Hệ Thống Phòng Học Tự Động và Phát Hiện Hành Vi Ngủ Gật - ĐH SPKT TP.HCM

Tìm hiểu về hệ thống phòng học tự động & công nghệ phát hiện hành vi ngủ gật giúp nâng cao hiệu quả học tập. Giải pháp tối ưu cho giáo dục hiện đại.

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Đồ án tốt nghiệp

2023

85
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

LIỆT KÊ HÌNH VẼ

LIỆT KÊ BẢNG

TÓM TẮT

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. ĐẶT VẤN ĐỀ

1.2. MỤC TIÊU

1.3. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

1.4. GIỚI HẠN

1.5. BỐ CỤC

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. VI ĐIỀU KHIỂN

2.1.1. Vi xử lý

2.2. CẢM BIẾN NHIỆT ĐỘ DHT11

2.2.1. Khái niệm nhiệt độ

2.2.2. Cảm biến nhiệt độ

2.2.3. Phân loại cảm biến nhiệt độ

2.2.4. Cảm biến nhiệt độ DHT11

3. THIẾT KẾ VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG

4. LẬP TRÌNH CHO HỆ THỐNG

5. KẾT QUẢ NHẬN XÉT VÀ ĐÁNH GIÁ

6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Hệ Thống Phát Hiện Ngủ Gật Phòng Học Tự Động

Trong môi trường học đường hiện nay, tình trạng ngủ gật trong lớp học là một vấn đề phổ biến, ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng tiếp thu kiến thức của học sinh, sinh viên. Nguyên nhân có thể đến từ sự mệt mỏi, buồn ngủ do thiếu ngủ hoặc sự nhàm chán của bài giảng. Đồng thời, việc điều chỉnh các thiết bị điện trong lớp học như đèn, quạt, điều hòa thường xuyên gây gián đoạn và làm giảm sự tập trung của cả người dạy và người học. Đồ án tốt nghiệp “Hệ thống phòng học tự động và phát hiện hành vi ngủ gật” ra đời nhằm giải quyết đồng thời hai vấn đề này. Hệ thống này không chỉ hỗ trợ giáo viên và nhà trường phát hiện sớm các trường hợp học sinh ngủ gật để có biện pháp can thiệp kịp thời, mà còn tự động hóa việc điều khiển các thiết bị điện trong lớp học, tạo ra một môi trường học tập thoải mái và hiệu quả hơn. Hệ thống tích hợp nhiều công nghệ hiện đại như nhận diện hình ảnh, cảm biến nhiệt độ, cảm biến ánh sángRFID để đạt được mục tiêu đề ra.

Theo nghiên cứu "Smart Attendance System using Face Recognition", việc ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt để điểm danh và tự động hóa phòng học đã mang lại những hiệu quả tích cực. Tuy nhiên, các hệ thống này thường đòi hỏi chi phí đầu tư lớn cho camera góc rộng và cơ sở dữ liệu riêng. Nhóm nghiên cứu đã tận dụng các kiến thức và kinh nghiệm để phát triển một hệ thống tương tự với chi phí thấp hơn, sử dụng Raspberry Pi, các module cảm biến giá rẻ và cơ sở dữ liệu đám mây miễn phí như Firebase. Mục tiêu chính của đề tài là xây dựng một hệ thống có khả năng phát hiện hành vi ngủ gật một cách chính xác, tự động điều chỉnh ánh sáng và nhiệt độ trong lớp học, đồng thời hỗ trợ điểm danh nhanh chóng và hiệu quả bằng RFID. Hệ thống này hứa hẹn sẽ góp phần nâng cao chất lượng giảng dạy và học tập trong môi trường giáo dục hiện đại.

1.1. Tầm Quan Trọng Của Hệ Thống Phòng Học Tự Động

Một hệ thống phòng học tự động mang lại nhiều lợi ích thiết thực. Đầu tiên, nó giúp giảm thiểu sự gián đoạn trong quá trình giảng dạy và học tập bằng cách tự động điều chỉnh các thiết bị điện theo điều kiện môi trường. Ví dụ, khi ánh sáng tự nhiên không đủ, hệ thống sẽ tự động bật đèn; khi nhiệt độ trong phòng quá cao, hệ thống sẽ bật điều hòa hoặc quạt. Thứ hai, hệ thống giúp tiết kiệm năng lượng bằng cách chỉ sử dụng các thiết bị điện khi cần thiết. Thứ ba, hệ thống hỗ trợ giáo viên trong việc quản lý lớp học bằng cách cung cấp các công cụ như điểm danh tự động và phát hiện học sinh ngủ gật. Cuối cùng, hệ thống tạo ra một môi trường học tập thoải mái và hiệu quả hơn, giúp học sinh tập trung vào bài giảng và nâng cao khả năng tiếp thu kiến thức. Việc tích hợp công nghệ vào môi trường học đường là một xu hướng tất yếu trong thời đại số, và hệ thống phòng học tự động là một bước tiến quan trọng trong quá trình này.

1.2. Mục Tiêu và Phạm Vi Nghiên Cứu Của Đề Tài

Đề tài “Hệ thống phòng học tự động và phát hiện hành vi ngủ gật” tập trung vào hai mục tiêu chính: Thứ nhất, xây dựng một hệ thống có khả năng phát hiện hành vi ngủ gật của học sinh, sinh viên bằng cách sử dụng camera và các thuật toán nhận diện hình ảnh. Hệ thống sẽ cảnh báo giáo viên khi phát hiện có học sinh ngủ gật, giúp giáo viên can thiệp kịp thời. Thứ hai, tự động hóa việc điều khiển các thiết bị điện trong lớp học như đèn, quạt, điều hòa dựa trên các thông số môi trường như nhiệt độánh sáng. Hệ thống sẽ sử dụng các cảm biến để thu thập thông tin về môi trường và điều chỉnh các thiết bị điện một cách tự động. Ngoài ra, đề tài cũng nghiên cứu về việc ứng dụng công nghệ RFID để điểm danh tự động và quản lý thông tin học sinh, sinh viên. Phạm vi nghiên cứu của đề tài bao gồm việc thiết kế và xây dựng phần cứng, phát triển phần mềm điều khiển, thử nghiệm và đánh giá hiệu quả của hệ thống.

II. Thách Thức Giải Pháp Nhận Diện Ngủ Gật Trong Lớp Học

Tình trạng ngủ gật trong lớp học là một vấn đề phức tạp, gây ảnh hưởng tiêu cực đến quá trình học tập. Các giải pháp hiện tại thường gặp phải những hạn chế nhất định. Thứ nhất, việc giám sát thủ công bằng giáo viên có thể không hiệu quả do số lượng học sinh lớn và khả năng quan sát hạn chế. Thứ hai, các hệ thống nhận diện khuôn mặt truyền thống thường đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ và cơ sở dữ liệu lớn, gây tốn kém chi phí. Để giải quyết những thách thức này, đề tài tập trung vào việc phát triển một hệ thống nhận diện ngủ gật hiệu quả, chi phí thấp, và dễ dàng triển khai trong môi trường lớp học. Giải pháp được đề xuất dựa trên việc sử dụng camera giá rẻ, Raspberry Pi và các thuật toán nhận diện hình ảnh đơn giản nhưng hiệu quả. Hệ thống sẽ phân tích các đặc điểm khuôn mặt như trạng thái mắt và tư thế đầu để phát hiện hành vi ngủ gật. Đồng thời, hệ thống cũng tích hợp các biện pháp cảnh báo như đèn báo hoặc tin nhắn thông báo để giáo viên có thể can thiệp kịp thời. Mục tiêu là tạo ra một công cụ hỗ trợ hiệu quả cho giáo viên trong việc quản lý lớp học và nâng cao sự tập trung của học sinh, sinh viên.

2.1. Những Hạn Chế Của Các Phương Pháp Giám Sát Truyền Thống

Việc giám sát thủ công bằng giáo viên có nhiều hạn chế. Giáo viên không thể quan sát hết tất cả học sinh trong lớp, đặc biệt là trong các lớp học đông người. Hơn nữa, việc quan sát liên tục có thể gây mệt mỏi và giảm hiệu quả. Các phương pháp truyền thống cũng không thể cung cấp dữ liệu khách quan về tình trạng ngủ gật của học sinh, khiến cho việc đánh giá và đưa ra các biện pháp can thiệp trở nên khó khăn. Ngoài ra, việc sử dụng các thiết bị giám sát phức tạp như camera độ phân giải cao và phần mềm nhận diện khuôn mặt đắt tiền thường không phù hợp với điều kiện kinh tế của nhiều trường học. Do đó, cần có một giải pháp giám sát hiệu quả, chi phí thấp và dễ dàng triển khai.

2.2. Yêu Cầu Về Một Hệ Thống Nhận Diện Ngủ Gật Hiệu Quả

Một hệ thống nhận diện ngủ gật hiệu quả cần đáp ứng các yêu cầu sau: Thứ nhất, độ chính xác cao: Hệ thống cần có khả năng phát hiện chính xác các trường hợp ngủ gật và giảm thiểu các cảnh báo sai. Thứ hai, thời gian phản hồi nhanh: Hệ thống cần phát hiện hành vi ngủ gật một cách nhanh chóng để giáo viên có thể can thiệp kịp thời. Thứ ba, chi phí thấp: Hệ thống cần có chi phí đầu tư và vận hành thấp để phù hợp với điều kiện kinh tế của nhiều trường học. Thứ tư, dễ dàng triển khai và sử dụng: Hệ thống cần dễ dàng cài đặt, cấu hình và sử dụng, không đòi hỏi người dùng có kiến thức chuyên sâu về công nghệ. Thứ năm, khả năng mở rộng: Hệ thống cần có khả năng mở rộng để có thể sử dụng trong các lớp học có quy mô khác nhau.

2.3 Ứng Dụng Các Giải Pháp Giá Rẻ Để Tạo Ra Hệ Thống Hiệu Quả

Để giải quyết vấn đề chi phí, nhóm nghiên cứu tập trung vào việc sử dụng các linh kiện giá rẻ và mã nguồn mở. Việc sử dụng Raspberry Pi thay vì máy tính cá nhân giúp giảm đáng kể chi phí phần cứng. Việc sử dụng camera giá rẻ và các thuật toán nhận diện hình ảnh đơn giản cũng giúp giảm chi phí phần mềm. Ngoài ra, việc sử dụng cơ sở dữ liệu đám mây miễn phí như Firebase giúp giảm chi phí lưu trữ và quản lý dữ liệu. Bằng cách tối ưu hóa các thành phần của hệ thống, nhóm nghiên cứu đã tạo ra một giải pháp nhận diện ngủ gật hiệu quả, chi phí thấp và dễ dàng triển khai.

III. Thiết Kế Phần Cứng Hệ Thống Phát Hiện Ngủ Gật Tự Động

Phần cứng của hệ thống đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập dữ liệu và điều khiển các thiết bị điện. Hệ thống bao gồm các thành phần chính sau: Raspberry Pi, camera, cảm biến nhiệt độ, cảm biến ánh sáng, module RFID, màn hình LCD, module relaynút nhấn. Raspberry Pi đóng vai trò là bộ xử lý trung tâm, thực hiện các thuật toán nhận diện hình ảnh, điều khiển các thiết bị điện và giao tiếp với người dùng. Camera được sử dụng để thu thập hình ảnh khuôn mặt của học sinh, sinh viên. Các cảm biến nhiệt độánh sáng được sử dụng để thu thập thông tin về môi trường trong lớp học. Module RFID được sử dụng để điểm danh tự động. Màn hình LCD được sử dụng để hiển thị thông tin. Module relay được sử dụng để điều khiển các thiết bị điện như đèn, quạt, điều hòa. Nút nhấn được sử dụng để người dùng tương tác với hệ thống. Việc lựa chọn và kết nối các thành phần này một cách hợp lý là yếu tố then chốt để đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định và hiệu quả.

3.1. Lựa Chọn Cấu Hình Raspberry Pi Làm Bộ Xử Lý Trung Tâm

Raspberry Pi được lựa chọn làm bộ xử lý trung tâm vì có nhiều ưu điểm như hiệu năng tốt, giá thành rẻ, dễ dàng lập trình và có nhiều thư viện hỗ trợ. Raspberry Pi 4 được sử dụng trong đề tài này vì có bộ nhớ RAM lớn (8GB), đáp ứng được yêu cầu xử lý ảnh. Raspberry Pi được cài đặt hệ điều hành Raspbian và các thư viện cần thiết như OpenCV, dlibsmbus. OpenCV được sử dụng để xử lý hình ảnh từ camera. dlib được sử dụng để nhận diện khuôn mặt. smbus được sử dụng để giao tiếp với các cảm biến thông qua giao thức I2C.

3.2. Kết Nối và Tích Hợp Các Cảm Biến Nhiệt Độ Ánh Sáng RFID

Các cảm biến nhiệt độ, ánh sángRFID được kết nối với Raspberry Pi thông qua giao thức I2CSPI. Cảm biến DHT11 được sử dụng để đo nhiệt độ và độ ẩm. Cảm biến BH1750 được sử dụng để đo ánh sáng. Module RFID RC522 được sử dụng để đọc thông tin từ thẻ RFID. Các cảm biến được kết nối với các chân GPIO của Raspberry Pi và được cấu hình trong phần mềm để thu thập dữ liệu. Dữ liệu từ các cảm biến được sử dụng để điều khiển các thiết bị điện và hiển thị thông tin trên màn hình LCD.

3.3. Thiết Kế Điều Khiển Relay Cho Các Thiết Bị Điện Trong Phòng

Module relay được sử dụng để điều khiển các thiết bị điện như đèn, quạt và điều hòa. Module relay được kết nối với các chân GPIO của Raspberry Pi và được điều khiển bằng phần mềm. Khi nhiệt độ trong phòng vượt quá ngưỡng cho phép, Raspberry Pi sẽ kích hoạt relay để bật điều hòa hoặc quạt. Khi ánh sáng trong phòng không đủ, Raspberry Pi sẽ kích hoạt relay để bật đèn. Việc sử dụng relay giúp tự động hóa việc điều khiển các thiết bị điện, tạo ra một môi trường học tập thoải mái và tiết kiệm năng lượng.

IV. Phát Triển Phần Mềm Phát Hiện Ngủ Gật Điều Khiển Tự Động

Phần mềm đóng vai trò then chốt trong việc điều khiển và quản lý toàn bộ hệ thống. Phần mềm được phát triển bằng ngôn ngữ Python và sử dụng các thư viện như OpenCV, dlib, smbusFirebase. Phần mềm có các chức năng chính sau: nhận diện khuôn mặt, phát hiện ngủ gật, điều khiển các thiết bị điện, điểm danh tự động và giao tiếp với người dùng. Thuật toán nhận diện khuôn mặt được sử dụng để xác định vị trí và trạng thái của khuôn mặt trong hình ảnh từ camera. Thuật toán phát hiện ngủ gật được sử dụng để phân tích các đặc điểm khuôn mặt như trạng thái mắt và tư thế đầu để phát hiện hành vi ngủ gật. Phần mềm điều khiển các thiết bị điện dựa trên dữ liệu từ các cảm biến nhiệt độánh sáng. Phần mềm điểm danh tự động bằng cách đọc thông tin từ thẻ RFID. Phần mềm giao tiếp với người dùng thông qua màn hình LCD và các nút nhấn.

4.1. Xây Dựng Thuật Toán Nhận Diện Ngủ Gật Dựa Trên Đặc Điểm Mắt

Thuật toán nhận diện ngủ gật dựa trên việc phân tích trạng thái mắt của học sinh, sinh viên. Thuật toán sử dụng thư viện dlib để xác định vị trí các điểm đặc trưng trên khuôn mặt, bao gồm cả mắt. Sau đó, thuật toán tính toán tỉ lệ khoảng cách giữa các điểm đặc trưng trên mắt để xác định xem mắt đang mở hay nhắm. Nếu mắt nhắm trong một khoảng thời gian nhất định, thuật toán sẽ kết luận là học sinh, sinh viên đang ngủ gật. Thuật toán cũng sử dụng các kỹ thuật lọc nhiễubình ổn để giảm thiểu các cảnh báo sai.

4.2. Lập Trình Điều Khiển Thiết Bị Điện Dựa Trên Cảm Biến RFID

Phần mềm điều khiển các thiết bị điện dựa trên dữ liệu từ các cảm biến nhiệt độánh sáng. Khi nhiệt độ trong phòng vượt quá ngưỡng cho phép, phần mềm sẽ kích hoạt relay để bật điều hòa hoặc quạt. Khi ánh sáng trong phòng không đủ, phần mềm sẽ kích hoạt relay để bật đèn. Phần mềm cũng sử dụng dữ liệu từ module RFID để điểm danh tự động. Khi học sinh, sinh viên quét thẻ RFID, phần mềm sẽ ghi lại thông tin và thời gian điểm danh vào cơ sở dữ liệu.

4.3. Lưu Trữ Dữ Liệu Lên Firebase và Hiển Thị Thông Tin LCD

Dữ liệu từ các cảm biến, RFID và thuật toán nhận diện ngủ gật được lưu trữ trên cơ sở dữ liệu Firebase. Firebase là một dịch vụ cơ sở dữ liệu đám mây miễn phí và dễ sử dụng. Dữ liệu được lưu trữ trên Firebase có thể được truy cập và phân tích từ xa. Phần mềm cũng hiển thị thông tin trên màn hình LCD, bao gồm nhiệt độ, ánh sáng, thông tin điểm danh và cảnh báo ngủ gật. Thông tin này giúp người dùng theo dõi trạng thái của hệ thống và can thiệp khi cần thiết.

V. Kết Quả Đánh Giá Hiệu Quả Hệ Thống Phòng Học Tự Động

Hệ thống phòng học tự động và phát hiện hành vi ngủ gật đã được thử nghiệm trong môi trường thực tế và cho thấy những kết quả khả quan. Hệ thống có khả năng nhận diện ngủ gật với độ chính xác cao, điều khiển các thiết bị điện một cách hiệu quả và điểm danh tự động một cách nhanh chóng. Hệ thống cũng giúp tạo ra một môi trường học tập thoải mái và tiết kiệm năng lượng. Tuy nhiên, hệ thống vẫn còn một số hạn chế cần khắc phục, bao gồm tốc độ xử lý chưa cao và độ tin cậy của thuật toán nhận diện ngủ gật có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố môi trường. Trong tương lai, nhóm nghiên cứu sẽ tiếp tục cải tiến hệ thống để nâng cao hiệu quả và độ tin cậy.

5.1. Kết Quả Thử Nghiệm Khả Năng Nhận Diện Ngủ Gật

Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống có khả năng nhận diện ngủ gật với độ chính xác cao. Hệ thống có thể phát hiện chính xác các trường hợp ngủ gật và giảm thiểu các cảnh báo sai. Tuy nhiên, độ chính xác của thuật toán nhận diện ngủ gật có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố môi trường như ánh sáng yếu hoặc khuôn mặt bị che khuất. Để cải thiện độ chính xác, nhóm nghiên cứu sẽ tiếp tục tinh chỉnh thuật toán và sử dụng các kỹ thuật xử lý ảnh nâng cao.

5.2. Đánh Giá Khả Năng Điều Khiển Tự Động Thiết Bị Điện

Hệ thống có khả năng điều khiển các thiết bị điện một cách hiệu quả. Hệ thống có thể tự động bật đèn khi ánh sáng trong phòng không đủ và tự động bật điều hòa hoặc quạt khi nhiệt độ trong phòng vượt quá ngưỡng cho phép. Việc sử dụng relay giúp điều khiển các thiết bị điện một cách an toàn và tin cậy.

5.3. Phân Tích Hiệu Quả Điểm Danh Bằng RFID Lưu Trữ Dữ Liệu

Hệ thống điểm danh tự động bằng RFID giúp tiết kiệm thời gian và công sức cho giáo viên. Hệ thống có thể đọc thông tin từ thẻ RFID một cách nhanh chóng và chính xác. Dữ liệu điểm danh được lưu trữ trên cơ sở dữ liệu Firebase và có thể được truy cập và phân tích từ xa.

VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Hệ Thống Phòng Học Thông Minh

Đề tài “Hệ thống phòng học tự động và phát hiện hành vi ngủ gật” đã đạt được những kết quả đáng khích lệ. Hệ thống có khả năng nhận diện ngủ gật một cách chính xác, điều khiển các thiết bị điện một cách hiệu quả và điểm danh tự động một cách nhanh chóng. Hệ thống cũng giúp tạo ra một môi trường học tập thoải mái và tiết kiệm năng lượng. Trong tương lai, nhóm nghiên cứu sẽ tiếp tục cải tiến hệ thống để nâng cao hiệu quả và độ tin cậy. Các hướng phát triển bao gồm sử dụng các thuật toán nhận diện hình ảnh nâng cao, tích hợp thêm các cảm biến khác và phát triển giao diện người dùng thân thiện hơn.

6.1. Tổng Kết Những Ưu Điểm Hạn Chế Của Hệ Thống

Hệ thống có nhiều ưu điểm như độ chính xác cao, khả năng điều khiển tự động và khả năng điểm danh nhanh chóng. Tuy nhiên, hệ thống vẫn còn một số hạn chế như tốc độ xử lý chưa cao và độ tin cậy của thuật toán nhận diện ngủ gật có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố môi trường. Ngoài ra, hệ thống cũng chưa được tích hợp các tính năng khác như điều khiển âm thanh và ánh sáng.

6.2. Đề Xuất Các Hướng Nghiên Cứu Cải Tiến Trong Tương Lai

Trong tương lai, nhóm nghiên cứu sẽ tập trung vào các hướng sau: Thứ nhất, sử dụng các thuật toán nhận diện hình ảnh nâng cao để cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của thuật toán nhận diện ngủ gật. Thứ hai, tích hợp thêm các cảm biến khác như cảm biến âm thanh và cảm biến chất lượng không khí để tạo ra một môi trường học tập thoải mái và an toàn hơn. Thứ ba, phát triển giao diện người dùng thân thiện hơn để người dùng có thể dễ dàng điều khiển và quản lý hệ thống. Thứ tư, tích hợp hệ thống với các nền tảng học tập trực tuyến để tạo ra một môi trường học tập kết hợp.

20/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan. Giới thiệu về đề tài, khả năng ứng dụng và phát triển mô hình lớp học tự động để tạo môi trường học tập lí tưởng và xác định mục tiêu, đối tượng, và phạm vi nghiên cứu. ● Chương 2: Cơ Sở Lý Thuyết. Trình bày tổng quát về thông tin phần cứng được sử dụng trong hệ thống ● Chương 3: Thiết kế và xây dựng hệ thống.

Trình bày đầy đủ sơ đồ khối, chức năng của từng khối, sơ đồ nguyên lý và kết nối giữa các linh kiện để mô tả cách thức hoạt động của hệ thống. ● Chương 4: Lập trình cho hệ thống. ● Chương 5: Kết quả nhận xét và đánh giá. Trình bày kết quả bằng hình ảnh.

Đánh giá kết quả • Chương 6: kết luận và hướng phát triển Từ kết quả có được, nếu kết luận ưu nhược điểm hệ thống, đưa ra hướng phát triển và cải thiện BỘ MÔN ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG 2 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương 2.1 VI ĐIỀU KHIỂN 2.1 Vi xử lý Vi xử lý (hay còn được gọi là vi điều khiển hoặc vi tính nhúng) là một loại chip điện tử tích hợp nhiều thành phần bên trong, bao gồm bộ xử lý trung tâm (CPU), bộ nhớ và các thiết bị ngoại vi (peripheral devices) (Nguyễn Đình Phú, 08/2016). Chúng có khả năng xử lý và điều khiển các tác vụ phức tạp một cách nhanh chóng và hiệu quả Hình 2. 1: Bộ vi xử lý.

Bộ nhớ được sử dụng để lưu trữ chương trình cho vi điều khiển thực hiện và lưu trữ dữ liệu cần xử lý, trong khi các thiết bị ngoại vi được sử dụng để nhập và xuất dữ liệu từ bên ngoài vào vi điều khiển và kiểm soát trở lại. Các khối này kết hợp với nhau để tạo thành một hệ thống vi điều khiển. Một hệ thống vi điều khiển càng phức tạp khi yêu cầu điều khiển càng cao. Ngược lại, khi yêu cầu điều khiển đơn giản hơn, hệ thống vi điều khiển vẫn phải có đủ các khối cơ bản như trên.

Để kết nối các khối trên thành một hệ thống vi điều khiển, nhà thiết kế phải có kiến thức rõ về các thành phần của vi điều khiển, bộ nhớ, và các thiết bị ngoại vi. Tuy nhiên, hệ thống vi điều khiển có thể trở nên phức tạp và chiếm nhiều không gian trên mạch in. Một vấn đề chính là người thiết kế cần phải hiểu rõ về hệ thống. Hơn nữa, BỘ MÔN ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG 3 CHƯƠNG 2.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT vi điều khiển thường xử lý dữ liệu theo byte hoặc word trong khi các đối tượng điều khiển trong công nghiệp thường điều khiển theo bit. Các loại máy tính nhúng thông dụng Các loại máy tính nhúng thông dụng trên thị trường hiện nay bao gồm: Raspberry Pi: Là một máy tính nhúng phổ biến với khả năng xử lý mạnh mẽ, tích hợp các thiết bị ngoại vi như cổng Ethernet, Wi-Fi, Bluetooth và GPIO. Arduino: Là một loại vi điều khiển phổ biến, tích hợp các thiết bị ngoại vi như GPIO, I2C, SPI và các cảm biến để thực hiện các ứng dụng nhúng. BeagleBone: Là một loại máy tính nhúng phổ biến với khả năng xử lý mạnh mẽ, tích hợp các thiết bị ngoại vi như GPIO, Ethernet và các cổng giao tiếp khác.

NVIDIA Jetson Nano: Là một loại máy tính nhúng được thiết kế cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo với khả năng xử lý mạnh mẽ và tích hợp các thiết bị ngoại vi như Ethernet, Wi-Fi và GPIO. Orange Pi: Là một loại máy tính nhúng với khả năng xử lý mạnh mẽ và tích hợp các thiết bị ngoại vi như Ethernet, Wi-Fi và các cổng giao tiếp khác. Vì đề tài có sử dụng nhận diện hình ảnh thông qua camera và kết nối với cảm biến để điều khiển các thiết bị điện nên nhóm tận dụng thiết bị có sẵn là Raspberry Pi 4 phiên bản 8GB ram Hình 2. 2: Raspberry pi 4 mô phỏng và thực tế.3 Raspberry pi 4 Đề tài này sẽ trình bày về một máy tính nhúng có tên là Raspberry Pi 4.

Với kích thước chỉ bằng một chiếc thẻ tín dụng nhưng lại tích hợp đầy đủ các linh kiện cần thiết như CPU, RAM, GPU, khe cắm thẻ micro SD, Wifi, Bluetooth, HDMI, Ethernet, cổng âm thanh và các cổng USB. Với bộ vi xử lý Broadcom BCM2711, BỘ MÔN ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG 4 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Raspberry Pi 4 có tốc độ xung nhịp lên đến 1,5GHz và có thể lên đến 8GB RAM. Nó cũng hỗ trợ các phiên bản khác nhau của hệ điều hành như Raspbian, Ubuntu, và Windows 10 IoT Core.

Trong đề tài này, nhóm sẽ sử dụng phiên bản Raspberry Pi 4 có RAM 8GB. 3: Sơ đồ chân trên raspberry pi 4. ✓ Một số thông số kỹ thuật: • 4 lõi xử lý Cortex-A72, mỗi lõi có tần số xung nhịp 1.5 GHz, kiến trúc vi xử lý 64-bit của ARM • RAM: 8GB LPDDR4-2400 SDRAM • Wifi chuẩn IEEE 802.11ac hỗ trợ băng tầng 2.4 GHz và 5 GHz • 4 cổng USB (Universal Serial Bus) type A • 40 chân GPIO • Nguồn DC 5V – 3A DC chuẩn USB-C • Có 2 nguồn ra chân GPIO là 5V và 3,3V 2.2 CẢM BIẾN NHIỆT ĐỘ DHT11 2.1 Khái niệm nhiệt độ Nhiệt độ (temperature) là một trong những đại lượng vật lý cơ bản, dùng để đo mức độ nóng hoặc lạnh của một vật hay môi trường. Nó là đại lượng vô hướng, được đo bằng đơn vị độ C (Celsius), độ F (Fahrenheit), hoặc độ K (Kelvin).

Nhiệt độ thể hiện mức độ năng lượng nhiệt (năng lượng cấp cho các phân tử) của một vật hay môi trường. Nhiệt độ cao hơn thể hiện mức độ nóng hơn, trong khi BỘ MÔN ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG 5 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT nhiệt độ thấp hơn thể hiện mức độ lạnh hơn. Sự chuyển đổi nhiệt độ giữa các đơn vị đo khác nhau có thể được thực hiện bằng các công thức toán học đơn giản.2 Cảm biến nhiệt độ Cảm biến nhiệt độ là một thiết bị được sử dụng để đo sự biến đổi về nhiệt độ của vật cần đo.

Nó có thể là một đầu dò điện trở (Resistance Temperature Detector) hoặc là một cặp nhiệt điện. Khi nhiệt độ của vật cần đo thay đổi, các cảm biến sẽ phát ra một tín hiệu tương ứng. Các bộ đọc sẽ đọc tín hiệu này và quy ra thành một giá trị con số cụ thể.3 Phân loại cảm biến nhiệt độ Có 3 loại cảm biến nhiệt độ phổ biến: • Cảm biến nhiệt độ (Cặp nhiệt điện – Thermocouple) (vietchem, 2022): Sử dụng hiệu ứng Seebeck để tạo ra một điện thế tương ứng với nhiệt độ. Cặp nhiệt điện có nhiều loại như loại K, R, S, T, J,.

tùy thuộc vào vật liệu sử dụng để tạo ra cặp nhiệt điện. Các cặp nhiệt điện có độ bền cao, khả năng đo nhiệt độ rộng và được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng công nghiệp. Tuy nhiên, chúng có độ chính xác không cao như các loại cảm biến nhiệt độ khác. 4: Cặp nhiệt điện • Nhiệt điện trở (RTD - Resistance Temperature Detector) (vietchem, 2022): Sử dụng hiệu ứng nhiệt điện trở của vật liệu để đo nhiệt độ.

RTD thường sử dụng chất liệu như platinum, nickel hoặc copper để làm vật liệu đo nhiệt độ. RTD có độ chính xác cao hơn so với cặp nhiệt điện và được sử dụng trong các ứng dụng yêu cầu BỘ MÔN ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG 6 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT độ chính xác cao như trong các thiết bị y tế và trong ngành công nghiệp chế tạo thiết bị chính xác. 5: Nhiệt điện trở.

• Điện trở oxit kim loại (Metal Oxide Resistive Sensor) (vietchem, 2022): Sử dụng hiệu ứng nhiệt điện trở của vật liệu oxit kim loại để đo nhiệt độ. Điện trở oxit kim loại có độ chính xác trung bình và giá thành thấp, được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng tiêu thụ năng lượng như các thiết bị gia dụng. • Cảm biến nhiệt bán dẫn (Semiconductor Temperature Sensor) (vietchem, 2022): Có nhiều loại như diode, IC, transistor,. sử dụng hiệu ứng nhiệt điện trở hoặc điện thế để đo nhiệt độ.

Cảm biến nhiệt bán dẫn có độ chính xác cao, tốc độ đáp ứng nhanh và được sử dụng trong nhiều ứng dụng, từ các hệ thống điều khiển nhiệt độ đến các thiết bị di động. 6: Cảm biến nhiệt bán dẫn • Nhiệt kế bức xạ (Infrared Temperature Sensor) (vietchem, 2022): Sử dụng ánh sáng hồng ngoại để đo nhiệt độ của vật mà không cần tiếp xúc vật đó. Nhiệt kế bức xạ được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng y tế, thực phẩm, và trong ngành công nghiệp để đo nhiệt độ của các bề mặt nóng. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG 7 CHƯƠNG 2.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2. 7: Nhiệt kế bức xạ 2.4 Cảm biến nhiệt độ DHT11 Có nhiều loại cảm biến nhiệt độ thông dụng trên thị trường như LM35, DS18B20, DHT11, PT100, KTY81, NTC, … Tuy nhiên, để đo nhiệt độ môi trường xung quanh và chi phí thấp thì DHT11 là lựa chọn phù hợp. Cảm biến nhiệt độ DHT11 cho khả năng đo nhiệt độ từ 0 đến 50 độ C với độ chính xác cao, độ phân giải đo 8 bit, và khoảng cách giữa hai lần đo là 2 giây. Ngoài ra, DHT11 còn cho phép đo độ ẩm không khí trong khoảng 20% đến 90% độ ẩm tương đối với độ chính xác 5%.

DHT11 cũng rất dễ dàng sử dụng vì nó chỉ cần kết nối với điện áp 5VDC và có thể đọc dữ liệu thông qua chân số liệu (data) của nó. Cảm biến DHT11 sử dụng giao thức truyền thông 1-wire để giao tiếp với vi điều khiển. Khi cảm biến nhận được lệnh đọc từ vi điều khiển, nó sẽ trả về một gói dữ liệu chứa các giá trị nhiệt độ và độ ẩm. Các giá trị này được mã hóa và truyền đi dưới dạng số bằng cách sử dụng chuỗi các xung có độ dài khác nhau.) Thông số kỹ thuật: • Điện áp hoạt động: từ 3.5V • Dòng tiêu thụ: khoảng 1.5mA • Đo độ ẩm: từ 20% ~ 90% với độ sai lệch khoảng 5% • Đo nhiệt độ: từ 0 đến 50 độ C với độ sai lệch khoảng 2 độ C BỘ MÔN ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG 8 CHƯƠNG 2.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2. 8: Cảm biến nhiệt độ DHT11 2.3 CẢM BIẾN ĐỘ SÁNG 2.1 Cảm biến độ sáng Cảm biến độ sáng là thiết bị dùng để đo và phản hồi mức độ ánh sáng trong một không gian cụ thể. ảm biến độ sáng thường được sử dụng trong các ứng dụng tự động hóa và IoT để điều khiển ánh sáng tự động.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ