Đồ án tốt nghiệp Thiết kế và thi công hệ thống phân loại sản phẩm theo chiều cao tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (HCMUTE), thuộc ngành Công nghệ kỹ thuật điều khiển và tự động hóa, tập trung vào việc xây dựng một hệ thống tự động phân loại sản phẩm dựa trên chiều cao. Hệ thống phân loại sản phẩm này ứng dụng công nghệ PLC và servo motor, giải quyết bài toán phân loại sản phẩm hiệu quả hơn so với phương pháp thủ công truyền thống. Thiết kế hệ thống bao gồm phần cơ khí, phần điện và phần mềm điều khiển. Thiết kế database lưu trữ thông tin sản phẩm cũng được xem xét. Quản lý kho hàng được tối ưu hóa nhờ hệ thống này. Mục tiêu chính là nâng cao hiệu quả sản xuất, tiết kiệm thời gian và nhân lực. Đồ án sử dụng thuật toán phân loại phù hợp để xử lý dữ liệu từ cảm biến, cho phép phân loại chính xác các sản phẩm có chiều cao khác nhau. Phân tích dữ liệu và thống kê dữ liệu được thực hiện để đánh giá hiệu quả hệ thống. Cơ sở dữ liệu sản phẩm được chuẩn hóa để đảm bảo tính nhất quán và chính xác của hệ thống.
1.1 Phân tích yêu cầu và thiết kế hệ thống
Đồ án tập trung vào thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm theo chiều cao, giải quyết vấn đề phân loại sản phẩm thủ công tốn nhiều thời gian và công sức. Phân tích yêu cầu bao gồm xác định phạm vi chiều cao sản phẩm cần phân loại (3cm - 7cm), lựa chọn cảm biến phù hợp (cảm biến quang), và thiết kế cơ cấu vận chuyển sản phẩm (băng tải). Thiết kế hệ thống bao gồm ba phần chính: phần cơ khí (cánh tay robot, băng tải), phần điện (PLC Mitsubishi, servo motor, cảm biến), và phần mềm điều khiển (chương trình PLC). Xây dựng hệ thống dựa trên nguyên lý hoạt động của PLC, sử dụng tín hiệu từ cảm biến quang để xác định chiều cao sản phẩm và điều khiển cánh tay robot để phân loại sản phẩm vào các khay tương ứng. Phát triển phần mềm gồm lập trình PLC để điều khiển hệ thống, xử lý tín hiệu từ cảm biến và điều khiển động cơ servo. Ngôn ngữ lập trình có thể là Java, Python, hoặc C#, kết hợp với SQL hoặc NoSQL để quản lý cơ sở dữ liệu. Kiểm thử phần mềm và bảo trì hệ thống là các bước quan trọng đảm bảo hoạt động ổn định và hiệu quả của hệ thống. Tối ưu hóa hiệu suất hệ thống bằng cách tối ưu hóa thuật toán phân loại và chuẩn hóa dữ liệu.
1.2 Thực hiện và đánh giá hệ thống
Quá trình thực hiện bao gồm thiết kế, chế tạo phần cứng, lập trình và tích hợp hệ thống. Xây dựng mô hình dựa trên các tài liệu tham khảo và kinh nghiệm thực tế. Lựa chọn thiết bị như PLC Mitsubishi, Servo Motor, cảm biến quang được thực hiện dựa trên yêu cầu kỹ thuật và chi phí. Quá trình thi công mô hình được mô tả chi tiết, bao gồm các bước lắp ráp, kết nối và hiệu chỉnh hệ thống. Đánh giá hiệu quả hệ thống dựa trên các tiêu chí như độ chính xác, tốc độ phân loại, và độ tin cậy. Dữ liệu thực tế được thu thập và phân tích để đánh giá hiệu suất hệ thống. Hiệu quả hệ thống được đánh giá thông qua các chỉ số như hiệu suất, chi phí, và thời gian phân loại. An ninh dữ liệu cũng được xem xét để đảm bảo tính bảo mật của hệ thống. Case study này cung cấp cái nhìn tổng quan về việc thiết kế và triển khai hệ thống phân loại sản phẩm tự động. Kỹ thuật lập trình được sử dụng cần đảm bảo tính hiệu quả và dễ bảo trì. Việc lựa chọn ngôn ngữ lập trình phù hợp cũng đóng vai trò quan trọng trong quá trình phát triển.
1.3 Kết luận và hướng phát triển
Đồ án thành công trong việc thiết kế và thi công hệ thống phân loại sản phẩm theo chiều cao. Hệ thống hoạt động ổn định và đạt được độ chính xác cao. Tuy nhiên, vẫn còn một số hạn chế như quy mô nhỏ, chưa tích hợp giao diện người dùng (HMI). Hướng phát triển trong tương lai tập trung vào việc mở rộng quy mô hệ thống, tích hợp HMI, nâng cao khả năng thích ứng với các loại sản phẩm khác nhau. Tối ưu hóa hiệu suất hệ thống cũng là một hướng phát triển quan trọng. Ứng dụng thực tiễn của hệ thống này rất lớn trong các ngành công nghiệp cần tự động hóa quy trình sản xuất. Việc áp dụng tiêu chuẩn hóa trong thiết kế và triển khai hệ thống là rất cần thiết. Tính khả thi của hệ thống được chứng minh qua việc thực hiện thành công đồ án. Chi phí và thời gian cần thiết để phát triển hệ thống cần được tối ưu hóa hơn nữa trong các dự án tương lai.
