Giới thiệu dự án

Trong bối cảnh nền kinh tế thị trường và xu hướng tự động hóa công nghiệp (Industry 4.0), ngành chế biến và xuất khẩu nông sản Việt Nam đang chứng kiến sự tăng trưởng vượt bậc. Theo thống kê của Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn, kim ngạch xuất khẩu rau quả của Việt Nam duy trì đà tăng trưởng ấn tượng, tuy nhiên tỷ lệ thất thoát sau thu hoạch vẫn còn ở mức cao (từ 20% đến 25%). Một trong những nguyên nhân cốt lõi xuất phát từ các công đoạn sơ chế, phân loại thủ công tốn nhiều nhân công, tốc độ chậm, thiếu tính đồng nhất và dễ gây tổn hại cơ học đến nông sản.

Quy trình phân loại truyền thống phụ thuộc hoàn toàn vào thị giác con người bộc lộ rõ các điểm nghẽn (pain points): độ chính xác giảm sút theo thời gian do mỏi mắt (tỷ lệ sai sót có thể vượt 15%), năng suất phân loại bị giới hạn (chỉ đạt trung bình 15 - 20 sản phẩm/phút/người), và không thể đáp ứng được các tiêu chuẩn đóng gói khắt khe của thị trường xuất khẩu.

Đề tài "Thiết kế và thi công mô hình phân loại ba loại trái cây" do sinh viên Đặng Minh Cảnh và Võ Thành Mỹ thực hiện dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Duy Thảo (Khoa Điện – Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh) giải quyết bài toán này bằng cách ứng dụng thị giác máy tính (Computer Vision) kết hợp Trí tuệ nhân tạo (AI) nhúng trên phần cứng biên (Edge Hardware).

+-----------------------------------------------------------------------------+
|                               MỤC TIÊU DỰ ÁN                                |
+-----------------------------------------------------------------------------+
| 1. Thiết kế cơ cấu cơ điện tử: Băng tải mini, buồng chụp kín chuẩn hóa      |
|    ánh sáng (LED 3W) và 3 trạm gạt servo MG996R.                            |
| 2. Xây dựng tập dữ liệu: 1.346 ảnh thực tế (Táo: 508, Chanh: 534, Lê: 549). |
| 3. Huấn luyện mô hình Deep Learning: Mạng nơ-ron tích chập (CNN) đạt độ    |
|    chính xác > 95% trên Google Colab.                                       |
| 4. Nhúng hệ thống lên Raspberry Pi 3 Model B: Xử lý ảnh OpenCV, điều khiển  |
|    ngoại vi qua GPIO và giao diện GUI giám sát thời gian thực.              |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Giải pháp sử dụng mô hình mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network - CNN) triển khai trực tiếp trên máy tính nhúng Raspberry Pi 3 Model B, kết hợp Camera Pi V2 và hệ thống cảm biến hồng ngoại E18-D80NK. Phương pháp xử lý tại biên (On-device Inference) giúp hệ thống hoạt động hoàn toàn độc lập, không phụ thuộc vào đường truyền Internet hay độ trễ của máy chủ đám mây.

Phạm vi và giới hạn đề tài:

  • Đối tượng phân loại: 3 loại trái cây phổ biến gồm Táo, Chanh và Lê; các dị vật hoặc trái cây khác (như mận) được tự động chuyển về cuối băng tải.
  • Độ phân giải ảnh đầu vào xử lý: Chuẩn hóa về ma trận $100 \times 100 \times 3$ (RGB).
  • Mô hình thử nghiệm mang tính chất phòng lab, tải trọng băng tải tối đa 2 kg, phù hợp làm nền tảng mở rộng quy mô công nghiệp.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Trước khi xây dựng giải pháp, nhóm nghiên cứu đã tiến hành đánh giá các phương pháp phân loại sản phẩm hiện có trên thị trường:

Tiêu chí Phân loại thủ công (Manual) Cảm biến màu/Quang học cổ điển Hệ thống Edge AI CNN (Đề tài)
Độ chính xác 75% - 85% (giảm dần theo ca) 80% - 88% (dễ nhiễu môi trường) 95.0% - 97.0% (ổn định)
Tốc độ phân loại 2.5 - 3.5 giây/trái 0.8 - 1.2 giây/trái 1.0 - 1.2 giây/trái
Khả năng nhận dạng Đa dạng nhưng chủ quan Chỉ nhận biết màu đơn sắc Nhận dạng hình dạng, vân vỏ, màu sắc
Chi phí đầu tư Thấp ban đầu, chi phí nhân công cao Trung bình Thấp (dưới 4.5 triệu VND)
Tính linh hoạt Khó mở rộng chuẩn hóa Cần tinh chỉnh mạch phần cứng Mở rộng bằng cách train lại model

Phân tích yêu cầu hệ thống theo mô hình MoSCoW:

  • Must have (Bắt buộc): Băng tải tự dừng khi cảm biến phát hiện trái cây vào buồng ảnh; Camera Pi chụp và gửi ảnh về bộ xử lý; Mô hình CNN nhận diện chính xác 3 loại quả; Cơ cấu Servo MG996R gạt đúng luồng.
  • Should have (Nên có): Giao diện đồ họa (GUI) hiển thị hình ảnh chụp, nhãn dự đoán và xác suất phân loại; Hệ thống đèn chiếu sáng LED 3W ổn định quang thông.
  • Could have (Có thể có): Nút dừng khẩn cấp (Emergency Stop) trên phần mềm; Điều chỉnh tốc độ băng tải vô cấp qua module PWM.
  • Won't have (Chưa thực hiện): Đánh giá khuyết tật bên trong ruột trái cây bằng tia X/NIR; Phân loại theo khối lượng tích hợp loadcell.

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc hệ thống được chia thành 5 khối chức năng liên kết chặt chẽ:

graph TD
    A[Khối Cảm Biến: 4x E18-D80NK] -->|Tín hiệu ngắt logic NPN| C[Khối Xử Lý Trung Tâm: Raspberry Pi 3B]
    B[Khối Thu Ảnh: Camera Pi V2 8MP] -->|Cáp Ribbon CSI Bus| C
    C -->|GPIO Output: Tín hiệu kích| D[Khối Động Lực: Module Relay 5V + PWM 10A]
    C -->|GPIO PWM: Tín hiệu góc quay| E[Khối Tác Động: 3x Servo MG996R]
    D -->|Nguồn động lực 24VDC| F[Động cơ DC Băng tải]
    C -->|Cổng HDMI / VNC| G[Khối Hiển Thị: Màn hình GUI Tkinter]
    H[Khối Nguồn Độc Lập] -->|5V-2.5A| C
    H -->|24V-5A| D
    H -->|5V-3A| E

Technology Stack và thông số kỹ thuật phần cứng:

  • Bộ xử lý trung tâm: Raspberry Pi 3 Model B (SoC Broadcom BCM2837 64-bit Quad-Core ARM Cortex-A53 @ 1.2 GHz, 1GB LPDDR2 RAM).
  • Cảm biến hình ảnh: Raspberry Pi Camera Module V2 (Cảm biến Sony IMX219 8 Megapixel, kết nối trực tiếp qua chuẩn giao tiếp MIPI CSI-2).
  • Cảm biến tiệm cận: 4x Cảm biến hồng ngoại E18-D80NK (ngõ ra NPN Open-Collector, khoảng cách nhận diện điều chỉnh $3 \sim 80\text{ cm}$, điện áp hoạt động 5VDC).
  • Cơ cấu chấp hành: 3x Động cơ RC Servo MG996R (Bánh răng kim loại, mô-men xoắn $9.4\text{ kg}\cdot\text{cm}$ tại 4.8V, góc quay $0^{\circ} - 180^{\circ}$).
  • Hệ thống truyền dẫn: Băng tải mini khung nhôm định hình, dây đai PVC 2mm, truyền động qua động cơ DC giảm tốc 24VDC ($43.5\text{ RPM}$ có tải, mô-men xoắn $9\text{ kg}\cdot\text{cm}$).
  • Điều khiển công suất: Module Relay 5V cách ly quang (Optocoupler) và Module điều tốc PWM $12 - 40\text{V}/10\text{A}$.
  • Phần mềm & AI Frameworks: Raspbian OS (Debian Buster 32-bit), Python 3.7.3, TensorFlow 2.4.0, Keras 2.4.3, OpenCV 4.5.1, RPi.GPIO 0.7.0.

Methodology

Dự án áp dụng quy trình phát triển kết hợp theo mô hình V-Model giữa cơ khí, điện tử và công nghệ phần mềm trong 15 tuần:

Tuần 1-3:  Khảo sát lý thuyết, nghiên cứu giải thuật CNN và lập đề cương.
Tuần 4-6:  Thu thập 1.346 ảnh mẫu; Thiết kế 3D khung băng tải, buồng ảnh.
Tuần 7-11: Huấn luyện model CNN trên Colab; Lập trình nhúng GPIO & GUI.
Tuần 12-13: Lắp ráp cơ khí, đấu nối mạch điện, tích hợp hệ thống quang học.
Tuần 14-15: Chạy thực nghiệm 350 lần mẫu, tối ưu hóa độ trễ và viết báo cáo.

Đánh giá rủi ro và giải pháp khắc phục (Risk Mitigation):

  • Nhiễu ánh sáng môi trường làm biến đổi màu sắc quả: Thiết kế buồng ảnh kín hoàn toàn bằng mica/nhôm, lắp 2 đèn LED 3W góc $45^{\circ}$ để cố định quang thông và triệt tiêu bóng đổ.
  • Hiện tượng sụt áp khi khởi động động cơ làm treo Raspberry Pi: Sử dụng 3 đường nguồn độc lập (24V 5A cho động cơ, 5V 3A cho Servo, 5V 2.5A cho Pi) và cách ly tín hiệu điều khiển bằng Relay Optocoupler.
  • Trễ băng thông bộ nhớ trên Raspberry Pi 3: Thu nhỏ kích thước ảnh đầu vào về $100 \times 100 \times 3$, cấu hình bộ nhớ swap lên 1GB và lượng tử hóa ma trận trọng số.

Implementation và kết quả

Development process

Cốt lõi của hệ thống nhận dạng là kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN) được thiết kế tinh gọn để đảm bảo tốc độ suy luận cao trên CPU ARM:

  1. Lớp tích chập (Convolutional Layer): Thực hiện tích chập ma trận ảnh $I(x,y)$ với bộ lọc kernel $K(m,n)$ kích thước $3 \times 3$ để tạo các bản đồ đặc trưng (Feature Maps): $$S(i,j) = (I * K)(i,j) = \sum_{m}\sum_{n} I(i-m, j-n) K(m,n)$$
  2. Hàm kích hoạt phi tuyến (ReLU): Loại bỏ các giá trị âm, giữ lại các đặc trưng biên và góc nổi bật: $$f(x) = \max(0, x)$$
  3. Lớp gộp cực đại (Max Pooling Layer): Giảm kích thước không gian mẫu với kích thước cửa sổ $2 \times 2$ và bước trượt $\text{stride} = 2$: $$f_{pool}(X) = \max_{(u,v) \in \Omega} X(u,v)$$
  4. Lớp phân loại ngõ ra (Softmax Layer): Chuyển đổi vector đặc trưng thành phân phối xác suất cho 3 lớp đầu ra: $$P(y = c \mid \mathbf{z}) = \frac{e^{z_c}}{\sum_{j=1}^{C} e^{z_j}} \quad (C = 3)$$
# Model Architecture Definition (TensorFlow / Keras)
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout

def build_fruit_classifier():
    model = Sequential([
        # Khối Conv 1: Trích xuất đặc trưng cạnh và màu sắc cơ bản
        Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(100, 100, 3)),
        MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
        
        # Khối Conv 2: Trích xuất đặc trưng hình thái học phức tạp
        Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
        
        # Khối Conv 3: Trích xuất vân vỏ và cấu trúc bề mặt
        Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
        MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
        
        # Phẳng hóa và phân loại
        Flatten(),
        Dense(128, activation='relu'),
        Dropout(0.3),
        Dense(3, activation='softmax') # 3 lớp: Táo, Chanh, Lê
    ])
    
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    return model

Trên thiết bị nhúng Raspberry Pi, chương trình chính liên tục lắng nghe tín hiệu từ cảm biến buồng ảnh, kích hoạt camera chụp frame ảnh đơn, tiền xử lý và điều khiển chấp hành qua RPi.GPIO:

# Embedded Inference & Control Routine (Raspberry Pi)
import cv2
import numpy as np
import RPi.GPIO as GPIO
import time
from tensorflow.keras.models import load_model

# Cấu hình chân GPIO
SENSOR_CAM = 17
SERVO_PINS = {'tao': 22, 'chanh': 23, 'le': 24}
RELAY_CONVEYOR = 27
CLASSES = ['tao', 'chanh', 'le']

model = load_model('/home/pi/fruit_classifier/model_fruits.h5')

def classify_and_act():
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    ret, frame = cap.read()
    cap.release()
    
    if not ret:
        return None
    
    # Tiền xử lý ảnh chuẩn hóa
    img_resized = cv2.resize(frame, (100, 100))
    img_tensor = np.expand_dims(img_resized / 255.0, axis=0)
    
    # Dự đoán
    preds = model.predict(img_tensor)[0]
    class_idx = np.argmax(preds)
    confidence = preds[class_idx]
    
    if confidence >= 0.85:
        target_fruit = CLASSES[class_idx]
        return target_fruit
    return "unknown"

Testing và validation

Mô hình đã trải qua 2 giai đoạn kiểm thử nghiêm ngặt: kiểm thử giải thuật trên tập dữ liệu và kiểm thử thực nghiệm trên mô hình vật lý.

+-----------------------------------------------------------------------------+
|                      KẾT QUẢ HUẤN LUYỆN MODEL (50 EPOCHS)                   |
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Training Accuracy   : [====================================] 98.6%         |
| Validation Accuracy : [==================================--] 96.4%         |
| Training Loss       : 0.042                                                 |
| Validation Loss     : 0.081                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Sau khi nhúng mô hình xuống kit Raspberry Pi 3, nhóm tiến hành chạy thực nghiệm với 350 lần nạp mẫu liên tục trên băng tải:

Loại trái cây thử nghiệm Số lượng mẫu chạy Nhận dạng đúng Nhận dạng sai / Lỗi gạt Độ chính xác thực nghiệm (%)
Trái Táo 100 96 4 96.0%
Trái Chanh 100 97 3 97.0%
Trái Lê 100 95 5 95.0%
Loại khác (Trái Mận) 50 48 (trôi về cuối) 2 96.0%
Tổng cộng / Trung bình 350 336 14 96.0%

Phân tích hiệu năng vận hành (Performance Benchmarks):

  • Thời gian chụp ảnh và đọc dữ liệu qua CSI Bus: $120\text{ ms}$.
  • Thời gian tiền xử lý ảnh và suy luận (Inference) trên CPU ARMv8: $380\text{ ms}$.
  • Thời gian đáp ứng của cơ cấu Servo MG996R: $450\text{ ms}$.
  • Tổng chu kỳ xử lý mỗi sản phẩm: $1.15\text{ giây/sản phẩm}$ (tương đương năng suất đạt $\sim 52\text{ sản phẩm/phút}$).

Đổi mới và đóng góp

  1. Khép kín bài toán Edge AI trong phân loại nông sản: Đề tài đã giải quyết trọn vẹn từ khâu thiết kế cơ khí, quang học, điện tử điều khiển đến xây dựng và triển khai mạng Deep Learning mà không cần GPU rời đắt đỏ.
  2. Cơ chế phân loại 2 lớp bảo vệ: Kết hợp thị giác máy tính phân loại loại quả với hệ thống 4 cảm biến quang tại từng trạm gạt, đảm bảo servo chỉ tác động đúng thời điểm quả đến vị trí, loại bỏ sai số do trượt băng tải.
  3. Tối ưu hóa hiệu suất và chi phí: Tăng tốc độ phân loại lên gấp 2.8 lần so với thao tác thủ công, đạt độ chính xác 96.0% với tổng chi phí linh kiện chỉ chiếm $\approx 10%$ so với các module phân loại quang học nhập khẩu.

Ứng dụng thực tế và triển khai

  • Hợp tác xã và cơ sở sơ chế nông sản quy mô vừa và nhỏ (SMEs): Lắp đặt trực tiếp vào đầu dây chuyền rửa và đóng gói trái cây để tự động tách luồng nông sản theo chủng loại trước khi vào khâu dán nhãn.
  • Dây chuyền sản xuất nước ép đóng chai: Tự động loại bỏ các loại quả lẫn tạp chất hoặc khác chủng loại trước khi đưa vào máy nghiền ép.
  • Kế hoạch mở rộng (Scalability): Nâng cấp bộ vi xử lý lên Raspberry Pi 4 (4GB RAM) hoặc NVIDIA Jetson Nano để nâng độ phân giải ảnh, áp dụng mạng MobileNetV3 hoặc YOLOv8-tiny nhằm phân loại đồng thời kích thước (Size S/M/L) và phát hiện vết nám, sâu bệnh trên bề mặt vỏ quả.
+-----------------------------------------------------------------------------+
|                 BÀI TOÁN KINH TẾ VÀ THỜI GIAN HOÀN VỐN (ROI)                |
+-----------------------------------------------------------------------------+
| - Chi phí đầu tư hệ thống mẫu        : 4.200.000 VND                        |
| - Chi phí thuê 1 nhân công sơ chế    : 7.000.000 VND / tháng                |
| - Năng suất máy thay thế             : 1.5 nhân công lao động               |
| - Tiết kiệm chi phí vận hành hàng kỳ : ~10.500.000 VND / tháng              |
| => THỜI GIAN HOÀN VỐN ĐẦU TƯ (ROI)   : Chưa đến 0.5 tháng (15 ngày)         |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật hiện tại:

  • Do chỉ sử dụng 1 camera cố định phía trên buồng chụp, hệ thống chỉ quan sát được phần bề mặt hướng lên, chưa nhận dạng được các khuyết tật ẩn dưới đáy quả.
  • Tốc độ suy luận trên Raspberry Pi 3 Model B ($380\text{ ms}$) bị giới hạn bởi xung nhịp CPU, chưa áp dụng được các mô hình Deep Learning quá sâu.

Hướng phát triển đề xuất:

  • Bổ sung cơ cấu con lăn xoay $360^{\circ}$ trong buồng ảnh để chụp toàn diện mọi bề mặt quả.
  • Tích hợp thêm cảm biến trọng lượng Loadcell dưới đáy buồng chụp để phân loại kết hợp đa tiêu chí: Chủng loại - Kích thước - Khối lượng.
  • Chuyển đổi mô hình mạng sang định dạng TensorFlow Lite (TFLite) kết hợp tăng tốc phần cứng bằng Google Coral USB Accelerator để giảm thời gian suy luận xuống dưới $50\text{ ms}$.

Đối tượng hưởng lợi

+-------------------+---------------------------------------------------------+
| ĐỐI TƯỢNG         | GIÁ TRỊ VÀ LỢI ÍCH ĐỊNH LƯỢNG MANG LẠI                  |
+-------------------+---------------------------------------------------------+
| Sinh viên /       | Tài liệu tham khảo thực tế về tích hợp liên ngành: Cơ   |
| Nghiên cứu sinh   | điện tử + Thị giác máy tính + Lập trình nhúng Python.   |
+-------------------+---------------------------------------------------------+
| Kỹ sư /           | Kiến trúc mã nguồn mẫu (Source code), kỹ thuật xử lý    |
| Developers        | nhiễu quang học và sơ đồ nguyên lý cách ly mạch công    |
|                   | suất chuẩn công nghiệp.                                 |
+-------------------+---------------------------------------------------------+
| Doanh nghiệp nông | Giải pháp tự động hóa giá rẻ, nâng cao năng suất đóng   |
| nghiệp / SMEs     | gói lên 50+ sp/phút, giảm 70% chi phí nhân công sơ chế. |
+-------------------+---------------------------------------------------------+

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật phần cứng và phần mềm tối thiểu để triển khai lại hệ thống là gì?

Hệ thống yêu cầu tối thiểu 01 kit Raspberry Pi 3 Model B (hoặc Raspberry Pi 4), thẻ nhớ MicroSD 16GB Class 10 (tốc độ đọc $\ge 48\text{MB/s}$), Camera Pi V2 8MP kết nối CSI, 04 cảm biến hồng ngoại E18-D80NK, 03 động cơ servo MG996R, module relay 5V cách ly và bộ nguồn $24\text{V}/5\text{A}$ + $5\text{V}/3\text{A}$. Về phần mềm, cần cài hệ điều hành Raspberry Pi OS, Python 3.7+, OpenCV 4.x và TensorFlow 2.x.

2. Giới hạn phân loại của hệ thống là bao nhiêu loại quả và làm cách nào để mở rộng?

Hiện tại hệ thống được cấu hình cho 3 loại quả chính (Táo, Chanh, Lê) và 1 ngõ ra mặc định cho dị vật. Để mở rộng lên 5 - 10 loại quả, người dùng chỉ cần thu thập thêm tập ảnh mẫu cho các lớp mới, huấn luyện lại tầng Dense cuối cùng của mô hình CNN trên Colab và kéo dài thêm khung băng tải tương ứng với số lượng trạm gạt servo bổ sung.

3. Hệ thống có thể tích hợp vào dây chuyền công nghiệp điều khiển bằng PLC không?

Hoàn toàn khả thi. Raspberry Pi có thể gửi tín hiệu phân loại trực tiếp đến PLC (như Siemens S7-1200 hay Mitsubishi FX5U) thông qua các chân GPIO kích mức logic $24\text{V}$ (qua mạch chuyển đổi mức logic / opto cách ly) hoặc qua giao thức công nghiệp Modbus TCP/IP qua cổng Ethernet RJ45 có sẵn trên board Pi.

4. Yêu cầu bảo trì, bảo dưỡng hệ thống quang học và cơ khí như thế nào?

Cần vệ sinh định kỳ mặt kính ống kính Camera Pi và bề mặt phát quang của 4 cảm biến hồng ngoại E18-D80NK bằng khăn mềm/cồn isopropyl mỗi tuần một lần để tránh bám bụi bột nông sản. Kiểm tra độ căng của dây đai băng tải PVC và tra dầu mỡ định kỳ vào khớp truyền động động cơ DC mỗi 6 tháng.

5. Dự toán chi phí chi tiết (BOM) và thời gian hoàn vốn thực tế ra sao?

Tổng chi phí chế tạo mô hình dao động từ 3.800.000 đến 4.500.000 VND (gồm Raspberry Pi: 1.200.000 VND, Camera V2: 650.000 VND, Động cơ + Khung băng tải: 1.200.000 VND, Servo + Cảm biến + Nguồn: 900.000 VND). So với chi phí nhân công phân loại truyền thống, hệ thống giúp tiết kiệm hàng triệu đồng mỗi tháng và đạt điểm hòa vốn sau chưa đầy một tháng vận hành liên tục.

Kết luận

Đề tài "Thiết kế và thi công mô hình phân loại ba loại trái cây" đã chứng minh tính khả thi vượt trội của việc ứng dụng công nghệ Trí tuệ nhân tạo nhúng (Edge AI) vào quá trình tự động hóa sau thu hoạch trong ngành nông nghiệp. Bằng sự kết hợp hài hòa giữa cơ cấu cơ điện tử chính xác, buồng quang học chuẩn hóa và thuật toán Deep Learning CNN tối ưu, nhóm tác giả đã xây dựng thành công một mô hình thực nghiệm hoạt động ổn định với độ chính xác đạt 96.0%, năng suất đạt $1.15\text{ giây/sản phẩm}$.

Giải pháp không chỉ mở ra hướng đi mới trong việc chế tạo các hệ thống phân loại nông sản "Make in Vietnam" giá thành thấp, dễ tiếp cận cho các hợp tác xã vừa và nhỏ, mà còn là nguồn tài liệu học thuật và kỹ thuật thực chứng giá trị cho cộng đồng sinh viên, kỹ sư nhúng và nghiên cứu thị giác máy tính ứng dụng.