I. Thiết kế mô hình robot delta
Thiết kế mô hình robot delta là trọng tâm của đề tài, tập trung vào việc tạo ra một hệ thống tự động hóa hiệu quả. Mô hình được thiết kế trên phần mềm Solidworks 2021, bao gồm các thành phần chính như đế cố định, đế di động, khớp trên, và khớp hình bình hành. Robot delta được lựa chọn do khả năng hoạt động nhanh và chính xác, phù hợp với yêu cầu phân loại rác thải. Quá trình thiết kế cũng tính toán động học để đảm bảo không gian làm việc tối ưu.
1.1. Thiết kế phần cứng
Phần cứng của robot delta bao gồm các chi tiết được thiết kế chi tiết trên Solidworks. Đế cố định và đế di động được tối ưu hóa để đảm bảo độ ổn định và linh hoạt. Khớp hình bình hành giúp robot di chuyển chính xác trong không gian ba chiều. Các thiết bị điện và điều khiển như động cơ bước, Arduino Mega 2560 được lựa chọn để đảm bảo hiệu suất hoạt động.
1.2. Tính toán động học
Tính toán động học là bước quan trọng để xác định không gian làm việc của robot delta. Các phương trình động học thuận và nghịch được giải quyết để đảm bảo robot có thể di chuyển chính xác đến các vị trí mong muốn. Không gian làm việc được mô phỏng trên Matlab để kiểm tra tính khả thi của thiết kế.
II. Phân loại rác thải
Phân loại rác thải là mục tiêu chính của đề tài, với việc ứng dụng robot delta để phân loại chai nhựa và lon. Hệ thống sử dụng thuật toán YOLOv5 để nhận diện và phân loại rác thải theo thời gian thực. Quá trình huấn luyện mô hình YOLOv5 được thực hiện trên Google Colab, với dữ liệu được thu thập và dán nhãn cẩn thận. Kết quả huấn luyện cho thấy độ chính xác cao trong việc nhận diện và phân loại rác thải.
2.1. Ứng dụng YOLOv5
YOLOv5 được lựa chọn do khả năng nhận diện đối tượng nhanh và chính xác. Quá trình huấn luyện bao gồm thu thập dữ liệu, dán nhãn, và huấn luyện mô hình trên Google Colab. Kết quả huấn luyện được đánh giá thông qua các chỉ số như precision và recall, cho thấy hiệu quả cao trong việc phân loại rác thải.
2.2. Hệ thống phân loại tự động
Hệ thống phân loại tự động bao gồm robot delta, camera, và băng tải. Camera nhận diện rác thải, sau đó robot delta thực hiện phân loại bằng cơ cấu hút. Hệ thống được lập trình trên Arduino IDE và Visual Studio Code, với giao diện người dùng được thiết kế để dễ dàng giám sát và điều khiển.
III. Tối ưu hóa robot delta
Tối ưu hóa robot delta là bước quan trọng để nâng cao hiệu quả của hệ thống. Các yếu tố như tốc độ, độ chính xác, và khả năng hoạt động trong điều kiện ánh sáng khác nhau được đánh giá và cải thiện. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống đạt độ chính xác cao trong việc phân loại rác thải, với tốc độ xử lý nhanh và ổn định.
3.1. Đánh giá hiệu suất
Hiệu suất của robot delta được đánh giá thông qua các thử nghiệm thực tế. Hệ thống được kiểm tra với 900 mẫu rác thải trong các điều kiện ánh sáng khác nhau. Kết quả cho thấy độ chính xác đạt trên 90%, với tốc độ xử lý nhanh và ổn định.
3.2. Cải thiện hệ thống
Các cải thiện được thực hiện bao gồm tối ưu hóa thuật toán YOLOv5, cải thiện cơ cấu hút của robot delta, và nâng cao độ chính xác của hệ thống camera. Những cải tiến này giúp hệ thống hoạt động hiệu quả hơn trong môi trường thực tế.
