Luận văn thạc sĩ về ứng dụng kỹ thuật hình ảnh đa phổ trong đánh giá chất lượng thực phẩm tươi sống

Luận văn thạc sĩ khám phá ứng dụng kỹ thuật hình ảnh đa phổ trong đánh giá chất lượng thực phẩm tươi sống, mang lại giải pháp hiệu quả.

• Tác giả: Lê Nguyễn Ngọc Tuyết
• Người hướng dẫn: PGS.TS Huỳnh Quang Linh
• Trường học: Đại học Bách Khoa - ĐHQG TP.HCM
• Chuyên ngành: Vật lý kỹ thuật
• Đề tài: Nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật hình ảnh đa phổ trong đánh giá chất lượng thực phẩm tươi sống
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
• TÓM TẮT NỘI DUNG
• LỜI CAM ĐOAN
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 1.1. Hiện trạng đánh giá chất lượng thực phẩm ở nước ta hiện nay
• 1.2. Tương tác của ánh sáng với mẫu thực phẩm
• 1.2.1. Phản xạ - Khúc xạ [11]
• 1.3. Các phương pháp đánh giá chất lượng thực phẩm không xâm lấn
• 1.4. Phương pháp đa phổ và phương pháp siêu phổ
• 1.4.1. Phương pháp siêu phổ (Hyperspectral imaging– HSI)
• 1.4.1.1. Khái quát về phương pháp siêu phổ [1]
• 1.4.1.2. Ưu và nhược điểm của hình ảnh siêu phổ
• 1.4.1.3. Chế độ thu nhận hình ảnh siêu phổ và chế độ cảm biến hình ảnh [17]
• 1.4.1.4. Nguyên lý hoạt động và các thành phần cấu tạo
• 1.4.1.5. Hình ảnh và dữ liệu siêu phổ
• 1.4.2. Phương pháp đa phổ (Multispectral image – MSI)
• 1.4.2.1. Nguyên lý của hình ảnh đa phổ
• 1.4.2.2. Ứng dụng phương pháp đa phổ trong kiểm soát an toàn thực phẩm
• 1.5. Tổng quan tình hình nghiên cứu trên thế giới
• 1.5.1. Tổng quan tình hình nghiên cứu
• 1.5.2. Các nghiên cứu trên mẫu rau, củ, quả và trái cây
• 1.5.3. Các nghiên cứu trên mẫu thịt – Thịt bò
• 1.5.4. Bảng tổng hợp một số ứng dụng HSI/MSI trong đánh giá chất lượng thực phẩm
• 1.6. Các thiết bị ứng dụng phương pháp đa phổ trong tầm soát an toàn thực phẩm
• 1.6.1. Thiết bị thương mại trên thị trường
• 1.6.2. Mô hình thiết kế phần cứng của Hệ thống Hình ảnh Đa phổ
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Phương pháp Monte Carlo
• 2.1.1. Mô tả vận chuyển photon trong môi trường đục
• 2.1.2. Mô phỏng bằng MCML
• 2.1.3. Thông số quang học
• 2.2. Lựa chọn mô hình chụp ảnh đa phổ
• 2.2.1. Mô hình thu nhận ảnh
• 2.2.2. Nguồn sáng - LED trắng
• 2.2.3. Mô hình màu RGB cho hình ảnh thu nhận [50]
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ MÔ HÌNH VÀ QUY TRÌNH THỬ NGHIỆM
• 3.1. Thiết hệ hộp thu nhận hình ảnh
• 3.1.1. Thiết kế mô hình
• 3.1.2. Mô hình thực tế
• 3.2. Quy trình thử nghiệm
• 3.2.1. Mẫu cà chua
• 3.3. Quy trình thu nhận và xử lý hình ảnh
• 3.3.1. Thu hình ảnh RGB
• 3.3.2. Tách kênh màu R, G, B
• 3.3.3. Tính toán giá trị trung bình của từng kênh màu
• 3.3.4. Tính phần trăm từng kênh màu
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN
• 4.1. Kết quả mô phỏng
• 4.1.1. Phổ phản xạ khuếch tán
• 4.1.2. Phổ phản xạ bề mặt
• 4.2. Kết quả thực nghiệm
• 4.2.1. Đánh giá sự thay đổi của thịt theo thời gian bảo quản (Led trắng thương mại)
• 4.2.2. Đánh giá sự thay đổi của thịt theo thời gian bảo quản (Flash điện thoại)
• 4.3. Mẫu cà chua
• 4.3.1. Kết quả mô phỏng
• 4.3.1.1. Phổ phản xạ khuếch tán
• 4.3.1.2. Phổ phản xạ bề mặt
• 4.3.2. Kết quả thực nghiệm
• 4.3.2.1. Dự đoán thay đổi diệp lục tố ở quả cà chua khi chín dựa vào kênh màu xanh – Green
• 4.3.2.2. Dự đoán sự thay đổi hàm lượng lycopene theo các giai đoạn chín của quả cà chua dựa vào kênh màu đỏ - Red Channel
• 4.4. Kết quả mô phỏng
• 4.4.1. Phổ phản xạ khuếch tán
• 4.4.2. Phổ phản xạ bề mặt
• 4.5. Kết quả thực nghiệm
• 4.5.1. Khảo sát đánh giá trên bề mặt vỏ còn nguyên vẹn
• 4.5.2. Khảo sát đánh giá trên thịt táo
• 4.5.3. So sánh giữa táo còn vỏ (skin) và thịt táo (flesh)
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu chung về nghiên cứu

Nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật hình ảnh đa phổ trong đánh giá chất lượng thực phẩm tươi sống là một lĩnh vực đang nhận được sự quan tâm lớn, đặc biệt trong bối cảnh an toàn thực phẩm ngày càng trở thành ưu tiên hàng đầu. Việc đánh giá chất lượng thực phẩm không chỉ dựa vào các yếu tố cảm quan mà còn cần có các phương pháp khoa học và chính xác. Đánh giá chất lượng thực phẩm tươi sống thông qua công nghệ hình ảnh đa phổ giúp phát hiện sớm các dấu hiệu ô nhiễm và giảm thiểu rủi ro cho sức khỏe người tiêu dùng. Theo tài liệu của WHO, thực phẩm không an toàn có thể gây ra nhiều bệnh tật nghiêm trọng, điều này càng làm tăng thêm tầm quan trọng của việc nghiên cứu và ứng dụng các công nghệ mới trong lĩnh vực này.

1.1. Tình hình nghiên cứu trên thế giới

Trên thế giới, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng công nghệ hình ảnh đa phổ có thể được áp dụng hiệu quả trong việc đánh giá chất lượng thực phẩm. Các nghiên cứu này đã sử dụng kỹ thuật hình ảnh để phân tích các mẫu thực phẩm như thịt, rau củ và trái cây. Việc áp dụng phương pháp đa phổ cho phép xác định các thành phần hóa học trong thực phẩm mà không cần xâm lấn, góp phần vào việc kiểm soát an toàn thực phẩm. Nghiên cứu của các nhà khoa học cho thấy rằng việc sử dụng hình ảnh đa phổ có thể phát hiện được các dấu hiệu hư hỏng và ô nhiễm trong thực phẩm, từ đó cung cấp thông tin cần thiết cho người tiêu dùng và nhà sản xuất.

II. Nguyên lý hoạt động của kỹ thuật hình ảnh đa phổ

Kỹ thuật hình ảnh đa phổ hoạt động dựa trên nguyên lý phân tích ánh sáng phản xạ từ các mẫu thực phẩm. Khi ánh sáng chiếu vào mẫu, một phần ánh sáng sẽ được phản xạ và một phần sẽ được hấp thụ. Phân tích quang phổ cho phép nhận diện các thành phần hóa học có trong thực phẩm. Các thông số quang học như độ hấp thụ, độ phản xạ và độ tán xạ của ánh sáng sẽ được ghi lại và xử lý để đưa ra các kết luận về chất lượng thực phẩm. Kỹ thuật này không chỉ nhanh chóng mà còn an toàn, giảm thiểu nguy cơ ô nhiễm cho mẫu thử. Việc áp dụng công nghệ hình ảnh trong nghiên cứu thực phẩm giúp phát hiện những thay đổi trong cấu trúc và thành phần của thực phẩm theo thời gian, từ đó cải thiện quy trình bảo quản và chế biến thực phẩm.

2.1. Các thông số quang học liên quan

Các thông số quang học đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá chất lượng thực phẩm. Độ hấp thụ và độ phản xạ của ánh sáng từ thực phẩm được sử dụng để xác định hàm lượng các chất dinh dưỡng như đường, chất chống oxy hóa và diệp lục. Nghiên cứu cho thấy rằng hình ảnh đa phổ có thể cung cấp những thông tin chi tiết về sự thay đổi hàm lượng chất dinh dưỡng trong thực phẩm qua các giai đoạn khác nhau. Điều này có ý nghĩa lớn trong việc phát triển các phương pháp kiểm soát chất lượng thực phẩm hiệu quả hơn, từ đó đảm bảo an toàn cho người tiêu dùng.

III. Ứng dụng thực tiễn của nghiên cứu

Nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật hình ảnh đa phổ trong đánh giá chất lượng thực phẩm tươi sống không chỉ mang lại những kết quả lý thuyết mà còn có giá trị thực tiễn cao. Các kết quả thu được từ nghiên cứu có thể được áp dụng trong việc phát triển các hệ thống kiểm tra chất lượng thực phẩm tự động, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí cho các nhà sản xuất thực phẩm. Hơn nữa, việc sử dụng công nghệ hình ảnh trong kiểm soát chất lượng thực phẩm có thể giúp phát hiện sớm các vấn đề liên quan đến an toàn thực phẩm, từ đó bảo vệ sức khỏe cộng đồng. Nghiên cứu này mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực an toàn thực phẩm và hứa hẹn sẽ tạo ra những thay đổi tích cực trong ngành thực phẩm.

3.1. Tiềm năng phát triển trong tương lai

Tiềm năng phát triển của kỹ thuật hình ảnh đa phổ trong lĩnh vực thực phẩm là rất lớn. Các nhà nghiên cứu có thể tiếp tục cải thiện và mở rộng ứng dụng của công nghệ này trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ nông nghiệp đến chế biến thực phẩm. Việc kết hợp công nghệ hình ảnh với các phương pháp phân tích khác như phân tích hóa học có thể tạo ra những giải pháp tối ưu hơn cho việc đánh giá chất lượng thực phẩm. Điều này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả trong sản xuất mà còn đảm bảo an toàn thực phẩm cho người tiêu dùng.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Theo báo cáo toàn cầu từ Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), thực phẩm không an toàn chứa vi khuẩn, vi rút, ký sinh trùng hoặc độc chất hóa học là nguyên nhân gây ra hơn 200 bệnh lý khác nhau, khiến ước tính khoảng 600 triệu người (gần 1/10 dân số thế giới) mắc bệnh và cướp đi sinh mạng của 420.000 người mỗi năm. Trong đó, trẻ em dưới 5 tuổi chiếm đến 40% gánh nặng bệnh tật với 125.000 ca tử vong thường niên. Tại Việt Nam, thói quen tiêu dùng thịt tươi sống tại các chợ truyền thống vẫn chiếm khoảng 80%, trong khi kênh phân phối siêu thị hiện đại mới chỉ đạt khoảng 20%, đặt ra bài toán cấp bách về kiểm soát vệ sinh an toàn thực phẩm.

Vấn đề nghiên cứu trọng tâm xuất phát từ việc các phương pháp phân tích hóa nghiệm truyền thống như sắc ký lỏng hiệu năng cao (HPLC), sắc ký khí ghép khối phổ (GC-MS) hay phản ứng chuỗi polymerase (PCR) tuy có độ chính xác cao nhưng mang tính phá hủy mẫu, chi phí vận hành đắt đỏ, quy trình xử lý mẫu phức tạp và không thể đáp ứng yêu cầu sàng lọc trực tuyến với số lượng lớn. Luận văn hướng tới mục tiêu xây dựng giải pháp đánh giá chất lượng thực phẩm không xâm lấn, tốc độ cao và chi phí tối ưu thông qua việc ứng dụng kỹ thuật hình ảnh đa phổ (Multispectral Imaging - MSI) kết hợp mô phỏng quang học trên các đối tượng thực phẩm tươi sống gồm thịt bò, quả cà chua và quả táo.

Nghiên cứu được thực hiện tại Trường Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn từ tháng 02/2022 đến tháng 12/2022. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài thể hiện ở việc thu hẹp khoảng cách giữa các hệ thống quang phổ phòng thí nghiệm đắt tiền và nhu cầu kiểm soát chất lượng thực tế, cho phép rút ngắn thời gian phân tích từ nhiều giờ xuống vài giây với độ tin cậy cao, tạo tiền đề phát triển các thiết bị cầm tay ứng dụng rộng rãi trong cộng đồng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên nền tảng quang học mô sinh học và tương tác giữa photon ánh sáng với môi trường đục phức tạp. Khung lý thuyết cốt lõi gồm:

Định luật suy giảm ánh sáng Lambert-Beer và hàm pha tán xạ Henyey-Greenstein: Mô tả quá trình vận chuyển photon trong môi trường tán xạ dị hướng với hệ số bất đẳng hướng $g$ dao động trong khoảng 0,70 đến 0,99, thể hiện đặc tính tán xạ thuận chiếm ưu thế của mô sinh học thực phẩm.

Phương pháp mô phỏng Monte Carlo đa lớp (MCML - Monte Carlo Multi-Layered): Kỹ thuật số ngẫu nhiên mô phỏng đường đi của hàng triệu photon trong cấu trúc nhiều lớp, từ đó xác định phân bố không gian của phổ phản xạ khuếch tán, phản xạ bề mặt Fresnel và độ xuyên sâu quang học.

Hệ thống các khái niệm then chốt bao gồm: hệ số hấp thụ ($\mu_a$), hệ số tán xạ ($\mu_s$), hệ số tán xạ thu gọn ($\mu_s' = (1-g)\mu_s$), chỉ số khúc xạ ($n$), cùng các nhóm sắc tố quang học chính (chromophores). Cụ thể, các dạng dẫn xuất myoglobin (Deoxymyoglobin, Oxymyoglobin, Metmyoglobin) quyết định màu sắc và độ tươi của mô cơ thịt; hàm lượng diệp lục tố (chlorophyll a, b) và lycopene chi phối đặc tính quang phổ của vỏ cà chua; trong khi các hợp chất phenolic, flavonoid và đường hòa tan (SSC) phản ánh độ chín và chất lượng bên trong của thịt quả táo. Mô hình dữ liệu được số hóa dựa trên khối dữ liệu quang phổ ba chiều $(x, y, \lambda)$ và quy đổi sang không gian màu chuẩn RGB.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu thực nghiệm được thu thập từ quy trình thiết lập mẫu chuẩn hóa: cỡ mẫu gồm 10 lát thịt bò tươi theo dõi liên tục trong 24 giờ bảo quản ở các mốc thời gian 0 giờ, 4 giờ, 8 giờ, 16 giờ và 24 giờ; các mẫu cà chua tươi (Solanum lycopersicum) phân loại qua 6 giai đoạn chín trong chu kỳ theo dõi 20 ngày; và 3 giống táo thương mại phổ biến (Golden Delicious, Granny Smith, Fuji) với khảo sát trên cả bề mặt vỏ nguyên vẹn lẫn thịt quả tươi sau khi cắt lát 3 giờ. Phương pháp chọn mẫu phân tầng có chủ đích (purposive stratified sampling) được áp dụng nhằm bao phủ đầy đủ các trạng thái biến đổi hóa sinh tự nhiên của thực phẩm.

Lý do lựa chọn phương pháp phân tích: Kết hợp mô phỏng số MCML trên dải bước sóng khả kiến (VIS) từ 400 nm đến 700 nm với thực nghiệm thu nhận hình ảnh trong buồng tối tiêu chuẩn sử dụng nguồn sáng LED trắng thương mại và đèn flash điện thoại thông minh. Kỹ thuật tách kênh màu đỏ (Red), xanh lục (Green), xanh lam (Blue) và tính toán tỷ lệ phần trăm cường độ trung bình (%RGB) cho phép giản lược hóa dữ liệu quang phổ phức tạp thành các chỉ số định lượng trực quan, giảm thiểu tài nguyên tính toán nhưng vẫn duy trì độ nhạy cao đối với các biến đổi hóa sinh của mẫu vật.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Phát hiện trên mẫu thịt bò: Tín hiệu quang học phản hồi tối ưu tại vùng bước sóng ánh sáng đỏ (kênh Red). Trong 24 giờ theo dõi ở điều kiện phòng, cường độ phản xạ kênh Red giảm trung bình khoảng 18,5% do sự chuyển hóa liên tục từ oxymyoglobin (đỏ tươi) sang metmyoglobin (nâu xỉn). Tỷ lệ kênh Green và Blue biến thiên nhẹ theo mức độ mất nước bề mặt, chứng minh kênh Red là chỉ số tin cậy nhất để xác định độ tươi của thịt.

Phát hiện trên mẫu cà chua: Kênh màu Green phản ánh chính xác sự thoái hóa của diệp lục tố qua 6 giai đoạn phát triển, với cường độ tín hiệu xanh lục giảm liên tục từ mức trên 48% ở giai đoạn quả xanh xuống dưới 22% khi quả chín đỏ. Ngược lại, kênh Red tăng trưởng mạnh mẽ từ 36% lên mức đỉnh trên 68%, tương ứng với sự tích tụ nhanh chóng của chất chống oxy hóa lycopene theo thời gian thu hoạch.

Phát hiện trên mẫu quả táo: Vùng quang phổ Blue (400-500 nm) thể hiện độ nhạy cao với nồng độ đường hòa tan và hoạt động của enzyme polyphenol oxidase. Táo Granny Smith duy trì tỷ lệ kênh Green vượt trội trên 46%, trong khi các mẫu táo cắt lát sau 3 giờ bộc lộ sự suy giảm tín hiệu kênh Blue khoảng 14% do phản ứng hóa nâu bề mặt khi tiếp xúc với không khí.

Thảo luận kết quả

Cơ chế lý hóa đằng sau các biến đổi quang học được giải thích bởi sự thay đổi nồng độ các chromophore nội tại và cấu trúc vi mô của mô thực phẩm. Sự tích tụ metmyoglobin làm tăng đột biến hệ số hấp thụ $\mu_a$ ở vùng 630 nm, khiến cường độ ánh sáng phản xạ ngược về cảm biến suy giảm rõ rệt. Đối với cà chua, sự chuyển hóa cấu trúc từ lục lạp sang sắc lạp làm thay đổi toàn diện ma trận quang phổ phản xạ khuếch tán.

Các dữ liệu thực nghiệm được trình bày trực quan và khoa học thông qua biểu đồ phân bố phổ phản xạ khuếch tán theo bán kính không gian thu được từ mô phỏng MCML, đồ thị đường biểu diễn động học suy giảm %RGB theo thời gian bảo quản, cùng các bảng tổng hợp ma trận thông số quang học ($\mu_a, \mu_s, g, n$) đối chiếu chi tiết giữa các giai đoạn chín.

So sánh với các nghiên cứu quốc tế của Lu (2004) và Peng & Lu (2007) sử dụng các bước sóng cận hồng ngoại 680 nm và 880 nm, phương pháp tiếp cận đa phổ đơn giản dựa trên cảm biến RGB trong luận văn cho thấy sự tương đồng cao về xu hướng nhận diện độ cứng và độ chín, đồng thời tiết kiệm hơn 70% chi phí phần cứng so với các hệ thống siêu phổ (HSI) thương mại đắt tiền như VideometerLab.

Đề xuất và khuyến nghị

Thiết kế và chuẩn hóa hệ thống buồng đo đa phổ thu nhỏ: Các viện nghiên cứu quang học và doanh nghiệp công nghệ cần hợp tác chế tạo mô hình hộp đo quang học khép kín tích hợp chip LED trắng dải phổ rộng 400-700 nm, mục tiêu đạt độ chính xác phân loại độ tươi thịt sống trên 90% trong thời gian 6 tháng triển khai.

Ứng dụng thuật toán học máy (Machine Learning) và xử lý ảnh nâng cao: Đội ngũ kỹ sư phần mềm phối hợp cùng các phòng thí nghiệm kiểm nghiệm xây dựng thuật toán phân loại tự động dựa trên ma trận kênh màu %RGB và trích xuất đặc trưng hình thái, hướng tới cắt giảm thời gian xử lý xuống dưới 1,0 giây cho mỗi mẫu phân tích trong lộ trình 12 tháng tới.

Mở rộng cơ sở dữ liệu thông số quang học cho nông sản Việt Nam: Cơ quan quản lý ngành nông nghiệp chủ trì dự án đo đạc và số hóa thư viện đặc tính hấp thụ - tán xạ cho ít nhất 10 loại rau củ quả xuất khẩu chủ lực, phấn đấu hoàn thành trước quý IV/2024 nhằm phục vụ việc kiểm soát dư lượng hóa chất và phòng ngừa tổn thất sau thu hoạch.

Triển khai thí điểm ứng dụng di động cho chuỗi cung ứng thực phẩm an toàn: Các tập đoàn bán lẻ thực phẩm và hệ thống siêu thị áp dụng giải pháp quét quang phổ qua camera smartphone tại các điểm phân phối, đặt mục tiêu giảm thiểu tỷ lệ hư hỏng thực phẩm tươi sống xuống dưới 5% trong vòng 18 tháng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Học viên, nghiên cứu sinh và giảng viên chuyên ngành Vật lý kỹ thuật, Quang học y sinh và Công nghệ thực phẩm: Cung cấp khung lý thuyết hoàn chỉnh về mô phỏng Monte Carlo (MCML), các công thức toán lý về tương tác photon và phương pháp luận thiết kế hệ thống quang phổ thực nghiệm.

Kỹ sư nghiên cứu và phát triển (R&D) tại các doanh nghiệp chế tạo thiết bị đo lường và nông nghiệp thông minh: Tiếp cận thiết kế phần cứng buồng tối, giải pháp tích hợp nguồn sáng LED/Flash và thuật toán tách kênh RGB chi phí thấp để phát triển sản phẩm thương mại.

Chuyên viên quản lý chất lượng (QA/QC) tại các nhà máy chế biến thịt và nông sản: Nắm bắt phương pháp sàng lọc không phá hủy mẫu, tối ưu hóa quy trình phân loại độ chín của rau quả và đánh giá hạn sử dụng thực phẩm theo thời gian thực.

Cán bộ kiểm định tại các cơ quan quản lý vệ sinh an toàn thực phẩm: Tham khảo các tiêu chí đánh giá quang học nhanh để ứng dụng trong công tác thanh tra, giám sát chất lượng thực phẩm lưu thông trên thị trường.

Câu hỏi thường gặp

Kỹ thuật hình ảnh đa phổ (MSI) khác biệt như thế nào so với hình ảnh siêu phổ (HSI)? Hình ảnh siêu phổ (HSI) thu nhận hàng trăm băng tần quang phổ liên tục với lượng dữ liệu khổng lồ, đòi hỏi thiết bị đắt tiền và xử lý phức tạp. Ngược lại, hình ảnh đa phổ (MSI) chỉ chọn lọc từ 3 đến 20 dải phổ rời rạc đại diện nhất, giúp giảm dung lượng tính toán, hạ giá thành thiết bị và đáp ứng hoàn hảo yêu cầu phân tích trực tuyến trong công nghiệp.

Mô phỏng Monte Carlo (MCML) đóng vai trò gì trong việc đánh giá chất lượng thực phẩm? MCML là công cụ mô phỏng số theo dõi chuyển động ngẫu nhiên của hàng triệu photon trong môi trường sinh học nhiều lớp. Phương pháp này giúp tính toán chính xác độ xuyên sâu quang học, phân bố phổ phản xạ khuếch tán và phản xạ bề mặt của mẫu vật, từ đó xác định cấu hình quang học tối ưu cho các phép đo thực nghiệm mà không cần thử sai tốn kém.

Camera điện thoại thông thường có thể đánh giá độ tươi của thịt bò như thế nào? Camera điện thoại thu nhận ánh sáng phản xạ từ thịt qua cảm biến ba kênh Red, Green, Blue. Khi thịt bò giảm độ tươi trong 24 giờ, sự oxy hóa chuyển myoglobin thành metmyoglobin làm giảm hấp thụ phản xạ kênh Red một cách rõ rệt. Bằng cách phân tích tỷ lệ %RGB trong điều kiện chiếu sáng chuẩn, hệ thống định lượng được mức độ suy giảm chất lượng của mẫu thịt.

Kênh màu Green và Red phản ánh những chỉ số hóa sinh nào trong quả cà chua? Kênh màu Green có mối tương quan nghịch với hàm lượng diệp lục tố (chlorophyll), phản ánh quá trình phân hủy sắc tố xanh khi quả chuyển dần sang các giai đoạn trưởng thành. Trong khi đó, kênh Red tỷ lệ thuận với sự tích tụ của chất chống oxy hóa lycopene, cung cấp chỉ số định lượng trực quan về độ chín và giá trị dinh dưỡng của cà chua.

Phương pháp hình ảnh đa phổ này có thể thay thế hoàn toàn các xét nghiệm hóa lý như HPLC không? Hiện tại, phương pháp đa phổ đóng vai trò như một công cụ sàng lọc nhanh, không phá hủy mẫu ở giai đoạn đầu với độ chính xác cao về phân loại định tính. Đối với các yêu cầu phân tích dư lượng vi lượng ở cấp độ phần triệu (ppm/ppb), phương pháp này mang tính bổ trợ, giúp định hướng chọn lọc mẫu trước khi tiến hành các xét nghiệm hóa lý chuyên sâu.

Kết luận

Luận văn đã đạt được những đóng góp khoa học và ứng dụng thực tiễn nổi bật sau:

• Thiết lập thành công mô hình mô phỏng quang học Monte Carlo đa lớp (MCML) trên dải bước sóng 400-700 nm, làm sáng tỏ cơ chế truyền sáng và độ xuyên sâu photon trong các mô hình thịt bò, cà chua và táo.
• Chế tạo thành công buồng tối thực nghiệm tiêu chuẩn, chứng minh tính khả thi của việc sử dụng camera RGB và nguồn sáng LED/Flash thông thường để thu nhận tín hiệu quang học chất lượng cao.
• Xác định kênh màu Red là chỉ số nhạy cảm hàng đầu phản ánh sự biến đổi của myoglobin ở thịt bò trong 24 giờ và sự gia tăng hàm lượng lycopene qua 6 giai đoạn chín của quả cà chua.
• Làm sáng tỏ tiềm năng của kênh Green trong giám sát diệp lục tố và kênh Blue trong theo dõi nồng độ đường cũng như hiện tượng hóa nâu enzyme trên thịt quả táo.
• Mở ra hướng tiếp cận công nghệ kiểm định thực phẩm không phá hủy với chi phí thấp, dễ tiếp cận và có khả năng thương mại hóa cao tại thị trường Việt Nam.

Kế hoạch nghiên cứu tiếp theo sẽ tập trung vào việc nâng cấp cảm biến quang phổ đa bước sóng chuyên dụng và hoàn thiện phần mềm trí tuệ nhân tạo trong giai đoạn 2024-2025. Các tổ chức nghiên cứu và doanh nghiệp sản xuất thực phẩm được khuyến khích kết nối, thử nghiệm mô hình nhằm đẩy mạnh ứng dụng công nghệ quang học trong việc bảo vệ sức khỏe người tiêu dùng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA LÊ NGUYỄN NGỌC TUYẾT NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG KỸ THUẬT HÌNH ẢNH ĐA PHỔ ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG MỘT SỐ LOẠI THỰC PHẨM TƯƠI SỐNG Chuyên ngành: Vật lý kỹ thuật Mã số: 8520401 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 02 năm 2023 Công trình được hoàn thành tại: Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG-HCM Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS.TS Huỳnh Quang Linh Cán bộ chấm nhận xét 1: TS. Nguyễn Thế Thường Cán bộ chấm nhận xét 2: TS. Nguyễn Trung Hậu Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp.

HCM ngày 11 tháng 02 năm 2023 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: 1. Lý Anh Tú - Chủ tịch hội đồng 2. Nguyễn Xuân Thanh Trâm - Thư ký 3. Nguyễn Thế Thường - Phản biện 1 4.

Nguyễn Trung Hậu - Phản biện 2 5. Lưu Gia Thiện - Ủy viên Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có). CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA KHOA HỌC ỨNG DỤNG TS. Lý Anh Tú ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập - Tự do - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Lê Nguyễn Ngọc Tuyết MSHV: 2070277 Ngày, tháng, năm sinh: 30/10/1996 Nơi sinh: Hồ Chí Minh Chuyên ngành: Vật lý kỹ thuật Mã số: 8520401 I.

TÊN ĐỀ TÀI: Nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật hình ảnh đa phổ đánh giá chất lượng một số loại thực phẩm tươi sống Study on the application of multi-spectral imaging techniques to evaluate the quality of some kinds of fresh food NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Tìm hiểu một số công nghệ đánh giá chất lượng không xâm lấn - Khảo sát tổng quan về cơ chế tương tác của ánh sáng với mô sinh học - Khảo sát và hệ thống các thông số quang học liên quan tương tác với mô - Ứng dụng phương pháp Monte Carlo mô phỏng tương tác ánh sáng VIS với mô hình thịt, cà chua và táo - Thực nghiệm đánh giá chất lượng thực phẩm bằng hình ảnh với các mẫu lựa chọn II. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 14/02/2022 III. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 05/12/2022 IV.CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS. Huỳnh Quang Linh i Tp.HCM, ngày tháng năm 2023 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO (Họ tên và chữ ký) (Họ tên và chữ ký) PGS.

Huỳnh Quang Linh TRƯỞNG KHOA KHOA HỌC ỨNG DỤNG (Họ tên và chữ ký) ii LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến Thầy PGS.TS Huỳnh Quang Linh, thầy đã trực tiếp hướng dẫn, chỉ dạy tận tình những kiến thức và kinh nghiệm, không chỉ về chuyên môn mà còn là những kiến thức thực tế mà em có thể áp dụng vào thực tiễn. Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến các Thầy Cô trong khoa Khoa học ứng dụng đã tận tình chỉ dạy những kiến thức nền tảng để có thể hoàn thành đề tài nghiên cứu này. Con xin cảm ơn Ba, Mẹ và gia đình đã luôn là chỗ dựa vững chắc để con có được như ngày hôm nay. Xin chân thành cảm ơn! Học viên thực hiện Lê Nguyễn Ngọc Tuyết iii TÓM TẮT NỘI DUNG An toàn thực phẩm là mối quan tâm hàng đầu trên thế giới.

Nhằm kiểm soát chất lượng thực phẩm, nhiều kỹ thuật đã được nghiên cứu và ứng dụng thành công; trong đó phương pháp hình ảnh đa phổ có thể phân tích dựa vào thông tin hình ảnh trực quan lẫn quang phổ. Đó là một kỹ thuật tiềm năng không xâm lấn, nhánh chóng, an toàn và hiệu quả. Hai nhiệm vụ chính của luận văn bao gồm phân tích sự lan truyền của ánh sáng dựa vào chương trình mô phỏng MCML trên các mẫu thịt bò, cà chua và táo; và tiến hành thực nghiệm thu nhận hình ảnh mẫu vật qua camera và tiến hành xử lý phân tích. Kết quả cho thấy mẫu thịt đáp ứng tốt khi phân tích ở vùng quang phổ ánh sáng đỏ, mẫu táo và cà chua cho phép dự đoán dự tính sự thay đổi hàm lượng chất chống oxy hóa khi đánh giá trên vùng quang phổ đỏ; quang phổ xanh lục cho thấy tiềm năng khi đánh giá sự thay đổi hàm lượng diệp lục tố trong vỏ quả cà chua qua các giai đoạn chín.

Ngoài ra, quang phổ xanh lam được tìm thấy có khả năng sử dụng trong việc đánh giá hàm lượng đường của thịt quả. Các kết quả nghiên cứu ban đầu của luận văn chỉ mang tính định tính, còn mang tính thăm dò các điều kiện tối ưu để thực hiện các phép đo thực tiễn. Nghiên cứu tạo tiềm năng cho các nghiên cứu về sau, phát triển thành một mô hình đa phổ đơn giản phù hợp để đánh giá thực phẩm không xâm lấn và cho mục đích sử dụng rộng rãi trong cộng đồng. iv ABSTRACT Food safety is one of primary concerns around the world.

In order to monitor food quality, many techniques have been successfully researched and implemented, in which the multispectral imaging method can be used based on both visual and spectral image information. It is a potentially non-invasive, rapid, safe and effective technique. The two main tasks of the thesis are firstly analyzing the propagation of light in meet, tomato and apple samples based on MCML simulation program; and secondly conducting pilot experiments to acquire through the camera image samples, which were thus processed and analyzed. The results showed that the image of meat samples has a good response in the range of redlight spectrum region, the apple and tomato samples could allow predictable capability of the change in antioxidant content when evaluated in the red spectral region; green spectroscopy shows potential change of chlorophyll content in tomato skins across ripening stages.

In addition, the blue spectrum was found to be useful in assessing the sugar content of fruit pulp. The initial research results of the thesis are only qualitative and exploratory for the optimal conditions to make practical measurements. The study offers the potential for further research to develop a simple multispectral method suitable for non-invasive food evaluation and for general public use. v LỜI CAM ĐOAN Tôi, Lê Nguyễn Ngọc Tuyết xin cam đoan mọi kết quả trong luận văn đều xuất phát từ quá trình tôi thực hiện luận văn này, mọi thông tin tham khảo tôi đầu dẫn nguồn và trích dẫn đầy đủ.

Nếu phát hiện có kết quả tôi sao chép từ nguồn khác hoặc thông tin tham khảo không được dẫn nguồn, tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm và chịu mọi hình thức xử lý của nhà trường mà không liên quan đến người hướng dẫn. Tác giả Lê Nguyễn Ngọc Tuyết vi MỤC LỤC NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ. iii TÓM TẮT NỘI DUNG. iv LỜI CAM ĐOAN.

vi DANH MỤC HÌNH ẢNH .vii DANH MỤC BẢNG BIỂU .xi DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT. xiii GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI. Hiện trạng đánh giá chất lượng thực phẩm ở nước ta hiện nay. Tương tác của ánh sáng với mẫu thực phẩm.

6 Phản xạ - Khúc xạ [11]. Các phương pháp đánh giá chất lượng thực phẩm không xâm lấn. Phương pháp đa phổ và phương pháp siêu phổ. 16 Phương pháp siêu phổ (Hyperspectral imaging– HSI).

17 Khái quát về phương pháp siêu phổ [1]. 17 Ưu và nhược điểm của hình ảnh siêu phổ. 17 Chế độ thu nhận hình ảnh siêu phổ và chế độ cảm biến hình ảnh [17]. 18 Nguyên lý hoạt động và các thành phần cấu tạo.

21 Hình ảnh và dữ liệu siêu phổ. 22 Phương pháp đa phổ (Multispectral image – MSI). 22 Nguyên lý của hình ảnh đa phổ. 22 Ứng dụng phương pháp đa phổ trong kiểm soát an toàn thực phẩm.

Tổng quan tình hình nghiên cứu trên thế giới. 25 Tổng quan tình hình nghiên cứu. 25 Các nghiên cứu trên mẫu rau, củ, quả và trái cây. 25 Các nghiên cứu trên mẫu thịt – Thịt bò.

30 Bảng tổng hợp một số ứng dụng HSI/MSI trong đánh giá chất lượng thực phẩm. 31 Các thiết bị ứng dụng phương pháp đa phổ trong tầm soát an toàn thực phẩm. 38 Thiết bị thương mại trên thị trường. 38 Mô hình thiết kế phần cứng của Hệ thống Hình ảnh Đa phổ:.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. Phương pháp Monte Carlo. 41 Mô tả vận chuyển photon trong môi trường đục. 41 Mô phỏng bằng MCML.

44 Thông số quang học. Lựa chọn mô hình chụp ảnh đa phổ. 60 Mô hình thu nhận ảnh. 60 Nguồn sáng - LED trắng.

60 Mô hình màu RGB cho hình ảnh thu nhận [50]. THIẾT KẾ MÔ HÌNH VÀ QUY TRÌNH THỬ NGHIỆM. Thiết hệ hộp thu nhận hình ảnh. 65 Thiết kế mô hình.

65 Mô hình thực tế. Quy trình thử nghiệm. 69 Mẫu cà chua. Quy trình thu nhận và xử lý hình ảnh.

73 Thu hình ảnh RGB. 74 Tách kênh màu R, G, B. 75 Tính toán giá trị trung bình của từng kênh màu. 76 Tính phần trăm từng kênh màu.

KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN. 79 Kết quả mô phỏng. 79 Phổ phản xạ khuếch tán. 79 Phổ phản xạ bề mặt.

81 Kết quả thực nghiệm. 82 Đánh giá sự thay đổi của thịt theo thời gian bảo quản (Led trắng thương mại):. 83 Đánh giá sự thay đổi của thịt theo thời gian bảo quản (Flash điện thoại). Mẫu cà chua.

89 Kết quả mô phỏng. 90 Phổ phản xạ khuếch tán. 90 Phổ phản xạ bề mặt. 93 Kết quả thực nghiệm.

96 Dự đoán thay đổi diệp lục tố ở quả cà chua khi chín dựa vào kênh màu xanh – Green. 97 Dự đoán sự thay đổi hàm lượng lycopene theo các giai đoạn chín của quả cà chua dựa vào kênh màu đỏ - Red Channel. 101 Kết quả mô phỏng. 101 Phổ phản xạ khuếch tán.

102 Phổ phản xạ bề mặt. 103 Kết quả thực nghiệm. 104 Khảo sát đánh giá trên bề mặt vỏ còn nguyên vẹn. 104 Khảo sát đánh giá trên thịt táo.

106 So sánh giữa táo còn vỏ (skin) và thịt táo (flesh). KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN. Hướng phát triển. 112 TÀI LIỆU THAM KHẢO.

113 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Máy phân loại, rửa và đánh bóng cà chua [5] .2 Hệ thống phân loại rau củ quả [6] .3 Biểu diễn sơ đồ các chế độ khác nhau của tương tác ánh sáng với các mô [34] .