Đồ Án Tốt Nghiệp: Thiết Kế Hệ Thống Gắp Cúc Áo Lỗi Kết Hợp Với Mô Hình Trí Tuệ Nhân Tạo

• Tác giả: Nguyễn Chính Tùng
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Mạnh Hùng
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật Điện Tử Viễn Thông
• Đề tài: Thiết Kế Và Thi Công Hệ Thống Gắp Cúc Áo Lỗi Kết Hợp Với Mô Hình Trí Tuệ Nhân Tạo
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Giới thiệu
• 1.2. Mục tiêu
• 1.3. Nội dung nghiên cứu
• 1.4. Giới hạn
• 1.5. Bố cục
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Tổng quan về nhận diện vật thể (Object Detection)
• 2.2. Tổng quan về theo dõi vật thể (Object Tracking)
• 2.3. Mô hình YOLOv7
• 2.4. Cơ cấu gắp thả vật
• 2.5. Chuẩn giao tiếp Serial
• 2.6. Khảo sát đối tượng nhận dạng
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1. Thiết kế hệ thống
• 3.1.1. Thiết kế khung thanh trượt khối gắp
• 3.1.2. Sơ đồ khối hệ thống
• 3.1.3. Thiết kế các khối trong hệ thống
• 3.1.3.1. Khối thu nhận hình ảnh
• 3.1.3.2. Khối điều khiển
• 3.1.3.3. Khối chấp hành
• 3.1.4. Sơ đồ nguyên lý toàn mạch
• 3.1.5. Tính toán vị trí tọa độ và thời điểm gắp vật
• 3.1.5.1. Hiệu chỉnh giữa tọa độ ảnh và tọa độ thực
• 3.1.5.2. Hiệu chỉnh thời gian gắp
• 4. CHƯƠNG 4: THI CÔNG HỆ THỐNG
• 4.1. Thi công hệ thống
• 4.1.1. Thi công mạch
• 4.1.2. Lắp ráp hệ thống
• 4.1.3. Đóng gói mô hình
• 4.1.3.1. Đóng gói bộ điều khiển
• 4.1.3.2. Đóng gói hệ thống gắp
• 4.1.3.3. Đóng gói khay nhận cúc áo
• 4.1.3.4. Đóng gói mô hình hệ thống
• 4.1.4. Lưu đồ giải thuật hệ thống
• 4.1.5. Kết nối hệ thống xử lý ảnh và hệ thống gắp sản phẩm
• 4.1.5.1. Xây dựng chương trình xác định tọa độ pixel
• 4.1.5.2. Xây dựng chương trình tính quãng đường di chuyển
• 4.1.5.3. Gửi nhận dữ liệu từ hệ thống xử lý ảnh
• 4.1.5.4. Gửi nhận dữ liệu với hệ thống gắp sản phẩm
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT
• 5.1. Kết quả thi công mô hình
• 5.1.1. Kết quả mô hình hệ thống
• 5.1.2. Kết quả chạy hệ thống
• 5.1.3. Giao diện chương trình
• 5.2. Kết quả thực nghiệm
• 5.2.1. Thực nghiệm 1: Khả năng xác nhận tọa độ và gắp cúc áo ở các tốc độ khác nhau
• 5.2.2. Thực nghiệm 2: Thử nghiệm hệ thống khi thả 1 cúc áo một lúc
• 5.2.3. Thực nghiệm 3: Thử nghiệm hệ thống khi thả nhiều cúc áo một lúc
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 6.1. Kết luận
• 6.2. Hướng phát triển của đề tài

I. Tổng quan về thiết kế hệ thống gắp cúc áo lỗi AI

Thiết kế hệ thống gắp cúc áo lỗi kết hợp trí tuệ nhân tạo đang trở thành một xu hướng quan trọng trong ngành công nghiệp sản xuất. Hệ thống này không chỉ giúp tự động hóa quy trình gắp sản phẩm lỗi mà còn nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong sản xuất. Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào thiết kế này giúp nhận diện và phân loại các sản phẩm lỗi một cách nhanh chóng và chính xác.

1.1. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong sản xuất

Trí tuệ nhân tạo đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong sản xuất. Hệ thống gắp cúc áo lỗi sử dụng các mô hình học sâu như YOLOv7 để nhận diện và phân loại sản phẩm lỗi, từ đó tự động gắp chúng ra khỏi dây chuyền sản xuất.

1.2. Lợi ích của hệ thống gắp cúc áo lỗi

Hệ thống gắp cúc áo lỗi không chỉ tiết kiệm thời gian và nhân lực mà còn giảm thiểu sai sót trong quá trình sản xuất. Việc tự động hóa giúp tăng năng suất và đảm bảo chất lượng sản phẩm.

II. Vấn đề và thách thức trong thiết kế hệ thống gắp cúc áo lỗi

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc thiết kế hệ thống gắp cúc áo lỗi cũng gặp phải nhiều thách thức. Các vấn đề như độ chính xác trong nhận diện sản phẩm lỗi, tốc độ xử lý và khả năng tương tác giữa các thiết bị là những yếu tố cần được xem xét kỹ lưỡng.

2.1. Độ chính xác trong nhận diện sản phẩm lỗi

Độ chính xác của hệ thống phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đầu vào và mô hình học sâu được sử dụng. Việc cải thiện độ chính xác là một trong những thách thức lớn nhất trong thiết kế hệ thống.

2.2. Tốc độ xử lý và thời gian thực

Hệ thống cần phải xử lý hình ảnh và đưa ra quyết định trong thời gian thực để đảm bảo hiệu quả sản xuất. Tốc độ xử lý của mô hình AI và khả năng tương tác giữa các thiết bị là rất quan trọng.

III. Phương pháp thiết kế hệ thống gắp cúc áo lỗi hiệu quả

Để thiết kế một hệ thống gắp cúc áo lỗi hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp khoa học và công nghệ hiện đại. Việc lựa chọn mô hình AI phù hợp và thiết kế cơ cấu gắp là rất quan trọng.

3.1. Lựa chọn mô hình AI phù hợp

Mô hình YOLOv7 được lựa chọn vì khả năng nhận diện nhanh và chính xác. Việc tối ưu hóa mô hình này sẽ giúp cải thiện hiệu suất của hệ thống.

3.2. Thiết kế cơ cấu gắp hiệu quả

Cơ cấu gắp cần được thiết kế sao cho có thể gắp được nhiều loại cúc áo khác nhau. Việc sử dụng khí nén và động cơ bước sẽ giúp tăng cường khả năng hoạt động của hệ thống.

IV. Ứng dụng thực tiễn và kết quả nghiên cứu

Hệ thống gắp cúc áo lỗi đã được thử nghiệm và cho thấy nhiều kết quả khả quan. Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong sản xuất đã giúp nâng cao hiệu quả và giảm thiểu sai sót.

4.1. Kết quả thử nghiệm hệ thống

Các thử nghiệm cho thấy hệ thống có khả năng nhận diện và gắp cúc áo lỗi với độ chính xác cao. Điều này chứng tỏ tính khả thi của việc áp dụng AI trong sản xuất.

4.2. Ứng dụng trong ngành công nghiệp

Hệ thống gắp cúc áo lỗi có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ sản xuất hàng may mặc đến các dây chuyền sản xuất tự động khác.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai của hệ thống

Hệ thống gắp cúc áo lỗi kết hợp trí tuệ nhân tạo không chỉ mang lại nhiều lợi ích cho ngành sản xuất mà còn mở ra nhiều cơ hội phát triển trong tương lai. Việc cải tiến và tối ưu hóa hệ thống sẽ là mục tiêu tiếp theo.

5.1. Hướng phát triển công nghệ

Công nghệ AI sẽ tiếp tục phát triển và cải thiện, giúp hệ thống gắp cúc áo lỗi ngày càng hoàn thiện hơn. Việc nghiên cứu và phát triển các mô hình mới sẽ là cần thiết.

5.2. Tích hợp với các công nghệ khác

Hệ thống có thể được tích hợp với các công nghệ khác như IoT để nâng cao khả năng giám sát và điều khiển từ xa, tạo ra một hệ thống sản xuất thông minh hơn.