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.

Ngôn ngữ:	vie
Tác giả:	Ngô Ngọc Tuân
Người đóng góp:	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
Nhà xuất bản:	Đại học Công nghiệp Hà Nội
Loại hình:	Luận văn Thạc sĩ / Bộ sưu tập: Kỹ thuật Điện tử
Mô tả vật lý:	78tr.
Năm xuất bản:	2026