Tổng quan nghiên cứu

Cây dừa là một trong những cây trồng quan trọng tại các vùng nhiệt đới, đóng góp đa dạng sản phẩm từ thực phẩm đến công nghiệp, được mệnh danh là “cây của cuộc sống”. Theo Hiệp hội Dừa Châu Á - Thái Bình Dương (APCC) và FAO, diện tích trồng dừa toàn cầu đạt khoảng 12,2 triệu ha năm 2016, trong đó khu vực Châu Á - Thái Bình Dương chiếm 85%. Việt Nam, đặc biệt là tỉnh Bến Tre, với diện tích trên 71 nghìn ha, chiếm hơn 40% diện tích dừa cả nước, sản lượng gần 600 triệu trái mỗi năm. Dừa xiêm lục là giống chủ lực với chất lượng nước ngọt, độ brix trên 7%, phù hợp xuất khẩu sang các thị trường khó tính như Hàn Quốc, Nhật Bản.

Tuy nhiên, hiện nay các cơ sở sản xuất và xuất khẩu dừa vẫn chủ yếu làm sạch và đánh giá chất lượng thủ công, phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm công nhân, gây tốn kém chi phí và năng suất thấp, khoảng 400 trái/giờ với 4-6 công nhân. Đề tài nghiên cứu nhằm thiết kế và chế tạo máy phân loại và làm sạch dừa tự động, nâng cao năng suất lên gấp 4 lần, đạt 600 trái/giờ, đồng thời ứng dụng công nghệ cao để đánh giá chất lượng trái dừa theo tiêu chuẩn xuất khẩu, loại bỏ các trái không đạt như dừa không có nước, ít nước hoặc bị nứt.

Mục tiêu cụ thể là phát triển hệ thống làm sạch vỏ và phần cuống dừa, ứng dụng công nghệ thị giác máy tính, cân đo và phân tích tỷ trọng để phân loại chất lượng, giảm chi phí nhân công, tăng tính chính xác và ổn định trong sản xuất. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào dừa xiêm trồng tại Bến Tre và khảo sát thực tế tại các cơ sở khu vực chợ nông sản Thủ Đức, TP. Hồ Chí Minh trong năm 2019-2020. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa lớn về mặt khoa học, thực tiễn, kinh tế và xã hội, góp phần nâng cao năng lực sản xuất và xuất khẩu dừa Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình kỹ thuật cơ khí, tự động hóa và xử lý tín hiệu hình ảnh, âm thanh để thiết kế hệ thống làm sạch và phân loại dừa. Hai khung lý thuyết chính bao gồm:

  1. Lý thuyết cơ khí truyền động và thiết kế máy: Áp dụng các công thức tính toán lực, mô men, công suất động cơ, truyền động xích, bánh răng, trục vít và các cơ cấu truyền động để thiết kế hệ thống làm sạch cơ học hiệu quả, đảm bảo độ bền và ổn định vận hành.

  2. Lý thuyết xử lý ảnh và phân tích tín hiệu: Sử dụng hệ thống thị giác máy tính để đo kích thước, thể tích trái dừa dựa trên hình ảnh camera, kết hợp với cân đo để tính tỷ trọng, từ đó phân loại chất lượng. Ngoài ra, nghiên cứu ứng dụng phân tích âm thanh và siêu âm để đánh giá tình trạng bên trong trái dừa.

Các khái niệm chính bao gồm: tỷ trọng trái dừa, thể tích tính toán dựa trên hình elip quay, độ brix đo độ ngọt nước dừa, hiệu suất truyền động, và các tiêu chuẩn xuất khẩu dừa theo quy định ASEAN.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được thu thập từ khảo sát thực tế tại các cơ sở sản xuất dừa ở khu vực chợ nông sản Thủ Đức và Công ty TNHH MTV Nông Hải Sản Hoa Mai, Bến Tre, trong năm 2019-2020. Cỡ mẫu khảo sát gồm khoảng 600 trái dừa xiêm lục với các thông số kích thước, trọng lượng, thể tích và tỷ trọng được đo đạc chi tiết.

Phương pháp phân tích bao gồm:

  • Phân tích cơ khí: Tính toán lực, mô men, công suất động cơ, lựa chọn cơ cấu truyền động phù hợp cho các bộ phận làm sạch vỏ, cuống và phân loại dừa.

  • Xử lý ảnh: Thu thập hình ảnh trái dừa qua camera, xử lý ảnh để xác định kích thước chiều dài, chiều rộng, tính thể tích dựa trên mô hình hình elip quay.

  • Phân tích tỷ trọng: Kết hợp dữ liệu cân và thể tích để tính tỷ trọng, so sánh với tỷ trọng chuẩn để phân loại chất lượng.

  • Thử nghiệm thực nghiệm: Đánh giá khả năng làm sạch và phân loại của hệ thống trên dây chuyền mẫu, so sánh năng suất và độ chính xác với phương pháp thủ công.

Timeline nghiên cứu kéo dài từ tháng 4/2019 đến tháng 7/2020, bao gồm khảo sát, thiết kế, chế tạo, thử nghiệm và hoàn thiện hệ thống.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Năng suất làm sạch tăng gấp 4 lần: Hệ thống máy làm sạch và phân loại dừa tự động đạt năng suất khoảng 600 trái/giờ, so với 400 trái/giờ của phương pháp thủ công, giảm đáng kể chi phí nhân công.

  2. Khả năng làm sạch hiệu quả: Máy làm sạch vỏ và cuống dừa bằng kết hợp đầu phun nước áp lực cao, rulo lau và đầu chổi lau giúp loại bỏ bụi bẩn, sâu bọ bám chặt, đặc biệt ở phần cuống khó làm sạch. Độ sạch đạt trên 95% so với phương pháp thủ công.

  3. Đánh giá chất lượng dựa trên tỷ trọng chính xác: Phương pháp kết hợp cân đo và xử lý ảnh để tính thể tích, từ đó xác định tỷ trọng trái dừa cho kết quả phân loại chính xác hơn 85%, vượt trội so với phương pháp nghe âm thanh truyền thống chỉ đạt khoảng 60%.

  4. Thiết kế cơ khí đảm bảo độ bền và ổn định: Bộ truyền động xích 2 dãy với số mắt xích 800, đường kính đĩa xích 303,27 mm, lực kéo xích khoảng 569 N, công suất động cơ băng chuyền 0,3 kW, đảm bảo vận hành liên tục và ổn định.

Thảo luận kết quả

Việc tăng năng suất làm sạch lên gấp 4 lần giúp giảm chi phí nhân công và tăng hiệu quả sản xuất, phù hợp với nhu cầu xuất khẩu dừa ngày càng cao. Khả năng làm sạch hiệu quả nhờ kết hợp các cơ cấu phun nước, rulo và chổi lau giúp xử lý triệt để các vết bẩn và sâu bọ, đặc biệt ở phần cuống dừa vốn là điểm khó khăn trong làm sạch thủ công.

Phương pháp đánh giá chất lượng dựa trên tỷ trọng kết hợp cân và xử lý ảnh cho độ chính xác cao, giảm sự phụ thuộc vào kinh nghiệm con người, đồng thời loại bỏ được các trái dừa không đạt như dừa không có nước hoặc bị nứt. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu quốc tế về ứng dụng công nghệ thị giác máy tính và cân điện tử trong phân loại nông sản.

Thiết kế cơ khí và truyền động được tính toán kỹ lưỡng, đảm bảo độ bền, khả năng chịu lực và vận hành ổn định, phù hợp với môi trường làm việc có bụi bẩn và va đập nhẹ. Các biểu đồ mô men và lực tác dụng trên trục chủ động cho thấy hệ thống truyền động đáp ứng tốt yêu cầu kỹ thuật.

So với các hệ thống phân loại nông sản khác, hệ thống này có ưu điểm về chi phí đầu tư hợp lý, không gian làm việc nhỏ gọn và dễ bảo trì. Tuy nhiên, việc sử dụng đầu phun nước cần kiểm soát lượng nước để tránh thấm vào phần cơm dừa, ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai ứng dụng rộng rãi hệ thống làm sạch và phân loại tự động tại các cơ sở sản xuất và xuất khẩu dừa nhằm nâng cao năng suất và giảm chi phí nhân công. Thời gian thực hiện trong vòng 12 tháng, chủ thể là các doanh nghiệp và hợp tác xã dừa.

  2. Nâng cấp và tối ưu hóa hệ thống xử lý ảnh và cân đo để tăng độ chính xác phân loại, giảm sai số dưới 5%. Đề xuất nghiên cứu thêm về tích hợp trí tuệ nhân tạo để tự động nhận diện các lỗi trái dừa. Thời gian nghiên cứu 6-9 tháng, chủ thể là các viện nghiên cứu và trường đại học.

  3. Đào tạo nhân lực vận hành và bảo trì hệ thống nhằm đảm bảo vận hành liên tục, giảm thời gian chết máy và chi phí sửa chữa. Khóa đào tạo kéo dài 3 tháng, chủ thể là các doanh nghiệp và trung tâm đào tạo kỹ thuật.

  4. Phát triển các module bổ sung như kiểm tra bằng siêu âm hoặc phân tích âm thanh để nâng cao khả năng phát hiện các lỗi bên trong trái dừa, phục vụ cho các thị trường xuất khẩu có yêu cầu cao hơn. Thời gian nghiên cứu 12-18 tháng, chủ thể là các tổ chức nghiên cứu công nghệ.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Doanh nghiệp sản xuất và xuất khẩu dừa: Nắm bắt công nghệ làm sạch và phân loại tự động giúp nâng cao năng suất, giảm chi phí nhân công và đáp ứng tiêu chuẩn xuất khẩu khắt khe.

  2. Các cơ sở chế biến nông sản: Áp dụng hệ thống để cải thiện chất lượng sản phẩm, tăng tính cạnh tranh trên thị trường trong nước và quốc tế.

  3. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành cơ khí chế tạo máy, công nghệ kỹ thuật cơ điện tử: Tham khảo phương pháp thiết kế, tính toán truyền động và ứng dụng công nghệ xử lý ảnh trong nông nghiệp.

  4. Các tổ chức đào tạo kỹ thuật và công nghệ: Sử dụng luận văn làm tài liệu giảng dạy về thiết kế máy móc tự động, ứng dụng công nghệ cao trong sản xuất nông nghiệp.

Câu hỏi thường gặp

  1. Máy làm sạch dừa tự động có thể thay thế hoàn toàn công nhân không?
    Máy có thể tăng năng suất gấp 4 lần và giảm đáng kể nhân công, tuy nhiên vẫn cần nhân lực vận hành và bảo trì để đảm bảo hiệu quả liên tục.

  2. Độ chính xác phân loại dừa bằng máy so với phương pháp thủ công như thế nào?
    Phương pháp sử dụng tỷ trọng kết hợp cân và xử lý ảnh đạt độ chính xác trên 85%, cao hơn nhiều so với khoảng 60% của phương pháp nghe âm thanh truyền thống.

  3. Hệ thống có phù hợp với các loại dừa khác ngoài dừa xiêm lục không?
    Hệ thống được thiết kế chủ yếu cho dừa xiêm lục, tuy nhiên có thể điều chỉnh thông số để áp dụng cho các giống dừa khác với kích thước và đặc tính tương tự.

  4. Chi phí đầu tư hệ thống có cao không?
    Chi phí đầu tư hợp lý so với lợi ích mang lại, đặc biệt khi so sánh với chi phí thuê nhân công lâu dài và năng suất tăng gấp 4 lần.

  5. Có thể tích hợp thêm công nghệ nào để nâng cao hiệu quả phân loại?
    Có thể tích hợp công nghệ siêu âm hoặc phân tích âm thanh để phát hiện các vết nứt bên trong, tuy nhiên chi phí đầu tư sẽ tăng và cần nghiên cứu thêm.

Kết luận

  • Đề tài đã thiết kế và chế tạo thành công hệ thống máy làm sạch và phân loại dừa tự động, nâng cao năng suất lên 600 trái/giờ, gấp 4 lần phương pháp thủ công.
  • Hệ thống làm sạch kết hợp phun nước áp lực cao, rulo và chổi lau giúp làm sạch hiệu quả vỏ và cuống dừa, loại bỏ bụi bẩn và sâu bọ.
  • Phương pháp đánh giá chất lượng dựa trên tỷ trọng kết hợp cân và xử lý ảnh cho độ chính xác phân loại trên 85%, giảm sự phụ thuộc vào kinh nghiệm con người.
  • Thiết kế cơ khí và truyền động đảm bảo độ bền, ổn định vận hành trong môi trường sản xuất thực tế.
  • Đề xuất triển khai ứng dụng rộng rãi, nâng cấp công nghệ xử lý ảnh và đào tạo nhân lực để phát huy tối đa hiệu quả hệ thống.

Next steps: Triển khai thử nghiệm thực tế tại các doanh nghiệp, hoàn thiện phần mềm xử lý ảnh, nghiên cứu tích hợp công nghệ siêu âm và âm thanh, đồng thời tổ chức đào tạo vận hành.

Call to action: Các doanh nghiệp và cơ sở sản xuất dừa nên tiếp cận và ứng dụng công nghệ tự động hóa để nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm, đáp ứng yêu cầu thị trường xuất khẩu ngày càng khắt khe.