Đồ Án Xây Dựng Hệ Thống Giao Dịch Nông Sản - Đại Học SPKT TP.HCM

Đồ án xây dựng hệ thống giao dịch nông sản hiệu quả. Tìm hiểu quy trình, công nghệ và giải pháp tối ưu cho thị trường nông sản trực tuyến.

• Tác giả: Pham Viet Anh
• Người hướng dẫn: PTS. Nguyen Thien Bao
• Trường học: Ho Chi Minh University Of Technology And Education
• Chuyên ngành: Software Engineering
• Đề tài: Hệ Thống Giao Dịch Nông Sản
• Loại tài liệu: Capstone Project
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Ho Chi Minh

Tóm tắt

I. Tổng Quan Hệ Thống Giao Dịch Nông Sản Trong Đồ Án Tốt Nghiệp

Hệ thống giao dịch nông sản đang trở thành chủ đề nghiên cứu quan trọng trong các đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin. Theo nghiên cứu từ Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, việc xây dựng hệ thống thương mại điện tử nông sản giúp kết nối trực tiếp giữa nông dân và thương lái, loại bỏ trung gian và tăng hiệu quả kinh tế. Hệ thống này sử dụng các công nghệ hiện đại như Angular, React Native, Spring Boot và MySQL để tạo ra nền tảng giao dịch toàn diện. Đặc biệt, việc tích hợp TensorFlow cho nhận diện trái cây mang lại giá trị gia tăng đáng kể cho người dùng. Nghiên cứu cho thấy nhu cầu số hóa nông nghiệp ngày càng tăng cao, đặc biệt trong bối cảnh phát triển kinh tế số tại Việt Nam.

1.1. Định Nghĩa Và Phạm Vi Hệ Thống Giao Dịch Nông Sản

Hệ thống giao dịch nông sản là nền tảng công nghệ kết nối nông dân và thương lái thông qua các kênh số. Hệ thống bao gồm website quản lý cho nông dân, ứng dụng di động cho thương lái và hệ thống quản trị tổng thể. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào việc xây dựng giao diện thân thiện, tối ưu trải nghiệm người dùng và đảm bảo tính bảo mật. Các chức năng chính bao gồm đăng ký/đăng nhập, quản lý sản phẩm nông nghiệp, tìm kiếm và đặt hàng, thương lượng giá cả trực tuyến. Hệ thống hỗ trợ thanh toán điện tử, thông báo real-time và báo cáo thống kê chi tiết.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Đề Tài Trong Bối Cảnh Hiện Tại

Việt Nam là quốc gia nông nghiệp với sản phẩm nông nghiệp chiếm tỷ trọng lớn trong xuất khẩu. Tuy nhiên, kênh phân phối truyền thống thông qua chợ đầu mối và đại lý tạo ra nhiều khó khăn cho nông dân. Kinh tế số phát triển đã thay đổi cách thức kinh doanh, mọi sản phẩm đều có thể quảng bá và bán trực tuyến. Người tiêu dùng ngày càng quan tâm đến chất lượng và an toàn thực phẩm, đòi hỏi kênh thông tin minh bạch hơn. Đề tài này giải quyết bài toán kết nối giữa cung và cầu, tăng thu nhập cho nông dân và đảm bảo chất lượng sản phẩm cho người tiêu dùng cuối.

II. Phân Tích Thách Thức Trong Phát Triển Hệ Thống Nông Sản

Thách thức công nghệ trong việc phát triển hệ thống giao dịch nông sản rất đa dạng và phức tạp. Theo đánh giá từ đồ án nghiên cứu, việc tích hợp đa nền tảng giữa website và mobile app đòi hỏi kiến thức sâu về Angular, React Native và Spring Boot. Bảo mật thông tin là mối quan tâm hàng đầu khi xử lý dữ liệu thanh toán và thông tin cá nhân. Hiệu suất hệ thống cần được tối ưu để xử lý lượng truy cập lớn và dữ liệu real-time. Đặc biệt, mô hình machine learning cho nhận diện nông sản đòi hỏi dữ liệu training chất lượng cao và khả năng xử lý hình ảnh phức tạp.

2.1. Thách Thức Về Mặt Kỹ Thuật Và Công Nghệ

Kiến trúc hệ thống phức tạp đòi hỏi sự kết hợp nhiều công nghệ khác nhau. Backend Spring Boot phải xử lý API RESTful, kết nối cơ sở dữ liệu MySQL và đảm bảo tính mở rộng. Frontend đa nền tảng với Angular cho web và React Native cho mobile tạo ra thách thức về đồng bộ dữ liệu và trải nghiệm nhất quán. Tích hợp TensorFlow cho nhận diện hình ảnh đòi hỏi tối ưu hiệu suất và độ chính xác cao. Quản lý state phức tạp khi xử lý đồng thời nhiều luồng dữ liệu từ người dùng, đơn hàng và thông báo. Testing và debugging trở nên khó khăn với kiến trúc microservices.

2.2. Thách Thức Về Trải Nghiệm Người Dùng Và Tương Tác

Giao diện người dùng phải phù hợp với đối tượng nông dân có trình độ công nghệ hạn chế. Quy trình thương lượng giá cần được thiết kế đơn giản nhưng hiệu quả, cho phép tương tác real-time giữa hai bên. Tính năng tìm kiếm phải hỗ trợ nhiều tiêu chí như loại sản phẩm, vùng miền, giá cả và chất lượng. Hệ thống thông báo cần đảm bảo độ tin cậy cao để không bỏ lỡ đơn hàng quan trọng. Responsive design phải hoạt động mượt mà trên các thiết bị khác nhau từ smartphone đến máy tính bảng. Offline capability cần thiết cho vùng nông thôn có kết nối internet không ổn định.

III. Phương Pháp Phát Triển Hệ Thống Giao Dịch Hiện Đại

Phương pháp Agile được áp dụng trong quá trình phát triển để đảm bảo tính linh hoạt và phản hồi nhanh với yêu cầu thay đổi. Kiến trúc MVC (Model-View-Controller) được sử dụng để tách biệt logic nghiệp vụ, giao diện và dữ liệu. RESTful API design đảm bảo tính nhất quán và dễ bảo trì cho các endpoint. Database normalization được áp dụng để tối ưu hiệu suất truy vấn và đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu. Component-based architecture trong React Native và Angular giúp tái sử dụng code và bảo trì dễ dàng. CI/CD pipeline được thiết lập để tự động hóa testing và deployment process.

3.1. Kiến Trúc Hệ Thống Và Lựa Chọn Công Nghệ

Kiến trúc 3-tier được áp dụng với presentation layer (Angular/React Native), business logic layer (Spring Boot) và data access layer (MySQL). Spring Boot framework cung cấp auto-configuration, embedded server và production-ready features như health checks và metrics. Angular framework với TypeScript đảm bảo type safety và better tooling support. React Native cho phép cross-platform development với near-native performance. MySQL database được chọn vì reliability, scalability và extensive community support. TensorFlow integration thông qua REST API để tách biệt ML model khỏi business logic chính.

3.2. Quy Trình Phát Triển Và Quản Lý Dự Án

Sprint planning được thực hiện theo chu kỳ 2 tuần với clear deliverables và acceptance criteria. Version control sử dụng Git với feature branch workflow để đảm bảo code quality và collaboration efficiency. Code review process bắt buộc trước khi merge vào main branch. Unit testing và integration testing được viết song song với development code. API documentation sử dụng Swagger/OpenAPI để đảm bảo clear communication giữa frontend và backend teams. Performance monitoring và error tracking được tích hợp từ giai đoạn development để proactive issue detection.

IV. Cách Triển Khai Tính Năng Nhận Diện Nông Sản Thông Minh

Tính năng nhận diện nông sản sử dụng TensorFlow framework với pre-trained model để phân loại hình ảnh trái cây. Deep learning model được training trên dataset lớn với high-resolution images để đạt độ chính xác cao. Image preprocessing bao gồm resize, normalization và data augmentation để cải thiện performance. Model optimization thông qua quantization và pruning để giảm kích thước và tăng tốc độ inference. API endpoint được thiết kế để nhận multipart/form-data và trả về JSON response với confidence score. Error handling và fallback mechanism đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định khi model không thể phân loại chính xác.

4.1. Huấn Luyện Và Tối Ưu Mô Hình Machine Learning

Dataset preparation bao gồm việc thu thập hàng nghìn hình ảnh các loại nông sản phổ biến tại Việt Nam. Data labeling được thực hiện cẩn thận với multiple annotators để đảm bảo label quality. Transfer learning từ pre-trained models như MobileNet hoặc ResNet để reduce training time và improve accuracy. Hyperparameter tuning sử dụng grid search và random search để tìm optimal configuration. Cross-validation được áp dụng để evaluate model performance và prevent overfitting. Model versioning và A/B testing để continuous improvement và performance monitoring.

4.2. Tích Hợp Và Triển Khai Mô Hình Vào Hệ Thống

Model serving thông qua TensorFlow Serving hoặc Flask API để decouple ML model khỏi main application. Containerization sử dụng Docker để đảm bảo consistent deployment environment. Load balancing cho ML inference để handle high traffic và reduce response time. Caching mechanism cho frequent predictions để improve user experience. Monitoring và logging cho model performance, prediction accuracy và system health. Fallback strategy khi model service không khả dụng, cho phép manual input hoặc basic categorization.

V. Ứng Dụng Thực Tiễn Và Kết Quả Nghiên Cứu Đạt Được

Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ thống đã thành công trong việc kết nối nông dân và thương lái thông qua nền tảng số. Giao diện người dùng được tối ưu hóa dựa trên phản hồi của instructor và phù hợp với đối tượng sử dụng rộng rãi. Tính năng cơ bản cho giao dịch nông sản đã được triển khai đầy đủ ở cả phía Merchant và Farmer. Chức năng hỗ trợ giao dịch như thông báo, thương lượng giá và theo dõi đơn hàng hoạt động ổn định. Thu thập dữ liệu giá cả thị trường giúp người dùng nắm bắt thông tin và đưa ra quyết định chính xác. Nhận diện trái cây hỗ trợ người dùng ghi nhận thông tin dễ dàng thông qua hình ảnh.

5.1. Đánh Giá Hiệu Quả Và Tác Động Của Hệ Thống

Seamless file uploading và internet-based hosting đảm bảo user experience mượt mà. Agricultural detection model với thorough error testing cho kết quả tin cậy. Statistical indicators được carefully sourced và consulted with experts để đảm bảo data accuracy. Simple functions optimization giúp maximize efficiency và effectiveness của hệ thống. Basic trading functions đáp ứng core requirements của cả Merchant và Farmer. Support functions như price collection, notifications và order tracking enhance user experience đáng kể. Real-time notifications đảm bảo users không bỏ lỡ các important events liên quan đến orders.

5.2. Bài Học Kinh Nghiệm Và Hướng Phát Triển Tương Lai

Hạn chế hiện tại bao gồm thiếu messaging system, language switching, website notifications và iOS support. Application optimization cần cải thiện để reduce access speed và prevent potential errors. Machine learning model cần continuous training để avoid misclassification của new agricultural products. Advanced permission management cần được strengthen để improve system security. Reference price management cho farmers cần dedicated feature để set competitive prices. Future development sẽ tập trung vào mobile optimization, social media integration và advanced analytics features.

VI. Kết Luận Và Triển Vọng Phát Triển Hệ Thống Nông Sản

Đồ án hệ thống giao dịch nông sản đã thành công trong việc chứng minh tính khả thi của việc số hóa kênh phân phối nông nghiệp tại Việt Nam. Kiến trúc hệ thống với Angular, React Native, Spring Boot và MySQL tạo ra nền tảng vững chắc cho future scalability. Tích hợp TensorFlow cho nhận diện nông sản mở ra hướng phát triển mới trong agricultural technology. Phương pháp nghiên cứu kết hợp lý thuyết và thực hành đảm bảo tính ứng dụng cao trong thực tế production. Kết quả đạt được không chỉ giải quyết bài toán kết nối cung cầu mà còn đóng góp vào digital transformation của ngành nông nghiệp Việt Nam.

6.1. Tổng Kết Những Thành Tựu Đạt Được Từ Đồ Án

Website management cho farmers với full functionality để quản lý sản phẩm và orders efficiently. Mobile application cho merchants với intuitive interface để find và trade agricultural products. User-friendly system với easy-to-use interface phù hợp với target audience. Comprehensive learning về modern technologies bao gồm Angular, React Native, Spring Boot, MySQL và TensorFlow. Practical application của theoretical knowledge trong real-world project. Team collaboration và project management skills được develop significantly. Problem-solving abilities được enhance thông qua technical challenges và user requirements.

6.2. Định Hướng Phát Triển Và Mở Rộng Trong Tương Lai

Blockchain integration để ensure transparency và traceability trong supply chain. IoT sensors để monitor crop conditions và predict harvest time. AI-powered price prediction dựa trên market trends và seasonal patterns. Multi-language support để expand market reach và serve diverse users. Advanced analytics và business intelligence để provide insights cho strategic decisions. Integration với payment gateways để support multiple payment methods. Expansion to other agricultural products beyond fruits và scale to national level. Partnership với government agencies để promote digital agriculture adoption.

Trích đoạn nội dung tài liệu

HO CHI MINH UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULTY FOR HIGH QUALITY TRAINING ---------------- CAPSTONE PROJECT BUILD AN AGRICULTURAL PRODUCT TRADING SYSTEM Instructor: Nguyen Thien Bao, PhD Students: Pham Viet Anh - 19110151 Tran Dang Khoa - 19110145 Nguyen Le Minh Nhut - 19110100 --- Ho Chi Minh, July 2023 --- SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM Independence - Freedom – Happiness ******* GRADUATION THESIS Student Name: Pham Viet Anh Student ID: 19110151 Student Name: Tran Dang Khoa Student ID: 19110145 Student Name: Nguyen Le Minh Nhut Student ID: 19110100 1. Major: Software Engineering. Project title: Build an agricultural product trading system. Advisor: Nguyen Thien Bao, PhD.

Original data and documents: - Research and learn Angular, React JS, React Native, Spring Boot. - Research and learn Tensorflow for detecting fruits. - Research and learn MySql for database. Content implementation of the topic: - Learn about Angular, React JS, React Native, Spring Boot, MySql, Material, Tensorlow.

- Building a system of buying and selling agricultural products between merchants and farmers: • For admin: login/logout, view information about farmers, merchants, products, orders, etc… • For farmer: login/logout, manage agricutural products, manage profiles, manage orders, etc… • For merchant: login/logout, find agricutural products, manage profiles, manage orders, etc… INSTRUCTOR Nguyen Thien Bao SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM Independence - Freedom – Happiness ******* ADVISOR’S EVALUATION SHEET Student Name: Pham Viet Anh Student ID: 19110151 Student Name: Tran Dang Khoa Student ID: 19110145 Student Name: Nguyen Le Minh Nhut Student ID: 19110100 Major: Software Engineering. Project title: Build an agricultural product trading system. Nguyen Thien Bao EVALUATION 1. Content of the project: a.

Theory: Angular, React JS, React Native, Spring Boot, MySQL, Tensorflow. Experiments: - Research renowned websites about agricultural products to decide what features and functions to include in our projects. To determine the project's requirements, identify key points and significant business - build a system to trade agricultural products, meaning a system of buying and selling agricultural products between merchants and farmers. - Discover Angular, SpringBoot, React JS and React Native.

Effectively using additional libraries, apply it to the project. - Build Back-end (with SpringBoot) and front-end (React Native, React JS and Angular). Connect them together libraries to build up the construction of an online can interact between a website and a mobile device with both basic and advanced features. - Use Tensorflow to detect fruit with high-resolution image.

Links: https://github.com/nohoopes/KLTN_K19_CLA_Farmhome 2. Strengths: - The system incorporates seamless file uploading, internet-based hosting, an agricultural detection model, and thorough error testing. - The interface is improved based on instructor feedback for wider user suitability. Statistical indicators are carefully sourced and consulted with experts.

Optimizing simple functions maximizes efficiency and effectiveness. - Contains the basic functions used for trading argicultural products in the “Merchant” and “Farmer” side. - There will be some functions that used to support for the trading. - Collecting data to show the price to the users so thay can know about the price in the market right now.

- Notifications will be sent to the user’s phone to make sure they will notice when there is an event to their orders. - Fruit detection helps users identify different types of fruits, facilitating the easy recording of information through images using a pre-trained model. Weaknesses: - The current system lacks some features such as message, language switching, notification in website, not support for IOS right now in mobile, social media login, etc… - The application's lack of optimization can lead to slower access speed, potential errors, and misclassification of new agricultural products by the machine learning model used for classification. - In real-world scenarios, there may be instances where certain features are missing or insufficient, which can present challenges for users.

- Limited advanced permission management features may compromise system security and control by hindering effective user role and access level management. - The absence of a dedicated reference price management feature for farmers complicates the process of setting competitive prices based on reliable market references. Approval for oral defense? (Approved or denied) .) Ho Chi Minh City, July 2023 ADVISOR (Sign with full name) SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM Independence - Freedom – Happiness ******* PRE-DEFENSE EVALUATION SHEET Student Name: Pham Viet Anh Student ID: 19110151 Student Name: Tran Dang Khoa Student ID: 19110145 Student Name: Nguyen Le Minh Nhut Student ID: 19110100 Major: Software Engineering. Project title: Build an agricultural product trading system.

Content of the project:. Approval for oral defense? (Approved or denied) .) Ho Chi Minh City, July 2023 REVIEWER (Sign with full name) SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM Independence - Freedom – Happiness ******* EVALUATION SHEET OF DEFENSE COMMITTEE MEMBER Student Name: Pham Viet Anh Student ID: 19110151 Student Name: Tran Dang Khoa Student ID: 19110145 Student Name: Nguyen Le Minh Nhut Student ID: 19110100 Major: Software Engineering. Project title: Build an agricultural product trading system. Name of Defense Committee Member:.

Content of the project: a. Theory: Angular, React JS, React Native, Spring Boot, MySQL, Tensorflow. Experiments: - Research renowned websites about agricultural products to decide what features and functions to include in our projects. To determine the project's requirements, identify key points and significant business - build a system to trade agricultural products, meaning a system of buying and selling agricultural products between merchants and farmers.

- Discover Angular, SpringBoot, React JS and React Native. Effectively using additional libraries, apply it to the project. - Build Back-end (with SpringBoot) and front-end (React Native and Angular). Connect them together libraries to build up the construction of an online can interact between a website and a mobile device with both basic and advanced features.

- Use Tensorflow to detect fruit with high image. Approval for oral defense? (Approved or denied) .) Ho Chi Minh City, July 2023 COMMITTEE MEMBER (Sign with full name) ACKNOWLEDGEMENT Mr. Nguyen Thien Bao, the instructor of our course, deserves special thanks from our team. Throughout this course, you have constantly assisted us with our difficulties in the study process as well as provided us with excellent feedback and recommendations to help us grow as developers in the future.

As a result, you have become our inspiration for this final project, and we would like to express our gratitude for the opportunity to learn from you in this course. Everyone on our team has various talents, and we have discovered our shortcomings in each other over this final assignment, but we've all managed to face this challenge as a team. As a result, everyone on our team is really grateful for the opportunity to collaborate. Thank you to the teachers in the Faculty for High Quality Training for always being enthusiastic, dedicated, and dedicated to answering our questions.

Besides, we would like to thank our classmates and seniors who did not hesitate to share useful information and experiences to help us improve our thesis. This final project is the result of our tireless efforts throughout the semester. Because we are still novices, we are aware that our design has numerous shortcomings. We welcome any feedback as well as suggestions for improving our project.

We appreciate it. Sincerely! Ho Chi Minh city, July …., 2023 Group Pham Viet Anh Tran Dang Khoa Nguyen Le Minh Nhut TABLE OF CONTENTS CHAPTER 1: INTRODUCTION. Urgency of the topic. The purpose of project.

Object and scope of the study. Why we use it?. Why we use it?. Why we use it?.

Why we use it?. Why we use it?. Why we use it?. Why we use it?.

STATE OF THE ART AND SYSTEM REQUIREMENT MODELING 21 3. State of the art. Non-functional requirements. List of actors and usecases.

Identify actors and use cases in use case diagrams. Description of Login. Description of Edit Account. Description of Register.

Description of View List of agricultural products. Description of View list of agricultural products that farmers own. Description of Search. Description of Order.

Description of Cancel the ordered agricultural product. Description of See the list of ordered agricultural products. Description of Deal new agricultural products’s price. Description of Decision final deal price.

Description of Manage agricultural product. Description of Validate agricultural products. Mobile for merchant. Website for farmer.

Website for admin. 97 CHAPTER 5: IMPLEMENTATION AND TESTING. Overall architecture of the system. Knowledge and skills:.

130 LIST OF TABLES Table 1.Business functional requirements of merchant department .Business functional requirements of farmer department.System functional requirements .Non-functional requirements. Identify actors and use cases in use case diagrams………………………31 Table 2. Description of Login. Description of Edit Account.

Description of Register. Description of View List of agricultural products. Description of View list of agricultural products that farmers own. Description of Search.

Description of Order. Description of Cancel the ordered agricultural product. Description of See the list of ordered agricultural products. Description of Deal new agricultural products’s price.

Description of Decision final deal price. Description of Manage agricultural product. Description of Validate agricultural products. District database table.

Fruit database table. Fruit image database table. History database table. Location database table.

News database table. Order database table. Province database table. Role database table.

Status product database table. Status user database table. User database table. User role database table.

Role database table. List of mobile screens for merchants. Mobile login screen event. Mobile register screen event.

Home screen event. Me screen event. Explore screen event. Search screen event.

Product detail screen event. Payment waiting list event. History list event. Order details screen event.

Notification screen event. Message screen event. Change password screen event. Update profile screen event.

List of message event. Change language screen event. List of website page for farmer. Login page event.

Register page event. Home page event. Prices page event. Products page event.

Update product event. Delete product event. Add product dialog event. Order page event.

Accept order event. Discuss price event. Decline order event. Order with dealing status event.

Order with canceled status event. History page event. Profile page event. Change password event.

List of website page for admin. 98 LIST OF FIGURES Figure 1. General usecase diagram. Usecase for merchant.

Usecase for farmer. Usecase for admin. Login sequence diagram. Register sequence diagram.

Create fruit sequence diagram. Show fruit sequence diagram. Create order sequence diagram. Accept order sequence diagram.

Decline order sequence diagram. Report sequence diagram. Complete sequence diagram. Search fruit sequence diagram.

Database relational diagram. Mobile login screen. Mobile register screen 1. Mobile register screen 2.

Product detail screen. Order bottom sheet. Payment waiting list. Order details screen.

Change password screen. Update profile screen 1. Update profile screen 2. List of message.

Change language screen. Reference price website. Add product dialog. Order with dealing status.

Order with canceled status. Merchant List Page. Merchant detail page. Farmer detail page.

News list page. Category list page. Report list page. Architecture of the system.

Add new product. New product is added. Product details screen. Go to payment waiting list.

Payment waiting list. Negotiating about the new price. Discuss new price and amount. Phone recived notification.

126 CHAPTER 1: INTRODUCTION CHAPTER 1: INTRODUCTION 1. Urgency of the topic Vietnam is an agricultural nation, agricultural products continued to account for a sizable share of the country's exports. The remaining agricultural products were previously mostly consumed at wholesale marketplaces, with purchasing agents in large centers before coming to the market, in addition to being supplied to supermarkets and import-export businesses. The growth of the digital economy has altered how society currently views business.