Đề tài nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nhận diện, phân loại và gắp/hút các vật thể 3D không biết trước trên robot công nghiệp thông minh. Hệ thống tích hợp mô hình phân đoạn vật thể dựa trên YOLOv5 kết hợp Mask Head với các mô hình tối ưu PointNetGPD và SuctionNet-1Billion để xác định điểm gắp/hút tối ưu từ dữ liệu đám mây điểm, đồng thời xây dựng phương pháp tạo dữ liệu huấn luyện, hiệu chuẩn robot–camera và tính toán động học robot tay máy. Kết quả thực nghiệm trên robot Doosan cho thấy hệ thống đạt độ chính xác nhận diện 96%, tỷ lệ gắp/hút thành công 98,5% đối với vật thể đơn lẻ và 91,2% đối với nhiều vật thể, xử lý trung bình 20 ms mỗi khung hình, có khả năng phân loại đồng thời 8–10 vật thể với tốc độ khoảng 6 giây/sản phẩm, khẳng định tính khả thi và hiệu quả trong các ứng dụng robot công nghiệp thông minh thời gian thực.

Ngôn ngữ:	vie
Tác giả:	Lê Quang Trung
Người đóng góp:	GVHD: Bùi Thanh Lâm
Thông tin nhan đề:	Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phân loại vật thể 3D không biết trước tích hợp trên robot công nghiệp thông minh
Nhà xuất bản:	Đại học Công nghiệp Hà Nội
Loại hình:	Luận văn Thạc sĩ / Bộ sưu tập: Cơ khí
Mô tả vật lý:	107tr.
Năm xuất bản:	2026