Tuyển tập Hội nghị khoa học toàn quốc lần thứ nhất về Động lực học và Điều khiển
Đà Nẵng, ngày 19-20/7/2019, tr. 98-103, DOI 10.15625/vap.2019000263

Hệ thống gắp thức ăn tự động cho cơm hộp
Đặng Phước Vinh, Võ Ngọc Vũ, Nguyễn Huy Luật
Khoa Cơ khí, Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng
E-mail:

Tóm tắt
Trong bài bào này, nhóm tác giả trình bày những kết quả ban
đầu quá trình nghiên cứu, thiết kế, chế tạo và điều khiển hệ
thống gắp thức ăn tự động cho cơm hộp theo yêu cầu của Công
ty Sunfield, Nhật Bản. Trong hệ thống này, cơ cấu gắp thức ăn
là một cánh tay robot với ba ngón tay di chuyển linh hoạt, được
điều khiển thơng qua máy tính nhúng Rasberry Pi 3 tích hợp
camera xử lý ảnh có khả năng nhận diện loại và hình dáng của
thức ăn cần gắp. Cánh tay robot này được kết nối với một cơ
cấu truyền động theo hai phương nằm ngang và thẳng đứng với
tốc độ cao thông qua bộ PLC Mitsubishi FX3U. Hiện tại, hệ
thống này có thể gắp được 3 loại thức ăn, di chuyển và bỏ vào
hộp với thời gian tối đa là 10 giây. Đây là mẫu robot có ứng
dụng lớn cả trong và ngồi nước.
Từ khóa: Hệ thống gắp thức ăn cho cơm hộp, cánh tay robot,
xử lý ảnh, PLC, Rasberry Pi 3.

1. Đặt vấn đề
Trong thời đại công nghiệp 4.0 như hiện nay, robot
dần thay thế mọi hoạt động của con người trong cuộc
sống. Tuy nhiên, ở trên thế giới nói chung cũng như ở
Việt Nam nói riêng, việc thiết kế và chế tạo các mẫu
robot phục vụ trong lĩnh vực thực phẩm còn chưa phát

triển mạnh, đặt biệt là các mẫu robot có khả năng gắp
thức ăn. Một số cơng ty lớn trên thế giới hiện nay mới có
khả năng đầu tư hệ thống gắp thức ăn do chi phí ban đầu
lớn, đòi hỏi yêu cầu kỹ thuật cao, trang biết bị hiện đại
cũng như chi phí vận hành, bảo trì, bảo dưỡng cao nhưng
lại thiếu tính linh hoạt khi cần thay đổi mục đích sử dụng.
Trên thế giới, việc nghiên cứu, chế tạo và điều khiển
các cánh tay robot cho việc gắp nhả vật đã và đang thu
hút rất nhiều sự quan tâm của các nhà khoa học. Từ năm
1998, một cánh tay robot 5 ngón với 17 bậc tự do [1] đã
được thiết kế và chế tạo. Cánh tay này có kích thước nhỏ
gọn như tay người do các cơ cấu chấp hành, cảm biến,…
được tích hợp vào trong cánh tay. Một cánh tay robot
khác với 3 ngón sử dụng phương pháp đồ thị đã được
nghiên cứu phát triển bới Natarajan và Litu [2]. Mẫu
robot này được điều khiển từ xa ứng dụng trong các môi
trường độc hại như hạt nhân, dưới biển… Động học
thuận robot được thực hiện bởi bảng thơng số D-H.
Phương pháp hình học được sử dụng trong nghiên cứu
này cho phân tích động học ngược để xác định các góc
xoay tại các khớp nối. Một cánh tay robot linh hoạt cũng
được nghiên cứu thiết kế và phát triển bởi Pal vào năm
2003 [3]. Ngoài ra, rất nhiều nghiên cứu về cánh tay
robot để phục vụ cho các nhu cầu khác như giáo dục, y tế,
công nghiệp hay đóng gói.

Đối với mảng đóng gói cơm hộp, khơng chỉ ở Việt
Nam mà hầu hết các nước trên thế giới, việc đưa thức ăn
vào các hộp hầu hết đều được thực hiện một cách thủ
công. Nhiều doanh nghiệp ở Nhật Bản, Đài Loan… do

thiếu hụt lao động địa phương nên phải tuyển thêm nguồn
lao động từ nước ngoài chỉ để đưa các loại thức ăn có sẵn
vào hộp cơm.
Để nâng cao năng suất cũng như hiệu quả trong các
dây chuyền sản xuất thực phẩm, nhóm tác giả đã nghiên
cứu thiết kế, chế tạo và điều khiển thành công hệ thống
gắp thức ăn tự động cho cơm hộp. Nghiên cứu này được
thực hiện theo sự yêu cầu và hỗ trợ tài chính từ phía Cơng
ty Sunfield, Nhật Bản.
Trong hệ thống này một cánh tay robot được điều
khiển thông qua bo mạch Rasberry Pi 3 tích hợp camera
xử lý ảnh có khả năng nhận diện loại và hình dáng thức
ăn cần gắp. Cánh tay robot này được kết nối với cơ cấu
truyền động theo phương ngang và thẳng đứng với tốc độ
cao thông qua bộ PLC Mitshubishi FX3U. Theo yêu cầu
ban đầu từ phía Cơng ty Sunfield, hệ thống phải gắp được
ba loại thức ăn là củ cải, thịt gà và bánh bao (xem Hình 1)
và bỏ vào hộp với tổng thời gian tối đa là 10 giây. Thức
ăn sau khi được gắp khơng bị biến dạng hay rớt trong q
trình gắp. Đây là mẫu robot có ứng dụng lớn cả trong và
ngồi nước.

Hình 1. Ba mẫu thức ăn được sử dụng trong hệ thống

2. Tính tốn động học
Đặt hệ tọa độ cho ngón tay robot theo quy tắc
Denavit - Hatenberg như sau:

Hình 2. Hệ toạ độ cho ngón tay robot



Đặng Phước Vinh, Võ Ngọc Vũ, Nguyễn Huy Luật
Sau khi có hệ toạ độ, ta lập bảng Denavit Hartenberg như sau
Bảng 1. Thông số DH

Khâu

θi

di

ai

αi

1

θ1

0

a1

0

3. Thiết kế hệ thống

2

θ2


0

a2

0

Hệ thống được thiết kế để phát hiện các loại thức ăn
nhất định ở vị trí chứa, tiến hành di chuyển bàn tay xuống
gắp thức ăn, sau đó nâng lên để di chuyển đến vị trí thả
thức ăn tương ứng, thả thức ăn vào khay và di chuyển về
vị trí ban đầu để chuẩn bị cho chu trình mới. Các thơng
số cơ bản của hệ thống:
- Giới hạn di chuyển theo phương ngang: 450 mm
- Giới hạn di chuyển theo phương thẳng đứng: 150mm
- Chu kỳ hoạt động tối đa: 10s

Trong đó θ1 và θ2 là các biến khớp; a1 , a2 là các hằng số;
X   x1

 xP  a1 cos q1  a2 cos(q1  q2 )

 yP  a1 sin q1  a2 sin(q1  q2 )

zP  0


x2  là vecto biểu diễn vị trí của ngón tay trong
T


hệ cố định; q   q1

q2  với q1  1 , q2   2 là các góc

xoay các biến khớp. Dạng tổng quát của ma trận DH cho
các khâu có dạng như sau:
 cos i
 sin 
i
i 1
Ai  
 0

 0

 sin i cos  i

sin i sin  i

cos i cos  i

 sin  i cos i

sin  i

cos  i

0

0


ai cos i 
ai sin i 
di 

1 

Để điều khiển bàn tay robot di chuyển đến vị trí cần
thiết, nhóm tác giả sử dụng bộ truyền RCP6-SA6C-WA42P-6-150-P3-M-B cho phương thẳng đứng và bộ truyền
RCP6-SA6C-WA-42P-20-450-P3-M theo phương ngang
của hãng IAI.

Ma trận DH của khâu 1 và khâu 2 có dạng:
cos q1  sin q1

sin q1 cos q1
0
A1  
 0
0

0
0

cos q2

sin q2
1
A2  
 0


 0

 sin q2
cos q2
0
0

0 a1 cos q1 

a1 sin q1 
0 

1 

0
1
0

0 a2 cos q2 

0 a2 sin q2 

1
0

0
1



Từ các ma trận trên ta xác định được ma trận biến đổi
tọa độ thuần nhất của khâu 2 so với khâu cố định là:
0

A 2 = 0 A1 = 1 A 2 =

cos(q1  q2 )  sin(q1  q2 )
 sin(q  q ) cos(q  q )
1
2
1
2


0
0

0
0


0 a1 cos q1  a2 cos(q1  q2 ) 
0 a1 sin q1  a2 sin(q1  q2 ) 


1
0

0
1



Ma trận trên cho ta biết vị trí và hướng của khâu thao
tác trong hệ tọa độ cố định hay nói cách khác là vị trí của
điểm tác động cuối và hướng của hệ tọa độ động gắn vào
khâu tại điểm tác động cuối trong hệ tọa độ cố định, có
thể biểu diễn qua các biến khớp qi
Từ ma trận trạng thái của hệ x2y2z2 đối với hệ cố định
x0y0z0 ta xác định được điểm tác động cuối của khâu 2 so
với hệ cố định và ma trận cosin chỉ phướng của khâu 2 so
với x0y0z0 như sau:
0

0

Hình 3. Hệ thống robot gắp thức ăn. 1: giá đỡ trục dọc, 2: bộ
truyền động theo phương thẳng đứng, 3: giá đỡ bàn tay robot, 4:
bàn tay robot, 5: bộ truyền động theo phương ngang, 6: khay
chứa, 7: hộp điện.

rP   a1 cos q1  a2 cos(q1  q2 ) a1 sin q1  a2 sin(q1  q2 ) 0

T

cos(q1  q2 )  sin(q1  q2 ) 0 
R2   sin(q1  q2 ) cos(q1  q2 ) 0 

0
0
1 


Suy ra

Hình 4. Hệ thống robot gắp thức ăn sau khi được chế tạo


Hệ thống gắp thức ăn tự động cho cơm hộp
Hệ thống được thiết kế để phát hiện các loại thức ăn
nhất định ở vị trí chứa (bên phải), di chuyển xuống nhằm
thực hiện thao tác gắp, tiến hành di chuyển bàn tay sang
vị trí đích là khay thích hợp bên phải, dịch chuyển bàn
tay xuống thả thức ăn và trở về vị trí ban đầu để tìm gắp
thức ăn tiếp theo.

tay và đi qua một lỗ cố định trên tấm nâng để nối với
động cơ.

4. Thiết kế bàn tay robot
Bàn tay robot gắp thức ăn trong hệ thống được nhóm
tác giả thiết kế như Hình 5.
Hình 7. Giới hạn góc quay cho ngón tay robot

Trên đốt giữa và tấm nâng được thiết kế thêm các
chốt nhằm giới hạn góc quay cho các ngón tay. Cụ thể đốt
cuối chỉ có thể quay một góc tối đa 90° quanh đốt giữa và
đốt giữa chỉ có thể quay một góc tối đa 90° quanh tấm
nâng.

5. Điều khiển và xử lý


Hình 5. Mẫu thiết kế bàn tay robot. 1: các tấm đỡ, 2: động cơ
điều khiển, 3: thanh nâng, 4: các ngón tay, 5: Tấm nâng, 6: đĩa
quay, 7: trục giữ.

Các ngón tay được cố định trị trí ban đầu là duỗi
thẳng nhờ lực căng của lò xo. Khi cần gắp thức ăn, động
cơ kéo dây được đi sẵn bên trong các khớp. Khi lực kéo
đạt được giá trị đủ lớn so với lực đàn hồi của lị xo thì các
ngón tay co lại. Góc quay của động cơ được chiều chỉnh
sao cho lớp cao su đàn hồi ở đốt cuối vừa chạm vào thức
ăn, đảm bảo thức ăn không bị hư hỏng, rơi vỡ. Việc kiểm
sốt lực kẹp có thể thực hiện bằng cách bố trí các cảm
biến lực ở các đầu ngón tay sử dụng phương pháp đo biến
dạng [4]. Tuy nhiên phương pháp này rất khó thực hiện
do ngón tay phải chạm trực tiếp vào thức ăn, do đó khơng
đảm bảo vệ sinh an tồn thực phẩm.
Cấu tạo của ngón tay robot được mơ tả ở Hình 6.

Hệ thống được điều khiển bởi bộ xử lý chính là máy
tính nhúng Raspberry Pi 3. Ngồi ra, hệ thống này cịn sử
dụng thêm bộ điều khiển PLC thông qua module giao tiếp
CC-Link để điều khiển các trục truyền động theo yêu cầu
định trước.
Bàn tay robot được điều khiển gián tiếp qua một
mạch Arduino Uno nhằm hạn chế tối đa việc can thiệp
vào hoạt động xử lý ảnh của máy tính nhúng Raspberry
Pi 3. Trong hệ thống này, người điều khiển có thể truy
cập để điều khiển thủ công hoặc giám sát hệ thống thơng
qua máy tính cá nhân hoặc bảng điều khiển.


Hình 8. Sơ đồ kết nối hệ thống gắp thức ăn

Hình 6. Cấu tạo chi tiết ngón tay robot

Mỗi ngón tay được cấu tạo bởi 2 đốt nối với nhau
thông qua các trục và được cố định vị trí ban đầu nhờ các
lò xo. Dây kéo được luồn vào trong các rãnh trên mỗi đốt

5.1. Bộ điều khiển trung tâm
Bộ điều khiển trung tâm của hệ thống là máy tính
nhúng Raspberry Pi 3. Bộ điều khiển này có chức năng
nhận dữ liệu xác nhận bàn tay đã tới vị trí gắp thức ăn từ
PLC để thực hiện chụp và xử lý ảnh. Q trình này cho
kết quả là vị trí đích của các từng loại thức ăn nhận biết
được tới bộ điều khiển PLC.


Đặng Phước Vinh, Võ Ngọc Vũ, Nguyễn Huy Luật
5.2. Bộ điều khiển PLC
Bộ điều khiển PLC được sử dụng là FX3G-60M của
hãng Mitsubishi có chức năng chính là điều khiển hai bộ
truyền động theo phương ngang và phương thẳng đứng
thông qua mơđun CC-Link FX3U-16CCL-M để đưa bàn
tay đến vị trí cần thiết khi gắp và thả vật.
Ngoài ra, bộ điều khiển PLC cịn thực hiện truyền tín
hiệu cho máy tính nhúng Raspberry Pi 3 biết bàn tay đã
đến vị trí gắp để chụp ảnh, nhận diện và gắp thức ăn cũng
như đến vị trí đích để thả thức ăn vào khay tương ứng.
Với ba loại thức ăn được thử nghiệm là bánh bao, súp
lơ và miếng thịt chiên, nhóm tác giả sử dụng 3 cổng vào

của PLC là X3, X4, X5 để di chuyển thức ăn đến vị trí
đích tương ứng.
Hình 9. Máy tính nhúng Raspberry Pi 3. 1: 40 chân GPIO,
2: 4 cổng USB 2.0, 3: cổng ethernet, 4: cổng module camera, 5:
cổng HDMI, 6: cổng micro USB 5V

Đồng thời, máy tính nhúng Raspberry Pi 3 cịn nhận
dữ liệu từ PLC khi bàn tay đã tới vị trí đích để thực hiện
điều khiển bàn tay robot thả thức ăn xuống.

Hình 11. Lưu đồ thuật tốn bộ điều khiển PLC

Hình 10. Lưu đồ thuật toán bộ điều khiển trung tâm

5.3. Chụp và xử lý ảnh
Xử lý ảnh kỹ thuật số đã được ứng dụng rất nhiều
trong đời sống, công nghiệp… để nhận diện các thuộc
tính của hình ảnh đó như màu sắc, hình dáng vật thể. Rất
nhiều nghiên cứu đã được công bố về xử lý ảnh số phục
vụ cho cánh tay robot để xác định màu và hình dáng của
vật cần gắp [5, 6, 7]. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả
sử dụng camera để nhận diện màu sắc của các loại thức
ăn và tâm của chúng để bộ phận điều khiển trung tâm
điều khiển cánh tay gắp vật được chính xác hơn.
Hệ thống sử dụng camera để chụp và xử lý ảnh theo
lưu đồ thuật toán như sau: Khi nhận được tín hiệu chụp


Hệ thống gắp thức ăn tự động cho cơm hộp
ảnh, máy tính nhúng Raspberry Pi 3 sẽ thực hiện việc

chụp ảnh, sau đó chuyển ảnh này về khơng gian màu
HSV và nhị phân để tiến hành nhận diện các loại thức ăn.
Cụ thể với miếng thịt gà (vật màu vàng) sẽ được
nhận diện bởi giá trị vùng màu trong khoảng (0-20), độ
bão hoà trong khoảng (90-201) và độ sáng trong môi
trường thử nghiệm là (100-250).
Tương tự với bánh bao và súp lơ, các giá trị này được
nhóm tác giả giới hạn trong các khoảng lần lượt như sau:
- Bánh bao (vật màu trắng):
 H = 29-160
 S = 15-80
 V = 210-250
- Mẫu súp lơ (vật màu xanh):
 H = 25-60
 S = 90-200
 V = 0-190

Hình 13. Ảnh sau khi nhị phân

Sau khi có ảnh nhị phân, nhóm tác giả tiến hành xác
định biên dạng của thức ăn nhằm xác định điểm tâm ảo
và đường biên bao quanh của loại thức ăn cần gắp.
Cuối cùng ảnh được chuyển về không gian màu HSV
và nhận diện. Kết quả của quá trình này được thể hiện ở
Hình 14.

Hình 14. Xác định vị trí của các loại thức ăn cần gắp

Hình 12. Lưu đồ thuật toán chụp và xử lý ảnh


Trước khi đưa về không gian màu HSV, ảnh được
chụp sẽ qua quá trình nhị phân trước tiên, cho kết quả là
ảnh chỉ có hai màu đen và trắng tương ứng với hai mức
giá trị 0 và 1 nhằm thuận tiện hơn cho quá trình xác định
màu sắc.

5.4. Điều khiển bàn tay robot
Thuật tốn điều khiển bàn tay robot được mơ tả theo
lưu đồ ở Hình 15. Ban đầu, bàn tay được thiết kế ở vị trí
duỗi (thả vật). Khi nhận tín hiệu gắp vật, các động cơ
servo trên bàn tay thực hiện quay một góc cố định theo
chiều kinh đồng hồ. Lúc này, lực kéo dây lớn hơn lực đàn
hồi của lị xo căng ngón tay làm cho các ngón tay co lại
(thực hiện gắp thức ăn).
Khi nhận tín hiệu thả vật, các động cơ servo trên bàn
tay lúc này quay theo chiều ngược lại so với lúc gắp vật.
Dây kéo lúc này bị kéo ngược nhờ lực đàn hồi của lo xo.
Thức ăn được thả xuống khay.


Đặng Phước Vinh, Võ Ngọc Vũ, Nguyễn Huy Luật

[4]

[5]

[6]

Hình 15. Thuật toán gắp thả vật


6. Kết luận
Hệ thống gắp thức ăn tự động cho cơm hộp được
nhóm tác giả thiết kế và chế tạo thành cơng với bước đầu
có khả năng nhận diện và gắp thả linh hoạt các loại thức
ăn cho trước trong thời gian cho phép.
Trong hệ thống này, cơ cấu gắp thức ăn là một cánh
tay robot với ba ngón tay di chuyển linh hoạt, được điều
khiển thơng qua máy tính nhúng Rasberry Pi 3 tích hợp
camera xử lý ảnh có khả năng nhận diện loại và hình
dáng của thức ăn cần gắp. Cánh tay robot này được kết
nối với một cơ cấu truyền động theo hai phương nằm
ngang và thẳng đứng với tốc độ cao thông qua bộ PLC
Mitsubishi FX3U. Hiện tại, hệ thống này có thể gắp được
ba loại thức ăn cho trước (thịt gà, củ cải và bánh bao) với
tổng thời gian thực hiện tối đa là 10 giây. Tuy nhiên, ngón
tay hiện tại vẫn còn tồn tại một vài nhược điểm như lực
kẹp chưa được tốt (thức ăn có thể bị biến dạng do kẹp quá
mạnh), chưa đảm bảo an toàn vệ sinh thực phẩm (vật liệu
làm ngón tay bằng nhựa). Để khắc phục các tồn tại trên,
nhóm nghiên cứu đang phát triển ngón tay gắp dạng mềm
(soft gripper) và được bao phủ vật liệu an toàn với con
người. Kết quả nghiên cứu sẽ được công bố trong thời
gian sắp tới.

Lời cảm ơn
Nghiên cứu này được tài trợ bởi Công ty Sunfield,
Nhật Bản.

Tài liệu tham khảo
[1] L.R. Lin and H.P. Huang et. al. “NTU Hand: A New

Design of Dexterous Hands”, Journal of Mechanical
Design, pp. 282–292, 1998.
[2] Elango Natarajan and Litu Dhar et. al. “Kinematic
Analysis of Three Fingered Robot Hand Using
Graphical Method”, International Journal of
Engineering and Technology, Vol. 5, No. 4, August
2013.
[3] Pal. S., “Design and Development of a Dexterous

[7]

Instrumented Robot Gripper”, Doctoral thesis,
Department of Production Engineering, Jadavpur
University, 2003.
Hoffmann, K et. al. “An Introduction to
Measurements using Strain Gauges”, Hottinger
Baldwin Messtechnik GmbH, 1987.
L. Lucchese and S. K. Mitra et. al. “Filtering color
images in the xyy color space” Proceedings of
International Conference on Image Processing, pp.
500–503, 2000.
Color-spaces and color segmentation for real-time
object recognition in robotic applications, Revista do
detua, Vol. 4, No. 8, 2007
C. Benedek and T. Sziranyi et. al. “Study on color
space selection for detecting cast shadows in video
surveillance,” International Journal of Imaging
Systems and Technology, Vol. 17, No. 3, pp. 190–201,
2007.