Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong tiến trình công nghiệp hóa và hiện đại hóa, nhu cầu vận chuyển và hậu cần kho bãi ngày càng gia tăng. Các công đoạn bốc vác, phân loại và sắp xếp hàng hóa từ băng tải lên pallet (palletizing) theo phương thức thủ công đòi hỏi nhiều thể lực, tiềm ẩn nguy cơ mất an toàn lao động và khó duy trì năng suất đồng đều khi khối lượng công việc lớn. Việc ứng dụng robot công nghiệp kết hợp hệ thống điều khiển tự động được xem là giải pháp nhằm rút ngắn thời gian đóng gói, giảm thiểu chi phí nhân công và nâng cao độ chính xác trong dây chuyền sản xuất.

Khóa luận tốt nghiệp "Nghiên cứu, thiết kế và chế tạo mô hình cánh tay robot bốc xếp hàng lên pallet" được thực hiện bởi sinh viên Hồ Ngọc Hiếu và Nguyễn Hữu Hậu, dưới sự hướng dẫn của Th.S Lê Thị Ngọc Quyên tại Khoa Điện – Điện tử Viễn thông, Trường Đại học Giao thông vận tải TP. Hồ Chí Minh (2024), thuộc ngành Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa, chuyên ngành Tự động hóa công nghiệp.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài được xác định cụ thể như sau:

  1. Mục tiêu tổng quát: Nghiên cứu, thiết kế và chế tạo mô hình cánh tay robot 4 bậc tự do thực hiện thao tác gắp – đặt và bốc xếp hàng lên pallet với tải trọng nâng tối đa 0,5 kg và năng suất định mức 10 sản phẩm/phút.
  2. Mục tiêu cụ thể:
    • Khảo sát và tổng quan các dạng kết cấu robot bốc xếp công nghiệp;
    • Tính toán động học và thiết kế mô hình cơ khí cánh tay robot cùng hệ thống băng tải;
    • Thiết kế hệ thống điện và lựa chọn thiết bị điều khiển;
    • Xây dựng thuật toán xử lý ảnh nhận diện vị trí, góc xoay của sản phẩm và lập trình điều khiển chuyển động;
    • Thi công chế tạo phần cứng, lắp ráp và tích hợp hệ thống hoàn chỉnh;
    • Thử nghiệm vận hành thực tế và đánh giá hiệu năng hoạt động của mô hình.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Cánh tay robot 4 bậc tự do cấu hình quay (RRRR); bộ điều khiển khả trình PLC Siemens S7-1200 (CPU 1212C DC/DC/DC); bo mạch vi điều khiển Arduino UNO R3; thuật toán xử lý ảnh trên nền tảng Python và thư viện OpenCV; động cơ bước, động cơ servo kẹp, cảm biến hồng ngoại và băng tải cấp phôi.
  • Phạm vi nghiên cứu: Thiết kế cơ khí cánh tay robot bằng vật liệu mica; điều khiển vị trí 4 trục động cơ bước phát xung PTO qua PLC; nhận diện góc lệch và tọa độ phôi gỗ trên băng tải bằng camera 2D; xếp sản phẩm lên pallet theo quy cách 2 tầng; truyền thông máy tính – PLC qua giao thức Snap7 trên cổng Ethernet.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận kết hợp giữa tính toán lý thuyết động học robot, thị giác máy tính và kỹ thuật điều khiển tự động công nghiệp:

Khung lý thuyết và mô hình toán học

  • Phương pháp Denavit-Hartenberg (DH): Thiết lập hệ tọa độ và xác định bảng thông số DH để giải bài toán động học thuận (Forward Kinematics), động học nghịch (Inverse Kinematics), động học vận tốc (Jacobian) và động học gia tốc cho robot 4 bậc tự do. Nhằm giảm độ phức tạp trong tính toán, hệ thống được phân tách thành hai mô hình:
    • Mô hình 1: Robot không gian 3 bậc tự do phẳng/khớp quay ($RRR$) định vị vị trí điểm cuối ($x, y, z$).
    • Mô hình 2: Khâu quay thứ 4 ($R$) tại cổ tay để điều chỉnh góc xoay $\theta_4$ của khâu kẹp phù hợp với góc phôi và hướng sắp xếp trên pallet.
  • Xử lý ảnh số (Digital Image Processing): Sử dụng các kỹ thuật tiền xử lý ảnh (chuyển đổi không gian màu, lọc nhiễu, phân đoạn ngưỡng), thuật toán trích xuất đường biên và hàm xác định hình chữ nhật có diện tích nhỏ nhất bao quanh vật thể (cv2.minAreaRect) để tính toán tọa độ tâm $(x, y)$, diện tích và góc nghiêng của sản phẩm khi trôi trên băng tải.
  • Giao thức truyền thông công nghiệp: Ứng dụng giao thức S7 Protocol (ISO-on-TCP) thông qua thư viện mở Snap7 trên Python để truyền dữ liệu tọa độ và góc xoay từ máy tính xử lý ảnh trực tiếp vào khối dữ liệu (Data Block - DB) của PLC S7-1200.
Khớp Loại khớp Góc lệch $\theta_i$ Khoảng dịch $d_i$ Chiều dài khâu $a_i$ Góc xoắn $\alpha_i$
Khớp 1 Khớp quay ($R$) $\theta_1$ (biến thiên) $d_1$ $a_1$ $90^\circ$
Khớp 2 Khớp quay ($R$) $\theta_2$ (biến thiên) $0$ $a_2$ $0^\circ$
Khớp 3 Khớp quay ($R$) $\theta_3$ (biến thiên) $0$ $a_3$ $90^\circ$
Khớp 4 Khớp quay ($R$) $\theta_4$ (biến thiên) $d_4$ $0$ $0^\circ$

Phương pháp nghiên cứu

  • Phương pháp tính toán giải tích: Thiết lập hệ phương trình lượng giác và ma trận chuyển đổi thuần nhất để tính góc quay các khớp từ tọa độ mục tiêu.
  • Phương pháp thiết kế và mô phỏng 3D: Thiết kế kết cấu cơ khí từng khâu, khớp nối và bàn kẹp trên phần mềm CAD trước khi gia công cắt laser mica.
  • Phương pháp thực nghiệm: Đấu nối mạch điện, hiệu chỉnh bộ phát xung PTO trên TIA Portal, đo đạc tọa độ gắp thực tế, thử nghiệm nhận diện ảnh ở nhiều góc phôi ngẫu nhiên và đánh giá chu trình xếp pallet 2 tầng.
  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu hình ảnh thu trực tiếp từ camera độ phân giải tiêu chuẩn đặt vuông góc trên mặt băng tải; thông số kỹ thuật thiết bị từ datasheet của Siemens, OMRON, Arduino và tài liệu động học robot công nghiệp.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Kiến trúc phần cứng cơ khí và điện

Mô hình hoàn chỉnh gồm các cụm phần cứng chính:

  1. Cánh tay robot 4 bậc tự do: Thân và các khâu truyền động gia công từ tấm mica lắp ghép; dẫn động khớp bằng 4 động cơ bước thông qua bộ giảm tốc/khớp nối; khâu chấp hành cuối là cơ cấu tay kẹp đóng/mở điều khiển bằng động cơ RC Servo.
  2. Hệ thống băng tải cấp phôi: Băng tải con lăn/dây đai dẫn động bằng động cơ DC, tích hợp cảm biến quang hồng ngoại OMRON E3F-DS30C4 để phát hiện sản phẩm đi vào vùng quan sát của camera.
  3. Tủ điện và khối điều khiển:
    • Bộ điều khiển PLC: Siemens SIMATIC S7-1200 CPU 1212C DC/DC/DC, mở rộng thêm Signal Board SB 1222 4DQ (mã 6ES7222-1AD30-0XB0, 4 ngõ ra số $24\text{V DC}$).
    • Mạch điều khiển động cơ: 4 bộ driver động cơ bước TP6600 (dòng tối đa $4\text{A}$, điện áp $42\text{V DC}$) nhận tín hiệu xung/hướng (Pulse/Direction) từ ngõ ra bán dẫn (PTO) của PLC.
    • Mạch trung gian: Bo mạch Arduino UNO R3 nhận lệnh từ PLC để phát xung PWM điều khiển góc quay của RC Servo tay kẹp; cụm rơ-le OMRON MY2N $24\text{V DC}$ đóng ngắt tải phụ; bộ nguồn tổ ong $24\text{V DC}$ và $5\text{V DC}$.
Thiết bị / Module Mã hiệu / Thông số Vai trò trong hệ thống
PLC Siemens S7-1200 CPU 1212C DC/DC/DC Điều khiển trung tâm, phát xung PTO điều khiển 4 trục Axis
Board mở rộng SB 1222 DQ4x24VDC (6ES7222-1AD30-0XB0) Bổ sung 4 ngõ ra số điều khiển hướng/kích hoạt driver
Driver động cơ bước TP6600 (4A, 42V) Dẫn động công suất cho 4 động cơ bước của cánh tay robot
Vi điều khiển phụ Arduino UNO R3 (ATmega328P) Điều khiển góc đóng/mở của RC Servo tay kẹp
Cảm biến phát hiện OMRON E3F-DS30C4 (Hồng ngoại) Phát hiện phôi hàng trên băng tải tại vị trí chờ gắp
Rơ-le kiếng OMRON MY2N 24VDC Đệm tín hiệu điều khiển van/động cơ phụ

Kiến trúc phần mềm và thuật toán điều khiển

  • Phần mềm xử lý ảnh (Python / PyCharm): Camera chụp khung hình khi cảm biến báo có phôi. Ảnh được cắt vùng quan tâm (ROI), lọc nhiễu, chuyển sang ảnh nhị phân và tìm biên contour. Chương trình lọc các đối tượng vượt quá kích thước quy định, xác định tâm $(X, Y)$ và góc xoay $\varphi$ của khối sản phẩm. Thông qua Snap7, các giá trị này được ghi thẳng vào vùng nhớ DB46 (angle_inverse) của PLC.
  • Phần mềm điều khiển chuyển động (TIA Portal):
    • Cấu hình 4 đối tượng công nghệ (Technology Objects - Axis 1 đến Axis 4) với chế độ phát xung PTO. Cài đặt giới hạn hành trình mềm, vận tốc cực đại, thời gian tăng tốc/giảm tốc cho từng trục.
    • Sử dụng tập lệnh Motion Control tiêu chuẩn của PLC Siemens: MC_Power (cấp nguồn trục), MC_Home (thiết lập gốc tọa độ), MC_MoveRelative (chuyển động tương đối), MC_MoveAbsolute (chuyển động tuyệt đối đến tọa độ tính toán).
    • Tổ chức cấu trúc chương trình gồm hàm chức năng FC1 ("PALLET") và các khối dữ liệu chuyên biệt: DB46 (lưu góc tính toán động học nghịch), DB28 (control_servo), DB17 (PALLET_DOWN) và DB18 (PALLET_HIGHT).
    • Giao diện điều khiển và giám sát vận hành được thiết kế trên TIA Portal WinCC/Advance hỗ trợ hai chế độ: Manual (vận hành thủ công từng trục) và Auto (vận hành tự động theo chu trình bốc xếp).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Đặt vấn đề và chọn đề tài

Chương này tổng quan về bối cảnh tự động hóa trong hậu cần kho bãi và dây chuyền đóng gói. Tác giả phân tích khái niệm robot công nghiệp, phân loại các cấu hình robot bốc xếp thông dụng (Delta, Scara, Robot tuyến tính kiểu giàn, Robot khớp nối nhiều bậc tự do) và so sánh đặc trưng cơ cấu chấp hành cuối (đầu hút chân không, đầu kẹp servo). Nêu rõ các thành phần cấu thành một dây chuyền bốc xếp tự động gồm băng tải đầu vào, máy cấp pallet, cánh tay robot, máy quấn màng nilong, máy dán nhãn barcode và hệ thống rào chắn an toàn. Trình bày chi tiết lý thuyết nền tảng về ngôn ngữ Python, thư viện OpenCV, bộ điều khiển PLC Siemens S7-1200, bo mạch Arduino UNO R3, môi trường lập trình PyCharm và Arduino IDE. Đưa ra mục tiêu, đối tượng, phương pháp và phạm vi nghiên cứu của đề tài.

Chương 2. Động học cánh tay robot

Tập trung xây dựng mô hình toán học giải tích cho cánh tay robot 4 bậc tự do ($RRRR$). Tác giả phân tách hệ thống thành Mô hình 1 ($RRR$ 3 bậc tự do định vị) và Mô hình 2 ($R$ 1 bậc tự do định hướng). Chương này thiết lập hệ trục tọa độ theo quy tắc Denavit-Hartenberg, xây dựng bảng thông số DH, xác định các ma trận biến đổi thuần nhất $T_i^{i-1}$, từ đó giải chi tiết phương trình động học thuận để tìm tọa độ điểm thao tác $(x, y, z)$. Đồng thời, giải phương trình động học nghịch để tính góc quay các khớp $\theta_1, \theta_2, \theta_3$ tương ứng với vị trí mục tiêu. Thiết lập ma trận Jacobian để khảo sát động học vận tốc thuận/nghịch và thiết lập hệ phương trình vi phân cho động học gia tốc của các khâu.

Chương 3. Thiết kế hệ thống cơ khí

Trình bày quy trình thiết kế 3D toàn bộ mô hình cánh tay robot, băng tải cấp phôi và khay chứa pallet. Xác định kích thước các khâu cơ khí, khớp nối và góc quay giới hạn của từng trục. Định nghĩa quy cách sản phẩm là các khối hộp chữ nhật (khối gỗ) và xây dựng bản đồ tọa độ xếp hàng trên pallet theo mô hình 2 tầng (Tầng 1 và Tầng 2). Tác giả tính toán chi tiết tọa độ tâm của từng khối hàng trong hệ quy chiếu $xOy$ của pallet theo hai phương: phương có chiều dài song song trục $Oy$ và phương có chiều dài song song trục $Ox$, đảm bảo các khối hàng xếp đan xen vững chắc không bị xô lệch.

Vị trí trên Pallet Tọa độ $X$ Tọa độ $Y$ Chiều cao tầng $Z$ Hướng đặt phôi
Sản phẩm Tầng 1 Tọa độ tính toán theo lưới tầng 1 Tọa độ tính toán theo lưới tầng 1 Mức thấp ($Z_1$) Song song trục $Ox$ hoặc $Oy$
Sản phẩm Tầng 2 Tọa độ so le chống trượt tầng 2 Tọa độ so le chống trượt tầng 2 Mức cao ($Z_2$) Đan xen vuông góc tầng 1

Chương 4. Thiết kế hệ thống điều khiển

Xây dựng sơ đồ khối kết nối toàn diện hệ thống điều khiển. Lập bảng phân bổ địa chỉ đầu vào/đầu ra (I/O) cho PLC S7-1200 và Arduino UNO R3. Hướng dẫn chi tiết cấu hình 4 trục công nghệ Axis trên phần mềm TIA Portal: cấu hình thông số cơ khí (Mechanics), chế độ phát xung PTO trên board SB 1222, giới hạn góc quay của từng động cơ bước (Trục 2, Trục 3, Trục 4), cấu hình dải vận tốc và thời gian tăng/giảm tốc. Xây dựng thuật toán và lập trình chương trình chính Main [OB1], hàm chức năng PALLET [FC1] cùng các khối dữ liệu DB17, DB18, DB28, DB46. Thiết lập thuật toán nhận diện biên dạng, lọc bỏ diện tích dị vật và trích xuất tọa độ phôi trên Python; xây dựng giao diện vận hành HMI/SCADA với hai chế độ Auto và Manual.

Chương 5. Thi công hệ thống

Mô tả quá trình chế tạo và lắp ráp thực tế của đề tài:

  • Gia công cắt mica, bóc tách và lắp ráp kết cấu đế, thân và các khâu cánh tay robot;
  • Lắp đặt hệ thống động cơ bước, bộ truyền động đai/khớp nối và cụm tay kẹp servo;
  • Đấu nối dây dẫn tủ điện điều khiển: kết nối PLC S7-1200, signal board SB 1222, 4 driver TP6600, Arduino, rơ-le OMRON, cảm biến quang và cụm nút nhấn (ON/OFF, Emergency Stop);
  • Cân chỉnh cơ cấu, kiểm tra truyền thông Snap7 qua cáp mạng LAN, chạy thử nghiệm hệ thống ở trạng thái nghỉ và trạng thái vận chuyển chu trình gắp - nhả.

Chương 6/7. Kết quả và hướng phát triển của đề tài

Tổng hợp các kết quả thực nghiệm đạt được trên mô hình vật lý. Đánh giá chất lượng hình ảnh thu nhận từ camera, độ chính xác của thuật toán cắt khung hình và nhận diện góc phôi. Trình bày hình ảnh thực tế quá trình robot bốc xếp hoàn thành đủ kiện hàng trên Tầng 1 và Tầng 2 của pallet. Phân tích các vấn đề kỹ thuật phát sinh sau khi vận hành mô hình (độ ngay ngắn của hàng hóa, giới hạn không gian làm việc $x_{max}, y_{max}, z_{max}$, khả năng thích ứng với kích thước phôi thay đổi và phương án nâng cấp xếp 3–5 tầng). Đề xuất các hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả thực nghiệm chính

  • Chế tạo thành công mô hình vật lý: Hoàn thiện mô hình cánh tay robot 4 bậc tự do kết hợp băng tải và khay pallet, hệ thống hoạt động ổn định, liên tục theo chu trình khép kín.
  • Tích hợp thị giác máy tính: Thuật toán Python + OpenCV nhận diện chính xác tọa độ tâm và góc nghiêng của sản phẩm khi phôi đặt ở phương bất kỳ trên băng tải; loại bỏ được các vật thể có kích thước hoặc diện tích nằm ngoài quy chuẩn.
  • Hiệu năng điều khiển chuyển động: PLC S7-1200 điều khiển mượt mà 4 trục động cơ bước qua đối tượng công nghệ Axis; kết nối truyền thông Ethernet - Snap7 truyền nhận dữ liệu tọa độ từ PC sang DB của PLC với độ trễ thấp và độ tin cậy cao.
  • Hoàn thành chu trình palletizing 2 tầng: Robot bốc xếp chính xác các khối sản phẩm lên pallet theo quy cách đã lập trình, xếp đầy đủ tầng 1 và tầng 2 theo đúng vị trí tọa độ giải tích.

Đóng góp của đề tài

  1. Đưa ra giải pháp phân tách bài toán động học của robot 4 bậc tự do ($RRRR$) thành hai phân hệ ($RRR$ 3 bậc và $R$ 1 bậc), giúp đơn giản hóa cấu trúc thuật toán giải động học ngược mà vẫn đảm bảo độ chính xác vị trí khâu chấp hành cuối.
  2. Tích hợp thành công giải pháp thị giác máy tính mã nguồn mở (OpenCV) với hệ thống điều khiển công nghiệp tiêu chuẩn (PLC S7-1200) thông qua Snap7, giải quyết bài toán định vị phôi có hướng đặt ngẫu nhiên trên băng tải mà không cần cơ cấu căn chỉnh cơ khí phức tạp.
  3. Cung cấp quy trình thiết kế, chế tạo và lập trình hoàn chỉnh một mô hình tự động hóa bốc xếp hàng tích hợp cơ - điện - thị giác máy phục vụ công tác nghiên cứu và đào tạo thực hành chuyên ngành.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được ghi nhận

  • Độ ngay ngắn khi xếp sản phẩm lên pallet đôi khi chưa thật sự hoàn hảo do dung sai cơ khí của vật liệu mica, độ rơ khớp nối và bước góc của động cơ bước khi chạy vòng hở (không có encoder phản hồi vị trí).
  • Tốc độ bốc xếp thực tế chịu giới hạn bởi thời gian xử lý truyền thông, thời gian tăng/giảm tốc của các trục Axis để tránh rung lắc cơ khí, chưa khai thác tối đa năng suất lý thuyết.
  • Vùng không gian làm việc ($x_{max}, y_{max}, z_{max}$) và tải trọng nâng ($0,5\text{ kg}$) còn hạn chế do kết cấu cơ khí mô hình nhẹ.

Hướng phát triển tiếp theo

  • Nâng cấp vật liệu cơ khí sang nhôm định hình hoặc kim loại gia công CNC nhằm tăng độ cứng vững và độ bền cơ học;
  • Sử dụng động cơ bước có tích hợp encoder vòng kín (Closed-loop Stepper) hoặc động cơ AC Servo công nghiệp để nâng cao độ chính xác định vị và tăng tốc độ chu trình;
  • Mở rộng thuật toán phần mềm để xếp pallet nhiều tầng hơn (3, 4, 5 tầng) và tự động nhận diện, phân loại nhiều chủng loại sản phẩm có kích thước, màu sắc khác nhau;
  • Hoàn thiện giao diện điều khiển giám sát SCADA chuyên nghiệp, tích hợp tính năng cảnh báo sự cố, thống kê sản lượng và lưu trữ dữ liệu thời gian thực.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo giá trị cho:

  • Sinh viên và giảng viên ngành Kỹ thuật điều khiển & Tự động hóa, Cơ điện tử, Kỹ thuật Robot: Cung cấp tài liệu chi tiết về phương pháp tính toán động học robot bằng bảng tham số DH, quy trình phân tách mô hình toán và phương pháp cấu hình đối tượng công nghệ Motion Control (Axis/PTO) trên PLC Siemens S7-1200.
  • Kỹ sư tích hợp hệ thống tự động hóa: Cung cấp giải pháp kết nối thực tế giữa thị giác máy tính chạy trên Python/OpenCV với PLC công nghiệp thông qua giao thức Snap7/Ethernet, hỗ trợ triển khai các bài toán gắp đặt sản phẩm định hướng bất kỳ trong nhà máy đóng gói.

Câu hỏi thường gặp

1. Khi sản phẩm (khối gỗ) nằm ở phương bất kỳ trên băng tải, cánh tay robot nhận diện và thực hiện việc gắp như thế nào?

Hệ thống sử dụng camera thu nhận hình ảnh bề mặt băng tải khi cảm biến hồng ngoại OMRON kích hoạt tín hiệu có phôi. Thuật toán OpenCV trên Python thực hiện cắt khung hình (ROI), nhị phân hóa, tìm đường biên và sử dụng hàm bao hình chữ nhật nhỏ nhất (cv2.minAreaRect) để tính toán tọa độ trọng tâm $(X, Y)$ cùng góc nghiêng $\varphi$ của khối gỗ. Dữ liệu này được truyền qua giao thức Snap7 vào vùng nhớ DB của PLC S7-1200. PLC sẽ điều khiển 3 trục đầu đưa tay gắp đến đúng tọa độ $(X, Y)$ và trục thứ 4 (khâu $R$ xoay cổ tay) quay một góc bù tương ứng để khớp kẹp xoay song song với cạnh phôi trước khi thực hiện thao tác kẹp.

2. Tại sao đồ án lại tách động học robot 4 bậc tự do ($RRRR$) thành hai mô hình riêng biệt?

Việc phân tách robot 4 bậc tự do thành Mô hình 1 (3 khâu $RRR$) và Mô hình 2 (1 khâu $R$ cuối) giúp đơn giản hóa hệ phương trình lượng giác phi tuyến trong bài toán động học nghịch. Mô hình 1 đảm nhiệm hoàn toàn việc định vị vị trí điểm cuối trong không gian ba chiều $(x, y, z)$. Mô hình 2 đóng vai trò định hướng góc quay của khâu chấp hành cuối quanh trục thẳng đứng để phù hợp với góc nghiêng của vật thể và góc đặt yêu cầu trên pallet, giúp việc tính toán giải tích trở nên trực quan, giảm tải thuật toán cho bộ điều khiển.

3. Cấu hình phần cứng điều khiển và phương thức truyền thông giữa máy tính xử lý ảnh và PLC S7-1200 được thiết lập như thế nào?

Phần cứng điều khiển sử dụng PLC Siemens S7-1200 CPU 1212C kết hợp board mở rộng SB 1222 4DQ để phát xung PTO điều khiển 4 driver động cơ bước TP6600, cùng một bo mạch Arduino UNO R3 phụ trách phát xung điều khiển servo tay kẹp. Máy tính chạy thuật toán xử lý ảnh Python giao tiếp với PLC thông qua cổng Ethernet chuẩn công nghiệp, sử dụng thư viện Snap7 triển khai giao thức S7 Protocol (ISO-on-TCP). Máy tính đóng vai trò Client tự động ghi trực tiếp các tham số góc quay và tọa độ mục tiêu vào các khối dữ liệu Data Block (như DB46) trong PLC mà không cần cấu hình hàm truyền thông phức tạp ở phía PLC.

4. Mục tiêu định mức về tải trọng và năng suất bốc xếp của mô hình là bao nhiêu?

Theo công bố của tác giả trong phần mục tiêu đề tài, mô hình cánh tay robot được thiết kế với tải trọng nâng tối đa là $0,5\text{ kg}$ (phù hợp với các khối gỗ mẫu đại diện cho thùng hàng) và năng suất bốc xếp mục tiêu hướng tới là $10\text{ sản phẩm/phút}$.

5. Yếu tố nào quyết định vùng không gian làm việc giới hạn ($x_{max}, y_{max}, z_{max}$) và khả năng nâng số tầng xếp trên pallet?

Vùng không gian làm việc bị quyết định bởi chiều dài hình học của các khâu cơ khí ($a_1, a_2, a_3, d_1, d_4$), hành trình góc quay giới hạn của từng động cơ bước được cài đặt trong cấu hình trục Axis trên TIA Portal, và chiều cao giá đỡ robot so với mặt băng tải/pallet. Để mở rộng hệ thống xếp lên 3, 4 hoặc 5 tầng, hệ thống cần tăng chiều dài khâu hoặc nâng cao bệ đế robot (tăng $z_{max}$), đồng thời khai báo bổ sung ma trận tọa độ tầng mới ($Z_3, Z_4, Z_5$) trong các khối dữ liệu PALLET_HIGHT và viết thêm chu trình lặp trong hàm chức năng FC1 ("PALLET").

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp của sinh viên Hồ Ngọc Hiếu và Nguyễn Hữu Hậu đã nghiên cứu, thiết kế và chế tạo thành công mô hình cánh tay robot 4 bậc tự do bốc xếp hàng lên pallet 2 tầng. Đề tài tích hợp hiệu quả giữa xử lý ảnh OpenCV trên Python với bộ điều khiển công nghiệp PLC Siemens S7-1200 qua giao thức Snap7, cho phép nhận diện và gắp chính xác sản phẩm có hướng đặt bất kỳ trên băng tải. Kết quả thực nghiệm khẳng định tính khả thi của giải pháp trong việc mô phỏng và tự động hóa các công đoạn hậu cần kho bãi, đồng thời tạo tiền đề kỹ thuật vững chắc để nâng cấp lên các hệ thống robot công nghiệp quy mô lớn hơn trong tương lai.