Nghiên Cứu Đề Xuất Món Ăn Phù Hợp Cho Tủ Lạnh Thông Minh

• Tác giả: Trương Bảo Nguyên
• Người hướng dẫn: TS. Đoàn Duy
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ thuật máy tính
• Đề tài: Nghiên Cứu Giải Pháp Đề Xuất Món Ăn Phù Hợp Theo Cá Nhân Ứng Dụng Cho Tủ Lạnh Thông Minh
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI
• 1.1. Tình hình nghiên cứu
• 1.2. Mục tiêu của đề tài
• 1.2.1. Mục tiêu tổng quát
• 1.2.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.3. Phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Phương pháp thực hiện
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Các module phần cứng
• 2.1.1. Node thu thập dữ liệu
• 2.1.2. Cảm biến nhiệt độ và độ ẩm DHT22
• 2.2. Kiến trúc MQTT Publish / Subscribe
• 2.3. Hệ quản trị cơ sở dữ liệu MongoDB
• 2.3.1. Cơ sở dữ liệu và hệ quản trị cơ sở dữ liệu là gì
• 2.3.2. Giao thức HTTP và HTTPS
• 2.3.2.1. Giao thức HTTP
• 2.3.2.2. Giao thức HTTPS
• 2.3.2.3. HTTP Request là gì? Một vài phương thức HTTP Request cơ bản
• 2.4. Mô hình hồi quy tuyến tính
• 2.4.1. Hồi quy tuyến tính
• 2.4.2. Hồi quy tuyến tính đa biến
• 2.5. Các khái niệm về dinh dưỡng
• 2.5.1. Dinh dưỡng là gì?
• 2.5.2. Các chất dinh dưỡng cần thiết cho cơ thể
• 2.5.3. Hệ thống chỉ định các giá trị tham khảo về dinh dưỡng (DRI)
• 3. CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT
• 3.1. Thiết kế kiến trúc hệ thống
• 3.1.1. Thiết kế phần mềm cho ESP8266 Node MCU
• 3.1.2. Cấu hình Wi-Fi thiết bị bằng ESP-TOUCH
• 3.1.3. Lưu SSID và mật khẩu Wi-Fi vào EEPROM
• 3.1.4. Lấy dữ liệu nhiệt độ và độ ẩm từ DHT22
• 3.1.5. Kết nối với Flespi MQTT Broker
• 3.1.6. Hiện thực chế độ Deep-sleep
• 3.2. Thiết kế cơ sở dữ liệu
• 3.2.1. Mô hình cơ sở dữ liệu
• 3.2.2. Trích xuất dữ liệu từ trang web sử dụng BeautifulSoup
• 3.2.3. Chuẩn hóa và xác minh dữ liệu
• 3.3. Thiết kế ứng dụng
• 3.3.1. Đặt ra yêu cầu cho ứng dụng
• 3.3.2. Phân tích và thiết kế ứng dụng
• 3.4. Mô hình gợi ý bữa ăn
• 3.4.1. Phân tích yêu cầu và đề xuất mô hình
• 3.4.2. Công thức tổng quát
• 3.4.3. Mô hình gợi ý món ăn
• 3.4.4. Mô hình gợi ý bữa ăn
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Kết quả hiện thực thiết bị biên
• 4.1.1. Kết nối thiết bị với Wi-Fi
• 4.1.2. Lấy dữ liệu từ cảm biến
• 4.1.3. Truyền dữ liệu bằng giao thức MQTT
• 4.1.4. Chế độ Deep-sleep
• 4.2. Kết quả xây dựng cơ sở dữ liệu
• 4.2.1. Cơ sở dữ liệu các thực phẩm
• 4.2.2. Cơ sở dữ liệu các món ăn
• 4.2.3. Cơ sở dữ liệu được lưu trữ trên MongoDB
• 4.3. Kết quả hiện thực mô hình gợi ý món ăn và bữa ăn
• 4.3.1. Kết quả xác định các hệ số hồi quy
• 4.3.2. Chiến lược đánh giá mô hình
• 4.3.3. Kết quả kiểm thử mô hình
• 4.4. Kết quả khảo sát người dùng
• 4.4.1. Kết quả hiện thực server
• 4.4.2. Kết nối cơ sở dữ liệu
• 4.4.3. Giao tiếp với ứng dụng
• 4.4.4. Truy cập server từ xa
• 4.4.5. Ứng dụng quản lý tủ lạnh Fridge IT
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Kết quả đạt được
• 5.2. Ưu điểm và nhược điểm của đề tài
• 5.3. Khó khăn gặp phải
• 5.4. Hướng phát triển đề tài
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• TÓM TẮT KHÓA LUẬN

I. Tổng Quan Về Nghiên Cứu Đề Xuất Món Ăn Cho Tủ Lạnh Thông Minh

Đề tài "Nghiên Cứu Đề Xuất Món Ăn Phù Hợp Cho Tủ Lạnh Thông Minh" tập trung vào việc phát triển một hệ thống gợi ý món ăn dựa trên các nguyên liệu có sẵn trong tủ lạnh. Hệ thống này không chỉ giúp người dùng tiết kiệm thời gian mà còn đảm bảo dinh dưỡng và sự đa dạng trong bữa ăn hàng ngày. Việc áp dụng công nghệ vào tủ lạnh truyền thống sẽ tạo ra một trải nghiệm mới cho người dùng, giúp họ quản lý thực phẩm hiệu quả hơn.

1.1. Lý Do Chọn Đề Tài Nghiên Cứu

Nhu cầu về một chế độ ăn uống lành mạnh ngày càng cao trong xã hội hiện đại. Việc phát triển một hệ thống gợi ý món ăn phù hợp sẽ giúp người dùng dễ dàng lựa chọn bữa ăn, đồng thời giảm thiểu lãng phí thực phẩm.

1.2. Tình Hình Nghiên Cứu Hiện Nay

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng công nghệ trong quản lý thực phẩm có thể cải thiện đáng kể thói quen ăn uống của người dùng. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết để tối ưu hóa hệ thống gợi ý món ăn.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Đề Xuất Món Ăn

Mặc dù có nhiều lợi ích, nhưng việc phát triển hệ thống gợi ý món ăn cho tủ lạnh thông minh cũng gặp phải nhiều thách thức. Các vấn đề như chi phí cao, độ chính xác của dữ liệu và sự đa dạng của nguyên liệu cần được xem xét kỹ lưỡng.

2.1. Chi Phí Cao Của Tủ Lạnh Thông Minh

Giá thành của các tủ lạnh thông minh hiện nay vẫn còn cao, khiến nhiều người tiêu dùng không thể tiếp cận. Điều này tạo ra rào cản trong việc áp dụng công nghệ mới vào quản lý thực phẩm.

2.2. Độ Chính Xác Của Dữ Liệu

Độ chính xác của dữ liệu thu thập từ cảm biến và hệ thống gợi ý là rất quan trọng. Nếu dữ liệu không chính xác, người dùng sẽ không nhận được những gợi ý phù hợp, ảnh hưởng đến trải nghiệm sử dụng.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Đề Xuất Món Ăn

Để phát triển hệ thống gợi ý món ăn, nghiên cứu đã áp dụng nhiều phương pháp khác nhau, bao gồm hồi quy tuyến tính đa biến và phân tích dữ liệu từ người dùng. Những phương pháp này giúp tối ưu hóa quá trình gợi ý món ăn dựa trên nhiều yếu tố.

3.1. Hồi Quy Tuyến Tính Đa Biến

Phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến cho phép xem xét nhiều yếu tố ảnh hưởng đến lựa chọn món ăn, từ đó đưa ra gợi ý chính xác hơn cho người dùng.

3.2. Phân Tích Dữ Liệu Người Dùng

Việc thu thập và phân tích dữ liệu từ người dùng giúp hệ thống hiểu rõ hơn về sở thích và nhu cầu dinh dưỡng của từng cá nhân, từ đó cải thiện chất lượng gợi ý.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Hệ Thống Gợi Ý Món Ăn

Hệ thống gợi ý món ăn không chỉ giúp người dùng tiết kiệm thời gian mà còn đảm bảo dinh dưỡng và sự đa dạng trong bữa ăn. Việc áp dụng công nghệ vào tủ lạnh thông minh sẽ tạo ra một trải nghiệm mới cho người dùng.

4.1. Quản Lý Thực Phẩm Hiệu Quả

Hệ thống giúp người dùng theo dõi nguyên liệu có sẵn trong tủ lạnh, từ đó đưa ra gợi ý món ăn phù hợp, giảm thiểu lãng phí thực phẩm.

4.2. Đảm Bảo Dinh Dưỡng

Hệ thống gợi ý món ăn dựa trên nhu cầu dinh dưỡng của người dùng, giúp họ có một chế độ ăn uống lành mạnh và cân đối.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Tương Lai

Nghiên cứu đã chứng minh khả năng của hệ thống gợi ý món ăn trong việc cải thiện thói quen ăn uống của người dùng. Hướng phát triển trong tương lai sẽ tập trung vào việc mở rộng cơ sở dữ liệu món ăn và cải thiện độ chính xác của hệ thống.

5.1. Mở Rộng Cơ Sở Dữ Liệu Món Ăn

Việc mở rộng cơ sở dữ liệu món ăn sẽ giúp hệ thống cung cấp nhiều gợi ý đa dạng hơn, đáp ứng nhu cầu của người dùng.

5.2. Cải Thiện Độ Chính Xác Của Hệ Thống

Cải thiện độ chính xác của hệ thống gợi ý sẽ giúp người dùng có trải nghiệm tốt hơn, từ đó tăng cường sự hài lòng và tin tưởng vào hệ thống.