Tối ưu sắp xếp hộp trên pallet sử dụng robot Delta

Đồ án tối ưu sắp xếp hộp trên pallet sử dụng robot delta tại ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM

• Tác giả: Trần Lê Dương
• Người hướng dẫn: PGS.TS. Vũ Văn Phong
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
• Đề tài: Tối ưu sắp xếp hộp trên pallet sử dụng robot Delta
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2025
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan tối ưu sắp xếp hộp trên pallet sử dụng robot delta

Công nghệ palletizing tự động giữ vai trò then chốt trong chuỗi cung ứng hiện đại. Doanh nghiệp sản xuất cần giải phóng sức lao động thủ công ở khâu đóng gói cuối cùng. Tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, đề tài tối ưu sắp xếp hộp trên pallet sử dụng robot delta đã mở ra hướng tiếp cận thực tiễn. Nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán xếp dỡ các kiện hàng có kích thước biến thiên từ 3cm đến 6cm. Mô hình ứng dụng kiến trúc robot song song delta với ưu thế vượt trội về gia tốc và tốc độ phản hồi. Cơ cấu này kết hợp bộ điều khiển lập trình PLC Mitsubishi dòng iQ-R tiên tiến. Module chuyển động Simple Motion RD77MS4 quản lý đồng bộ ba trục động cơ servo. Nhờ thuật toán nội suy không gian, cánh tay chuyển động mượt mà đến từng tọa độ chỉ định. Dữ liệu kích thước hộp được thu thập liên tục từ cảm biến. Toàn bộ thông tin truyền qua mạng công nghiệp giúp hệ thống vận hành linh hoạt và khép kín. Giải pháp này đáp ứng tiêu chuẩn tự động hóa cao trong nhà máy thông minh.

1.1. Khái niệm và vai trò của Robotic Palletizing

Robotic Palletizing là công đoạn bốc dỡ và sắp xếp hàng hóa tự động lên pallet. Quy trình này nằm ở vị trí then chốt trên dây chuyền sản xuất công nghiệp. Trước đây, nhân công phải bốc vác thủ công các kiện hàng nặng nề. Quá trình lao động chân tay gây lãng phí thời gian và tiềm ẩn rủi ro chấn thương. Hệ thống tự động hóa thay thế con người xử lý thùng carton hoặc bao bì đóng gói. Cánh tay cơ khí thực hiện việc bốc dỡ liên tục với tần suất cao. Khả năng làm việc bền bỉ giúp doanh nghiệp duy trì năng suất đồng đều. Hàng hóa được định vị ngăn nắp trước khi nhập kho bảo quản hoặc giao cho đối tác. Việc tự động hóa khâu xếp dỡ tạo nền tảng vững chắc cho mô hình nhà máy thông minh.

1.2. Đặc tính kỹ thuật vượt trội của Robot Delta

Robot delta sở hữu cấu trúc động học song song gồm ba cánh tay gắn chung bệ di động. Động cơ servo được lắp cố định trên giá đỡ phía trên giúp giảm khối lượng di chuyển. Nhờ quán tính cơ học rất nhỏ, cơ cấu đạt gia tốc cao và tốc độ gắp nhả ấn tượng. Thiết bị phản hồi tín hiệu gần như tức thời trong toàn bộ vùng làm việc. Bệ mang gắn đầu hút chân không vận hành êm ái trên các bề mặt nhẵn. Robot delta vượt trội hơn hẳn các loại tay máy nối tiếp về tốc độ thao tác nhẹ. Tuy vậy, biên độ không gian làm việc của robot có phần thu hẹp theo dạng nón cụt. Việc ứng dụng robot delta vào xếp kiện hàng nhỏ đòi hỏi sự tính toán quỹ đạo vô cùng chuẩn xác.

II. Thách thức tối ưu sắp xếp hộp trên pallet sử dụng robot delta

Bài toán sắp xếp kiện hàng lên pallet thuộc nhóm tối ưu hóa tổ hợp kinh điển. Các kiện hàng hình hộp chữ nhật có kích thước dao động từ 3cm đến 6cm liên tục xuất hiện. Không gian mặt đáy pallet bị giới hạn nghiêm ngặt bởi tầm với của robot delta. Việc xếp chồng vật phẩm đòi hỏi thuật toán phải tính toán thể tích chiếm dụng tối đa. Đồng thời, cấu trúc khối hàng phải duy trì độ cân bằng và chống trượt đổ. Thách thức lớn nằm ở tốc độ xử lý dữ liệu theo thời gian thực. Cảm biến nhận diện phải truyền kích thước vật thể về bộ tính toán trung tâm ngay lập tức. Sau đó, thuật toán đóng gói gửi tọa độ đích xuống bộ điều khiển Simple Motion RD77MS4. Mọi độ trễ truyền thông qua giao thức mạng đều làm gián đoạn chu kỳ gắp. Ngoài ra, cơ cấu hút chân không chỉ thao tác hiệu quả trên sản phẩm có bề mặt phẳng nhẵn. Những chấn động cơ học trong quá trình nội suy ba trục servo cũng dễ làm rơi lệch vật phẩm. Kiểm soát đồng thời các yếu tố này là yêu cầu bắt buộc để hệ thống vận hành trơn tru.

2.1. Độ phức tạp của bài toán đóng gói không gian ba chiều

Bài toán đóng gói ba chiều 3D-BPP là dạng bài toán NP-khó trong khoa học máy tính. Khi kích thước kiện hàng thay đổi ngẫu nhiên, số lượng phương án xếp tăng theo hàm mũ. Thuật toán phải lựa chọn cách xoay hộp và vị trí đặt phù hợp trên pallet. Mục tiêu cốt lõi là triệt tiêu khoảng trống thừa và tối đa hóa thể tích hữu ích. Nếu tính toán sai lầm, các kiện hàng sẽ chồng chéo hoặc tạo khe hở mất ổn định. Trọng tâm khối hàng lệch chuẩn sẽ gây nghiêng đổ khi kiện hàng di chuyển trên băng tải. Việc xử lý trực tiếp trên dây chuyền đòi hỏi thời gian tính toán chỉ tính bằng mili giây. Độ trễ thuật toán kéo dài sẽ khiến robot phải tạm dừng chờ đợi chu kỳ kế tiếp.

2.2. Giới hạn cơ học và không gian làm việc của hệ thống

Không gian làm việc của robot delta chịu sự ràng buộc hình học khắt khe. Tầm với của các cánh tay đòn song song tạo nên một thể tích hoạt động dạng nón cụt. Vùng thao tác hiệu quả tập trung chủ yếu ở phần trung tâm bên dưới bệ đỡ. Khay chứa và diện tích bề mặt pallet phải bố trí tương thích tuyệt đối với phạm vi này. Nếu đặt sản phẩm vượt ra ngoài biên làm việc, robot sẽ mất khả năng tiếp cận tọa độ. Ngoài ra, cơ cấu kẹp hút chân không tạo áp suất âm phụ thuộc vào bề mặt tiếp xúc. Các bề mặt thô ráp hoặc cong vênh sẽ làm giảm lực hút nghiêm trọng. Trọng lượng kiện hàng cũng phải nằm trong ngưỡng giới hạn để tránh biến dạng cánh tay khi chuyển hướng đột ngột.

III. Giải pháp tối ưu sắp xếp hộp trên pallet sử dụng robot delta

Giải pháp điều khiển tích hợp phần cứng Mitsubishi và phần mềm tính toán thời gian thực giải quyết triệt để bài toán xếp dỡ. Kiến trúc hệ thống đặt bộ điều khiển PLC Mitsubishi iQ-R làm trung tâm điều hành. Module Simple Motion RD77MS4 nhận lệnh điều phối trực tiếp 3 trục động cơ servo của robot delta. Hệ thống thiết lập giao thức truyền thông SLMP thông qua định dạng Frame 3E chuẩn công nghiệp. Chuỗi dữ liệu mã hóa ASCII chứa mã lệnh chức năng, địa chỉ thiết bị và tham số tọa độ được đóng gói chính xác. Máy tính xử lý ảnh đo đạc kích thước hộp từ 3cm đến 6cm và tính toán điểm rơi tối ưu trên pallet. Sau đó, thông số gửi đến PLC với độ trễ thấp và độ tin cậy cao. Bộ điều khiển thực hiện thuật toán nội suy đường đi mượt mà cho bệ di động. Đầu hút chân không tạo áp lực âm tức thời để nhấc kiện hàng an toàn. Khi đến vị trí đích, van đảo chiều xả khí nén giúp nhả hộp êm dịu. Nhờ sự kết hợp này, quá trình palletizing diễn ra liên tục, loại bỏ hoàn toàn các rung lắc cơ học.

3.1. Truyền thông công nghiệp qua giao thức Frame 3E

Giao thức SLMP với cấu trúc Frame 3E đảm bảo kết nối thông suốt giữa máy tính xử lý và PLC Mitsubishi. Khung truyền dữ liệu thiết lập theo định dạng chuỗi ký tự ASCII tiêu chuẩn. Quy trình gồm năm bước tuần tự chặt chẽ. Hệ thống xác định mã lệnh và địa chỉ thanh ghi đích. Khung truyền đóng gói tham số tọa độ gắp thả chuẩn xác. Tín hiệu truyền qua đường mạng Ethernet với độ an toàn dữ liệu cao. Thiết bị nhận phân tích gói tin, kích hoạt lệnh vận hành và phản hồi trạng thái tức thời. Giao thức này ngăn chặn nguy cơ mất gói tin trong môi trường công nghiệp có nhiều nhiễu sóng. Tốc độ truyền thông ổn định giúp robot bám sát quỹ đạo điều khiển liên tục.

3.2. Điều khiển chuyển động nội suy 3 trục servo với RD77MS4

Bộ điều khiển chuyển động RD77MS4 là giải pháp phần cứng tối ưu cho tay máy delta. Thiết bị kết nối ba bộ khuếch đại servo qua đường truyền cáp quang tốc độ cao. Tính năng nội suy không gian đa trục tạo quỹ đạo di chuyển hình parabol mượt mà. Quỹ đạo cong hạn chế tối đa xung lực giật khi gắp và thả sản phẩm. Vận tốc và gia tốc được tinh chỉnh riêng biệt theo từng chặng di chuyển. Đầu hút chân không kích hoạt đồng bộ ở hai đầu mút của chu trình bốc xếp. Cảm biến áp suất giám sát liên tục độ kín khí nhằm ngăn ngừa hiện tượng rơi vật phẩm. Sự điều phối chuẩn xác duy trì sai số vị trí ở mức tối thiểu, bảo đảm độ ổn định cơ cấu.

IV. Ứng dụng tối ưu sắp xếp hộp trên pallet sử dụng robot delta

Kết quả nghiên cứu tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM khẳng định tính khả thi của hệ thống palletizing tự động. Giải pháp tối ưu hóa việc xếp đặt các kiện hàng kích thước từ 3cm đến 6cm với tỷ lệ lấp đầy pallet đạt mức ấn tượng. Tốc độ thao tác nhanh của robot delta giúp tiết kiệm đáng kể thời gian đóng gói. Hệ thống loại bỏ sự phụ thuộc vào lao động phổ thông trong môi trường làm việc nặng nhọc. Mô hình kỹ thuật này có tiềm năng ứng dụng sâu rộng trong các ngành dược phẩm, thực phẩm chế biến và sản xuất linh kiện điện tử. Đây là những lĩnh vực có nhu cầu đóng gói sản phẩm nhỏ gọn với tần suất cao. Khả năng mở rộng của kiến trúc điều khiển Mitsubishi cho phép tích hợp thêm camera 3D và trí tuệ nhân tạo. Việc nâng cấp thuật toán học máy sẽ giải quyết bài toán với các vật thể đa hình dạng và tải trọng lớn hơn. Thành công của đồ án đánh dấu bước tiến cụ thể trong chuyển đổi số khâu logistics nội bộ.

4.1. Khả năng ứng dụng thực tế trong công nghiệp sản xuất

Hệ thống xếp pallet bằng robot delta mang lại giá trị kinh tế trực tiếp cho doanh nghiệp. Khả năng gắp thả tốc độ cao phát huy thế mạnh lớn trong dây chuyền đóng gói bánh kẹo, hóa mỹ phẩm và thiết bị điện tử gia dụng. Máy móc hoạt động liên tục nhiều ca làm việc mà không suy giảm độ chính xác. Tỷ lệ hư hỏng hoặc móp méo vỏ bao bì được kiểm soát ở mức gần như bằng không. Doanh nghiệp cắt giảm đáng kể chi phí nhân công và tối ưu diện tích kho bãi lưu trữ. Kiện hàng xếp đặt ngay ngắn giúp khâu vận chuyển bằng xe nâng diễn ra an toàn, giảm thiểu rủi ro đổ vỡ trong kho.

4.2. Hướng phát triển và hoàn thiện hệ thống trong tương lai

Nghiên cứu mở ra nhiều hướng mở rộng công nghệ đầy triển vọng cho phòng thí nghiệm tự động hóa. Hệ thống có thể tích hợp cảm biến thị giác 3D để nhận diện vật thể đa hình dạng và phân loại màu sắc tự động. Việc áp dụng thuật toán học sâu giúp tối ưu hóa sơ đồ sắp xếp cho các kiện hàng không đồng nhất. Ngoài ra, việc cải tiến cơ cấu chấp hành sang dạng kẹp linh hoạt hoặc kẹp từ tính sẽ mở rộng danh mục hàng hóa tiếp nhận. Khung cơ khí robot delta có thể nâng cấp vật liệu composite sợi carbon nhằm giảm trọng lượng và nâng cao tải trọng gắp. Các nâng cấp này sẽ đưa mô hình từ phạm vi nghiên cứu tiếp cận gần hơn với dây chuyền sản xuất công nghiệp thực tế.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh công nghiệp 4.0, các hoạt động sản xuất, quản lý kho bãi, đóng gói và logistics đối mặt với nhu cầu gia tăng về năng suất, độ chính xác và giảm thiểu chi phí vận hành. Quá trình xử lý các kiện hàng, bưu kiện liên tục với kích thước và hình dạng đa dạng khiến việc kiểm soát thủ công không còn đáp ứng được yêu cầu về tính liên tục và độ ổn định. Việc phân phối và sắp xếp hàng hóa dạng hình hộp lên các bề mặt định trước như pallet (robotic palletizing) đóng vai trò then chốt nhằm tối ưu hóa diện tích lưu trữ, giữ cân bằng tải trọng và đẩy nhanh tiến độ lưu thông ở các công đoạn vận chuyển tiếp theo. Nhằm giải quyết các thách thức này, xu hướng ứng dụng robot công nghiệp tốc độ cao tích hợp thị giác máy tính và thuật toán tối ưu hóa không gian thời gian thực đang trở thành một giải pháp thiết yếu.

Đề tài "Tối ưu sắp xếp hộp trên pallet sử dụng robot Delta" do nhóm sinh viên Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh thực hiện dưới sự hướng dẫn của PGS. TS Vũ Văn Phong đặt ra các mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể như sau:

1. Thiết kế chương trình điều khiển 3 động cơ servo tương ứng với 3 khớp nhằm dẫn động chuyển động của cơ cấu Robot Delta.
2. Tích hợp Camera đo độ sâu (Depth Camera) để thu thập dữ liệu chiều dài, chiều rộng, chiều cao, góc xoay và vị trí tiêu chuẩn của các hộp 3D theo thời gian thực.
3. Xây dựng thuật toán xử lý ảnh và thuật toán tối ưu vị trí sắp xếp hộp trên bề mặt khay đỡ hoặc pallet dựa trên kích thước và tọa độ nhận diện, đảm bảo tận dụng tối đa diện tích bề mặt mà không gây chồng lấn hay vượt ra ngoài phạm vi cho phép.
4. Thiết kế hệ thống điều khiển và giám sát kép bao gồm màn hình công nghiệp HMI cho vận hành thủ công/tự động tại chỗ và giao diện người dùng UI trên máy tính hiển thị luồng video từ camera, thông số vật thể, tọa độ robot và trạng thái kết nối PLC.
5. Thử nghiệm, đo kiểm và đánh giá độ chính xác, hiệu suất của hệ thống thông qua các kịch bản sắp xếp hộp tự động liên tục trên bề mặt pallet được định trước trong không gian làm việc của Robot Delta.
6. Xây dựng cơ cấu chấp hành hút chân không và quy trình thao tác gắp – đặt hộp lên pallet đạt độ ổn định và độ tin cậy cơ khí cao.

Về đối tượng nghiên cứu, đề tài tập trung vào hệ thống Robot Delta 3 bậc tự do điều khiển song song, cơ cấu hút chân không bằng khí nén, hệ thống thị giác 3D sử dụng camera độ sâu, hệ thống điều khiển lập trình PLC công nghiệp và các thuật toán hình thái học kết hợp tối ưu không gian xếp dỡ.

Về phạm vi nghiên cứu:

• Không gian: Không gian làm việc bị giới hạn theo đặc tính hình học dạng chuông úp của Robot Delta và phạm vi mặt phẳng làm việc của pallet thử nghiệm.
• Vật thể nghiên cứu: Giới hạn ở các vật thể dạng hình hộp chữ nhật có kích thước các cạnh nằm trong khoảng từ 3 cm đến 6 cm, trọng lượng nhẹ và có bề mặt phẳng nhẵn phù hợp với đầu hút chân không; không khảo sát các vật thể có biên dạng phức tạp như hình cầu, hình trụ hay đa giác.
• Thời gian thực hiện: Nghiên cứu được hoàn thành vào tháng 6 năm 2025.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đề tài xây dựng trên nền tảng lý thuyết động học robot song song, kỹ thuật điều khiển chuyển động công nghiệp, công nghệ thị giác máy tính 3D và các giải pháp tối ưu hóa hình học rời rạc.

Khung lý thuyết và mô hình ứng dụng

• Lý thuyết Robot song song (Robot Delta): Dựa trên phát minh năm 1980 của Giáo sư Reymond Clavel tại Trường Bách khoa Liên bang Lausanne (EPFL). Cơ cấu sử dụng ba chuỗi động học hình bình hành nối giữa bệ cố định và bệ di động, giữ cho khâu chấp hành cuối luôn duy trì hướng cố định so với bệ tĩnh, cho phép đạt gia tốc lớn và độ chính xác lặp lại cao nhờ toàn bộ hệ thống động cơ chấp hành được gắn cố định trên khung trên.
• Lý thuyết động học: Thiết lập hệ phương trình động học thuận (Forward Kinematics) để xác định vị trí điểm cuối $(X, Y, Z)$ từ các góc quay trục servo $(\theta_1, \theta_2, \theta_3)$ và bài toán động học nghịch (Inverse Kinematics) nhằm giải các góc quay khớp từ tọa độ mục tiêu trong không gian làm việc Cartesian.
• Mô hình kiểm tra va chạm AABB 3D (Axis-Aligned Bounding Box): Sử dụng các hình hộp bao định hướng theo các trục tọa độ để kiểm tra điều kiện giao nhau, chồng lấn và tiếp xúc giữa các khối hộp trong không gian ba chiều $(X, Y, Z)$, phục vụ giải thuật Heuristic tìm khoảng trống khả dụng trên pallet.
• Xử lý ảnh số: Khai thác không gian màu HSV để phân đoạn ảnh, các phép toán hình thái học (Morphological Operations) bao gồm phép co (Erosion), giãn (Dilation), mở (Opening), đóng (Closing) để lọc nhiễu, cùng các thuật toán trích xuất đường biên vật thể và tính toán tọa độ tâm, kích thước bao.
• Tiêu chuẩn lập trình điều khiển: Tuân thủ tiêu chuẩn quốc tế IEC 61131-3, triển khai phối hợp giữa ngôn ngữ bậc cao Structured Text (ST), ngôn ngữ sơ đồ bậc thang (Ladder Diagram) và các khối hàm chức năng chuyên biệt (Function Block - FB).
• Giao thức truyền thông công nghiệp SLMP (Seamless Message Protocol): Giao thức truyền thông mở do Mitsubishi Electric phát triển, vận hành trên nền tảng mạng Ethernet TCP/IP hoặc UDP/IP bằng cấu trúc bức điện Frame 3E (Request/Response) hỗ trợ trao đổi dữ liệu trực tiếp giữa máy tính tính toán và bộ nhớ đệm PLC mà không cần phần mềm trung gian OPC.

Phương pháp nghiên cứu

• Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: Phân tích tài liệu chuyên ngành về động học cơ cấu song song, thuật toán xếp hộp dạng Bin Packing Heuristic, kỹ thuật xử lý dữ liệu đám mây điểm hoặc khung độ sâu từ camera chuyên dụng.
• Phương pháp thiết kế và tích hợp kỹ thuật: Thiết kế chi tiết cấu trúc phần cứng (tủ điện, cơ cấu cơ khí, sơ đồ nguyên lý nối dây) và phần mềm điều khiển đa tầng trên nền tảng thiết bị công nghiệp của Mitsubishi Electric.
• Phương pháp thực nghiệm kiểm chứng: Chế tạo mô hình thực tế, vận hành chạy thử hệ thống ở các chế độ điều khiển từng điểm (JOG, Point-to-Point) và chế độ tự động; thu thập dữ liệu qua nhiều chu kỳ hoạt động liên tục để đo lường sai số và đánh giá khả năng lặp lại.
• Phương pháp phân tích và tổng hợp số liệu: Xử lý dữ liệu thực nghiệm về kích thước đo được từ camera, sai số định vị tâm vật thể và tỷ lệ thành công của cơ cấu hút qua hàng trăm lượt thao tác để hiệu chỉnh thông số thuật toán.

---

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế theo kiến trúc điều khiển tích hợp phân cấp, bao gồm tầng điều khiển giám sát và xử lý ảnh (PC/Python UI), tầng điều khiển vận hành tại chỗ (HMI), tầng điều khiển logic và vị trí (PLC & Motion Module), cùng tầng cơ cấu chấp hành và cảm biến ngoại vi.

Nhóm chức năng	Tên thiết bị / Phần mềm	Thông số kỹ thuật / Đặc tính chính	Vai trò trong hệ thống
Xử lý logic trung tâm	PLC Mitsubishi R04ENCPU	Tích hợp sẵn cổng mạng Ethernet kép, bộ nhớ chương trình 40K bước	Điều phối logic toàn bộ hệ thống, xử lý truyền thông
Đế gắn và nguồn PLC	Base R312B, Nguồn R62P	Đế 12 khe cắm chuyên dụng, nguồn cấp 100-240VAC sang 5VDC	Cung cấp bus nội bộ và phân phối nguồn cho các module
Điều khiển chuyển động	Simple Motion Module RD77MS4	4 trục điều khiển qua mạng SSCNET III/H, chu kỳ truyền thông tốc độ cao	Xuất lệnh điều khiển nội suy 3 trục servo Robot Delta
Đếm xung tốc độ cao	Module RD62P2E	2 kênh đếm xung vi sai/DC tốc độ cao	Điều khiển phát xung điều khiển động cơ bước kéo băng tải
Vào / Ra số (I/O)	Module RX42C4, RY42NT2P	64 ngõ vào DC 24V (Sink/Source), 64 ngõ ra Transistor dạng Sink	Thu nhận nút nhấn, cảm biến; xuất tín hiệu van, đèn báo
Hệ thống Servo 3 trục	AC Servo HG-KR23, HF-KP13	Công suất 200W/100W, encoder tuyệt đối 22-bit (4.194.304 xung/vòng)	Dẫn động trực tiếp 3 khớp quay của cánh tay Robot Delta
Bộ khuếch đại Servo	MR-J4-20B, MR-J4-10B	Giao tiếp mạng cáp quang quang học SSCNET III/H	Khuếch đại công suất và điều khiển vòng kín vị trí servo
Hộp số giảm tốc	APEX DYNAMICS AB060-S2-P2	Tỷ số truyền giảm tốc độ cao, độ rơ thấp	Tăng mô-men xoắn cho các khớp chủ động Robot Delta
Dẫn động băng tải	Động cơ bước 42BYGP40-PG5	Động cơ bước tích hợp hộp số giảm tốc	Kéo băng chuyền cấp phôi hộp vào vùng làm việc
Driver động cơ bước	TB6600	Dòng ngõ ra điều chỉnh lên tới 4.0A, hỗ trợ vi bước	Điều khiển xung/chiều cho động cơ bước băng tải
Hệ thống thị giác 3D	Intel RealSense Depth Camera D415	Độ phân giải sâu Active IR Stereo, cổng giao tiếp USB 3.0	Thu nhận ảnh màu và ma trận độ sâu để đo kích thước hộp
Giao diện vận hành tại chỗ	HMI Mitsubishi GS2110-WTBD	Kích thước màn hình 10 inch cảm ứng, giao tiếp RS-232/Ethernet	Cài đặt chế độ Auto/Manual, kiểm tra I/O và báo lỗi
Bộ nguồn phụ trợ	Omron S8VS-12024	Điện áp vào 100-240VAC, ngõ ra 24VDC - 5A (120W)	Cung cấp nguồn 24VDC cho cảm biến, relay và cuộn hút van
Thiết bị khí nén	Van điện từ Airtac 3V210-08	Van khí 3 cửa 2 vị trí (3/2), cuộn coil 24VDC	Đóng cắt đường khí nén tạo áp suất chân không cho giác hút
Cảm biến vị trí	Omron E3F-R2C1	Cảm biến quang phản xạ gương, ngõ ra NPN NO	Phát hiện vật thể dạng hộp đi vào vị trí dừng trên băng tải
Phần mềm lập trình	GX Works 3, Visual Studio Code	Thư viện Pymcprotocol, OpenCV, PyQt5, Matplotlib	Lập trình PLC, Motion, thiết kế UI giám sát và xử lý ảnh

Quy trình công nghệ và cấu hình truyền thông

1. Thiết lập mạng và truyền thông SLMP Frame 3E: Máy tính điều khiển (chạy mã Python) đóng vai trò SLMP Client, kết nối trực tiếp với cổng Ethernet tích hợp trên CPU R04ENCPU (SLMP Server). Dữ liệu đóng gói dạng Frame 3E mã hóa ASCII/nhị phân gồm mã chức năng đọc/ghi bộ nhớ (D, M, R). Qua 5 bước xử lý: chuẩn bị frame, tạo cấu trúc tin nhắn, truyền chuỗi byte qua Ethernet TCP/IP, PLC nhận và phân tích bộ đệm, phản hồi kết quả trạng thái bình thường hoặc mã kết thúc có lỗi.
2. Quy trình hoạt động tự động:
   • Hộp được cấp ngẫu nhiên trên băng tải chuyển động bằng động cơ bước qua điều khiển từ module RD62P2E.
   • Khi hộp đi qua vùng nhận diện, cảm biến quang E3F-R2C1 tác động, kích hoạt dừng băng tải.
   • Camera Intel RealSense D415 chụp khung hình RGB kết hợp bản đồ độ sâu. Thuật toán trích xuất biên dạng hộp, lọc nhiễu qua các toán tử Morphological, chuyển đổi sang không gian HSV và tính toán ba chiều dài $(L)$, rộng $(W)$, cao $(H)$ cùng tọa độ tâm $(x, y)$.
   • Thuật toán tối ưu hóa không gian (Heuristic kết hợp kiểm tra va chạm AABB 3D) tìm kiếm vị trí trống khả dụng nhỏ nhất trên bề mặt pallet, xác định tọa độ mục tiêu $(X_p, Y_p, Z_p)$ và góc xoay.
   • Tọa độ được gửi về vùng đệm PLC thông qua giao thức SLMP.
   • Chương trình PLC gọi khối hàm RD77MS_StartPositioning thực hiện nội suy 3 trục servo đưa giác hút robot từ vị trí Home đến vị trí hộp trên băng tải, kích hoạt van Airtac 3V210-08 để hút giữ hộp.
   • Robot nâng vật thể lên cao độ an toàn, di chuyển nội suy đến vị trí tọa độ mục tiêu trên pallet, hạ hộp xuống bề mặt và ngắt chân không để nhả hộp, sau đó quay lại vị trí chờ tiếp theo.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Trình bày cơ sở khoa học và thực tiễn dẫn đến việc lựa chọn đề tài. Tác giả nhấn mạnh xu hướng chuyển dịch mạnh mẽ từ quy trình xếp dỡ thủ công sang hệ thống xếp pallet tự động hóa (Robotic Palletizing) nhằm nâng cao năng suất và hạn chế rủi ro cho người lao động. Xác định 6 mục tiêu kỹ thuật cụ thể, lựa chọn 3 phương pháp tiếp cận (lý thuyết, thực nghiệm, phân tích tổng hợp). Đưa ra các giới hạn nghiên cứu nghiêm ngặt về biên dạng vật thể (chỉ hộp chữ nhật kích thước từ 3 cm đến 6 cm) và đặc tính bề mặt hút để đảm bảo tính khả thi trong quy mô phòng thí nghiệm.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Cung cấp hệ thống lý thuyết nền tảng cho việc thiết kế mô hình:

• Phân tích cấu trúc động học song song của Robot Delta, làm rõ lịch sử phát minh bởi Reymond Clavel (1980 tại EPFL) cùng ưu thế vượt trội về gia tốc chuyển động gắp - đặt so với robot nối tiếp do các động cơ truyền động được đặt cố định trên khung tĩnh.
• Trình bày cấu trúc phần cứng họ PLC Mitsubishi MELSEC iQ-R, nguyên lý ghép nối Base, Module nguồn, CPU và các card chức năng.
• Nêu nguyên lý hoạt động của động cơ xoay chiều AC Servo (vòng điều khiển kín thông qua encoder phản hồi 22-bit) và động cơ bước điều khiển dạng vòng hở qua xung/hướng.
• Khảo sát các công cụ phát triển phần mềm: GX Works 3 với các ngôn ngữ Ladder, Function Block (FB), Structured Text (ST); giao thức truyền thông SLMP Frame 3E; công cụ lập trình Visual Studio Code, thư viện Pymcprotocol, Matplotlib.
• Trình bày cơ sở thị giác máy tính: không gian màu HSV, các phép biến đổi hình thái học (Erosion, Dilation, Opening, Closing) và nguyên lý đo độ sâu của các dòng camera (Stereo Vision, Structured Light, ToF).
• Giới thiệu thuật toán tối ưu xếp dỡ Heuristic và nguyên lý chống va chạm AABB (Axis-Aligned Bounding Box) trong không gian 3 chiều.

Chương 3: Tính toán và thiết kế hệ thống

Xác định các chỉ tiêu kỹ thuật và tính toán toàn diện hệ thống:

• Thiết lập sơ đồ khối chức năng và tính chọn thiết bị: nguồn Omron S8VS-12024, Base R312B, CPU R04ENCPU, module nguồn R62P, module vào số RX42C4, module ra số RY42NT2P, module điều khiển chuyển động RD77MS4, module đếm xung RD62P2E, servo HG-KR23, servo HF-KP13, bộ khuếch đại MR-J4-20B, MR-J4-10B, hộp số APEX AB060-S2-P2, động cơ bước 42BYGP40-PG5, camera Intel RealSense D415, HMI GS2110-WTBD, van khí nén Airtac 3V210-08 và cảm biến quang E3F-R2C1.
• Xây dựng hệ phương trình tính toán động học thuận và động học nghịch cho Robot Delta dựa trên phương pháp hình học giải tích và giải nghiệm phương trình mặt cầu cắt nhau; vẽ đồ thị không gian làm việc (workspace) dạng hình chuông úp trong các mặt phẳng $XYZ, XZ, YZ, XY$.
• Thiết kế sơ đồ nguyên lý đấu nối điện cho toàn bộ hệ thống tủ điện (cấp nguồn, kết nối mạng SSCNET III/H, kết nối Driver động cơ bước, mạch tiếp điểm relay đệm cho van khí và cảm biến).
• Xây dựng lưu đồ giải thuật điều khiển hệ thống ở chế độ Manual/Auto, giải thuật phân đoạn xử lý ảnh đo kích thước bao của hộp, giải thuật kiểm tra va chạm theo trục $X, Y, Z$ và quy trình gắp - thả tối ưu theo thuật toán Heuristic.

Chương 4: Thi công hệ thống

Hiện thực hóa các tính toán thiết kế thành mô hình vận hành:

• Bố trí và thi công lắp ráp phần cứng cơ khí, khung giá đỡ nhôm định hình cho Robot Delta, băng tải cấp phôi, vị trí gá đặt camera Intel RealSense D415 vuông góc với mặt băng tải, lắp đặt tủ điện công nghiệp đạt tiêu chuẩn phân tách nguồn động lực và tín hiệu điều khiển.
• Cấu hình tham số trên phần mềm GX Works 3: thiết lập Parameter System, khai báo cấu hình mạng SSCNET III/H liên kết Module RD77MS4 với các bộ khuếch đại MR-J4, gán địa chỉ thanh ghi đệm chia sẻ giữa PLC và module chuyển động.
• Cài đặt bảng dữ liệu định vị (Positioning Data) cho từng trục, triển khai các khối hàm chuẩn: RD77MS_JOG (nhích trục kiểm tra), RD77MS_HomeReturn (chạy về vị trí gốc máy), RD77MS_StartPositioning (nội suy điểm đến điểm), đóng gói khối FB tính toán động học thuận/nghịch ngay trên PLC.
• Thiết kế giao diện HMI trên màn hình GS2110-WTBD (màn hình chính, màn hình Manual kiểm tra từng cơ cấu, màn hình Auto vận hành tự động, màn hình cảnh báo lỗi).
• Phát triển giao diện UI bằng Python với PyQt5: tích hợp luồng hiển thị video thời gian thực từ camera D415, các ô hiển thị kích thước tính toán $(L, W, H)$, tọa độ robot, mô phỏng vị trí các hộp đã xếp trên pallet dưới dạng đồ họa trực quan và bảng xuất báo cáo vận hành.

Chương 5: Kết quả thực hiện

Trình bày các dữ liệu thực nghiệm đo đạc từ hệ thống đã hoàn thiện:

• Nghiệm thu phần cứng: Tủ điện vận hành ổn định, cơ cấu hút chân không hoạt động đáp ứng áp suất giữ phôi, cánh tay Robot Delta chuyển động êm và đạt độ cứng vững cần thiết.
• Đánh giá khả năng đo lường của camera depth: Thử nghiệm đo kích thước ba chiều $(L, W, H)$ của nhiều mẫu hộp khác nhau và so sánh với kích thước thực tế đo bằng thước kẹp; khảo sát độ lệch tâm định vị hộp trên băng chuyền.
• Đánh giá thuật toán xếp hộp trên pallet: Kiểm chứng khả năng tính toán tọa độ tự động không gây xung đột không gian, thuật toán xếp kín các khoảng trống khả dụng theo từng lớp.
• Kiểm tra độ chính xác và độ lặp lại của khâu chấp hành: Thực hiện chuỗi thử nghiệm gắp - thả lặp lại 200 lần liên tục với các kích thước hộp khác nhau nhằm tính toán tỷ lệ hút trúng tâm hộp và độ tin cậy của hệ thống.

Chương 6: Kết luận và hướng phát triển

Đánh giá mức độ hoàn thành nhiệm vụ so với các mục tiêu đề ra ban đầu; tổng hợp những hạn chế còn tồn tại về dải kích thước vật thể, tốc độ chu kỳ gắp thả và không gian làm việc; đồng thời phác thảo các định hướng nâng cấp hệ thống trong tương lai.

---

Kết quả và đóng góp

Dữ liệu thực nghiệm trích xuất từ văn bản

Kết quả đo kiểm kích thước thực tế của các mẫu hộp hình chữ nhật bằng Camera Depth Intel RealSense D415 được tác giả thống kê chi tiết trong Bảng 24:

Mẫu hộp kiểm tra	Kích thước thực tế $L \times W \times H$ (cm)	Kích thước đo qua Camera $L \times W \times H$ (cm)	Sai số tuyệt đối chiều dài $\Delta L$ (cm)	Sai số tuyệt đối chiều rộng $\Delta W$ (cm)	Sai số tuyệt đối chiều cao $\Delta H$ (cm)
Hộp số 1	$4.00 \times 4.00 \times 4.00$	$4.08 \times 4.05 \times 3.92$	$+0.08$	$+0.05$	$-0.08$
Hộp số 2	$5.00 \times 3.50 \times 3.00$	$5.11 \times 3.56 \times 2.91$	$+0.11$	$+0.06$	$-0.09$
Hộp số 3	$6.00 \times 4.00 \times 4.50$	$6.12 \times 4.07 \times 4.41$	$+0.12$	$+0.07$	$-0.09$
Hộp số 4	$3.50 \times 3.50 \times 5.00$	$3.57 \times 3.55 \times 4.90$	$+0.07$	$+0.05$	$-0.10$

Kết quả khảo sát độ chính xác khi xác định khoảng cách từ gốc tọa độ băng tải đến tâm hộp theo trục tọa độ (Bảng 25) cho thấy sai số trung bình vị trí tâm dao động trong biên độ từ $0.5\text{ mm}$ đến $1.2\text{ mm}$, đảm bảo yêu cầu đưa đầu hút chân không tiếp xúc chính xác vào bề mặt phẳng phía trên của hộp.

Kết quả kiểm tra chuỗi thao tác hút và định vị tâm hộp qua 200 lần thử nghiệm liên tục với các kích thước hộp khác nhau (Bảng 27):

Kích thước hộp khảo sát (cm)	Số lần hút thử nghiệm	Số lần hút thành công	Tỷ lệ thành công (%)	Nguyên nhân thất bại ghi nhận
$4.0 \times 4.0 \times 4.0$	50	49	98.0%	Hộp bị xô lệch nhẹ trên băng tải khi dừng đột ngột
$5.0 \times 3.5 \times 3.0$	50	48	96.0%	Sai lệch nhận diện biên dạng do bóng phản chiếu
$6.0 \times 4.0 \times 4.5$	50	49	98.0%	Trọng lượng hộp làm giảm nhẹ độ chân không
$3.5 \times 3.5 \times 5.0$	50	47	94.0%	Chiều cao lớn gây rung lắc khi đầu hút tiếp xúc
Tổng thể chu kỳ	200	193	96.5%	Hệ thống duy trì độ ổn định trên 96%

Kết quả thuật toán tối ưu xếp hộp trên pallet (Bảng 26, Hình 5.13 và Hình 5.14): Thuật toán Heuristic kết hợp AABB 3D cho phép sắp xếp thành công toàn bộ các hộp ngẫu nhiên lên bề mặt khay pallet định trước qua 2 lượt thử nghiệm đầy tải mà không xảy ra va chạm cơ học hay chồng chéo biên dạng vật thể, diện tích bề mặt sử dụng đạt hiệu quả lấp đầy cao.

Giải pháp và đóng góp kỹ thuật của đề tài

• Chế tạo thành công mô hình Robot Delta 3 bậc tự do hoàn chỉnh kết hợp cơ cấu giác hút khí nén đáp ứng yêu cầu gắp - thả tốc độ cao.
• Triển khai thành công cấu trúc điều khiển phân tầng giữa máy tính xử lý thị giác (Python) và PLC công nghiệp Mitsubishi MELSEC iQ-R thông qua giao thức truyền thông SLMP qua mạng Ethernet thuần túy, loại bỏ sự phụ thuộc vào các phần mềm thương mại trung gian.
• Ứng dụng hiệu quả cảm biến chiều sâu chuyên dụng (Intel RealSense D415) trong việc trích xuất đồng thời kích thước 3 chiều $(L, W, H)$ và tọa độ không gian thời gian thực của vật thể chuyển động trên dây chuyền.
• Tích hợp trọn vẹn giải thuật kiểm tra va chạm hình học AABB 3D vào bài toán phân bổ không gian pallet, tự động tìm kiếm vị trí xếp hộp tối ưu mà không cần lập trình cố định vị trí đặt trước.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được ghi nhận trong nghiên cứu

• Phạm vi đối tượng vật thể còn hẹp: Hệ thống hiện tại mới chỉ xử lý được các vật thể có biên dạng hình hộp chữ nhật với kích thước giới hạn trong khoảng từ 3 cm đến 6 cm; chưa thể nhận diện và phân loại các vật thể có biên dạng cong, hình cầu, hình trụ hoặc đa giác bất quy tắc.
• Yêu cầu khắt khe về cơ cấu chấp hành: Đầu gắp sử dụng cơ cấu hút chân không khí nén nên chỉ thao tác được với các vật thể có khối lượng nhẹ và bề mặt tiếp xúc phẳng, nhẵn, kín khí.
• Vùng không gian làm việc bị thu hẹp: Không gian thao tác xếp đặt bị giới hạn bởi phạm vi hình học hình chuông úp của Robot Delta, làm hạn chế kích thước tối đa của pallet tiếp nhận hàng hóa.
• Tốc độ xử lý thuật toán: Quá trình phân tích bản đồ độ sâu và tính toán thuật toán tối ưu hình học trên máy tính vẫn đòi hỏi độ trễ nhất định trước khi gửi lệnh điều khiển xuống bộ đệm PLC.

Hướng nghiên cứu mở rộng

• Nâng cấp thuật toán xử lý ảnh bằng các mô hình mạng nơ-ron tích chập (CNN/Deep Learning) để nhận diện và phân loại tự động nhiều dạng bao bì sản phẩm phức tạp hơn.
• Cải tiến cơ cấu chấp hành cuối bằng cách tích hợp cụm kẹp cơ khí đa năng hoặc giác hút linh hoạt có khớp xoay bổ sung (bậc tự do thứ 4) nhằm định hướng linh hoạt các góc đặt hộp phức tạp.
• Mở rộng thuật toán tối ưu hóa không gian cho các bài toán xếp pallet đa tầng (3D Multi-layer Palletizing) có tính đến trọng tâm và độ ổn định kết cấu của khối hàng sau khi xếp.
• Nâng cấp vùng làm việc bằng cách đặt Robot Delta trên một hệ trục trượt phụ hoặc mở rộng liên kết nhiều cánh tay robot song song trên cùng một dây chuyền phân loại.

---

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo kỹ thuật hữu ích dành cho:

• Sinh viên ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử và Robot: Cung cấp tài liệu thực chứng toàn diện từ khâu tính toán giải tích động học robot song song, cách tính chọn động cơ servo, hộp số giảm tốc cho đến phương pháp thiết kế sơ đồ nguyên lý tủ điện công nghiệp.
• Kỹ sư tích hợp hệ thống điều khiển công nghiệp: Có thể tham khảo phương pháp kết nối truyền thông trực tiếp giữa phần mềm thị giác trên máy tính (Python) với PLC Mitsubishi dòng cao cấp iQ-R thông qua giao thức SLMP Frame 3E mà không tốn chi phí cho các máy chủ OPC trả phí.
• Người nghiên cứu các bài toán đóng gói tự động hóa (Palletizing Problem): Cung cấp giải thuật thực tế kết hợp giữa cảm biến chiều sâu Active IR Stereo và thuật toán kiểm tra va chạm AABB 3D để giải quyết bài toán sắp xếp vật thể kích thước biến thiên theo thời gian thực.
• Các phần đáng tham khảo sâu: Toàn bộ Chương 3 (phần tính toán động học thuận/nghịch của Robot Delta và sơ đồ khối ghép nối module chuyển động RD77MS4 qua cáp SSCNET III/H) cùng Chương 4 (các khối Function Block tiêu chuẩn điều khiển vị trí trong GX Works 3).

---

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống thực hiện truyền thông và trao đổi dữ liệu giữa máy tính xử lý ảnh (Python) và PLC Mitsubishi iQ-R bằng phương thức nào?
Hệ thống sử dụng giao thức truyền thông SLMP (Seamless Message Protocol) chạy trên nền tảng mạng Ethernet TCP/IP thông qua cấu trúc bức điện Frame 3E (chuẩn mã hóa ASCII/nhị phân). Thiết bị máy tính đóng vai trò Client gửi các gói tin Request đọc/ghi trực tiếp vào vùng nhớ đệm của PLC (thông qua thư viện pymcprotocol) mà không cần cài đặt phần mềm máy chủ OPC trung gian.

2. Robot Delta trong đề tài sử dụng loại động cơ nào và được điều khiển bằng module chuyên dụng gì?
Robot Delta sử dụng 3 động cơ AC Servo Mitsubishi dòng HG-KR23 (công suất 200W) và HF-KP13 (công suất 100W) kết hợp bộ khuếch đại MR-J4-20B, MR-J4-10B và hộp số giảm tốc APEX DYNAMICS AB060-S2-P2. Toàn bộ 3 trục servo này được điều khiển vị trí và nội suy đường dẫn đồng bộ thông qua Module điều khiển chuyển động chuyên dụng Simple Motion Module RD77MS4 qua đường truyền cáp quang tốc độ cao SSCNET III/H.

3. Thuật toán nào được nhóm tác giả ứng dụng để phát hiện và ngăn ngừa va chạm giữa các hộp khi tính toán vị trí đặt trên pallet?
Nhóm tác giả ứng dụng nguyên lý kiểm tra va chạm AABB 3D (Axis-Aligned Bounding Box) kết hợp với thuật toán Heuristic. Giải thuật dựng các khối hộp bao định hướng song song với các trục tọa độ trong không gian ba chiều $(X, Y, Z)$ để kiểm tra điều kiện không giao nhau giữa hộp chuẩn bị đặt với các hộp đã xếp trước đó trên pallet, đảm bảo các hộp được thả đúng khoảng trống an toàn mà không bị đè lệch hay chồng lấn biên giới hạn.

4. Giới hạn kích thước và tính chất của vật thể mà hệ thống có thể xử lý là bao nhiêu?
Hệ thống chỉ xử lý các vật thể dạng hình hộp chữ nhật có kích thước các cạnh nằm trong khoảng từ 3 cm đến 6 cm (ví dụ: $4 \times 4 \times 4\text{ cm}$, $5 \times 3.5 \times 3\text{ cm}$, $6 \times 4 \times 4.5\text{ cm}$). Đồng thời, vật thể phải có khối lượng nhẹ và bề mặt phía trên phải phẳng, nhẵn để cơ cấu giác hút chân không khí nén của robot có thể bám dính chắc chắn.

5. Trong phần mềm GX Works 3, những khối hàm chức năng (Function Block) nào được sử dụng để điều khiển các chuyển động cơ bản của Robot Delta?
Các khối hàm chức năng chuẩn của Mitsubishi (Module FB) được cấu hình và gọi trong chương trình bao gồm: khối RD77MS_JOG dùng để vận hành nhích từng trục trong quá trình căn chỉnh cơ khí; khối RD77MS_HomeReturn dùng để điều khiển đưa toàn bộ các trục servo trở về điểm gốc tọa độ ban đầu (Home); và khối RD77MS_StartPositioning dùng để kích hoạt chuyển động nội suy điểm đến điểm theo dữ liệu từ bảng Positioning Data.

---

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Tối ưu sắp xếp hộp trên pallet sử dụng robot Delta" đã thiết kế, chế tạo và thử nghiệm thành công một hệ thống tự động hóa hoàn chỉnh kết hợp cơ cấu robot song song tốc độ cao với công nghệ thị giác máy tính 3D và điều khiển công nghiệp. Bằng việc làm chủ phương pháp điều khiển chuyển động qua PLC Mitsubishi dòng iQ-R, module RD77MS4 và giao thức SLMP, hệ thống đã giải quyết hiệu quả bài toán đo đạc kích thước và tự động sắp xếp các hộp kích thước từ 3 cm đến 6 cm lên bề mặt pallet với độ tin cậy thao tác đạt 96.5%. Kết quả nghiên cứu khẳng định tính khả thi của mô hình trong việc nâng cao mức độ tự động hóa cho các công đoạn đóng gói, phân loại hàng hóa trong các nhà máy và trung tâm logistics thông minh.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1.2 Mục tiêu của đề tài Mục tiêu chính đề tài là sử dụng camera depth để đo kích thước hộp kết hợp với robot Delta để sắp xếp hộp một cách tối ưu trên pallet. Cụ thể, đề tài đặt ra các mục tiêu sau: - Thiết kế chương trình điều khiển 3 servo tương ứng với 3 khớp để điều khiển chuyển động của Robot Delta. - Tích hợp Camera chiều sâu để thu thập dữ liệu chiều dài, rộng, cao và góc xoay, vị trí tiêu chuẩn của các hộp 3D theo thời gian thực. - Xây dựng thuật toán xử lý ảnh và tối ưu vị trí xếp hộp dựa trên kích thước và vị trí hiện tại của các hộp trên cái khay đỡ, đảm bảo tận dụng tối đa không gian bề mặt định trước.

- Thiết kế giao diện điều khiển thủ công và tự động giám sát HMI và giao diện UI hiển thị trực tiếp từ camera, thông số hộp, tọa độ,. - Thử nghiệm và đánh giá hiệu quả hệ thống qua nhiều lần sắp xếp hộp tự động với kích thước bề mặt pallet mình muốn định trước phù hợp với không gian làm việc của Robot Delta. - Xây dựng hệ thống hút và xếp hộp lên Pallet chính xác và ổn định.3 Phương pháp nghiên cứu Trong quá trình thực hiện đề tài, nhóm đã ứng dụng các phương pháp nghiên cứu lý thuyết, phương pháp thực nghiệm, phương pháp phân tích và tổng hợp để đạt kết quả ổn định và chính xác. Về phương pháp nghiên cứu lý thuyết: Nghiên cứu tổng quan về robot Delta; Tổng hợp tài liệu về tính toán động học thuận và ngược của robot Delta, từ đó giải bài toán động học thuận, động học nghịch trên robot Delta; Nghiên cứu thuật toán tối ưu không gian và thuật toán xử lý ảnh để đo kích thước hộp.

BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG 2 Chương 1. Tổng Quan Về phương pháp thực nghiệm: Nhóm tiến hành xây dựng và triển khai mô hình thực tế, sử dụng các thiết bị của hãng Mitsubishi Electric, Camera Depth của Intel. Việc chạy thử trên mô hình thật sẽ giúp nhóm xác định và tinh chỉnh chính xác độ ổn định và khả năng đáp ứng của hệ thống trong điều kiện vận hành liên tục. Về phương pháp phân tích và tổng hợp: Sau mỗi lần thử nghiệm, nhóm tiến hành phân tích dữ liệu thu thập được, bao gồm thời gian xử lý, độ chính xác khi đo kích thước, hiệu suất xếp hộp,.

Từ kết quả thu được, nhóm sẽ tổng hợp và so sánh giữa các phương án khác nhau để lựa chọn ra phương án hiệu quả nhất, vừa đảm bảo khả năng thực thi của phần cứng, vừa tối ưu không gian sắp xếp và hiệu suất toàn hệ thống.4 Nội dung nghiên cứu Nội dung của bài báo cáo được trình bày thành các chương sau: Chương 1: Tổng quan. Trình bày nội dung về tính cấp thiết của đề tài, nêu mục tiêu, phương pháp nghiên cứu và giới hạn của đề tài mà nhóm hướng tới. Chương 2: Cơ sở lý thuyết. Trình bày các lý thuyết về xử lý ảnh, các động cơ, hay các phần mềm, truyền thông có áp dụng vào trong nghiên cứu của đề tài.

Chương 3: Tính toán và thiết kế hệ thống. Trình bày cách thiết kế hệ thống từ phần cứng cho đến phần mềm, đồng thời nhóm sẽ đưa ra cách hoạt động chi tiết của hệ thống qua sơ đồ khối và lưu đồ. Chương 4: Thi công hệ thống. Trình bày quá trình thi công lắp ráp phần cứng và phần mềm phù hợp với hệ thống.

Chương 5: Kết quả đạt được. Đưa ra các kết quả đạt được từ phần cứng đến phần mềm để đánh giá hệ thống. BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG 3 Chương 1. Tổng Quan Chương 6: Kết luận và hướng phát triển.

Qua quá trình nghiên cứu và đưa ra kết quả đạt được, nhóm sẽ đưa ra những hạn chế và hướng phát triển của đề tài.5 Giới hạn đề tài Để đảm bảo tính khả thi và tập trung vào mục tiêu chính, đề tài có các giới hạn sau: - Hệ thống chỉ xử lý và sắp xếp các vật thể dạng hình hộp chữ nhật có kích thước được quy định (từ 3cm đến 6cm) để phù hợp với quy mô hệ thống, không xét đến các hình dạng phức tạp như tròn, tam giác, đa giác,. - Cơ cấu hút của hệ thống chỉ hút sản phẩm nhẹ có bề mặt nhẵn. - Vùng sắp xếp trên pallet được giới hạn do không gian làm việc của Robot Delta. BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG 4 Chương 2.

Cơ Sở Lý Thuyết Chương 2.1 Tổng quan về hệ thống xếp hàng tự động 2.1 Sơ lược về hệ thống xếp hàng Robot xếp hàng lên pallet còn hay gọi với tên là Robotic Palletizing là hệ thống robot đã trở thành một phần không thể thiếu trong mọi nhà máy thông minh theo xu hướng công nghiệp 4. Hệ thống này áp dụng công nghệ tự động hóa và sử dụng cánh tay Robot công nghiệp để đảm nhiệm việc thay thế sức lao động con người trong việc bốc dỡ hàng hóa, đóng gói vào các loại thùng chức như carton, nhựa hoặc xếp chồng các sản phẩm như hộp, túi, bao bì, thùng hàng thành phẩm lên pallet như mô tả ở Hình 2. Công đoạn này thường được coi là quan trọng, thường cuối cùng trong dây chuyền sản xuất và đóng gói trước khi hàng hóa được chuyền vào kho lưu trữ hoặc trao đến tay khách hàng.1 Quá trình xếp hàng hóa thủ công BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG 5 Chương 2.2 Tính ưu việt của Robot Delta cho xếp hàng Trong các loại cấu trúc Robot, Robot Delta mang ưu điểm về giải pháp tốc độ cao cho việc gắp và thả sản phẩm. Trong khi các loại robot có tay gấp khớp nối thì được biết đến rộng rãi cho nhiều ứng dụng khác nhau.

Tuy nhiên, Robot Delta cũng hoàn toàn có khả năng thực hiện hiệu quả công việc xếp hàng lên pallet, đặc biệt sẽ giới hạn với các kiện hàng có trọng lượng tương đối nhẹ và trung bình nhưng yêu cầu tốc độ cao hơn. Khả năng xếp của Robot Delta rất đa dạng bởi vì Robot Delta được thiết kế song song cho phép chúng đạt được tốc độ cao cùng với độ chính xác lặp lại phụ thuộc vào cơ khí của Robot, cho nên việc xếp với tốc độ như vậy thì chỉ phù hợp với các sản phẩm nhẹ và vừa ở mức trung bình. Các phiên bản Robot Delta hiện đại hơn, sẽ được phát triển với tải trọng ngày càng tăng, tùy theo kích thước của các cơ cấu mô hình được xây dựng để có thể mở rộng cho các phạm vi ứng dụng cho việc xếp trên pallet như Hình 2. Ngoài ra, Robot Delta được lắp đặt phía trên các dây chuyền nên sẽ tiết kiệm không gian sàn rất nhiều.2 Robot Delta xếp hàng BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG 6 Chương 2.2 Giới thiệu chung về Robot Delta 2.1 Khái niệm về Robot Delta Robot Delta là một loại robot song song có cấu tạo với ba cánh tay, mỗi cánh tay được gắn vào các khớp quay cố định trên bệ đỡ.

Thiết kế đặc trưng của robot này nằm ở việc sử dụng các cánh tay hình bình hành, giúp duy trì định hướng cố định cho bộ phận đầu cuối có thể thay đổi hướng linh hoạt hơn.2 Lịch sử hình thành về Robot Delta Robot Delta được phát minh vào đầu những năm 1980 bởi Giáo sư Reymond Clavel tại Trường Bách khoa Liên bang Lausanne (EPFL), Thụy Sĩ. Ban đầu, ông phát triển robot này nhằm phục vụ các nhiệm vụ yêu cầu độ chính xác cao và tốc độ xử lý nhanh trong ngành lắp ráp điện tử. Với thiết kế tay máy song song nhẹ, linh hoạt và độ lặp lại cao, robot Delta đã nhanh chóng được ứng dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp như thực phẩm, dược phẩm, đóng gói và tự động hóa. Thiết kế sáng tạo này đã đặt nền móng cho một thế hệ robot tốc độ cao phục vụ trong các dây chuyền sản xuất hiện đại.3 Ưu và nhược điểm của Robot Delta a.

Ưu điểm: Tốc độ cao: Cấu trúc nhẹ và đối xứng của Robot Delta cho phép nó đạt tốc độ di chuyển và phản hồi rất nhanh, đặc biệt phù hợp với các ứng dụng gắp – thả (pick & place) trong thời gian ngắn. Độ chính xác cao và lặp lại cao: Nhờ cấu trúc song song và tay máy được điều khiển chính xác, robot có khả năng lặp lại vị trí tốt, giúp tăng độ tin cậy trong sản xuất. Khả năng giảm rung lắc: Do động cơ được đặt trên khung cố định, phần chuyển động sẽ nhẹ hơn nên hạn chế được rung động trong quá trình vận hành. BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG 7 Chương 2.

Cơ Sở Lý Thuyết Linh hoạt và hiệu suất cao: Thiết kế cho phép robot hoạt động hiệu quả trong không gian hạn chế, đồng thời dễ dàng tích hợp vào các dây chuyền sản xuất, logistic,. Nhược điểm: Không phù hợp với tải trọng lớn: Do cấu trúc ưu tiên tốc độ và chính xác cho nên robot chỉ thích hợp với các vật thể nhẹ và trung bình. Không gian làm việc bị giới hạn: Phạm vi hoạt động của robot có hình dạng đặc trưng (hình chuông úp) và bị giới hạn theo thiết kế hình học của cánh tay. Có nhiều điểm suy biến (kỳ dị) trong không gian làm việc.3 Tổng quan PLC dòng iQ – R của Mitsubishi Dòng PLC Mitsubishi MELSEC iQ-R là thế hệ bộ điều khiển lập trình hiện đại, được thiết kế để đáp ứng các yêu cầu điều khiển tự động hóa phức tạp với hiệu suất cao, độ tin cậy lớn và khả năng xử lý thông minh.

Hệ thống sử dụng bus tốc độ cao, hỗ trợ nhiều loại CPU chuyên biệt như: đáp ứng theo tiêu chuẩn an toàn quốc tế, phục vụ điều khiển PID tốc độ cao và phản ứng nhanh với các module I/O khi được ghép nối với module chức năng dự phòng, CPU hỗ trợ lập trình bằng ngôn ngữ C/C++ phù hợp với các ứng dụng điều khiển vi mô hoặc chuyển đổi chương trình từ máy tính cá nhân/vi điều khiển.1 Cấu tạo của dòng IQ – R Hệ thống điều khiển lập trình (PLC) Mitsubishi MELSEC iQ-R được cấu hình theo dạng module, gắn trên một Base (đế chuyên dụng). Cấu trúc hệ thống lắp đặt theo nguyên tắc như sau: - Module cấp nguồn (Power Supply Module) được gắn tại khe đầu tiên bên trái của Base, đóng vai trò cung cấp nguồn cho toàn bộ hệ thống. - Module CPU (Central Processing Unit) được gắn tại khe tiếp theo bên phải của module cấp nguồn. Đây là trung tâm xử lý của hệ thống, thực hiện các chức năng điều khiển logic, truyền thông, xử lý tín hiệu và điều khiển chuyển động.

BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG 8 Chương 2.