Tiểu Luận Đồ Án Tốt Nghiệp: Phát Triển Mô Hình Học Máy Để Phát Hiện Và Định Vị Vật Thể Trong Cánh Tay Robot

• Tác giả: Bùi Việt Hoàng
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Xuân Hạ
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Cơ điện tử
• Đề tài: Phát Triển Mô Hình Học Máy Phát Hiện Và Định Vị Vật Thể Ứng Dụng Trong Điều Khiển Cánh Tay Robot
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
• 1.1. Tổng quan về cánh tay robot
• 1.2. Ứng dụng của thị giác máy trong hệ robot
• 1.3. Bài toán phát hiện và phân loại sản phẩm
• 1.4. Bài toán lắp ráp và đóng gói sản phẩm
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Học máy, học sâu
• 2.2. Các khái niệm cơ bản
• 2.3. Phân loại các bài toán trong thị giác máy
• 2.4. Phương pháp huấn luyện các mô hình học sâu
• 2.5. Bài toán phát hiện vật thể (object detection)
• 2.6. Bài toán định vị điểm (keypoint detection)
• 2.7. Các mạng xương sống phổ biến trong mô hình học sâu
• 2.8. Multi-task Learning
• 2.9. Bài toán động học ngược
• 3. CHƯƠNG 3: CÁC BƯỚC TRIỂN KHAI ĐỀ TÀI
• 3.1. Thiết lập các điều kiện làm việc
• 3.2. Thiết kế hệ thống robot
• 3.3. Xây dựng mô hình huấn luyện
• 3.4. Lựa chọn và thiết kế mô hình
• 3.5. Chuẩn bị dữ liệu
• 3.6. Huấn luyện mô hình
• 3.7. Giải bài toán động học ngược
• 3.8. Điều khiển robot
• 3.9. Phương thức giao tiếp
• 3.10. Điều khiển động cơ
• 3.11. Triển khai thuật toán trên robot thật và đánh giá
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN
• 4.1. Hướng phát triển của đồ án trong tương lai
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về cánh tay robot

Cánh tay robot là một thiết bị cơ học được lập trình để thực hiện các nhiệm vụ tương tự như cánh tay con người. Thiết kế của cánh tay robot cho phép nó thực hiện các thao tác chính xác và nhanh chóng trong quy trình sản xuất. Các ứng dụng của cánh tay robot rất đa dạng, từ tự động hóa công nghiệp đến lĩnh vực hóa thực phẩm. Trong tự động hóa công nghiệp, cánh tay robot có thể tham gia vào quá trình sản xuất và lắp ráp mà không cần sự giám sát của con người. Điều này giúp tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu quả sản xuất. Trong lĩnh vực hóa thực phẩm, cánh tay robot hỗ trợ phân loại sản phẩm, đảm bảo độ chính xác cao nhờ vào công nghệ thị giác máy tính. Cánh tay robot cũng có thể thực hiện các công việc nguy hiểm, như hàn hay lắp đặt linh kiện, giúp bảo vệ an toàn cho người lao động.

II. Ứng dụng của thị giác máy trong hệ robot

Công nghệ thị giác máy tính đã trở thành một phần quan trọng trong các hệ thống robot hiện đại. Thị giác máy cho phép robot nhận diện và phân loại vật thể, định vị chính xác các đối tượng trong không gian. Các ứng dụng phổ biến của thị giác máy bao gồm phát hiện đối tượng, đo lường kích thước, và phát hiện khuyết tật sản phẩm. Nhờ vào sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, thị giác máy đã trở nên chính xác và hiệu quả hơn trong việc xử lý hình ảnh. Điều này giúp robot có khả năng hoạt động trong các môi trường sản xuất tự động, từ đó nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm. Việc áp dụng thị giác máy vào robot không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu sai sót trong quá trình sản xuất.

III. Bài toán phát hiện và phân loại sản phẩm

Trong các nhà máy, cánh tay robot thường được sử dụng để phân loại sản phẩm. Hệ thống phân loại này giúp thay thế con người trong việc phân loại sản phẩm theo các đặc tính nhất định. Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào bài toán phân loại đã mang lại nhiều lợi ích, bao gồm độ chính xác cao và khả năng tổng quát hóa. Các mạng học sâu được sử dụng để phân loại sản phẩm, giúp tiết kiệm chi phí thiết kế hệ thống. Hệ thống phân loại không chỉ phân loại sản phẩm thông thường mà còn phát hiện sản phẩm lỗi, từ đó nâng cao chất lượng sản phẩm và giảm thiểu lãng phí trong sản xuất.

IV. Bài toán lắp ráp và đóng gói sản phẩm

Cánh tay robot cũng đóng vai trò quan trọng trong quá trình lắp ráp và đóng gói sản phẩm. Để thực hiện các thao tác này, robot cần có khả năng định vị chính xác vật thể. Các phương pháp định vị hiện nay bao gồm định vị trong khung cố định, định vị 3D và định vị bằng ảnh 2D. Mỗi phương pháp có ưu điểm và nhược điểm riêng. Định vị trong khung cố định mang lại độ chính xác cao nhưng hạn chế về khả năng gắp các vật thể không theo chiều cố định. Định vị 3D cho phép gắp các vật thể có hình dáng phức tạp nhưng yêu cầu dữ liệu phức tạp hơn. Định vị bằng ảnh 2D nhanh chóng và hiệu quả nhưng có thể gặp khó khăn với các vật thể phức tạp. Việc áp dụng cánh tay robot trong lắp ráp và đóng gói giúp nâng cao hiệu quả sản xuất và giảm thiểu sự phụ thuộc vào nhân công.

V. Kết luận

Việc phát triển mô hình học máy để phát hiện và định vị vật thể trong điều khiển cánh tay robot là một bước tiến quan trọng trong công nghệ tự động hóa. Mô hình này không chỉ giúp nâng cao năng suất mà còn cải thiện độ chính xác trong quy trình sản xuất. Các kết quả đạt được từ mô hình học máy có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ sản xuất công nghiệp đến các ứng dụng trong đời sống hàng ngày. Sự phát triển của công nghệ robot và trí tuệ nhân tạo hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cơ hội mới cho ngành công nghiệp, đồng thời tạo ra những sản phẩm chất lượng cao hơn.