Đồ án: Mô hình phân loại sản phẩm bằng mã vạch và xử lý ảnh

Đồ án tốt nghiệp mô hình phân loại sản phẩm bằng mã vạch barcode. Ứng dụng xử lý ảnh và PLC để tự động hóa dây chuyền, nâng cao độ chính xác.

• Tác giả: Nguyễn Bá Trình
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Hùng
• Trường học: Trường Đại Học Công Nghệ Tp. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện
• Đề tài: Mô Hình Phân Loại Sản Phẩm Tự Động Bằng Mã Vạch Barcode
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Khái Niệm Về Mô Hình Phân Loại Sản Phẩm Tự Động Bằng Mã Vạch

Mô hình phân loại sản phẩm bằng mã vạch là một hệ thống tự động hóa tiên tiến trong ngành công nghiệp hiện đại. Hệ thống này sử dụng công nghệ camera và xử lý ảnh để nhận dạng và phân loại sản phẩm dựa trên barcode, logo và các yếu tố khác. Quá trình hoạt động gồm hai khâu chính: thu nhập và xử lý dữ liệu từ camera, sau đó so sánh và phân loại sản phẩm. Mô hình được thiết kế để tăng hiệu suất làm việc, giảm lỗi nhân công và tối ưu hóa quy trình sản xuất. Các sản phẩm đạt tiêu chuẩn sẽ được lưu trữ trong kho, trong khi những sản phẩm không đạt chuẩn sẽ được phân loại vào các làn thích hợp. Công nghệ này đã được ứng dụng rộng rãi trong các nhà máy, trung tâm logistics và các kho bãi hiện đại.

1.1. Cấu Trúc Cơ Bản Của Hệ Thống

Hệ thống phân loại sản phẩm bằng barcode bao gồm các thành phần chính: băng chuyền để vận chuyển sản phẩm, camera chuyên dụng để thu nhập hình ảnh, module xử lý ảnh sử dụng Python và OpenCV, PLC (Programmable Logic Controller) để điều khiển logic, và cơ cấu van điện từ kết hợp xi-lanh để thực hiện phân loại. Các thành phần này hoạt động phối hợp để tạo thành một quy trình phân loại tự động hoàn chỉnh và hiệu quả.

1.2. Nguyên Lý Hoạt Động

Nguyên lý của mô hình nhận dạng mã vạch bắt đầu khi sản phẩm được đặt lên băng chuyền. Camera sẽ quét barcode và logo của sản phẩm, gửi hình ảnh tới hệ thống xử lý. Chương trình sẽ so sánh dữ liệu thu được với cơ sở dữ liệu đã lưu trữ. Nếu sản phẩm đúng quy định, nó sẽ được chuyển vào kho. Nếu không, van điện từ sẽ kích hoạt xi-lanh để đẩy sản phẩm vào làn phân loại thích hợp.

II. Công Nghệ Xử Lý Ảnh Trong Hệ Thống Phân Loại

Công nghệ xử lý ảnh là trái tim của hệ thống phân loại sản phẩm tự động. Hệ thống sử dụng Python kết hợp thư viện OpenCV để xử lý và phân tích hình ảnh từ camera. Quá trình xử lý ảnh bao gồm: thu nhập ảnh từ camera, tiền xử lý ảnh để cải thiện chất lượng, phát hiện và nhận dạng barcode và logo sản phẩm. Sau khi nhận dạng thành công, hệ thống so sánh thông tin với cơ sở dữ liệu và đưa ra quyết định phân loại. Độ chính xác của hệ thống đã được kiểm chứng qua nhiều thí nghiệm thực tế. Tuy nhiên, một số yếu tố như ánh sáng tự nhiên gây bóng trên vật thể vẫn có thể ảnh hưởng đến độ tin cậy của nhận dạng.

2.1. Quy Trình Xử Lý Ảnh Chi Tiết

Quy trình nhận dạng barcode bằng xử lý ảnh gồm các bước: Đầu tiên, camera thu nhập hình ảnh sản phẩm trên băng chuyền. Tiếp theo, hệ thống tiền xử lý ảnh bằng các kỹ thuật như cải thiện độ tương phản, lọc nhiễu. Sau đó, hệ thống phát hiện các vùng có barcode và trích xuất thông tin logo. Cuối cùng, dữ liệu được so sánh với cơ sở dữ liệu sản phẩm để xác định danh tính sản phẩm.

2.2. Công Cụ Và Thư Viện Sử Dụng

Hệ thống phân loại sản phẩm được xây dựng dựa trên ngôn ngữ lập trình Python với thư viện OpenCV mã nguồn mở. OpenCV cung cấp các hàm mạnh mẽ để xử lý ảnh, nhận dạng đối tượng, và phát hiện barcode. Python được chọn vì độ linh hoạt, cộng đồng hỗ trợ lớn, và khả năng giao tiếp dễ dàng với PLC thông qua các thư viện trung gian, giúp tích hợp seamless vào hệ thống công nghiệp.

III. Hệ Thống Điều Khiển Và Phân Loại Tự Động

Hệ thống điều khiển PLC đóng vai trò quan trọng trong việc phân loại sản phẩm tự động. Sau khi chương trình xử lý ảnh nhận dạng được barcode và logo sản phẩm, nó sẽ gửi tín hiệu tới PLC. PLC sẽ xử lý logic để quyết định hành động tiếp theo. Cơ cấu van điện từ kết hợp xi-lanh pneumatic sẽ nhận tín hiệu từ PLC và thực hiện các chuyển động phân loại. Van điện từ điều khiển áp suất khí nén, làm cho xi-lanh mở rộng hoặc co lại, từ đó đẩy sản phẩm vào làn thích hợp. Hệ thống này đảm bảo tốc độ phân loại cao và độ chính xác ổn định, tuy nhiên vẫn cần tối ưu hóa để tăng độ ổn định khi gặp phải các điều kiện môi trường phức tạp.

3.1. Vai Trò Của PLC Trong Hệ Thống

PLC (Programmable Logic Controller) là bộ não của hệ thống phân loại sản phẩm bằng mã vạch. Nó nhận dữ liệu từ hệ thống xử lý ảnh, xử lý logic theo chương trình được lập trình sẵn, và gửi lệnh điều khiển tới các thiết bị như van điện từ và xi-lanh. PLC cho phép điều chỉnh các tham số phân loại, lưu trữ lịch sử sản phẩm, và đảm bảo an toàn hệ thống thông qua các bộ bảo vệ tích hợp.

3.2. Cơ Cấu Van Điện Từ Và Xi lanh Pneumatic

Van điện từ nhận tín hiệu điện từ PLC và kiểm soát luồng khí nén đến xi-lanh pneumatic. Khi van được kích hoạt, nó mở đường dẫn khí nén làm xi-lanh mở rộng, tạo lực để đẩy sản phẩm vào làn phân loại mong muốn. Hệ thống này đáp ứng nhanh, an toàn và không tạo ra tia lửa, phù hợp cho môi trường công nghiệp. Tuy nhiên, độ chính xác vị trí phân loại còn phụ thuộc vào hiệu chỉnh cơ học của cơ cấu.

IV. Những Thách Thức Và Hướng Phát Triển Tương Lai

Mặc dù hệ thống phân loại sản phẩm bằng barcode đã đạt được những kết quả tốt, nhưng vẫn tồn tại một số thách thức cần giải quyết. Ảnh hưởng của ánh sáng tự nhiên tạo ra bóng đổ trên sản phẩm, gây khó khăn trong nhận dạng mã vạch chính xác. Tốc độ của băng chuyền cần được tối ưu hóa để đảm bảo camera có đủ thời gian quét barcode mà không giảm hiệu suất. Trong tương lai, hệ thống có thể được cải thiện bằng cách sử dụng kỹ thuật học máy (Machine Learning) để tăng độ chính xác nhận dạng. Các cảm biến thêm có thể được tích hợp để phát hiện lỗi nhanh hơn. Ngoài ra, việc mở rộng khả năng phân loại dựa trên nhiều tiêu chí khác nhau sẽ mở ra nhiều ứng dụng mới trong ngành công nghiệp thực phẩm, dược phẩm và logistics.

4.1. Các Vấn Đề Kỹ Thuật Hiện Tại

Hiện nay, hệ thống nhận dạng barcode vẫn gặp khó khăn với điều kiện ánh sáng không ổn định gây bóng trên sản phẩm. Tốc độ băng chuyền quá nhanh có thể làm mất thông tin ảnh. Độ phân giải camera cần phù hợp với kích thước barcode. Nhiễu xung trong hệ thống điện khí nén có thể ảnh hưởng đến độ chính xác phân loại. Các vấn đề này yêu cầu hiệu chỉnh liên tục và nâng cấp hệ thống.

4.2. Các Hướng Phát Triển Và Cải Tiến

Tương lai của mô hình phân loại sản phẩm tự động nằm trong ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy. Việc sử dụng mạng nơron tích chập (CNN) sẽ nâng cao độ chính xác nhận dạng. Hệ thống camera 3D và cảm biến hiện đại sẽ cải thiện khả năng phát hiện sản phẩm lỗi. Kết nối IoT sẽ cho phép giám sát hệ thống từ xa. Cuối cùng, tích hợp blockchain có thể tăng tính truy xuất nguồn gốc sản phẩm.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề Ngày nay, với sự phát triển vượt bậc của khoa học máy tính, nghành công nghiệp xử lý ảnh đã đạt được nhiều thành tựu và tiến bộ vượt bậc. Trong đó, nhận dạng và phân loại hình ảnh đang là một trong những lĩnh vực được theo đuổi một cách tích cực nhất, cho phép giảm giá thành sản phẩm và tối đa hóa đầu ra. Đây là nghành khoa học còn tương đối mới mẻ so với các nghành khoa học khác, là đối tượng nghiên cứu chính trong lĩnh vực thị giác máy tính.1 bên dưới là nhận dạng khuôn mặt bằng công nghệ xử lý ảnh Hình 1. 1: Công nghệ xử lý ảnh Nhờ các hệ thống xử lý ảnh, con người đã giảm được một khối lượng lớn công việc lẫn tiết kiệm thời gian cũng như tăng sự chính xác trong việc đưa ra các quyết định liên quan đến hình ảnh trên nhiều lĩnh vực trong y học để phát hiện khối u, giải phẫu, cải thiện ảnh X quang, nhận dạng đường biên mạch máu; trong cuộc sống hàng ngày xử lý ảnh được dùng để cải thiện hình ảnh màn hình TV, laptop; điện thoại; trong công nghiệp đóng gói xử lý ảnh có nhiệm vụ kiểm tra xem các 2|Page sản phẩm đã được dán nhãn hay chưa hay bao bì có đúng với sản phẩm được đóng gói hay không; trong công nghiệp dược phẩm, áp dụng xử lý ảnh đê kiểm tra số lượng thuốc có trong vỉ thuốc hay trong lĩnh vực điện-điện tử xử lý ảnh được dùng để phát hiện khuyết tật các mối hàn trên bo mạch.

Ngoài ra, xử lý ảnh còn được áp dụng để nhận dạng khuôn mặt, vân tay, mộng mắt, chữ viết trong bảo mật, nhận dạng vật thể, phân loại chất lượng sản phẩm trong nghành Robotics. Trong sản xuất công nghiệp cũng như nông nghiệp, việc kiểm tra ngoại quan đối với sản phẩm là vô cùng cần thiết. Công việc này giúp cho sản phẩm trước khi tung ra thị trường có chất lượng đồng đều, loại bỏ các sản phẩm không phù hợp trong quá trình sản xuất và phân loại chúng theo từng nhóm chất lượng khác nhau. Ví dụ: phân loại gạch men thành loại 1, loại 2, loại 3; phân loại rau củ quả thành loại chín, loại chín vừa, loại xanh, hay trong nghành thương mai dịch vụ phân loại các phương tiện giao thông khác nhau cho việc thu phí cầu đường, thu phí ở các bãi giữ xe.

Tầm quan trọng của kiểm tra ngoại quan là không thể phủ nhận và hiện nay chủ yếu do con người đảm nhiệm. Tuy nhiên, để đạt đucợ năng xuất cao và tránh các sai sót chủ quan (do mệt mỏi, do phân loại tín chất tương đối), việc tự động hóa khâu kiểm tra ngoại quan thay thế cho con người thực hiện là công việc vô cùng cần thiết. Xuất phát từ nhu cầu thực tiễn đó, nhóm thực hiện đã tiến hành nghiên cứu ứng dụng công nghệ xử lý ảnh phân loại bằng nhiều yếu tố để phân loại sản phẩm thay thế cho khâu kiểm tra ngoại quan do con người thực hiện. Quá trình phân loại sản phẩm sẽ được thưc hiện dựa trên việc thu thập thông tin về các yếu tố của sản phẩm bao gồm: barcode, logo và số lượng sản phẩm thông qua hệ thống camera.

Nếu vật thể có những yếu tố khác quy định thì sẽ được loại bỏ khỏi băng chuyển đưa vào những lane đã được định sẵn.2 Lý do chọn đề tài Trong nền kinh tế thị trường và hội nhập ngày càng sâu rộng vào nền kinh tế thế giới, vấn đề cạnh tranh ngày càng khốc liệt hơn trong nhiều lĩnh vực như chất lượng mẫu mã và quá giá thành sản phẩm. Có thể thấy rằng áp dụng tự động hóa vào quá trình sản xuất mới có cơ hội phát triển nâng cao sản xuất, tạo tiền đề cho việc giảm giá thành sản phẩm, cũng như thay đổi mẫu mã một cách nhanh chóng. Đặc tính dây chuyền phân loại sản phẩm (sorting line) là dây chuyền tự động phục vụ công đoạn cho dây chuyền phân loại – đóng gói, chế biến, xuất nhập kho hàng hóa, bưu kiện. Nơi mà các sản phẩm được phân loại theo một hoặc một số tiêu chí như mã vạch, QR, barcode, kích thước, chiều cao, trọng lượng, màu sắc…nhờ công nghệ vision tiên tiến với camera kiểm tra sản phẩm.

Các sản phẩm được phân loại giúp đảm bảo các tiêu chí thành phẩm, đảm bảo độ đồng đều về hình dáng, trọng lượng trước khi đóng gói hoặc các tiêu chí phân loại có thể được chuyển sàn đóng gói tự động hoặc lưu/xuất kho. Ưu điểm của dây chuyền phân loại sản phẩm tự động là: Nếu như phương pháp phân loại sản phẩm truyền thống yêu cầu không gian làm việc rộng hơn cho số lượng người tham gia phân loại lớn, thời gian phân loại lâu và việc rộng hơn cho số lượng người tham gia phân loại lớn, thời gian phân loại lâu và dễ sai sót thì nay với dây chuyền phân loại sản phẩm tự động nhờ camera kiểm tra sản phẩm, số lượng nhân công đã giảm xuống đáng kể (tới 80%) khi năng xuất tăng lên từ 3-5 lần cùng với tỉ lệ nhầm lẫn, sai sót được kiểm soát. Hệ thống phân loại tự động đã và đang là hình thức mà các đơn vị sản xuất, dịch vụ thương mại điện tử, giao nhận hướng tới trong thời đại công nghệ số hiện nay. Dây chuyền phân loại, phân loại sản phẩm với máy phân loại, cảm biến nhận diện sản phẩm, camera check ngoại quan sản phẩm, cân điện tử, hệ thống đo, cơ cấu chọn, vận chuyển (băng tải, băng chuyền, bẫy, tay gạt, cơ cấu chia, băng tải 4|Page góc, bộ gạt…) hệ thống băng tải xương cá, hub và hệ thóng điều khiển trung tâm kết nối dữ liệu từ xa.

Dây chuyền phân loại lựa chọn được ứng dụng trong nhiều nghành công nghiệp: chế biến nông sản, rau củ quả, các nhà máy sản xuất linh kiện điện tử, cơ khí, kho trung chuyển chuyển phát nhanh logistic, bưu chính và thương mại điện tử trong phân loại kiện hàng, bưu phẩm. Hình bên dưới là ứng dụng phân loại sản phẩm tại nhà máy Bình Dương. 2: Hệ thống phân loại ở nhà máy Bình Dương Sản phẩm ngày càng nhiều và đa dạng mẫu mã nên chúng ta phải áp dụng công nghệ xử lý ảnh vào việc phân loại sản phẩm chứ không thể nào bằng mắt thường sẽ không đúng tiến độ làm việc và giảm đi năng lực sản xuất của nhà máy. Vì vậy chúng em sẽ chọn đề tài này để nghiên cứu.3 Tình hình nghiên cứu Trong nghành logistic, thương mại điện tử, các gói hàng được đóng trong các hộp với trọng lượng, màu sắc, kích thước khác nhau dễ dàng được phân loại nhờ hệ thống phân loại lựa với camera và thuật toán phân loại thông minh.

Hàng hóa được phân loại trên băng tải chính theo các băng tải xương cá di chuyển tới các vị trí tập kết. Phân loại sản phẩm tự động giúp giảm thiểu sức người và thời gian cho khau phân loại vốn nhàm chán nhưng vẫn đảm bảo độ chính xác ở tốc độ cao với 5|Page năng xuất vượt trội. Với các nghành chế biến, sản xuất bánh kéo, thực phẩm, sản phẩm sau khi chế biến chạy trên băng tải hoàn toàn có thể được hệ thống chọn/bỏ theo các tiêu chí về hình dáng, màu sắc, giúp quá trình đóng gói diễn ra liền mạch và chất lượng sản phẩm được kiểm soát đồng đều hơn. Hệ thống nhận diện và phân loại ngày càng thông minh hơn và với việc áp dụng AI vào công việc phân loại, lựa sản phẩm theo các kịch bản mong muốn từ trước.

Ở các nhà máy, xưởng hiện nay có một số dây chuyền phổ biến như: Dây chuyền phân loại sản phẩ theo khối lượng: Là hệ thống phân cỡ sản phẩm ứng dụng đa dạng các loại/kiểu sản phẩm theo nguyên tắc kiểm tra khối lượng online, sau đó phân ra từng cỡ trọng lượng theo yêu cầu. Ứng dụng phân loại sản phẩm theo khối lượng cho ngành thực phẩm, thủy hải sản, nông sản. Hình bên dưới là ứng dụng vào phân loại trái cây. 3: Hệ thống phân loại cam 6|Page Dây chuyền phân loại sản phẩm theo màu sắc: là dùng máy phân loại sản phẩm theo màu sắc có thể phân loại các sản phẩm như ớt, cà chua, cà phê, nhựa màu, gạo, chè búp, các loại hạt… nhờ camera kiểm tra sản phẩm, công nghệ vision xử lý ảnh tự động.

Ứng dụng phân loại sản phẩm theo màu sắc trong các ngành nông nghiệp, thực phẩm, dầu, hóa chất, công nghiệp dược phẩm, linh kiện điện tử, thiết bị y tế. Hình bên dưới ứng dụng vào phân loại hạt. 4: Dây chuyền phân loại sản phẩm theo màu sắc Dây chuyền phân loại sản phẩm theo kích thước: là hệ thống phân loại tự động cho sản phẩm hàng hóa, trái cây và rau quả trên cơ sở kích thước bao gồm bộ phận cấp, phân loại, thả và thu hồi sản phẩm. Máy phân loại sản phẩm theo kích thước điều khiển tự động, độ chính xác cao, hoạt động ổn định, phù hợp cho nhiều loại sản phẩm khác nhau.

Ứng dụng phân loại sản phẩm theo khối lượng cho 7|Page nghành thực phẩm, nông sản, trái cây. Hình bên dưới là ứng dụng phân loại theo kích thước Hình 1. 5: Phân loại trứng và cà chua theo kích thước Dây chuyền phân loại theo mã vạch: Là hệ thống dây chuyền sorting được sử dụng để phân loại các kiện hàng, bưu phẩm, sản phẩm thành phẩm đã được đóng thùng carton, đóng túi và dán mã vạch barcode, mã QR. Với các thông tin lưu trữ trên mã vạch dán trên sản phẩm, hệ thống có thể dễ dàng sàng lọc và lựa chọn, gom sản phẩm vào các vị trí tập kết (hub) theo yêu cầu đặt ra như: Với sản phẩm điện tử, công nghệ: phân theo cùng lô sản xuất, ngày sản xuất, mode… Với các bưu phẩm, đơn hàng chuyển phát nhanh: phân loại theo ngày lên đơn, cách thức đóng gói, địa điểm giao hàng, hàng chuyển nhanh-tiêu chuẩn… Với các sản phẩm nông sản đóng gói: phân loại theo hạn sử dụng, số lô chế biến, cấp sản phẩm… Vì dây chuyền phân loại sản phẩm theo mã vạch được sử dụng rất phổ biến hiện nay nên chúng em quyết định chọn hệ thống này làm để tài cho đồ án.

6: Phân loại hàng bằng loại mã vạch QR Thiết kế, lập trình và vận hành được đề tài “Hệ thống phân loại sản phẩm bằng mã vạch bar code” dựa trên các thuật toán phát hiện vật thể, phát hiện đường thẳng trong hình vuông và nhận diện barcode, logo cũng như số lượng sản phẩm bằng việc sử dụng thư viện nguồn mở OpenCV. Sử dụng thành thạo PLC và những chức năng mở rộng của nó để áp dụng vào hệ thống. Xác định được chính xác số lượng sản phẩm, logo, đọc mã barcode đã được định sẵn.