Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong xu thế phát triển mạnh mẽ của khoa học kỹ thuật và tự động hóa công nghiệp, nhu cầu tối ưu hóa quy trình sản xuất và logistics ngày càng trở nên cấp thiết. Bài toán phân loại hàng hóa đóng vai trò then chốt trong chuỗi cung ứng, đòi hỏi các giải pháp tự động có tốc độ xử lý nhanh, độ chính xác cao và giảm thiểu sự phụ thuộc vào thao tác thủ công của con người. Việc ứng dụng công nghệ xử lý ảnh kết hợp nhận dạng mã phản hồi nhanh (QR Code) cùng các cơ cấu chấp hành tự động đang là hướng tiếp cận phổ biến tại các nhà máy và trung tâm phân loại bưu kiện.

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế và thi công mô hình cánh tay robot sử dụng PLC S7-1200 kết hợp với băng chuyền phân loại sản phẩm theo mã QR CODE" do sinh viên Võ Như Hiệp (MSSV: 17020055) và Lương Trung Hiếu (MSSV: 17020044), lớp 20DT01, ngành Kỹ thuật Điện – Điện tử, Trường Đại học Bình Dương thực hiện dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Trường Nhu. Đề tài tập trung giải quyết bài toán tự động hóa quy trình phân loại sản phẩm theo địa chỉ mã hóa thông qua việc tích hợp hệ thống điều khiển PLC, thị giác máy tính và cơ cấu khí nén.

Theo văn bản đề cương đồ án, các mục tiêu nghiên cứu cụ thể bao gồm:

  1. Tìm hiểu nguyên lý làm việc của cánh tay robot.
  2. Tìm hiểu cấu tạo và chức năng cấu thành của các bộ phận cánh tay robot.
  3. Tìm hiểu nguyên lý làm việc của hệ thống băng chuyền phân loại sản phẩm theo mã QR Code.
  4. Tìm hiểu cấu tạo và chức năng cấu thành của các bộ phận trên băng chuyền.
  5. Thiết lập khả năng quan sát, cấu hình và điều khiển hệ thống thông qua phần mềm lập trình TIA Portal V16.
  6. Xây dựng hoàn chỉnh mô hình thực nghiệm cánh tay robot sử dụng PLC S7-1200 kết hợp băng chuyền phân loại sản phẩm dựa trên mã QR Code.

Đối tượng nghiên cứu trọng tâm của đề tài bao gồm: bộ điều khiển logic khả trình Siemens SIMATIC S7-1200 (CPU 1212C DC/DC/DC), hệ thống xi lanh khí nén (xi lanh nâng hạ, xi lanh xoay, xi lanh kẹp, xi lanh nhận và đẩy hàng), cảm biến quang điện E3F-DS10C4, module quét mã vạch 1D/2D GM65 kết hợp vi điều khiển Arduino UNO, camera công nghiệp, cùng các nền tảng phần mềm kỹ thuật (TIA Portal V16, Microsoft Visual Studio 2017, AutoCAD, Arduino IDE).

Phạm vi nghiên cứu của đề tài được giới hạn trong việc thiết kế, chế tạo và thử nghiệm mô hình phân loại sản phẩm mô phỏng quy mô nhỏ tại phòng thí nghiệm; nhận dạng và phân loại các sản phẩm được dán nhãn mã QR Code tương ứng với các địa phương (TP. Hồ Chí Minh, Bình Dương, Đồng Nai); điều khiển cơ cấu phân loại thông qua PLC S7-1200 kết nối với máy tính xử lý hình ảnh; thời gian thực hiện nghiên cứu từ ngày 04/07/2022 đến ngày 09/10/2022. Mô hình hướng tới mục tiêu ứng dụng thực tiễn trong công tác phân loại bưu kiện tại các doanh nghiệp bưu chính, chuyển phát nhanh (như Giao Hàng Tiết Kiệm).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án xây dựng dựa trên các nền tảng lý thuyết chuyên ngành kỹ thuật điều khiển tự động hóa, kỹ thuật điện tử và công nghệ xử lý ảnh:

  • Khung lý thuyết về Robot công nghiệp: Tổng quan về động học và phân loại các dạng cấu trúc cánh tay robot trong sản xuất (robot giàn, robot hình trụ, robot hình cầu, robot SCARA, robot song song, robot nhân tạo và robot khớp nối). Cấu tạo cơ bản của cơ cấu tay máy gồm ba phần chính: bắp tay, khuỷu tay và khâu chấp hành cuối (bàn tay kẹp).
  • Cơ sở điều khiển lập trình với PLC: Nguyên lý hoạt động của bộ điều khiển khả trình công nghiệp (Programmable Logic Controller), cấu trúc phần cứng CPU, chu kỳ quét (scan cycle), các giao thức truyền thông công nghiệp qua cổng PROFINET (hỗ trợ chuẩn TCP/IP, ISO-on-TCP, S7 Communication) và tập lệnh điều khiển logic, timer, counter, ngắt cạnh, ngắt thời gian. Trọng tâm là dòng PLC Siemens S7-1200 CPU 1212C.
  • Công nghệ mã phản hồi nhanh (QR Code): Cấu trúc ma trận mã vạch hai chiều (2D matrix barcode), khả năng mã hóa dữ liệu dạng chuỗi ký tự, khả năng phục hồi lỗi và phương pháp thu nhận dữ liệu qua cảm biến quang học/camera.
  • Lý thuyết truyền động khí nén: Nguyên lý chuyển đổi áp năng khí nén thành cơ năng tịnh tiến và chuyển động quay thông qua hệ thống van điện từ điều hướng (solenoid valve) 5/2, bộ điều áp và xi lanh tác động kép.

Phương pháp nghiên cứu thực tế được nhóm tác giả triển khai bao gồm:

  • Phương pháp phân tích và tổng hợp lý thuyết: Thu thập, nghiên cứu tài liệu kỹ thuật của nhà sản xuất Siemens, tài liệu về vi xử lý, cảm biến công nghiệp và các giao thức truyền thông dữ liệu máy tính - PLC.
  • Phương pháp thiết kế kỹ thuật: Sử dụng phần mềm AutoCAD để phác thảo kết cấu cơ khí, tính toán lựa chọn kích thước khung chân đế, cơ cấu giá đỡ băng tải, vị trí bố trí cụm xi lanh cánh tay robot và camera quét mã.
  • Phương pháp tích hợp phần cứng và thi công thực nghiệm: Lắp ráp hệ thống khung cơ khí, kết nối đường ống phân phối khí nén, lắp đặt bộ nguồn tổ ong 24V DC, rơ-le trung gian, cảm biến quang thu phát hồng ngoại và đấu nối tủ điện điều khiển PLC.
  • Phương pháp lập trình và xử lý phần mềm: Viết chương trình điều khiển trình tự trên TIA Portal V16 bằng ngôn ngữ Ladder (LAD); xây dựng giao diện ứng dụng thu thập và giải mã hình ảnh mã QR trên nền tảng Visual Studio (ngôn ngữ C# / Windows Forms); lập trình vi điều khiển Arduino thu nhận tín hiệu từ module quét GM65 để giao tiếp với hệ thống.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế theo kiến trúc điều khiển phân tầng, tích hợp giữa xử lý hình ảnh trên máy tính và điều khiển thời gian thực bằng PLC. Sơ đồ cấu trúc gồm các khối chức năng chính:

  1. Khối cấp nguồn: Bộ nguồn tổ ong 24V DC công suất phù hợp, cung cấp điện áp một chiều ổn định cho PLC S7-1200, hệ thống cảm biến quang, cuộn hút van điện từ và các rơ-le trung gian.
  2. Khối cảm biến và nút bấm: Bao gồm các nút nhấn điều khiển (ON/OFF) và hệ thống cảm biến quang điện E3F-DS10C4 phát hiện sự hiện diện của vật thể tại các vị trí: trạm cấp hàng, trạm đọc mã QR và các vị trí phân loại trên băng tải.
  3. Khối xử lý hình ảnh và nhận diện QR: Module quét GM65 hoặc camera công nghiệp ghi nhận hình ảnh mã QR dán trên sản phẩm, truyền dữ liệu về ứng dụng viết trên Visual Studio để bóc tách thông tin điểm đến (TP. Hồ Chí Minh, Bình Dương hoặc Đồng Nai), sau đó gửi tín hiệu kích hoạt tương ứng xuống bộ điều khiển PLC.
  4. Khối điều khiển trung tâm (PLC): Bộ điều khiển Siemens SIMATIC S7-1200 CPU 1212C DC/DC/DC tiếp nhận tín hiệu từ các cảm biến và máy tính, xử lý thuật toán logic tuần tự để điều phối thời gian đóng/cắt của các ngõ ra.
  5. Khối cơ cấu chấp hành: Động cơ kéo băng tải vận chuyển sản phẩm; hệ thống van điện từ điều khiển dàn xi lanh khí nén thực hiện chuỗi thao tác: xi lanh cấp hàng, xi lanh xoay cánh tay robot, xi lanh nâng hạ, xi lanh kẹp giữ và 2 cụm xi lanh đẩy hàng ra các khay chứa riêng biệt.
Ký hiệu ngõ vào (DI) Tên thiết bị / Chức năng Ký hiệu ngõ ra (DO) Tên thiết bị / Chức năng
I0.0 Nút nhấn khởi động (ON) Q0.0 Động cơ băng tải
I0.1 Nút nhấn dừng (OFF) Q0.1 Xi lanh xoay cánh tay robot
I0.2 Cảm biến vị trí nhận hàng Q0.2 Xi lanh kẹp sản phẩm
I0.3 Cảm biến trạm quét mã QR Q0.3 Xi lanh nâng hạ cánh tay robot
I0.4 Cảm biến phân loại hàng 1 (Đồng Nai) Q0.4 Xi lanh đẩy hàng 1
I0.5 Cảm biến phân loại hàng 2 (TP. HCM) Q0.5 Xi lanh đẩy hàng 2

Quy trình vận hành hệ thống diễn ra tuần tự: Khi nhấn nút ON, băng chuyền khởi động đưa sản phẩm vào vị trí cấp phôi. Cảm biến nhận hàng phát hiện vật thể, kích hoạt cánh tay robot (chuỗi tác vụ: kẹp -> nâng -> xoay -> hạ -> nhả) để gắp sản phẩm đặt lên băng tải phân loại. Sản phẩm di chuyển qua trạm quét camera; cảm biến quét mã kích hoạt thiết bị đọc dữ liệu QR Code. Phần mềm Visual Studio nhận diện mã địa phương:

  • Nếu sản phẩm mang mã tỉnh Đồng Nai: Băng tải tiếp tục chạy đến vị trí cảm biến 1, xi lanh đẩy 1 tác động đưa sản phẩm vào máng chứa số 1.
  • Nếu sản phẩm mang mã TP. Hồ Chí Minh: Băng tải vận chuyển sản phẩm đến vị trí cảm biến 2, xi lanh đẩy 2 tác động đưa sản phẩm vào máng chứa số 2.
  • Nếu sản phẩm mang mã tỉnh Bình Dương: Sản phẩm được giữ nguyên trên băng tải và trượt thẳng về máng chứa cuối cùng ở đuôi băng chuyền.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Tổng quan về cánh tay robot, mã QR

Chương này cung cấp các khái niệm nền tảng về lịch sử, định nghĩa và vai trò của robot trong sản xuất hiện đại. Tác giả phân tích cấu trúc tổng quát của cánh tay robot công nghiệp gồm ba phần cơ bản: bắp tay, khuỷu tay và bàn tay kẹp. Chương 1 khảo sát chi tiết 7 dòng cánh tay robot phổ biến trên thị trường:

  • Robot giàn (Gantry robot): Cấu trúc 3 khớp lăng trụ tịnh tiến trong không gian Descartes.
  • Robot hình trụ (Cylindrical robot): Chuyển động trong hệ tọa độ trụ, ứng dụng trong đúc áp lực và hàn điểm.
  • Robot hình cầu (Spherical robot): Hoạt động theo hệ tọa độ cực.
  • Robot SCARA: Thiết kế hai khớp quay song song trên một mặt phẳng ngang, tốc độ cao trong gắp đặt linh kiện.
  • Robot song song (Parallel robot): Sử dụng các chuỗi động học khép kín, ứng dụng mô phỏng và gắp siêu tốc.
  • Robot nhân tạo (Articulated humanoid/prosthetic arms): Thiết kế các ngón cử động độc lập.
  • Robot khớp nối (Articulated robot): Phổ biến từ 3 bậc đến 6 bậc tự do hoặc nhiều hơn.

Đồng thời, chương 1 trình bày định nghĩa mã QR (Quick Response Code - mã vạch ma trận 2D), các ưu điểm về dung lượng lưu trữ, tốc độ đọc và khả năng ứng dụng thực tế trong quản lý chuỗi cung ứng, thương mại điện tử, theo dõi hành trình và phân loại tự động.

Chương 2. Tổng quan về PLC

Chương 2 tập trung trình bày cơ sở lý thuyết về bộ điều khiển lập trình PLC. Tác giả so sánh ưu thế của PLC so với hệ thống rơ-le truyền thống về tính linh hoạt, khả năng hiệu chỉnh logic không cần đấu nối lại dây dẫn và độ bền bỉ trong môi trường công nghiệp. Nội dung khảo sát các dòng sản phẩm PLC tiêu biểu từ các hãng công nghệ lớn: Siemens (S7-200, S7-300, S7-400, S7-1200, S7-1500), Schneider (Modicon M2xx, M580, M340, Quantum, Premium) và Mitsubishi (FX1N, FX2N).

Trọng tâm của chương đi sâu vào phân tích dòng điều khiển Siemens SIMATIC S7-1200, đặc biệt là model CPU 1212C DC/DC/DC:

  • Bộ nhớ làm việc (Work memory): 75 KB (hoặc 25 kB theo thông số cơ bản), Load memory: 1 MB đến 2 MB, Retentive memory: 2 KB.
  • Cấu hình phần cứng tích hợp: 8 ngõ vào số (DI 24V DC), 6 ngõ ra số bán dẫn (DO 24V DC), 2 ngõ vào tương tự (AI 0–10V DC).
  • Tích hợp 4 bộ đếm tốc độ cao (HSC) gồm 3 bộ 100 kHz và 1 bộ 30 kHz; hỗ trợ các ngắt cạnh tín hiệu, ngắt thời gian và ngắt truyền thông.
  • Cổng truyền thông PROFINET tích hợp sẵn, hỗ trợ giao thức TCP/IP, ISO-on-TCP và mạng truyền thông phân tán.

Chương 3. Thiết kế và thi công mô hình

Chương này mô tả chi tiết quy trình lựa chọn linh kiện phần cứng, thiết lập công cụ phần mềm và thi công mô hình vật lý:

  • Phần mềm phát triển: Trình bày cách khởi tạo dự án, cấu hình phần cứng (Hardware Configuration), biên dịch và giám sát (Monitor) chương trình trên TIA Portal V16 (Simatic Step 7 và WinCC); hướng dẫn xây dựng giao diện ứng dụng nhận diện mã QR trên nền tảng Visual Studio 2017 (C# WinForms).
  • Linh kiện phần cứng: Phân tích thông số kỹ thuật của cảm biến quang điện hồng ngoại E3F-DS10C4, bộ nguồn xung 24V DC, van điện từ 5/2, xi lanh nhận hàng, xi lanh xoay, xi lanh nâng hạ, xi lanh kẹp phôi và module camera đọc mã QR.
  • Thi công cơ khí và đấu nối điện: Quy trình lắp ráp khung giá đỡ băng tải, gá đặt các xi lanh hành trình, bố trí đường cấp khí nén và hoàn thiện hệ thống sơ đồ đấu nối dây nguồn, dây tín hiệu I/O giữa cảm biến, van điện từ với các chân terminal của PLC S7-1200.

Chương 4. Lập trình điều khiển hệ thống

Chương 4 thiết lập cấu trúc chương trình điều khiển toàn diện cho mô hình:

  • Trình bày sơ đồ thuật toán tổng thể của hệ thống và sơ đồ thuật toán xử lý hình ảnh nhận diện mã QR.
  • Lập bảng quy định địa chỉ ngõ vào (Input Table) và ngõ ra (Output Table) cho PLC.
  • Thuyết minh nguyên lý hoạt động chi tiết của từng cụm cơ cấu trong chu trình làm việc tự động.
  • Xây dựng các khối chương trình điều khiển trên TIA Portal V16 (các khối hàm OB, FC, mạng Network logic) để điều phối tuần tự hoạt động gắp phôi của cánh tay robot, chạy băng tải và kích hoạt các xi lanh gạt phân loại theo đúng tín hiệu giải mã QR nhận về từ máy tính.

Chương 5. Kết luận và hướng phát triển

Chương cuối cùng tổng kết các kết quả đạt được sau quá trình chế tạo và vận hành thử nghiệm mô hình:

  • Đánh giá mức độ hoàn thiện về cơ khí, tính ổn định của mạch điều khiển điện khí nén và độ chính xác của chu trình phân loại.
  • Phân tích tính an toàn trong vận hành công nghiệp và các yếu tố liên quan đến môi trường.
  • Đề xuất các phương hướng cải tiến, mở rộng đề tài phục vụ cho các nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Sau quá trình nghiên cứu, thiết kế và thi công từ tháng 07/2022 đến tháng 10/2022, đồ án đã đạt được các kết quả cụ thể:

  • Về phần cứng: Chế tạo hoàn chỉnh mô hình cơ khí kết hợp hệ thống điện - khí nén gồm 1 băng chuyền tải hàng, 1 cụm cánh tay robot khí nén (gồm các xi lanh kẹp, nâng hạ, xoay), 1 xi lanh cấp hàng, 2 xi lanh phân loại, 1 bộ điều khiển PLC S7-1200 CPU 1212C, hệ thống van điện từ và 4 cảm biến quang E3F-DS10C4. Mô hình có kết cấu cơ khí chắc chắn, dây dẫn được đấu nối gọn gàng và vận hành ổn định.
  • Về phần mềm và điều khiển: Xây dựng thành công chương trình điều khiển trên TIA Portal V16 đáp ứng đúng thuật toán logic phân loại; thiết lập phần mềm giao diện trên Visual Studio 2017 có khả năng kết nối camera, quét và giải mã chính xác 3 mẫu mã QR đại diện cho 3 khu vực giao hàng (Đồng Nai, TP. Hồ Chí Minh, Bình Dương).
  • Về khả năng vận hành: Hệ thống thực hiện trơn tru chu trình tự động: phát hiện phôi -> gắp phôi lên băng tải -> quét mã QR -> phân luồng sản phẩm chính xác về 3 vị trí khay chứa tương ứng mà không xảy ra xung đột điều khiển.

Về mặt đóng góp, đề tài cung cấp một mô hình học cụ trực quan, tích hợp đa ngành (Điện tử, Khí nén, Tự động hóa và Công nghệ phần mềm) phục vụ cho công tác giảng dạy, thực hành của sinh viên ngành Kỹ thuật Điện – Điện tử tại Đại học Bình Dương; đồng thời chứng minh tính khả thi của giải pháp phân loại tự động chi phí thấp cho các trung tâm logistics quy mô vừa và nhỏ.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Mặc dù đã hoàn thành các mục tiêu đề ra, đồ án vẫn còn một số hạn chế do điều kiện thời gian và trang thiết bị thực nghiệm:

  • Cơ cấu cánh tay robot sử dụng truyền động khí nén nên góc xoay và cự ly hoạt động bị cố định theo hành trình xi lanh, độ linh hoạt chưa cao so với các cánh tay robot sử dụng động cơ Servo hoặc Step đa bậc tự do.
  • Tốc độ xử lý và phân loại phụ thuộc vào thời gian lấy nét, góc đặt và độ sáng môi trường khi camera quét mã QR.
  • Số lượng nhóm sản phẩm phân loại trong mô hình còn hạn chế (3 nhóm địa phương).

Hướng phát triển tiếp theo được đề xuất bao gồm:

  • Nâng cấp cơ cấu cánh tay robot sang sử dụng động cơ Servo điều khiển vị trí chính xác để tăng số bậc tự do và phạm vi gắp đặt linh hoạt.
  • Sử dụng camera công nghiệp chuyên dụng tích hợp AI xử lý ảnh tốc độ cao để đọc mã QR ngay cả khi sản phẩm chuyển động liên tục trên băng tải với vận tốc lớn.
  • Mở rộng số lượng kênh/máng phân loại hàng hóa và tích hợp hệ thống SCADA giám sát, thống kê sản lượng theo thời gian thực đưa lên nền tảng Web Server/IoT.

Giá trị tham khảo

Đồ án tốt nghiệp này là tài liệu tham khảo hữu ích cho:

  • Sinh viên ngành Kỹ thuật Điện – Điện tử, Kỹ thuật Điều khiển & Tự động hóa, Cơ điện tử: Cung cấp tài liệu thực hành chi tiết về phương pháp lập trình PLC Siemens S7-1200 trên phần mềm TIA Portal V16, cách thiết kế mạch điều khiển khí nén và đấu nối thiết bị I/O công nghiệp.
  • Người nghiên cứu các đề tài tích hợp hệ thống: Cung cấp hướng dẫn tham khảo về giải pháp kết nối, truyền nhận dữ liệu giữa ứng dụng thị giác máy tính viết bằng C# (Visual Studio) với bộ điều khiển khả trình PLC để điều khiển thiết bị trường.
  • Phần đáng giá nhất để tham khảo: Bảng phân bổ cấu hình cổng I/O PLC, sơ đồ đấu nối mạch động lực/điều khiển van khí nén và lưu đồ thuật toán điều khiển phối hợp giữa quét mã QR và cánh tay robot.

Câu hỏi thường gặp

1. Đồ án sử dụng loại PLC nào và cấu hình ngõ vào/ra ra sao? Hệ thống sử dụng bộ điều khiển lập trình Siemens SIMATIC S7-1200 model CPU 1212C DC/DC/DC. Cấu hình phần cứng trên mô hình sử dụng 6 ngõ vào số (DI: nút ON, nút OFF, cảm biến nhận hàng, cảm biến quét QR, cảm biến vị trí hàng 1, cảm biến vị trí hàng 2) và 6 ngõ ra số (DO: động cơ băng tải, xi lanh xoay, xi lanh kẹp, xi lanh nâng, xi lanh đẩy hàng 1, xi lanh đẩy hàng 2).

2. Công nghệ nào được sử dụng để nhận dạng và phân loại sản phẩm? Đồ án sử dụng công nghệ mã ma trận hai chiều QR Code (Quick Response Code). Hình ảnh mã QR dán trên sản phẩm được thu nhận thông qua camera/module quét GM65 và truyền về phần mềm xây dựng trên Visual Studio 2017 (C#) để giải mã dữ liệu chuỗi ký tự trước khi gửi lệnh điều khiển tới PLC.

3. Cơ cấu cánh tay robot trong mô hình chuyển động bằng nguồn động lực nào? Cánh tay robot và các cơ cấu gạt phân loại trong mô hình hoàn toàn sử dụng hệ thống truyền động khí nén, bao gồm các xi lanh tác động kép (xi lanh nâng hạ, xi lanh kẹp, xi lanh xoay, xi lanh đẩy) được điều khiển gián tiếp thông qua hệ thống van điện từ và khí nén từ bình tích áp.

4. Mô hình thực nghiệm phân loại sản phẩm theo những tiêu chí cụ thể nào? Mô hình thực hiện phân loại sản phẩm theo 3 mã QR tương ứng với 3 địa phương nhận hàng: Mã tỉnh Đồng Nai (xi lanh đẩy 1 kích hoạt), Mã TP. Hồ Chí Minh (xi lanh đẩy 2 kích hoạt), và Mã tỉnh Bình Dương (sản phẩm đi thẳng về cuối băng tải).

Kết luận

Đồ án "Thiết kế và thi công mô hình cánh tay robot sử dụng PLC S7-1200 kết hợp với băng chuyền phân loại sản phẩm theo mã QR CODE" đã hoàn thành toàn diện các mục tiêu nghiên cứu từ thiết kế cơ khí, lắp ráp hệ thống điện khí nén đến lập trình điều khiển tích hợp xử lý ảnh. Công trình đã chế tạo thành công một mô hình thực nghiệm hoạt động chính xác, ổn định, chứng minh tính hiệu quả của việc kết hợp giữa PLC S7-1200 và công nghệ nhận dạng mã QR trong bài toán tự động hóa phân loại hàng hóa. Kết quả của đồ án mang tính ứng dụng thực tiễn cao cho ngành bưu chính logistics và là nguồn học liệu giá trị cho sinh viên các chuyên ngành kỹ thuật liên quan.