Đồ án HCMUTE: Thiết kế hệ thống chăm sóc cây trồng và nuôi cá

Mục tiêu chính của đồ án là thiết kế và xây dựng một mô hình thủy canh kết hợp nuôi cá HCMUTE hoàn chỉnh, giám sát được các thông số môi trường quan trọng. Hệ thống sử dụng các cảm biến như DS18B20 (nhiệt độ), FC28 (độ ẩm đất), DHT22 (nhiệt độ và độ ẩm không khí), và cảm biến đo pH để thu thập dữ liệu. Dữ liệu này được xử lý bởi board Arduino Mega 2560 và hiển thị trên màn hình TFT LCD. Việc tích hợp module WiFi-ESP8266 cho phép giám sát hệ thống thủy canh HCMUTE từ xa qua giao diện web. Tuy nhiên, phạm vi nghiên cứu bị hạn chế bởi khoảng cách hoạt động của module WiFi-ESP8266 (15m trong chế độ Access Point) và khả năng ứng dụng cho quy mô lớn. Hệ thống đòi hỏi kết nối mạng WiFi ổn định để hoạt động tối ưu. Nghiên cứu hệ thống thủy canh HCMUTE này tập trung vào cây thủy sinh phù hợp với môi trường đất ẩm.

Đồ án đề cập đến một số mô hình trồng rau nuôi cá phổ biến, bao gồm mô hình tưới ngập xả cạn, aquaponics HCMUTE, mô hình nước cạn và mô hình nước sâu. Mô hình aquaponics HCMUTE được đánh giá cao nhờ tính bền vững và hiệu quả. Tuy nhiên, mỗi mô hình có ưu nhược điểm riêng. Ví dụ, mô hình tưới ngập xả cạn đơn giản, chi phí thấp nhưng cần vệ sinh thường xuyên. Mô hình nước cạn phù hợp với cây nhỏ nhưng dễ bị tắc nghẽn. Mô hình nước sâu năng suất cao nhưng hạn chế loại cây trồng và dễ bị vi khuẩn tấn công. Sự lựa chọn mô hình phụ thuộc vào điều kiện cụ thể và quy mô sản xuất. Mô hình nông nghiệp bền vững HCMUTE được đề cập là một phần quan trọng trong nghiên cứu này, tập trung vào việc tối ưu hóa tài nguyên và giảm thiểu tác động môi trường.

Hệ thống sử dụng các cảm biến khác nhau để thu thập dữ liệu về môi trường nuôi trồng. Cảm biến DS18B20 đo nhiệt độ nước. Cảm biến FC28 đo độ ẩm đất. Cảm biến DHT22 đo nhiệt độ và độ ẩm không khí. Cảm biến đo pH được sử dụng để giám sát độ pH của nước. Dữ liệu từ các cảm biến này được truyền đến board Arduino Mega 2560, bộ xử lý trung tâm của hệ thống. Board Arduino Mega 2560 xử lý tín hiệu, điều khiển các thiết bị ngoại vi như máy bơm nước và van điện từ. Module WiFi-ESP8266 cho phép kết nối không dây với mạng Internet, giúp người dùng giám sát và điều khiển hệ thống từ xa thông qua giao diện web. Giải pháp chăm sóc cây trồng HCMUTE này dựa trên việc thu thập và xử lý dữ liệu chính xác từ các cảm biến.

Phần mềm điều khiển được lập trình trên Arduino IDE. Chương trình đọc dữ liệu từ các cảm biến, xử lý và truyền dữ liệu lên giao diện web. Giao diện web được lập trình bằng PHP, cho phép người dùng theo dõi các thông số môi trường, điều khiển máy bơm và van điện từ. Lập đặt hệ thống thủy canh HCMUTE bao gồm việc thiết lập cấu hình phần mềm và cấu hình phần cứng. Tự động hóa hệ thống thủy canh HCMUTE được thực hiện thông qua việc lập trình logic điều khiển các thiết bị. Giao diện người dùng thân thiện, dễ sử dụng, cung cấp thông tin trực quan về tình trạng của hệ thống. Giải pháp chăm sóc cây trồng thông minh HCMUTE này giúp người dùng dễ dàng quản lý hệ thống, tối ưu hóa quá trình nuôi trồng.

Nghiên cứu này có giá trị thực tiễn cao. Hệ thống chăm sóc cây trồng và nuôi cá tại HCMUTE cung cấp một giải pháp hiện đại, hiệu quả cho sản xuất thực phẩm sạch trong điều kiện đô thị. Việc ứng dụng công nghệ IoT giúp tối ưu hóa quá trình nuôi trồng, tiết kiệm nhân công và tài nguyên. Kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng làm tài liệu tham khảo cho các nghiên cứu tương tự. Sinh viên HCMUTE tham gia dự án đã tích lũy được kinh nghiệm quý báu về thiết kế, lắp đặt và vận hành hệ thống tự động hóa. Giảng viên HCMUTE hướng dẫn dự án đã đóng góp vào việc đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao cho ngành nông nghiệp công nghệ cao. Nghiên cứu này đóng góp vào việc phát triển nông nghiệp đô thị HCMUTE và đảm bảo an ninh lương thực HCMUTE.

Mặc dù có nhiều ưu điểm, hệ thống vẫn còn một số hạn chế. Khoảng cách hoạt động của module WiFi-ESP8266 còn hạn chế. Hệ thống hiện chỉ phù hợp với quy mô nhỏ. Trong tương lai, cần nghiên cứu sử dụng các module WiFi có phạm vi hoạt động rộng hơn, tích hợp các cảm biến tiên tiến hơn, và phát triển phần mềm để quản lý hệ thống trên nhiều thiết bị di động. Đào tạo về hệ thống thủy canh HCMUTE cần được mở rộng hơn nữa để phổ biến công nghệ này đến nhiều người. Cần nghiên cứu thêm về việc tích hợp trí tuệ nhân tạo để tự động điều chỉnh các thông số môi trường, tối ưu hóa năng suất và chất lượng sản phẩm. Chi phí hệ thống thủy canh HCMUTE cần được nghiên cứu để giảm giá thành sản phẩm, giúp công nghệ này tiếp cận được nhiều người hơn.