I. Giới thiệu về Mô hình Phân loại Trái cây tại HCMUTE
Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế và thi công mô hình phân loại ba loại trái cây" tại Học viện Kỹ thuật Quản lý HCMUTE là một dự án ứng dụng công nghệ xử lý ảnh và học máy. Dự án tập trung vào việc phân loại trái cây tự động, cụ thể là táo, chanh và lê, sử dụng mô hình máy tính. Sinh viên ngành Kỹ thuật HCMUTE đã thiết kế và xây dựng một hệ thống bao gồm băng tải, camera, và các cảm biến. Hệ thống này sử dụng kỹ thuật thiết kế và kỹ thuật thi công hiện đại để đạt được độ chính xác cao trong quá trình phân loại. Công nghệ học máy, cụ thể là mạng nơ-ron tích chập (CNN), đóng vai trò quan trọng trong việc nhận dạng các loại trái cây khác nhau dựa trên hình ảnh.
1.1 Mục tiêu và Phạm vi nghiên cứu
Mục tiêu chính của đồ án là xây dựng một mô hình phân loại trái cây tự động, hiệu quả, và đáng tin cậy. Hệ thống phân loại trái cây theo đặc điểm như màu sắc, hình dạng và kích thước. Mô hình phân loại tự động này sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh và phân loại trái cây theo hình dạng. Mô hình 3D trái cây không nằm trong phạm vi nghiên cứu. Dự án tập trung vào việc phân loại trái cây theo màu sắc, phân loại trái cây theo kích thước, và phân loại trái cây theo vị. Phạm vi nghiên cứu giới hạn ở ba loại trái cây: táo, chanh, và lê. Ứng dụng mô hình trong giáo dục kỹ thuật cũng được xem xét.
1.2 Phương pháp luận
Đồ án sử dụng phương pháp học sâu (deep learning), cụ thể là mạng nơ-ron tích chập (CNN), để xây dựng mô hình phân loại. Quá trình bao gồm thu thập dữ liệu ảnh, tiền xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình học máy, và đánh giá hiệu quả. Thiết kế mô hình được thực hiện dựa trên kiến thức về xử lý ảnh và học máy. Thi công mô hình bao gồm việc lắp ráp phần cứng và tích hợp phần mềm. Mô hình vật lý được xây dựng với các thành phần như Raspberry Pi 3 Model B, camera, băng tải, cảm biến hồng ngoại, và động cơ servo. Ngôn ngữ lập trình Python và thư viện TensorFlow được sử dụng trong quá trình lập trình. Kỹ thuật thiết kế và kỹ thuật thi công được áp dụng để đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định và hiệu quả.
II. Thiết kế và Thi công Mô hình
Phần thiết kế tập trung vào việc xây dựng kiến trúc hệ thống và lựa chọn các thành phần phần cứng phù hợp. Thiết kế mô hình bao gồm sơ đồ khối, lựa chọn các cảm biến và bộ điều khiển. Phần thi công mô hình tập trung vào việc lắp ráp, kết nối, và cài đặt phần mềm. Việc thi công mô hình bao gồm các bước: chuẩn bị phần cứng, lắp ráp các thành phần, viết chương trình điều khiển, và chạy thử nghiệm. Mô hình kỹ thuật được xây dựng dựa trên nền tảng Raspberry Pi, kết hợp với các thư viện xử lý ảnh và học máy. Dữ liệu hình ảnh trái cây được sử dụng để huấn luyện mô hình.
2.1 Phần cứng và phần mềm
Hệ thống sử dụng Raspberry Pi 3 Model B làm trung tâm xử lý. Mô hình máy tính được cài đặt trên Raspberry Pi. Camera Pi được sử dụng để chụp ảnh trái cây. Băng tải tự động di chuyển trái cây đến vị trí chụp ảnh. Cảm biến hồng ngoại được sử dụng để phát hiện sự hiện diện của trái cây. Động cơ servo điều khiển cơ cấu phân loại trái cây. Phần mềm được viết bằng Python với thư viện TensorFlow và OpenCV. Mô hình hóc máy được xây dựng sử dụng machine learning và deep learning. Dữ liệu được xử lý và phân tích để huấn luyện mô hình. Nhận diện trái cây dựa trên việc trích xuất đặc trưng hình ảnh.
2.2 Quá trình triển khai
Quá trình triển khai bao gồm thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình, và tích hợp hệ thống. Dữ liệu hình ảnh của ba loại trái cây được thu thập và tiền xử lý. Mô hình phân loại được huấn luyện trên bộ dữ liệu này. Mô hình hóc máy được đánh giá về độ chính xác. Hệ thống được lắp ráp và các thành phần được kết nối. Phần mềm điều khiển được cài đặt và thử nghiệm. Xử lý ảnh trái cây được thực hiện bằng các thuật toán phù hợp. Trích xuất ảnh trái cây và phân tích hình ảnh được thực hiện tự động. Mô hình hóc máy cho phép phân loại các loại trái cây khác nhau với độ chính xác cao.
III. Kết quả và đánh giá
Đồ án đã tạo ra một mô hình phân loại trái cây hoạt động hiệu quả. Hệ thống có thể phân loại chính xác ba loại trái cây đã chọn. Kết quả đánh giá cho thấy độ chính xác cao của mô hình phân loại. Ứng dụng mô hình trong thực tế có thể được mở rộng. Mô hình phân loại tự động này cho thấy tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực.
3.1 Đánh giá hiệu quả
Độ chính xác của hệ thống được đánh giá thông qua các thử nghiệm. Mô hình phân loại đạt độ chính xác cao. Thời gian xử lý ảnh và phân loại được đo đạc. Mô hình hóc máy được đánh giá trên các chỉ số phù hợp. Các hạn chế của hệ thống được nêu rõ. Dự án mô hình trái cây cho thấy sự thành công trong việc ứng dụng công nghệ hiện đại. Sinh viên HCMUTE đã đạt được mục tiêu đề ra. Thiết kế và thi công mô hình thành công.
3.2 Hướng phát triển
Hệ thống có thể được cải thiện về tốc độ xử lý và độ chính xác. Số lượng loại trái cây có thể được mở rộng. Mô hình phân loại có thể được tích hợp vào các hệ thống lớn hơn. Ứng dụng mô hình trong sản xuất nông nghiệp có tiềm năng. Mô hình hóc máy có thể được nâng cấp bằng các thuật toán tiên tiến hơn. Học máy và học sâu đóng vai trò quan trọng trong việc cải tiến mô hình. Thiết kế mô hình và thi công mô hình cần được tối ưu hóa.
