCD 20x4.

Nội dung chính theo từng chương

Chương I: Tổng quan về phân loại sản phẩm

Chương I tập trung làm rõ bối cảnh phát triển của các dây chuyền phân loại hàng hóa tự động trên thế giới và tại Việt Nam. Tác giả chỉ ra các hạn chế cố hữu của phương pháp phân loại thủ công dựa vào sức người (mắt thường, kinh nghiệm, trí nhớ) như năng suất thấp, sai sót khi làm việc liên tục và không đáp ứng được yêu cầu nhận dạng chi tiết kỹ thuật phức tạp. Đồ án khảo sát các dạng phân loại sản phẩm công nghiệp hiện nay (theo kích thước, màu sắc, khối lượng, hình ảnh, mã vạch) và phân tích trường hợp ứng dụng cụ thể là dây chuyền phân loại hàng hóa trong bưu điện. Từ đó, chương xác định mục tiêu áp dụng vi điều khiển Arduino Uno R3 để xây dựng mô hình phân loại và đếm bưu kiện gửi đến 3 quận nội thành Hà Nội (Thanh Xuân, Cầu Giấy, Nam Từ Liêm).

Chương II: Cơ sở lý thuyết về các linh kiện

Chương II cung cấp thuyết minh chi tiết về nguyên lý hoạt động và thông số kỹ thuật của từng linh kiện cấu thành hệ thống:

  • Arduino Uno: Khảo sát các dòng vi điều khiển Arduino (Uno, Leonardo, Due, Mega, LilyPad), đi sâu vào kiến trúc chân, bộ nhớ và các khối ngoại vi (PWM, SPI, TWI/I2C, ngắt ngoài, UART) của Uno R3 dùng chip ATmega328P và ATmega16U2 làm giao tiếp nạp USB.
  • Mã QR & Cảm biến GM65: Lịch sử ra đời của QR Code (Denso Wave - 1994), khả năng dung lượng lưu trữ các kiểu ký tự. Giới thiệu cấu trúc module quang GM65 (hệ thống CMOS, bước sóng 617nm, dải sáng 0-85000 LUX). Hướng dẫn quy trình 4 bước cấu hình GM65 bằng cách quét mã vạch chuyên dụng: (1) Quét mã Reset cấu hình; (2) Kích hoạt phương thức UART; (3) Chọn chế độ quét tự động liên tục; (4) Đặt chu kỳ giữa hai lần quét là 0,1 giây.
  • Cảm biến hồng ngoại E18-D80NK: Phân tích ưu điểm ít nhiễu hơn cảm biến siêu âm, sơ đồ 3 dây nối (Nâu - VCC, Xanh dương - GND, Đen - Signal NPN), cự ly nhận diện tối đa 80 cm.
  • Màn hình LCD 20x4 và Module I2C: Phân tích 16 chân của LCD chuẩn HD44780, các bảng mã lệnh điều khiển hiển thị (xóa màn hình mã 0x01, về đầu dòng mã 0x02, bật/tắt hiển thị con trỏ...), cấu trúc bộ nhớ DD RAM, CG RAM. Giới thiệu giải pháp ghép nối module I2C với 2 chân SDA (A4) và SCL (A5), tốc độ 400 Kbps.
  • Động cơ DC và Động cơ Servo: Cấu tạo phần ứng (rotor), phần cảm (stator) và bộ chỉnh lưu của động cơ DC 24V. Nguyên lý hệ thống hồi tiếp vòng kín của động cơ micro servo SG90, phương pháp điều khiển vị trí góc quay qua chiều rộng xung PWM (độ rộng xung $1\text{ ms} - 2\text{ ms}$, tần số gửi $30 - 60\text{ xung/giây}$).

Chương III: Tính toán và thiết kế

Chương III trình bày giải pháp thiết kế phần cứng cho toàn bộ hệ thống:

  • Thiết lập sơ đồ khối chức năng tổng quát gồm 5 khối: Khối nguồn, Khối cảm biến, Khối xử lý trung tâm, Khối chấp hành và Khối hiển thị.
  • Tính toán phân phối điện áp và dòng điện: Thiết kế mạch nguồn chính 24V - 2A và mạch nguồn phụ 6V dùng module LM2596 điều chỉnh bằng biến trở, đo kiểm qua đồng hồ vạn năng VOM để cấp nguồn an toàn cho dàn servo và cảm biến.
  • Thiết kế mạch công suất đóng cắt cho động cơ băng tải sử dụng transistor TIP41C (dòng cực đại 6A, công suất 65W).
  • Lựa chọn băng tải mini khung Inox kích thước $500 \times 60 \times 100\text{ mm}$ và hoàn thiện bản vẽ sơ đồ đấu nối toàn hệ thống giữa vi điều khiển Arduino với các module ngoại vi.

Chương IV: Lập trình và lắp đặt hệ thống

Chương IV trình bày việc hiện thực hóa mô hình thông qua lập trình và lắp ráp:

  • Xây dựng lưu đồ giải thuật chi tiết của hệ thống điều khiển tự động.
  • Giới thiệu môi trường phát triển tích hợp Arduino IDE (ứng dụng Java đa nền tảng), các chức năng kiểm tra lỗi cú pháp và nạp chương trình qua cổng USB xuống chip ATmega328P.
  • Lắp đặt các cụm cơ khí - điện tử: Cố định đầu đọc GM65 ở đầu băng chuyền, bố trí 3 trạm phân loại gồm 3 cặp cảm biến E18-D80NK và 3 động cơ servo SG90 dọc theo hành trình của băng chuyền Inox mini, lắp đặt cụm hiển thị LCD 20x4 và đóng gói mô hình thực tế hoàn chỉnh sau khi lắp đặt.

Chương V: Kết luận và hướng phát triển

Chương V tổng kết quá trình thực hiện đồ án tốt nghiệp, khẳng định các mục tiêu đề ra ban đầu đã được hoàn thành dưới dạng mô hình thực nghiệm, đồng thời đưa ra các đề xuất cải tiến kỹ thuật nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động cho hệ thống trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Hệ thống sau khi thiết kế, chế tạo và thử nghiệm đã đạt được các kết quả cụ thể ghi nhận trong đồ án:

  • Chế tạo thành công mô hình phần cứng phân loại bưu kiện hoàn chỉnh bao gồm hệ thống băng chuyền mini Inox, cụm đọc mã vạch, các tay gạt servo và màn hình hiển thị.
  • Thiết lập thành công chu trình quét và giao tiếp UART giữa module đọc GM65 với vi điều khiển Arduino Uno R3 ở tốc độ quét liên tục lặp lại 0,1 giây/lần.
  • Hệ thống thực hiện việc giải mã chính xác thông tin mã QR dán trên bưu kiện, xuất chuỗi dữ liệu lên giao diện Serial máy tính và điều khiển cơ cấu servo gạt sản phẩm vào đúng thùng chứa tương ứng với 3 địa bàn: quận Thanh Xuân, quận Cầu Giấy và quận Nam Từ Liêm.
  • Cơ chế đếm tự động hoạt động chính xác qua tín hiệu nhận diện từ cảm biến hồng ngoại E18-D80NK (thời gian phản hồi ~2 ms) và cập nhật số lượng bưu kiện theo thời gian thực lên màn hình LCD 20x4 qua 2 đường truyền tín hiệu I2C.

Các giải pháp kỹ thuật do tác giả đề xuất và ứng dụng:

  • Sử dụng module chuyển đổi I2C giúp rút gọn số lượng đường dây kết nối giữa màn hình LCD và bo mạch Arduino từ 6 chân dữ liệu/điều khiển xuống chỉ còn 2 chân tín hiệu (SDA và SCL), tiết kiệm tài nguyên chân I/O trên chip ATmega328P.
  • Tích hợp module hạ áp bước xuống DC LM2596 điều chỉnh mức áp 6V DC riêng biệt để cấp cho các động cơ servo và cảm biến, khắc phục hiện tượng sụt áp hoặc nhiễu nguồn vi điều khiển khi cơ cấu servo hoạt động.
  • Ứng dụng transistor BJT công suất TIP41C để điều khiển đóng cắt tải động cơ băng tải an toàn, cách ly dòng tải lớn khỏi các chân tín hiệu của Arduino.

Về mặt học thuật và thực tiễn, đồ án đóng góp một mô hình mẫu về việc ứng dụng vi điều khiển chi phí thấp kết hợp với công nghệ nhận dạng mã vạch quang học 2D để giải quyết bài toán phân loại hàng hóa tự động trong lĩnh vực bưu chính và chuyển phát nhanh.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài (dựa trên phạm vi thực hiện do tác giả nêu rõ trong văn bản):

  • Hệ thống mới dừng lại ở quy mô mô hình mô phỏng/thực nghiệm, chưa triển khai thử nghiệm trên dây chuyền tải trọng công nghiệp thực tế.
  • Phạm vi phân loại còn hẹp, mới thực hiện phân luồng cho 3 khu vực địa bàn (3 quận tại Hà Nội).
  • Nguồn tài liệu tham khảo chuyên sâu phục vụ trực tiếp cho việc giao tiếp và tích hợp module quét mã QR chuyên dụng trong đề tài còn hạn hẹp.

Hướng phát triển tiếp theo:

  • Mở rộng số lượng trạm phân loại để đáp ứng nhiều khu vực quận/huyện và chủng loại bưu kiện hàng hóa hơn.
  • Nâng cấp phần cứng cơ khí (băng tải công nghiệp, cơ cấu đẩy công suất lớn) và sử dụng bộ điều khiển công nghiệp chuyên dụng để nâng cao tải trọng và tốc độ xử lý.
  • Tích hợp phần mềm quản trị cơ sở dữ liệu trên máy tính để lưu trữ lịch sử bưu kiện và kết nối mạng truyền thông giám sát từ xa.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo kỹ thuật hữu ích đối với:

  • Đối tượng: Sinh viên và người học thuộc các ngành Kỹ thuật Điện - Điện tử, Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử, Công nghệ Kỹ thuật Máy tính có nhu cầu nghiên cứu hệ thống nhúng điều khiển băng tải.
  • Nội dung có giá trị tham khảo chuyên sâu:
    • Quy trình 4 bước cài đặt module quét mã vạch GM65 giao tiếp nối tiếp qua cổng UART (quét mã cấu hình trực tiếp).
    • Sơ đồ mạch phân chia nguồn đa cấp (24V, 6V, 5V) sử dụng LM2596 và mạch công tắc công suất TIP41C.
    • Bảng tra cứu tập lệnh chi tiết và phương pháp lập trình điều khiển màn hình LCD ký tự thông qua chuẩn truyền thông 2 dây I2C.
    • Sơ đồ nguyên lý đấu nối tổng thể giữa bo mạch Arduino Uno R3 với hệ thống cảm biến quang, cảm biến tiệm cận và động cơ servo.

Câu hỏi thường gặp

1. Module quét mã QR GM65 trong đề tài được thiết lập phương thức giao tiếp và chu kỳ quét như thế nào? Module GM65 được cấu hình giao tiếp với Arduino Uno R3 thông qua chuẩn truyền thông nối tiếp bất đồng bộ UART. Quy trình cài đặt được thực hiện bằng cách cấp nguồn và cho module quét lần lượt các mã vạch cấu hình: đầu tiên quét mã Reset hệ thống, tiếp theo quét mã kích hoạt giao tiếp UART, chọn chế độ quét tự động liên tục và cuối cùng quét mã cài đặt thời gian trễ giữa hai lần quét liên tiếp là 0,1 giây.

2. Động cơ servo SG90 được điều khiển góc quay bằng kỹ thuật gì và giới hạn xung ra sao? Động cơ servo SG90 được điều khiển vị trí góc quay thông qua kỹ thuật điều biến độ rộng xung (PWM). Mạch điều khiển nhận tín hiệu xung số gửi về với tần số từ 30 đến 60 xung/giây (chu kỳ tiêu chuẩn 50 Hz, tức 20 ms). Chiều rộng xung thay đổi từ 1 ms (quay trục theo chiều kim đồng hồ đến vị trí giới hạn) đến 2 ms (quay ngược chiều kim đồng hồ).

3. Tại sao hệ thống cần sử dụng module hạ áp LM2596 mà không lấy nguồn trực tiếp từ chân 5V của Arduino? Hệ thống sử dụng bộ nguồn Adapter chính 24V - 2A để chạy động cơ băng tải. Module giảm áp LM2596 được sử dụng để hạ điện áp từ 24V xuống mức 6V (hiệu suất đạt 92%, dòng tải tối đa 3A) nhằm cấp nguồn công suất riêng cho động cơ servo SG90 và cảm biến hồng ngoại. Việc này giúp đáp ứng đủ dòng khởi động cho các cơ cấu servo và tránh hiện tượng sụt áp, gây treo hoặc reset bo mạch vi điều khiển Arduino.

4. Giải pháp ghép nối màn hình LCD 20x4 trong đồ án mang lại ưu điểm gì về mặt phần cứng? Thay vì phải sử dụng ít nhất 6 chân vào/ra của vi điều khiển để điều khiển màn hình LCD ở chế độ 4-bit (RS, EN, D4, D5, D6, D7), việc tích hợp module chuyển đổi giao tiếp I2C cho phép kết nối toàn bộ màn hình LCD 20x4 với Arduino chỉ qua 2 chân tín hiệu duy nhất là SDA (chân A4) và SCL (chân A5), giúp tiết kiệm tài nguyên chân cho bo mạch điều khiển trung tâm.

5. Hệ thống thực hiện việc phân loại hàng hóa theo các tiêu chí địa lý cụ thể nào? Hệ thống đọc mã QR dán trên các bưu kiện gửi tại bưu điện và phân loại hàng hóa tự động vào các thùng chứa tương ứng với 3 khu vực quận nội thành tại Hà Nội bao gồm: quận Thanh Xuân, quận Cầu Giấy và quận Nam Từ Liêm, đồng thời đếm và hiển thị số lượng kiện hàng của từng quận lên màn hình LCD.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Mô hình phân loại sản phẩm theo mã QR" của tác giả Ngọc Văn Lập (Khoa CNKT Điện - Điện tử, Trường Đại học Công nghệ Đông Á, do TS. Nguyễn Sơn Hải hướng dẫn) đã thiết kế và chế tạo thành công một hệ thống cơ điện tử tự động hóa hoàn chỉnh quy mô mô hình. Đề tài tích hợp hiệu quả vi điều khiển Arduino Uno R3, module quét mã vạch 2D GM65 qua cổng UART, cảm biến hồng ngoại E18-D80NK, cơ cấu gạt servo SG90 và màn hình hiển thị LCD qua chuẩn giao tiếp I2C để phân loại chính xác bưu kiện cho 3 khu vực địa bàn. Đây là tài liệu kỹ thuật có cấu trúc mạch lạc, cung cấp đầy đủ thông số linh kiện, sơ đồ đấu nối và giải thuật điều khiển có giá trị tham khảo thiết thực cho các nghiên cứu ứng dụng hệ thống nhúng trong lĩnh vực phân loại hàng hóa tự động.