Luận văn thạc sĩ kỹ thuật cơ khí nghiên cứu các thông số công nghệ ảnh hưởng đến việc bắn phân loại hạt điều ứng dụng công nghệ xử lý ảnh

Nghiên cứu các thông số công nghệ ảnh hưởng đến bắn phân loại hạt điều ứng dụng công nghệ xử lý ảnh trong luận văn thạc sĩ kỹ thuật cơ khí.

• Tác giả: Võ Ngọc Anh Tuấn
• Người hướng dẫn: TS. Trần Anh Sơn
• Trường học: Đại học Bách Khoa - ĐHQG - HCM
• Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ khí
• Đề tài: Nghiên Cứu Ảnh Hưởng Của Các Thông Số Công Nghệ Đến Phân Loại Hạt Điều Bằng Công Nghệ Xử Lý Ảnh
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Phân Loại Hạt Điều Bằng Xử Lý Ảnh

Ngành công nghiệp chế biến và sản xuất hạt điều đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế Việt Nam. Nguồn thu ngoại tệ từ xuất khẩu hạt điều luôn đứng đầu trong nhiều năm liên tiếp. Trong sản xuất, chế biến hạt điều, khâu phân loại hạt điều (theo màu sắc, kích thước…) theo tiêu chuẩn là khâu cuối cùng trước khi ra thành phẩm. Hiện nay, khâu này chủ yếu thực hiện thủ công, hiệu suất và năng suất không cao. Việc sử dụng hệ thống phân loại ứng dụng công nghệ xử lý ảnh có thể khắc phục nhược điểm trên. Nghiên cứu tập trung vào việc tìm ra các thông số ảnh hưởng đến việc bắn loại hạt điều trong một hệ thống bao gồm thiết bị nhận diện ảnh, bộ xử lý, bộ van khí nén tốc độ cao… Bên cạnh đó, thuật toán của quá trình phân loại cũng được nghiên cứu và thử nghiệm trên mô hình. Theo Sở Công thương TP.HCM, xuất khẩu hạt điều đạt mức tăng trưởng 7,3% về lượng và 19,12% về kim ngạch năm 2016.

1.1. Tầm Quan Trọng của Tự Động Hóa Phân Loại Hạt Điều

Diện tích trồng hạt điều ở Việt Nam ngày càng tăng và nhu cầu tiêu thụ trên thế giới cũng tăng cao. Do đó, tự động hóa dây chuyền chế biến hạt điều nhân để nâng cao năng suất và chất lượng là ưu tiên hàng đầu. Việc phân loại chính xác theo tiêu chuẩn xuất khẩu là khâu quan trọng ảnh hưởng trực tiếp đến giá thành phẩm. Tuy nhiên, trong hai thập kỷ qua, chỉ một số ít công ty lớn đầu tư dây chuyền tự động từ nước ngoài, gây tốn kém. Theo [1], mục tiêu cụ thể đến năm 2020 là giữ ổn định diện tích điều khoảng 300.000 ha, năng suất 1,5 tấn hạt/ha, sản lượng 400.000 tấn hạt điều, nâng tỷ lệ chế biến sản phẩm điều lên 20% và dầu vỏ hạt điều lên 50%. Tổng kim ngạch xuất khẩu hạt điều và sản phẩm từ điều đạt 2,5 tỷ USD/năm.

1.2. Hiện Trạng Phân Loại Hạt Điều Thủ Công Nhược Điểm

Hiện nay, công đoạn phân loại hạt điều nhân chủ yếu được thực hiện thủ công. Việc thực hiện bằng phương pháp thủ công tồn tại nhiều nhược điểm. Cần rất nhiều nhân công, làm tăng chi phí. Năng suất thấp, chất lượng nhân hạt điều phụ thuộc vào tay nghề công nhân, dẫn đến chất lượng sản phẩm không ổn định, làm giảm giá trị sản phẩm. Tại một số nước có trình độ khoa học kỹ thuật phát triển như Nhật, Hàn Quốc, Úc… việc áp dụng máy móc tự động hóa công đoạn chế biến phân loại hạt điều được đầu tư và phát triển khá mạnh.

II. Thách Thức Trong Ứng Dụng Công Nghệ Xử Lý Ảnh Hạt Điều

Việc áp dụng công nghệ xử lý ảnh vào phân loại hạt điều gặp phải một số thách thức. Chi phí đầu tư ban đầu cho hệ thống xử lý ảnh và thiết bị đi kèm có thể cao, gây khó khăn cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa. Yêu cầu về kỹ thuật và trình độ của người vận hành hệ thống cũng là một vấn đề cần quan tâm. Thuật toán phân loại cần được tối ưu hóa để đảm bảo độ chính xác và tốc độ xử lý cao. Bên cạnh đó, sự thay đổi về màu sắc, kích thước và hình dạng của hạt điều cũng đòi hỏi hệ thống phải có khả năng thích ứng linh hoạt. Ngoài ra, các yếu tố môi trường như ánh sáng và bụi bẩn có thể ảnh hưởng đến chất lượng ảnh, làm giảm hiệu quả của quá trình phân loại.

2.1. Khó Khăn Về Chi Phí và Kỹ Thuật cho Phân Loại Hạt Điều

Giá thành thiết bị và chi phí chuyển giao công nghệ cao, không phù hợp cho việc đầu tư tại Việt Nam. Gần đây Trung Quốc đã cho ra đời một số loại hệ thống xử lý tự động với giá cả phải chăng hơn. Tuy nhiên, qua quá trình khai thác, các thiết bị xuất xứ Trung Quốc đã bộc lộ những khiếm khuyết như chất lượng kém, dễ hỏng hóc, tiêu tốn chi phí bảo trì, năng suất và hiệu suất thấp. Thêm vào đó, chất lượng sản phẩm đầu ra kém, không đồng đều gây tổn thất giá trị sản phẩm.

2.2. Yêu Cầu Độ Chính Xác và Ổn Định Của Hệ Thống Phân Loại

Ở trong nước, hiện tại chưa có đơn vị nào làm chủ công nghệ và chế tạo một hệ thống phân loại nhân hạt điều hoạt động tốt, giá cả phải chăng để có thể đáp ứng nhu cầu của ngành công nghiệp chế biến. Việc tiếp tục nhập thiết bị nước ngoài sẽ gây đắt đỏ hoặc hoạt động không ổn định, năng suất không đạt, chưa giải quyết được bài toán về chất lượng và giá thành sản phẩm, làm giảm tính cạnh tranh của mặt hàng hạt điều trên thị trường thế giới. Chính vì vậy, việc làm chủ được hoàn toàn dây chuyền công nghệ chế biến hạt điều nói chung, và công nghệ tách màu phân loại hạt điều nhân nói riêng có ý nghĩa rất lớn.

III. Thông Số Công Nghệ Chính Ảnh Hưởng Phân Loại Hạt Điều

Nghiên cứu cho thấy nhiều thông số công nghệ ảnh hưởng đến phân loại hạt điều bằng xử lý ảnh. Các yếu tố quan trọng bao gồm độ phân giải ảnh, ánh sáng, tốc độ băng tải, áp suất khí nén và khoảng cách giữa vòi phun khí và hạt điều. Độ phân giải ảnh cao giúp nhận diện chi tiết nhỏ trên bề mặt hạt điều, cải thiện độ chính xác phân loại. Ánh sáng ổn định và đồng đều là yếu tố then chốt để đảm bảo chất lượng ảnh. Tốc độ băng tải cần được điều chỉnh phù hợp để đảm bảo thời gian xử lý ảnh đủ để phân loại chính xác. Áp suất khí nén và khoảng cách vòi phun ảnh hưởng đến lực tác động lên hạt điều, quyết định khả năng tách loại hạt điều.

3.1. Ảnh Hưởng Của Ánh Sáng Và Độ Phân Giải Ảnh

Ánh sáng là yếu tố cực kỳ quan trọng trong quá trình xử lý ảnh. Việc sử dụng nguồn sáng ổn định và đồng đều giúp giảm thiểu sai sót trong quá trình nhận diện màu sắc và hình dạng của hạt điều. Độ phân giải ảnh càng cao, khả năng phân biệt các chi tiết nhỏ trên bề mặt hạt điều càng tốt, từ đó nâng cao độ chính xác của quá trình phân loại. Camera công nghiệp với độ phân giải cao (ví dụ: 5MP trở lên) thường được ưu tiên sử dụng.

3.2. Tốc Độ Băng Tải và Áp Suất Khí Nén Tối Ưu Phân Loại

Tốc độ băng tải và áp suất khí nén là hai thông số cần được điều chỉnh cẩn thận để đạt hiệu quả phân loại cao nhất. Tốc độ băng tải quá nhanh có thể làm giảm độ chính xác, trong khi tốc độ quá chậm làm giảm năng suất. Áp suất khí nén cần đủ mạnh để loại bỏ hạt điều không đạt yêu cầu nhưng không làm hỏng hạt điều tốt. Cần thực hiện các thí nghiệm để tìm ra giá trị tối ưu cho hai thông số này.

IV. Phương Pháp Và Thuật Toán Phân Loại Hạt Điều Bằng AI

Nhiều phương pháp và thuật toán khác nhau có thể được sử dụng để phân loại hạt điều bằng công nghệ xử lý ảnh. Các phương pháp truyền thống bao gồm phân ngưỡng màu sắc, phân tích hình dạng và kích thước. Các thuật toán hiện đại như Machine Learning và Deep Learning (đặc biệt là CNN) đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi. AI có khả năng tự động học các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu ảnh, giúp nâng cao độ chính xác và khả năng thích ứng của hệ thống phân loại. Quá trình tiền xử lý ảnh, trích xuất đặc trưng và phân loại được thực hiện tuần tự để đạt hiệu quả cao nhất.

4.1. Ứng Dụng Machine Learning Và Deep Learning Trong Phân Loại

Machine Learning và Deep Learning đang trở thành xu hướng chủ đạo trong lĩnh vực phân loại hạt điều bằng xử lý ảnh. Các thuật toán như SVM, Random Forest, và CNN cho phép hệ thống tự động học các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu ảnh và đưa ra quyết định phân loại chính xác. CNN đặc biệt hiệu quả trong việc nhận diện các đặc điểm phức tạp và đa dạng của hạt điều.

4.2. Tiền Xử Lý Ảnh Và Trích Xuất Đặc Trưng Quan Trọng

Tiền xử lý ảnh là bước quan trọng để cải thiện chất lượng ảnh và làm nổi bật các đặc trưng cần thiết cho quá trình phân loại. Các kỹ thuật tiền xử lý bao gồm lọc nhiễu, tăng cường độ tương phản và cân bằng ánh sáng. Trích xuất đặc trưng là quá trình lựa chọn và đo lường các đặc điểm quan trọng của hạt điều, như màu sắc, hình dạng, kích thước và kết cấu bề mặt.

V. Ứng Dụng Thực Tế Hệ Thống Phân Loại Hạt Điều Tự Động

Việc ứng dụng hệ thống phân loại hạt điều tự động mang lại nhiều lợi ích thiết thực. Năng suất và hiệu quả phân loại tăng lên đáng kể so với phương pháp thủ công. Chất lượng hạt điều được kiểm soát tốt hơn, giảm thiểu sai sót do yếu tố con người. Tiết kiệm chi phí nhân công và giảm thời gian sản xuất. Hệ thống có thể được tích hợp vào dây chuyền sản xuất hiện có một cách dễ dàng. Các kết quả nghiên cứu và thử nghiệm cho thấy hệ thống phân loại có độ chính xác phân loại cao, đáp ứng được yêu cầu của thị trường.

5.1. Nâng Cao Chất Lượng Hạt Điều Với Tự Động Hóa Phân Loại

Tự động hóa phân loại giúp nâng cao chất lượng hạt điều bằng cách loại bỏ các hạt điều không đạt tiêu chuẩn một cách nhanh chóng và chính xác. Hệ thống có khả năng phát hiện các khuyết tật nhỏ mà mắt người khó có thể nhận ra, từ đó đảm bảo chất lượng đồng đều của sản phẩm.

5.2. Tiết Kiệm Chi Phí Sản Xuất Nhờ Phân Loại Tự Động

Mặc dù chi phí đầu tư ban đầu có thể cao, hệ thống phân loại tự động giúp tiết kiệm chi phí sản xuất trong dài hạn. Việc giảm thiểu nhân công và tăng năng suất giúp giảm chi phí lao động. Giảm thiểu sai sót trong quá trình phân loại giúp giảm lượng hạt điều bị loại bỏ, từ đó tiết kiệm chi phí nguyên vật liệu.

VI. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Phân Loại Hạt Điều Tự Động

Nghiên cứu về ảnh hưởng của thông số công nghệ đến phân loại hạt điều bằng công nghệ xử lý ảnh đã đạt được những kết quả khả quan. Các thông số quan trọng như độ phân giải ảnh, ánh sáng, tốc độ băng tải và áp suất khí nén đã được xác định và tối ưu hóa. Hệ thống phân loại đã được thử nghiệm thành công và cho thấy tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong ngành công nghiệp chế biến hạt điều. Hướng phát triển tiếp theo có thể tập trung vào việc cải thiện thuật toán phân loại, tích hợp thêm các cảm biến và hệ thống điều khiển thông minh để nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của hệ thống.

6.1. Tối Ưu Thuật Toán Phân Loại Cho Độ Chính Xác Cao

Việc tối ưu thuật toán phân loại là yếu tố then chốt để nâng cao độ chính xác của hệ thống. Các thuật toán mới và tiên tiến cần được nghiên cứu và thử nghiệm để tìm ra phương pháp phân loại hiệu quả nhất. Việc kết hợp nhiều thuật toán khác nhau cũng có thể mang lại kết quả tốt hơn.

6.2. Tích Hợp Cảm Biến Thông Minh Nâng Cao Hiệu Quả Phân Loại

Việc tích hợp thêm các cảm biến thông minh, như cảm biến độ ẩm và cảm biến nhiệt độ, có thể giúp hệ thống phân loại đánh giá chất lượng hạt điều một cách toàn diện hơn. Các thông tin từ cảm biến có thể được sử dụng để điều chỉnh các thông số của hệ thống, từ đó nâng cao hiệu quả phân loại.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan - 1996: Phát triển hệ thống nhận dạng thông qua hình dạng và chiều dài. - 1997: Phát triển hệ thống nhận dạng sử dụng kết hợp cả nhận dạng hình ảnh thông thường và phiên bản hồng ngoại. - 1999: Phát triển phân loại hạt dựa trên nguyên lý sử dụng quét laser - 2000: Phát triển phân loại hạt dựa trên nguyên lý sử dụng tia UV Một số công trình nghiên cứu đã được công bố như: Năm 2008, Bundit Jarimopas và Nitipong Jaisin[2] đã công bố công trình nghiên cứu phân loại me tây bằng phương pháp xử lý ảnh, hệ thống sử dụng CCD camera để nhận diện các thuộc tính của quả me như: hình dáng, màu sắc, kích thước…cơ cấu phân loại sử dụng cơ cấu bằng xi lanh khí nén, bộ điều khiển sử dụng máy tính trung tâm, kết quả độ chính xác phân loại đạt 93%. Koley[3] đã tiến hành nghiên cứu mô hình phân loại quả xoài, phương pháp tiến hành là dùng CCD camera chụp ảnh quả xoài đang chuyển động trên băng tải, kích thước quả xoài phân loại được tình toán dựa trên ảnh nhị phân, sau đó dùng thuật toán fuzzy để phân loại quả.

Trong lĩnh vực khai thác khoán sản, năm 2014, Hamzeloo[4] cùng các cộng sự đã tiến hành phân loại quặng đen và kim loại màu dựa trên màu sắc của chúng bằng phương pháp xử lý, quặng thô sau khi thoát ra khỏi băng tải, sẽ được nhận dạng bởi camera tốc độ cao và phân loại dựa vào áp lực khí từ vòi phun.2 Tình hình nghiên cứu trong nước Máy phân loại hạt nông sản dùng công nghệ tách màu đang được ứng dụng rộng rãi ở nước ta trong các lĩnh vực như: phân loại nhân hạt điều, phân loại màu hạt gạo, phân loại màu hạt cà phê….Trên thị trường trong nước có nhiều loại máy được nhập từ nước ngoài như Mỹ, Nhật Bản, Hàn Quốc, Đài Loan, Trung Quốc,… Hiện tại theo tìm hiểu, chưa có thiết bị nào được chế tạo hoàn toàn trong nước một cách hoàn chỉnh. Ở Việt Nam, phân loại màu các hạt nông sản nói chung và hạt điều nói riêng đang bắt đầu được nghiên cứu ở một số viện, trường đại học, các cơ sở nghiên cứu trên cả nước. Một số máy phân loại nông sản như phân loại hạt cà phê, phân loại hạt gạo đã được nghiên cứu tuy nhiên về phân loại hạt điều nhân, theo tìm hiểu trong nước hiện chưa có công trình nghiên cứu nào được công bố. Các công trình trong nước liên quan đến phân loại nông sản dùng xử lý ảnh gồm 12 Chương 1: Tổng quan có: Năm 2005, viện IMI nghiên cứu chế tạo máy phân loại gạo dựa theo màu sắc.

Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng máy tính công nghiệp để xử lý, dữ liệu hình ảnh được lấy về bằng camera chuyên dụng dạng đường (Line CCD camera). Nghiên cứu này chủ yếu tập trung vào thiết kế phần mềm xử lý. Cũng trong năm này, PSG.TS Lê Hoài Quốc và TS. Nguyễn Đức Thành cũng nghiên cứu thiết kế và chế tạo máy tách màu gạo.

Năm 2007, trong luận văn tốt nghiệp của tác giả Hà Thiên Sơn, trường đại học Công Nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội đã thực hiện đề tài “Nghiên cứu máy phân loại cà phê bằng màu sắc”. Trong đề tài này chủ yếu mang tính khảo sát công nghệ tách màu, và tác giả chưa phân tích kỹ vào giải thuật tách màu và công suất đạt được[5]. Năm 2004, Nguyễn Danh Tiến đã chế tạo và thử nghiệm máy phân loại cà phê bằng màu sắc OPSOTEC 5.01-A phục vụ xuất khẩu[6]. Đề tài đã thành công trong việc chế tạo và thử nghiệm máy phân loại cà phê dựa trên màu sắc của các hạt.

Thiết kế của máy theo nguyên tắc dạng máng nghiêng, và hiệu suất đạt được của máy vẫn chưa thực hiện thành công.4 Mục tiêu của nghiên cứu - Khi sản phẩm qua vùng nhận dạng hạt điều cần được cấp một vận tốc phù hợp để tránh: hình ảnh thu từ camera bị biến dạng do sản phẩm đi với vận tốc quá nhanh hoặc quá chậm, van khí tốc độ cao có thể đáp ứng không kịp đáp ứng, tác động của dòng khí không đủ làm thay đổi quỹ đạo khi vận tốc quá lớn. Do đó mục tiêu của đề tài là xác định quỹ đạo của hạt, xác định các khoản thời gian trong quá trình nhận diện hạt, xử lý ảnh, tín hiệu từ van điều khiển… điều này rất quan trọng, xác định các thông số trên giúp hệ thống đồng bộ, giúp bố trí vị trí camera, van khí bắn phân loại, vị trí của khay hứng thành phẩm, khay hứng phế phẩm. - Xác định các thông số ảnh hưởng đến quá trình bắn phân loại hạt thành phẩm, phế phẩm như: áp suất bắn, thời gian xử lý của một chu kỳ để xác định thông số của các thiết bị trong hệ thống. 13 Chương 1: Tổng quan - Tìm hiểu các thuật toán, nguyên lý nhận dạng, các quá trình xử lý ảnh để nhận dạng màu sắc và kích thước của hạt điều trong môi trường có nhiễu, xác định vị trí để xác định đúng đối tượng cần phân loại.5 Điểm mới, ý nghĩa khoa học, giá trị thực tiễn của luận văn, - Xây dựng phương trình quỹ đạo của hạt điều, xác định ảnh hưởng của các thông số đến quá trình bắn phân loại, đảm bảo hệ thống đồng bộ, xác định đặc tính kỹ thuật của các thiết bị.

- Xây dựng giải thuật xử lý ảnh, điều khiển van khí nén tốc độ cao - Đề tài mang tính ứng dụng và hiệu quả kinh tế cao 1.6 Nội dung thực hiện của luận văn Chương 1: Tổng quan Giới thiệu tổng quan về đề tài, tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước. Trên cơ sở đó, xác định mục tiêu và hướng nghiên cứu của luận văn. Chương 2: Cơ sở lý thuyết Giới thiệu cơ sở lý thuyết của luận văn bao gồm các nguyên lý chính phân loại hạt điều hiện nay, các bước xử lý ảnh, hệ thống camera, không gian màu, chuyển đổi giữa các không gian màu, lý thuyết về chuyển động của hạt trong vùng phân loại. Đây là cơ sở để tác giả nghiên cứu các vấn đề trình bày ở chương 3 và chương 4 của luận văn.

Chương 3: Các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình phân loại hạt điều ứng dụng xử lý ảnh: Chương này trình bày quỹ đạo của hạt của của hạt trong vùng phân loại, thời gian xử lý của các thiết bị trong hệ thống, từ đó điều chỉnh thông số cho hệ thống đồng bộ. Ngoài ra chương này còn trình bày các yếu tố khác ảnh hưởng đến quá trình bắn phân loại của hạt. Chương 4: Thuật toán nhận dạng nhân hạt điều và hướng phát triển của đề tài 14 Chương 1: Tổng quan Trong chương này tác giả trình bày thuật toán nhận dạng nhân hạt điều: mục tiêu là phân loại hạt điều theo màu sắc và kích thước ta mong muốn. Bên cạnh đó trình bày mô hình thử nghiệm của thuật toán trên.

Dựa vào kết quả phân tích đưa ra kết luận và đề xuất hướng phát triển trong tương lai. 15 Chương 2: Cơ sở lý thuyết CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Trong chương này, tác giả trình bày nguyên lý của của các máy phân loại nhân hạt điều ứng dụng công nghệ xử lý ảnh, giới thiệu chung về hệ thống xử lý ảnh, các khái niệm cơ sở của xử lý ảnh, cách nhận diện hạt điều đạt hoặc không đạt yêu cầu bằng xử lý ảnh, các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình phân loại hạt điều.1 Các hệ thống phân loại hạt điều dùng công nghệ xử lý ảnh Trên thế giới, phương pháp phân loại ứng dụng công nghệ xử lý ảnh đã được sử dụng rộng rải từ rất lâu và ứng dụng rộng rãi cho nhiều sản phẩm, lĩnh vực khác nhau. Máy phân loại dùng để tách các sản phẩm theo các chuẩn được quy định trước, các chuẩn đó có thể là màu sắc, hình dáng, kích thước… ứng dụng trong phân loại nông sản (các loại củ, hoa quả, các loại hạt), trong phân loại đất đá của ngành địa chất, hoặc ứng dụng trong ngành công nghiệp (phân loại màu sản phẩm, phân loại rác tái chế).

Một hệ thống máy phân loại nhân hạt điều tác giả đề xuất nghiên cứu gồm các thành phần chính như sau: 1. Bộ phận cấp liệu: Bộ phận này bao gồm các máng, hệ thống cấp liệu rung cho hệ thống, có tác dụng phân làm rời hạt. Cụm dẫn: Bộ phận này có tác dụng phân hạt điều thành các lớp có độ dày đồng đều nhau phục vụ cho quá trình nhận dạng, nhiệm vụ quan trọng nhất là cấp vận tốc ban đầu cho hạt điều đến cụm camera và cụm bắn phân loại. Cụm đầu phun khí nén: Bộ phận này sử dụng để định hướng dòng khí nén tác dụng lực lên hạt điều khi có tín hiệu điều khiển.

Cụm hút và lau bụi cho camera và đầu phun: Bộ phận này được thiết kế để đảm bảo được độ chính xác của quá trình nhận dạng, hạt điều đưa vào máy thường có nhiều vụn vỡ bám trên hạt nên cần có thiết bị hút liên tục không khí bên trong máy giúp máy luôn sạch. Việc vận hành máy cần được lau bụi định kỳ trong thời gian hoạt động nên cần có hệ thống lau kính của camera và nền tương thích. 16 Chương 2: Cơ sở lý thuyết 5. Cụm cấp khí nén: Bộ phận này là thiết bị ngoại vi không nằm trong máy nhưng có vai trò quan trọng trong hoạt động của máy, cụm này cần được tính toán thiết kế và chọn các thông số thích hợp.

Cụm camera nhận dạng: Bộ phận này bao gồm: đèn chiếu sáng, nền nhận dạng, hệ thống camera nhận dạng, thiết bị chấp hành dùng để phân loại, bộ phận điều khiển trung tâm, màn hình cảm ứng, nút nhấn và phần mềm giao diện người dùng. Trong đó bao gồm việc thiết kế đồ gá cho camera giúp cho hệ thống được ổn định và giúp cho việc calip ban đầu khi sử dụng máy, trong cụm này được tích hợp phần xử lý ảnh để thực hiện nhận dạng và cho ra tín hiệu điều khiển hệ thống. Cụm chứa nguyên liệu thành phẩm, phế phẩm Bộ phận để chứa các nguyên liệu thành phẩm và phế phẩm sau khi đã phân loại. Các bộ phận ở trên là các thành phần chính của một máy phân loại màu sắc và kích thước của nông sản có kích thước nhỏ, thường ở dạng hạt như hạt điều, gạo, cà phê… Các máy phân loại dựa trên màu sắc và hình dáng thường được thiết kế dưới 2 dạng chính: dạng máng trượt hoặc dạng băng tải.

Cả 2 loại máy này đều có các bộ phân chính như đã nêu ở trên.1 Nguyên lý dạng băng tải Hình 2.