Giới thiệu dự án

Trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0 và chuyển đổi số trong sản xuất, tự động hóa linh hoạt (Flexible Automation) đóng vai trò then chốt trong việc tối ưu hóa năng suất và giảm thiểu sai sót do con người. Theo thống kê của Hiệp hội Robot Quốc tế (IFR), mật độ robot trong các dây chuyền lắp ráp và phân loại tự động tăng trưởng trung bình 12-15% mỗi năm. Tuy nhiên, rào cản chi phí đầu tư cho các dòng robot thương mại (như Universal Robots, KUKA, ABB) thường vượt quá khả năng tiếp cận của các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) cũng như các phòng lab nghiên cứu đào tạo tại các nước đang phát triển.

Đề tài "Thiết kế thi công và điều khiển mô hình cánh tay Robot 4 bậc tự do" giải quyết trực tiếp bài toán chế tạo hệ thống tay máy linh hoạt có chi phí tối ưu, tích hợp công nghệ thị giác máy tính (Computer Vision) để nhận dạng và phân loại sản phẩm tự động theo màu sắc và tọa độ thực tế.

                  +-------------------------------+
                  |     Camera (Webcam 720p)      |
                  +---------------+---------------+
                                  | Image Stream
                                  v
+---------------------------------+-------------------------------+
|                      Máy tính Xử lý Trung tâm                   |
|  - LabVIEW 2019 / Vision Development Module: Color Threshold    |
|  - Trích xuất tọa độ vật thể (Centroid: X_c, Y_c)               |
|  - Thuật toán Động học nghịch (Inverse Kinematics Solver)        |
|  - Giao tiếp Serial NI-VISA (115200 bps)                        |
+---------------------------------+-------------------------------+
                                  | String Data Packet (<θ1,θ2,θ3,θ4,Grip>)
                                  v
+---------------------------------+-------------------------------+
|                  Vi điều khiển Arduino Mega 2560                |
|  - Bộ điều khiển xung PWM / Bộ giải mã gói tin Serial           |
+---------------------------------+-------------------------------+
                                  | PWM Signals / Power Drive
                                  v
+---------------------------------+-------------------------------+
|            Cơ cấu chấp hành & Khâu khớp Robot (4-DOF)           |
|  - Động cơ Servo LD-1501MG (Moment xoắn: 17 kg.cm)              |
|  - Khung cơ khí in 3D (Vật liệu PLA/ABS, sai số khâu < 0.5mm)   |
|  - Cơ cấu tay gắp (End-Effector)                                |
+-----------------------------------------------------------------+

Mục tiêu dự án

  1. Thiết kế hoàn chỉnh mô hình cơ khí cánh tay robot 4 bậc tự do (4-DOF) trên phần mềm SolidWorks 2019 và thi công chế tạo bằng công nghệ in 3D với độ chính xác cao.
  2. Xây dựng mô hình toán học động học thuận (Forward Kinematics) và động học nghịch (Inverse Kinematics) dựa trên quy tắc thiết lập hệ trục Denavit-Hartenberg (D-H).
  3. Lập trình thuật toán xử lý ảnh trên môi trường LabVIEW (National Instruments) kết hợp module NI Vision để phân loại vật thể theo mã màu (RGB/HSV) và tính toán tọa độ không gian làm việc.
  4. Xây dựng giao thức truyền thông Serial thông qua thư viện NI-VISA giữa LabVIEW và mạch vi điều khiển Arduino Mega 2560 để điều khiển chính xác các động cơ servo tại các khớp (Joints).
  5. Tối ưu hóa quỹ đạo chuyển động nhằm rút ngắn thời gian thao tác (Cycle time) và đảm bảo độ ổn định cơ khí trong quá trình gắp - đặt (Pick and Place).

Kết quả kỳ vọng và Phạm vi đề tài

  • Chỉ số kỹ thuật đạt được: Tầm với cực đại $R_{max} = 440\text{ mm}$, tải trọng gắp danh định $P_{load} = 250\text{ g}$, sai số định vị tĩnh $< 2.5\text{ mm}$, thời gian xử lý và ra quyết định phân loại $< 200\text{ ms/sản phẩm}$.
  • Phạm vi & Giới hạn: Hệ thống tập trung nghiên cứu xử lý không gian phẳng 2D từ camera cố định nhìn từ trên xuống (Top-down view), vật thể thử nghiệm dạng hình học chuẩn có màu sắc đơn sắc (Đỏ, Xanh lá, Xanh dương).

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Trên thị trường hiện có nhiều phân khúc cánh tay máy từ dạng công nghiệp đến module mã nguồn mở dành cho giáo dục.

Tiêu chí Robot công nghiệp truyền thống (ABB/KUKA) Robot mã nguồn mở (Niryo One) Giải pháp Đề tài (4-DOF LabVIEW + Arduino)
Bậc tự do (DOF) 6 Bậc 6 Bậc 4 Bậc tự do chuyên biệt (R-R-R-P)
Giá thành đầu tư Rất cao (> $15,000) Trung bình ($2,500 - $3,500) Thấp (< $150)
Độ phức tạp điều khiển Ngôn ngữ độc quyền (RAPID, KRL) ROS, Python, Linux nhúng G-code trực quan trên LabVIEW + C++ Arduino
Khả năng tùy biến Khó can thiệp sâu vào firmware Đòi hỏi nền tảng phần cứng mạnh Dễ dàng mở rộng ngoại vi, thay thế linh kiện
Độ trễ xử lý Vision Tích hợp công nghiệp (< 10 ms) 100 - 150 ms (Raspberry Pi 3) 30 - 50 ms (PC chạy LabVIEW)

Yêu cầu người dùng theo mô hình MoSCoW

  • Must have (Bắt buộc): Gắp - thả vật chính xác theo 3 màu cơ bản; giao diện điều khiển thủ công (Manual) và tự động (Auto); thuật toán giải ngược động học chính xác không suy biến; nút dừng khẩn cấp E-Stop.
  • Should have (Nên có): Hiệu chỉnh tốc độ động cơ theo thời gian thực; hiển thị tọa độ góc quay $(\theta_1, \theta_2, \theta_3, \theta_4)$ trực quan trên Dashboard.
  • Could have (Có thể có): Tính năng bám theo vật thể chuyển động chậm trên băng tải mini.
  • Won't have (Chưa phát triển): Xử lý bù trừ trọng lực phi tuyến hoặc phản hồi lực qua cảm biến xúc giác (Haptic feedback).

Thiết kế hệ thống và Cơ sở toán học

Hệ thống hoạt động dựa trên phương pháp toán học Denavit-Hartenberg (D-H) chuẩn để thiết lập hệ tọa độ và tìm ma trận biến đổi thuần nhất $A_i$:

$$A_i = \begin{bmatrix} \cos\theta_i & -\sin\theta_i\cos\alpha_i & \sin\theta_i\sin\alpha_i & a_i\cos\theta_i \ \sin\theta_i & \cos\theta_i\cos\alpha_i & -\cos\theta_i\sin\alpha_i & a_i\sin\theta_i \ 0 & \sin\alpha_i & \cos\alpha_i & d_i \ 0 & 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}$$

Ma trận chuyển vị tổng quát từ gốc tọa độ gắn ở đế (Base) đến khâu công tác cuối (End-Effector):

$$T_0^4 = A_1 \cdot A_2 \cdot A_3 \cdot A_4$$

+-----------------------------------------------------------------------+
|                      BẢNG THÔNG SỐ DENAVIT-HARTENBERG                 |
+-------+-----------------+-----------------+-------------+-------------+
| Khâu  | Góc xoắn (α_i)  | Chiều dài (a_i) | Khoảng cách | Góc quay    |
|  (i)  |   (độ / rad)    |      (mm)       |  (d_i, mm)  |  (θ_i, deg) |
+-------+-----------------+-----------------+-------------+-------------+
|   1   |      90°        |       a_1       |     d_1     |     θ_1*    |
|   2   |       0°        |       a_2       |      0      |     θ_2*    |
|   3   |       0°        |       a_3       |      0      |     θ_3*    |
|   4   |       0°        |       a_4       |      0      |     θ_4*    |
+-------+-----------------+-----------------+-------------+-------------+
(*: Biến khớp điều khiển)

       Z0 ^               Z1 ^                     Z2 ^               Z3 ^
          |                  |                        |                  |
          |                  |---- a1 ----            |---- a2 ----      |---- a3 ---- [End-Effector]
   [Khớp 1 - Base]     [Khớp 2 - Vai]          [Khớp 3 - Khuỷu]    [Khớp 4 - Cổ tay]
       (Xoay θ1)          (Xoay θ2)                (Xoay θ3)          (Xoay θ4)

Technology Stack

  • Phần cứng điều khiển: Mạch vi điều khiển Arduino Mega 2560 (Vi xử lý ATmega2560 8-bit, xung nhịp 16 MHz, 54 chân Digital I/O, 16 chân Analog).
  • Động cơ chấp hành: Servo hiệu năng cao LD-1501MG (Điện áp hoạt động 6.0 - 7.4V, moment xoắn cực đại $17\text{ kg}\cdot\text{cm}$, bánh răng kim loại chịu tải).
  • Phần mềm thiết kế cơ khí: Dassault Systèmes SolidWorks 2019 (Mô phỏng động học và tính toán phân bố khối lượng).
  • Môi trường lập trình & Xử lý ảnh: National Instruments LabVIEW 2019, NI Vision Development Module, NI-VISA Driver v19.0.

Methodology

Quy trình thực hiện dự án áp dụng mô hình phát triển hệ thống lặp V-Model kết hợp nguyên lý thiết kế Cơ điện tử (Mechatronics Engineering):

Thiết kế ý tưởng & Yêu cầu  ===========================>  Kiểm thử tích hợp hệ thống
        \                                                 /
    Thiết kế CAD & Tính toán D-H                  Kiểm thử động học & Thị giác
            \                                         /
        Chế tạo In 3D & Lắp mạch =======> Lập trình LabVIEW & Arduino
  • Giai đoạn 1 (Tuần 1 - 4): Nghiên cứu lý thuyết động học, lập bảng D-H, tính toán giải tích moment xoắn động cơ, thiết kế 3D các khâu (Base, Shoulder, Arm, Wrist, Gripper).
  • Giai đoạn 2 (Tuần 5 - 8): In 3D bằng sợi nhựa PLA, lắp ráp phần cứng cơ khí, cân chỉnh cơ cấu truyền động, đo đạc giới hạn góc quay thực tế.
  • Giai đoạn 3 (Tuần 9 - 12): Viết module xử lý ảnh trên LabVIEW, thiết lập thuật toán chuyển đổi tọa độ Pixel sang Millimeter $(X_{px}, Y_{px}) \rightarrow (X_{mm}, Y_{mm})$, giải bài toán động học nghịch tìm góc $\theta_i$.
  • Giai đoạn 4 (Tuần 13 - 16): Xây dựng driver giao tiếp truyền thông nối tiếp LabVIEW-Arduino, thực hiện kiểm thử liên tục (Stress test), tinh chỉnh sai số cơ khí.

Implementation và kết quả

Development Process & Core Algorithms

Khối xử lý ảnh trong LabVIEW trích xuất mặt nạ nhị phân (Binary Mask) dựa trên dải ngưỡng không gian màu HSV:

$$\text{Hue} \in [H_{min}, H_{max}], \quad \text{Saturation} \in [S_{min}, S_{max}], \quad \text{Value} \in [V_{min}, V_{max}]$$

Tọa độ tâm vật thể $(X_c, Y_c)$ tính toán qua mô-men hình học không gian (Image Moments):

$$X_c = \frac{M_{10}}{M_{00}} = \frac{\sum x \cdot I(x,y)}{\sum I(x,y)}, \quad Y_c = \frac{M_{01}}{M_{00}} = \frac{\sum y \cdot I(x,y)}{\sum I(x,y)}$$

Cấu trúc chương trình nhúng trên Arduino Mega 2560

Mã nguồn C++ nhúng thực hiện ngắt nhận chuỗi dữ liệu định dạng chuẩn <θ1,θ2,θ3,θ4,Grip> từ cổng Serial và xuất tín hiệu điều chế độ rộng xung (PWM) đến servo:

#include <Servo.h>

Servo joint1, joint2, joint3, joint4, gripper;
const byte numChars = 32;
char receivedChars[numChars];
boolean newData = false;

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  joint1.attach(2);  // Khớp 1: Khớp đế xoay
  joint2.attach(3);  // Khớp 2: Khớp vai
  joint3.attach(4);  // Khớp 3: Khớp khuỷu
  joint4.attach(5);  // Khớp 4: Khớp cổ tay
  gripper.attach(6); // Cơ cấu chấp hành kẹp
}

void loop() {
  recvWithStartEndMarkers();
  if (newData == true) {
    parseAndExecuteData();
    newData = false;
  }
}

void recvWithStartEndMarkers() {
  static boolean recvInProgress = false;
  static byte ndx = 0;
  char startMarker = '<';
  char endMarker = '>';
  char rc;
 
  while (Serial.available() > 0 && newData == false) {
    rc = Serial.read();
    if (recvInProgress == true) {
      if (rc != endMarker) {
        receivedChars[ndx] = rc;
        ndx++;
        if (ndx >= numChars) ndx = numChars - 1;
      } else {
        receivedChars[ndx] = '\0';
        recvInProgress = false;
        ndx = 0;
        newData = true;
      }
    } else if (rc == startMarker) {
      recvInProgress = true;
    }
  }
}

void parseAndExecuteData() {
  int t1, t2, t3, t4, grp;
  char *strtokIndx;
  
  strtokIndx = strtok(receivedChars, ",");
  t1 = atoi(strtokIndx);
  strtokIndx = strtok(NULL, ",");
  t2 = atoi(strtokIndx);
  strtokIndx = strtok(NULL, ",");
  t3 = atoi(strtokIndx);
  strtokIndx = strtok(NULL, ",");
  t4 = atoi(strtokIndx);
  strtokIndx = strtok(NULL, ",");
  grp = atoi(strtokIndx);
  
  // Điều khiển góc quay cơ cấu chấp hành
  joint1.write(constrain(t1, 0, 180));
  joint2.write(constrain(t2, 0, 180));
  joint3.write(constrain(t3, 0, 180));
  joint4.write(constrain(t4, 0, 180));
  gripper.write(constrain(grp, 0, 90));
}

Testing và Validation

Quá trình thực nghiệm được tiến hành qua 150 chu trình gắp - phân loại liên tục đối với các mẫu vật chuẩn ($30\times 30\times 30\text{ mm}$, trọng lượng $50\text{ g}$) với 3 màu sắc khác nhau.

Tỉ lệ phân loại chính xác theo màu sắc (%):
Đỏ (Red)         [===================================] 98.0% (49/50 lần)
Xanh lá (Green)  [=================================]   94.0% (47/50 lần)
Xanh dương (Blue)[===================================] 96.0% (48/50 lần)
Tổng thể         [==================================]  96.0% (144/150 lần)
  • Độ trễ truyền thông: Giao tiếp qua giao thức tùy biến buffer nối tiếp đạt tốc độ phản hồi $12\text{ ms}$, loại bỏ hoàn toàn hiện tượng nghẽn gói tin so với việc gọi trực tiếp tập lệnh Linx cấp cao.
  • Thời gian trung bình mỗi chu trình (Cycle time): $4.2\text{ giây/sản phẩm}$ (Bao gồm: Chụp ảnh nhận diện $\rightarrow$ Tính toán động học $\rightarrow$ Di chuyển gắp vật $\rightarrow$ Thả vào hộp màu tương ứng $\rightarrow$ Trở về vị trí Home).
  • Độ lặp lại vị trí (Repeatability): Đo đạc thực nghiệm đạt $\pm 1.8\text{ mm}$.

Đổi mới và đóng góp

  1. Kiến trúc phần mềm phân tầng Hybrid: Thay vì thực thi toàn bộ thuật toán trên các vi điều khiển đơn bo hiệu năng thấp (thường gây quá tải và trễ khung hình khi xử lý ma trận động học và ma trận ảnh), hệ thống phân tách mạch lạc: PC chịu trách nhiệm xử lý các tác vụ tính toán nặng (Vision processing, Inverse Kinematics solving trên LabVIEW), còn vi điều khiển Arduino đóng vai trò thiết bị chấp hành cấp thấp chuyên biệt (Low-level Actuator Controller).
  2. Khung truyền nhận Serial không phong tỏa (Non-blocking): Triển khai kỹ thuật tách gói dữ liệu bằng ký tự phân tách (Start/End Markers < >), giúp vi điều khiển không bị rơi vào trạng thái chờ (Deadlock), giảm thiểu hiện tượng rung giật động cơ khi nhận liên tục luồng tọa độ mới.
  3. Chi phí chế tạo siêu tiết kiệm: Giảm hơn 92% giá thành chế tạo so với các mô hình thương mại phục vụ nghiên cứu cùng phân khúc (như Niryo One hay Dobot Magician) nhưng vẫn đáp ứng đầy đủ tính năng đào tạo về điều khiển động học và thị giác máy.
So sánh chi phí chế tạo (USD):
Dobot Magician  [==================================================] $1,699
Niryo One       [==============================================]     $2,800
Đề tài 4-DOF    [==] $135

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng thực tế

  • Dây chuyền đóng gói phân loại nông sản, linh kiện điện tử: Tự động phát hiện chi tiết lỗi hoặc phân loại linh kiện theo quy chuẩn màu sắc trên băng chuyền tự động tốc độ trung bình.
  • Mô hình thí nghiệm giảng dạy (Educational Testbed): Trang bị cho các phòng thí nghiệm Cơ điện tử, Tự động hóa tại các trường đại học/cao đẳng để sinh viên thực hành bài toán động học robot, xử lý ảnh công nghiệp và điều khiển thời gian thực.
       [ Camera quan sát trên cao ]
                  |
     =============|=============  <- Băng tải phôi (Conveyor)
          [Vật thể cần gắp]
                  |
     +------------v------------+
     |   Cánh tay Robot 4-DOF  | ===> [Hộp Đỏ]   [Hộp Xanh Lá]   [Hộp Xanh Dương]
     +-------------------------+

Hướng dẫn triển khai phần cứng và phần mềm

  1. Thiết lập cơ khí: Cố định đế robot trên mặt phẳng khử rung. Lắp đặt camera vuông góc $90^\circ$ so với mặt phẳng bàn thao tác ở độ cao $500\text{ mm}$.
  2. Cài đặt môi trường máy tính:
    • Cài đặt phần mềm LabVIEW 2019 (32-bit) cùng các gói phụ trợ: NI-VISA 19.0, NI Vision Development Module 2019.
    • Mở Project LabVIEW, cấu hình đúng tên cổng kết nối (Ví dụ: ASRL3::INSTR tương ứng với COM3), thiết lập tốc độ Baud rate là 115200.
  3. Nạp Firmware cho mạch:
    • Sử dụng Arduino IDE 1.8.x mở file mã nguồn điều khiển nhúng, chọn Board Arduino Mega or Mega 2560, nạp mã nguồn qua cổng USB.
  4. Hiệu chuẩn tọa độ (Calibration):
    • Đặt mẫu chuẩn tại 4 góc không gian làm việc để lấy hệ số chuyển đổi giữa đơn vị Pixel và Millimeter trong bảng Setting của giao diện LabVIEW.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật hiện tại

  • Sử dụng động cơ RC Servo điều khiển vòng hở (Open-loop Control), chưa có cảm biến Encoder phản hồi góc thực tế của trục khớp, dẫn đến tích lũy sai số sau thời gian hoạt động kéo dài.
  • Kết cấu khung in 3D bằng nhựa PLA có độ cứng vững giới hạn, dễ phát sinh rung lắc khi vận hành ở dải tốc độ cao ($> 60^\circ/\text{s}$).
  • Giải thuật thị giác máy dựa trên ngưỡng màu HSV còn nhạy cảm với sự thay đổi của cường độ ánh sáng môi trường thực tế.

Hướng phát triển nâng cao

  • Tích hợp bộ điều khiển kín (Closed-loop Servos): Thay thế bằng động cơ bước tích hợp bộ giải mã Encoder quang hoặc Động cơ Servo thông minh (Dynamixel/Bus Servo) hỗ trợ phản hồi dòng điện, vận tốc và vị trí.
  • Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI/Deep Learning): Nâng cấp module thị giác máy bằng mạng nơ-ron tích chập (YOLOv8-tiny hoặc MobileNet-SSD) giúp phát hiện và định vị các vật thể phức tạp đa hình dạng, chống nhiễu ánh sáng.
  • Quy hoạch quỹ đạo mượt mà: Ứng dụng các thuật toán nội suy đa thức bậc 5 (Quintic Polynomial) hoặc đường cong S-Curve để triệt tiêu hiện tượng giật cơ khí khi tăng giảm tốc.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên ngành Kỹ thuật Điều khiển & Tự động hóa, Cơ điện tử: Nắm vững phương pháp thiết lập bảng D-H, trực quan hóa thuật toán giải ma trận động học và phương pháp điều khiển phần cứng qua giao diện máy tính.
  • Kỹ sư R&D và Lập trình viên nhúng: Tham khảo kiến trúc phân tầng kết hợp giữa phần mềm xử lý cao cấp (LabVIEW/C#) và vi điều khiển thời gian thực (Arduino/STM32) qua giao tiếp nối tiếp hiệu năng cao.
  • Giảng viên và Cơ sở đào tạo kỹ thuật: Sở hữu tài liệu thiết kế và mã nguồn hoàn chỉnh để tự chế tạo thiết bị thực hành với mức kinh phí tối thiểu.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu cấu hình hệ thống tối thiểu để triển khai đồ án là gì?

Máy tính chạy hệ điều hành Windows 10/11 (64-bit), CPU Intel Core i3 thế hệ 6 trở lên (hoặc tương đương), RAM tối thiểu 4GB, cổng USB 2.0/3.0 khả dụng; nguồn cấp DC ngoài $6\text{V} - 10\text{A}$ cho dàn động cơ servo để tránh hiện tượng sụt áp vi điều khiển.

2. Tại sao đồ án không sử dụng hoàn toàn firmware NI-VISA LabVIEW Linx có sẵn?

Giao thức Linx gửi tập lệnh đơn lẻ qua vòng lặp Polling liên tục, gây độ trễ lớn (thường $> 100\text{ ms}$) và dễ làm treo bộ đệm Serial của Arduino khi truyền đồng thời dữ liệu của 5 động cơ. Việc tự định nghĩa cấu trúc gói tin <θ1,θ2,θ3,θ4,Grip> giúp giảm thời gian truyền nhận xuống dưới $15\text{ ms}$.

3. Làm thế nào để bù trừ sai số quang học từ Camera trong bài toán xử lý ảnh?

Trong phần mềm LabVIEW, áp dụng khối IMAQ Spatial Calibration để khử hiện tượng méo phi tuyến của thấu kính (Lens Distortion) và ánh xạ ma trận điểm thực nghiệm thông qua tấm lưới chuẩn (Calibration Grid).

4. Giải pháp giải quyết hiện tượng quá nhiệt của động cơ Servo khi giữ tải lâu?

Trong thuật toán điều khiển, khi cánh tay robot đã di chuyển đến tọa độ đích và giữ vật ổn định, chương trình sẽ kích hoạt chế độ giảm nhẹ độ rộng xung PWM kẹp vật hoặc bố trí đối trọng cơ khí (Counter-weight) tại khớp vai để giảm tải mô-men tĩnh.

5. Chi phí linh kiện chế tạo toàn bộ hệ thống ước tính bao nhiêu?

Tổng chi phí chế tạo dao động từ 2.800.000 VNĐ đến 3.500.000 VNĐ (Bao gồm: Mạch Arduino Mega 2560, 5 Động cơ Servo LD-1501MG/MG996R, 1 cuộn nhựa in 3D PLA 1kg, Nguồn tổ ong 5V/6V-10A, Webcam 720p và phụ kiện ốc vít cơ khí).

Kết luận

Đề tài "Thiết kế thi công và điều khiển mô hình cánh tay Robot 4 bậc tự do" đã hoàn thành toàn diện các mục tiêu nghiên cứu và chế tạo: từ việc mô hình hóa hình học và toán học Denavit-Hartenberg, tối ưu hóa thiết kế cơ khí trên SolidWorks, đến xây dựng hệ thống phần mềm điều khiển trực quan trên LabVIEW kết hợp xử lý thị giác máy phân loại màu sắc chính xác. Hệ thống đạt tỉ lệ phân loại thành công 96% với thời gian chu trình $4.2\text{ giây}$, chứng minh tính khả thi, độ tin cậy và khả năng ứng dụng thực tiễn cao trong đào tạo kỹ thuật cũng như tự động hóa công nghiệp quy mô nhỏ.