CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN 1. GIỚI THIỆU Trong những năm gần đây, việc xả rác và vứt rác bừa bãi gây ô nhiễm môi trường đang trở thành một chủ đề nóng bỏng và đáng báo động ở mọi quốc gia trên thế giới. Riêng ở Việt Nam, một số nơi đã bị ô nhiễm nghiêm trọng như là các con kênh, bãi rác tự phát, khu đất trống…., dẫn đến ảnh hưởng tới sức khỏe và sự phát triển bền vững. Để giải quyết vấn đề này, điều kiên quyết và chủ yếu nằm ở ý thức mỗi người dân không xả rác bừa bãi, nhưng cũng qua đó, việc xây dựng hệ thống quản lí và phân loại rác thải một cách tự động cũng sẽ thúc đẩy và nâng cao ý thức người dân vứt rác đúng nơi quy định, nhằm hạn chế những vấn đề trên là vô cùng cần thiết.
Trong nghiên cứu này, nhóm thực hiện đề tài sẽ thực hiện tạo ra một thùng rác có thể nhận diện loại rác và tự động phân loại rác thải một cách tự động. Sự tiến bộ mạnh mẽ của công nghệ trong thời đại Công nghiệp 4.0 mở ra cơ hội áp dụng công nghệ vào cuộc sống hàng ngày, và trong trường hợp nhận diện và phân loại rác thải, Internet of Things (IoT) và nhận diện AI (Artificial Intelligence) có thể là một giải pháp hiệu quả. Các công nghệ IoT đã và đang phát triển mạnh mẽ và được áp dụng rộng rãi trong đời sống hiện nay. Một số hệ thống ứng dụng IoT xuất hiện nhiều trong đời sống hiện nay có thể kể đến như là ngôi nhà thông minh, hệ thống tự lái trong ô tô, hệ thống chống trộm, hệ thống tự động tưới cây.
Không chỉ có IoT đang phát triển mạnh mẽ mà bên cạnh đó hệ thống ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI cũng đang phát triển mạnh mẽ song song với IoT. AI đang được ứng dụng rất nhiều trong đời sống hiện nay và là công nghệ đang được quan tâm và ứng dụng bậc nhất hiện nay. Có thể kể đến một số công nghệ được áp dụng AI như là nhận diện khuôn mặt, trợ lí ảo, sinh trắc học. Ngày nay, việc áp dụng công nghệ IoT và AI vào đời sống hiện nay nhằm mục đích tạo ra hệ thống tự động, giảm chi phí nhân công, tăng năng suất làm việc.
1 Và việc tạo ra hệ thống tự động để quản lí rác thải, phân loại rác để bảo vệ môi trường đang là vấn đề đang được quan tâm hiện nay. Nhiều nhóm nghiên cứu cũng đã tạo ra được các loại mô hình giúp bảo vệ môi trường như là rô bốt tự động nhặt rác hay các công nghệ xử lí rác thải tự động. Và thiết kế một thùng rác có thể quản lí, nhận diện và phân loại rác thải đang là đề tài được quan tâm hiện nay. Trong nghiên cứu này, nhóm thực hiện đề tài sẽ tập trung vào việc phân loại rác thải nhằm cải thiện quá trình xử lý rác và giảm thiểu ô nhiễm môi trường.
Sự hạn chế lớn nhất của việc phân loại rác thải thủ công là thiếu chính xác và tốn nhiều công sức. Đa phần việc phân loại rác hiện nay vẫn được thực hiện bằng tay, dẫn đến việc lẫn lộn các loại rác và khó khăn trong việc tái chế. Trong nghiên cứu này, nhóm thực hiện đề tài xây dựng một hệ thống tự động phân loại rác thải. Đầu tiên, hệ thống sẽ thực hiện nhận dạng các loại rác thông qua hình ảnh được chụp, và tự động phân loại vào các thùng chứa khác nhau.
Nghiên cứu chỉ tiến hành nhận dạng, phân loại một số loại rác thải đơn giản với hy vọng đây là tiền đề cho việc phát triển các thiết bị phân loại rác thải tự động. Thiết bị được phát triển hướng đến có thể được sử dụng trong hai trường hợp cụ thể: hỗ trợ việc phân loại rác tại các hộ gia đình và tự động phân loại rác thải tại các khu vực công cộng. MỤC TIÊU ĐỀ TÀI Mục tiêu chính của đề tài là tạo ra thùng rác tự động có khả năng nhận diện và phân loại các loại rác thải khác nhau. Đối với các loại rác thải như chai nhựa, hệ thống sẽ mở ngăn bên ngoài, đối với các loại rác thải khác, hệ thống sẽ mở ngăn bên trong.
Xây dựng và triển khai một hệ thống quản lý và phân loại rác thải qua giao diện web. Hệ thống này sẽ tích hợp nhiều chức năng quan trọng, nhằm đảm bảo sự thuận tiện và hiệu quả trong việc quản lý và phân loại rác thải. Hệ thống này có các tính năng sau: tự động đóng mở nắp thùng rác, tự động mở nắp khi có người lại gần để vứt rác và đóng lại khi không có người. Khi thùng rác đầy, loa sẽ phát thông báo "Thùng rác đã đầy" khi có người đến gần thùng rác.
Hệ thống cũng có khả năng tự động phân loại rác thải, nhận diện loại rác qua camera và điều khiển nắp ngăn chứa rác đóng/mở phù hợp. Ngoài ra, hệ 2 thống còn theo dõi vị trí và trạng thái hoạt động của thùng rác thông qua trang web quản lý, cho phép kiểm tra xem thùng rác còn hoạt động hay không và báo cáo về trang web. Bằng cách này, việc áp dụng công nghệ IoT và trí tuệ nhân tạo AI vào hệ thống này sẽ việc quản lý và xử lý rác trở nên dễ dàng hơn, không chỉ góp phần giải quyết vấn đề rác thải hiện nay mà còn tạo tiền đề cho việc phát triển các hệ thống quản lý rác thải thông minh trong tương lai, hướng tới một môi trường sống bền vững và sạch đẹp. GIỚI HẠN ĐỀ TÀI Giới hạn của đề tài bao gồm: - Nhận diện hình ảnh: Đề tài chỉ tập trung nghiên cứu nhận dạng vật thể ở điều kiện ban ngày, đủ ảnh sáng, góc chụp trực diện, khoảng cách từ camera chụp tới vật thể là 35cm.
- Diện tích chứa rác: Nhóm thực hiện đề tài sử dụng mô hình thùng rác cỡ nhỏ dùng để chứa các loại rác thải cỡ nhỏ và vừa. - Vị trí thùng rác: Thùng rác được ứng dụng đặt trong những nơi có diện tích nhỏ như phòng học, phòng làm việc, nhà vệ sinh… 1. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Phương pháp tổng hợp tài liệu lý thuyết sẽ được thực hiện bằng cách nghiên cứu và đánh giá các nguồn thông tin chính, như datasheet, tài liệu hướng dẫn và các tài liệu liên quan khác về vi điều khiển và cảm biến. Phương pháp này sẽ tập trung vào cấu trúc, tính năng, giao tiếp và cách sử dụng của từng thành phần, đặc biệt là trong ngữ cảnh của hệ thống quản lý và phân loại rác thải.
Phương pháp mô phỏng sẽ được áp dụng để xây dựng một môi trường ảo, giúp kiểm thử và thử nghiệm phần mềm trước khi triển khai lên hệ thống thực tế. Việc này giúp xác định và khắc phục các lỗi và vấn đề tiềm ẩn trước khi đưa hệ thống vào sử dụng. Phương pháp này sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo 3 tính ổn định và hiệu suất của hệ thống trước khi triển khai nó vào môi trường thực tế. Phương pháp khảo sát hệ thống thực tế sẽ được thực hiện bằng cách tiếp cận và nghiên cứu trực tiếp các thành phần của hệ thống, bao gồm cả cảm biến, vi điều khiển, phần cứng hiển thị và các linh kiện khác.
Việc này giúp định rõ cấu trúc và tính năng thực tế của từng phần, cũng như phát hiện và giải quyết các vấn đề mà có thể xuất hiện khi triển khai hệ thống trong điều kiện thực tế. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 1. Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của đề tài này là hệ thống tự động phân loại rác thải sử dụng công nghệ nhận dạng hình ảnh. Cụ thể, hệ thống sẽ tập trung vào phân loại rác thải là chai nhựa và rác thải không phải chai nhựa.
Hệ thống sẽ sử dụng các cảm biến và camera để nhận dạng và phân loại các loại rác này. Phạm vi nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu bao gồm các khía cạnh sau: - Nhận dạng hình ảnh: Sử dụng các kỹ thuật và mô hình học máy để nhận dạng và phân loại rác thải từ hình ảnh. Các mô hình này sẽ được huấn luyện để phân biệt các loại rác thải. - Thiết kế hệ thống phân loại: Xây dựng và thử nghiệm một mô hình hệ thống phân loại rác thải tự động bao gồm phần cứng (cảm biến, camera, bộ điều khiển) và phần mềm (thuật toán nhận dạng, giao diện người dùng).
- Môi trường thử nghiệm: Hệ thống sẽ được thử nghiệm trong môi trường kiểm soát để đánh giá hiệu quả phân loại. Các thử nghiệm sẽ tập trung vào độ chính xác của việc nhận dạng và phân loại, tốc độ xử lý, và khả năng ứng dụng vào thực tế. - Phân tích kết quả: Đánh giá kết quả thử nghiệm, xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả của hệ thống và đề xuất các cải tiến cần thiết. Ngoài ra, nghiên cứu cũng sẽ xem xét tính khả thi của việc triển khai hệ thống trên quy mô lớn.
BỐ CỤC QUYỂN BÁO CÁO Nội dung chính của đề tài được trình bày với 5 chương: - Chương 1 TỔNG QUAN: giới thiệu chung về đề tài, mục tiêu nghiên cứu, giới hạn đề tài, phương pháp nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu. - Chương 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT: giới thiệu về tình hình nghiên cứu, hướng nghiên cứu, các dịch vụ đang được sử dụng. - Chương 3 THIẾT KẾ HỆ THỐNG: đưa ra mô hình chung của toàn hệ thống, các khối của hệ thống, thiết kế từng khối và các thiết bị được sử dụng trong các khối. - Chương 4 KẾT QUẢ: trình bày kết quả thi công của mô hình hệ thống.
- Chương 5 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN: rút ra các kết luận, điểm mạnh điểm yếu và hướng phát triển của mô hình. 5 CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2. TRÍ TUỆ NHÂN TẠO 2. Trí tuệ nhân tạo là gì ? Trí tuệ nhân tạo là khả năng thông minh của máy móc được tạo ra bởi con người.
Từ khi máy tính đầu tiên xuất hiện, các nhà nghiên cứu đã nỗ lực phát triển cả phần cứng và phần mềm để làm cho chúng có khả năng thông minh như con người. Ví dụ, phần mềm chơi cờ trên siêu máy tính GeneBlue có thể đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới, và các ứng dụng khác có thể giải quyết các vấn đề hình học phức tạp. Trong một số lĩnh vực, máy tính có thể vượt trội hoặc bằng ngang con người, tạo thành các hệ thống thông minh. [1] Có nhiều cách tiếp cận để phát triển trí tuệ nhân tạo.