Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh nền kinh tế thị trường và tiến trình công nghiệp hóa, ngành chế biến nông sản tại Việt Nam đang có những bước phát triển mạnh mẽ. Nông sản đóng vai trò là mặt hàng trọng điểm trong cơ cấu xuất khẩu, đóng góp tỉ trọng đáng kể vào nền kinh tế quốc dân. Để nâng cao năng lực cạnh tranh và đáp ứng các tiêu chuẩn khắt khe, việc tự động hóa các công đoạn sau thu hoạch, đặc biệt là khâu phân loại nông sản, trở thành một yêu cầu thực tiễn cấp thiết. Phương pháp phân loại thủ công bộc lộ nhiều hạn chế về năng suất, tính đồng đều và chi phí nhân công.

Sự kết hợp giữa hệ thống băng chuyền công nghiệp và công nghệ xử lý ảnh, cụ thể là học sâu (Deep Learning) và mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network - CNN), mở ra giải pháp tối ưu hóa quá trình nhận dạng và phân loại sản phẩm theo nhiều góc nhìn. Trên cơ sở đó, đề tài "Thiết kế và thi công mô hình phân loại ba loại trái cây" được thực hiện nhằm xây dựng một hệ thống phân loại tự động quy mô thực nghiệm sử dụng máy tính nhúng.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài gồm:

  1. Nắm rõ nguyên lý hoạt động của các thiết bị ngoại vi bao gồm camera, động cơ servo và cảm biến hồng ngoại.
  2. Làm quen và làm chủ việc lập trình Python trên bộ kit Raspberry Pi, ứng dụng các công cụ và thư viện hỗ trợ thị giác máy tính và học máy như TensorFlow, Keras và OpenCV.
  3. Thiết kế và thi công mô hình nhận dạng trái cây ứng dụng mạng nơ-ron tích chập, xây dựng tập cơ sở dữ liệu để hỗ trợ lập trình nhận dạng và điều khiển cơ cấu phân loại tự động.

Nhiệm vụ nghiên cứu được phân định thành 6 nội dung:

  1. Nội dung 1: Tìm hiểu phương pháp xử lý hình ảnh nhận diện trái cây.
  2. Nội dung 2: Thiết kế và thi công mô hình hệ thống phần cứng.
  3. Nội dung 3: Viết chương trình xử lý kết hợp với dữ liệu nhận dạng trái cây bằng ngôn ngữ Python và nhúng xuống kit Raspberry Pi.
  4. Nội dung 4: Hoàn thiện hệ thống điều khiển, mô hình cơ khí và tiến hành chạy thử nghiệm mẫu.
  5. Nội dung 5: Viết báo cáo thực hiện đồ án.
  6. Nội dung 6: Bảo vệ luận án tốt nghiệp.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Quy trình nhận diện và phân loại 3 loại trái cây cụ thể là táo, chanh và lê dựa trên mạng nơ-ron tích chập; hệ thống phần cứng điều khiển nhúng trên Raspberry Pi 3 Model B và cơ cấu chấp hành băng tải - cánh gạt servo.
  • Phạm vi và giới hạn: Đề tài được thực hiện tại Bộ môn Điện tử Công nghiệp – Y sinh, Khoa Điện – Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh trong thời gian từ ngày 28/09/2020 đến ngày 15/01/2021. Mô hình được xây dựng ở quy mô thực nghiệm thí nghiệm (chưa đạt các thông số tiêu chuẩn công nghiệp phục vụ dây chuyền lớn); camera sử dụng khung hình xử lý kích thước 640x480; tốc độ phân loại phụ thuộc vào năng lực tính toán của kit nhúng; phân loại tập trung vào 3 đối tượng trái cây chính và điều hướng các vật thể lạ về cuối băng chuyền.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đề tài vận dụng hệ thống lý thuyết về xử lý ảnh số và học sâu kết hợp phương pháp thiết kế kỹ thuật thực nghiệm:

Khung lý thuyết và mô hình tính toán

  1. Chu trình xử lý ảnh số: Gồm 6 giai đoạn tuần tự:
    • Thu nhận ảnh (Image Acquisition): Tiếp nhận tín hiệu từ cảm biến quang học.
    • Tiền xử lý (Image Processing): Lọc nhiễu, cân bằng độ tương phản.
    • Phân đoạn ảnh (Segmentation): Tách đối tượng cần nhận dạng khỏi nền.
    • Biểu diễn và mô tả ảnh (Representation & Description): Trích chọn các đặc trưng định lượng như biên dạng, vùng ảnh, màu sắc.
    • Nhận dạng và nội suy (Recognition & Interpretation): Gán nhãn đối tượng dựa trên so sánh với mẫu chuẩn hoặc mô hình học máy.
    • Cơ sở tri thức (Knowledge Base): Tích hợp tri thức để định hướng quá trình phân tích.
  2. Mạng nơ-ron tích chập (CNN):
    • Lớp đầu vào (Input Layer): Tiếp nhận ma trận ảnh màu RGB kích thước $100 \times 100 \times 3$.
    • Lớp tích chập (Convolutional Layer): Thực hiện phép toán nhân chập giữa ma trận ảnh đầu vào $f(x, y)$ và bộ lọc hạt nhân (kernel) $k(x, y)$ kích thước $m \times n$ nhằm trích xuất các bản đồ đặc trưng (feature maps): $$(f * k)(x, y) = \sum_{i} \sum_{j} f(i, j) \cdot k(x - i, y - j)$$
    • Hàm kích hoạt (Activation Functions): Sử dụng hàm ReLU ($f(x) = \max(0, x)$) để khử các giá trị âm tại các lớp ẩn và hàm Softmax ($\sigma(z)i = \frac{e^{z_i}}{\sum{j} e^{z_j}}$) tại lớp đầu ra để chuyển đổi vector đặc trưng thành phân phối xác suất của 3 lớp quả.
    • Cơ chế quét: Thiết lập bước nhảy (Stride) và đệm viền (Padding) để kiểm soát kích thước không gian ngõ ra của feature map.
    • Lớp lấy mẫu cực đại (Max Pooling Layer): Kích thước cửa sổ trượt $2 \times 2$, bước trượt $stride = 2$ nhằm giảm số lượng tham số, giảm chi phí tính toán và chống hiện tượng quá khớp (overfitting).
    • Lớp phẳng hóa (Flatten Layer): Chuyển đổi tensor đa chiều thành vector một chiều trước khi đưa vào lớp phân loại.
    • Lớp đầu ra (Output Layer): Gồm 3 nơ-ron tương ứng với 3 lớp nhãn: táo, chanh, lê.

Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu

  • Thu thập và tiền xử lý dữ liệu: Tác giả tự xây dựng tập dữ liệu (dataset) huấn luyện gồm 1.346 ảnh màu RGB, phân bổ cân bằng giữa 3 nhóm đối tượng:
    • Ảnh táo: 508 ảnh
    • Ảnh chanh: 534 ảnh
    • Ảnh lê: 549 ảnh
  • Quy chuẩn tập dữ liệu: Đảm bảo tính đa dạng mẫu bằng cách thu thập ảnh ở nhiều điều kiện môi trường: chụp trên nhiều phông nền khác nhau, thay đổi cường độ ánh sáng, kích thước quả không đồng nhất, thay đổi góc nghiêng camera và thu thập nhiều chủng loại quả khác nhau.
  • Huấn luyện mô hình: Mô hình CNN được thiết kế, tối ưu hóa và huấn luyện trên môi trường điện toán đám mây Google Colab thông qua ngôn ngữ Python và thư viện TensorFlow/Keras, sau đó được xuất sang định dạng phù hợp để triển khai trực tiếp trên kit nhúng Raspberry Pi 3 Model B.

Thiết kế và thi công hệ thống

Đề tài là công trình kỹ thuật ứng dụng kết hợp giữa phần cứng nhúng, hệ thống cơ điện tử và giải thuật thị giác máy tính.

Phân hệ / Khối chức năng Phần cứng & Công nghệ sử dụng Thông số kỹ thuật & Vai trò thực tế
Khối xử lý trung tâm Kit Raspberry Pi 3 Model B - SoC Broadcom BCM2835, CPU Quad-core 64-bit ARM Cortex-A53 1.2GHz, 1GB RAM.
- Hệ điều hành Raspbian lưu trên thẻ MicroSD 16GB (tốc độ đọc 48MB/s).
- Tiếp nhận tín hiệu camera, cảm biến, thực thi mô hình CNN và điều khiển GPIO.
Khối thu tín hiệu hình ảnh Raspberry Pi Camera Module V2 - Cảm biến Sony IMX219 8 Megapixel, kết nối qua cáp ribbon 15cm vào cổng CSI.
- Thu nhận ảnh trái cây chuyển về ma trận số đưa vào khối xử lý.
Khối cảm biến 4 Cảm biến hồng ngoại E18-D80NK - Nguồn 5VDC, dòng 20mA, khoảng cách nhận biết 3–80cm (chỉnh qua biến trở), ngõ ra cực thu hở NPN.
- 1 cảm biến đặt trong buồng ảnh để dừng băng tải chụp ảnh; 3 cảm biến đặt tại 3 vị trí gạt servo.
Khối điều khiển động cơ - Động cơ DC giảm tốc
- Module Relay 5V
- Module PWM 12–40VDC/10A
- 3 Động cơ Servo MG996R		 - Động cơ DC 12/24V, dòng 400mA, mô-men xoắn 9 kg.cm, tốc độ có tải 21.75 rpm (12V) và 43.5 rpm (24V).
- Relay 5V có cách ly quang (opto) bảo vệ mạch điều khiển.
- Module PWM điều chỉnh tốc độ băng tải qua núm vặn.
- 3 Servo MG996R (nhông kim loại, góc quay điều khiển cánh gạt phân loại).
Khối buồng ảnh & Chiếu sáng Buồng chụp ảnh kín & Đèn LED 3W - Buồng chụp khép kín gắn cảm biến quang, camera và nguồn sáng cố định.
- Đèn LED 3W giúp ổn định cường độ ánh sáng, hạn chế tối đa nhiễu môi trường.
Khối nguồn cấp 3 Bộ nguồn độc lập - Nguồn Adapter 5V - 2.5A cấp cho Raspberry Pi.
- Nguồn tổ ong 24V - 5A cấp cho động cơ băng tải.
- Nguồn Adapter 5V - 3A cấp riêng cho 3 động cơ Servo MG996R.
Giao diện điều khiển (GUI) Giao diện đồ họa Python & Remote Desktop - Hiển thị trạng thái phân loại, ảnh chụp thực tế, nhãn dự đoán và cảnh báo.
- Kết nối điều khiển, giám sát từ xa qua giao thức Remote Desktop Connection.

Quy trình vận hành logic của hệ thống được thực hiện khép kín: Khi sản phẩm di chuyển vào buồng ảnh, cảm biến E18-D80NK số 1 kích hoạt ngắt relay dừng băng chuyền; Camera Pi tiến hành chụp ảnh và gửi dữ liệu về Raspberry Pi; chương trình nhúng tiền xử lý ma trận ảnh và nạp qua mô hình CNN để trích xuất đặc trưng và đưa ra nhãn dự đoán (táo, chanh, lê hoặc loại khác); sau khi xử lý xong, relay mở lại cho băng tải tiếp tục chạy; khi quả di chuyển đến vị trí cảm biến tương ứng với nhãn nhận diện, Raspberry Pi xuất xung điều khiển động cơ servo MG996R quay cánh gạt đẩy quả vào khay quy định; trường hợp quả lạ (không thuộc 3 loại trên), các servo không kích hoạt và quả được chuyển thẳng về cuối băng tải.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 trình bày lý do chọn đề tài dựa trên nhu cầu tự động hóa khâu phân loại nông sản trong chuỗi cung ứng sau thu hoạch. Tác giả xác lập mục tiêu nghiên cứu làm chủ công nghệ học sâu và thị giác máy tính trên kit nhúng Raspberry Pi 3 Model B, vạch rõ 6 nội dung nghiên cứu chính, chỉ rõ các giới hạn về độ phân giải camera, độ trễ xử lý và phạm vi đối tượng thí nghiệm (táo, chanh, lê), đồng thời tổng kết bố cục 6 chương của toàn bộ đồ án.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 cung cấp nền tảng khoa học toàn diện cho đề tài:

  • Trình bày tổng quan 6 bước trong quy trình xử lý ảnh số.
  • Phân tích nguyên lý hoạt động của mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Network) và kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN), giải thích bản chất toán học của phép nhân chập, ma trận kernel, bước trượt stride, kỹ thuật chèn đệm padding, các hàm kích hoạt ReLU/Softmax và tầng Max Pooling.
  • Thống kê phương pháp chuẩn bị tập dữ liệu huấn luyện gồm 1.346 ảnh chia làm 3 nhóm (táo: 508, chanh: 534, lê: 549) và các nguyên tắc thu thập mẫu đa dạng.
  • Giới thiệu ngôn ngữ Python, các thư viện học máy TensorFlow, Keras, OpenCV.
  • Phân tích thông số kỹ thuật chi tiết của phần cứng: kit Raspberry Pi 3 Model B, module Camera Pi V2 8MP, cảm biến tiệm cận hồng ngoại E18-D80NK, động cơ RC Servo MG996R và cấu tạo cơ khí hệ thống băng chuyền tải.

Chương 3: Tính toán và thiết kế hệ thống

Chương 3 đi sâu vào thiết kế kỹ thuật:

  • Xây dựng sơ đồ khối toàn hệ thống gồm 6 khối chức năng và phân tích chi tiết mối liên kết giữa các khối.
  • Tính toán và lựa chọn thiết bị cho từng khối: lựa chọn kit Raspberry Pi 3 Model B và thẻ nhớ MicroSD 16GB (tốc độ 48MB/s); bố trí 4 cảm biến hồng ngoại trên thân băng tải (1 cảm biến trong buồng ảnh và 3 cảm biến tại các vị trí phân loại cách nhau theo kích thước cụ thể: 250mm, 115mm, 140mm, 180mm, 110mm, 100mm); tính toán chọn động cơ DC giảm tốc 12/24V có mô-men xoắn 9 kg.cm kết hợp module relay 5V cách ly quang và module PWM 12-40VDC/10A để điều chỉnh tốc độ; lựa chọn 3 bộ nguồn riêng biệt để chống sụt áp và chống nhiễu cho vi xử lý.
  • Thiết kế sơ đồ nguyên lý toàn mạch kết nối GPIO giữa Raspberry Pi với cảm biến, module relay và các servo.
  • Xây dựng cấu trúc mô hình mạng CNN để phân loại ảnh đầu vào kích thước $100 \times 100 \times 3$.

Chương 4: Thi công hệ thống

Chương 4 mô tả chi tiết quá trình chế tạo và tích hợp:

  • Lắp ráp cơ khí buồng chụp ảnh kín tích hợp đèn LED 3W trợ sáng, bố trí cảm biến và cố định camera từ phía trên nhìn xuống.
  • Đóng gói hộp điều khiển trung tâm và các module công suất gắn cố định trên thân khung băng tải.
  • Xây dựng giải thuật và thể hiện bằng các lưu đồ thuật toán chi tiết: lưu đồ chương trình chính, lưu đồ chương trình con chụp và lưu ảnh, lưu đồ chương trình con xử lý và dự đoán CNN, lưu đồ chương trình con so sánh và gán nhãn.
  • Lập trình giao diện người dùng (GUI) hiển thị trạng thái hoạt động thực tế, thông báo nhận dạng và thiết lập kết nối điều khiển qua Remote Desktop Connection.
  • Biên soạn tài liệu hướng dẫn vận hành, thao tác hệ thống và xử lý cảnh báo khi thoát chương trình.

Chương 5: Kết quả - Nhận xét - Đánh giá

Chương 5 ghi nhận các dữ liệu thực nghiệm:

  • Trình bày đồ thị kết quả huấn luyện mô hình (Model Loss và Model Accuracy) trên tập dữ liệu cơ sở.
  • Kiểm tra tính năng hiển thị của giao diện giám sát khi nhận dạng các loại quả thực tế.
  • Đánh giá hoạt động đồng bộ của mô hình thực tế: băng tải vận hành êm, cảm biến nhận diện chính xác vật thể, camera chụp rõ nét, cần gạt của 3 servo mở chính xác theo từng loại quả (servo 1 gạt táo, servo 2 gạt chanh, servo 3 gạt lê) và sản phẩm khác loại (trái mận) được đưa về cuối băng tải.
  • Đưa ra bảng thống kê kết quả chạy thực nghiệm và phân tích các yếu tố gây ảnh hưởng đến tỷ lệ nhận diện.

Chương 6: Kết luận và hướng phát triển

Chương 6 tổng kết các hạng mục đã hoàn thành của đề tài đối chiếu với mục tiêu ban đầu, chỉ rõ các điểm tồn tại về mặt cơ khí và năng lực xử lý, đồng thời đề xuất các hướng cải tiến kỹ thuật cho các nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Kết quả thực nghiệm

  • Kết quả huấn luyện: Mô hình mạng nơ-ron tích chập sau khi huấn luyện trên tập dữ liệu 1.346 ảnh bằng Google Colab đạt được sự hội tụ tốt, biểu đồ Model Loss giảm dần và Model Accuracy tiệm cận mức cao ổn định qua các epoch huấn luyện.
  • Kết quả vận hành mô hình thực tế:
    • Hệ thống cơ điện tử hoạt động nhịp nhàng: băng tải dừng chính xác khi cảm biến buồng ảnh phát hiện vật thể, đèn LED 3W cung cấp đủ sáng giúp camera chụp được ảnh ổn định.
    • Phân loại chính xác 3 loại quả thí nghiệm: khi đưa táo vào, servo 1 gạt vào luồng 1; khi đưa chanh vào, servo 2 gạt vào luồng 2; khi đưa lê vào, servo 3 gạt vào luồng 3.
    • Phân loại vật thể lạ: khi đưa trái mận (loại quả ngoài tập huấn luyện) vào hệ thống, mô hình nhận diện là loại khác, cả 3 servo đều giữ nguyên vị trí đóng và trái mận được chuyển an toàn về cuối băng tải.
    • Giao diện điều khiển hiển thị trực quan hình ảnh thực tế, kết quả phân loại, trạng thái nút Stop và thông báo cảnh báo khi người dùng thoát giao diện.

Đóng góp kỹ thuật của đề tài

  • Chế tạo thành công mô hình phần cứng hoàn chỉnh tích hợp giữa xử lý ảnh nhúng và cơ cấu chấp hành tự động với chi phí hợp lý.
  • Xây dựng quy trình khép kín từ khâu thu thập dữ liệu thực tế (1.346 ảnh), huấn luyện mô hình học sâu CNN trên nền tảng đám mây đến việc tối ưu hóa và nhúng giải thuật điều khiển thời gian thực xuống kit Raspberry Pi 3 Model B.
  • Thiết kế hệ thống cấp nguồn phân tách (3 nguồn độc lập) và cách ly tín hiệu qua relay/opto, giúp hệ thống nhúng hoạt động ổn định, loại bỏ hiện tượng nhiễu nguồn và sụt áp do động cơ gây ra.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được ghi nhận

  • Mô hình đồ án được chế tạo ở quy mô phòng thí nghiệm mang tính minh họa học thuật, chưa đạt các tiêu chuẩn công nghiệp về độ bền cơ học và tốc độ băng chuyền lớn.
  • Tốc độ xử lý ảnh và suy luận mô hình trên kit máy tính nhúng Raspberry Pi 3 Model B còn có độ trễ nhất định, chưa tối ưu cho các dây chuyền sản xuất công nghiệp đòi hỏi năng suất cao.
  • Độ phân giải ảnh phục vụ thuật toán nhận dạng bị giới hạn ở mức $640 \times 480$ (và resize về $100 \times 100 \times 3$) để đảm bảo tài nguyên tính toán của kit.
  • Phạm vi nhận diện mới chỉ dừng lại ở 3 loại trái cây đơn lẻ (táo, chanh, lê).

Hướng nghiên cứu mở rộng

  • Nâng cấp phần cứng điều khiển và xử lý hình ảnh lên các dòng máy tính nhúng chuyên dụng cho AI có tích hợp GPU hoặc NPU mạnh hơn (như dòng Raspberry Pi thế hệ mới hơn hoặc kit chuyên dụng) để tăng tốc độ phân loại.
  • Mở rộng cơ sở dữ liệu huấn luyện với số lượng mẫu lớn hơn, đa dạng hơn về chủng loại nông sản, nhận diện phân loại thêm theo kích cỡ và độ chín/chất lượng bề mặt trái cây.
  • Tối ưu hóa cơ cấu cơ khí chấp hành: nâng cấp cánh gạt servo thành cơ cấu xi lanh khí nén công nghiệp hoặc tay gắp tự động để tăng độ chính xác và độ bền vận hành liên tục.
  • Thiết kế thuật toán bám vết (tracking) liên tục trên băng tải đang chạy mà không cần dừng băng tải để chụp ảnh, giúp nâng cao đáng kể năng suất của hệ thống.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo có giá trị ứng dụng cao cho sinh viên, học viên và kỹ sư thuộc các chuyên ngành:

  • Ngành đào tạo: Công nghệ Kỹ thuật Điện tử - Truyền thông, Điện tử Công nghiệp, Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử, Kỹ thuật Máy tính và Công nghệ Thông tin.
  • Nội dung tham khảo trọng tâm:
    • Phương pháp luận ứng dụng AI nhúng: Tham khảo quy trình xây dựng tập dữ liệu ảnh nông sản thực tế, kỹ thuật thiết kế - huấn luyện mạng CNN trên Google Colab và phương pháp chuyển giao mô hình sang môi trường Raspbian/Python.
    • Thiết kế hệ thống cơ điện tử kết hợp vi xử lý: Tham khảo thiết kế mạch nguyên lý phối ghép GPIO giữa Raspberry Pi với cảm biến hồng ngoại NPN, module relay cách ly quang, điều khiển góc quay servo MG996R và điều tốc động cơ DC bằng PWM.
    • Thiết kế buồng chụp ảnh công nghiệp: Cung cấp giải pháp thực tế về bố trí không gian buồng chụp, định vị cảm biến ngắt và thiết lập nguồn sáng LED trợ sáng nhằm khắc phục nhiễu quang học môi trường.

Câu hỏi thường gặp

1. Tập dữ liệu (dataset) huấn luyện mô hình được xây dựng như thế nào và bao gồm bao nhiêu ảnh?
Tập dữ liệu do nhóm tác giả tự chuẩn bị gồm tổng cộng 1.346 ảnh màu RGB, phân bổ thành 3 nhóm đối tượng: 508 ảnh táo, 534 ảnh chanh và 549 ảnh lê. Tập dữ liệu tuân thủ các nguyên tắc cân bằng tỷ lệ (~1:2) và chụp đa dạng trên nhiều phông nền, nhiều góc chụp, kích thước và điều kiện ánh sáng khác nhau trước khi đưa về định dạng tensor $100 \times 100 \times 3$ để huấn luyện.

2. Hệ thống phần cứng trung tâm sử dụng vi xử lý gì và cấu hình ra sao?
Hệ thống sử dụng kit máy tính nhúng Raspberry Pi 3 Model B, trang bị bộ xử lý Broadcom BCM2835 tốc độ 1.2GHz (64-bit quad-core ARM Cortex-A53), RAM 1GB, khe cắm thẻ nhớ MicroSD 16GB (tốc độ đọc 48MB/s) chạy hệ điều hành Raspbian, tích hợp cổng CSI kết nối trực tiếp với Raspberry Pi Camera Module V2 (cảm biến Sony IMX219 8MP).

3. Tại sao hệ thống phải sử dụng 3 bộ nguồn riêng biệt?
Để đảm bảo tính ổn định và chống sụt áp/nhiễu tín hiệu giữa các khối, hệ thống phân tách nguồn thành 3 đường độc lập: nguồn Adapter 5V - 2.5A cấp cho Raspberry Pi; nguồn tổ ong 24V - 5A cấp cho động cơ DC kéo băng tải; và nguồn Adapter 5V - 3A chuyên dụng cấp dòng tức thời cho 3 động cơ Servo MG996R.

4. Cơ chế hoạt động của cảm biến hồng ngoại và servo khi phát hiện sản phẩm diễn ra như thế nào?
Hệ thống bố trí 4 cảm biến E18-D80NK. Cảm biến thứ nhất nằm trong buồng ảnh: khi phát hiện quả, nó kích relay ngắt nguồn dừng băng tải để camera chụp ảnh và kit phân loại. Sau khi xử lý xong, băng tải tiếp tục chạy. Ba cảm biến còn lại bố trí tại 3 vị trí gạt: khi quả đến đúng vị trí cảm biến tương ứng với nhãn đã dự đoán, Raspberry Pi sẽ điều khiển servo tương ứng quay góc mở cánh gạt đẩy quả vào khay.

5. Hệ thống xử lý như thế nào đối với các loại quả không nằm trong tập huấn luyện (ví dụ: quả mận)?
Khi đưa một vật thể lạ (như trái mận) vào buồng ảnh, mô hình mạng CNN nhận diện xác suất thuộc về 3 lớp táo, chanh, lê đều không thỏa mãn ngưỡng gán nhãn và phân loại sang nhóm "loại khác". Lúc này, giao diện hiển thị thông báo phát hiện loại khác, cả 3 servo đều giữ nguyên trạng thái đóng và vật thể được băng tải chuyển thẳng đến điểm cuối của dây chuyền.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế và thi công mô hình phân loại ba loại trái cây" của sinh viên Đặng Minh Cảnh và Võ Thành Mỹ (Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh) đã hoàn thành xuất sắc các mục tiêu thiết kế và chế tạo một hệ thống tự động hóa phân loại nông sản quy mô thực nghiệm. Công trình kết hợp thành công mô hình mạng nơ-ron tích chập (CNN) trên nền tảng nhúng Raspberry Pi 3 Model B cùng hệ thống điều khiển băng tải và cánh gạt servo để phân loại chính xác ba loại quả táo, chanh và lê. Toàn bộ quy trình từ thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình, thiết kế mạch nguyên lý, lắp ráp cơ khí đến xây dựng giao diện giám sát đều được trình bày chặt chẽ, tạo nền tảng vững chắc cho các nghiên cứu phát triển hệ thống thị giác máy tính công nghiệp phục vụ chế biến nông sản trong tương lai.