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

Luận văn thạc sĩ trình bày phương pháp xây dựng cơ sở dữ liệu và ứng dụng logic mờ trong phân loại tôm thương phẩm nhiễm tạp chất.

• 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

Mục lục chi tiết

• 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

Tóm tắt

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.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Tình trạng bơm tạp chất vào tôm thương phẩm nhằm gian lận thương mại đã trở thành vấn đề nhức nhối đối với ngành thủy sản Việt Nam từ năm 2009. Thực tế cho thấy các thương lái thường pha 1 kg chất tạo đặc như Agar (thạch rau câu) hoặc Cellulose sodium glycolate (CMC) có giá khoảng 60.000 đồng thành 50 lít dung dịch để bơm trực tiếp vào 500 kg tôm nguyên liệu. Thủ thuật này làm tăng khối lượng lô hàng thêm 10% và tăng kích cỡ tôm khoảng 20%, biến tôm loại 30 con/kg thành loại 23-24 con/kg để thu lợi bất chính. Hành vi này gây thiệt hại nghiêm trọng cho chuỗi giá trị thủy sản, điển hình là sự việc hơn 40 container tôm xuất khẩu bị ách tắc tại cửa khẩu Móng Cái vào cuối năm 2009 do phát hiện tạp chất.

Trước thách thức đó, Chính phủ và các bộ ngành đã ban hành nhiều văn bản pháp lý quan trọng như Công văn khẩn số 1430/CT-BNN-QLCL ngày 17/5/2010 của Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn, Nghị định số 31/2010/NĐ-CP quy định xử phạt đình chỉ hoạt động an toàn thực phẩm từ 6 đến 12 tháng, cùng Chỉ thị số 20/CT-TTg ngày 1/8/2014 của Thủ tướng Chính phủ về ngăn chặn hành vi đưa tạp chất vào tôm.

Mục tiêu cốt lõi của nghiên cứu là xây dựng cơ sở dữ liệu thực nghiệm và ứng dụng thuật toán logic mờ kết hợp hệ thống vi điều khiển để tự động nhận biết, phân loại tỷ lệ tạp chất trong tôm thương phẩm. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào nguồn tôm nguyên liệu tại khu vực Đồng bằng sông Cửu Long trong giai đoạn 2012-2014. Đề tài mở ra giải pháp đo kiểm khách quan, thay thế hoàn toàn phương pháp cảm quan truyền thống, giúp rút ngắn thời gian kiểm định từ hàng chục phút xuống dưới 30 giây với độ chính xác đạt trên 95%.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng của định luật thủy tĩnh Archimedes kết hợp lý thuyết điều khiển thông minh logic mờ. Theo định luật Archimedes, một vật rắn khi ngập hoàn toàn trong chất lỏng sẽ chịu một lực đẩy hướng thẳng đứng lên trên với độ lớn đúng bằng trọng lượng của khối chất lỏng bị vật chiếm chỗ, biểu diễn qua công thức lực đẩy bằng tích của trọng lượng riêng chất lỏng và thể tích vật chiếm chỗ. Khi tôm bị bơm tạp chất dạng keo giữ nước, thể tích tổng thể tăng lên đáng kể trong khi khối lượng tăng không tương ứng, dẫn đến sự suy giảm rõ rệt về khối lượng riêng và tỷ trọng so với tôm sạch tự nhiên.

Về mặt điều khiển học, tác giả áp dụng lý thuyết tập mờ và mô hình suy diễn mờ Mamdani kết hợp phương pháp giải mờ trọng tâm (Center of Gravity - COG). Hệ thống thiết lập 5 khái niệm chuyên ngành cốt lõi bao gồm: biến ngôn ngữ ngõ vào (khối lượng riêng và tỷ trọng), tập mờ tiền đề, hàm thành viên tam giác và hình thang, hệ luật suy diễn mờ hợp thành Nếu - Thì, và giá trị giải mờ ngõ ra biểu thị tỷ lệ phần trăm tạp chất.

Phương pháp nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập thông qua phương pháp thực nghiệm đo trực tiếp kết hợp kỹ thuật đo lường thông minh bằng cảm biến. Tác giả tiến hành thử nghiệm trên tổng cỡ mẫu gồm 200 mẫu tôm với 3 nhóm kích cỡ điển hình: 21-30g, 31-40g và 41-50g. Mẫu được chọn theo phương pháp phân tầng ngẫu nhiên có kiểm soát, phân bổ đều qua 6 mức tỷ lệ tạp chất chuẩn hóa gồm 0%, 5%, 10%, 15%, 20% và 30%.

Quy trình đo lường sử dụng 400g tôm cho mỗi lần thử nghiệm đưa vào ống đong thủy tinh chuẩn dung tích 1000 ml có đường kính 60 mm và chiều cao 318,5 mm chứa sẵn 500 ml nước cất. Lý do lựa chọn logic mờ trong MATLAB Simulink kết hợp vi điều khiển PIC 16F877A và cảm biến siêu âm HY-SRF05 là khả năng xử lý mượt mà các quan hệ phi tuyến giữa thể tích và tỷ trọng mà không đòi hỏi mô hình toán học vi phân phức tạp, đồng thời triệt tiêu sai số do bọt khí và độ giãn nở nhiệt trong môi trường đo. Quá trình thiết kế, nạp chương trình và kiểm thử hệ thống được thực hiện liên tục trong khoảng thời gian từ năm 2012 đến cuối năm 2014 với chuẩn giao tiếp nối tiếp RS232 tốc độ 9600 baud.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình phân tích thực nghiệm trên 200 mẫu thử đã mang lại những phát hiện quan trọng có giá trị thực tiễn cao:

Thứ nhất, nghiên cứu đã xác lập chính xác thông số khối lượng riêng chuẩn của tôm không nhiễm tạp chất đạt ngưỡng trung bình 1025,9 kg/m3. Khi tỷ lệ tạp chất Agar hoặc CMC tăng dần từ 5% đến 30%, khối lượng riêng của mẫu tôm 400g giảm liên tục theo đường cong phi tuyến xuống dưới 1010 kg/m3, tương ứng mức giảm tỷ trọng từ 1,5% đến hơn 4,8%.

Thứ hai, cảm biến siêu âm HY-SRF05 kết hợp vi điều khiển PIC 16F877A phát hiện sự thay đổi mực nước trong ống đong với độ nhạy cao. Khi kích hoạt xung phát siêu âm 8 chu kỳ ở tần số 40 kHz với độ rộng xung kích lớn hơn hoặc bằng 10 microgiây, thời gian phản hồi xung Echo cho phép tính toán khoảng cách với độ phân giải dưới 1 mm, chuyển đổi tức thời sang thể tích chất lỏng dâng lên.

Thứ ba, kết quả thử nghiệm trên 12 mẫu kiểm định độc lập cho thấy sự tương thích xuất sắc giữa mô phỏng phần mềm ở chế độ offline và chạy thực nghiệm phần cứng ở chế độ online. Sai số tương đối giữa kết quả giải mờ trên máy tính và hiển thị trên màn hình LCD 16x2 luôn được duy trì dưới mức 2,5%.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân cốt lõi dẫn đến sự sụt giảm khối lượng riêng là do các chất keo ưa nước như Cellulose sodium glycolate và Agar khi ngậm nước sẽ tạo thành cấu trúc gel mạng lưới không gian ba chiều. Cấu trúc gel này làm trương nở mô cơ tôm, đẩy thể tích tăng nhanh hơn 1,2 đến 1,5 lần so với tỷ lệ tăng khối lượng thực tế.

So với các nghiên cứu nhận diện dựa trên xử lý ảnh quang học vốn chỉ quan sát bề mặt bên ngoài và dễ bị đánh lừa khi tôm được xếp lẫn lộn, phương pháp tỷ trọng mờ đánh giá trực tiếp cấu trúc vật lý bên trong cơ thể tôm. Toàn bộ dữ liệu tương quan giữa ba trục Tỷ lệ tạp chất, Khối lượng riêng và Thể tích chiếm chỗ được biểu diễn trực quan qua mặt cong 3D Surface Viewer trong Simulink, cho phép người vận hành quan sát toàn diện miền làm việc của hệ thống. Đồng thời, bảng tham chiếu chuẩn hóa giúp các đội kiểm tra thị trường dễ dàng đối soát kết quả đo với dữ liệu thực nghiệm mẫu.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả thực nghiệm hoàn chỉnh của đề tài, các giải pháp mang tính ứng dụng cao được đề xuất cho các bên liên quan:

Chuẩn hóa và chuyển giao thiết bị đo kiểm tự động tại các trạm thu mua nguyên liệu: Doanh nghiệp chế biến thủy sản và Chi cục Quản lý thị trường các tỉnh Đồng bằng sông Cửu Long cần phối hợp đầu tư lắp đặt mô hình đo tỷ trọng ứng dụng logic mờ trong lộ trình 6 đến 12 tháng. Mục tiêu rút ngắn thời gian giám định lô hàng từ 15 phút theo cách thủ công xuống dưới 30 giây mỗi lần kiểm tra, ngăn chặn triệt để tình trạng tôm bẩn trà trộn vào nhà máy.

Nâng cấp tự động hóa hệ thống cảm biến công nghiệp: Các viện nghiên cứu cơ điện tử và nhóm tác giả nên tích hợp cảm biến tải trọng điện tử loadcell kết hợp cảm biến laser đo mức nước không tiếp xúc vào thiết bị trong vòng 12 tháng tới. Nâng cấp này hướng tới mục tiêu tự động hóa hoàn toàn khâu cân khối lượng và đo thể tích trên dây chuyền, nâng độ chính xác nhận diện phân loại lên trên 98%.

Xây dựng ngân hàng dữ liệu số hóa quốc gia về chỉ số sinh học tôm: Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn cần chủ trì dự án khảo nghiệm trên 10.000 mẫu tôm sú và tôm thẻ chân trắng tại các vùng sinh thái Cà Mau, Bạc Liêu, Sóc Trăng, Kiên Giang trong thời gian 18 tháng. Kho dữ liệu này sẽ giúp hiệu chỉnh bộ luật mờ phù hợp với từng mùa vụ và độ mặn của nguồn nước nuôi.

Siết chặt quy trình hậu kiểm và áp dụng chế tài nghiêm khắc: Cục Quản lý thị trường cần tăng cường kiểm tra định kỳ tại các vựa thu mua, kiên quyết xử phạt đình chỉ giấy phép từ 6 đến 12 tháng theo Nghị định 31/2010/NĐ-CP đối với các cơ sở vi phạm có hàm lượng tạp chất vượt quá ngưỡng 2%, bảo vệ uy tín thương hiệu tôm Việt Nam trên thị trường quốc tế.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn mang lại giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn to lớn cho 4 nhóm đối tượng cụ thể:

Cơ quan Quản lý thị trường và Thanh tra Chuyên ngành Nông nghiệp: Cung cấp giải pháp công nghệ đo lường hiện đại, giúp cán bộ thanh tra phát hiện nhanh hành vi gian lận bơm tạp chất tại hiện trường chỉ trong 1 phút, thay vì phải chờ đợi kết quả phân tích hóa học kéo dài từ 2 đến 3 ngày.

Doanh nghiệp Thu mua, Chế biến và Xuất khẩu Thủy sản: Giúp các nhà máy thiết lập hàng rào kỹ thuật kiểm soát chất lượng nguyên liệu đầu vào nghiêm ngặt, bảo vệ các đơn hàng xuất khẩu trị giá hàng chục triệu USD sang các thị trường khó tính như Hoa Kỳ, Nhật Bản và Liên minh Châu Âu.

Kỹ sư Cơ điện tử, Tự động hóa và Nhà phát triển Hệ thống nhúng: Đóng vai trò là tài liệu tham khảo chi tiết về cách thức lập trình vi điều khiển PIC 16F877A, giao tiếp cổng nối tiếp RS232, xử lý tín hiệu cảm biến siêu âm và tích hợp thuật toán logic mờ từ MATLAB Simulink vào hệ thống phần cứng thực tế.

Giảng viên, Học viên Cao học và Sinh viên ngành Kỹ thuật Điện - Điện tử: Cung cấp nghiên cứu điển hình hoàn chỉnh từ xây dựng mô hình toán học mờ, thu thập và xử lý 200 bộ dữ liệu thực nghiệm, đến chế tạo và thử nghiệm mô hình thực tế phục vụ công tác giảng dạy và nghiên cứu khoa học.

Câu hỏi thường gặp

Tại sao định luật Archimedes lại là chìa khóa để phát hiện tôm bị bơm tạp chất? Khi tôm bị bơm các dung dịch tạp chất như Agar hoặc CMC, thể tích của tôm giãn nở mạnh trong khi khối lượng riêng giảm từ mức chuẩn 1025,9 kg/m3 xuống mức thấp hơn. Định luật Archimedes cho phép đo chính xác lượng chất lỏng bị chiếm chỗ khi ngâm 400g tôm mẫu vào 500 ml nước, từ đó tính ra thể tích dâng lên và xác định khối lượng riêng thực tế của mẫu tôm.

Thuật toán logic mờ đóng vai trò gì vượt trội so với các thuật toán điều khiển số truyền thống? Mối quan hệ giữa thể tích, khối lượng riêng và nồng độ tạp chất trong cơ thể tôm mang tính phi tuyến và có độ bất định cao do sự khác biệt tự nhiên giữa các cá thể. Logic mờ Mamdani với phương pháp giải mờ trọng tâm cho phép mô hình hóa các biến ngôn ngữ mềm dẻo, giúp phân loại chính xác tỷ lệ phần trăm tạp chất từ 0% đến 30% mà không bị lỗi số học khi tín hiệu cảm biến dao động.

Cơ chế thu thập dữ liệu bằng cảm biến siêu âm HY-SRF05 và vi điều khiển PIC 16F877A hoạt động ra sao? Vi điều khiển PIC 16F877A phát xung kích lớn hơn hoặc bằng 10 microgiây đến chân Trig của cảm biến HY-SRF05 để phát chùm 8 xung siêu âm 40 kHz. Khi sóng phản hồi dội lại chạm chân Echo, bộ đếm Timer trong vi điều khiển đo độ rộng xung phản hồi, chia cho hệ số 58 để quy đổi sang khoảng cách centimet và suy ra thể tích chất lỏng chuẩn xác với độ phân giải cao.

Hệ thống có khả năng nhận biết những loại tạp chất cụ thể nào? Hệ thống được thiết kế chuyên biệt để nhận diện hai loại tạp chất phổ biến nhất trên thị trường là Agar (thạch rau câu) và Cellulose sodium glycolate (CMC). Cả hai hoạt chất này đều làm thay đổi đột biến tỷ trọng cơ thể tôm khi được bơm vào với liều lượng từ 5% đến 30% tổng trọng lượng.

Hệ thống hoạt động có ổn định trên các kích cỡ tôm khác nhau không? Nghiên cứu đã thử nghiệm trên 3 nhóm kích cỡ tôm thương phẩm phổ biến gồm 21-30g, 31-40g và 41-50g trên tổng số 200 mẫu chuẩn. Kết quả cho thấy hệ thống duy trì độ ổn định cao trên mọi kích cỡ tôm, với 12 mẫu thử nghiệm kiểm chứng ở cả chế độ mô phỏng offline và online đều cho kết quả nhất quán với sai số dưới 2,5%.

Kết luận

Luận văn đã giải quyết trọn vẹn bài toán cấp bách của ngành thủy sản thông qua 5 kết quả nổi bật:

• Xây dựng thành công cơ sở dữ liệu thực nghiệm chuẩn hóa trên 200 mẫu tôm thương phẩm, xác định rõ tương quan giữa khối lượng riêng và nồng độ tạp chất từ 0% đến 30%.
• Thiết kế hoàn chỉnh bộ phân loại logic mờ Mamdani với thuật toán giải mờ trọng tâm trên nền tảng MATLAB Simulink.
• Chế tạo thành công mô hình phần cứng tích hợp cảm biến siêu âm HY-SRF05, vi điều khiển PIC 16F877A và ống đong chuẩn 1000 ml.
• Thiết lập kênh truyền thông nối tiếp RS232 tốc độ 9600 baud truyền dữ liệu thời gian thực giữa phần cứng và máy tính, hiển thị đồng thời trên màn hình LCD 16x2.
• Kiểm chứng xuất sắc độ chính xác của hệ thống qua 12 mẫu thử nghiệm độc lập ở cả chế độ online và offline với thời gian đo kiểm dưới 30 giây.

Đóng góp lớn nhất của công trình là cung cấp một công cụ đo lường tự động, khách quan và tin cậy, chấm dứt sự phụ thuộc vào kinh nghiệm cảm quan thiếu chính xác. Kế hoạch tiếp theo trong 12 tháng tới là thu nhỏ thiết bị thành phiên bản cầm tay tích hợp vi xử lý tốc độ cao và mở rộng khảo sát trên 10.000 mẫu tôm nguyên liệu tại các địa phương. Hãy tham khảo và ứng dụng ngay công trình khoa học này để nâng tầm công nghệ kiểm định, bảo vệ sức khỏe người tiêu dùng và giữ vững thương hiệu thủy sản xuất khẩu trên trường quốc tế.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 TỔNG QUAN 1. 1 Tính cấp thiết của đề tài Khoảng năm 2009 trở lại đây “Tôm thương phẩm” ở Việt Nam, đặc biệt các tỉnh Đồng Bằng Sông Cửu Long đã bị một số thương lái chủ động bơm tạp chất như: Aga (thạch rau câu), chất Cellulose sodium glycolat nhằm tăng lợi nhuận bất chính, theo_VnExpress.net 1kg chất CMC, Aga (giá khoảng 60.000 đồng/kg) được pha thành 50 lít dung dịch, bơm cho 500 kg tôm. Như vậy trọng lượng lô hàng đã được gia tăng lên 10%, kích cỡ tôm cũng tăng lên khoảng 20%. Việc làm này không chỉ gây thiệt hại kinh tế trực tiếp đến ngành nuôi và xuất khẩu nuôi tôm của Việt Nam mà còn mất thương hiệu tôm Việt Nam trên thị trường quốc tế.

Theo sô liệu thiệt hại được công bố: “Cuối năm 2009, chúng ta đã phải trả giá đắt khi hơn 40 container tôm xuất khẩu bị ách tắc tại cửa khẩu Móng Cái do bị bơm chích. Dẫn lời Ông Trần Thiện Hải - Chủ tịch Hiệp hội Chế biến và Xuất khẩu thủy sản Việt Nam, chính vì điều này mà Chính phủ đã có một số công văn, chỉ thị ban hành nhằm ngăn chặn tình trạng trên. Ngày 17/5/2010, Bộ Nông nghiệp và phát triển nông thôn ra “Công văn khẩn số 1430/CT-BNN-QLCL” cảnh báo tình hình bơm tạp chất vào tôm tại các tỉnh Cà Mau, Bạc Liêu, Sóc Trăng, Kiên Giang và đề nghị các địa phương mở chiến dịch chống tôm tạp chất.[1] Nghị định số 31/2010/NĐ- CP cho phép, cơ quan quản lý nhà nước rút giấy phép kinh doanh, đình chỉ hiệu lực công nhận về an toàn thực phẩm từ 6-12 tháng đối với đơn vị chế biến thủy hải sản vi phạm hành vi mua bán, chế biến tôm tạp chất.[2] Chỉ thị 20/CT-TTg ngày 1 tháng 8 năm 2014 về việc ngăn chặn hành vi đưa tạp chất vào tôm nguyên liệu và sản xuất kinh doanh tôm có chứa tạp chất.[3] Hiện nay việc nhận biết tôm bị bơm tạp chất nói trên, chỉ dựa vào giác quan con người như quan sát sự phình to và sự căng cứng bất thường của đầu và thân tôm Trang 1 Luận văn hoặc được phát hiện qua kiểm tra đột xuất của Đội Quản Lý Thị Trường tại các cơ sở thu mua.1: Ảnh Quản lý thị trường thu gom tôm bị bơm tạp chất Điều này rất khó kiểm tra phát hiện với lượng lớn tôm sạch và tôm bị bơm tạp chất mà những cá nhân hay nhóm người cố tình trộn vào nhau. Từ những thông trên và qua tìm hiểu trao đổi trực tiếp với Thầy hướng dẫn, được Thầy đồng ý nhận hướng dẫn đề tài “Xây dựng cơ sở dữ liệu và ứng dụng logic mờ để phân loại tôm thương phẩm bị nhiễm tạp chất”.

Đề tài này tập trung nghiên cứu giải quyết một số vấn đề đặt ra: (i) Tôm thương phẩm bị bơm tạp chất được phân biệt dựa trên nguyên lý sự thay đổi tỷ trọng của tôm không bị bơm tạp chất và tôm bị bơm tạp chất; (ii) Cách thực hiện cho đề tài là tạo các mẫu có chứa tỷ lệ tạp chất khác nhau và đo thực nghiệm bằng thiết bị đo lường đã được chuẩn hoá để xác định khối lượng riêng, tỷ trọng cho các mẫu; (iii) Xây dựng tập dữ liệu mẫu chuẩn cho hệ thống tự động nhận biết sự thay đổi tỷ trọng bằng cảm biến thông minh và phân loại tỷ lệ tạp chất trong tôm bằng thuật toán Logic mờ; (iv) Xây dựng mô hình thực nghiệm nhận biết, phân loại tôm nguyên liệu bị bơm tạp chất với biến thay đổi là thể tích, biến hằng là khối lượng tôm và kết quả của mẫu được hiển thị trên màn hình PC và LCD 16x2 1.