I. Giới thiệu Mô hình Xe Trò chơi Trẻ em ứng dụng Công nghệ OCR tại HCMUTE
Đồ án tốt nghiệp này, thực hiện tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (HCMUTE), tập trung vào việc xây dựng mô hình xe trò chơi trẻ em tích hợp công nghệ OCR. Mục tiêu chính là thiết kế và chế tạo một mô hình xe điều khiển tự động, có khả năng nhận diện biển báo giao thông thông qua nhận diện ký tự quang học (OCR). Hệ thống sử dụng vi điều khiển Arduino Uno R3, kết hợp với các module như L298N, HC-06, và cảm biến hồng ngoại TCRT5000L. Ứng dụng công nghệ OCR cho phép xe nhận biết các chỉ dẫn trên biển báo, từ đó điều chỉnh hướng di chuyển. Đồ án này phản ánh sự kết hợp giữa công nghệ giáo dục và giáo dục STEM, góp phần thúc đẩy sáng tạo trong phát triển game và ứng dụng di động. Việc sử dụng Arduino và lập trình thể hiện khả năng áp dụng kỹ thuật phần mềm vào thực tiễn.
1.1. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu
Đồ án hướng tới việc thiết kế và chế tạo một mô hình xe trò chơi trẻ em hoạt động dựa trên ứng dụng công nghệ OCR. Xe sẽ nhận diện biển báo giao thông được đặt trên mô hình đường chạy. Phạm vi nghiên cứu bao gồm: tìm hiểu nguyên lý hoạt động của cảm biến hồng ngoại TCRT5000L; tìm hiểu các chuẩn truyền thông như USART, SPI; thiết kế và thi công mô hình xe, bao gồm cả phần cứng và phần mềm; thiết kế mô hình đường chạy và các biển báo giao thông. Phần mềm điều khiển xe được viết cho Arduino, kết nối với ứng dụng di động trên hệ điều hành Android để điều khiển và hiển thị thông tin. Xử lý ảnh OCR là trọng tâm, cho phép xe nhận diện lệnh từ biển báo. Mô hình 3D có thể được sử dụng để thiết kế ban đầu. Các hạn chế của đồ án bao gồm kích thước của mô hình xe và mô hình đường chạy, cũng như sử dụng điện thoại Android làm camera chính.
1.2. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu dựa trên phương pháp thực nghiệm. Quá trình bao gồm: thu thập thông tin về công nghệ OCR, Arduino, và các module liên quan; thiết kế mô hình xe và đường chạy dựa trên các yêu cầu; lựa chọn linh kiện phù hợp; lắp ráp và thi công hệ thống; viết chương trình điều khiển cho Arduino và ứng dụng Android; kiểm thử và hiệu chỉnh hệ thống. Phân tích ảnh, xử lý ảnh, và nhận diện mẫu là các bước quan trọng trong quá trình tích hợp công nghệ OCR. Học máy (Machine Learning) có thể được áp dụng trong việc cải thiện độ chính xác của hệ thống nhận diện. Thực tế ảo (VR) hoặc thực tế tăng cường (AR) có thể được xem xét trong các hướng phát triển tiếp theo. Phát triển game dựa trên nền tảng này cũng là một hướng đi khả thi.
1.3. Kết quả và đánh giá
Đồ án đã thành công trong việc xây dựng mô hình xe trò chơi trẻ em tích hợp công nghệ OCR. Hệ thống hoạt động ổn định, có khả năng nhận diện biển báo giao thông và điều khiển hướng di chuyển của xe. Tuy nhiên, độ chính xác của hệ thống nhận diện ký tự quang học còn phụ thuộc vào chất lượng hình ảnh và điều kiện ánh sáng. Phân tích ảnh cần được cải thiện để nâng cao độ chính xác. Tầm nhìn máy tính (Computer Vision) và kỹ thuật xử lý hình ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc hoàn thiện hệ thống. Hệ thống AI có thể được tích hợp để nâng cao hiệu quả. Học sâu (Deep Learning) cũng là một hướng nghiên cứu tiềm năng để cải thiện độ chính xác của hệ thống nhận diện ký tự quang học. Mô hình xe tự lái là một mục tiêu dài hạn. Xe điều khiển từ xa có thể được xem xét để điều khiển xe.
