Nghiên Cứu Thiết Kế Hệ Thống Phân Loại Nông Sản Hiệu Suất Cao Sử Dụng Công Nghệ Xử Lý Ảnh Kết Hợp Trí Thông Minh Nhân Tạo

• Tác giả: Nguyễn Đức Thông
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Trường Thịnh
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Cơ Khí
• Đề tài: Hệ Thống Phân Loại Nông Sản Hiệu Suất Cao Sử Dụng Công Nghệ Xử Lý Ảnh và Trí Tuệ Nhân Tạo
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 1.1. Tổng quan về hệ thống phân loại nông sản, công nghệ xử lý ảnh và trí thông minh nhân tạo
• 1.2. Cơ sở lý thuyết về xử lý ảnh và trí tuệ nhân tạo (AI)
• 1.3. Chỉ tiêu đánh giá chất lượng trái xoài theo tiêu chuẩn Viet GAP và Global GAP
• 1.4. Phạm vi áp dụng. Khái quát vấn đề phân loại nông sản. Tình hình nghiên cứu trong nước. Tình hình nghiên cứu ngoài nước
• 1.5. Kết luận chung tình hình nghiên cứu
• 1.6. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.7. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.7.1. Mục tiêu tổng quát
• 1.7.2. Mục tiêu cụ thể. Phương pháp nghiên cứu
• 1.7.2.1. Nghiên cứu lý thuyết
• 1.7.2.2. Nghiên cứu mô phỏng
• 1.7.2.3. Nghiên cứu thực nghiệm
• 1.8. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.9. Kế hoạch dự kiến thực hiện đề tài. Nội dung nghiên cứu
• 1.10. Kế hoạch thực hiện
• 1.11. Kết cấu định hướng đề tài
• 1.12. Dự kiến và ứng dụng kết quả nghiên cứu
• 1.12.1. Dự kiến kết quả nghiên cứu
• 1.12.2. Ứng dụng kết quả
• 2. CHƯƠNG II: NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH THÍ NGHIỆM HỆ THỐNG PHÂN LOẠI XOÀI THEO KHỐI LƯỢNG
• 2.1. Khái quát về mô hình hệ thống phân loại xoài theo khối lượng
• 2.2. Nguyên lý hoạt động
• 2.3. Cơ cấu khung hệ thống phân loại. Cơ cấu băng tải để xử lý ảnh và tính thể tích
• 2.4. Cơ cấu gạt loại bỏ trái hỏng
• 2.5. Cơ cấu băng tải tính khối lượng xoài
• 2.6. Cơ cấu phân loại xoài theo khối lượng
• 2.7. Kết quả xác định khối lượng xoài trên băng tải
• 3. CHƯƠNG III: PHÂN LOẠI XOÀI THEO KHỐI LƯỢNG, THỂ TÍCH VÀ KHUYẾT TẬT SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ XỬ LÝ ẢNH
• 3.1. Khái quát về công nghệ xử lý ảnh
• 3.2. Nguyên lý hoạt động hệ thống xử lý ảnh
• 3.3. Hệ thống phân loại xoài sử dụng công nghệ xử lý ảnh
• 3.4. Cấu trúc hệ thống phân loại
• 3.5. Giải thuật hệ thống phân loại theo khuyết tật, thể tích và khối lượng
• 3.6. Quy trình xử lý ảnh và tính toán số liệu
• 3.6.1. Thu nhận ảnh. Chuyển ảnh màu RGB sang ảnh mức xám
• 3.6.2. Nhị phân hóa ảnh
• 3.6.3. Phát hiện và tính diện tích khuyết tật
• 3.6.4. Phân loại dựa trên diện tích khuyết tật
• 3.7. Hệ thống xử lý ảnh tính thể tích xoài
• 3.8. Hệ thống phân loại xoài sử dụng Kinect
• 3.8.1. Thuật toán xác định thể tích xoài theo Kinect
• 3.8.1.1. Phương pháp 1 - Tách lớp cắt tính thể tích xoài
• 3.8.1.2. Phương pháp 2 - Thống kê kích thước (theo thể tích)
• 3.9. Hệ thống phân loại xoài sử dụng Camera - RGB
• 3.10. Kết quả phương pháp tính thể tích xoài sử dụng xử lý ảnh
• 3.11. Cơ cấu gạt loại bỏ trái hỏng (khuyết tật)
• 3.12. Hệ thống tính khối lượng xoài để phân loại
• 3.12.1. Cơ cấu điều khiển tính khối lượng xoài
• 3.12.2. Thuật toán và phương pháp điều khiển
• 3.13. Cơ cấu phân loại xoài ra từng loại
• 3.14. Chương trình điều khiển
• 3.15. Cơ cấu cân khối lượng và phân loại xoài
• 3.16. Kết quả phân loại xoài theo khối lượng, thể tích và khuyết tật sử dụng xử lý ảnh
• 4. CHƯƠNG IV: HỆ THỐNG PHÂN LOẠI XOÀI SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ XỬ LÝ ẢNH KẾT HỢP TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
• 4.1. Khái quát hệ thống phân loại xoài sử dụng công nghệ xử lý ảnh kết hợp AI
• 4.2. Chuẩn bị dữ liệu cho quá trình chấm điểm
• 4.3. Hệ thống phân loại sử dụng thị giác máy
• 4.4. Trích xuất các tính năng bên ngoài hình ảnh xoài
• 4.5. Ước tính khối lượng và tỷ trọng trái xoài
• 4.6. Phương pháp mô hình máy học trên hệ thống phân loại
• 4.7. Nhận biết xoài bằng phương pháp tự học
• 4.7.1. Giai đoạn 1 - Mô hình huấn luyện
• 4.7.2. Giai đoạn 2 - Nhận biết xoài
• 4.7.3. Giai đoạn 3 - Xử lý ảnh
• 4.7.4. Giai đoạn 4 - Cập nhật dữ liệu
• 4.8. Bộ dữ liệu trong các mô hình máy học
• 4.9. Phân loại xoài sử dụng các phương pháp mô hình LDA, SVM, KNN và RF
• 4.10. Kết quả phân loại xoài ứng dụng các mô hình LDA, SVM, KNN và RF
• 4.11. Dự đoán độ Brix xoài sử dụng công nghệ xử lý ảnh kết hợp AI
• 4.11.1. Khái quát các yếu tố đánh giá chất lượng bên trong trái xoài
• 4.11.2. Xác định yếu tố phụ thuộc độ Brix xoài
• 4.11.3. Giải thuật và chương trình điều khiển AI xác định độ Brix xoài
• 4.11.4. Xác định cấu trúc mô hình FFNN xác định độ Brix xoài
• 4.11.5. Phương pháp tự học trong bài toán xác định độ Brix xoài
• 4.11.6. Mạng lưới thần kinh tối ưu để dự đoán độ Brix xoài
• 4.11.7. Kết quả ứng dụng AI dự đoán độ Brix xoài
• 5. CHƯƠNG V: KẾT LUẬN
• 5.1. Kết quả nghiên cứu mô hình thí nghiệm hệ thống phân loại xoài theo khối lượng
• 5.2. Kết quả phân loại xoài theo khối lượng, thể tích và khuyết tật sử dụng công nghệ xử lý ảnh
• 5.3. Kết quả hệ thống phân loại xoài sử dụng công nghệ xử lý ảnh kết hợp AI
• 5.4. Kết quả sử dụng hệ thống phân loại xoài thực nghiệm
• 5.5. Định hướng phát triển đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về hệ thống phân loại nông sản hiệu suất cao

Hệ thống phân loại nông sản hiệu suất cao sử dụng công nghệ xử lý ảnh và trí tuệ nhân tạo đang trở thành xu hướng quan trọng trong ngành nông nghiệp hiện đại. Những công nghệ này không chỉ giúp nâng cao năng suất mà còn cải thiện chất lượng sản phẩm. Việc áp dụng công nghệ xử lý ảnh cho phép phân loại nông sản một cách tự động và chính xác, từ đó giảm thiểu sai sót do con người gây ra.

1.1. Công nghệ xử lý ảnh trong phân loại nông sản

Công nghệ xử lý ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc phân loại nông sản. Nó cho phép thu thập và phân tích hình ảnh của nông sản, từ đó xác định các đặc điểm như kích thước, màu sắc và khuyết tật. Việc sử dụng công nghệ này giúp tăng cường độ chính xác và hiệu suất trong quá trình phân loại.

1.2. Trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang được áp dụng rộng rãi trong nông nghiệp, đặc biệt là trong việc phân tích dữ liệu nông sản. AI giúp tối ưu hóa quy trình phân loại bằng cách học từ dữ liệu và cải thiện độ chính xác của các dự đoán. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao chất lượng sản phẩm.

II. Vấn đề và thách thức trong phân loại nông sản

Mặc dù công nghệ phân loại nông sản đã phát triển mạnh mẽ, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết. Các vấn đề như độ chính xác của hệ thống, khả năng nhận diện các loại nông sản khác nhau và sự thay đổi trong điều kiện môi trường là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống.

2.1. Độ chính xác trong phân loại nông sản

Độ chính xác là yếu tố then chốt trong hệ thống phân loại nông sản. Các sai sót trong quá trình phân loại có thể dẫn đến thiệt hại kinh tế lớn. Do đó, việc cải thiện độ chính xác của các mô hình phân loại là một thách thức lớn.

2.2. Khả năng nhận diện đa dạng nông sản

Khả năng nhận diện các loại nông sản khác nhau là một thách thức lớn. Mỗi loại nông sản có những đặc điểm riêng biệt, và việc phát triển một hệ thống có thể phân loại chính xác nhiều loại nông sản khác nhau là rất cần thiết.

III. Phương pháp phân loại nông sản hiệu suất cao

Để đạt được hiệu suất cao trong phân loại nông sản, nhiều phương pháp đã được nghiên cứu và áp dụng. Các phương pháp này bao gồm việc sử dụng các thuật toán máy học, công nghệ xử lý ảnh và các mô hình trí tuệ nhân tạo tiên tiến.

3.1. Các thuật toán máy học trong phân loại

Các thuật toán máy học như RF, SVM và KNN đã được áp dụng để phân loại nông sản. Những thuật toán này giúp cải thiện độ chính xác và hiệu suất của hệ thống phân loại, đồng thời giảm thiểu thời gian xử lý.

3.2. Công nghệ xử lý ảnh kết hợp AI

Việc kết hợp công nghệ xử lý ảnh với trí tuệ nhân tạo giúp tối ưu hóa quy trình phân loại. Hệ thống có thể tự động nhận diện và phân loại nông sản dựa trên các đặc điểm hình ảnh, từ đó nâng cao hiệu suất và độ chính xác.

IV. Ứng dụng thực tiễn của hệ thống phân loại nông sản

Hệ thống phân loại nông sản hiệu suất cao đã được ứng dụng rộng rãi trong thực tiễn. Các kết quả nghiên cứu cho thấy hệ thống này không chỉ giúp nâng cao năng suất mà còn cải thiện chất lượng sản phẩm nông nghiệp.

4.1. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng

Nghiên cứu cho thấy hệ thống phân loại nông sản có thể đạt năng suất lên đến 3.000 kg nông sản/giờ. Điều này cho thấy tiềm năng lớn của công nghệ trong việc cải thiện quy trình sản xuất nông nghiệp.

4.2. Tác động đến ngành nông nghiệp

Hệ thống phân loại nông sản không chỉ giúp tăng năng suất mà còn giảm thiểu lãng phí và nâng cao chất lượng sản phẩm. Điều này có tác động tích cực đến ngành nông nghiệp, giúp nâng cao giá trị sản phẩm và tăng cường khả năng cạnh tranh.

V. Kết luận và tương lai của hệ thống phân loại nông sản

Hệ thống phân loại nông sản hiệu suất cao sử dụng công nghệ xử lý ảnh và trí tuệ nhân tạo đang mở ra nhiều cơ hội mới cho ngành nông nghiệp. Tương lai của hệ thống này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cải tiến đáng kể trong quy trình sản xuất và phân phối nông sản.

5.1. Định hướng phát triển trong tương lai

Trong tương lai, việc phát triển các công nghệ mới và cải tiến hệ thống phân loại sẽ tiếp tục được chú trọng. Các nghiên cứu sẽ tập trung vào việc nâng cao độ chính xác và khả năng nhận diện của hệ thống.

5.2. Tác động đến nền kinh tế nông nghiệp

Hệ thống phân loại nông sản hiệu suất cao sẽ có tác động tích cực đến nền kinh tế nông nghiệp. Việc nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm sẽ giúp tăng thu nhập cho nông dân và cải thiện đời sống của họ.