Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Nuôi cá cảnh thủy sinh là hoạt động chăm sóc sinh vật cảnh phục vụ nhu cầu giải trí, trang trí không gian sống và phong thủy. Tuy nhiên, người nuôi cá thường gặp trở ngại về quỹ thời gian chăm sóc, dẫn đến việc giám sát các biến động môi trường nước bị chậm trễ. Khi chất lượng nước suy giảm đột ngột hoặc việc cung cấp dinh dưỡng không đều đặn, cá dễ bị sốc môi trường, phát sinh dịch bệnh hoặc chết. Để duy trì điều kiện sinh trưởng tối ưu, môi trường nuôi cần được kiểm soát liên tục các chỉ số lý - hóa gồm nhiệt độ, độ pH, độ đục và mức oxy hòa tan.

Nghiên cứu của Tahir và cộng sự (phát triển hệ thống cho cá ăn tự động dùng Arduino Uno) cũng như nghiên cứu của Patel và cộng sự (ứng dụng IoT để điều khiển từ xa) đều sử dụng bộ đếm thời gian (timer) làm cơ chế kích hoạt cấp thức ăn. Hạn chế cốt lõi của các mô hình này là thiếu khả năng định lượng chính xác lượng thức ăn thực tế, không có cơ chế đo lường trữ lượng còn lại trong phễu chứa và thiếu phản hồi tức thì về điện thoại, dẫn đến nguy cơ cung cấp quá nhiều hoặc quá ít thức ăn, làm ô nhiễm nguồn nước. Để giải quyết triệt để vấn đề này, đề tài "Thiết kế hệ thống thông minh giám sát hồ cá" được thực hiện nhằm xây dựng giải pháp IoT khép kín, kết hợp giám sát môi trường nước và cơ cấu cho ăn tự động có phản hồi.

Các mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể được xác định bao gồm:

  1. Tìm hiểu cách thiết kế hệ thống giám sát môi trường hồ cá sử dụng vi điều khiển ESP32.
  2. Tính toán thông số điều chỉnh cảm biến hoạt động phù hợp với yêu cầu thiết kế.
  3. Tìm hiểu thiết kế giao diện người dùng trên nền tảng ứng dụng MIT App Inventor.
  4. Xây dựng mô phỏng kết hợp đo đạc các thông số theo yêu cầu của hệ thống.
  5. Viết báo cáo kỹ thuật và chuẩn bị thuyết trình bảo vệ đồ án.

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là các thông số chất lượng môi trường nước nuôi cá rồng/cá cảnh (nhiệt độ, độ pH, độ đục), trữ lượng thức ăn và cơ cấu điều khiển thiết bị ngoại vi (đèn chiếu sáng, máy sục oxy, máy lọc, bộ làm lạnh nước). Phạm vi không gian thực nghiệm giới hạn trên mô hình hồ cá kích thước 30 cm x 18 cm x 18 cm. Phạm vi thời gian nghiên cứu và hoàn thành nghiệm thu đồ án là tháng 06 năm 2024 tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đề tài áp dụng kiến trúc mạng Internet of Things (IoT) tiêu chuẩn gồm 4 tầng chức năng:

  • Tầng thiết bị (Things): Tập hợp các cảm biến thu thập thông số môi trường và cơ cấu chấp hành.
  • Tầng cổng kết nối (Gateways): Vi điều khiển ESP32 đóng vai trò thu thập tín hiệu ngoại vi và truyền thông qua mạng cục bộ.
  • Tầng mạng và đám mây (Network and Cloud): Hạ tầng truyền dẫn không dây Wi-Fi (chuẩn 802.11n/ac, giao thức bảo mật WPA/WPA2) kết nối trực tiếp với nền tảng Google Firebase.
  • Tầng dịch vụ và ứng dụng (Service Creation and Solution Layers): Cơ sở dữ liệu thời gian thực (Firebase Realtime Database), dịch vụ xác thực (Firebase Authentication) và ứng dụng di động phát triển trên nền tảng MIT App Inventor.

Trong thiết kế phần cứng, chuẩn giao tiếp nối tiếp hai dây I2C (Inter-Integrated Circuit) được sử dụng để tối ưu hóa số chân GPIO của vi điều khiển khi kết nối màn hình hiển thị LCD 20x4 thông qua chip chuyển đổi PCF8574. Giao thức I2C hoạt động ở chế độ bán song công, đồng bộ dữ liệu qua đường truyền SDA và xung nhịp SCL với điện trở kéo lên mức cao, hỗ trợ kiểm tra lỗi thông qua bit ACK/NACK.

Đặc điểm kỹ thuật Giao thức I2C Giao thức SPI
Số lượng dây tín hiệu 2 dây (SDA, SCL) 4 dây (MOSI, MISO, SCK, SS)
Phương thức truyền Bán song công Song công hoàn toàn
Số lượng thiết bị tối đa Giới hạn bởi sơ đồ địa chỉ (7-bit / 10-bit) Giới hạn bởi số lượng chân chọn chip (SS)
Tốc độ truyền dữ liệu Thấp hơn Nhanh hơn
Cơ chế xử lý lỗi Sử dụng phản hồi ACK/NACK Không hỗ trợ ACK/NACK phần cứng
Độ phức tạp phần cứng Đơn giản, tiết kiệm chân Phức tạp hơn do nhiều đường dây
Cấu hình đa chủ (Multi-master) Có hỗ trợ Không hỗ trợ

Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm được áp dụng xuyên suốt quá trình thực hiện đề tài. Nhóm tác giả thực hiện tính toán phối ghép phần cứng, thiết kế mạch in (PCB), tích hợp các module cảm biến công nghiệp/dân dụng vào vi điều khiển ESP32, lập trình nhúng trên môi trường Arduino IDE và thiết kế giao diện điều khiển bằng phương pháp kéo-thả khối lệnh logic (block-based) trên MIT App Inventor. Dữ liệu thực nghiệm được thu thập trực tiếp từ các cảm biến đặt trong hồ cá và các dung dịch mẫu (nước lọc, cà phê, dung dịch đệm pH 9) để đánh giá độ nhạy và độ chính xác của hệ thống.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc module hóa gồm 8 khối chức năng liên kết chặt chẽ:

(LCD 20x4 I2C)            (ESP32 NodeMCU)           (Module Relay 8 kênh, Động cơ bước)
                     (12V-5V BUCK) [Khối Wifi tích hợp]
                         [Firebase Cloud Database]
                         (Realtime DB & Auth)
                         [Giao diện ứng dụng di động]
                         (MIT App Inventor)

1. Phối ghép phần cứng và cảm biến

  • Khối xử lý trung tâm: Sử dụng vi điều khiển ESP32 NodeMCU tích hợp bộ thu phát Wi-Fi. Chân G21 (SDA) và G22 (SCL) kết nối giao tiếp I2C với màn hình hiển thị. Chân G16 tiếp nhận dữ liệu 1-Wire từ cảm biến nhiệt độ DS18B20 và tín hiệu tương tự từ cảm biến pH. Chân G34 tiếp nhận tín hiệu điện áp tương tự từ cảm biến độ đục.
  • Cảm biến nhiệt độ DS18B20: Vỏ bọc kim loại chống nước, dải đo -55°C đến +125°C, độ phân giải 9 đến 12 bit, độ chính xác ±0.5°C, sử dụng giao tiếp 1-Wire qua một chân dữ liệu duy nhất.
  • Module cảm biến pH: Sử dụng đầu dò điện cực BNC, dải đo pH từ 0 đến 14, điện áp hoạt động 5V DC, thời gian đáp ứng dưới 5 giây, xuất tín hiệu điện áp tương tự tỷ lệ thuận với nồng độ ion $H^+$ trong nước.
  • Module cảm biến độ đục: Dải đo từ 0 NTU đến 1000 NTU, điện áp hoạt động 3.3V - 5V DC, đo lường sự tán xạ ánh sáng qua môi trường nước để xác định nồng độ hạt lơ lửng và chất thải.
  • Cảm biến siêu âm HC-SR04: Hoạt động ở tần số sóng âm 40 kHz, điện áp 5V DC, góc quét dưới 15 độ, dải đo khoảng cách từ 2 cm đến 300 cm. Vi điều khiển phát xung kích hoạt mức cao $10,\mu\text{s}$ tại chân Trig, sau đó đo thời gian phản xạ xung tại chân Echo để tính khoảng cách theo biểu thức: $d = v \times t / 2$ (với $v = 340,\text{m/s}$, tương đương thời gian trễ $29.412,\mu\text{s/cm}$). Cảm biến được gắn trên nắp hộp thức ăn để đo khoảng cách từ cảm biến đến bề mặt hạt thức ăn.
  • Cơ cấu cho ăn và chấp hành ngoại vi: Động cơ bước 28BYJ-48 (5V DC) liên kết với trục vít xoắn ốc đặt trong phễu chứa thức ăn, cho phép đẩy lượng thức ăn cố định ra ngoài khi quay. Module Relay 8 kênh (cách ly quang) đóng cắt nguồn cho các thiết bị 12V/220V gồm đèn chiếu sáng LED, máy sục khí oxy, máy lọc nước và bộ sò nóng lạnh (Peltier) kèm quạt tản nhiệt làm mát nước.
  • Khối nguồn: Nguồn tổ ong/Adapter cấp nguồn 12V DC cho các tải công suất lớn, sau đó đi qua mạch hạ áp xung Buck XL4015 DC-DC để tạo điện áp 5V DC ổn định nuôi vi điều khiển ESP32, màn hình LCD và các module cảm biến.

2. Thiết kế phần mềm và thuật toán điều khiển

Thuật toán firmware trên ESP32 liên tục lấy mẫu từ các cảm biến theo chu kỳ, tính toán giá trị trung bình để loại bỏ nhiễu, xuất dữ liệu ra màn hình LCD 20x4 và đồng bộ lên Firebase Realtime Database. Dữ liệu trên Firebase được tổ chức dưới dạng cấu trúc cây JSON, cho phép ứng dụng di động lắng nghe thay đổi và cập nhật giao diện trong thời gian thực.

Hệ thống vận hành theo 4 kịch bản chức năng:

  • Kịch bản 1 (Quản lý phiên đăng nhập): Người dùng đăng ký tài khoản qua Firebase Authentication và phải hoàn tất xác thực qua email. Hệ thống kiểm soát tính duy nhất bằng cách lưu Device ID của thiết bị đang hoạt động lên cơ sở dữ liệu; nếu phát hiện tài khoản đăng nhập trên thiết bị thứ hai, thiết bị trước đó sẽ tự động bị đăng xuất.
  • Kịch bản 2 (Cảnh báo vượt ngưỡng): Bộ vi điều khiển liên tục so sánh dữ liệu đo với ngưỡng tiêu chuẩn (nhiệt độ 28°C - 32°C, pH 6.5, độ đục 25 - 50 NTU). Nếu bất kỳ chỉ số nào vượt ngưỡng hoặc cảm biến HC-SR04 đo thấy khoảng cách thức ăn vượt mức an toàn (hộp rỗng), hệ thống sẽ gửi thông báo cảnh báo đẩy (Push Notification) đến điện thoại.
  • Kịch bản 3 (Điều khiển thủ công): Người dùng xem trạng thái thiết bị trên màn hình Dashboard và gửi lệnh bật/tắt trực tiếp máy bơm, máy lọc, đèn LED và motor cho ăn thông qua nút bấm trên ứng dụng di động.
  • Kịch bản 4 (Vận hành tự động kết hợp hẹn giờ): Hệ thống tự động kích hoạt bộ làm lạnh khi nhiệt độ vượt 32°C, bật máy lọc khi độ đục tăng cao, đồng thời thực thi lịch trình hẹn giờ định kỳ để bật/tắt đèn chiếu sáng và kích hoạt trục vít xoắn cho cá ăn theo mốc thời gian cài đặt trước.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu

Chương này nêu bật tính cấp thiết của việc tự động hóa quá trình giám sát hồ cá cảnh trong bối cảnh công nghệ thông minh. Tác giả phân tích những hạn chế về thời gian chăm sóc của người nuôi cá dẫn đến nguy cơ dịch bệnh do chất lượng nước biến động. Phân tích các công trình nghiên cứu trước đây (của Tahir và Patel) để chỉ ra điểm yếu trong việc điều khiển cho ăn bằng timer đơn thuần. Từ đó, chương xác định mục tiêu xây dựng giải pháp IoT hoàn chỉnh, giới hạn phạm vi nghiên cứu trên mô hình hồ thực nghiệm $30 \times 18 \times 18,\text{cm}$ và trình bày bố cục 5 chương của đồ án.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 cung cấp nền tảng sinh học và kỹ thuật phục vụ việc thiết kế hệ thống. Nội dung bao gồm yêu cầu môi trường sống của cá cảnh (đặc biệt là cá rồng và cá Hổ Indo với dải nhiệt độ 28°C - 32°C, độ pH 6.5, kiểm soát ammonia và nitrite). Trình bày lý thuyết tổng quan về kiến trúc 4 lớp của IoT; các thành phần mạng Wi-Fi (Card Wi-Fi, Access Point, Safeguards); chuẩn giao tiếp nối tiếp I2C với sơ đồ kéo điện trở và bảng đối sánh kỹ thuật chi tiết với chuẩn SPI. Ngoài ra, chương làm rõ các dịch vụ cốt lõi của Google Firebase (Realtime Database, Cloud Firestore, Authentication, Cloud Messaging, Remote Config) và quy trình thiết kế giao diện bằng phương pháp kéo thả khối lệnh trên MIT App Inventor.

Chương 3: Thiết kế và xây dựng hệ thống

Chương 3 trình bày toàn bộ quá trình tính toán, lựa chọn linh kiện và thiết kế hệ thống. Nội dung bao gồm:

  • Yêu cầu hệ thống và đặc tả chi tiết 4 kịch bản vận hành thực tế.
  • Thiết kế chi tiết sơ đồ khối và sơ đồ nguyên lý: lựa chọn màn hình LCD 20x4 I2C (chip PCF8574), cảm biến nhiệt độ DS18B20 chống nước, module cảm biến pH đầu dò BNC, cảm biến độ đục (0 - 1000 NTU), cảm biến siêu âm HC-SR04, module Relay 8 kênh, động cơ bước 28BYJ-48 kèm trục vít xoắn ốc và mạch nguồn giảm áp Buck XL4015.
  • Xây dựng lưu đồ thuật toán chương trình chính cho ESP32, lưu đồ ứng dụng điều khiển, lưu đồ giải thuật cho các chương trình con ở chế độ tự động, chế độ thủ công, điều khiển đèn, cho ăn tự động và cảnh báo mức thức ăn.
  • Thiết kế giao diện đồ họa di động gồm: trang đăng nhập/đăng ký tài khoản, trang chủ, trang giám sát thông số thời gian thực và các trang điều khiển độc lập cho từng thiết bị ngoại vi.

Chương 4: Kết quả thi công

Chương 4 phản ánh kết quả chế tạo thực tế của đề tài. Tác giả trình bày hình ảnh sơ đồ mạch in (PCB) lớp dưới, sơ đồ bố trí linh kiện 2D/3D, bo mạch thực tế sau khi in - rửa và mô hình hồ cá hoàn thiện ở mặt trước và mặt sau. Kết quả kiểm thử được minh chứng cụ thể qua 4 kịch bản:

  • Đăng ký tài khoản, gửi email xác thực thành công và chặn đăng nhập đa thiết bị.
  • Cảnh báo chính xác khi nhiệt độ vượt ngưỡng; đo lường độ đục trong môi trường nước sạch so sánh với môi trường pha cà phê; kiểm tra độ nhạy cảm biến pH với dung dịch chuẩn pH 9; phát hiện và gửi cảnh báo khi mức thức ăn xuống thấp.
  • Điều khiển bật/tắt thủ công thành công hệ thống đèn LED, máy sục oxy, máy lọc và bơm nước lạnh.
  • Hệ thống thực thi chính xác các tác vụ tự động: bơm lạnh tự kích hoạt theo ngưỡng nhiệt, hẹn giờ bật/tắt đèn và hẹn giờ kích hoạt động cơ bước cấp thức ăn.

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển

Chương cuối tổng kết toàn bộ kết quả kỹ thuật đạt được: hoàn thành hệ thống nhúng điều khiển và giám sát hồ cá qua Internet đúng theo mục tiêu ban đầu. Tác giả đánh giá khách quan các ưu điểm về khả năng tự động hóa, phản hồi thời gian thực và tính tiện dụng của ứng dụng di động; đồng thời thừa nhận các hạn chế về mặt quy mô mô hình nhỏ và giao diện ứng dụng còn đơn giản. Trên cơ sở đó, đề tài đề xuất các hướng nghiên cứu nâng cấp hệ thống phù hợp với xu hướng công nghệ hiện đại.

Kết quả và đóng góp

1. Kết quả kỹ thuật thực nghiệm

Hệ thống đã được chế tạo thành công thành một mô hình hoàn chỉnh và trải qua quá trình kiểm thử với các kết quả định lượng cụ thể:

  • Mạch phần cứng: Chế tạo thành công mạch in PCB một lớp, bố trí linh kiện gọn gàng, hoạt động ổn định với nguồn 12V DC qua mạch Buck XL4015 giảm áp xuống 5V DC nuôi vi điều khiển ESP32 và các module chức năng.
  • Cảm biến nhiệt độ DS18B20: Hoạt động bền bỉ trong nước, đo chính xác nhiệt độ môi trường hồ cá trong dải 28°C - 32°C và gửi cảnh báo kèm lệnh kích hoạt bơm lạnh khi nhiệt độ vượt ngưỡng cho phép.
  • Cảm biến độ đục: Phân biệt rõ rệt sự biến đổi chất lượng nước; trong thử nghiệm thực tế với dung dịch nước pha cà phê, cảm biến lập tức nhận diện mức độ đục tăng cao và hiển thị giá trị cảnh báo vượt ngưỡng 50 NTU lên ứng dụng.
  • Cảm biến pH: Đo lường chính xác các môi trường kiểm thử, ghi nhận chính xác giá trị khi thử nghiệm với dung dịch đệm chuẩn pH 9.
  • Cơ cấu cho ăn và cảm biến HC-SR04: Đo lường khoảng cách đến bề mặt hạt thức ăn chính xác, phân biệt rõ hai trạng thái (hộp đầy thức ăn và hộp cạn thức ăn để gửi cảnh báo). Động cơ bước 28BYJ-48 điều khiển trục xoắn ốc cấp thức ăn chuẩn xác theo giờ hẹn.
  • Bảo mật và ứng dụng: Tích hợp thành công Firebase Authentication kèm tính năng xác minh qua email; quản trị phiên đăng nhập an toàn, ngăn chặn đăng nhập đồng thời từ 2 thiết bị khác nhau dựa trên Device ID.

2. Đóng góp của đề tài

  • So với các nghiên cứu trước đây (của Tahir và cs, Patel và cs chỉ dừng lại ở việc dùng timer cho ăn đơn thuần), đề tài đã cải tiến cơ cấu cấp thức ăn dạng trục vít xoắn ốc kết hợp cảm biến siêu âm đo trữ lượng thức ăn thực tế, khắc phục triệt để tình trạng cho ăn thiếu kiểm soát.
  • Xây dựng hệ thống IoT hoàn chỉnh có khả năng giám sát đồng thời đa chỉ số lý - hóa (nhiệt độ, pH, độ đục) đồng bộ lên cơ sở dữ liệu đám mây Firebase Realtime Database với độ trễ thấp tính bằng mili-giây.
  • Cung cấp giải pháp vận hành linh hoạt, cho phép người dùng chuyển đổi dễ dàng giữa chế độ điều khiển thủ công từ xa qua Internet và chế độ tự động hóa hoàn toàn dựa trên các ngưỡng sinh học cài đặt sẵn.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

1. Hạn chế

  • Phạm vi thử nghiệm mới chỉ dừng lại ở mô hình hồ cá kích thước nhỏ ($30 \times 18 \times 18,\text{cm}$), chưa thử nghiệm trên các hồ nuôi dung tích lớn hoặc môi trường nuôi thủy sản thương mại ngoài trời.
  • Giao diện ứng dụng di động phát triển trên nền tảng MIT App Inventor còn mang tính cơ bản, tính năng tùy biến nâng cao chưa đa dạng do hạn chế về mặt thời gian và kiến thức chuyên sâu về lập trình ứng dụng native của nhóm tác giả.
  • Nền tảng Firebase chưa được khai thác các chức năng phân tích nâng cao, khả năng lập chỉ mục và truy vấn tổng hợp dữ liệu lịch sử còn hạn chế.
  • Cảm biến pH và độ đục trong môi trường nước thực tế dễ bị bám bẩn hoặc trôi điểm đo sau thời gian dài nếu không có cơ chế tự làm sạch hoặc hiệu chuẩn định kỳ.

2. Hướng nghiên cứu tiếp

  • Mở rộng quy mô hệ thống để ứng dụng cho các hồ cá cảnh dung tích lớn, hồ nuôi cá Koi ngoài trời hoặc hệ thống nuôi trồng thủy sản tuần hoàn (RAS).
  • Tái cấu trúc và phát triển ứng dụng di động chuyên nghiệp hơn trên nền tảng Flutter hoặc React Native để nâng cao trải nghiệm người dùng và tính thẩm mỹ giao diện.
  • Bổ sung các cảm biến chuyên dụng phục vụ thủy sinh như cảm biến đo nồng độ oxy hòa tan (DO), cảm biến đo hàm lượng Ammonia ($NH_3/NH_4^+$) và Nitrite ($NO_2^-$).
  • Tích hợp thuật toán học máy (Machine Learning) để phân tích xu hướng biến động chất lượng nước, từ đó dự báo sớm nguy cơ ô nhiễm môi trường nuôi.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo kỹ thuật hữu ích đối với sinh viên và học viên thuộc các ngành:

  • Công nghệ Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông, Kỹ thuật Máy tính và Hệ thống Nhúng: Tham khảo thiết kế mạch nguyên lý, kỹ thuật layout PCB, phương pháp ghép nối vi điều khiển ESP32 với chuỗi cảm biến ngoại vi (1-Wire, I2C, Analog, xung thời gian) và kỹ thuật điều khiển công suất bằng Relay.
  • Công nghệ Thông tin và Kỹ thuật Phần mềm: Tham khảo phương thức kết nối, đồng bộ hóa dữ liệu thời gian thực giữa thiết bị nhúng và Google Firebase (Realtime Database, Authentication), cũng như cách xây dựng ứng dụng điều khiển IoT trên nền tảng MIT App Inventor.
  • Tự động hóa và Nông nghiệp Công nghệ cao: Cung cấp mô hình tham chiếu thực tế để phát triển các hệ thống giám sát môi trường nước tự động, hệ thống tưới tiêu hoặc chăn nuôi thông minh quy mô vừa và nhỏ.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống sử dụng những loại cảm biến nào để giám sát hồ cá và kết nối đến vi điều khiển ESP32 qua những chân nào?

Hệ thống tích hợp 4 loại cảm biến chức năng: cảm biến nhiệt độ chống nước DS18B20 (kết nối chân số G16), module cảm biến đo độ pH đầu dò BNC (kết nối chân G16/tín hiệu analog), module cảm biến độ đục (kết nối chân G34 tiếp nhận tín hiệu analog) và cảm biến siêu âm HC-SR04 đo mức thức ăn (kết nối qua các chân Trig và Echo). Ngoài ra, màn hình LCD 20x4 giao tiếp qua chuẩn I2C tại chân G21 (SDA) và G22 (SCL).

2. Cơ cấu cấp thức ăn tự động có cấu tạo như thế nào và khắc phục hạn chế gì của các nghiên cứu trước?

Cơ cấu cấp thức ăn gồm hộp chứa thức ăn có nắp đậy, bên trong gắn trục vít xoắn ốc (feed screw) truyền động bởi động cơ bước 28BYJ-48 (5V), phía trên tích hợp cảm biến siêu âm HC-SR04. Cấu tạo này khắc phục nhược điểm của các nghiên cứu trước (vốn chỉ dùng timer thụ động) bằng cách định lượng chuẩn xác vòng quay thức ăn và liên tục đo khoảng cách để phát hiện, gửi cảnh báo kịp thời khi hộp chứa sắp hết thức ăn.

3. Hệ thống bảo đảm an toàn bảo mật và kiểm soát phiên đăng nhập trên ứng dụng di động ra sao?

Hệ thống sử dụng dịch vụ Firebase Authentication, yêu cầu người dùng đăng ký tài khoản và hoàn tất bước xác thực liên kết qua email mới được cấp quyền truy cập. Đồng thời, hệ thống quản lý phiên duy nhất bằng cách gửi và lưu trữ Device ID của thiết bị đăng nhập lên Firebase Realtime Database. Nếu phát hiện một thiết bị khác đăng nhập vào cùng một tài khoản, hệ thống sẽ tự động đăng xuất thiết bị cũ.

4. Nhóm tác giả đã thực hiện những bài thử nghiệm thực tế nào để kiểm chứng độ chính xác của cảm biến độ đục và cảm biến pH?

Độ nhạy và độ chính xác của cảm biến được kiểm thử qua các dung dịch đối chứng thực tế: đối với cảm biến độ đục, nhóm tác giả tiến hành đo đối chứng giữa nguồn nước sạch thông thường và dung dịch nước pha cà phê (kết quả cảm biến nhận diện lập tức độ đục tăng cao vượt ngưỡng 50 NTU và báo về điện thoại); đối với cảm biến pH, hệ thống được đưa vào kiểm thử trong dung dịch đệm chuẩn có nồng độ kiềm cao pH 9 và ghi nhận chỉ số đo hoàn toàn chính xác.

5. Giải pháp cấp nguồn cho hệ thống được thiết kế như thế nào để đảm bảo tải cho cả mạch điều khiển và các thiết bị ngoại vi công suất lớn?

Hệ thống sử dụng bộ nguồn Adapter/nguồn tổ ong cung cấp điện áp 12V DC công suất cao cho các thiết bị như sò nóng lạnh Peltier, quạt tản nhiệt và máy bơm. Để nuôi khối xử lý và các cảm biến nhạy cảm, nguồn 12V được kết nối qua mạch giảm áp Buck DC-DC XL4015 nhằm hạ áp xuống 5V DC với dòng tải ổn định, cấp cho ESP32, màn hình LCD 20x4 I2C, module Relay 8 kênh và các khối cảm biến.

Kết luận

Đồ án "Thiết kế hệ thống thông minh giám sát hồ cá" đã xây dựng thành công mô hình phần cứng và phần mềm nhúng hoàn chỉnh dựa trên vi điều khiển ESP32 và nền tảng Google Firebase. Hệ thống đáp ứng tốt các yêu cầu kỹ thuật đặt ra về giám sát thời gian thực các chỉ số nhiệt độ, pH, độ đục, định lượng trữ lượng thức ăn và điều khiển thiết bị ngoại vi thông qua ứng dụng MIT App Inventor. Kết quả nghiên cứu có giá trị ứng dụng thực tiễn cao trong lĩnh vực chăm sóc sinh vật cảnh và cung cấp tài liệu tham khảo có tính hệ thống cho các đồ án phát triển thiết bị IoT nông nghiệp thông minh.