Đề án “Nghiên cứu cải tiến tốc độ xử lý của máy gắp dán linh kiện Lumen PNP” của Ngô Ngọc Tuấn tập trung nâng cao tốc độ và độ ổn định vận hành của máy thông qua tích hợp trí tuệ nhân tạo và hệ thống cấp liệu thông minh. Đề án sử dụng mô hình YOLOv8-OBB triển khai trên Jetson Nano để nhận diện, định vị và xác định hướng linh kiện, đồng thời thiết kế Smart Feeder sử dụng động cơ servo và Arduino Mega 2560 với cơ chế giao tiếp đồng bộ, phản hồi lỗi. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống nhận diện linh kiện đạt độ chính xác tới 98%, hạn chế hiệu quả lỗi cấp liệu và nâng cao tốc độ gắp dán khoảng 30–38,8% so với máy nguyên bản. Kết quả nghiên cứu khẳng định tính khả thi của việc ứng dụng AI Vision và Smart Feeder để cải thiện hiệu suất, độ tin cậy của máy Lumen PNP, phù hợp với các hệ thống sản xuất điện tử quy mô nhỏ.

Mã ngôn ngữ:	vie
Tác giả:	Ngô Ngọc Tuân GVHD: Đinh Thị Kim Phượng
Thông tin nhan đề:	Nghiên cứu cải tiến tốc độ xử lý của máy gắp dán linh kiện Lumen PNP
Xuẩt bản,phát hành:	H. Đại học Công nghiệp Hà Nội 2026
Mô tả vật lý:	78tr.
Từ khóa:	AI Vision. Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật điện tử. Luận văn thạc sĩ năm 2026. Lumen PNP. Máy gắp dán linh kiện

008    ##    240618s VN a 000 0 vie d

041    ##    $avie

044    ##    $aVN

100    ##    $aNgô Ngọc Tuân

245    ##    $aNghiên cứu cải tiến tốc độ xử lý của máy gắp dán linh kiện Lumen PNP

260    ##    $aH.:$bĐại học Công nghiệp Hà Nội,$c2026

300    ##    $a78tr.

653    ##    $aAI Vision

653    ##    $aLuận văn thạc sĩ Kỹ thuật điện tử

653    ##    $aLuận văn thạc sĩ năm 2026

653    ##    $aLumen PNP

653    ##    $aMáy gắp dán linh kiện

900    ##    0

925    ##    G

926    ##    0

927    ##    LV:Luận văn