Trong bài báo này, tác giả trình bày một hệ thống điều khiển cánh tay robot bằng cách nhận dạng cử chỉ tay từ người điều khiển. Hệ thống dựa trên ba bước chính: xác định vị trí cử chỉ tay trên hình ảnh nhận được, xác định đường viền của cử chỉ tay và nhận diện cử chỉ này sử dụng mạng thần kinh nhân tạo và công nghệ học sâu (Deep Learning). Việc sử dụng trích xuất vùng quan tâm và phát hiện đường viền giúp giảm khối lượng tính toán, từ đó tăng tốc quá trình nhận dạng cử chỉ tay, giúp cánh tay robot có thể thực hiện thao tác theo thời gian thực. Kết quả thực nghiệm cho thấy hiệu quả tích cực của phương pháp được đề xuất., Tóm tắt tiếng anh, In this paper, we present a robotic arm control system by recognizing hand gestures from the operator. The system is based on three main steps: locating hand gestures on received images from webcam, determining the contours of hand gestures and recognizing these gestures using artificial neural networks and Deep Learning technology. The use of area ripping and contour detection reduces the computational weight, thereby speeding up the hand gesture recognition process, enabling the robotic arm to perform real-time operations. Experimental results show the positive effect of the proposed method.