I. Giới thiệu về máy phân loại xoài tự động từ HCMUTE
Công trình nghiên cứu này, thuộc Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (HCMUTE), tập trung vào thiết kế và chế tạo một máy phân loại xoài tự động. Công trình giải quyết vấn đề cấp thiết trong ngành nông nghiệp Việt Nam, cụ thể là tỉnh Đồng Tháp – nơi có diện tích trồng xoài lớn. Nghiên cứu máy phân loại xoài này hướng đến việc tự động hóa quy trình, giảm chi phí nhân công, và nâng cao hiệu quả sản xuất. Nghiên cứu khoa học HCMUTE này tập trung vào việc ứng dụng công nghệ hiện đại vào sản xuất nông nghiệp thông minh, đáp ứng nhu cầu thị trường ngày càng cao về chất lượng và số lượng sản phẩm. Sản phẩm nghiên cứu HCMUTE là một mô hình máy có khả năng phân loại xoài dựa trên nhiều yếu tố, bao gồm kích thước, khối lượng, màu sắc và hình dạng, nhằm đáp ứng tiêu chuẩn VIETGAP. Ứng dụng công nghệ tự động hóa trong nông nghiệp là một xu hướng quan trọng, góp phần vào sự phát triển bền vững của ngành.
1.1 Tính cấp thiết của đề tài
Việc phân loại xoài hiện nay chủ yếu dựa trên lao động thủ công, năng suất thấp, chi phí cao và ảnh hưởng đến sức khỏe người lao động. Đồng Tháp, một tỉnh trọng điểm sản xuất xoài, ước tính chi phí cho khâu phân loại lên đến 100 tỷ đồng/năm. Hệ thống phân loại xoài tự động là giải pháp cần thiết để giải quyết vấn đề này. Giải pháp phân loại xoài tự động sẽ giúp giảm thiểu chi phí, nâng cao năng suất, và đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng quốc tế như VIETGAP. Máy phân loại trái cây tự động hiện nay trên thị trường quốc tế có giá thành cao và phức tạp, chưa phù hợp với điều kiện sản xuất nhỏ lẻ ở Việt Nam. Do đó, nghiên cứu máy phân loại xoài này hướng đến việc thiết kế một hệ thống vừa hiệu quả, vừa tiết kiệm chi phí, phù hợp với thực tiễn ở Việt Nam. Công nghệ tự động hóa trong ngành nông nghiệp đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả sản xuất.
1.2 Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chính là thiết kế và chế tạo một máy phân loại xoài tự động dựa trên công nghệ xử lý ảnh, thị giác máy tính, và trí tuệ nhân tạo. Hệ thống sẽ phân loại xoài dựa trên các tiêu chí: kích thước, khối lượng, màu sắc, và hình dạng, loại bỏ những quả bị hư hỏng. Phân loại xoài theo chất lượng là một phần quan trọng của mục tiêu. Phân loại xoài theo kích thước, phân loại xoài theo khối lượng, và phân loại xoài theo màu sắc là những yếu tố được cân nhắc. Máy phân loại xoài tự động này cần đáp ứng được yêu cầu về năng suất cao, dễ sử dụng, và có giá thành hợp lý. Hệ thống phân loại xoài tự động sẽ góp phần thúc đẩy tự động hóa trong sản xuất nông nghiệp, nâng cao chất lượng sản phẩm và khả năng cạnh tranh trên thị trường quốc tế. Công nghệ xử lý ảnh và thị giác máy tính đóng vai trò then chốt trong việc đạt được mục tiêu này.
1.3 Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu máy phân loại xoài được thực hiện thông qua các bước: khảo sát thực trạng phân loại xoài thủ công, nghiên cứu các hệ thống phân loại hiện có trong và ngoài nước, nghiên cứu đặc tính của xoài Cát Hòa Lộc và Cát Chu, xác định các tiêu chuẩn VIETGAP, thiết kế và chế tạo mô hình, lập trình điều khiển, và đánh giá hiệu quả. Thiết kế máy phân loại xoài được thực hiện dựa trên phần mềm Solidworks. Thuật toán phân loại xoài được phát triển dựa trên kỹ thuật xử lý ảnh và machine learning. Cảm biến và PLC được sử dụng trong hệ thống điều khiển. Phân tích dữ liệu được thực hiện để đánh giá hiệu quả của mô hình. Mô phỏng được sử dụng để tối ưu thiết kế. Thiết kế cơ khí và điện tử là hai lĩnh vực chính được kết hợp. Hệ thống nhúng cũng đóng vai trò quan trọng trong điều khiển hệ thống. Thực tiễn áo trong thiết kế máy phân loại xoài cũng được thực hiện.
II. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng
Công trình đã hoàn thành mô hình máy phân loại xoài tự động. Mô hình đã được thử nghiệm tại vựa xoài, cho thấy khả năng phân loại xoài theo kích thước, khối lượng và chất lượng. Hệ thống phân loại xoài này sử dụng camera IP để thu thập hình ảnh và phần mềm để xử lý ảnh. Thuật toán xử lý ảnh và machine learning được sử dụng để phân tích hình ảnh và phân loại xoài. Mạng neuron nhân tạo có thể được tích hợp để nâng cao độ chính xác. Độ chính xác của hệ thống là một yếu tố quan trọng cần được đánh giá kỹ lưỡng. Điều khiển tự động được thực hiện thông qua một mạch điều khiển trung tâm. Thiết kế mạch điều khiển cần đảm bảo sự ổn định và độ tin cậy của hệ thống. Cơ cấu phân loại được thiết kế dựa trên xilanh. Băng tải được sử dụng để vận chuyển xoài.
2.1 Phân tích hệ thống
Hệ thống bao gồm các thành phần chính: băng tải, buồng chụp ảnh, camera, loadcell, cơ cấu phân loại, và hệ thống điều khiển. Băng tải vận chuyển xoài đến buồng chụp ảnh. Camera chụp ảnh xoài để phân tích kích thước, hình dạng, và màu sắc. Loadcell đo khối lượng của xoài. Cơ cấu phân loại phân loại xoài theo các tiêu chí đã định. Hệ thống điều khiển điều khiển toàn bộ quá trình. Phần mềm xử lý dữ liệu từ camera và loadcell. Computer vision và deep learning được sử dụng để xử lý ảnh. Thu nhận ảnh là bước đầu tiên trong quá trình xử lý. Chuyển ảnh màu RGB sang ảnh mức xám là bước tiền xử lý quan trọng. Nhị phân hóa ảnh giúp đơn giản hóa quá trình phân tích. Xác định kích thước và diện tích khuyết tật giúp đánh giá chất lượng xoài. Xác định thể tích xoài cũng đóng vai trò quan trọng trong việc phân loại.
2.2 Đánh giá và ứng dụng thực tiễn
Mô hình máy phân loại xoài tự động này có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong ngành nông nghiệp, đặc biệt là trong sản xuất và xuất khẩu xoài. Máy móc nông nghiệp hiện đại như hệ thống này sẽ nâng cao năng suất lao động, giảm chi phí sản xuất, và đảm bảo chất lượng sản phẩm. Nông nghiệp thông minh là xu hướng phát triển của ngành nông nghiệp hiện nay. Hệ thống phân loại tự động là một phần của nông nghiệp thông minh. Xu hướng công nghệ nông nghiệp hiện nay đang hướng đến tự động hóa và ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Máy phân loại nông sản tự động là một minh chứng cho điều này. Cơ khí chính xác và điện tử vi điều khiển là những công nghệ quan trọng được áp dụng trong hệ thống. Kết quả nghiên cứu có thể được ứng dụng trong việc xây dựng các dây chuyền sản xuất tự động cho các loại nông sản khác. Báo cáo tổng kết đề tài này đóng góp giá trị thiết thực cho ngành nông nghiệp Việt Nam.
