Đánh giá thực nghiệm hệ thống nhận dạng và phân loại vật thể trên mô hình robot Delta ứng dụng YOLO11 và Homography = Experimental evaluation of object recognition and sorting on a Delta robot platform using YOLO11 and Homography

Abstract

Bài báo đánh giá thực nghiệm hệ thống nhận dạng và phân loại vật thể trên mô hình robot Delta ứng dụng YOLO11 và phép biến đổi homography. Hệ thống gồm camera RGB đặt cố định phía trên băng chuyền, máy tính xử lý ảnh chạy Python và YOLO11, PLC Siemens S7 1200, robot Delta ba bậc tự do và cơ cấu hút chân không. Tọa độ tâm vật thể thu được từ YOLO11 được chuyển sang tọa độ robot bằng homography rồi ghi vào vùng nhớ trao đổi của PLC thông qua cơ chế Valid/ Ack. Đánh giá được tổ chức theo bốn mức tách biệt: nhận dạng đúng lớp, định vị trong ngưỡng ±1,5 mm, gắp thành công và thả đúng khay – cách làm cho phép xác định khâu nào gây lỗi, không chỉ ghi nhận kết quả cuối chu trình. Thử nghiệm 300 mẫu thuộc sáu lớp vật thể cho kết quả lần lượt là 96,3%; 95,3%; 94,0%; 93,0% và tỷ lệ chu trình hoàn chỉnh đạt 92,0%. Pipeline YOLO11 – homography – PLC đáp ứng yêu cầu thực hành gắp-phân loại trong môi trường đào tạo Cơ điện tử, với khâu cơ cấu hút là điểm yếu cần ưu tiên cải thiện.