Nghiên Cứu Thiết Kế Mô Hình Phân Loại Quả Cà Chua và Lưu Kho Tự Động

Mô hình phân loại quả cà chua và hệ thống lưu kho tự động là một giải pháp công nghệ tiên tiến nhằm nâng cao hiệu quả sản… 89 trang · Đại học Đà Nẵng · 2024.

• Tác giả: Trần Nhật Luân
• Người hướng dẫn: TS. Phạm Duy Dưởng
• Trường học: Đại học Đà Nẵng
• Chuyên ngành: Công nghệ kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
• Đề tài: Nghiên Cứu Thiết Kế Mô Hình Phân Loại Quả Cà Chua và Lưu Kho Tự Động
• Loại tài liệu: đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Đà Nẵng

Mục lục chi tiết

• LỜI NÓI ĐẦU
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. Chương 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
• 1.1. Tính cấp thiết
• 1.2. Tổng quan về tình hình nghiên cứu
• 1.2.1. Tổng quan về các phương pháp
• 1.2.2. Tiêu chí của đề tài
• 1.2.3. Lựa chọn giải pháp cho đề tài
• 1.2.4. Tổng quan về hệ thống đề xuất
• 1.3. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 2. Chương 2: TỔNG QUAN VỀ VI ĐIỀU KHIỂN ARDUINO VÀ ESP32 WEB DEVELOPMENT
• 2.1. Tổng quan về vi điều khiển Arduino Mega 2560
• 2.2. Phần mềm Arduino IDE
• 2.3. ESP32 Web Development
• 3. Chương 3: THIẾT KẾ PHẦN CỨNG VÀ CHẾ TẠO MÔ HÌNH
• 3.1. Tính toán, lựa chọn thiết bị
• 3.1.1. Lựa Chọn Băng tải
• 3.1.2. Lựa Chọn Cảm Biến Màu Sắc
• 3.1.3. Lựa Chọn Cơ Cấu XyLanh
• 3.1.4. Lựa Chọn Quạt Làm Mát
• 3.1.5. Lựa Chọn Cảm Biến Vật
• 3.1.6. Lựa Chọn Thiết Bị Hiển Thị Và Nút Nhân
• 3.1.7. Lựa Chọn Rơle
• 3.1.8. Chọn vi điều khiển
• 3.2. Quy trình công nghệ
• 3.2.1. Quy trình công nghệ 1
• 3.2.2. Quy trình công nghệ 2
• 3.2.3. Lựa chọn quy trình công nghệ tối ưu
• 3.3. Chế tạo mô hình
• 3.3.1. Các thiết bị trong mô hình
• 3.3.2. Thiết kế phần cứng
• 4. Chương 4: LẬP TRÌNH ĐIỀU KHIỂN
• 4.1. Bảng phân công vào ra
• 5. Chương 5: THỬ NGHIỆM, PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ VÀ KẾT QUẢ
• 5.1. Thử nghiệm hệ thống
• 5.2. Đối tượng thử nghiệm
• 5.3. Điều kiện thử nghiệm
• 5.4. Quy trình thử nghiệm
• 5.5. Thống kê kết quả
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tổng quan về mô hình phân loại quả cà chua và lưu kho tự động

Mô hình phân loại quả cà chua và hệ thống lưu kho tự động là một giải pháp công nghệ tiên tiến nhằm nâng cao hiệu quả sản xuất trong ngành nông nghiệp. Hệ thống này không chỉ giúp phân loại sản phẩm một cách chính xác mà còn tối ưu hóa quy trình lưu trữ, giảm thiểu lãng phí và chi phí nhân công. Việc áp dụng công nghệ hiện đại trong phân loại cà chua sẽ góp phần nâng cao chất lượng sản phẩm và đáp ứng nhanh chóng nhu cầu thị trường.

1.1. Tính cấp thiết của mô hình phân loại trong nông nghiệp

Trong bối cảnh ngành nông nghiệp đang phát triển mạnh mẽ, việc áp dụng công nghệ phân loại tự động trở nên cần thiết. Mô hình này giúp giảm thiểu lãng phí và tăng cường chất lượng sản phẩm, từ đó nâng cao hiệu quả sản xuất.

1.2. Các thành phần chính của hệ thống phân loại

Hệ thống phân loại bao gồm cảm biến màu sắc, cơ cấu xi lanh và vi điều khiển. Những thành phần này phối hợp chặt chẽ để đảm bảo quy trình phân loại diễn ra nhanh chóng và chính xác.

II. Thách thức trong việc phân loại quả cà chua hiện nay

Ngành nông nghiệp hiện đang đối mặt với nhiều thách thức trong việc phân loại quả cà chua. Những thách thức này bao gồm sự biến đổi lớn về kích thước và màu sắc của sản phẩm, cũng như yêu cầu về chất lượng ngày càng cao từ thị trường. Việc áp dụng công nghệ tự động hóa là một giải pháp hiệu quả để giải quyết những vấn đề này.

2.1. Vấn đề về chất lượng sản phẩm

Chất lượng sản phẩm cà chua thường bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như thời tiết, quy trình thu hoạch và bảo quản. Việc phân loại chính xác giúp đảm bảo sản phẩm đạt tiêu chuẩn chất lượng.

2.2. Chi phí nhân công cao

Chi phí nhân công trong quá trình phân loại cà chua thường rất cao. Việc tự động hóa quy trình này không chỉ giảm thiểu chi phí mà còn tăng cường hiệu suất sản xuất.

III. Phương pháp phân loại tự động quả cà chua hiệu quả

Phương pháp phân loại tự động sử dụng cảm biến màu sắc và vi điều khiển để xác định kích thước và màu sắc của quả cà chua. Hệ thống này giúp tăng cường độ chính xác và giảm thiểu sai sót do con người. Việc áp dụng công nghệ này không chỉ nâng cao hiệu suất mà còn đảm bảo chất lượng sản phẩm.

3.1. Cảm biến màu sắc trong phân loại

Cảm biến màu sắc giúp xác định màu sắc của quả cà chua một cách chính xác, từ đó đưa ra quyết định phân loại nhanh chóng và hiệu quả.

3.2. Vi điều khiển và cơ cấu xi lanh

Vi điều khiển đóng vai trò trung tâm trong việc điều khiển các thành phần của hệ thống, trong khi cơ cấu xi lanh giúp thực hiện quy trình phân loại một cách linh hoạt và hiệu quả.

IV. Ứng dụng thực tiễn của mô hình phân loại và lưu kho

Mô hình phân loại quả cà chua và hệ thống lưu kho tự động đã được áp dụng thành công tại nhiều cơ sở sản xuất nông nghiệp. Những ứng dụng này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả sản xuất mà còn đảm bảo chất lượng sản phẩm trong suốt quá trình lưu trữ.

4.1. Kết quả nghiên cứu và thử nghiệm

Kết quả từ các thử nghiệm cho thấy mô hình phân loại tự động có khả năng phân loại lên đến 10,000 quả cà chua mỗi ngày, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí.

4.2. Lợi ích kinh tế từ việc tự động hóa

Việc áp dụng mô hình này không chỉ giảm chi phí nhân công mà còn tăng cường hiệu suất sản xuất, từ đó mang lại lợi ích kinh tế lớn cho các cơ sở sản xuất.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai của mô hình

Mô hình phân loại quả cà chua và hệ thống lưu kho tự động không chỉ là một bước tiến lớn trong ngành nông nghiệp mà còn mở ra nhiều cơ hội phát triển mới. Hướng phát triển tương lai sẽ tập trung vào việc cải tiến công nghệ và mở rộng ứng dụng của hệ thống trong các lĩnh vực khác.

5.1. Tương lai của công nghệ phân loại tự động

Công nghệ phân loại tự động sẽ tiếp tục phát triển với sự xuất hiện của các cảm biến và vi điều khiển tiên tiến hơn, giúp nâng cao độ chính xác và hiệu suất.

5.2. Khả năng mở rộng ứng dụng

Mô hình này có thể được áp dụng không chỉ trong phân loại cà chua mà còn trong nhiều loại nông sản khác, từ đó góp phần nâng cao hiệu quả sản xuất trong ngành nông nghiệp.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong chuỗi cung ứng nông sản tại Việt Nam, khâu phân loại và lưu trữ sau thu hoạch đóng vai trò then chốt trong việc duy trì phẩm chất thương phẩm và giảm tổn thất sau thu hoạch. Cà chua là nông sản có lớp vỏ mềm, dễ tổn thương cơ học và mức độ chín biến đổi nhanh dưới tác động của nhiệt độ môi trường. Dựa trên số liệu khảo sát thực tế được tác giả nêu đối với các hộ gia đình và cơ sở sản xuất nhỏ lẻ ở trong nước, sản lượng canh tác đạt trung bình từ 2 đến 3 tấn/năm; quả cà chua có đường kính dao động từ 2 cm đến 12 cm; khi chín chuyển sang màu đỏ hoặc đỏ cam. Phần lớn các công đoạn chọn lọc hiện nay vẫn thực hiện theo phương thức thủ công, dẫn đến năng suất lao động không đồng đều, tốn kém chi phí nhân công và nguy cơ hư hỏng nông sản trong quá trình tồn trữ cao.

Xuất phát từ thực trạng trên, đề tài "Nghiên cứu thiết kế chế tạo mô hình phân loại quả cà chua và lưu kho tự động" được sinh viên Trần Nhật Luân thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Phạm Duy Dưởng tại Khoa Điện - Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật – Đại học Đà Nẵng (giao ngày 22/01/2024, bảo vệ tháng 06/2024). Nhiệm vụ nghiên cứu được phân định thành 5 nội dung chính:

1. Nội dung 1: Tổng quan về đề tài.
2. Nội dung 2: Tổng quan về vi điều khiển Arduino và ESP32 Web Development.
3. Nội dung 3: Thiết kế mô hình và chế tạo phần cứng.
4. Nội dung 4: Lập trình điều khiển.
5. Nội dung 5: Thử nghiệm, phân tích, kết quả và đánh giá.

Mục tiêu cốt lõi của đề tài là xây dựng một mô hình cơ điện tử hoàn chỉnh, tự động hóa quy trình phân loại cà chua theo tiêu chí màu sắc (chín hoặc chưa đạt) và kích thước chiều cao (loại 1 quả lớn, loại 2 quả nhỏ), kết hợp phân tuyến lưu trữ vào các kho độc lập có cơ chế điều hòa vi khí hậu (nhiệt độ, thông gió). Hệ thống được thiết kế hướng tới năng suất định mức đạt 10.000 quả/ngày, đồng thời cung cấp phương thức giám sát và điều khiển tại chỗ lẫn từ xa qua mạng không dây.

Đối tượng nghiên cứu của đồ án bao gồm: các đặc tính vật lý của quả cà chua (kích thước, khối lượng, màu sắc); hệ thống cơ cấu chấp hành (băng tải truyền động, xi lanh khí nén, quạt thông gió); hệ thống cảm biến nhận diện (cảm biến màu sắc, cảm biến quang - hồng ngoại phát hiện vật thể, cảm biến nhiệt độ); bộ vi điều khiển trung tâm Arduino Mega 2560 và module truyền thông ESP32. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào việc tính toán, thiết kế hệ thống ở quy mô kho chứa thể tích 24 m³ và chế tạo mô hình thử nghiệm vật lý thu nhỏ trong không gian phòng thí nghiệm ngành Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết của đồ án dựa trên nền tảng kỹ thuật điều khiển tự động hóa, điện tử nhúng và truyền thông công nghiệp. Đồ án khai thác kiến trúc phần cứng của vi điều khiển AVR 8-bit trên bo mạch Arduino Mega 2560 (dựa trên chip ATmega2560, tần số xung nhịp 16 MHz, bộ nhớ Flash 256 KB, SRAM 8 KB, EEPROM 4 KB) với 54 chân xuất nhập số (I/O) và 16 chân ngõ vào tương tự (Analog), kết hợp các chuẩn giao tiếp nối tiếp UART, SPI và I2C. Bên cạnh đó, nền tảng IoT nhúng ESP32 Web Development được ứng dụng để khởi tạo máy chủ web nội bộ (Local Web Server), lập trình giao diện đồ họa bằng ngôn ngữ HTML và xử lý các yêu cầu truyền thông không dây qua giao thức Wi-Fi chuẩn 802.11 b/g/n.

Về nguyên lý cảm biến, tác giả vận dụng phương pháp quang học thông qua cảm biến màu sắc TCS3200 để nhận diện sắc tố vỏ quả. TCS3200 tích hợp một ma trận quang trở (photodiode) kèm các bộ lọc màu đỏ (Red), xanh lá (Green), xanh dương (Blue) và không lọc (Clear), chuyển đổi trực tiếp cường độ phản xạ ánh sáng từ bề mặt quả cà chua thành chuỗi xung vuông có tần số tỷ lệ thuận với cường độ sáng. Đối với phát hiện vị trí và đo lường kích thước hình học, cảm biến quang điện hồng ngoại E18-D80NK được sử dụng dựa trên nguyên tắc thu phát chùm tia hồng ngoại điều chế tần số, giúp xác định sự hiện diện của vật cản với ngõ ra NPN cực thu hở.

Tác giả đã triển khai kết hợp các phương pháp nghiên cứu kỹ thuật cụ thể:

• Phương pháp phân tích và so sánh: Phân tích ưu nhược điểm của ba phương thức phân loại sản phẩm (thủ công, cơ học bán tự động và tự động hóa); so sánh hai phương án quy trình công nghệ điều khiển băng tải để lựa chọn giải pháp tối ưu về tính ổn định và bảo toàn cơ học cho nông sản.
• Phương pháp tính toán cơ khí và động lực học: Tính toán công suất động cơ dẫn động băng tải dựa trên khối lượng quả cà chua ($m = 0{,}11\text{ kg}$), hệ số ma sát trượt ($\mu = 0{,}15$), bán kính puly ($r = 10\text{ cm}$), hiệu suất truyền động và tốc độ vận hành danh định ($v = 0{,}4\text{ m/s}$). Tính toán kích thước nòng và hành trình xi lanh khí nén mini dựa trên áp suất làm việc chuẩn ($P = 6\text{ bar}$) và lực đẩy yêu cầu ($F = 1{,}1\text{ N}$). Tính toán lưu lượng trao đổi không khí cho nhà kho dựa trên thể tích phòng ($V = 24\text{ m}^3$) và hệ số thay đổi không khí ($60\text{ lần/giờ}$).
• Phương pháp thực nghiệm mô hình hóa: Thiết kế mạch điều khiển, bố trí cơ cấu chấp hành trên khung nhôm định hình, nạp code điều khiển bằng Arduino IDE và kiểm thử độ chính xác phân loại theo từng kịch bản vận hành thực tế.

Nguồn dữ liệu của nghiên cứu xuất phát từ số liệu khảo sát thực tế tại các cơ sở trồng trọt cà chua nhỏ lẻ trong nước, thông số kỹ thuật (datasheet) của các linh kiện cơ điện tử công nghiệp và vi mạch nhúng do các nhà sản xuất cung cấp.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc module hóa gồm 6 khối chức năng chính: Khối nguồn (5VDC cho vi điều khiển, cảm biến và 12VDC/220VAC cho cơ cấu chấp hành); Khối trung tâm xử lý (Arduino Mega 2560); Khối truyền thông giám sát (ESP32 Web Server); Khối cảm biến đầu vào (cảm biến màu TCS3200, cảm biến hồng ngoại E18-D80NK, cảm biến nhiệt độ); Khối giao tiếp người - máy tại chỗ (màn hình LCD 16x2, hệ thống nút nhấn điều khiển); và Khối cơ cấu chấp hành (động cơ băng tải, xi lanh khí nén, quạt thông gió, bóng đèn gia nhiệt).

Hạng mục thiết bị	Tên thiết bị / Model	Thông số kỹ thuật chính	Chức năng trong hệ thống
Bộ điều khiển chính	Arduino Mega 2560 R3	Vi xử lý ATmega2560, 16 MHz, Flash 256 KB, 54 chân Digital, 16 chân Analog	Tiếp nhận tín hiệu cảm biến, thực thi thuật toán điều khiển và kích hoạt cơ cấu chấp hành
Module Wi-Fi / Web	ESP32 NodeMCU	Vi xử lý 32-bit, kết nối Wi-Fi 2.4 GHz, tầm phủ 100-300m	Tạo Web Server, truyền nhận dữ liệu điều khiển qua giao diện web
Cảm biến nhận diện màu	TCS3200 Color Sensor	Nguồn cấp 2.7V - 5.5V, ngõ ra tần số xung số	Đo phản xạ phổ quang học để nhận biết quả chín đỏ hoặc quả xanh lỗi
Cảm biến phát hiện vật	E18-D80NK	Khoảng cách phát hiện 3 - 80 cm, ngõ ra NPN cực thu hở, nguồn 5VDC	Phát hiện quả vào vị trí, xác định chiều cao để phân loại kích thước quả
Động cơ băng tải tính toán	Panasonic M81A25GV4W	Công suất 25 W, nguồn 220VAC 1 pha, 50/60 Hz	Dẫn động băng tải chính trong tính toán thiết kế kho công nghiệp
Xi lanh phân loại	Model MAL16*250	Khí nén tác động kép, đường kính nòng 16 mm, hành trình 250 mm, thân nhôm	Đẩy quả cà chua vuông góc 90 độ từ băng tải chính vào các kho nhánh
Quạt thông gió tính toán	HPF-900	Lưu lượng gió $1440\text{ m}^3\text{/h}$, nguồn 220VAC	Thông gió, hạ nhiệt độ và giảm độ ẩm cho kho lưu trữ thực tế
Quạt làm mát mô hình	Quạt tản nhiệt DC	Nguồn 12VDC, công suất 3 W, kích thước 12x12x2.5 cm, trọng lượng 125 g	Điều hòa thông gió mô hình kho lưu trữ thử nghiệm
Nguồn cấp một chiều	Nguồn tổ ong S-120-12	Đầu vào 180-240VAC, đầu ra 12VDC dòng tối đa 10 A, công suất 120 W	Cung cấp điện áp một chiều ổn định cho rơ le, quạt và van khí nén
Rơ le đóng cắt trung gian	Phoenix Contact REL-IR2	Điện áp cuộn hút 5VDC, tiếp điểm chịu dòng 12 A ở điện áp 220VAC	Cách ly quang và đóng cắt nguồn công suất cho động cơ và quạt
Thiết bị hiển thị tại chỗ	Màn hình LCD 16x2	Điện áp hoạt động 5VDC, hiển thị 2 dòng x 16 ký tự	Hiển thị chế độ hoạt động, trạng thái đếm sản phẩm và nhiệt độ kho

Về quy trình công nghệ, tác giả đã xây dựng và đối chiếu hai quy trình vận hành tự động:

• Quy trình 1: Trong giai đoạn phân loại theo kích thước, khi cảm biến nhận diện được chiều cao quả, băng tải chính sẽ dừng lại để xi lanh khí nén kích hoạt đẩy quả sang băng tải nhánh.
• Quy trình 2: Băng tải chính duy trì chuyển động liên tục trong lúc xi lanh phóng cần đẩy quả ra khỏi băng tải.

Tác giả quyết định chọn Quy trình 1 làm quy trình công nghệ tối ưu. Mặc dù Quy trình 1 có tốc độ phân loại thấp hơn Quy trình 2, giải pháp này đảm bảo tính ổn định cao, định vị tâm quả chính xác trước đầu đẩy xi lanh, loại bỏ nguy cơ làm dập nát vỏ quả cà chua và triệt tiêu lỗi kẹt sản phẩm trong quá trình chuyển hướng 90 độ.

Hệ thống hoạt động theo hai chế độ:

• Chế độ tự động (Auto): Sản phẩm được cấp lên băng tải chính (tốc độ $0{,}4\text{ m/s}$). Khi qua khu vực cảm biến màu sắc TCS3200 được bọc hộp che sáng nhân tạo, nếu quả không đạt màu đỏ (cà chua xanh, vàng), băng tải sẽ tiếp tục đưa thẳng về thùng chứa phế phẩm/sản phẩm lỗi. Nếu đạt màu đỏ, quả di chuyển tới cụm cảm biến hồng ngoại xác định kích cỡ. Nếu cảm biến chiều cao nhận tín hiệu (quả kích thước lớn, loại 1), băng tải dừng, xi lanh X đẩy quả vào kho A. Nếu cảm biến chiều cao không nhận nhưng cảm biến mức thấp nhận tín hiệu (quả kích thước nhỏ, loại 2), băng tải dừng, xi lanh Y đẩy quả vào kho B. Tại các kho lưu trữ, cảm biến nhiệt độ liên tục giám sát môi trường: nếu nhiệt độ vượt ngưỡng cài đặt thì hệ thống tự động bật quạt làm mát và tắt đèn gia nhiệt; nếu nhiệt độ thấp hơn ngưỡng thì tắt quạt và bật đèn. Quá trình xuất kho được điều khiển bằng nút nhấn kích hoạt băng tải kho cho đến khi cảm biến quang xuất kho báo hết hàng.
• Chế độ thủ công (Manual): Người vận hành có thể can thiệp trực tiếp bằng hệ thống nút nhấn vật lý trên tủ điện hoặc truy cập vào địa chỉ IP của web server ESP32 từ thiết bị di động/máy tính cá nhân qua Wi-Fi để kích hoạt độc lập từng động cơ, xi lanh, quạt làm mát và đèn sưởi.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về đề tài

Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của việc tự động hóa khâu xử lý sau thu hoạch cho nông sản Việt Nam, lấy cây cà chua làm đối tượng nghiên cứu trọng tâm. Tác giả tiến hành so sánh hệ thống ba phương pháp phân loại: thủ công (độ linh hoạt cao nhưng năng suất thấp, phụ thuộc tay nghề, chi phí nhân công cao), phân loại bằng máy cơ học (năng suất cao nhưng độ tùy biến kém khi nông sản biến thiên kích thước lớn, chi phí thiết bị đắt đỏ), và phân loại tự động tích hợp cảm biến (tính nhất quán cao, giảm thiểu nhân công, linh hoạt theo thuật toán). Tác giả xác lập tiêu chí đề tài hướng đến việc hạ giá thành đầu tư cho các hộ sản xuất quy mô 2-3 tấn/năm, tính toán chu trình xử lý dựa trên năng suất 10.000 quả/ngày. Quy trình hoạt động tổng quan được sơ đồ hóa qua 6 giai đoạn: Thu thập dữ liệu; Tiền xử lý dữ liệu; Phân loại sơ bộ; Phân loại chính xác; Xử lý và lưu kho; Kiểm tra và đánh giá.

Chương 2: Tổng quan về vi điều khiển Arduino và ESP32 Web Development

Chương này đi sâu vào cấu trúc phần cứng và công cụ phát triển phần mềm nhúng. Tác giả trình bày chi tiết về thông số kỹ thuật của vi điều khiển ATmega2560 trên bo mạch Arduino Mega 2560: tốc độ xung nhịp 16 MHz, bộ nhớ chương trình Flash 256 KB, bộ nhớ dữ liệu SRAM 8 KB và EEPROM 4 KB; sơ đồ phân bổ 54 chân Digital I/O (chân 0 đến 53), 15 kênh điều chế độ rộng xung PWM (chân 2 đến 13), 16 chân ngõ vào Analog (A0 đến A15), 4 cổng truyền thông nối tiếp phần cứng UART, cổng I2C (SDA 20, SCL 21) và chuẩn SPI (chân 50 đến 53). Tiếp đó, chương sách mô tả giao diện, trình biên dịch mã nguồn C/C++ và cơ chế quản lý thư viện của Arduino IDE. Phần cuối chương giới thiệu giải pháp IoT trên ESP32: cấu trúc máy chủ web nhúng, việc thiết kế giao diện điều khiển bằng mã HTML tĩnh và động, cùng ưu thế bảo mật, tốc độ và bán kính phủ sóng (100 - 300 m) của kết nối Wi-Fi cục bộ so với công nghệ truyền thông cự ly ngắn Bluetooth.

Chương 3: Thiết kế phần cứng và chế tạo mô hình

Nội dung chương 3 tập trung vào toàn bộ các bước tính toán kỹ thuật, chọn lọc thiết bị và gia công lắp ráp mô hình. Tác giả đưa ra các bài toán tính chọn thiết bị cụ thể:

• Băng tải: Với năng suất $10.000\text{ quả/ngày} \approx 417\text{ quả/giờ} \approx 6\text{ quả/phút}$ (chu kỳ 10 giây/quả), chiều dài kho 4 m, vận tốc băng tải được xác định là $0{,}4\text{ m/s}$. Từ khối lượng quả $m = 0{,}11\text{ kg}$, hệ số ma sát trượt $\mu = 0{,}15$, ma sát ổ lăn puly $\pi = 0{,}95$, công suất động cơ tính ra xấp xỉ 24 W, dẫn đến việc lựa chọn động cơ giảm tốc Panasonic M81A25GV4W (25 W, 220VAC).
• Cơ cấu xi lanh: Tại vận tốc băng tải $0{,}4\text{ m/s}$, khoảng cách giữa các quả trên băng tải là 1 m, thời gian đáp ứng của xi lanh yêu cầu dưới 2,5 giây. Với hành trình đẩy tối thiểu 25 cm để gạt quả ra khỏi lòng băng tải rộng 15 cm, dưới áp suất khí nén 6 bar và lực cản $1{,}1\text{ N}$, tác giả tính toán và chọn xi lanh khí nén mini MAL16*250 (đường kính nòng 16 mm, hành trình 250 mm).
• Quạt thông gió: Với thể tích mỗi kho lưu trữ là $V = 2\text{m} \times 4\text{m} \times 3\text{m} = 24\text{ m}^3$, yêu cầu trao đổi khí 60 lần/giờ tương đương tổng lưu lượng $T = 1440\text{ m}^3\text{/h}$, tác giả lựa chọn quạt công nghiệp model HPF-900 cho bài toán thiết kế thực tế và quạt DC 12V 3W cho mô hình thu nhỏ.
• Chế tạo phần cứng: Mô hình vật lý được gia công từ khung nhôm định hình 20x40, bao gồm một băng tải chính kích thước 60x10 cm và hai băng tải nhánh lưu kho A và B kích thước 40x10 cm, tích hợp cảm biến màu TCS3200 đặt trong hộp che sáng, hai cảm biến vật cản E18-D80NK và bộ nguồn tổ ong S-120-12 (12V 10A).

Chương 4: Lập trình điều khiển

Chương 4 thiết lập bảng phân công địa chỉ đầu vào và đầu ra (I/O Mapping) cho vi điều khiển Arduino Mega 2560, kết nối mạch với 10 nút nhấn chức năng, màn hình LCD 16x2, cụm 9 rơ le điều khiển công suất và các chân dữ liệu cảm biến. Chương này xây dựng lưu đồ thuật toán điều khiển tuần tự cho hệ thống ở chế độ Auto (thuật toán đọc tần số màu RGB, so sánh ngưỡng chiều cao, điều khiển trễ dừng băng tải và kích xung van điện từ khí nén) cũng như chế độ Manual và thuật toán truyền thông dữ liệu hai chiều với vi điều khiển ESP32.

Chương 5: Thử nghiệm, phân tích, đánh giá và kết quả

Chương 5 ghi lại quy trình thực nghiệm mô hình với mẫu thử cà chua thật ở các mức độ chín và kích cỡ khác nhau trong phòng thí nghiệm. Tác giả tiến hành đo kiểm, thống kê tỷ lệ phân loại chính xác của cảm biến TCS3200 và cảm biến hồng ngoại E18-D80NK (thể hiện qua Bảng 5.1), đồng thời kiểm tra thời gian đáp ứng, độ ổn định tốc độ của động cơ băng tải và chu kỳ duỗi - co của xi lanh khí nén MAL16*250 (thể hiện qua Bảng 5.2).

Kết quả và đóng góp

Nghiên cứu đã hoàn thành việc tính toán thiết kế kỹ thuật và chế tạo thành công mô hình thực nghiệm hoạt động ổn định. Các kết quả cụ thể bao gồm:

• Tính toán đồng bộ các thông số động lực học đáp ứng năng suất thiết kế 10.000 quả/ngày: xác định tốc độ băng tải chuẩn $0{,}4\text{ m/s}$, tính chọn động cơ công suất 25 W; tính toán cơ cấu xi lanh khí nén hoạt động ở áp suất 6 bar với hành trình 250 mm có thời gian đáp ứng dưới 2,5 giây, đáp ứng việc gạt quả an toàn ở khoảng cách giữa các quả là 1 m.
• Chế tạo hoàn chỉnh mô hình cơ điện tử gồm một băng tải chính (kích thước 60x10 cm) và hai băng tải lưu kho nhánh (kích thước 40x10 cm) cùng các cơ cấu chấp hành khí nén và thông gió.
• Xây dựng thành công thuật toán phân loại 3 nhánh sản phẩm: cà chua lỗi/xanh được đưa thẳng về cuối băng tải chính; cà chua đạt độ chín màu đỏ loại 1 (kích thước cao) được xi lanh X đẩy vào Kho A; cà chua đạt độ chín màu đỏ loại 2 (kích thước thấp) được xi lanh Y đẩy vào Kho B.
• Thiết lập giải pháp giám sát kép: hiển thị trạng thái và thông số đếm tại chỗ qua màn hình LCD 16x2 kết hợp nút bấm cơ học, đồng thời phát triển giao diện điều khiển từ xa qua mạng Wi-Fi bằng ESP32 Web Server với bán kính kết nối thực tế đạt từ 100 m (có vật cản) đến 300 m (không gian mở).
• Đóng góp tự nêu của tác giả: Đồ án tích hợp thành công khâu phân loại màu sắc - kích thước với khâu phân tuyến lưu kho tự động có kiểm soát vi khí hậu trong một chu trình khép kín; đưa ra giải pháp kỹ thuật bọc kín môi trường đo của cảm biến TCS3200 để triệt tiêu ảnh hưởng của ánh sáng tán xạ tự nhiên; thay thế các kết nối cự ly gần như Bluetooth bằng giao thức Wi-Fi web nhúng nhằm tăng tính bảo mật nội bộ và mở rộng phạm vi điều khiển trong nông trại.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Văn bản đồ án nêu rõ các hạn chế kỹ thuật hiện tại của mô hình:

• Độ nhạy của cảm biến quang học TCS3200: Cảm biến màu sắc rất dễ bị nhiễu bởi sự biến thiên của ánh sáng môi trường tự nhiên, do đó hệ thống bắt buộc phải sử dụng hộp che chắn cố định với nguồn sáng nhân tạo riêng, làm giảm tính linh hoạt khi triển khai ngoài trời.
• Tốc độ xử lý của quy trình công nghệ: Để đảm bảo an toàn, tránh va đập làm dập nát cà chua và hạn chế sai lệch vị trí đẩy của xi lanh, hệ thống phải áp dụng Quy trình 1 (dừng băng tải chính khi xi lanh tác động), điều này làm hạn chế tốc độ lưu thông và năng suất tổng thể so với phương án băng tải chạy liên tục.
• Quy mô thử nghiệm: Hệ thống mới dừng lại ở mô hình thực nghiệm phòng thí nghiệm với kích thước băng tải thu nhỏ (60x10 cm và 40x10 cm), chưa được thử nghiệm vận hành liên tục dài ngày trong môi trường bụi bẩn, độ ẩm cao của các vựa nông sản thực tế.

Hướng phát triển tiếp theo được đề xuất bao gồm: nâng cấp công nghệ xử lý ảnh (sử dụng camera công nghiệp kết hợp thuật toán AI/Machine Learning) thay thế cho cảm biến màu quang học đơn điểm nhằm phát hiện khuyết tật trên toàn bộ bề mặt quả; tối ưu hóa quỹ đạo chuyển động của cơ cấu gạt để tăng tốc độ phân loại mà không gây tổn thương nông sản; và tích hợp kết nối Internet đám mây (Cloud IoT) để quản trị số liệu tồn kho theo thời gian thực từ xa qua mạng diện rộng.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên, giảng viên và kỹ sư thuộc các chuyên ngành Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử, Kỹ thuật Nông nghiệp và Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông. Cụ thể:

• Phần tính toán kỹ thuật chọn công suất động cơ băng tải, thông số nòng và hành trình xi lanh khí nén, cùng lưu lượng quạt thông gió trong Chương 3 cung cấp phương pháp luận và công thức thực tế rõ ràng cho các đề tài thiết kế hệ thống phân loại sản phẩm cơ học.
• Phần kết hợp giữa vi điều khiển trung tâm công suất cao (Arduino Mega 2560) và module vi điều khiển IoT (ESP32) tạo thành mô hình tham khảo tiêu biểu cho việc xây dựng giải pháp HMI (Human-Machine Interface) phân tán, chi phí thấp, ứng dụng công nghệ web server nhúng thay thế cho các màn hình cảm ứng công nghiệp đắt tiền.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao tác giả lại chọn Quy trình công nghệ 1 (dừng băng tải khi phân loại) thay vì Quy trình công nghệ 2 (băng tải chạy liên tục)? Quy trình 1 được lựa chọn vì mang lại độ ổn định cao, độ chuẩn xác cao và dễ kiểm soát vị trí vật thể. Việc dừng băng tải giúp xi lanh đẩy quả dứt khoát vào kho nhánh mà không bị trượt quán tính dọc, đảm bảo an toàn tuyệt đối, tránh va đập gây dập nát vỏ quả cà chua và ngăn ngừa nguy cơ tắc nghẽn dây chuyền nếu thời gian đáp ứng của xi lanh bị sai lệch.

2. Cảm biến màu sắc TCS3200 gặp trở ngại gì trong điều kiện thực tế và tác giả xử lý bằng cách nào? Cảm biến TCS3200 hoạt động dựa trên nguyên lý đo cường độ quang phản xạ nên rất dễ bị sai lệch tín hiệu do ánh sáng môi trường tự nhiên thay đổi theo thời gian trong ngày. Tác giả đã khắc phục hạn chế này bằng giải pháp thiết kế đóng khung hộp che kín riêng biệt cho cảm biến, tạo ra một môi trường đo có cường độ ánh sáng cố định, giúp tín hiệu phản xạ ổn định và chính xác.

3. Tiêu chí phân loại của hệ thống chia sản phẩm thành những nhóm cụ thể nào? Hệ thống phân chia sản phẩm thành 3 nhóm: quả lỗi/chưa chín (không có màu đỏ) được chuyển thẳng về kho phế phẩm ở cuối băng tải chính; quả chín loại 1 (màu đỏ và đạt kích thước chiều cao lớn) được xi lanh X đẩy vào kho A; quả chín loại 2 (màu đỏ và kích thước chiều cao thấp) được xi lanh Y đẩy vào kho B.

4. Module ESP32 đảm nhiệm chức năng gì và có ưu điểm gì so với kết nối Bluetooth trong đồ án? ESP32 được lập trình làm máy chủ web nhúng (Web Server), cho phép hiển thị trạng thái và điều khiển đóng cắt toàn bộ thiết bị qua giao diện web bằng trình duyệt. So với Bluetooth vốn bị giới hạn khoảng cách dưới 10-15 m, kết nối Wi-Fi của ESP32 đạt cự ly từ 100 m đến 300 m, tốc độ truyền dẫn nhanh hơn, có tính bảo mật mạng nội bộ và có khả năng mở rộng khoảng cách dễ dàng thông qua các bộ định tuyến Wi-Fi trung gian.

5. Các thông số tải trọng và kích thước nào được sử dụng để tính toán xi lanh khí nén cho hệ thống? Xi lanh được tính toán dựa trên khối lượng quả cà chua $m = 0{,}11\text{ kg}$ (lực cản tương ứng $F = 1{,}1\text{ N}$), áp suất khí nén cấp định mức $P = 6\text{ bar}$, lòng băng tải rộng 15 cm đòi hỏi hành trình đẩy tối thiểu 25 cm, và thời gian thực hiện chu trình duỗi - co phải nhỏ hơn 2,5 giây. Từ đó, tác giả đã chọn xi lanh khí nén tác động kép model MAL16*250 (đường kính trong 16 mm, hành trình 250 mm).

Kết luận

Đồ án "Nghiên cứu thiết kế chế tạo mô hình phân loại quả cà chua và lưu kho tự động" của sinh viên Trần Nhật Luân đã giải quyết thành công bài toán tích hợp tự động hóa vào khâu sơ chế và tồn trữ nông sản quy mô vừa và nhỏ. Bằng việc phối hợp linh hoạt giữa vi điều khiển Arduino Mega 2560, ESP32 Web Server, cảm biến quang học TCS3200 và cơ cấu xi lanh khí nén MAL16*250, tác giả đã xây dựng hoàn chỉnh một hệ thống phân loại chính xác theo màu sắc, kích thước và duy trì điều kiện kho bảo quản tối ưu. Nghiên cứu cung cấp tài liệu kỹ thuật có giá trị thực tiễn cao cho các ứng dụng cơ điện tử phục vụ hiện đại hóa chuỗi giá trị nông nghiệp.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1.1 Tính cấp thiết Trong một thời kỳ đầy biến động của nền kinh tế, sự phát triển nhanh chóng, và ngày càng tăng cường của ngành nông nghiệp, việc áp dụng công nghệ hiện đại để nâng cao hiệu suất và quản lý tài nguyên trở nên không thể phủ nhận sự cần thiết. Đồng thời, ngành nông nghiệp ngày càng đối mặt với áp lực lớn từ sự tăng trưởng dân số và yêu cầu về sản xuất thực phẩm an toàn, chất lượng. "Nghiên Cứu Thiết Kế Mô Hình Phân Loại Quả Cà Chua và Lưu Kho Tự Động" là một sáng tạo tiên tiến, nảy sinh từ nhận thức sâu sắc về tầm quan trọng của việc hiện đại hóa quy trình sản xuất và quản lý trong ngành nông nghiệp, đặc biệt là trong việc xử lý và bảo quản cà chua - một nguyên liệu quan trọng trong chuỗi cung ứng thực phẩm. − Khảo sát thực tế đối với một chủ hộ hoặc cơ sở nhỏ lẻ ở nước ta: o Sản lượng: 2-3 tấn/năm.

o Kích thước: 2-12cm đường kính quả cà chua. o Màu sắc chin: màu đỏ hoặc đỏ cam. Với những số liệu đó chúng ta sẽ sử dụng những đặc điểm của quả cà chua để tạo ra một hệ thống phân loại và lưu kho quả cà chua thông minh dựa trên đặc điểm vốn có. Điều này không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất mà còn giảm thiểu lãng phí, tăng cường chất lượng sản phẩm và đáp ứng nhanh chóng với nhu cầu thị trường đang thay đổi.

Với sự chú trọng đặc biệt vào việc kết hợp linh hoạt giữa công nghệ cảm biến màu sắc, cơ cấu xi lanh và vi điều khiển thông minh, đề tài không chỉ là một dự án nghiên cứu thông thường mà còn là một bước tiến lớn đưa ngành nông nghiệp vào thời kỳ mới của sự tự động hóa và thông minh hóa. Với sự kết hợp của các thành phần như cảm biến chính xác, băng tải linh hoạt, kho lưu trữ thông minh và vi điều khiển hiện đại, hệ thống được đề xuất không chỉ giải quyết các thách thức ngày càng phức tạp của quy trình sản xuất mà còn đảm bảo an toàn và chất lượng cho cà chua từ khi thu hoạch đến khi đến tay người tiêu dùng. Trên tất cả, đề tài "Nghiên Cứu Thiết Kế Mô Hình Phân Loại Quả Cà Chua và Lưu Kho Tự Động" không chỉ là một sự nghiên cứu về công nghệ, mà còn là một đóng góp to lớn cho sự phát triển bền vững và hiệu quả trong ngành nông nghiệp. Hứa hẹn, đây sẽ là Sinh viên thực hiện: Trần Nhật Luân Giảng viên hướng dẫn: TS.

Phạm Duy Dưởng 14 Nghiên cứu thiết kế chế tạo mô hình phân loại quả cà chua và lưu kho tự động một bước quan trọng để tạo ra một hệ thống sản xuất thực phẩm thông minh, linh hoạt và đáp ứng được yêu cầu ngày càng khắt khe của thế giới ngày nay.2 Tổng quan về tình hình nghiên cứu 1.1 Tổng quan về các phương pháp Trong thực tế, quy trình phân loại sản phẩm thường dựa vào một loạt các phương pháp khác nhau, và ba phương pháp phổ biến nhất bao gồm phân loại thủ công, phân loại dựa trên máy và phân loại tự động.1 Phân loại thủ công - Ưu điểm: o Phương pháp này có thể đem lại kết quả chính xác cao khi người lao động có kinh nghiệm và tinh tế. o Phù hợp với các dây chuyền sản xuất nhỏ hoặc các sản phẩm đa dạng về kích thước và hình dạng. - Nhược điểm: o Tốn thời gian và lao động, làm giảm hiệu suất sản xuất. o Dễ gây ra sai sót và biến động trong chất lượng sản phẩm do yếu tố con người.