Bài báo này giới thiệu hệ thống nhận dạng cử chỉ tay thông minh cho robot cộng tác, sử dụng chương trình phát hiện đối tượng Faster R-CNN để nhận diện chính xác vùng bàn tay trong ảnh RGB. Cử chỉ tay được định nghĩa là các lệnh mã hóa cho robot, và trong bài báo này nhóm tác giả nghiên cứu năm cử chỉ tay đơn giản. Để kiểm tra hiệu suất chương trình, nhóm tác giả đã thực hiện hai thí nghiệm: một với bộ dữ liệu là các ảnh của đối tượng xuất hiện trong bộ dữ liệu đã được huấn luyện, và một với bộ dữ liệu kiểm tra khác, chỉ chứa ảnh của một người vận hành không có mặt trong bộ dữ liệu đã được huấn luyện. Kết quả cho thấy hệ thống đạt được độ chính xác và điểm F1 cao, với hiệu suất tương đương trong cả hai trường hợp. Hệ thống cũng đã được kiểm tra trong môi trường thời gian thực, thể hiện rằng hệ thống hoạt động hiệu quả với thời gian suy luận thấp, có thể điều khiển robot cộng tác hoạt động theo mục đích.
The paper presents an intelligent hand gesture recognition system for collaborative robots, using the Faster R-CNN object detection model to accurately localize hand regions in RGB images. Hand gestures are defined as encoded commands for the robot, and in this study, the authors investigate five simple hand gestures. To evaluate the performance of the proposed system, two experiments were conducted: one using a dataset consisting of images of operators already included in the training dataset, and another using a different test dataset containing only images of an operator who was not present in the training dataset. The results show that the system achieves high accuracy and F1-score, with comparable performance in both experimental scenarios. Furthermore, the system was tested in a real-time environment, demonstrating effective performance with low inference time, enabling reliable control of a collaborative robot for the intended tasks.