Giới thiệu dự án
Trong kỷ nguyên chuyển đổi số và công nghiệp 4.0, ngành dịch vụ năng lượng và bán lẻ nhiên liệu đang đối mặt với bài toán tối ưu hóa quy trình vận hành và nâng cao tiêu chuẩn an toàn lao động. Theo thống kê từ Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) và Cơ quan Quản lý An toàn và Sức khỏe Nghề nghiệp (OSHA), nhân viên trạm xăng phải tiếp xúc liên tục với các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi (VOCs) như benzen, toluen và xylen – các tác nhân hàng đầu gây bệnh hô hấp và tăng nguy cơ ung thư nghề nghiệp lên tới 18-24%. Đồng thời, sự gia tăng nhanh chóng của mật độ phương tiện giao thông tại các đô thị lớn dẫn đến hiện tượng quá tải cục bộ tại các trạm nhiên liệu trong giờ cao điểm, gây ùn tắc và lãng phí trung bình 10–15 phút cho mỗi lượt chờ của tài xế.
Bài toán cấp thiết đặt ra là giải phóng hoàn toàn sức lao động thủ công, chuẩn hóa quy trình tiếp nhiên liệu và số hóa chu trình thanh toán – giám sát. Đồ án tốt nghiệp chuyên ngành Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM (HCMUTE) với đề tài "Robot bơm nhiên liệu tự động" do nhóm nghiên cứu thực hiện dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Tấn Đời đã giải quyết triệt để thách thức này bằng giải pháp tích hợp cơ khí chính xác, thị giác máy tính và hệ thống điều khiển tự động hóa cấp công nghiệp.
KIẾN TRÚC TỔNG THỂ HỆ THỐNG ROBOT BƠM NHIÊN LIỆU
+------------------+ +-------------------+ +--------------------+
| Giao diện User | ---> | Hệ thống Vision | ---> | Bộ điều khiển PLC |
| (Web App / HMI) | | (Logitech C270/C#)| | (MELSEC iQ-R R04E) |
+------------------+ +-------------------+ +--------------------+
| (SSCNET III/H)
v
+------------------+ +-------------------+ +--------------------+
| Cơ cấu chấp hành | <--- | Xi lanh khí nén | <--- | Hệ Servo Driver |
| (Bơm DP-521/Van) | | (AirTac/SMC HFSZ) | | (MR-J4-B Series)|
+------------------+ +-------------------+ +--------------------+
Mục tiêu kỹ thuật cốt lõi
- Thiết kế cơ cấu robot đa bậc tự do: Xây dựng cánh tay robot dựa trên cấu trúc lai SCARA – Cartesian đảm bảo độ cứng vững và vùng làm việc linh hoạt.
- Xử lý ảnh định vị 3D: Nhận dạng chính xác tâm nắp bình nhiên liệu (nắp ngoài và nắp trong) thông qua thuật toán xử lý ảnh thời gian thực.
- Điều khiển chuyển động đa trục chính xác: Ứng dụng PLC Mitsubishi dòng iQ-R và mạng SSCNET III/H để đồng bộ các động cơ AC Servo.
- Tích hợp cơ điện tử & khí nén: Thiết kế đầu công tác chuyên dụng kết hợp giác hút chân không, xi lanh kẹp xoay mở nắp và cơ cấu cấp nhiên liệu khép kín.
- Số hóa quy trình vận hành: Phát triển phần mềm SCADA giám sát trung tâm, cơ sở dữ liệu Microsoft SQL Server và ứng dụng Web Application hỗ trợ người dùng quét mã QR thanh toán độc lập.
Phạm vi giới hạn của đề tài tập trung vào việc mô hình hóa thực nghiệm quy trình tiếp nhiên liệu tự động cho dòng xe ô tô phổ thông trong môi trường trạm xăng tiêu chuẩn, kiểm chứng thuật toán động học và độ chính xác lặp lại của chu trình bơm.
Phân tích và thiết kế giải pháp
Phân tích hiện trạng và giải pháp công nghệ
Trước khi đưa ra giải pháp thiết kế, nhóm nghiên cứu đã tiến hành đánh giá ma trận công nghệ giữa các phương thức tiếp nhiên liệu hiện hành:
| Tiêu chí kỹ thuật |
Phương pháp thủ công truyền thống |
Hệ thống tự động thương mại (Fuelmatics / Husky) |
Giải pháp Robot của Đồ án |
| Chi phí đầu tư ban đầu |
Thấp (chỉ trang bị trụ bơm) |
Rất cao (> 80.000 USD/trụ) |
Trung bình tối ưu (< 5.000 USD mô hình) |
| Độ an toàn cho con người |
Thấp (phơi nhiễm VOCs, nguy cơ cháy nổ) |
Cao (tự động hóa hoàn toàn) |
Rất cao (cách ly con người, giám sát lỗi) |
| Thời gian vận hành chu trình |
150 – 240 giây/xe (phụ thuộc nhân viên) |
80 – 120 giây/xe |
90 – 130 giây/xe |
| Khả năng tích hợp IoT/SCADA |
Hạn chế, dữ liệu rời rạc |
Đóng kín (hệ thống độc quyền) |
Linh hoạt (SQL Server, Web App, HMI mở) |
| Độ chính xác định vị vòi bơm |
Dựa vào mắt thường |
Cảm biến Laser/Vision đắt tiền |
Thị giác máy tính 2 cấp + Servo closed-loop |
Theo phương pháp phân tích yêu cầu MoSCoW, hệ thống xác định:
- Must have: Cánh tay robot 4-DOF, PLC điều khiển thời gian thực, Camera định vị nắp xăng, Cơ cấu mở nắp tự động, Cảm biến đo lưu lượng ngắt bơm an toàn.
- Should have: Giao diện SCADA giám sát trạng thái, Web App cho khách hàng tương tác bằng điện thoại.
- Could have: Cảnh báo báo cháy tích hợp, thuật toán tối ưu quỹ đạo mượt (S-curve profile).
- Won't have: Hỗ trợ tiếp nhiên liệu cho tất cả các loại xe siêu trường hoặc nắp xăng thiết kế đặc biệt không theo tiêu chuẩn ISO.
Thiết kế kiến trúc hệ thống
Hệ thống điều khiển được phân tầng theo tiêu chuẩn tự động hóa công nghiệp:
+-------------------------------------------------------------+
| TẦNG QUẢN LÝ & GIÁM SÁT: SCADA (C# .NET) - SQL Server - Web |
+-------------------------------------------------------------+
| Ethernet TCP/IP
+-------------------------------------------------------------+
| TẦNG ĐIỀU KHIỂN TRUNG TÂM: PLC Mitsubishi R04ENCPU + HMI |
| Module Simple Motion RD77MS4 (4 trục) |
+-------------------------------------------------------------+
| Cáp quang SSCNET III/H (150 Mbps)
+-------------------------------------------------------------+
| TẦNG CHẤP HÀNH & CẢM BIẾN: |
| - Servo Driver MR-J4-10B/20B/40B & Motor HG-KR Series |
| - Xi lanh AirTac TN20/MA16 + Van SMC ZH10B + Cảm biến YF-B5 |
+-------------------------------------------------------------+
Technology Stack và Phần cứng chi tiết
- Bộ điều khiển khả trình (PLC): Mitsubishi Electric MELSEC iQ-R Series với CPU
R04ENCPU, kết hợp Module Simple Motion RD77MS4 điều khiển 4 trục qua mạng cáp quang SSCNET III/H tốc độ 150 Mbps, đảm bảo chu kỳ quét vòng lặp điều khiển đạt dưới $0.888\text{ ms}$.
- Mô-đun I/O mở rộng: Module đầu vào số
RX42C4 (64 ngõ vào 24VDC) và module đầu ra transistor RY42NT2P (64 ngõ ra 24VDC Sink type).
- Hệ thống truyền động AC Servo:
- Trục 1 (Xoay đế): Động cơ
HG-KR43 (Công suất 400W, mô-men xoắn định mức $1.3\text{ Nm}$) kết hợp hộp số giảm tốc hành tinh Vertex tỉ số truyền $1:50$.
- Trục 2 (Khớp vươn): Động cơ
HG-KR23 (Công suất 200W) kết hợp hộp số giảm tốc PLF $1:20$.
- Trục 3 & 4 (Nâng hạ và định hướng vòi): Động cơ
HG-KR13 (Công suất 100W) cùng các Driver tương ứng dòng MR-J4-10B, MR-J4-20B, MR-J4-40B.
- Hệ thống khí nén: Xi lanh kẹp nắp
AirTac HFSZ25, xi lanh đẩy dẫn hướng AirTac TN20x175, AirTac TN20x100, xi lanh đẩy vòi AirTac MA16x250, cụm tạo chân không giác hút SMC ZH10B, van điện từ đảo chiều khí nén 5/2 và 3/2 AirTac.
- Hệ thống đo lường dòng chảy: Cảm biến lưu lượng Hall
YF-B5 DN20 với đặc tính xung xuất $I = 6.6 \times Q$ (xung/giây theo $L/\text{min}$), áp lực chịu tải $> 1.75\text{ MPa}$, sai số giới hạn $\pm 3%$.
- Thị giác máy tính (Vision System): Camera công nghiệp độ phân giải HD tích hợp cụm đèn LED trợ sáng vòng, xử lý luồng dữ liệu trên nền tảng C# Visual Studio (.NET Framework 4.8) kết hợp thư viện thị giác máy.
Thiết kế động học Robot (Kinematics Design)
Hệ tọa độ Denavit-Hartenberg (D-H) được thiết lập để giải bài toán động học thuận và động học nghịch cho cơ cấu robot:
$$\mathbf{^{i-1}T_i} = \begin{bmatrix}
\cos\theta_i & -\sin\theta_i\cos\alpha_i & \sin\theta_i\sin\alpha_i & a_i\cos\theta_i \
\sin\theta_i & \cos\theta_i\cos\alpha_i & -\cos\theta_i\sin\alpha_i & a_i\sin\theta_i \
0 & \sin\alpha_i & \cos\alpha_i & d_i \
0 & 0 & 0 & 1
\end{bmatrix}$$
BẢNG THÔNG SỐ DENAVIT-HARTENBERG (D-H)
======================================================================
Khớp (Joint) | Khớp xoay/trượt (θ_i) | α_i (rad) | a_i (mm) | d_i (mm)
-------------+-------------------------+-------------+------------+----------
Khớp 1 (Base)| θ_1 (Biến thiên) | 0 | L_1 | d_1
Khớp 2 (Arm) | θ_2 (Biến thiên) | π | L_2 | 0
Khớp 3 (Z) | 0 | 0 | 0 | d_3 (Biến)
Khớp 4 (End) | θ_4 (Biến thiên) | 0 | L_4 | d_4
======================================================================
Phương trình động học nghịch cho phép chuyển đổi tọa độ điểm nắp xăng $(X_E, Y_E, Z_E)$ do camera cung cấp thành các giá trị góc quay $\theta_1, \theta_2$ và độ tịnh tiến $d_3$ của các cơ cấu chấp hành:
$$\cos\theta_2 = \frac{X_E^2 + Y_E^2 - L_1^2 - L_2^2}{2 L_1 L_2}$$
$$\theta_1 = \text{atan2}(Y_E, X_E) - \text{atan2}\left(L_2\sin\theta_2, L_1 + L_2\cos\theta_2\right)$$
Implementation và kết quả
Quy trình phát triển phần mềm và thuật toán xử lý ảnh
Quy trình phát triển dự án tuân thủ mô hình chữ V (V-Model) trong kỹ thuật điều khiển, kết hợp 16 tuần từ khâu thiết kế 3D trên SOLIDWORKS đến kiểm chuẩn thực nghiệm trên mô hình thực tế.
// Thuật toán trích xuất tọa độ tâm và bán kính nắp bình nhiên liệu trên C#
public PointF DetectFuelCapCenter(Bitmap sourceImage)
{
using (Image<Bgr, byte> src = sourceImage.ToImage<Bgr, byte>())
using (Image<Gray, byte> gray = src.Convert<Gray, byte>())
{
// 1. Tiền xử lý: Lọc nhiễu Gaussian và cân bằng biểu đồ mức xám
CvInvoke.GaussianBlur(gray, gray, new System.Drawing.Size(9, 9), 2.0);
CvInvoke.EqualizeHist(gray, gray);
// 2. Nhị phân hóa thích nghi và phát hiện biên Canny
Image<Gray, byte> cannyEdges = new Image<Gray, byte>(gray.Size);
CvInvoke.Canny(gray, cannyEdges, 50, 150);
// 3. Biến đổi Hough Circles để tìm đường tròn nắp xăng
CircleF[] circles = CvInvoke.HoughCircles(
cannyEdges,
HoughModes.Gradient,
dp: 1.2,
minDist: 40.0,
param1: 100.0,
param2: 35.0,
minRadius: 15,
maxRadius: 120
);
if (circles.Length > 0)
{
// Trả về tọa độ tâm của đường tròn có độ tin cậy cao nhất
return circles[0].Center;
}
}
return PointF.Empty;
}
Dữ liệu tọa độ tâm $(X, Y)$ sau khi trích xuất từ hình ảnh camera được gửi sang PLC thông qua giao thức truyền thông socket công nghiệp (Modbus TCP/IP qua cổng Ethernet của R04ENCPU). PLC thực thi tính toán động học và nạp dữ liệu vị trí tuyệt đối (Absolute Positioning Data) vào vùng nhớ Buffer Memory của module RD77MS4 (các thanh ghi U3E0\G10000 đến U3E0\G10015) để bắt đầu quá trình nội suy chuyển động đa trục.
LƯU ĐỒ ĐIỀU KHIỂN CHU TRÌNH TỰ ĐỘNG TẠI PLC
[Start]
[Cảm biến quang phát hiện xe dừng chuẩn vị trí]
[Nhận lệnh nạp nhiên liệu từ Web App / HMI GS2110]
[Camera 1 quét & xử lý ảnh: Xác định tọa độ nắp ngoài (X1, Y1, Z1)]
[PLC kích hoạt Servo chạy quỹ đạo đến vị trí nắp ngoài]
[Xi lanh đẩy AirTac MA16 đưa vòi cắm vào bình xăng]
[Bật bơm DP-521 + Đọc xung cảm biến lưu lượng Hall YF-B5]
[Đúng]
Kết quả thử nghiệm và kiểm chứng thực nghiệm
Hệ thống đã trải qua hơn 100 lượt thử nghiệm thực tế với nhiều điều kiện mô phỏng vị trí đỗ xe lệch góc và khoảng cách khác nhau.
KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM ĐỘ CHÍNH XÁC ĐỊNH VỊ
===============================================================================
Lần thử Tọa độ thực (mm) Tọa độ Robot (mm) Sai lệch tuyệt đối (mm) Trạng thái
[X Y Z] [X Y Z] [ΔX ΔY ΔZ]
-------------------------------------------------------------------------------
01 [120.0 250.0 310.0] [120.4 249.7 310.2] [0.4 0.3 0.2] Thành công
25 [145.0 280.0 310.0] [145.6 280.5 309.6] [0.6 0.5 0.4] Thành công
50 [110.0 230.0 310.0] [110.3 229.4 310.1] [0.3 0.6 0.1] Thành công
75 [160.0 290.0 310.0] [160.8 289.3 309.5] [0.8 0.7 0.5] Thành công
100 [135.0 265.0 310.0] [135.5 265.2 310.3] [0.5 0.2 0.3] Thành công
===============================================================================
* Sai lệch vị trí trung bình: Δr = √(ΔX² + ΔY² + ΔZ²) = 0.76 mm (Đáp ứng hoàn hảo yêu cầu cắm vòi)
* Tỉ lệ đóng/mở nắp thành công: 98.0%
* Sai số đo lường nhiên liệu: ±2.1% (Nằm trong dải dung sai cho phép ±3.0% của cảm biến YF-B5)
Đổi mới và đóng góp
- Cơ cấu chấp hành tích hợp thông minh: Khác với các thiết kế robot công nghiệp 6 bậc tự do đắt đỏ, đề tài sáng tạo một cơ cấu lai SCARA – Cartesian tối ưu hóa số lượng trục truyền động (chỉ sử dụng 4 trục chính kết hợp khí nén chuyên dụng), giúp giảm giá thành phần cứng cơ khí lên tới 65% mà vẫn đảm bảo tầm với và độ linh hoạt cần thiết trong không gian bơm xăng.
- Quy trình thị giác máy 2 cấp độ (Dual-Stage Vision): Hệ thống tách biệt khâu nhận dạng nắp ngoài thân xe (với biến thiên màu sắc và ánh sáng môi trường) và khâu nhận dạng nắp vặn ren trong, giải quyết triệt để hiện tượng phản xạ gương trên vỏ sơn xe ô tô bằng bộ lọc thích nghi Histogram Equalization.
- Kiến trúc điều khiển phân tán đồng bộ qua mạng quang SSCNET III/H: Giảm thiểu 80% số lượng dây nối tín hiệu analog/xung truyền thống, loại bỏ hiện tượng nhiễu xung điện từ (EMI) do môi trường công nghiệp và động cơ công suất lớn gây ra.
- Hệ sinh thái số hóa toàn diện: Không chỉ dừng lại ở mô hình cánh tay robot cơ học thuần túy, đề tài cung cấp một giải pháp tự động hóa hoàn chỉnh (End-to-End Solution) kết nối trực tiếp thiết bị trường (Field Devices) với nền tảng quản trị dữ liệu SQL Server và ứng dụng di động cho người tiêu dùng cuối.
Ứng dụng thực tế và triển khai
Hệ thống robot bơm nhiên liệu tự động sở hữu tiềm năng thương mại hóa và ứng dụng rộng rãi tại các mô hình hạ tầng giao thông hiện đại:
- Trạm xăng thông minh không người phục vụ (Unmanned Gas Stations): Triển khai tại các trạm nhiên liệu trên các tuyến đường cao tốc, hoạt động liên tục 24/7 không phụ thuộc vào ca kíp nhân công, giảm nguy cơ cướp giật hoặc thất thoát nhiên liệu ban đêm.
- Trạm sạc và tiếp nhiên liệu hỗn hợp cho Logistics & Taxi: Ứng dụng tại các bến xe bus công cộng, bãi đỗ xe vận tải trung chuyển – nơi các đội xe thương mại cần thời gian quay vòng nhanh và tự động hóa biên nhận thanh toán qua API máy chủ trung tâm.
Phân tích hiệu quả kinh tế và lộ trình hoàn vốn (ROI)
- Chi phí vận hành thủ công: Một trạm xăng 4 trụ bơm thông thường cần tối thiểu 6 nhân viên chia 3 ca/ngày, với mức chi phí tiền lương và bảo hộ lao động ước tính khoảng 45.000.000 – 60.000.000 VNĐ/tháng.
- Chi phí triển khai tự động: Chi phí trang bị một cánh tay robot công nghiệp chuẩn hóa ước tính khoảng 180.000.000 – 250.000.000 VNĐ/trụ bơm.
- Thời gian hoàn vốn (Payback Period): Dự kiến từ 18 đến 24 tháng vận hành thực tế nhờ cắt giảm 75% chi phí lao động trực tiếp và gia tăng 30% sản lượng bán buôn nhờ giảm thời gian chờ đợi của phương tiện.
Hạn chế và hướng phát triển
Hạn chế hiện tại
- Mô hình thử nghiệm sử dụng camera webcam 2D Logitech C270, dẫn đến việc tính toán độ sâu trục Z còn phụ thuộc vào kích thước nắp mẫu đã biết; chưa thích nghi hoàn toàn nếu bề mặt xe bị biến dạng hoặc nắp xăng bị bùn đất che khuất nghiêm trọng.
- Chưa tích hợp tiêu chuẩn phòng chống cháy nổ công nghiệp cao cấp (chứng chỉ ATEX / IECEx Zone 0/1) cho các thiết bị điện tử chấp hành gắn trực tiếp tại đầu vòi bơm.
Hướng nghiên cứu và nâng cấp tiếp theo
- Nâng cấp hệ thống thị giác máy sang công nghệ Camera 3D Stereo Vision hoặc cảm biến LiDAR / ToF (Time-of-Flight) kết hợp mạng nơ-ron tích chập (YOLOv8/v10) để tự động phân loại các dòng xe và ước lượng tư thế 3D (6D Pose Estimation) theo thời gian thực.
- Thiết kế vỏ bọc cách ly khí quyển cưỡng bức và cảm biến khí gas chuyên dụng đạt chuẩn an toàn phòng nổ quốc tế để ứng dụng trực tiếp ngoài môi trường thương mại.
- Mở rộng chức năng tự động thanh toán tích hợp chuẩn giao tiếp tầm gần NFC và tự động nhận diện biển số xe (ALPR) để trừ tiền qua ví điện tử/tài khoản định danh VETC/ePass.
Đối tượng hưởng lợi
+-------------------+-------------------------------------------------------------+
| Nhóm đối tượng | Giá trị và lợi ích định lượng mang lại |
+-------------------+-------------------------------------------------------------+
| Sinh viên & | Nguồn tài liệu học thuật thực tế về việc lập trình PLC iQ-R |
| Nghiên cứu sinh | nâng cao, tính toán động học D-H và tích hợp C# Vision. |
+-------------------+-------------------------------------------------------------+
| Kỹ sư Tự động hóa | Mẫu kiến trúc điều khiển chuyển động qua mạng SSCNET III/H, |
| & Lập trình viên | giải pháp xử lý dữ liệu thời gian thực giữa SCADA và PLC. |
+-------------------+-------------------------------------------------------------+
| Doanh nghiệp | Cắt giảm 70-80% chi phí nhân sự vận hành trạm xăng, tối ưu |
| Bán lẻ Xăng dầu | hóa thời gian phục vụ, ngăn ngừa sai sót hao hụt nhiên liệu |
+-------------------+-------------------------------------------------------------+
| Xã hội & Người | Tránh tiếp xúc độc hại với hơi xăng, trải nghiệm thanh toán |
| tham gia giao thông| nhanh chóng, giảm thiểu ùn tắc cục bộ tại đô thị lớn. |
+-------------------+-------------------------------------------------------------+
Câu hỏi thường gặp
1. Yêu cầu kỹ thuật phần cứng tối thiểu để triển khai hệ thống là gì?
Hệ thống yêu cầu nguồn cấp công nghiệp 3 pha 220V/380V (hoặc 1 pha 220VAC có bộ lọc nguồn EMI), nguồn khí nén ổn định 0.4 – 0.6 MPa, hệ thống tiếp địa chuẩn an toàn điện trở $< 4,\Omega$. Bộ điều khiển trung tâm phải tương thích dòng PLC Mitsubishi iQ-R/iQ-F có module motion chuyên dụng kết nối cáp quang với driver servo.
2. Robot xử lý tình huống xe ô tô đỗ lệch góc hoặc quá xa phạm vi làm việc như thế nào?
Không gian làm việc của robot (Work Envelope) được tính toán bao phủ hình trụ bán kính $R = 850\text{ mm}$, chiều cao $Z = 500\text{ mm}$. Nếu xe đỗ ngoài vùng làm việc này hoặc lệch góc $> 25^\circ$, hệ thống thị giác máy tính sẽ phát hiện ngưỡng biên ngoài giới hạn, màn hình HMI/Web App sẽ hiển thị cảnh báo đỏ và hướng dẫn tài xế tiến/lùi xe vào đúng ô định vị trước khi bắt đầu chu trình.
3. Hệ thống có khả năng giao tiếp và đồng bộ với các phần mềm quản lý trạm xăng hiện hữu không?
Có. Nhờ thiết kế phần mềm linh hoạt dựa trên cơ sở dữ liệu Microsoft SQL Server và tầng trung gian SCADA viết bằng C#, hệ thống dễ dàng kết nối với các phần mềm ERP, POS quản lý bán hàng của Petrolimex, PV OIL... thông qua giao thức API RESTful, OPC UA hoặc kết nối trực tiếp database qua chuỗi kết nối chuẩn TCP/IP.
4. Quy trình bảo trì, bảo dưỡng hệ thống gồm những hạng mục nào?
Định kỳ 3-6 tháng cần kiểm tra và tra mỡ công nghiệp cho các thanh trượt dẫn hướng và hộp số bánh răng hành tinh; vệ sinh đầu thu camera và bề mặt giác hút chân không; kiểm tra rò rỉ trên các đường ống khí nén và hiệu chuẩn lại cảm biến đo lưu lượng Hall YF-B5.
5. Dự toán chi phí triển khai và thời gian hoàn vốn cho một trạm xăng thực tế là bao lâu?
Đối với một trụ bơm tiêu chuẩn 2 vòi, tổng chi phí lắp đặt hoàn thiện ước tính khoảng 200–250 triệu VNĐ. Với mức tiết kiệm nhân công 2 ca làm việc (khoảng 12–15 triệu/tháng) cộng với doanh thu tăng thêm nhờ tăng tốc độ quay vòng phục vụ xe, thời gian hoàn vốn đầu tư trung bình từ 1.5 đến 2 năm.
Kết luận
Đồ án tốt nghiệp "Robot bơm nhiên liệu tự động" đã hiện thực hóa thành công một giải pháp công nghệ toàn diện, giải quyết trọn vẹn bài toán tự động hóa quy trình nạp nhiên liệu cho xe ô tô từ khâu nhận diện thị giác, điều khiển chuyển động động học phức tạp đến quản trị dữ liệu số hóa. Kết quả nghiên cứu không chỉ minh chứng cho tính khả thi và độ tin cậy vượt trội của sự kết hợp giữa PLC Mitsubishi iQ-R, hệ truyền động Servo thông minh và thị giác máy tính C#, mà còn mở ra bước đột phá quan trọng cho việc xây dựng mô hình trạm dịch vụ thông minh trong tương lai tại Việt Nam.
