Khóa luận về nhận diện và phân biệt cỏ dại với hoa màu sử dụng cánh tay robot

• Tác giả: Nguyễn Quốc
• Người hướng dẫn: ThS. Phan Vinh Hiếu
• Trường học: Trường Đại Học Công Nghiệp Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Hệ thống thông minh
• Đề tài: Nhận diện và phân biệt cỏ dại với hoa màu, sử dụng cánh tay Robot để phun thuốc trừ sâu
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI
• 1.1. Đặt vấn đề
• 1.2. Mục tiêu
• 1.3. Nội dung nghiên cứu
• 1.4. Hạn chế
• 1.5. Ý nghĩa thực tiễn
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Tổng quan về XLA
• 2.2. Môi trường Pycharm IDE
• 2.3. Ngôn ngữ Python
• 2.4. Thư viện OpenCV
• 2.5. Mạng nơron tích chập - CNN
• 2.5.1. Conv layer
• 2.5.2. ReLU layer
• 2.5.3. Pooling layer
• 2.5.4. FC layer
• 2.6. Cấu trúc MobileNet
• 2.6.1. Xét độ phức tạp của một phép tích chập ảnh
• 2.6.2. Xét từ khía cạnh độ phức tạp tính toán của một DSC
• 2.6.3. Kiến trúc MobileNetV2
• 2.7. Môi trường Arduino IDE
• 3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1. Tính toán và thiết kế hệ thống
• 3.1.1. Thiết kế sơ đồ khối hệ thống
• 3.1.2. Thiết kế và tính toán cho cánh tay Robot Scara
• 4. CHƯƠNG 4: THI CÔNG HỆ THỐNG
• 4.1. Chuẩn bị phần cứng
• 4.2. Chuẩn bị dữ liệu Datashet để làm Model
• 4.3. Lắp ráp và kiểm tra
• 4.3.1. Chi tiết lắp ráp Robot
• 4.3.2. Kit Arduino và Module Driver A4988 lên đế ra chân Arduino CNC V3
• 4.4. Module điều khiển
• 4.5. Chương trình
• 4.5.1. Khái niệm bậc tự do - DOF
• 4.5.2. Hệ tọa độ trong tay máy
• 4.6. Broad arduino CNC shield V4
• 4.7. Cấu hình Arduino CNC shield V4
• 4.8. Động cơ bước – Motor step
• 4.8.1. Động cơ bước KV24
• 4.8.2. Thông tin Driver A4988
• 4.9. Webcam PC HD
• 4.9.1. Thông tin của Webcam PC HD sắc nét-Có Mic
• 4.9.2. Cấu hình Webcam PC HD sắc nét-Có Mic
• 5. CHƯƠNG 5: ĐÁNH GIÁ VÀ KẾT QUẢ
• 5.1. Kết quả đạt được khá tốt
• 5.2. Những hình ảnh của mô hình
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• 6.1. Nhận xét và đánh giá
• 6.2. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về công nghệ nhận diện cỏ dại và hoa màu

Công nghệ nhận diện cỏ dại và hoa màu đang trở thành một phần quan trọng trong nông nghiệp hiện đại. Việc áp dụng công nghệ nhận diện cỏ dại giúp nông dân tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời nâng cao hiệu quả sản xuất. Sự phát triển của robot phun thuốc trừ sâu đã mở ra nhiều cơ hội mới cho ngành nông nghiệp, giúp giảm thiểu ô nhiễm môi trường và tăng năng suất cây trồng.

1.1. Lợi ích của công nghệ nhận diện trong nông nghiệp

Công nghệ nhận diện giúp nông dân phát hiện sớm cỏ dại, từ đó có biện pháp xử lý kịp thời. Việc sử dụng hệ thống tự động trong nông nghiệp giúp giảm thiểu nhân công và tăng hiệu quả làm việc.

1.2. Xu hướng phát triển công nghệ trong nông nghiệp

Công nghệ AI và cánh tay robot trong nông nghiệp đang được áp dụng rộng rãi. Những tiến bộ này không chỉ giúp nhận diện chính xác cỏ dại mà còn tối ưu hóa quy trình phun thuốc.

II. Thách thức trong việc nhận diện cỏ dại và hoa màu

Mặc dù công nghệ nhận diện cỏ dại đã phát triển, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết. Việc phân biệt giữa cỏ dại và hoa màu không phải lúc nào cũng dễ dàng, đặc biệt trong điều kiện ánh sáng và môi trường khác nhau.

2.1. Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu

Việc thu thập dữ liệu hình ảnh chất lượng cao để huấn luyện mô hình nhận diện là một thách thức lớn. Dữ liệu không đồng nhất có thể dẫn đến sai sót trong quá trình nhận diện.

2.2. Độ chính xác của mô hình nhận diện

Độ chính xác của mô hình phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm chất lượng dữ liệu và thuật toán sử dụng. Cần có các phương pháp cải tiến để nâng cao độ chính xác trong nhận diện.

III. Phương pháp nhận diện cỏ dại và hoa màu hiệu quả

Để nhận diện cỏ dại và hoa màu hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp tiên tiến như mạng nơron tích chập (CNN) và thuật toán học sâu. Những phương pháp này giúp cải thiện độ chính xác và tốc độ nhận diện.

3.1. Ứng dụng mạng nơron tích chập trong nhận diện

Mạng nơron tích chập giúp trích xuất đặc trưng từ hình ảnh một cách hiệu quả. Việc áp dụng CNN trong nhận diện cỏ dại đã cho thấy kết quả khả quan.

3.2. Tối ưu hóa quy trình phun thuốc bằng robot

Sử dụng cánh tay robot phun thuốc trừ sâu giúp tối ưu hóa quy trình phun thuốc, giảm thiểu dư lượng thuốc và bảo vệ môi trường.

IV. Ứng dụng thực tiễn của công nghệ nhận diện trong nông nghiệp

Công nghệ nhận diện cỏ dại và hoa màu đã được áp dụng thành công trong nhiều mô hình nông nghiệp. Những ứng dụng này không chỉ giúp tăng năng suất mà còn bảo vệ môi trường.

4.1. Các mô hình nông nghiệp thông minh

Nhiều mô hình nông nghiệp thông minh đã được triển khai, sử dụng công nghệ AI trong nông nghiệp để tối ưu hóa quy trình sản xuất.

4.2. Kết quả nghiên cứu và thực nghiệm

Các nghiên cứu cho thấy việc áp dụng công nghệ nhận diện đã giúp giảm đáng kể lượng thuốc trừ sâu sử dụng, từ đó nâng cao chất lượng nông sản.

V. Kết luận và tương lai của công nghệ nhận diện trong nông nghiệp

Công nghệ nhận diện cỏ dại và hoa màu sẽ tiếp tục phát triển và đóng vai trò quan trọng trong nông nghiệp. Tương lai của ngành nông nghiệp sẽ gắn liền với sự phát triển của công nghệ tự động hóa và robot phun thuốc trừ sâu.

5.1. Triển vọng phát triển công nghệ

Công nghệ nhận diện sẽ ngày càng hoàn thiện, giúp nông dân tiết kiệm thời gian và chi phí. Sự phát triển của công nghệ cảm biến cũng sẽ hỗ trợ tốt hơn cho việc nhận diện.

5.2. Tác động đến môi trường và xã hội

Việc áp dụng công nghệ nhận diện không chỉ giúp nâng cao năng suất mà còn bảo vệ môi trường, giảm thiểu ô nhiễm từ thuốc trừ sâu.