Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế và thi công máy đo thân nhiệt tự động không tiếp xúc" được thực hiện bởi sinh viên Phạm Phi Hải và Nguyễn Trung Hiếu, dưới sự hướng dẫn của GVC. Trương Ngọc Anh tại Bộ môn Điện tử Công nghiệp – Y sinh, Khoa Điện – Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh (thời gian thực hiện từ 10/10/2020 đến 20/01/2021).

Lý do chọn đề tài xuất phát từ diễn biến phức tạp của đại dịch Covid-19 tại Việt Nam và trên thế giới. Trong các môi trường tập trung đông người như cơ quan, công ty, bệnh viện và trường học, việc sàng lọc người có dấu hiệu nhiễm bệnh là bắt buộc. Một trong những triệu chứng ban đầu điển hình là sốt. Tuy nhiên, các phương pháp đo thủ công tiềm ẩn nguy cơ lây nhiễm chéo giữa nhân viên kiểm soát và người được đo. Dù thị trường đã có một số thiết bị thương mại đo thân nhiệt từ xa, các dòng máy này còn tồn tại hạn chế về khả năng tự động lưu trữ thông tin nhận diện người có biểu hiện sốt và truyền dữ liệu giám sát từ xa. Nhóm tác giả đề xuất nghiên cứu, thiết kế và chế tạo một thiết bị đo thân nhiệt tự động không tiếp xúc tích hợp module camera để cảnh báo và quản lý dữ liệu qua mạng Internet.

Mục tiêu nghiên cứu của đồ án bao gồm:

  1. Thiết kế và thi công hoàn chỉnh máy đo thân nhiệt tự động hiển thị kết quả trên LED 7 đoạn và truyền dữ liệu lên ứng dụng Blynk trên điện thoại thông minh.
  2. Tích hợp module phát âm thanh ra loa để đọc giá trị nhiệt độ đo được.
  3. Tự động lưu trữ thông tin, chụp ảnh và gửi hình ảnh người có nhiệt độ bất thường (sốt) về thiết bị của người quản lý.

Sáu nội dung nghiên cứu được xác định để hoàn thành mục tiêu:

  1. Nội dung 1: Kết nối vi điều khiển Arduino Nano với cảm biến nhiệt độ.
  2. Nội dung 2: Kết nối hiển thị nhiệt độ trên LED 7 đoạn và ứng dụng Blynk.
  3. Nội dung 3: Kết nối vi điều khiển Arduino Nano với mạch phát âm thanh và loa.
  4. Nội dung 4: Thiết kế mô hình phần cứng của thiết bị.
  5. Nội dung 5: Thi công phần cứng, chạy thử nghiệm và hiệu chỉnh các lỗi phát sinh.
  6. Nội dung 6: Viết báo cáo đồ án tốt nghiệp.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống đo thân nhiệt tự động không tiếp xúc sử dụng cảm biến hồng ngoại, vi điều khiển xử lý tín hiệu, hệ thống hiển thị LED, module âm thanh và module camera IoT.
  • Phạm vi khoảng cách đo: Hoạt động trong khoảng cách nhỏ hơn 10 cm (khoảng cách vận hành hiệu quả từ 5 cm đến 10 cm).
  • Kích thước thiết bị: 20 x 14 x 6 cm, đóng vỏ bảo vệ bằng vật liệu Mica.
  • Ngôn ngữ âm thanh: Hỗ trợ hai ngôn ngữ là tiếng Việt và tiếng Anh.
  • Phạm vi truyền nhận dữ liệu: Chỉ chụp và gửi hình ảnh của những trường hợp có nhiệt độ cao (vượt ngưỡng cảnh báo) về điện thoại của người giám sát thông qua server Blynk khi có kết nối Internet.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp thiết kế

Về cơ sở y sinh, đồ án căn cứ vào phân loại nhiệt độ cơ thể người qua các giai đoạn sốt:

  • Nhiệt độ trung bình cơ thể: Khoảng 33°C đến 37°C.
  • Sốt nhẹ: Từ 37°C đến 38°C.
  • Sốt vừa: Từ 38°C đến 39°C.
  • Sốt cao: Từ 39°C đến 40°C.
  • Sốt quá cao: Trên 40°C. Dựa trên các mốc sinh lý này, nhóm nghiên cứu thiết lập dải nhiệt độ làm việc của máy đo từ 20°C đến 45°C và chọn mốc 37.5°C làm ngưỡng kích hoạt trạng thái cảnh báo sốt.

Về mặt công nghệ và thiết bị, tác giả tiến hành khảo sát các dòng cảm biến hồng ngoại không tiếp xúc và các thiết bị đo thân nhiệt hiện có trên thị trường nhằm đối chiếu thông số:

Thiết bị / Cảm biến Dải đo nhiệt độ Điện áp hoạt động Chuẩn giao tiếp / Ngõ ra Sai số công bố
Cảm biến MLX90614 (Chọn sử dụng) -70°C đến +380°C (vật thể) 3.3V – 5VDC I2C (SCL, SDA kéo trở 10kΩ) ±0.02°C
Cảm biến ZTEMP TL901 -33°C đến 220°C 3.3VDC SOC, lưu dữ liệu EEPROM ±2%, 2°C
Cảm biến PC151MT-0 0°C đến 250°C 24VDC Kết nối PLC, cáp 1m ±2%, 1°C
Máy đo K-3S 32°C đến 42°C 3VDC (Pin AAA) / USB Màn hình hiển thị, còi báo Đọc trong 0.5s
Máy đo K3 PRO 0°C đến 50°C USB / Pin 3 LED 7 đoạn, giọng nói ±0.2°C
Camera Dahua DSS / Hikvision 30°C đến 45°C 12VDC Cảm biến 1/2.8 CMOS, còi, đèn ±0.3°C (±0.2°C với Blackbody)

Phương pháp thiết kế được áp dụng trong đề tài là phương pháp kỹ thuật thực nghiệm:

  1. Phân tích chức năng và thiết kế sơ đồ khối phần cứng hệ thống.
  2. Tính toán các thông số điện tử (dòng, áp, điện trở hạn dòng cho khối hiển thị).
  3. Thiết kế mạch in (PCB) phân chia thành từng module riêng biệt để giảm nhiễu và dễ sửa chữa.
  4. Lập trình điều khiển nhúng trên môi trường Arduino IDE, tích hợp thư viện giao tiếp I2C, UART và giao thức kết nối nền tảng đám mây Blynk qua kết nối Wi-Fi.
  5. Lắp ráp, thử nghiệm chức năng từng khối, kiểm tra lỗi bằng đồng hồ vạn năng VOM và hiệu chỉnh hệ thống thực tế.

Thiết kế và thi công hệ thống

Kiến trúc sơ đồ khối hệ thống

Hệ thống được tổ chức thành 8 khối chức năng liên kết chặt chẽ:

  1. Khối xử lý – điều khiển trung tâm: Sử dụng bo mạch vi điều khiển Arduino Nano (dựa trên vi điều khiển ATmega328P), chịu trách nhiệm nhận tín hiệu từ các cảm biến, xử lý logic đo, điều khiển giải mã LED 7 đoạn, gửi lệnh phát âm thanh và giao tiếp với khối camera.
  2. Khối cảm biến: Gồm cảm biến siêu âm HY-SRF05 để xác định khoảng cách của người đo và cảm biến hồng ngoại MLX90614 để thu thập nhiệt độ bề mặt trán.
  3. Khối hiển thị: Gồm 4 LED 7 đoạn loại Anode chung điều khiển thông qua 4 IC ghi dịch 74HC595 và 1 đèn LED đơn 2 màu báo trạng thái (xanh: bình thường, đỏ: sốt).
  4. Khối âm thanh: Gồm module giải mã âm thanh DFPlayer Mini kết hợp thẻ nhớ MicroSD và loa công suất nhỏ.
  5. Khối điều khiển – hiển thị Camera: Module ESP32-CAM tích hợp chip ESP32 và cảm biến hình ảnh OV2640, đóng vai trò chụp ảnh khi phát hiện nhiệt độ cao và làm cổng giao tiếp kết nối tới Blynk Server qua mạng Wi-Fi.
  6. Khối nút nhấn: Gồm 4 nút nhấn chức năng nhằm điều chỉnh cấu hình hệ thống tại chỗ.
  7. Khối lưu trữ dữ liệu đo: Lưu hình ảnh đối tượng có thân nhiệt cao và truyền dữ liệu lên máy chủ.
  8. Khối nguồn: Cung cấp điện áp một chiều ổn định cho toàn bộ các mạch thành phần.

Tính toán mạch điện và ghép nối phần cứng

  • Khối hiển thị LED 7 đoạn: Sử dụng 4 LED 7 đoạn Anode chung nối chung chân dương về nguồn 5VDC. Để tiết kiệm chân vào/ra (I/O) của vi điều khiển, hệ thống sử dụng 4 IC dịch 74HC595 mắc nối tiếp nhau. Arduino Nano chỉ cần dùng 3 chân số (D2, D3, D4) nối tương ứng với các chân ST_CP (chốt), SH_CP (xung dịch) và DS (dữ liệu nối tiếp). Các đoạn LED hoạt động ở điện áp khoảng 3V và dòng định mức 10mA. Giá trị điện trở hạn dòng được tính toán theo công thức: $$R = \frac{U}{I} = \frac{3\text{V}}{10\text{mA}} = 300\Omega$$ Do giá trị 300Ω không phổ biến trên thị trường linh kiện, nhóm tác giả chọn điện trở tiêu chuẩn 330Ω gắn vào các cực cathode để bảo vệ LED.
  • Khối cảm biến: Cảm biến khoảng cách HY-SRF05 có chân Trig nối với chân D6, chân Echo nối với chân D5 của Arduino Nano. Cảm biến nhiệt độ MLX90614 giao tiếp qua chuẩn I2C, chân SCL kết nối chân A4, chân SDA kết nối chân A5 của Arduino Nano (sử dụng các điện trở kéo lên 10kΩ tích hợp sẵn trên mạch).
  • Khối nút nhấn: 4 nút kết nối trực tiếp với các chân digital của Arduino Nano để thực hiện 4 tác vụ: tăng âm lượng, giảm âm lượng, chuyển đổi ngôn ngữ (tiếng Anh / tiếng Việt), chuyển đổi đơn vị đo (°C / °F).
  • Khối âm thanh: Module DFPlayer Mini kết nối nối tiếp (UART) với Arduino Nano qua chân D9 (kết nối TX của DFPlayer) và chân D10 (kết nối RX của DFPlayer). Ngõ ra âm thanh SPK_1 và SPK_2 nối trực tiếp ra loa.
  • Khối Camera và chuyển đổi mức logic: Module ESP32-CAM hoạt động ở mức logic 3.3V, trong khi Arduino Nano hoạt động ở mức 5V. Để đảm bảo an toàn và tín hiệu truyền ổn định, nhóm sử dụng module chuyển mức logic TTL 4 kênh 2 chiều làm cầu nối tín hiệu giữa hai bo mạch.

Thi công mạch in và lắp ráp mô hình

Nhóm tác giả phân tách hệ thống phần cứng thành 3 bo mạch PCB độc lập:

  1. Mạch điều khiển: Chứa Arduino Nano, module phát âm thanh DFPlayer Mini và mạch chuyển mức logic TTL.
  2. Mạch hiển thị: Bố trí 4 LED 7 đoạn, 4 IC ghi dịch 74HC595 và module ESP32-CAM.
  3. Mạch cảm biến: Bố trí cảm biến siêu âm HY-SRF05, cảm biến thân nhiệt MLX90614 và đèn LED báo trạng thái 2 màu.

Quy trình gia công board mạch được thực hiện thủ công qua các bước: thiết kế sơ đồ nguyên lý và layout trên phần mềm máy tính, in bản vẽ mạch, ủi nhiệt chuyển mực lên phíp đồng, ăn mòn bằng dung dịch hóa chất (rửa mạch), khoan lỗ chân linh kiện và tiến hành hàn linh kiện. Các đường mạch sau khi hàn được kiểm tra thông mạch, ngắn mạch bằng đồng hồ vạn năng VOM. Toàn bộ 3 khối mạch và loa được gắn cố định vào vỏ hộp bảo vệ bằng Mica kích thước 20 x 14 x 6 cm.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 đặt vấn đề về sự cần thiết của thiết bị kiểm tra thân nhiệt không tiếp xúc trong bối cảnh dịch Covid-19, phân tích ưu nhược điểm của các thiết bị đo thương mại như dòng K3 Series và Infrared Counter K3S. Tác giả xác định rõ mục tiêu thiết kế máy đo tự động kết hợp LED 7 đoạn, loa đọc số đo, module chụp ảnh và giám sát qua ứng dụng Blynk. Chương này cũng công bố 6 nội dung nghiên cứu cụ thể, các thông số giới hạn của đề tài (khoảng cách đo < 10 cm, kích thước 20 x 14 x 6 cm, 2 ngôn ngữ Anh – Việt, dải đo từ 20°C đến 45°C) và bố cục tổng thể gồm 6 chương của quyển báo cáo.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 trình bày các kiến thức nền tảng và khảo sát phần cứng:

  • Lý thuyết thân nhiệt cơ thể qua các mức độ sốt (nhiệt độ trung bình 33°C - 37°C, sốt nhẹ 37°C - 38°C, sốt vừa 38°C - 39°C, sốt cao 39°C - 40°C, sốt quá cao trên 40°C).
  • Khảo sát kỹ thuật các dòng cảm biến nhiệt độ không tiếp xúc: MLX90614 (giao tiếp I2C, dải nhiệt độ vật thể -70°C đến +380°C, độ chính xác ±0.02°C), ZTEMP TL901 (chuẩn SOC, dải đo -33°C đến 220°C, tần số 1.4Hz) và PC151MT-0 (vỏ thép 304, dải đo 0°C đến 250°C, điện áp 24VDC).
  • Khảo sát hoạt động của các thiết bị đo thân nhiệt thực tế: máy đo K-3S, máy đo K3 PRO và hệ thống camera thân nhiệt công nghiệp Hikvision/Dahua kết hợp thiết bị chuẩn nhiệt Blackbody.
  • Cấu trúc phần cứng của module vi điều khiển ESP32-WROOM-32 (CPU Xtensa Dual-Core 32-bit LX6 240 MHz, 520 KB SRAM, Wi-Fi và Bluetooth BLE), module ESP32-CAM (hỗ trợ camera OV2640, khe cắm thẻ nhớ MicroSD).
  • Cấu tạo và nguyên lý mạch phát âm thanh DFPlayer Mini (giải mã MP3/WAV/WMA, DAC 24-bit, hỗ trợ thẻ nhớ FAT16/FAT32 đến 32GB) và module chuyển đổi mức logic TTL 3.3V – 5V.

Chương 3: Tính toán và thiết kế

Chương 3 tập trung hiện thực hóa sơ đồ khối thành sơ đồ nguyên lý chi tiết:

  • Thiết kế sơ đồ khối 8 thành phần và chỉ rõ mối liên kết dữ liệu giữa các khối.
  • Phân tích việc lựa chọn Arduino Nano làm khối điều khiển trung tâm nhờ ưu điểm kích thước nhỏ gọn, mã nguồn mở, hỗ trợ nhiều thư viện và chuẩn giao tiếp I2C, UART.
  • Tính toán mạch hiển thị 4 LED 7 đoạn Anode chung dùng 4 IC dịch 74HC595, xác định điện trở hạn dòng 330Ω cho từng đoạn LED.
  • Thiết kế mạch ghép nối cảm biến khoảng cách siêu âm HY-SRF05 (chân D5, D6), cảm biến nhiệt độ MLX90614 (chân A4, A5), mạch 4 nút nhấn điều khiển, mạch âm thanh DFPlayer Mini (chân D9, D10) nối ra loa và module ESP32-CAM qua IC đệm mức logic.
  • Bản vẽ sơ đồ nguyên lý toàn mạch tích hợp đầy đủ các cổng vào/ra và đường cấp nguồn.

Chương 4: Thi công hệ thống

Chương 4 mô tả quy trình hiện thực hóa mô hình từ bản vẽ:

  • Thiết kế bản vẽ bố trí linh kiện mặt trước và mặt sau cho 3 bo mạch PCB: Mạch điều khiển, mạch hiển thị và mạch cảm biến.
  • Các bước thi công mạch in thủ công: in mạch, ủi nhiệt, ngâm rửa hóa chất, khoan lỗ và hàn chân linh kiện.
  • Quy trình lắp ráp, kiểm tra lỗi mạch in bằng đồng hồ VOM để phát hiện đường mạch hở hoặc chập chân, sử dụng dây câu chì xử lý các điểm đứt mạch.
  • Thi công vỏ hộp mô hình bằng tấm nhựa Mica theo kích thước thiết kế 20 x 14 x 6 cm.
  • Giới thiệu môi trường lập trình Arduino IDE, các menu chức năng, quy trình cấu hình nạp chương trình cho Arduino Nano và tích hợp thư viện kết nối nền tảng đám mây Blynk.

Chương 5: Kết quả – Nhận xét – Đánh giá

Chương 5 ghi nhận kết quả vận hành thực tế của mô hình:

  • Mô hình khởi động hiển thị trạng thái chờ "Hold".
  • Khi người đo đưa trán vào khoảng cách 5 – 10 cm, cảm biến siêu âm kích hoạt cảm biến MLX90614 quét nhiệt độ trong 1 giây.
  • Giá trị thân nhiệt hiển thị trực tiếp lên 4 LED 7 đoạn và loa phát giọng nói đọc số nhiệt độ tương ứng.
  • Đèn LED trạng thái hiển thị màu xanh khi thân nhiệt bình thường (< 37.5°C) và chuyển sang màu đỏ khi thân nhiệt cao (≥ 37.5°C).
  • Thử nghiệm các nút bấm cơ học: chuyển đổi đơn vị đo giữa °C và °F, thay đổi ngôn ngữ giọng nói giữa tiếng Việt và tiếng Anh, tăng giảm các mức âm lượng (ghi nhận mức âm lượng lớn nhất và nhỏ nhất).
  • Vận hành khối IoT: Ứng dụng Blynk trên điện thoại đăng nhập ổn định, hiển thị giá trị nhiệt độ đồng bộ theo thời gian thực; khi phát hiện sốt, ESP32-CAM chụp hình đối tượng và gửi tin nhắn cảnh báo kèm hình ảnh về điện thoại của người quản lý.
  • Đưa ra nhận xét, đánh giá về độ ổn định và tính đáp ứng của hệ thống.

Chương 6: Kết luận – Hướng phát triển

Chương 6 tóm tắt các kết quả đạt được dựa trên mục tiêu đề ra ban đầu, xác nhận hệ thống đã hoàn thành việc đo không tiếp xúc, hiển thị LED, phát âm thanh và truyền dữ liệu/hình ảnh cảnh báo qua Blynk. Đồng thời, tác giả nêu các định hướng nâng cấp hoàn thiện thiết bị trong tương lai.

Kết quả và đóng góp kỹ thuật

Kết quả thực nghiệm

Hệ thống đo thân nhiệt tự động không tiếp xúc được chế tạo hoàn chỉnh với các thông số kỹ thuật thực nghiệm:

  • Kết cấu phần cứng: Thiết bị hoàn thiện gồm 3 bo mạch PCB và hệ thống linh kiện đặt gọn trong vỏ Mica kích thước chuẩn 20 x 14 x 6 cm.
  • Khả năng định khoảng cách: Cảm biến siêu âm HY-SRF05 nhận diện chính xác sự hiện diện của người đo trong khoảng 5 cm đến 10 cm (đáp ứng đúng giới hạn thiết kế < 10 cm).
  • Thời gian đáp ứng: Cảm biến MLX90614 thu thập dữ liệu thân nhiệt trong vòng 1 giây kể từ khi đối tượng vào đúng khoảng cách đo.
  • Giới hạn đo: Đo và hiển thị nhiệt độ trong dải từ 20°C đến 45°C.
  • Chế độ cảnh báo kép:
    • Thân nhiệt bình thường (< 37.5°C): LED báo hiệu màu xanh bật sáng, loa đọc giá trị nhiệt độ bình thường.
    • Thân nhiệt cao/sốt (≥ 37.5°C): LED báo hiệu màu đỏ bật sáng, còi/loa phát cảnh báo nhiệt độ cao, kích hoạt ESP32-CAM chụp ảnh khuôn mặt người đo.
  • Tương tác tại chỗ: Người dùng chuyển đổi linh hoạt đơn vị hiển thị giữa °C và °F, chọn ngôn ngữ phát âm thanh tiếng Việt hoặc tiếng Anh, tùy chỉnh âm lượng của loa qua 4 nút nhấn.
  • Giám sát IoT từ xa: Thiết bị gửi dữ liệu nhiệt độ về ứng dụng Blynk trên điện thoại di động qua mạng Wi-Fi và đẩy trực tiếp hình ảnh người có nhiệt độ cao về ứng dụng của người giám sát.

Đóng góp kỹ thuật của đề tài

So với các thiết bị đo thân nhiệt thương mại độc lập được khảo sát trong đồ án như K-3S hay K3 PRO (vốn chỉ hiển thị tại chỗ và phát cảnh báo âm thanh đơn thuần mà không lưu trữ thông tin nhận diện), đồ án đã tích hợp thành công module camera ESP32-CAM với chi phí thấp. Thiết bị không chỉ đo tự động không tiếp xúc nhằm giảm thiểu rủi ro lây nhiễm dịch bệnh, mà còn tự động trích xuất hình ảnh người có nguy cơ nhiễm bệnh gửi về điện thoại người quản lý theo thời gian thực thông qua hạ tầng IoT của Blynk Server.

Hạn chế và hướng phát triển

Dựa trên các giới hạn kỹ thuật được công bố trong đồ án, hệ thống còn tồn tại một số điểm hạn chế:

  • Khoảng cách đo còn hẹp: Người dùng bắt buộc phải đứng gần thiết bị trong phạm vi dưới 10 cm (từ 5 đến 10 cm) để cảm biến siêu âm nhận diện và cảm biến hồng ngoại lấy mẫu chính xác.
  • Hạn chế về lưu trữ hình ảnh: Thiết bị mới chỉ thiết lập chụp và gửi hình ảnh đối với những người có thân nhiệt cao (sốt), chưa hỗ trợ lưu trữ toàn bộ lịch sử hình ảnh của tất cả các đối tượng đã thực hiện đo.
  • Phụ thuộc đường truyền Internet: Tính năng gửi dữ liệu đo và truyền tải hình ảnh cảnh báo về ứng dụng Blynk phụ thuộc hoàn toàn vào sóng Wi-Fi và kết nối Internet tại vị trí lắp đặt máy.
  • Giới hạn ngôn ngữ: Hệ thống hiện mới chỉ lập trình dữ liệu âm thanh cho 2 ngôn ngữ là tiếng Việt và tiếng Anh.

Hướng nghiên cứu và phát triển tiếp:

  • Nghiên cứu ứng dụng các dòng cảm biến thân nhiệt có khoảng cách đo xa hơn để người đo không cần tiến quá sát thiết bị.
  • Nâng cấp thuật toán nhận diện khuôn mặt trực tiếp trên camera để cải thiện chất lượng ảnh chụp trước khi truyền dữ liệu.
  • Mở rộng cơ sở dữ liệu để ghi nhận và lưu trữ toàn bộ danh sách người đo phục vụ công tác truy vết y tế.
  • Bổ sung các gói ngôn ngữ âm thanh khác để ứng dụng đa dạng tại các cửa khẩu, bến bến xe hoặc môi trường quốc tế.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu kỹ thuật có giá trị thực tiễn đối với:

  • Sinh viên các ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử Truyền thông, Kỹ thuật Y sinh, Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa đang thực hiện đồ án môn học, đồ án tốt nghiệp về thiết bị y tế hoặc hệ thống nhúng IoT.
  • Tài liệu mẫu về phương pháp kết hợp vi điều khiển 8-bit (Arduino Nano) với vi điều khiển 32-bit có kết nối không dây (ESP32-CAM) thông qua module chuyển đổi mức logic TTL.
  • Tham khảo thiết kế mạch hiển thị mở rộng sử dụng IC ghi dịch 74HC595 điều khiển nhiều LED 7 đoạn tiết kiệm chân I/O, cũng như kỹ thuật ghép nối cảm biến thân nhiệt không tiếp xúc MLX90614 qua giao thức I2C và module âm thanh DFPlayer Mini qua UART.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống xử lý như thế nào khi phát hiện người đo có thân nhiệt vượt quá 37.5°C?
Khi cảm biến MLX90614 ghi nhận giá trị thân nhiệt từ 37.5°C trở lên, Arduino Nano kích hoạt đèn LED trạng thái chuyển sang màu đỏ, đồng thời truyền lệnh qua DFPlayer Mini để loa phát âm thanh cảnh báo nhiệt độ cao. Đồng thời, tín hiệu kích hoạt được gửi sang module ESP32-CAM để chụp ảnh đối tượng và gửi hình ảnh kèm thông báo cảnh báo về ứng dụng Blynk trên điện thoại của người quản lý.

2. Tại sao đồ án phải sử dụng IC 74HC595 để điều khiển LED 7 đoạn và giá trị điện trở được tính toán ra sao?
Để hiển thị 4 chữ số trên 4 LED 7 đoạn Anode chung, nếu nối trực tiếp sẽ làm cạn kiệt chân I/O của vi điều khiển Arduino Nano. Tác giả sử dụng 4 IC ghi dịch 74HC595 mắc nối tiếp, cho phép điều khiển toàn bộ các đoạn LED chỉ bằng 3 chân tín hiệu (D2, D3, D4). Điện trở hạn dòng được tính toán dựa trên điện áp rơi của LED 3V, dòng 10mA cấp từ nguồn 5V, cho ra giá trị lý thuyết là 300Ω; trong thực tế gia công mạch, tác giả chọn điện trở thương mại 330Ω để đảm bảo độ bền cho LED.

3. Module chuyển mức logic TTL đóng vai trò gì giữa Arduino Nano và ESP32-CAM?
Arduino Nano hoạt động ở chuẩn điện áp 5V, trong khi các chân I/O của module ESP32-CAM hoạt động ở mức điện áp 3.3V. Mạch chuyển mức logic TTL 4 kênh 2 chiều đóng vai trò là cầu nối đệm tín hiệu, chuyển đổi an toàn giữa mức 5V và 3.3V để tránh gây hỏng chân vi điều khiển ESP32 và đảm bảo dữ liệu truyền nhận nối tiếp luôn ổn định.

4. Thiết bị xác định thời điểm bắt đầu đo nhiệt độ bằng cảm biến nào và khoảng cách đo quy định là bao nhiêu?
Thiết bị sử dụng cảm biến khoảng cách siêu âm HY-SRF05 (chân Trig nối D6, chân Echo nối D5 của Arduino Nano). Khi người đo tiến lại gần trong phạm vi từ 5 cm đến 10 cm (giới hạn dưới 10 cm), cảm biến siêu âm phát hiện và gửi tín hiệu về vi điều khiển để tự động kích hoạt cảm biến MLX90614 đo nhiệt độ trong vòng 1 giây.

5. Người dùng có thể thao tác những chức năng gì thông qua 4 nút nhấn trên thân máy?
Thông qua 4 nút nhấn kết nối trực tiếp với Arduino Nano, người sử dụng có thể: (1) Tăng âm lượng loa, (2) Giảm âm lượng loa, (3) Chuyển đổi ngôn ngữ phát giọng nói giữa tiếng Anh và tiếng Việt, và (4) Chuyển đổi đơn vị hiển thị nhiệt độ giữa độ Celsius (°C) và độ Fahrenheit (°F).

Kết luận

Đồ án "Thiết kế và thi công máy đo thân nhiệt tự động không tiếp xúc" của sinh viên Phạm Phi Hải và Nguyễn Trung Hiếu đã giải quyết trọn vẹn mục tiêu nghiên cứu và chế tạo thành công một thiết bị sàng lọc y tế tự động trong bối cảnh dịch bệnh Covid-19. Hệ thống kết hợp đồng bộ giữa vi điều khiển Arduino Nano, cảm biến nhiệt độ không tiếp xúc MLX90614, cảm biến siêu âm HY-SRF05, khối âm thanh DFPlayer Mini và module IoT ESP32-CAM. Kết quả thực nghiệm cho thấy máy hoạt động chính xác trong cự ly 5 – 10 cm, thời gian đáp ứng 1 giây, hiển thị rõ ràng trên LED 7 đoạn và thực hiện cảnh báo tức thời bằng giọng nói cũng như gửi hình ảnh người sốt về điện thoại qua nền tảng Blynk. Công trình đáp ứng đầy đủ yêu cầu kỹ thuật của một đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử Truyền thông và có giá trị ứng dụng thực tế cao.