Luận văn: Hệ thống điều khiển phân loại bưu phẩm bằng hình ảnh giảm sai sót

Luận văn trình bày hệ thống điều khiển phân loại bưu phẩm tự động. Ứng dụng công nghệ xử lý ảnh để nhận dạng, giảm sai sót và tăng độ chính xác.

• Tác giả: Nguyễn Văn Tâm
• Người hướng dẫn: TS. Lê Đức Bảo
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Cơ Điện Tử
• Đề tài: Nghiên Cứu Hệ Thống Điều Khiển Phân Loại Bưu Phẩm Bằng Công Nghệ Hình Ảnh Giảm Thiểu Sai Sót
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

I. Tổng quan về hệ thống phân loại bưu phẩm bằng công nghệ hình ảnh

Phân loại bưu phẩm bằng công nghệ hình ảnh là một giải pháp hiện đại trong lĩnh vực logistics và quản lý bưu chính. Hệ thống này sử dụng máy quét hình ảnh và xử lý tín hiệu để nhận diện, phân loại các bưu kiện một cách tự động và chính xác. Công nghệ này giúp giảm thiểu sai sót trong phân loại, nâng cao hiệu quả làm việc và tiết kiệm chi phí nhân công. Hệ thống điều khiển tự động dựa trên công nghệ hình ảnh không chỉ nhận diện kích thước, mà còn xác định được các đặc tính khác của bưu phẩm. Đây là xu hướng khai thác và phân loại hàng hóa phổ biến tại các bưu cục hiện nay.

1.1. Ý nghĩa của hệ thống phân loại sản phẩm

Hệ thống phân loại bưu phẩm tự động mang lại nhiều lợi ích quan trọng. Nó giảm thiểu sai sót do yếu tố con người, tăng tốc độ xử lý bưu kiện, và cải thiện chất lượng dịch vụ. Công nghệ hình ảnh cho phép nhận diện chính xác các đặc điểm bưu phẩm, từ đó phân loại hiệu quả hơn. Việc áp dụng hệ thống điều khiển này giúp các bưu cục hoạt động hiệu quả, năng suất cao hơn.

1.2. Xu hướng ứng dụng công nghệ hiện nay

Các nước tiên tiến đã triển khai hệ thống phân loại tự động bằng hình ảnh và mã vạch. Công nghệ xử lý ảnh kết hợp với máy quét và điều khiển tự động tạo nên một quy trình phân loại hiệu quả. Mã QR code và mã vạch được sử dụng để xác định danh tính bưu phẩm. Xu hướng này đang từng bước được áp dụng tại các bưu cục khai thác ở Việt Nam.

II. Công nghệ xử lý hình ảnh trong phân loại bưu phẩm

Công nghệ xử lý hình ảnh là nền tảng chính của hệ thống phân loại bưu phẩm hiện đại. Quy trình này bao gồm các bước: chụp ảnh, tiền xử lý ảnh, nhận diện đặc trưng, và phân loại sản phẩm. Máy quét hình ảnh sẽ chụp các bưu kiện khi chúng di chuyển trên băng tải. Sau đó, thuật toán xử lý tín hiệu sẽ phân tích ảnh để xác định kích thước, hình dáng, màu sắc và các đặc tính khác. Hệ thống điều khiển sẽ nhận thông tin từ máy quét và điều khiển động cơ điện để phân loại bưu phẩm vào các hướng khác nhau. Đây là một giải pháp giảm sai sót hiệu quả.

2.1. Các bước cơ bản trong xử lý hình ảnh

Quá trình xử lý ảnh bao gồm: (1) Nắm bắt ảnh từ máy quét camera, (2) Tiền xử lý để cải thiện chất lượng ảnh, (3) Trích xuất đặc trưng từ ảnh xử lý, (4) Phân loại dựa trên đặc trưng nhận diện. Thuật toán máy quét xử lý tín hiệu từ ảnh để nhận diện các đối tượng trong hình ảnh. Kết quả này được gửi đến hệ thống điều khiển để quyết định phân loại.

2.2. Ứng dụng mã vạch và mã QR code

Mã vạch một chiều và mã QR được sử dụng để xác định bưu kiện một cách nhanh chóng. Máy đọc mã vạch có thể phát hiện thông tin từ mã vạch và truyền tới hệ thống điều khiển. Mã QR code có khả năng lưu trữ nhiều thông tin hơn, cho phép phân loại chính xác hơn. Cả hai công nghệ này đều giúp giảm thiểu sai sót trong quá trình phân loại bưu phẩm tự động.

III. Thiết kế hệ thống điều khiển phân loại bưu phẩm

Hệ thống điều khiển cho phân loại bưu phẩm bao gồm nhiều thành phần: cảm biến quang, máy quét hình ảnh, bộ xử lý Arduino, động cơ điện, và giao diện điều khiển. Thiết kế hệ thống yêu cầu lựa chọn các bộ phận phù hợp như băng tải, trục quay, dây đai, và bộ rơ lơ. Phần mềm điều khiển được viết bằng Visual Studio để xử lý tín hiệu từ máy quét và điều khiển động cơ 110VAC. Giao diện điều khiển cho phép vận hành mô hình và theo dõi thống kê số lượng bưu kiện phân loại, số lượng hàng thất thoát. Mô hình này được xây dựng dựa trên những yêu cầu thiết kế cụ thể.

3.1. Các thành phần cơ khí chính

Hệ thống cơ khí bao gồm băng tải để vận chuyển bưu phẩm, trục tâm để quay các bộ phận, và dây đai để truyền động lực. Lựa chọn bộ phận phải đảm bảo độ bền, hiệu quả và khả năng chịu tải. Tính toán chọn các thông số kỹ thuật như kích thước, vận tốc, và lực tác dụng là rất quan trọng. Cơ cấu phân loại với động cơ tay gạt sẽ thực hiện việc phân loại bưu phẩm vào các hướng khác nhau dựa trên tín hiệu từ hệ thống điều khiển.

3.2. Hệ thống điện và phần mềm điều khiển

Hệ thống điện gồm điều khiển động cơ 110VAC và các rơ lơ điện tử. Phần mềm Arduino được lập trình để xử lý dữ liệu từ các cảm biến và máy quét. Phần mềm Visual Studio phát triển giao diện điều khiển cho vận hành mô hình. Thuật toán điều khiển xác định cách phân loại bưu phẩm dựa trên thông tin nhận diện từ hình ảnh. Quá trình upload chương trình cho Arduino cho phép hệ thống hoạt động tự động.

IV. Kết quả thực nghiệm và hiệu quả của hệ thống

Thực nghiệm phân loại bằng mô hình thực nghiệm được xây dựng đã cho thấy hiệu quả đáng kể. Kết quả thực nghiệm chứng minh rằng hệ thống phân loại bằng công nghệ hình ảnh có thể giảm thiểu sai sót so với phân loại thủ công. Thời gian phân loại của hệ thống tự động nhanh hơn đáng kể, và số lượng bưu kiện phân loại lỗi giảm đi rất nhiều. Giao diện điều khiển cung cấp thống kê chi tiết về số lượng bưu kiện phân loại thành công, số lượng hàng thất thoát, và thời gian xử lý. Hệ thống có tính cảnh báo thông qua đèn cảnh báo khi máng phân hướng đầy. Những kết quả này cho thấy công nghệ hình ảnh là một giải pháp hiệu quả cho phân loại bưu phẩm.

4.1. So sánh hiệu quả phân loại thủ công và tự động

Thực nghiệm so sánh cho thấy hệ thống phân loại tự động vượt trội hơn phân loại thủ công ở nhiều khía cạnh. Thời gian phân loại rút ngắn đáng kể, tỷ lệ sai sót giảm từ 5-10% xuống còn dưới 1%. Hiệu suất làm việc của hệ thống ổn định và đều đặn, không bị ảnh hưởng bởi yếu tố con người. Số lượng bưu kiện xử lý được trong một đơn vị thời gian tăng lên đáng kể. Điều này chứng minh giá trị của công nghệ hình ảnh trong phân loại sản phẩm.

4.2. Hướng phát triển và ứng dụng thực tiễn

Hệ thống phân loại bằng hình ảnh có tiềm năng ứng dụng rộng rãi tại các bưu cục khai thác trên toàn quốc. Công nghệ này có thể được nâng cấp để nhận diện nhiều đặc tính bưu phẩm hơn. Phát triển thêm các module cảm biến và thuật toán học máy sẽ nâng cao độ chính xác của hệ thống. Ứng dụng thực tiễn của hệ thống điều khiển phân loại sẽ góp phần cải thiện dịch vụ bưu chính, giảm chi phí vận hành, và nâng cao năng suất lao động.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. TONG QUAN HE THONG PHAN LOAT BUU PHAM. 1 11 Xu hướng trong vấn đề khai thác phân loại hàng hóa hiện nay. 1 12 Y nghĩa của hệ thông phan loai san pham.

- " 13 Giới thiệu chung vẻ hệ thống phân loại sản phẩm.1 Phân loại sản phẩm the kích thước sử dụng cảm bién quang .2 Phân loại sản phẩm theo máu sắc sử dụng cắm biển màu sắc.3 Phân loại sản phẩm bằng công nghệ hình ảnh.4 Mội số cầu trủc cơ bản của hệ thông phân loại bưu phẩm.4 Các vấn đề tấn lại trong quá trình phân loại sin phẩm và một pháp khắc phục.1 Các vẫn đề tổn tại 19 1.2 Một số giải pháp khắc phục.5 Một số nghiên cứu ngơài nước liên quan đến hệ thếng phân loại sản phẩm .1 TIệ thôngpa loại tự ¡động bằng thế tích (đo kích thước của bưu kiện bằng đường viên).2 Hệ thống phân loại dựa trên tính chất vật liệu 25 1.53 Hệ thông, phan loai dua trên mài sắc và kích thước a5 1.4 Hệ thống phản loại tự dộng bằng hình ảnh mã vạch sử dụng máy đọc mã vạch.6 _ Thục trạng khai thác chỉa chọn sản him tại một số bưu cục khai thác 27 1.7 Phạm vinghiên cửu của để tải. cào cec sec.8 — Kếthuận chương l oe 8 CHƯƠNG2. NGHIÊN CỨU THIẾT KÉ MÔ HỈNI PHAN VLOẠI WƯU PHẢM.1 Số liệu ban đầu: - - 29 2.12 So đồ khối hệ thẳng: 29 2.3 Lựa chọn mô hình - 30 2.4 Các thông sẻ thiết kế.2 Lựa chọn các bộ phận của hệ thông cơ khí 2.1 Lựa chọn băng tái.2 Tỉnh toán chọn dây dai bằng tãi.3 Tinh loan chọn Trục tang (con lấm).35 Mô hình của hệ thống nghiên củu.36 Kết quả kích thước đo được của nghiên cửa 24 Hình 1.37 Sơ đỗ hệ thẳng phân loại nhựa tái chế - 25 Hình 1.38 Sơ đỗ hệ thống phân loại đựa trên mẫu sắc 36 Hình 1.39 Sơ để bệ thông phân loại bằng mã vạch 26 Hình 1.40 Công đoạn chúa chọn thủ công bưu kiện tại một số bưu cục vừa và nhổ.1 Sơ đồ khối hệ thẳng.3 Băng tải con lăn dùng cho mô hình để xuất2 - 31 Hình 2.4 Mô hình đề xuất 3.5 Sơ đồ hệ thông băng tải Hình 2.6 Đề thị biếu điễn quá trình tăng tốc— giảm tốc của băng tải Hình 27 Mô hình báng tải - - - Hình 2.8 Băng tải con lăn.9 Băng tải xích cáo.11 Băng lãi dai cao su 37 Hình 2.12 Mặt cất day dai.13 Xi lanh khí nén.15 Cánh ty Robot + “ esse Hình 2 16 C cầu con lấn bi cầu (chuyển hướng dịd k hướng) .17 Cơ cầu carrier chuyên hướng hàng hỏa. vê Al Hình 2.18 Các carrier dược lắp trên hẻ thống phân loại sản phẩm.19 Cơ cầu con lăn chuyển hướng(hinh trụ).20 Cơ cấu con lăn chuyển lướng (hình tụ) lắp trên dây chụp .31 Động cơ điện một chuếu.22 Sơ dò dộng truyền động băng tái.23 Các lực tác dụng lên bằng tải.24 Các lục tác động, lên vật.25 Sơ đỏ khối hệ điều khiển.

Cảm biến 1718-D80NK.27 Nguyên lý hoạt động của máy quét mã vạch.30 Module tạo trể. 0 202 xe se eccrrrke mm. 5A DANH MỤC BẰNG Bang 2.1 Thông số ổ lấn 1000099.2 Catalos động cơ DC DLHSV Series .1 Bảng sơ sánh thời gian phân loại bằng thủ công và hệ thống phân loại71 Bang 3.2 Bang so sánh phân loại lỗi bằng thứ công vả hệ thống, phân loại. 72 ANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Tính năng của hệ thống phân loại sân phẩm.2 Hệ thống phân loại Bưu phảm.à 2222 5222 v22cetrrrrirrerrrree Bw Hình 1.3 Căm biến quang phát hiện chiều cao của mực nước.4 Cám biến quang thu phát độc lập.5 Cam bién quang thu phát chung phán xạ gương.

Linh 1,6 Cam bién quang thu phát chung — khuyếch tán.7 Phân loại sản phẩm theo màu.8 Cảm biển màu sắc.9 Qué trình xử lý ảnh.10 Các bước cơ bản trong một hệ thang xử x Wãảnh - 8 lĩnh 1.11 Vi dụ về ảnh Gamma (a) Ảnh bộ xương người (b) Anh PET (PositronEmission TomographW). chọn nrriererie 9 Min 1.13: Ảnh hỗng ngoại cũa một cơn bão ` .14: Ảnh cộng hưởng từ. seo TÔ 1Hình1.15 Mô hình xứ lý ảnh.16 Phân loại sản phẩm theo mã vạch.17 11 phân loại đây đai ngang.18 Hệ thống phân loại đây đai đạc 14 Tình 1.19 Hệ thống phân loại nâng hạ.20 Hệ thông phân loại sử dụng son lần đa hướng - l§ Tình 1.21 Các khu vực chính của hệ thống phân loại dây đai ngang.22 Hình ảnh tại 1 trạm nạp bưu phẩm của hệ thống phân loại day dai BANE cee .23 So dé bé th tụ phân loại sử đụng cơn lần đa bướng.24 Hệ thống phân loại sử dụng con lăn đa hướng.25 Băng tải giãn cách hàng hóa trước khi di qua đầu đọc mã vạch.26 LIệ thống độc mã vạch 13RC.27: Mã chia không đán đúng quy cách (mã chia bị 18 Tinh 1 28 Mã chỉa bị mở, nhỏc. Hình 129 Bưu phẩm không gắn mã chia 20 Tlinh 1.30 Ma chia bị đán giấy bóng ( Gây nhiễu cho đầu đọc).

Các bưu phẩm có bình đạng trên không phân loại được 20 Tlinh 1. Bau phẩm hình đạng trên bị văng ra khỏi hệ thông chia.33 Hình ảnh hàng hoa đẹt, nhỏ bị mắc kẹt trên đâu chuyển - 21 Hình 1.34 Sơ để mình họa của hệ thông phần loại.31 Phan mém Arduino TOE.32 Phan mém Visual Studia 2019.33 Mã vạch một chiều.34 Mã QR codc 57 Hình 2.35 Cau tric chung cla ma QR.36 Điểm khác nhan giữa mã vạch và mã QR.37 Các cấp dộ của mã QR có thẻ dọc dược.38 Cau trúc mã vạch.39 Tạo mã vạch trong excel.40 Sơ để nguyên lý điền khiển.41 Sơ dò nội dong co 110VAC va ngu 62 Hình 2.42 Chức nãng, các chân dẫu nổi của arduino. H HH H HH ngưng.1 Thuật toán diều khién.2 Upload chương trình cho Arduino.3 Giao diện kết nồi máy tỉnh với ATduH10.4 Chọn chân kết nói từi vả tốc độ truyễn.5 'Thuật toàn cho máy quét xử lý tin hiệu - se OF Hình 3.6 Giao diện điều khiển phân loại sản phẩm.7 Mô hình thực nghiệm.8 Khởi động mô hình.9 Chọn tín biệu kết nói.10 Sản phâm được đưa lên băng ti.11 Sản phẩm được động cơ tay gạt phân loại.12 Hình ảnh đèn cảnh báo sảng khi hàng hóa đầy máng phân hướng.13 Hình ảnh thẳng kê sẻ lượng phân loại và số lượng hang thất thoát trên. giao diện của tô hình.

seeao TỶ Hình 3.14: Thời gian phân loại bằng t thú công và hệ thông phên loại.15 Só lượng bưu kiện phân loại lỗi bằng thủ cöng và hệ thông phân loại Hình 2.31 Phan mém Arduino TOE.32 Phan mém Visual Studia 2019.33 Mã vạch một chiều.34 Mã QR codc 57 Hình 2.35 Cau tric chung cla ma QR.36 Điểm khác nhan giữa mã vạch và mã QR.37 Các cấp dộ của mã QR có thẻ dọc dược.38 Cau trúc mã vạch.39 Tạo mã vạch trong excel.40 Sơ để nguyên lý điền khiển.41 Sơ dò nội dong co 110VAC va ngu 62 Hình 2.42 Chức nãng, các chân dẫu nổi của arduino. H HH H HH ngưng.1 Thuật toán diều khién.2 Upload chương trình cho Arduino.3 Giao diện kết nồi máy tỉnh với ATduH10.4 Chọn chân kết nói từi vả tốc độ truyễn.5 'Thuật toàn cho máy quét xử lý tin hiệu - se OF Hình 3.6 Giao diện điều khiển phân loại sản phẩm.7 Mô hình thực nghiệm.8 Khởi động mô hình.9 Chọn tín biệu kết nói.10 Sản phâm được đưa lên băng ti.11 Sản phẩm được động cơ tay gạt phân loại.12 Hình ảnh đèn cảnh báo sảng khi hàng hóa đầy máng phân hướng.13 Hình ảnh thẳng kê sẻ lượng phân loại và số lượng hang thất thoát trên. giao diện của tô hình. seeao TỶ Hình 3.14: Thời gian phân loại bằng t thú công và hệ thông phên loại.15 Só lượng bưu kiện phân loại lỗi bằng thủ cöng và hệ thông phân loại Hình 2.31 Phan mém Arduino TOE.32 Phan mém Visual Studia 2019.33 Mã vạch một chiều.34 Mã QR codc 57 Hình 2.35 Cau tric chung cla ma QR.36 Điểm khác nhan giữa mã vạch và mã QR.37 Các cấp dộ của mã QR có thẻ dọc dược.38 Cau trúc mã vạch.39 Tạo mã vạch trong excel.40 Sơ để nguyên lý điền khiển.41 Sơ dò nội dong co 110VAC va ngu 62 Hình 2.42 Chức nãng, các chân dẫu nổi của arduino.

H HH H HH ngưng.1 Thuật toán diều khién.2 Upload chương trình cho Arduino.3 Giao diện kết nồi máy tỉnh với ATduH10.4 Chọn chân kết nói từi vả tốc độ truyễn.5 'Thuật toàn cho máy quét xử lý tin hiệu - se OF Hình 3.6 Giao diện điều khiển phân loại sản phẩm.7 Mô hình thực nghiệm.8 Khởi động mô hình.9 Chọn tín biệu kết nói.10 Sản phâm được đưa lên băng ti.11 Sản phẩm được động cơ tay gạt phân loại.12 Hình ảnh đèn cảnh báo sảng khi hàng hóa đầy máng phân hướng.13 Hình ảnh thẳng kê sẻ lượng phân loại và số lượng hang thất thoát trên. giao diện của tô hình. seeao TỶ Hình 3.14: Thời gian phân loại bằng t thú công và hệ thông phên loại.15 Só lượng bưu kiện phân loại lỗi bằng thủ cöng và hệ thông phân loại 'Túm tải nội dung luận văn Từ bài loán trong thự lế, hiện may các sản giáo địch thương ruợi điện Lữ đang phat triển mạnh mẽ địch vụ mua bán hàng online nhận nhịp tạo điều kiện cho các công ty giao hang nhanh, giao hàng tiết kiệm, bưu điện VNPoat,. nhanh chồng, số lượng hàng hóa ngày cảng lớn riên việc phân loại theo phương pháp thủ công như trước day la một việc bắt kha thi.

ý điều khiển phản loại Dm phẩm bằng công nghệ hình ảnh đề giâm thiểu sai sót trong quá trình phân loại dé gop phần thay thê, khắc phục các nhược điểm của phương pháp phân loại tuyên thống trước dây. Đẻ phân loại dược các bưu phẩm dễ tài đã sử dụng mã vạch, mỗi bưu phẩm sẽ được cập mệt mã riêng biệt từ đó giúp thống kẻ được danh sách âm, đồng thời mã vạch được sử dụng làm tín hiệu giúp phân mềm phân c sản phẩm, Các bưu phẩm khi được vận chuyển trên băng tôi được phân loại bởi phần mềm điểu khiển eơ cầu gạt các bưu phẩm về vừng phân. loại được định sẵn. Trong luận vẫn này, nội đưng đuợc phân thành 3 chương Chương 1: Tổng quan hệ thắng phân luại bưu nhằm Trong chương này, nghiên cứu tổng quan các phương pháp phân loại bưn phẩm, phán tích các ru nhược điểm của các công nghệ phân loại sản phẩm.

Tim hiểu về một số công trình nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan đến nội dưng của. để tải từ đó định hướng nghiên cứu ứng dụng một. hệ thông phâu loại bằng công nghê hình anh dé ap đụng vào thực tế Chương 2: Nghiên cứu thiết kế mô hình phân loại bưu nhằm Trong chương nay dé tai ha chon được mô hình phủ hợp. Tính loán, thiết kế, lựa chọn các phản tử, chỉ tiết phủ hợp với mô hình thực nghiệm và đưa ra sơ đồ nguyên lý điều khiển.