Nghiên Cứu Các Thông Số Công Nghệ Ảnh Hưởng Đến Việc Bắn Phân Loại Hạt Điều Ứng Dụng Công Nghệ Xử Lý Ảnh

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.