1. Mô tả thiết bị
Mô hình hệ thống phân loại sản phẩm là một băng tải hoạt động tự động có chức năng phân loại sản phầm không đạt chất lượng (cụ thể đẩy 1 board mạch điện tử còn thiếu linh kiện sang máng 1), sản phẩm đủ chất lượng sẽ chạy đến cuối băng tải và rơi vào máng 2. Từng sản phẩm này sẽ được camera chụp lại và so sánh với sản phẩm chuẩn, các thông tin của quá trình so sánh, phân tích này sẽ hiển thị trên màn hình giám sát và hiển thị thông báo lỗi cụ thể sản phẩm. Công đoạn này là nhờ áp dụng công cụ Google Colab ( một công cụ lập trình AI miễn phí và mạnh mẽ) với ứng dụng học máy học sâu, phân tích trực quan hóa dữ liệu.
Trên mô hình sử dụng các thiết bị chính:
- PLC Siemens S7-1200
- Camera HD
- Cảm biến quang
- Relay, băng tải, Xilanh, động cơ 24V...
2. Phần mềm, công cụ hỗ trợ sử dụng trong thiết bị
Mô hình sử dụng kết hợp nhiều phần mềm, công cụ hỗ trợ:
- Phần mềm CAD E là phần mềm thiết kế kỹ thuật điện hỗ trợ vẽ sơ đồ mạch điện
- Phần mềm Tia Portal của Siemens: lập trình cho PLC Siemens trong việc nhận dạng có vật để điều khiển xilanh đẩy vật đúng vị trí, điều khiển động cơ hoạt động kéo băng tải vận hành di chuyển vật
- Phần mềm Visual studio code: Viết code (lập trình) dùng ngôn ngữ Python cho camera nhận dạng vật và phân tích ảnh từ camera chụp dược
- Phần mềm QT Designer: thiết kế màn hình giao diện giám sát cho người dùng theo dõi quá trình kiểm tra chất lượng sản phẩm
- Công cụ "Makesense.ai" là công cụ trực tuyến để dán nhãn ảnh (ảnh của sản phẩm mẫu)
- Google Colab là công cụ hỗ trợ ứng dụng AI/Deep Learning bằng việc cung cấp GPU và TPU giúp tăng tốc độ huấn luyện mô hình máy học và thực thi tính toán nhanh chóng. Viết và chạy mã Python trực tiếp trên trình duyệt mà không cần cài đặt phần mềm (đặc biệt Google Colad là nền tảng điện toán đám mây miễn phí)
3. Tính mới của thiết bị
- Ứng dụng được công nghệ AI vào mô hình thiết bị đào tạo nghề phù hợp yêu cầu thực tiễn chương trình đào tạo (cập nhật công nghệ mới)
-Việc ứng dụng công nghệ AI trong thiết bị giúp nhận dạng chính xác lỗi cụ thể của sản phẩm (nếu không ứng dụng Google Colab- một công cụ của AI thì hệ thống chỉ báo sản phẩm lỗi)
4. Ý nghĩa thực tiễn của mô hình
Thiết bị được công nhận là sáng kiến cấp cơ sở tại đơn vị và sẽ đưa vào giảng dạy trong những năm học sắp tới cho đối tượng học sinh trung cấp và cao đẳng nghề.
Mô hình được áp dụng giảng dạy cho các môn học:
- PLC cơ bản
- PLC nâng cao
- Lập trình PLC điều khiển hệ thống (theo ý muốn thiết kế)
- Các môn học liên quan đến lập trình
- Trình diễn vận hành mô hình có ứng dụng AI (ứng dụng Google Colab) trong các buổi giảng dạy.
Thiết bị được thiết kế, thi công phục vụ cho công tác giảng dạy nên tuyệt đối đảm bảo yếu tố an toàn, phù hợp nội dung chương trình đào tạo, có tính mới, sáng tạo, kinh phí phù hợp, nguồn vật tư, thiết bị dễ tìm kiếm.
Thiết bị này có thể nhân rộng để sử dụng cho tất cả các đối tượng người học cùng trình độ, chương trình học và môn học trên nhiều địa bàn.
5. Hiệu quả của thiết bị
- Người học tiếp cận với khái niệm về công nghệ AI một cách trực quan
- Người học nhận biết cơ bản việc ứng dụng AI trong thực tế học tập, thực tiễn sản xuất cũng như trong các hệ thống tự động hoá sản xuất.
- Nâng cao hiệu quả, tính trực quan sinh động trong công tác dạy và học, đặc biệt môi trường giáo dục nghề nghiệp.
- Người học có cơ hội tiếp cận, nghiên cứu, học tập trực tiếp trên mô hình ứng dụng công nghệ AI.
- Giáo viên, nhà trường đã từng bước thực hiện sứ mệnh áp dụng, ứng dụng công nghệ AI trong quá trình dạy học.
- Tất cả các phần mềm, công cụ hỗ trợ công nghệ đều dễ tìm kiếm, dễ sử dụng và được hỗ trợ miễn phí
6. Điểm mới
-Việc ứng dụng công nghệ AI trong thiết bị giúp nhận dạng chính xác lỗi cụ thể của sản phẩm (nếu không ứng dụng Google Colab- một công cụ của AI thì hệ thống chỉ báo sản phẩm lỗi) - Ứng dụng được công nghệ AI vào mô hình thiết bị đào tạo nghề phù hợp yêu cầu thực tiễn chương trình đào tạo (cập nhật công nghệ mới)
Đội ngũ phát triển: Bui Thi Mong Nhi, Nguyen Hoang Minh, Le Thi Thu Lanh
