Dự án “Nghiên cứu và Thiết kế Hệ thống Phân loại Sản phẩm Lỗi Sử dụng PLC S7-1200 Kết hợp Mô hình Học Sâu” là một trong những đề tài xuất sắc của nhóm sinh viên Điện – Cơ khí FPT Polytechnic Đà Nẵng. Đề tài này được thực hiện với mục tiêu áp dụng các công nghệ tiên tiến trong việc phân loại sản phẩm lỗi trong các dây chuyền sản xuất, thông qua việc kết hợp PLC và mô hình học sâu.
Các sinh viên tham gia bao gồm Trần Trương Hữu Chiến, Lê Văn Sang, Võ Quân, Trần Xuân Châu Kiệt và Lê Viết Huy. Đây là một dự án mang tính khoa học và thực tiễn cao, khi kết hợp các công nghệ tự động hóa, học máy và học sâu để giải quyết một vấn đề quan trọng trong sản xuất – phân loại và phát hiện sản phẩm lỗi.
Đề tài này có ý nghĩa khoa học lớn khi nó kết hợp hai lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ: Tự động hóa công nghiệp (sử dụng PLC) và Trí tuệ nhân tạo (ứng dụng mô hình học sâu, đặc biệt là học tích chập CNN). Mô hình học sâu, một trong những kỹ thuật tiên tiến hiện nay, đặc biệt được ứng dụng hiệu quả trong các bài toán nhận dạng hình ảnh, phân loại sản phẩm lỗi trong sản xuất chính là một minh chứng rõ nét cho khả năng ứng dụng của công nghệ này.
Về mặt thực tiễn, hệ thống phân loại sản phẩm lỗi mà nhóm sinh viên thiết kế có thể áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp như điện tử, chế tạo máy móc, sản xuất linh kiện ô tô, và nhiều ngành sản xuất khác. Với hệ thống này, các nhà máy có thể tự động phân loại và phát hiện sản phẩm lỗi ngay trong quá trình sản xuất, giảm thiểu chi phí và thời gian cho việc kiểm tra thủ công, đồng thời nâng cao chất lượng sản phẩm.
Dự án áp dụng PLC S7-1200 để điều khiển quá trình phân loại sản phẩm, kết hợp với mô hình học sâu, đặc biệt là mô hình học tích chập (CNN – Convolutional Neural Networks), để huấn luyện và phân loại sản phẩm lỗi dựa trên hình ảnh thu thập được. Mô hình học sâu này đã được nhóm sinh viên áp dụng để phân tích và nhận dạng các lỗi trên bề mặt sản phẩm, từ đó đưa ra quyết định phân loại chính xác.
Mô hình học tích chập (CNN) được sử dụng trong dự án này là một trong những phương pháp mạnh mẽ hiện nay trong nhận diện hình ảnh, giúp máy tính có thể học từ dữ liệu hình ảnh và tự động phân loại các sản phẩm lỗi mà không cần sự can thiệp của con người. Đây là kỹ thuật tiên tiến hiện tại, đem lại hiệu quả cao trong các ứng dụng phân loại, nhận diện.
Đề tài này không chỉ là một dự án ứng dụng mà còn đòi hỏi nhóm sinh viên phải nghiên cứu và tìm tòi rất nhiều về các công nghệ mới, các thuật toán học sâu, cũng như việc tích hợp giữa PLC và AI. Quá trình huấn luyện mô hình học sâu và tích hợp với PLC để điều khiển hệ thống là một thách thức lớn, đòi hỏi sự sáng tạo và kiên nhẫn. Nhóm sinh viên đã thể hiện được năng lực nghiên cứu và khả năng làm việc nhóm rất tốt trong việc giải quyết các vấn đề kỹ thuật phức tạp.
Mặc dù mức chi phí đầu tư cho dự án này không nhỏ, nhưng nhóm sinh viên đã rất đầu tư công sức vào việc thiết kế mô hình học sâu chất lượng cao. Nhóm đã lựa chọn các công cụ, phần mềm và phần cứng phù hợp để đạt được kết quả tốt nhất. Hệ thống phân loại sản phẩm lỗi hoạt động ổn định, có độ chính xác cao và được tối ưu hóa tốt cho các ứng dụng thực tế.
Tuy nhiên, nhóm sinh viên cũng đã chỉ ra rằng có thể cải thiện thêm một số kỹ thuật tăng cường dữ liệu trong quá trình huấn luyện mô hình học sâu để tăng cường độ chính xác và khả năng phân loại trong các trường hợp phức tạp hơn.
Dự án “Nghiên cứu và Thiết kế Hệ thống Phân loại Sản phẩm Lỗi Sử dụng PLC S7-1200 Kết hợp Mô hình Học Sâu” đã thành công rực rỡ, không chỉ về mặt kỹ thuật mà còn về mặt nghiên cứu và ứng dụng. Đề tài đã chứng minh được sự sáng tạo, khả năng nghiên cứu và kỹ năng thực hành của nhóm sinh viên.
Chúc các bạn sinh viên Trần Trương Hữu Chiến, Lê Văn Sang, Võ Quân, Trần Xuân Châu Kiệt và Lê Viết Huy có một sự nghiệp thành công, đạt được nhiều cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn trong tương lai. Với những kiến thức và kinh nghiệm đã tích lũy được trong quá trình thực hiện dự án, chắc chắn các bạn sẽ trở thành những chuyên gia giỏi trong ngành tự động hóa và trí tuệ nhân tạo.
Giảng viên Nguyễn Đăng Nhật Minh
Bộ môn Điện – Cơ khí
FPT Polytechnic Đà Nẵng
