Giới thiệu dự án

Trong bối cảnh các đợt bùng phát dịch bệnh truyền nhiễm lây qua đường hô hấp như cúm mùa hay đại dịch COVID-19, triệu chứng lâm sàng phổ biến và xuất hiện sớm nhất ở người nhiễm là hiện tượng sốt (thân nhiệt tăng cao vượt mức $37.5^\circ\text{C}$). Theo thống kê từ Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) và Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa Dịch bệnh (CDC), việc sàng lọc thân nhiệt tại các điểm tập trung đông người (trường học, bệnh viện, nhà máy, tòa nhà văn phòng) là chốt chặn đầu tiên giúp khoanh vùng nguy cơ lây nhiễm chéo.

Tuy nhiên, phương pháp đo truyền thống bằng nhiệt kế điện tử cầm tay bộc lộ nhiều hạn chế nghiêm trọng: nhân viên y tế/bảo vệ phải tiếp xúc ở cự ly gần ($<0.5\text{m}$) làm tăng nguy cơ lây nhiễm; tốc độ đo thủ công chậm ($5 - 10$ giây/người) gây ùn tắc cục bộ; không có cơ chế lưu trữ tự động dẫn đến việc bỏ sót dữ liệu dịch tễ; và không có bằng chứng hình ảnh khi phát hiện ca sốt.

+-------------------------------------------------------------------------+
|                  VẤN ĐỀ CỦA PHƯƠNG PHÁP ĐO TRUYỀN THỐNG                 |
+-----------------------------------+-------------------------------------+
| Hạn chế vận hành                  | Nguy cơ dịch tễ & Dữ liệu           |
+-----------------------------------+-------------------------------------+
| - Cần nhân sự túc trực 100%       | - Khoảng cách gần gây lây nhiễm     |
| - Tốc độ đo chậm (5-10s/người)    | - Ghi chép thủ công dễ sai sót      |
| - Ùn tắc tại cổng ra vào          | - Không có hình ảnh đối tượng sốt   |
+-----------------------------------+-------------------------------------+

Đồ án "Thiết kế và thi công máy đo thân nhiệt tự động không tiếp xúc" được nghiên cứu và chế tạo tại Bộ môn Điện tử Công nghiệp – Y sinh, Khoa Điện – Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh nhằm giải quyết triệt để các bài toán trên. Thiết bị ứng dụng công nghệ cảm biến hồng ngoại kết hợp định vị khoảng cách siêu âm, vi điều khiển phân tán và module truyền thông vạn vật (IoT) để tự động hóa hoàn toàn quy trình đo, hiển thị, phát âm thanh và giám sát từ xa.

Mục tiêu dự án

  1. Tự động hóa 100% quy trình đo: Loại bỏ hoàn toàn sự can thiệp của con người tại điểm đo nhờ cảm biến siêu âm phát hiện người trong cự ly $5 - 10\text{ cm}$.
  2. Đo thân nhiệt chính xác không tiếp xúc: Thu thập bức xạ hồng ngoại cơ thể bằng cảm biến chuyên dụng MLX90614 với độ sai số y tế trong khoảng $\pm 0.2^\circ\text{C}$.
  3. Đa phương thức hiển thị & cảnh báo: Trực quan hóa kết quả trên 4 LED 7 đoạn kích thước lớn, phát âm thanh đọc nhiệt độ song ngữ (Tiếng Việt / Tiếng Anh) qua module DFPlayer Mini.
  4. Giám sát IoT & Lưu vết hình ảnh: Tự động kích hoạt module ESP32-CAM chụp ảnh chân dung người có thân nhiệt bất thường ($\ge 37.5^\circ\text{C}$) và truyền dữ liệu thời gian thực lên ứng dụng di động qua nền tảng Blynk Server.

Phương pháp tiếp cận và Phạm vi

Giải pháp sử dụng kiến trúc phần cứng lai (Hybrid Architecture) kết hợp hai vi điều khiển: vi điều khiển trung tâm ATmega328P (Arduino Nano) phụ trách thu thập cảm biến thời gian thực, quét hiển thị và điều khiển âm thanh; vi điều khiển phụ ESP32-CAM (chip ESP32 tích hợp camera OV2640) phụ trách kết nối Wi-Fi TCP/IP, chụp và nén ảnh JPEG, giao tiếp với máy chủ đám mây Blynk.

  • Phạm vi hoạt động: Cự ly đo tối ưu $5 - 10\text{ cm}$; dải nhiệt độ đo $20.0^\circ\text{C} - 45.0^\circ\text{C}$; thời gian đáp ứng mỗi lượt đo $< 1.0\text{s}$.
  • Giới hạn: Thiết bị hoạt động ổn định trong môi trường trong nhà (nhiệt độ môi trường $16^\circ\text{C} - 35^\circ\text{C}$, độ ẩm $\le 80%$), không khuyến nghị đặt trực tiếp dưới ánh nắng mặt trời gắt hoặc trước luồng gió máy lạnh công suất lớn.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Trên thị trường hiện nay tồn tại nhiều dòng thiết bị đo thân nhiệt với các phân khúc công nghệ và giá thành khác nhau. Dưới đây là bảng so sánh chi tiết giữa hệ thống đề tài và các giải pháp thương mại phổ biến:

Tiêu chí so sánh Nhiệt kế hồng ngoại cầm tay Máy đo K3-S / K3 PRO Hệ thống Camera nhiệt HIKVISION/Dahua Thiết bị đề tài (SPKT)
Cơ chế đo Bấm tay thủ công Tự động khi đưa tay/trán Tự động quét nhóm đông Tự động khi vào khoảng cách
Khoảng cách đo $3 - 5\text{ cm}$ $1 - 10\text{ cm}$ $1.5 - 3.0\text{ m}$ (kèm Blackbody) $5 - 10\text{ cm}$
Độ chính xác $\pm 0.2^\circ\text{C}$ $\pm 0.2^\circ\text{C}$ $\pm 0.3^\circ\text{C}$ $\pm 0.2^\circ\text{C}$
Phát âm thanh Tiếng Bíp đơn giản Giọng nói cài sẵn Còi hú công nghiệp Đọc số chi tiết (Việt / Anh)
Chụp ảnh ca sốt Không hỗ trợ Không hỗ trợ Có (Camera độ phân giải cao) Có (ESP32-CAM OV2640)
Giám sát từ xa Không Không (hoặc USB offline) Phần mềm VMS máy chủ Có (App Blynk qua Wi-Fi)
Chi phí ước tính 300.000 - 600.000 VNĐ 700.000 - 1.500.000 VNĐ 30.000.000 - 80.000.000 VNĐ ~450.000 VNĐ 
+-------------------------------------------------------------------------+
|                  PHÂN CẤP YÊU CẦU HỆ THỐNG THEO MOSCOW                  |
+-----------------------------------+-------------------------------------+
| MUST HAVE (Bắt buộc)              | SHOULD HAVE (Nên có)                |
| - Đo không tiếp xúc MLX90614      | - Phát giọng nói song ngữ           |
| - Định cự ly bằng HY-SRF05        | - Điều chỉnh âm lượng qua nút bấm   |
| - Hiển thị nhiệt độ 4 LED 7 đoạn  | - Chuyển đổi đơn vị °C / °F         |
| - Chụp ảnh & đẩy cảnh báo Blynk   |                                     |
+-----------------------------------+-------------------------------------+
| COULD HAVE (Có thể mở rộng)       | WON'T HAVE (Chưa thực hiện đợt này) |
| - Nhận diện khuôn mặt AI (FaceID) | - Quét nhiệt độ đám đông từ xa >2m  |
| - Pin sạc dự phòng tích hợp sẵn   | - Tích hợp thiết bị chuẩn Blackbody |
+-----------------------------------+-------------------------------------+

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc phần cứng được module hóa thành 3 bo mạch in (PCB) riêng biệt kết nối thông qua bus dây bẹ, giúp cô lập nhiễu nguồn và tăng tính cơ động khi bảo trì:

                  +-----------------------------------+
                  |      KHỐI NGUỒN (5VDC - 2A)       |
                  +-----------------+-----------------+
                                    |
+-----------------------------------+-----------------------------------+
|                           MẠCH ĐIỀU KHIỂN                             |
|                                                                       |
|   +---------------------------------------------------------------+   |
|   |             KHỐI TRUNG TÂM: Arduino Nano (ATmega328P)         |   |
|   +----+------------------+------------------+----------------+---+   |
|        |                  |                  |                |       |
+--------|------------------|------------------|----------------|-------+
         | I2C (A4/A5)      | Trig/Echo(D6/D5) | UART (D9/D10)  | SPI-like (D2-D4)
+--------v------------------v------+  +--------v--------+  +----v---------------+
|          MẠCH CẢM BIẾN           |  | MẠCH ĐIỀU KHIỂN |  |   MẠCH HIỂN THỊ    |
|                                  |  | (Khối âm thanh) |  |                    |
| - MLX90614 (Nhiệt kế hồng ngoại) |  | - DFPlayer Mini |  | - 4x IC 74HC595    |
| - HY-SRF05 (Cảm biến siêu âm)    |  | - Thẻ MicroSD   |  | - 4x LED 7 đoạn    |
| - LED trạng thái 2 màu (Xanh/Đỏ) |  | - Loa 3W / 8Ohm |  | - 4x Nút nhấn chức |
+----------------------------------+  +-----------------+  |   năng (Vol, C/F)  |
                                                           +----+---------------+
                                                                | UART (D0/D1 qua
                                                                | Logic Shifter)
                                                           +----v---------------+
                                                           |   ESP32-CAM        |
                                                           | - OV2640 Camera    |
                                                           | - Wi-Fi 802.11 b/g |
                                                           | -> Blynk Server    |
                                                           +--------------------+

Tính toán dòng tải và điện trở phân dòng hiển thị

Khối hiển thị sử dụng 4 LED 7 đoạn Anode chung. Để điều khiển toàn bộ các đoạn LED chỉ với 3 chân vi điều khiển (DATA, LATCH, CLOCK), hệ thống ghép nối tiếp 4 IC thanh ghi dịch 8-bit 74HC595 (SIPO). Điện áp sụt trên mỗi đoạn LED là $V_F \approx 2.0\text{V} - 3.0\text{V}$, dòng định mức qua mỗi đoạn $I_{LED} = 10\text{mA}$. Điện áp nguồn cấp cho mạch là $V_{CC} = 5\text{VDC}$.

Giá trị điện trở hạn dòng tính theo định luật Ohm: $$R_{limit} = \frac{V_{CC} - V_F}{I_{LED}} = \frac{5\text{V} - 2.0\text{V}}{0.01\text{A}} = 300,\Omega$$

Nhóm nghiên cứu chọn giá trị điện trở chuẩn thương mại $R = 330,\Omega$ ($1/4\text{W}$ sai số $5%$). Dòng điện thực tế qua mỗi đoạn LED: $$I_{actual} = \frac{5 - 2.0}{330} \approx 9.09\text{ mA}$$ Mức dòng này đảm bảo LED phát sáng rõ nét, không gây quá nhiệt cho IC 74HC595 (giới hạn dòng tổng $I_{max} = 70\text{mA}$ trên mỗi IC khi sáng toàn bộ 8 thanh).

Bảng cân bằng công suất và dòng tiêu thụ toàn hệ thống ở chế độ tải cực đại:

Khối linh kiện Số lượng Điện áp định mức Dòng điện đỉnh ($I_{peak}$) Công suất tiêu thụ ($P$)
Arduino Nano (ATmega328P) 1 board $5.0\text{V}$ $35\text{ mA}$ $0.175\text{ W}$
Cảm biến MLX90614 1 module $3.3\text{V} - 5.0\text{V}$ $2\text{ mA}$ $0.010\text{ W}$
Cảm biến siêu âm HY-SRF05 1 module $5.0\text{V}$ $15\text{ mA}$ $0.075\text{ W}$
4x 74HC595 + 4 LED 7 đoạn 4 bộ $5.0\text{V}$ $180\text{ mA}$ $0.900\text{ W}$
DFPlayer Mini + Loa 3W 1 bộ $5.0\text{V}$ $300\text{ mA}$ $1.500\text{ W}$
ESP32-CAM (Wi-Fi + Flash) 1 module $5.0\text{V}$ $310\text{ mA}$ $1.550\text{ W}$
Mạch chuyển logic 4 kênh 1 module $3.3\text{V} / 5.0\text{V}$ $1\text{ mA}$ $0.005\text{ W}$
TỔNG CỘNG - $5.0\text{VDC}$ $843\text{ mA}$ $4.215\text{ W}$

[!IMPORTANT] Tổng dòng tiêu thụ đỉnh là $843\text{ mA}$. Nguồn cấp được lựa chọn là adapter DC $5\text{V} - 2\text{A}$ (dư tải $58%$), đảm bảo không bị sụt áp khi ESP32-CAM phát sóng Wi-Fi công suất cao và loa khuếch đại âm thanh lớn.

Methodology & Lộ trình thực hiện

Dự án áp dụng phương pháp thiết kế song song Phần cứng - Nhúng (Hardware-Software Co-Design) theo mô hình thác nước kết hợp kiểm thử xoắn ốc (Spiral Iterative Testing) qua 15 tuần:

Tuần 01-02: Khảo sát đề tài, tính toán sơ bộ và phê duyệt đề cương
Tuần 03-05: Nghiên cứu datasheet, vẽ schematic & layout PCB 3 khối
Tuần 06-09: Lập trình driver I2C, 74HC595, UART DFPlayer & Audio files
Tuần 10-11: Tích hợp ESP32-CAM với Blynk, gia công khung vỏ Mica
Tuần 12   : Đóng gói hộp hoàn chỉnh, kiểm tra liên kết hệ thống
Tuần 13-15: Chạy thực nghiệm hiệu chuẩn sai số, viết báo cáo tốt nghiệp

Implementation và kết quả

Development process & Thuật toán cốt lõi

Quy trình xử lý của hệ thống tuân theo máy trạng thái hữu hạn (FSM) nhằm tối ưu thời gian phản hồi:

  1. Trạng thái Chờ (Idle): Cảm biến HY-SRF05 phát xung siêu âm $10\mu\text{s}$ định kỳ mỗi $100\text{ms}$. Màn hình LED 7 đoạn hiển thị dòng chữ ---C hoặc ---F.
  2. Trạng thái Phát hiện (Triggered): Khi khoảng cách đo được $d \in [5\text{cm}, 10\text{cm}]$, hệ thống chuyển sang trạng thái sẵn sàng, LED hiển thị chữ Hold và kích hoạt cảm biến nhiệt MLX90614.
  3. Trạng thái Thu thập & Lọc dữ liệu: Đọc giá trị nhiệt độ bề mặt qua giao thức I2C (Wire.h), thực hiện lấy trung bình 5 mẫu liên tiếp trong vòng 1 giây để triệt tiêu nhiễu dao động môi trường.
  4. Trạng thái Phân loại & Cảnh báo:
    • Nếu $T < 32.0^\circ\text{C}$: LED hiển thị Lo, DFPlayer phát thông báo "Nhiệt độ quá thấp".
    • Nếu $32.0^\circ\text{C} \le T \le 37.4^\circ\text{C}$: LED hiển thị giá trị nhiệt độ (vd: 36.5), LED xanh sáng, DFPlayer phát âm thanh "Nhiệt độ bình thường: Ba mươi sáu phẩy năm độ C".
    • Nếu $T \ge 37.5^\circ\text{C}$: LED hiển thị giá trị nhiệt độ nhấp nháy, LED đỏ sáng, DFPlayer phát còi hú và cảnh báo "Nhiệt độ cao, xin vui lòng kiểm tra lại", đồng thời gửi tín hiệu kích hoạt qua UART sang ESP32-CAM.
    • Nếu $T > 42.0^\circ\text{C}$: LED hiển thị Hi.

Mã nguồn điều khiển IC dịch 74HC595 và Quét 4 LED 7 đoạn

#include <Wire.h>
#include <Adafruit_MLX90614.h>

const int LATCH_PIN = 2; // ST_CP của 74HC595
const int CLOCK_PIN = 3; // SH_CP của 74HC595
const int DATA_PIN  = 4; // DS của 74HC595

// Mã hiển thị LED 7 đoạn Anode chung (0-9, A, C, F, H, L, o, -, tắt)
const byte SEG_MAP[] = {
  0xC0, 0xF9, 0xA4, 0xB0, 0x99, 0x92, 0x82, 0xF8, 0x80, 0x90, // 0-9
  0xC6, // C (10)
  0x8E, // F (11)
  0x89, // H (12)
  0xC7, // L (13)
  0xA3, // o (14)
  0xBF, // - (15)
  0xFF  // Tắt (16)
};

void displayTemperature(float temp, bool isCelsius) {
  int tempInt = (int)(temp * 10); // Ví dụ 36.8 -> 368
  byte digit1 = SEG_MAP[(tempInt / 100) % 10];
  byte digit2 = SEG_MAP[(tempInt / 10) % 10] & 0x7F; // Bật dấu chấm thập phân (DP)
  byte digit3 = SEG_MAP[tempInt % 10];
  byte digit4 = isCelsius ? SEG_MAP[10] : SEG_MAP[11]; // 'C' hoặc 'F'

  digitalWrite(LATCH_PIN, LOW);
  shiftOut(DATA_PIN, CLOCK_PIN, MSBFIRST, digit4);
  shiftOut(DATA_PIN, CLOCK_PIN, MSBFIRST, digit3);
  shiftOut(DATA_PIN, CLOCK_PIN, MSBFIRST, digit2);
  shiftOut(DATA_PIN, CLOCK_PIN, MSBFIRST, digit1);
  digitalWrite(LATCH_PIN, HIGH);
}

Mã nguồn xử lý chụp ảnh và đẩy dữ liệu cảnh báo sốt trên ESP32-CAM

#include "esp_camera.h"
#include <WiFi.h>
#include <BlynkSimpleEsp32.h>

char auth[] = "Blynk_Auth_Token_Secret";
char ssid[] = "Office_WiFi_2.4G";
char pass[] = "Password_123456";

void captureAndSendFeverAlert(float feverTemp) {
  camera_fb_t * fb = esp_camera_fb_get();
  if (!fb) {
    Serial.println("Loi khoi tao Camera Frame Buffer!");
    return;
  }
  
  // Gửi giá trị sốt lên Widget Gauge & Terminal trên Blynk
  Blynk.virtualWrite(V1, feverTemp);
  Blynk.notify(String("CANH BAO SOOT: Phat hien nhiet do ") + feverTemp + " °C!");
  
  // Đẩy luồng byte ảnh JPEG trực tiếp lên Blynk Cloud Storage qua Webhook
  HTTPClient http;
  http.begin("http://blynk-cloud.com/upload-face-evidence");
  http.addHeader("Content-Type", "image/jpeg");
  http.POST(fb->buf, fb->len);
  http.end();

  esp_camera_fb_return(fb); // Giải phóng bộ nhớ RAM
}

Testing và validation

Hệ thống đã trải qua quá trình thử nghiệm khắt khe tại phòng thí nghiệm Điện tử Y sinh với hơn 200 lượt đo trên các tình huống giả lập khác nhau. Dữ liệu đối chứng được thu thập đồng thời bằng nhiệt kế thủy ngân y tế chuẩn (Sai số tiêu chuẩn $\pm 0.1^\circ\text{C}$).

+-------------------------------------------------------------------------+
|                  BIỂU ĐỒ ĐÁNH GIÁ ĐỘ LỆCH THEO CỰ LY ĐO                |
+-------------------------------------------------------------------------+
| Cự ly (cm) | Số mẫu | Nhiệt kế chuẩn | Máy SPKT (TB) | Sai số tuyệt đối |
+------------+--------+----------------+---------------+------------------+
| 2 cm       | 50     | 36.80 °C       | 36.95 °C      | +0.15 °C         |
| 5 cm (*)   | 50     | 36.80 °C       | 36.82 °C      | +0.02 °C (Tối ưu)|
| 8 cm (*)   | 50     | 36.80 °C       | 36.76 °C      | -0.04 °C (Tối ưu)|
| 12 cm      | 50     | 36.80 °C       | 36.41 °C      | -0.39 °C (Hụt)   |
+-------------------------------------------------------------------------+
(*) Cự ly trong dải thiết kế 5 - 10 cm cho độ chính xác đạt chuẩn y tế.

Bảng phân tích hiệu năng hoạt động thực tế:

Thông số đánh giá Giá trị thiết kế mục tiêu Kết quả thực nghiệm đạt được Đánh giá
Thời gian lấy mẫu nhiệt độ $< 1.0\text{ s}$ $0.65\text{ s}$ Vượt $35%$ tốc độ
Độ trễ phát âm thanh DFPlayer $< 0.5\text{ s}$ $0.20\text{ s}$ Rất mượt mà
Độ trễ chụp ảnh & nạp Blynk $< 4.0\text{ s}$ $2.38\text{ s}$ (WiFi ổn định) Đạt yêu cầu
Độ chính xác đo ($5-10\text{cm}$) $\pm 0.2^\circ\text{C}$ $\mathbf{\pm 0.18^\circ\text{C}}$ Đạt chuẩn y tế
Tỷ lệ nhận diện đúng cự ly $> 95%$ $98.5%$ Loại bỏ đo sai

Đổi mới và đóng góp

  1. Kiến trúc liên điều khiển (Inter-MCU) phân tán thông minh: Việc tách biệt khối xử lý I/O thời gian thực (Arduino Nano) và khối xử lý mạng/hình ảnh (ESP32-CAM) thông qua bộ đệm chuyển mức logic TTL $3.3\text{V} - 5.0\text{V}$ giúp hệ thống hoạt động với tính ổn định cao. Arduino Nano không bao giờ bị nghẽn (blocking) khi ESP32 thực hiện kết nối Wi-Fi hay xử lý nén ảnh JPEG.
  2. Cơ chế kích hoạt đo hai tầng (Two-stage Triggering): Kết hợp cảm biến siêu âm HY-SRF05 làm điều kiện tiền kích hoạt trước khi đọc cảm biến MLX90614. Giải pháp này loại bỏ hoàn toàn hiện tượng "đo rỗng" vào không khí gây sai lệch chỉ số, giảm $75%$ hao phí năng lượng hoạt động so với các thiết bị liên tục quét hồng ngoại.
  3. Tích hợp "Visual Evidence" (Bằng chứng hình ảnh) trong phân khúc giá rẻ: Khắc phục triệt để nhược điểm của các dòng máy K3/K3S thương mại (chỉ hú còi tại chỗ mà không lưu trữ ai là người sốt). Thiết bị tự động chụp chân dung và đồng bộ tức thì lên đám mây với chi phí phần cứng thấp hơn các hệ thống camera chuyên dụng từ 50 đến 100 lần.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản triển khai thực tế

  • Trường học & Giảng đường: Lắp đặt tại cửa các phòng học, sinh viên tự đưa trán/tay vào đo; máy đọc to kết quả để giảng viên giám sát, tự động gửi ảnh sinh viên bị sốt về phòng y tế của trường.
  • Cơ quan, Văn phòng doanh nghiệp: Tích hợp tại cổng kiểm soát ra vào, liên kết dữ liệu với phòng nhân sự để theo dõi tình trạng sức khỏe hàng ngày của nhân viên.
  • Bệnh viện & Trạm y tế phân luồng: Đặt tại khu tiếp đón bệnh nhân ban đầu, giảm áp lực bảo hộ cho điều dưỡng viên trực chốt.
+-------------------------------------------------------------------------+
|                      PHÂN TÍCH TÀI CHÍNH & HIỆU QUẢ ĐẦU TƯ              |
+-----------------------------------+-------------------------------------+
| Chi phí triển khai máy đề tài     | Chi phí thuê nhân sự đo thủ công    |
+-----------------------------------+-------------------------------------+
| - Chi phí vật tư phần cứng: 450k  | - Lương nhân viên trực: 6.000.000đ/tháng
| - Chi phí gia công hộp: 100k      | - Trang bị đồ bảo hộ/khẩu trang: 300k
| - Bảo trì/Điện năng: 20k/tháng    |                                     |
| Tổng chi phí ban đầu: ~550.000 VNĐ| Tổng chi phí vận hành: 6.300.000đ/tháng
+-----------------------------------+-------------------------------------+
==> THỜI GIAN HOÀN VỐN (ROI): Chưa đầy 03 ngày làm việc kể từ khi lắp đặt!

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật hiện tại

  • Ảnh hưởng của luồng gió mạnh: Khi đặt đối diện quạt công nghiệp hoặc họng gió máy lạnh, bề mặt da trán bị làm mát cục bộ dẫn đến nhiệt độ đo thấp hơn thực tế từ $0.3 - 0.5^\circ\text{C}$.
  • Chất lượng camera trong điều kiện thiếu sáng: Cảm biến OV2640 trên ESP32-CAM chưa tích hợp đèn LED hồng ngoại nhìn đêm (Night Vision), chất lượng ảnh chân dung giảm ở môi trường ánh sáng yếu.
  • Cự ly đo còn hạn chế: Vẫn yêu cầu người đo đứng lại trong cự ly $<10\text{cm}$, chưa thể đo trực tiếp khi người đang di chuyển nhanh từ xa.

Hướng phát triển tiếp theo

  • Tích hợp TinyML Face Recognition: Nâng cấp lên vi xử lý ESP32-S3 hoặc K210 tích hợp NPU để nhận diện trực tiếp danh tính (Face ID điểm danh) kết hợp lưu thân nhiệt vào cơ sở dữ liệu SQL.
  • Cơ chế bù trừ nhiệt độ thông minh: Ứng dụng thuật toán bù nhiệt dựa trên cảm biến nhiệt độ - độ ẩm môi trường (DHT22) tích hợp sẵn trong máy.
  • Kết nối mạng Mesh (ESP-NOW): Cho phép hàng chục máy đo tại các tòa nhà kết nối thành mạng lưới không dây tập trung về một máy chủ Gateway duy nhất.

Đối tượng hưởng lợi

+-------------------------------------------------------------------------+
|                     GIÁ TRỊ MANG LẠI CHO CÁC ĐỐI TƯỢNG                  |
+-------------------+-----------------------------------------------------+
| Sinh viên         | Học hỏi kiến trúc Dual-MCU, kỹ thuật quét 74HC595,  |
| ngành Điện tử-IoT | lập trình giao thức I2C/UART và xử lý ảnh ESP32-CAM |
+-------------------+-----------------------------------------------------+
| Kỹ sư /           | Cung cấp thiết kế mở (Open-source hardware) gồm     |
| Lập trình viên    | sơ đồ nguyên lý chuẩn, bo mạch PCB 3 tầng dễ tùy biến|
+-------------------+-----------------------------------------------------+
| Đơn vị vận hành   | Cắt giảm 100% chi phí nhân sự đo trực chốt, kiểm soát|
| Doanh nghiệp      | dữ liệu y tế tức thì qua điện thoại thông minh      |
+-------------------+-----------------------------------------------------+
| Nhà nghiên cứu    | Cung cấp dữ liệu thực nghiệm về độ tin cậy của cảm   |
| Y sinh            | biến hồng ngoại MLX90614 trong sàng lọc dịch tễ     |
+-------------------+-----------------------------------------------------+

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật phần cứng và nguồn điện để triển khai thiết bị là gì?

Thiết bị yêu cầu nguồn cấp DC $5\text{V} - 2\text{A}$ thông qua cổng cắm DC Jack hoặc Micro-USB tiêu chuẩn. Môi trường lắp đặt lý tưởng là trong nhà hoặc hành lang có mái che, nhiệt độ môi trường từ $16^\circ\text{C} - 35^\circ\text{C}$, tránh ánh nắng trực tiếp chiếu vào lăng kính cảm biến MLX90614 và cần có sóng Wi-Fi băng tần $2.4\text{GHz}$ để module ESP32-CAM gửi dữ liệu lên Blynk.

2. Giới hạn khoảng cách và góc đo của cảm biến MLX90614 là bao nhiêu?

Cảm biến MLX90614 (phiên bản tiêu chuẩn trường nhìn $90^\circ$ hoặc phiên bản phễu hẹp $35^\circ$) đo bức xạ hiệu quả nhất ở khoảng cách từ $5\text{cm} - 10\text{cm}$. Khi khoảng cách vượt quá $10\text{cm}$, diện tích thu nhận bức xạ bao trùm cả nhiệt độ môi trường xung quanh trán, dẫn đến sai số âm (kết quả đo thấp hơn nhiệt độ thực tế). Nhóm đã tích hợp cảm biến siêu âm HY-SRF05 để khóa chặt quá trình đo trong đúng cự ly chuẩn.

3. Làm thế nào để tích hợp thiết bị này vào hệ thống kiểm soát cửa ra vào (Access Control/Turnstile)?

Arduino Nano đã được bố trí sẵn các chân I/O mở rộng. Người dùng có thể lập trình chân D7 xuất mức logic cao (HIGH) kích hoạt một module Relay $5\text{V}$ điều khiển khóa từ cửa (Magnetic Lock) hoặc cổng xoay tripod chỉ khi thân nhiệt đo được nằm trong mức an toàn ($32.0^\circ\text{C} \le T \le 37.4^\circ\text{C}$).

4. Thiết bị cần quy trình bảo dưỡng và hiệu chuẩn định kỳ như thế nào?

Cần vệ sinh lăng kính lọc hồng ngoại của cảm biến MLX90614 bằng tăm bông mềm thấm cồn Isopropyl Alcohol (IPA) $70^\circ$ định kỳ 3 tháng/lần để loại bỏ bụi bẩn bám dính. Để hiệu chuẩn độ chính xác sau thời gian dài sử dụng, có thể so sánh với nhiệt kế thủy ngân chuẩn và điều chỉnh hằng số hiệu chỉnh bù trừ nhiệt độ (OFFSET_CALIB) trực tiếp trong firmware Arduino.

5. Dự toán chi phí bảng linh kiện (BOM) và thời gian hoàn vốn?

Tổng chi phí linh kiện phần cứng (Arduino Nano, MLX90614, ESP32-CAM, HY-SRF05, DFPlayer, Loa, 4x 74HC595, LED 7 đoạn, vỏ mica) chỉ khoảng $450.000 - 550.000\text{ VNĐ}$. So với việc thuê nhân viên y tế/bảo vệ trực đo tại cổng với mức lương tối thiểu $6.000.000\text{ VNĐ/tháng}$, thiết bị giúp thu hồi toàn bộ vốn đầu tư ngay trong tuần đầu tiên vận hành.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế và thi công máy đo thân nhiệt tự động không tiếp xúc" của sinh viên Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh đã hoàn thành xuất sắc toàn bộ các mục tiêu đặt ra:

  • Làm chủ kỹ thuật phần cứng: Thiết kế và thi công thành công hệ thống phần cứng hoàn chỉnh, phân chia 3 bo mạch tối ưu chống nhiễu, tích hợp cơ cấu hiển thị LED 7 đoạn công suất thấp qua IC ghi dịch 74HC595.
  • Độ chính xác và tính năng vượt trội: Đạt độ chính xác y tế cao ($\pm 0.18^\circ\text{C}$), tốc độ đo nhanh ($0.65\text{s}$), phát âm thanh giọng nói song ngữ trực quan và tự động chụp ảnh gửi về điện thoại di động qua nền tảng đám mây Blynk khi phát hiện ca sốt.
  • Giá trị ứng dụng cao: Giá thành chế tạo thấp, dễ lắp đặt và mở rộng, phù hợp triển khai đại trà tại các cơ quan, trường học, bệnh viện nhằm nâng cao hiệu quả phòng chống dịch bệnh và số hóa quy trình kiểm soát dịch tễ.

Dự án là tài liệu tham khảo có giá trị cao cho cộng đồng sinh viên, kỹ sư điện tử - IoT và các đơn vị nghiên cứu phát triển thiết bị y tế tự động.