Thiết kế và xây dựng mô hình phân loại, sắp xếp sản phẩm theo màu sắc ứng dụng xử lý ảnh

Abstract

This paper details the construction of an automated pilot plant for classifying and sorting products based on color. A deep learning model has been trained on a custom dataset, enabling it to predict and recognize objects within the application field of this study. In addition, the PLC S7-1200 controller is used to control a classification module-comprising a two-axis robotic mechanism and a conveyor belt-to sort blue and red workpieces into their corresponding bins, respectively. Experimental results demonstrate that the system operates stably and efficiently, achieving a success rate up to 100% with a confidence of 90% for red objects and 80% for blue objects. This further confirms the reliability of this technology for smart manufacturing applications.

Tóm tắt

Việc xây dựng một hệ thống tự động phân loại và sắp xếp sản phẩm dựa trên màu sắc được trình bày chi tiết trong bài báo. Một mô hình học sâu (YOLOv8) được huấn luyện trên tập dữ liệu riêng cho phép nhận dạng và phân biệt sản phẩm trong phạm vi ứng dụng của nghiên cứu này. Ngoài ra, bộ điều khiển trung tâm PLC Siemens S7-1200 điều khiển module phân loại gồm cơ cấu robot hai trục và băng tải có khả năng phân loại phôi màu xanh và đỏ tương ứng vào các khay. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động ổn định và hiệu quả với tỷ lệ phân loại thành công có thể đạt tới 100% với độ tin cậy nhận dạng là 90% cho phôi đỏ và 80% cho phôi xanh, do đó, góp phần củng cố độ tin cậy của công nghệ này đối với các ứng dụng sản xuất thông minh.