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

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật nghiên cứu hcmute xây dựng cơ sở dữ liệu và ứng dụng logic mờ để phân loại tôm thương phẩm bị nhiễm tạp chất, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên nhân,

• Tác giả: Nguyễn Thành Nhơn
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Chí Ngôn
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật 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: Tp. 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
• 1.3.1. Mục đích
• 1.3.2. Nhiệm vụ
• 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
• 3.3.1.1. Thu thập dữ liệu
• 3.3.1.2. Xử lý dữ liệu bằng thuật toán Logic mờ
• 3.3.1.3. Mô hình Logic mờ dùng MATLAB Simulink giao tiếp truyền thông với cảm biến thông minh
• 3.3.1.4. Kết quả mô phỏng thực nghiệm mô hình phân loại tôm bị bơm tạp chất
• 3.3.1.5. So sánh kết quả ở chế độ offline và online
• 3.3.2. 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 tôm thương phẩm và vấn đề nhiễm tạp chất

Tôm thương phẩm là một trong những sản phẩm chủ lực trong ngành thủy sản Việt Nam. Tuy nhiên, tình trạng tôm bị nhiễm tạp chất như thạch rau câu và cellulose sodium glycolate đã trở thành một vấn đề nghiêm trọng. Việc bơm tạp chất không chỉ làm giảm chất lượng sản phẩm mà còn ảnh hưởng đến uy tín của ngành xuất khẩu tôm. Theo thống kê, thiệt hại kinh tế từ việc này là rất lớn, với hàng trăm container tôm bị ách tắc tại cửa khẩu do vi phạm quy định về an toàn thực phẩm. Chính phủ đã có nhiều biện pháp nhằm ngăn chặn tình trạng này, nhưng việc phát hiện tôm bị nhiễm tạp chất vẫn chủ yếu dựa vào cảm quan con người, điều này gây khó khăn trong việc kiểm soát chất lượng.

1.1 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước

Nghiên cứu về tôm thương phẩm bị nhiễm tạp chất đã được quan tâm ở nhiều quốc gia. Tuy nhiên, tại Việt Nam, các giải pháp công nghệ để phát hiện tôm bị bơm tạp chất vẫn còn hạn chế. Các nghiên cứu hiện tại chủ yếu tập trung vào việc phát triển các phương pháp kiểm tra thủ công, trong khi các công nghệ tự động hóa và thông minh chưa được áp dụng rộng rãi. Việc xây dựng cơ sở dữ liệu và ứng dụng logic mờ để phân loại tôm thương phẩm là một hướng đi mới, giúp nâng cao hiệu quả trong việc phát hiện và phân loại tôm bị nhiễm tạp chất.

II. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Đề tài này dựa trên định luật Archimedes để xác định sự khác biệt về tỷ trọng giữa tôm thương phẩm và tôm bị bơm tạp chất. Phương pháp nghiên cứu bao gồm việc thu thập dữ liệu thực nghiệm về tỷ trọng của các mẫu tôm khác nhau. Dữ liệu này sẽ được sử dụng để xây dựng mô hình logic mờ, cho phép phân loại tôm dựa trên tỷ lệ phần trăm tạp chất. Việc áp dụng công nghệ thông tin trong việc xây dựng cơ sở dữ liệu và mô hình logic mờ sẽ giúp cải thiện độ chính xác trong việc phát hiện tôm bị nhiễm tạp chất.

2.1 Phương pháp nhận biết tôm bị bơm tạp chất

Phương pháp nhận biết tôm bị bơm tạp chất dựa trên sự thay đổi tỷ trọng của tôm. Khi tôm bị bơm tạp chất, khối lượng và thể tích của tôm sẽ thay đổi, dẫn đến sự thay đổi tỷ trọng. Định luật Archimedes cho phép xác định lực thủy tĩnh tác động lên tôm, từ đó tính toán được tỷ trọng của tôm. Việc sử dụng cảm biến thông minh để đo lường tỷ trọng sẽ giúp thu thập dữ liệu chính xác và nhanh chóng, từ đó xây dựng mô hình phân loại hiệu quả.

III. Xây dựng mô hình phân loại tôm thương phẩm

Mô hình phân loại tôm thương phẩm bị nhiễm tạp chất được xây dựng dựa trên dữ liệu thu thập từ các mẫu tôm. Sử dụng phần mềm MATLAB/Simulink, mô hình logic mờ sẽ được thiết kế để phân loại tôm dựa trên tỷ lệ phần trăm tạp chất. Kết quả mô phỏng cho thấy mô hình có khả năng phân loại chính xác tôm bị bơm tạp chất, từ đó cung cấp thông tin hữu ích cho các cơ quan quản lý và doanh nghiệp chế biến tôm.

3.1 Kết quả mô phỏng và đánh giá

Kết quả mô phỏng cho thấy mô hình phân loại tôm thương phẩm có độ chính xác cao trong việc phát hiện tôm bị bơm tạp chất. Các thông số được hiển thị rõ ràng trên màn hình, giúp người dùng dễ dàng theo dõi và đánh giá chất lượng tôm. Việc áp dụng mô hình này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả trong việc kiểm soát chất lượng tôm mà còn góp phần bảo vệ uy tín của ngành xuất khẩu tôm Việt Nam.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Tôm thương phẩm là một trong những mặt hàng xuất khẩu chủ lực của Việt Nam, đặc biệt tại các tỉnh Đồng Bằng Sông Cửu Long. Tuy nhiên, từ khoảng năm 2009, tình trạng tôm bị bơm tạp chất như thạch rau câu (Agar) và Cellulose sodium glycolat đã gây ra thiệt hại nghiêm trọng về kinh tế và uy tín cho ngành nuôi trồng và xuất khẩu tôm. Theo ước tính, việc bơm tạp chất làm tăng trọng lượng lô hàng lên khoảng 10% và kích cỡ tôm tăng khoảng 20%, dẫn đến hơn 40 container tôm xuất khẩu bị ách tắc tại cửa khẩu Móng Cái cuối năm 2009. Trước thực trạng này, Chính phủ đã ban hành nhiều văn bản pháp luật như Công văn khẩn số 1430/CT-BNN-QLCL năm 2010, Nghị định số 31/2010/NĐ-CP và Chỉ thị 20/CT-TTg năm 2014 nhằm ngăn chặn và xử lý hành vi bơm tạp chất vào tôm nguyên liệu.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là xây dựng một mô hình phân loại tôm thương phẩm bị nhiễm tạp chất dựa trên sự thay đổi tỷ trọng của tôm theo định luật Acsimet, kết hợp với thuật toán Logic mờ để xác định tỷ lệ phần trăm tạp chất trong tôm. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào tôm nguyên liệu tại các tỉnh Đồng Bằng Sông Cửu Long trong giai đoạn từ 2012 đến 2014. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc hỗ trợ các cơ quan quản lý thị trường, doanh nghiệp thu mua và chế biến tôm trong việc phát hiện và phân loại tôm bị bơm tạp chất một cách chính xác, góp phần bảo vệ thương hiệu tôm Việt Nam trên thị trường quốc tế.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai nền tảng lý thuyết chính: định luật Acsimet và kỹ thuật Logic mờ.

• Định luật Acsimet: Mô tả lực đẩy thủy tĩnh tác dụng lên vật thể ngập trong chất lỏng, bằng trọng lượng khối chất lỏng bị vật chiếm chỗ. Từ đó, sự khác biệt về tỷ trọng và thể tích giữa tôm sạch và tôm bị bơm tạp chất được xác định, làm cơ sở cho việc phân loại.

• Logic mờ (Fuzzy Logic): Là phương pháp xử lý thông tin không chính xác, không rõ ràng, phù hợp với các hệ thống có tính chất phi tuyến và dữ liệu không chắc chắn. Luận văn sử dụng các khái niệm như tập mờ, hàm thành viên, luật điều khiển mờ, suy diễn Mamdani và Takagi–Sugeno, cùng các phương pháp giải mờ như trọng tâm (COG) và trung bình cực đại (MOM). Các tập mờ được xây dựng dựa trên các biến ngôn ngữ như tỷ trọng, thể tích và tỷ lệ tạp chất.

Ba khái niệm chính được sử dụng gồm: tập mờ (fuzzy set), luật điều khiển mờ (fuzzy rule), và giải mờ (defuzzification). Mô hình được thiết kế nhằm xử lý dữ liệu đầu vào là khối lượng riêng và thể tích tôm để phân loại tỷ lệ tạp chất.

Phương pháp nghiên cứu

• Nguồn dữ liệu: Dữ liệu được thu thập qua hai phương pháp chính: đo trực tiếp thể tích và khối lượng tôm bằng dụng cụ đo chuẩn, và sử dụng cảm biến siêu âm HY-SRF05 kết hợp vi điều khiển PIC16F877A để thu thập dữ liệu thể tích tôm trong môi trường nước.

• Cỡ mẫu: Hơn 200 mẫu tôm thương phẩm có và không có tạp chất được lấy từ các tỉnh Đồng Bằng Sông Cửu Long, với các loại tôm có trọng lượng từ 21-50g/con.

• Phương pháp chọn mẫu: Lấy mẫu ngẫu nhiên từ các lô tôm thương phẩm tại các cơ sở thu mua và chế biến.

• Phương pháp phân tích: Dữ liệu thu thập được xử lý bằng thuật toán Logic mờ trên phần mềm MATLAB/Simulink. Các bước gồm xây dựng tập mờ, thiết lập luật điều khiển mờ, mô phỏng và giải mờ để phân loại tôm theo tỷ lệ tạp chất. Hệ thống được thiết kế chạy ở hai chế độ: offline (giả lập) và online (kết nối trực tiếp với phần cứng).

• Timeline nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện trong khoảng thời gian từ tháng 10/2012 đến tháng 10/2014, bao gồm các giai đoạn thu thập dữ liệu, xây dựng mô hình, thiết kế phần cứng và phần mềm, thử nghiệm và đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Sự thay đổi tỷ trọng tôm theo tỷ lệ tạp chất: Kết quả thực nghiệm cho thấy, tôm bị bơm tạp chất có tỷ trọng giảm rõ rệt so với tôm sạch. Ví dụ, tôm sạch có tỷ trọng khoảng 1.05 kg/m³, trong khi tôm bị bơm tạp chất với tỷ lệ 20% tạp chất có tỷ trọng giảm xuống còn khoảng 0.95 kg/m³, tương đương giảm khoảng 9.5%.

2. Xây dựng tập dữ liệu mờ: Tập dữ liệu mờ được xây dựng dựa trên mối quan hệ giữa khối lượng, thể tích và tỷ lệ tạp chất. Qua hơn 200 mẫu thử nghiệm, tập dữ liệu cho thấy sự phân bố rõ ràng giữa các mức tạp chất 0%, 5%, 10%, 15%, 20%, và 30%, với sai số trung bình dưới 5%.

3. Hiệu quả mô hình Logic mờ: Mô hình phân loại tôm sử dụng thuật toán Mamdani trên MATLAB/Simulink đạt độ chính xác phân loại trên 90% trong chế độ offline và trên 85% trong chế độ online khi thử nghiệm với 12 mẫu tôm có tỷ lệ tạp chất khác nhau.

4. So sánh chế độ offline và online: Kết quả phân loại ở chế độ offline và online có sự chênh lệch nhỏ, với sai số trung bình khoảng 4%, cho thấy hệ thống phần cứng và phần mềm phối hợp hiệu quả trong việc thu thập và xử lý dữ liệu thực tế.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của sự thay đổi tỷ trọng là do tạp chất bơm vào làm tăng thể tích tôm mà không làm tăng khối lượng tương ứng, dẫn đến giảm khối lượng riêng. Việc ứng dụng định luật Acsimet giúp xác định chính xác sự khác biệt này. So với các phương pháp nhận biết truyền thống dựa vào cảm quan, mô hình Logic mờ cung cấp giải pháp khách quan, tự động và có thể áp dụng cho lượng lớn mẫu tôm.

Kết quả nghiên cứu phù hợp với các báo cáo ngành về thiệt hại do tôm bơm tạp chất và các biện pháp quản lý nhà nước đã ban hành. Việc sử dụng cảm biến siêu âm kết hợp vi điều khiển giúp thu thập dữ liệu nhanh chóng, giảm sai số do thao tác thủ công. Biểu đồ thể hiện mối quan hệ tỷ trọng - tỷ lệ tạp chất minh họa rõ ràng sự giảm tỷ trọng theo tỷ lệ tạp chất, hỗ trợ trực quan cho việc phân loại.

Hệ thống có thể được cải tiến thêm để tăng độ chính xác và mở rộng ứng dụng cho các loại thủy sản khác. Ngoài ra, việc tích hợp công nghệ này vào quy trình kiểm tra tại các cơ sở thu mua và chế biến sẽ góp phần nâng cao hiệu quả quản lý thị trường.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai hệ thống phân loại tự động tại các cơ sở thu mua tôm: Áp dụng mô hình Logic mờ kết hợp cảm biến siêu âm để kiểm tra nhanh tỷ lệ tạp chất trong tôm nguyên liệu, nhằm giảm thiểu rủi ro nhập tôm bị bơm tạp chất. Thời gian thực hiện: 6-12 tháng; chủ thể: doanh nghiệp chế biến và cơ quan quản lý thị trường.

2. Đào tạo nhân viên kỹ thuật vận hành hệ thống: Tổ chức các khóa đào tạo về sử dụng phần mềm MATLAB/Simulink và thiết bị cảm biến cho cán bộ kỹ thuật tại các doanh nghiệp và cơ quan quản lý. Thời gian: 3-6 tháng; chủ thể: trường đại học, trung tâm đào tạo nghề.

3. Nâng cấp và mở rộng mô hình cho các loại thủy sản khác: Nghiên cứu mở rộng ứng dụng mô hình Logic mờ để phân loại các loại thủy sản khác có nguy cơ bị bơm tạp chất, như cá, mực. Thời gian: 12-18 tháng; chủ thể: viện nghiên cứu, trường đại học.

4. Xây dựng cơ sở dữ liệu quốc gia về tỷ trọng và tạp chất thủy sản: Thu thập và lưu trữ dữ liệu tỷ trọng, thể tích, tỷ lệ tạp chất của các loại thủy sản để hỗ trợ công tác kiểm tra, giám sát và nghiên cứu phát triển. Thời gian: 1-2 năm; chủ thể: Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn, các viện nghiên cứu.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Cơ quan quản lý thị trường và an toàn thực phẩm: Hỗ trợ trong việc kiểm tra, giám sát và xử lý các hành vi bơm tạp chất vào tôm nguyên liệu, nâng cao hiệu quả quản lý.

2. Doanh nghiệp chế biến và xuất khẩu thủy sản: Áp dụng mô hình phân loại tự động để đảm bảo chất lượng nguyên liệu đầu vào, giảm thiểu rủi ro bị trả lại hàng do tạp chất.

3. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật điện tử, công nghệ thực phẩm: Tham khảo phương pháp ứng dụng Logic mờ và cảm biến thông minh trong xử lý dữ liệu thực tế, phát triển các mô hình tương tự.

4. Trung tâm đào tạo nghề và trường đại học: Sử dụng làm tài liệu giảng dạy, nghiên cứu ứng dụng công nghệ mới trong ngành thủy sản và kỹ thuật điều khiển.

Câu hỏi thường gặp

1. Logic mờ là gì và tại sao được sử dụng trong phân loại tôm?
   Logic mờ là phương pháp xử lý thông tin không chính xác, phù hợp với dữ liệu có tính không chắc chắn như tỷ trọng tôm bị bơm tạp chất. Nó giúp phân loại chính xác hơn so với phương pháp truyền thống dựa trên cảm quan.

2. Phương pháp thu thập dữ liệu bằng cảm biến siêu âm có ưu điểm gì?
   Cảm biến siêu âm cho phép đo thể tích tôm nhanh, chính xác và tự động, giảm sai số do thao tác thủ công và tăng hiệu quả thu thập dữ liệu trong môi trường thực tế.

3. Mô hình phân loại có thể áp dụng cho các loại thủy sản khác không?
   Có thể. Mô hình Logic mờ linh hoạt và có thể được điều chỉnh để phân loại các loại thủy sản khác dựa trên các đặc tính vật lý tương tự như tỷ trọng và thể tích.

4. Độ chính xác của mô hình phân loại như thế nào?
   Mô hình đạt độ chính xác trên 90% trong chế độ offline và trên 85% trong chế độ online, phù hợp với yêu cầu kiểm tra thực tế tại các cơ sở thu mua và chế biến.

5. Làm thế nào để triển khai mô hình này trong thực tế?
   Cần phối hợp giữa doanh nghiệp, cơ quan quản lý và các đơn vị đào tạo để trang bị thiết bị, đào tạo nhân viên và xây dựng quy trình kiểm tra phù hợp, đồng thời cập nhật cơ sở dữ liệu mẫu chuẩn.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công cơ sở dữ liệu và mô hình phân loại tôm thương phẩm bị bơm tạp chất dựa trên định luật Acsimet và thuật toán Logic mờ.
• Hệ thống sử dụng cảm biến siêu âm kết hợp vi điều khiển để thu thập dữ liệu thể tích và khối lượng tôm, xử lý bằng phần mềm MATLAB/Simulink.
• Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình có độ chính xác cao, phù hợp cho ứng dụng thực tế trong kiểm tra và phân loại tôm nguyên liệu.
• Đề xuất các giải pháp triển khai hệ thống tại các cơ sở thu mua, chế biến và đào tạo nhân lực vận hành.
• Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng mô hình cho các loại thủy sản khác và xây dựng cơ sở dữ liệu quốc gia về tỷ trọng và tạp chất thủy sản.

Hành động ngay hôm nay để bảo vệ chất lượng tôm Việt Nam và nâng cao uy tín xuất khẩu!

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 Luan van 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. 2 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước Hiện nay tình trạng tôm nguyên liệu bị bơm tạp chất ở các tỉnh Đồng Bằng Sông Cửu Long đã gây thiệt hại về kinh tế và uy tín cho ngành chế biến và xuất khẩu tôm Việt Nam. Do vậy một số cơ quan đã có biện pháp về mặt hành chính đã ban hành công văn, chỉ thị, thông tư để xử lý và ngăn chặn tình trạng này[1-3]. Trang 2 Luan van Luận văn Về mặt nghiên cứu giải pháp, phương tiện hoặc hệ thống tự động để nhận biết tôm thương phẩm bị bơm tạp chất, thì qua quá trình tham khảo phiếu đề xuất của thầy hướng dẫn và tìm hiểu thông tin trên Thư viện; Báo, tạp chí; Các hội nghị chuyên ngành điện – điện tử: (tạp chí IEEE; Khoa học và công nghệ Việt Nam - VISTA; Hội nghị cơ điện tử Việt Nam - VCM).

Đến nay vấn đề có liên quan đề tài này chưa được tìm thấy. 3 Mục đích và nhiệm vụ của đề tài 1.1 Mục đích Nhằm xây dựng một mô hình cho phép phân loại và xác định tỷ lệ tạp chất (Thạch rau câu, chất Cellulose sodium glycolat) trong tôm nguyên liệu bị bơm vào, dựa trên định luật Acsimet từ cơ sở sự thay đổi tỷ trọng của vật rắn có cùng khối lượng nhưng khác nhau về tỷ trọng hay khối lượng riêng. Để đạt được mục đích của đề tài này ta phải thực hiện tốt các nội dung trong nhiệm vụ được đặt ra sau.2 Nhiệm vụ Để đáp ứng được mục đích đặt ra thì nhiệm vụ chính của đề tài: (i) Cần trình bày r nguyên lý nhận biết dựa trên định luật Acsimet bằng thực nghiệm đo lường cụ thể như: bằng thiết bị điện tử hoặc phương pháp thủ công; (ii) Xây dựng được bảng dữ liệu tham chiếu về mối quan hệ {Tỷ lệ tạp chất - khối lượng - thể tích - khối lượng riêng}; (iii) Chọn được thuật toán phù hợp cho nội dung để tài; (iv) Xây dựng mô hình mô phỏng (Phần cứng – phần mềm phân loại mờ được phát triển trên MATLAB/ Simulink) cho phép phân loại và xác định tỷ lệ tạp chất trong tôm và (v) Đánh giá, nhận xét kết đạt thu được của hệ thống. 4 Đối tượng và phạm vi áp dụng của đề tài Một giải pháp nghiên cứu của đề tài là nhằm vào đối tượng chính “Tôm thương phẩm bị nhiễm tạp chất do con người chủ động bơm tạp chất vào” và phù hợp cho việc lấy mẫu kiểm tra.

Kỳ vọng của đề tài là phân loại được tôm bị bơm tạp chất như thạch rau câu hoặc chất Cellulose sodium glycolat và chế tạo thử nghiệm thiết Trang 3 Luan van Luận văn bị phân loại tôm bị bơm tạp chất áp dụng cho cơ quan quản lý thị trường công ty, doanh nghiệp thu mua tôm chế biến xuất khẩu. 5 Cơ sở lý luận và phương pháp nghiên cứu Từ thực tiễn trong lĩnh vực kinh doanh và chế biến tôm xuất khẩu đã phát sinh nhiều biến cố gây tranh cãi giữa (người thu mua – người bán – cơ quan quản lý thị trường) về vấn đề tôm thương phẩm bị đưa tạp chất vào, chính điều này mà đã có nhiều biện pháp chế tài vấn đề này. Về mặt pháp lý các cơ quan nhà nước đã ban hành thông tư, chỉ thị để xử lý[1-3]. Về giải pháp, phương tiện kiểm tra đánh giá mang tính khoa học và khách quan cần được nghiên cứu, thực hiện như: (i) Đưa ra hướng giải quyết cho vấn đề đặt ra; (ii) Thu thập tài liệu liên quan đến đề tài; (iii) Đọc và phân tích các tài liệu tìm được; (iv) Tổng hợp và so sánh các nội dung trong tài liệu đưa ra nhiều hướng giải quyết cho đề tài; (v) Lựa chọn phương pháp, phương tiện để thực hiện; (vi) Triển khai nội dung cần thực hiện; (vii) Kiểm tra, thử nghiệm, đưa ra kết quả, đánh giá và đưa ra khuyến nghị.

6 Bố cục của đề tài Ngoài chương tổng quan đã được trình bày, nội dung tiếp theo chương 2: Nêu cơ sở lý thuyết có liên quan để nhận biết và phát hiện, phân loại tôm bị bơm tạp chất dựa trên định luật Acsimet và hệ thống điều khiển thông minh; Chương 3: Xây dựng bảng tham chiếu, mô hình nhận biết và phát hiện, phân loại tôm bị bơm tạp chất (xây dựng phần cứng và phần mềm); chương 4: Tổng hợp kết quả thực hiện được, kết luận và đề nghị cho đề tài. Trang 4 Luan van Luận văn Chương 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT Phương pháp nhận biết tôm nguyên liệu bị bơm tạp chất là dựa trên sự thay đổi tỷ trọng theo định luật Acsimet, từ nguyên lý này trong chương 2 của đề tài đã nêu ra được cơ sở lý thuyết xây dựng mô hình phần cứng thu thập dữ liệu, thuật toán Logic mờ và phần mềm dựa trên MATLAB/ Simulink phân loại tỷ lệ phần trăm tạp chất trong tôm nguyên liệu bị bơm vào.1 Phương pháp nhận biết tôm bị bơm tạp chất Trong thực tế việc xác định tôm bị bơm tạp chất chỉ dựa vào kinh nghiệm của những người hoạt động lâu năm trong nghề như quan sát sự phình to và sự căng cứng bất thường của thân và đầu của tôm. Sau khi được bơm tạp chất, 1 kg tôm sẽ thành 1,2-1,3 kg mà cỡ tôm cũng được nâng lên, điển hình từ loại 30 con/kg, sau khi bơm sẽ chỉ còn 23-24 con/kg. Chính sự thay đổi về khối lượng và thể tích của tôm bị bơm tạp chất mà ta sẽ xác định được chúng dựa trên cơ sở định luật Acsimet.

Định luật Acsimet: Ta xét lực thủy tĩnh P tác dụng vào một vật rắn có thể tích W ngập hoàn toàn trong chất lỏng, hình 2.1[5]: Mô tả chiều lực thuỷ tĩnh tác động lên khối vật rắn Trang 5 Luan van Luận văn Vậy xét thành phần thẳng đứng P ' và thành phần nằm ngang P ' của áp lực P. Muốn z x xác định thành phần thẳng đứng P ' của P ta vẽ mặt trụ thẳng đứng mà các đường z sinh của mặt trụ đều là những tiếp tuyến đối với mặt ngoài của vật rắn đường cong đi qua tất cả các điểm tiếp xúc giữa mặt trụ và mặt ngoài của vật chia mặt ngoài của vật rắn thành hai phần không kín: phần trên cde và phần dưới cfe. Lực P ' tác dụng z1 lên phần trên bằng trọng lượng của vật áp lực abcde và hướng thẳng đứng; theo quy ước về dấu của vật áp lực thì P' mang dấu (+).1) z1 Lực P' tác dụng lên phần dưới bằng trọng lượng của vật áp lực abcfe và hướng z2 thẳng đứng lên trên; P' mang dấu (-): z2 P' = - γVabcfe (2.