Luận văn thạc sĩ: Phân loại tôm thương phẩm bị nhiễm tạp chất bằng ứng dụng logic mờ

• Tác giả: Nguyễn Thành Nhơn
• Người hướng dẫn: Ts. Nguyễn Chí Ngôn, Trưởng Khoa Công Nghệ, Trường Đại Học Cần Thơ
• Trường học: Trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật tp. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Điện - Điện Tử
• Đề tài: Xây dựng cơ sở dữ liệu và ứng dụng logic mờ để phân loại tôm thương phẩm bị nhiễm tạp chất
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM TẠ
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước
• 1.3. Mục đích và nhiệm vụ của đề tài
• 1.4. Đối tượng và phạm vi áp dụng của đề tài
• 1.5. Cơ sở lý luận và phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Bố cục của đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Phương pháp nhận biết tôm bị bơm tạp chất
• 2.2. Cơ sở lý thuyết xây dựng mô hình phân loại tôm thương phẩm bị bơm tạp chất bằng kỹ thuật logic mờ
• 2.2.1. Phân tích và xử lý đại lượng ngõ vào
• 2.2.2. Xây dựng hệ mờ cho đối tượng
• 2.2.3. Thiết kế bộ điều khiển mờ
• 2.2.4. Xây dựng hệ thống điều khiển mờ bằng Matlab & Simulink
• 2.2.5. Xây dựng và thiết mô hình mô phỏng
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG BẢNG THAM CHIẾU, MÔ HÌNH NHẬN BIẾT VÀ PHÂN LOẠI TÔM BỊ BƠM TẠP CHẤT
• 3.1. Thu thập dữ liệu bằng phương pháp thực nghiệm đo tính trực tiếp
• 3.2. Xây dựng tập mờ
• 3.3. Xây dựng mô hình nhận biết và phân loại tôm bị bơm tạp chất
• 3.3.1. Thiết kế và thực thi mô hình
• 3.3.2. Thu thập dữ liệu
• 3.3.3. Xử lý dữ liệu bằng thuật toán Logic mờ
• 3.3.4. Mô hình Logic mờ dùng MATLAB Simulink giao tiếp truyền thông với cảm biến thông minh
• 3.3.5. Kết quả mô phỏng thực nghiệm mô hình phân loại tôm bị bơm tạp chất
• 3.3.6. So sánh kết quả ở chế độ offline và online
• 3.4. Đánh giá, nhận xét kết quả của hệ thống
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN
• 4.1. Kết quả thực hiện được trong đề tài
• 4.2. Kết luận và đề nghị
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC A: Sơ đồ phần cứng HY_SRF05 PIC_16F877A “Bộ thu thập dữ liệu”
• PHỤ LỤC B: Chương trình PIC C thu - truyền - nhận tập dữ dùng HY_SRF05 PIC_16F877A

I. Tổng quan về phân loại tôm thương phẩm bị nhiễm tạp chất

Phân loại tôm thương phẩm bị nhiễm tạp chất là một vấn đề cấp thiết trong ngành nuôi trồng và chế biến thủy sản. Tình trạng tôm bị bơm tạp chất như thạch rau câu và cellulose sodium glycolate đã gây ra nhiều thiệt hại cho ngành xuất khẩu tôm Việt Nam. Việc áp dụng công nghệ logic mờ trong phân loại tôm không chỉ giúp nâng cao chất lượng sản phẩm mà còn bảo vệ uy tín của tôm Việt Nam trên thị trường quốc tế.

1.1. Tình hình tôm thương phẩm tại Việt Nam

Tôm thương phẩm tại Việt Nam, đặc biệt ở Đồng Bằng Sông Cửu Long, đang phải đối mặt với tình trạng bị bơm tạp chất. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm mà còn gây thiệt hại kinh tế lớn cho người nuôi tôm.

1.2. Tầm quan trọng của việc phân loại tôm

Việc phân loại tôm thương phẩm bị nhiễm tạp chất là rất quan trọng để bảo vệ sức khỏe người tiêu dùng và duy trì uy tín của ngành tôm Việt Nam. Phân loại chính xác giúp ngăn chặn tôm kém chất lượng ra thị trường.

II. Vấn đề và thách thức trong phân loại tôm thương phẩm

Một trong những thách thức lớn nhất trong việc phân loại tôm thương phẩm là sự khó khăn trong việc phát hiện tôm bị bơm tạp chất. Hiện tại, phương pháp kiểm tra chủ yếu dựa vào giác quan con người, điều này không đảm bảo tính chính xác và hiệu quả. Cần có những giải pháp công nghệ hiện đại để giải quyết vấn đề này.

2.1. Khó khăn trong việc phát hiện tôm bị bơm tạp chất

Việc phát hiện tôm bị bơm tạp chất chỉ dựa vào quan sát và kinh nghiệm, điều này dẫn đến nhiều sai sót. Cần có các phương pháp khoa học hơn để xác định chính xác tình trạng tôm.

2.2. Tác động của tạp chất đến chất lượng tôm

Tạp chất không chỉ làm tăng trọng lượng tôm mà còn ảnh hưởng đến chất lượng và an toàn thực phẩm. Điều này có thể dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng cho sức khỏe người tiêu dùng.

III. Phương pháp ứng dụng logic mờ trong phân loại tôm

Logic mờ là một công nghệ tiên tiến giúp phân loại tôm thương phẩm bị nhiễm tạp chất một cách chính xác hơn. Bằng cách sử dụng các cảm biến thông minh và thuật toán logic mờ, có thể xây dựng mô hình phân loại hiệu quả cho tôm bị bơm tạp chất.

3.1. Nguyên lý hoạt động của logic mờ

Logic mờ hoạt động dựa trên nguyên lý xử lý thông tin không chắc chắn, cho phép phân loại tôm dựa trên các yếu tố như tỷ trọng và thể tích. Điều này giúp cải thiện độ chính xác trong việc phát hiện tôm bị bơm tạp chất.

3.2. Thiết kế hệ thống phân loại tôm

Hệ thống phân loại tôm được thiết kế bao gồm cảm biến siêu âm và phần mềm xử lý dữ liệu. Hệ thống này giúp thu thập và phân tích dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc áp dụng logic mờ trong phân loại tôm thương phẩm bị nhiễm tạp chất mang lại hiệu quả cao. Hệ thống đã được thử nghiệm và cho kết quả chính xác trong việc phân loại tôm, từ đó giúp nâng cao chất lượng sản phẩm và bảo vệ sức khỏe người tiêu dùng.

4.1. Kết quả thực nghiệm mô hình phân loại

Mô hình phân loại tôm thương phẩm đã được thử nghiệm với nhiều mẫu khác nhau và cho thấy sự chính xác cao trong việc phát hiện tôm bị bơm tạp chất. Kết quả này mở ra hướng đi mới cho ngành chế biến tôm.

4.2. Ứng dụng trong ngành chế biến tôm

Hệ thống phân loại tôm có thể được áp dụng rộng rãi trong các cơ sở chế biến tôm, giúp nâng cao chất lượng sản phẩm và bảo vệ uy tín của ngành tôm Việt Nam trên thị trường quốc tế.

V. Kết luận và triển vọng tương lai

Việc ứng dụng logic mờ trong phân loại tôm thương phẩm bị nhiễm tạp chất không chỉ giúp nâng cao chất lượng sản phẩm mà còn bảo vệ sức khỏe người tiêu dùng. Tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các công nghệ mới để cải thiện hơn nữa quy trình phân loại tôm.

5.1. Tầm nhìn tương lai cho ngành tôm

Ngành tôm Việt Nam cần đầu tư vào công nghệ và nghiên cứu để phát triển các giải pháp hiệu quả hơn trong việc phân loại và kiểm tra chất lượng tôm.

5.2. Khuyến nghị cho các nhà quản lý

Các nhà quản lý cần có chính sách hỗ trợ và khuyến khích việc áp dụng công nghệ mới trong ngành chế biến tôm, từ đó nâng cao chất lượng sản phẩm và bảo vệ sức khỏe người tiêu dùng.