Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong xu thế phát triển của công nghệ, các thiết bị gia dụng đang dần được cải tiến theo hướng thông minh hóa nhằm nâng cao trải nghiệm người dùng và giải quyết các bài toán phức tạp trong đời sống hằng ngày. Quá trình thay thế các thiết bị gia dụng truyền thống bằng thiết bị thông minh thế hệ mới làm nảy sinh hai vấn đề thực tiễn: chi phí đầu tư thiết bị thông minh rất cao và việc thải bỏ hàng loạt thiết bị đời cũ gây lãng phí tài nguyên cũng như tạo gánh nặng ô nhiễm môi trường. Nhằm giải quyết đồng thời hai thách thức trên, đề tài tập trung vào việc nghiên cứu mô hình tích hợp giúp chuyển đổi một chiếc tủ lạnh truyền thống thành một hệ thống tủ lạnh thông minh với chi phí thấp. Tủ lạnh được chọn làm đối tượng nghiên cứu do đây là thiết bị bảo quản thực phẩm thiết yếu trong mọi gia đình, đặc biệt là trong bối cảnh dịch bệnh khi nhu cầu dự trữ thực phẩm dài ngày gia tăng.

Khảo sát thực trạng cho thấy nhiều hãng công nghệ lớn như Samsung, LG hay General Electric (GE) đã thương mại hóa các dòng tủ lạnh thông minh tích hợp màn hình cảm ứng, trợ lý ảo, tính năng giải trí hoặc quản lý từ xa. Tuy nhiên, giá thành của các thiết bị này thường cao gấp nhiều lần so với tủ lạnh thông thường, đồng thời các tính năng chuyên sâu về quản lý chi tiết vòng đời thực phẩm và thuật toán gợi ý món ăn dinh dưỡng vẫn còn nhiều hạn chế.

Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận được xác định cụ thể như sau:

  1. Thiết kế và chế tạo mô hình tích hợp có khả năng biến một chiếc tủ lạnh bình thường thành tủ lạnh thông minh, cho phép người dùng theo dõi thực phẩm bên trong thông qua ứng dụng di động.
  2. Xây dựng thuật toán phân tích dữ liệu và gợi ý thực đơn nấu ăn dựa trên nguyên liệu sẵn có trong tủ, hạn sử dụng của thực phẩm và lịch sử ăn uống của gia đình, đồng thời cung cấp thông tin về nguyên liệu còn thiếu.
  3. Triển khai hệ thống giám sát điều kiện môi trường bảo quản bên trong tủ lạnh (nhiệt độ và độ ẩm) theo thời gian thực để cảnh báo và hỗ trợ người dùng tùy chỉnh chế độ bảo quản phù hợp.
  4. Đảm bảo toàn bộ hệ thống hoạt động ổn định, tiết kiệm năng lượng ở các node cảm biến không dây và tối ưu hóa chi phí sản xuất.

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là hệ thống phần cứng nhúng thu thập dữ liệu môi trường, thuật toán xử lý dữ liệu gợi ý món ăn và ứng dụng di động quản lý thực phẩm. Phạm vi nghiên cứu giới hạn ở việc phát triển mô hình giải pháp tích hợp ngoài cho các dòng tủ lạnh thông thường trong hộ gia đình, xây dựng cơ sở dữ liệu công thức cho khoảng 100 món ăn và thử nghiệm thực tế tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin - Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh vào năm 2022.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận được xây dựng dựa trên nền tảng lý thuyết về hệ thống nhúng kết nối vạn vật (IoT), mô hình truyền thông không dây năng lượng thấp, kiến trúc phần mềm phân tầng máy khách - máy chủ (Client - Server) và các mô hình suy giảm chất lượng thực phẩm theo nhiệt độ.

Các công nghệ và mô hình kỹ thuật chính được sử dụng bao gồm:

  • Vi điều khiển ESP32: Sản phẩm của Espressif Systems sản xuất trên tiến trình 40 nm của TSMC, trang bị bộ vi xử lý Tensilica Xtensa Dual-Core LX6 32-bit (tần số 160–240 MHz), bộ nhớ 520 KB SRAM (gồm 8 KB RTC RAM tốc độ cao và 8 KB RTC RAM tốc độ thấp), hỗ trợ kết nối Wi-Fi 802.11 b/g/n và Bluetooth Dual-Mode (BR/EDR và BLE). ESP32 có các chế độ quản lý năng lượng chuyên biệt: Active Mode, Modem Sleep, Light Sleep, Deep Sleep và Hibernation Mode.
  • Cảm biến nhiệt độ và độ ẩm DHT22: Cảm biến số sử dụng giao tiếp chuẩn 1-wire, hoạt động ở điện áp 3.3–5V DC. Tầm đo nhiệt độ từ -40°C đến 80°C (độ phân giải 0.1°C, sai số < ±0.5°C); tầm đo độ ẩm từ 0% đến 100% RH (độ phân giải 0.1% RH, sai số ±2% RH).
  • Chuẩn truyền thông Bluetooth Low Energy (BLE): Chuẩn mạng không dây hoạt động ở băng tần 2.4 GHz ISM, tốc độ truyền 1 Mbps, thời gian thiết lập kết nối nhanh (~3 ms) và tiêu thụ điện năng thấp, cho phép các node cảm biến kéo dài thời gian dùng pin.
  • Giao thức truyền thông HTTP và HTTPS: Hoạt động theo mô hình Client - Server qua cổng chuẩn 80 (HTTP) và 443 (HTTPS tích hợp chứng chỉ bảo mật SSL/TLS dựa trên hệ thống mã hóa bất đối xứng PKI) để bảo vệ dữ liệu truyền tải giữa máy trạm và máy chủ.
  • Hạ tầng Web API và máy chủ dịch vụ: Kiến trúc RESTful Web API truyền nhận dữ liệu định dạng JSON/XML. Phần mềm phía máy chủ triển khai trên nền tảng web framework Django (mô hình MTV - Model-Template-View) viết bằng ngôn ngữ Python, máy chủ ứng dụng Gunicorn theo chuẩn WSGI, máy chủ web ngược Nginx (hỗ trợ xử lý hơn 10.000 kết nối đồng thời và cân bằng tải) và hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ MySQL.
  • Thư viện phân tích dữ liệu: Sử dụng thư viện Pandas với cấu trúc DataFrame của Python để xử lý, làm sạch và tính toán dữ liệu gợi ý.
  • Công cụ phát triển (IDEs): Visual Studio Code dùng để phát triển mã nguồn backend máy chủ và Android Studio dùng để lập trình ứng dụng di động Android gốc.

Phương pháp nghiên cứu thực tế gồm có:

  • Phương pháp thiết kế và tích hợp kỹ thuật: Thiết kế phần cứng node đo lường không dây, tối ưu hóa mạch nguồn và thiết lập chu kỳ làm việc/ngủ của vi điều khiển.
  • Phương pháp thực nghiệm đo đạc: Đo dòng điện tiêu thụ thực tế của vi điều khiển ở các trạng thái làm việc bằng đồng hồ đo chuyên dụng; áp dụng công cụ tính toán thời lượng pin trực tuyến để xác định chu kỳ bảo trì nguồn điện.
  • Phương pháp mô hình hóa dữ liệu: Thiết kế lược đồ cơ sở dữ liệu quan hệ gồm các bảng thực thể liên kết chặt chẽ qua khóa chính và khóa ngoại.
  • Phương pháp giải thuật tính toán trọng số: Xây dựng mô hình tính điểm ưu tiên đa nhân tố cho thực phẩm kết hợp phương trình động học biến đổi hạn dùng theo hệ số nhiệt độ $Q_{10}$.

Nguồn dữ liệu của nghiên cứu bao gồm: dữ liệu nhiệt độ và độ ẩm thu thập thời gian thực từ cảm biến trong các ngăn tủ; dữ liệu thuộc tính thực phẩm và mã QR do người dùng cung cấp; tập dữ liệu định chuẩn về thời gian bảo quản lý thuyết của thực phẩm và tập dữ liệu công thức nấu ăn của 100 món ăn Việt Nam được biên soạn vào hệ thống.

Thành phần kỹ thuật Thông số / Công nghệ Vai trò trong hệ thống
Vi điều khiển Node ESP32 (Xtensa Dual-Core LX6, 520 KB SRAM) Đọc dữ liệu DHT22, phát gói tin BLE Advertising
Cảm biến môi trường DHT22 (1-wire, sai số nhiệt < ±0.5°C, ẩm ±2% RH) Đo nhiệt độ và độ ẩm các ngăn tủ lạnh
Vi điều khiển Gateway ESP32 (Wi-Fi + BLE) Nhận gói tin BLE từ các Node và đẩy lên Server
Máy chủ Web & API Django, Gunicorn, Nginx, Python Tiếp nhận API request, xử lý thuật toán, bảo mật
Hệ quản trị CSDL MySQL Lưu trữ người dùng, thực phẩm, công thức, nhật ký
Thư viện phân tích Pandas (Python) Xử lý tập dữ liệu thực phẩm và tính toán gợi ý
Ứng dụng di động Android Studio (Java/Kotlin) Giao diện người dùng, quét mã QR, hiển thị gợi ý

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc bốn tầng liên hoàn: Tầng thu thập dữ liệu (Node cảm biến), Tầng chuyển tiếp (Gateway), Tầng lưu trữ và xử lý trung tâm (Server) và Tầng giao tiếp người dùng (Mobile App).

[ Node cảm biến (ESP32 + DHT22) ] 
[ Gateway trung tâm (ESP32) ]
[ Server (Nginx + Gunicorn + Django + MySQL) ]
[ Smartphone Application (Android) ]

1. Thiết kế phần cứng Node cảm biến và Gateway

Mỗi ngăn của tủ lạnh được bố trí một Node cảm biến độc lập chạy pin. Node cảm biến gồm vi điều khiển ESP32 giao tiếp với cảm biến DHT22 thông qua giao thức 1 dây (1-wire). Gói tin phản hồi từ DHT22 có độ dài 40 bit (5 byte), chia thành: Byte 1 (phần nguyên độ ẩm), Byte 2 (phần thập phân độ ẩm), Byte 3 (phần nguyên nhiệt độ), Byte 4 (phần thập phân nhiệt độ) và Byte 5 (checksum kiểm tra tính toàn vẹn). Để tối ưu năng lượng, Node cảm biến được cấu hình hoạt động theo chu kỳ: ngủ sâu (Deep Sleep) trong vòng 5 phút (300 giây), sau đó thức dậy đọc thông số cảm biến và phát quảng bá gói tin BLE Advertising trong vòng 1 giây rồi quay trở lại trạng thái Deep Sleep.

Gói tin dữ liệu phát qua giao thức BLE Advertising có cấu trúc như sau:

Tên trường (Field) Kiểu dữ liệu Ý nghĩa
Test Tùy chọn Dữ liệu kiểm thử truyền thông
Manufacturer ID Mã định danh Định danh nhà sản xuất thiết bị
Device number Số nguyên Số hiệu định danh của Node
MacAddress Chuỗi ký tự Địa chỉ vật lý MAC của ESP32
Condition Status Mã logic (0 / 1) Trạng thái thiết bị (0: Bình thường, 1: Bất thường)
Sequence Number Số nguyên Số thứ tự của gói tin gửi
Temperature Số thực Giá trị nhiệt độ đo được (°C)
Humidity Số thực Giá trị độ ẩm đo được (% RH)

Gateway đặt bên ngoài tủ lạnh đóng vai trò thiết bị nhận gói tin BLE từ các Node cảm biến nội bộ tủ lạnh, trích xuất dữ liệu dựa theo địa chỉ MAC, sau đó đóng gói thành các yêu cầu HTTP/HTTPS truyền qua mạng Wi-Fi tới RESTful Web API trên máy chủ.

2. Thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ

Cơ sở dữ liệu của hệ thống được cài đặt trên MySQL bao gồm 6 bảng quan hệ chính:

  • User: Lưu trữ tài khoản đăng nhập (id int, name varchar, passwords varchar).
  • Box: Lưu trữ các hộp/túi thực phẩm gắn mã QR trong tủ (id int, name varchar, ingredient varchar, quantity float, quantityUnit varchar, purchasedate date, expirydate date, freezer boolean, ingredient_id int).
  • Ingredient: Danh mục các loại nguyên liệu chuẩn (id int, name_ingredient varchar, image varchar, refrigerator_as_int int, freezer_as_int int).
  • Dish: Danh mục các món ăn (id int, name varchar, recipe varchar, image varchar).
  • Dish_Ingredient: Bảng liên kết trung gian định nghĩa nguyên liệu cấu thành món ăn (id int, Ingredientid int, Dishid int, quantity float, quantityUnit varchar).
  • Fridges: Lưu trữ trạng thái hoạt động của tủ lạnh (id int, name varchar, userID int, temp float, humi float, note varchar).

3. Mô hình giải thuật gợi ý món ăn

Điểm số gợi ý của mỗi món ăn được xác định bằng hàm mục tiêu tổng hợp từ ba trọng số thành phần: Trọng số hạn sử dụng ($THSD$), Trọng số nguyên liệu ($TSNL$) và Trọng số lịch sử ($TSLS$).

$$W_{mon_an} = THSD + TSNL + TSLS$$

  • Trọng số hạn sử dụng ($THSD$): Đánh giá mức độ cấp bách cần chế biến nhằm tránh lãng phí. Công thức tính cơ bản: $$THSD = \frac{(HN - NM) + 1}{HSD + 1}$$ Trong đó: $HN$ là thời điểm hiện tại, $NM$ là ngày mua thực phẩm, $HSD$ là số ngày bảo quản dự kiến theo lý thuyết. Khi nhiệt độ thực tế bên trong tủ lạnh thay đổi so với nhiệt độ chuẩn, hạn sử dụng lý thuyết $R_1$ được điều chỉnh thành hạn sử dụng thực tế $R_2$ dựa trên hệ số nhiệt độ $Q_{10} = 2$ (quy tắc tốc độ phản ứng sinh hóa tăng gấp đôi khi nhiệt độ tăng 10°C): $$R_2 = \frac{R_1}{Q_{10}^{\frac{T_1 - T_2}{10}}}$$ (Với $T_1$ là nhiệt độ bảo quản thực tế ghi nhận từ cảm biến, $T_2$ là nhiệt độ tiêu chuẩn). Ví dụ: thịt gà bảo quản ở 0°C để được 4 ngày, nếu nhiệt độ thực tế là 5°C thì thời gian an toàn còn lại được tính lại thành xấp xỉ 3 ngày.
  • Trọng số nguyên liệu ($TSNL$): Xác định dựa trên mức độ sẵn có của các thành phần cấu thành món ăn. Nguyên liệu chính có hệ số cao hơn nguyên liệu phụ. $TSNL$ bằng tổng trọng số của các nguyên liệu hiện có trong tủ nhân với $THSD$ tương ứng của từng nguyên liệu đó.
  • Trọng số lịch sử ăn uống ($TSLS$): Ngăn ngừa việc gợi ý lặp lại món ăn vừa mới sử dụng. Món ăn ngay sau khi được nấu sẽ có $TSLS = 0$ và tăng dần đều về 1 sau 4 bữa không nấu:
Bữa ăn tiếp theo Trạng thái bữa Trọng số lịch sử ($TSLS$)
Ngay sau khi nấu Vừa hoàn tất 0.00
Bữa thứ 1 tiếp theo Bữa tối 0.25
Bữa thứ 2 tiếp theo Bữa trưa hôm sau 0.50
Bữa thứ 3 tiếp theo Bữa tối hôm sau 0.75
Bữa thứ 4 trở đi Bữa trưa tiếp tục 1.00

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu tổng quan

Chương 1 trình bày lý do lựa chọn đề tài xuất phát từ nhu cầu thực tiễn trong việc quản lý và dự trữ thực phẩm tại gia đình. Tác giả phân tích mâu thuẫn giữa chi phí đắt đỏ của các dòng tủ lạnh thông minh trên thị trường với tình trạng lãng phí tài nguyên khi vứt bỏ các thiết bị đời cũ còn hoạt động tốt. Chương này xác định rõ mục tiêu chế tạo giải pháp tích hợp ngoài cho tủ lạnh truyền thống, quy hoạch các phân hệ cần xây dựng (mobile app, gateway, server, cơ sở dữ liệu) và giới hạn phạm vi nghiên cứu trong khuôn khổ đồ án tốt nghiệp đại học ngành Kỹ thuật máy tính.

Chương 2: Giới thiệu các kỹ thuật được sử dụng

Chương 2 cung cấp cơ sở lý thuyết chi tiết về các công nghệ phần cứng và phần mềm được lựa chọn. Tác giả trình bày cấu trúc vi điều khiển ESP32, tập trung phân tích đặc tính tiêu thụ dòng điện của 5 chế độ nguồn: Active Mode (tiêu thụ từ 160 mA đến 260 mA, xung đỉnh 790 mA), Modem Sleep (3–20 mA), Light Sleep (0.8 mA), Deep Sleep (10–150 $\mu$A) và Hibernation Mode (2.5 $\mu$A). Đồng thời, chương này mô tả nguyên lý giao tiếp 1-wire của cảm biến DHT22, ưu nhược điểm của công nghệ mạng BLE, cơ chế bảo mật khóa công khai PKI trong giao thức HTTPS, kiến trúc mô hình MVC/MTV trong Django, khả năng đáp ứng tải cao của máy chủ web Nginx, nguyên lý hoạt động của Gunicorn, cơ chế lưu trữ của MySQL và các công cụ lập trình VS Code, Android Studio.

Chương 3: Hiện thực thiết kế đề tài

Chương 3 trình bày chi tiết quá trình hiện thực hóa hệ thống từ sơ đồ khối tổng thể đến từng phân hệ chức năng. Nội dung bao gồm:

  • Sơ đồ thu thập dữ liệu nhiệt độ, độ ẩm qua mạng cảm biến không dây sử dụng vi điều khiển ESP32 và cảm biến DHT22.
  • Cấu trúc khung truyền dữ liệu BLE Advertising giữa Node cảm biến và thiết bị Gateway.
  • Thiết kế mô hình dữ liệu quan hệ với chi tiết các trường dữ liệu và liên kết khóa giữa 6 bảng trong CSDL MySQL.
  • Kiến trúc triển khai Web API với sự kết hợp giữa Nginx, Gunicorn và Django.
  • Quy trình nghiệp vụ: quét mã QR để nhập xuất thực phẩm, phương thức đồng bộ dữ liệu cảm biến lên ứng dụng di động và công thức toán học tính toán các trọng số đề xuất món ăn kết hợp hệ số suy giảm hạn dùng $Q_{10}$.

Chương 4: Kết quả của nghiên cứu

Chương 4 công bố các kết quả thực nghiệm đạt được trên cả hai phương diện phần cứng và phần mềm. Tác giả đưa ra các số liệu đo kiểm thực tế về dòng điện tiêu thụ của mạch cảm biến ở chế độ làm việc và chế độ ngủ, tính toán thời lượng sử dụng của bộ pin nguồn nuôi và trình diễn các giao diện hoàn thiện của ứng dụng di động (đăng nhập hệ thống, danh sách thực phẩm, màn hình quét mã QR nhập liệu, giao diện đề xuất món ăn và hiển thị thông số môi trường).

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển

Chương 5 tóm tắt các hạng mục công việc đã hoàn thành so với mục tiêu đề ra ban đầu, khẳng định khả năng hoạt động ổn định của mô hình thực nghiệm và đề xuất các hướng mở rộng nghiên cứu trong tương lai nhằm nâng cao mức độ thông minh và cá nhân hóa của hệ thống.

Kết quả và đóng góp

Nghiên cứu đã hoàn thiện mô hình thực nghiệm hệ thống tủ lạnh thông minh với các kết quả cụ thể có số liệu đo đạc trực tiếp trong văn bản:

  • Tối ưu hóa năng lượng phần cứng: Đo đạc thực tế cho thấy mạch Node cảm biến khi hoạt động ở chế độ bình thường (Active Mode) tiêu thụ dòng điện khoảng 60 mA (cấp nguồn cho vi điều khiển ESP32, cảm biến DHT22, IC nguồn và mạch nạp). Khi chuyển sang cấu hình tiết kiệm điện (Low Power) kết hợp chế độ Deep Sleep trong 5 phút và thức dậy truyền gói tin BLE trong 1 giây, dòng điện tiêu thụ ở trạng thái ngủ đo được là 150 $\mu$A (dòng điện thực tế cao hơn mức lý thuyết 8–10 $\mu$A của riêng chip ESP32 do ảnh hưởng tiêu tán từ các linh kiện IC nguồn, mạch nạp và cảm biến đi kèm trên board).
  • Thời lượng hoạt động của pin: Kết quả tính toán từ công cụ Battery Life Calculator với nguồn pin dung lượng danh định 2500 mAh, dòng điện lúc ngủ 0.15 mA, dòng thức 60 mA trong chu kỳ 300 giây cho thấy Node cảm biến có khả năng hoạt động liên tục trong khoảng 253 ngày (tương đương hơn 8 tháng) mà không cần thay pin hoặc sạc lại.
  • Hệ thống phần mềm và cơ sở dữ liệu: Xây dựng hoàn chỉnh ứng dụng di động trên nền tảng Android hỗ trợ quét mã QR để quản lý thực phẩm; triển khai hệ thống Web API ổn định trên máy chủ chạy Django, Gunicorn, Nginx và MySQL; xây dựng cơ sở dữ liệu công thức nấu ăn với quy mô 100 món ăn Việt Nam.
  • Giải pháp đóng góp: Khóa luận cung cấp một giải pháp kỹ thuật có tính ứng dụng thực tiễn cao: tái sử dụng tủ lạnh truyền thống thành thiết bị IoT thông minh với mức chi phí linh kiện thấp. Đóng góp nổi bật của nghiên cứu là xây dựng thành công thuật toán đề xuất món ăn kết hợp linh hoạt giữa ba thành phần trọng số ($THSD$, $TSNL$, $TSLS$), trong đó đưa ra cơ chế hiệu chỉnh thời gian bảo quản an toàn của thực phẩm theo biến thiên nhiệt độ thực tế thông qua hệ số động học $Q_{10}$.
Chỉ số đo đạc / Tham số Giá trị trong văn bản Điều kiện / Ghi chú
Dòng tiêu thụ chế độ Active ~60 mA ESP32 + DHT22 + Mạch nạp + IC nguồn
Dòng tiêu thụ chế độ Deep Sleep ~150 $\mu$A Đo đạc thực tế trên toàn mạch phần cứng
Chu kỳ phát dữ liệu cảm biến 5 phút ngủ, 1 giây thức Node phát gói tin BLE tới Gateway
Dung lượng pin thử nghiệm 2500 mAh Pin nguồn cấp cho Node cảm biến
Thời gian vận hành dự tính ~253 ngày Tính toán qua Battery life calculator
Quy mô tập dữ liệu công thức Khoảng 100 món ăn Lưu trữ trong bảng Dish của MySQL
Sai số đo lường nhiệt độ < ±0.5°C Cảm biến số DHT22
Sai số đo lường độ ẩm ±2% RH Cảm biến số DHT22

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận chỉ rõ các hạn chế kỹ thuật hiện tại và vạch ra định hướng phát triển tiếp theo dựa trên nội dung văn bản:

  • Hạn chế:
    • Quy trình quản lý thực phẩm vẫn đòi hỏi sự can thiệp thủ công từ người dùng (người dùng phải tự chia thực phẩm vào túi/hộp có mã QR và thực hiện quét mã, nhập liệu từng thông số ngày mua, phân loại).
    • Dòng điện tiêu thụ ở chế độ ngủ thực tế của mạch (150 $\mu$A) còn cao hơn đáng kể so với mức tiêu thụ lý thuyết của riêng chip ESP32 (8–10 $\mu$A) do thất thoát qua mạch nạp và IC quản lý nguồn tích hợp trên kit phát triển.
    • Cơ sở dữ liệu công thức món ăn mới chỉ dừng lại ở quy mô thử nghiệm 100 món ăn cơ bản.
  • Hướng phát triển tiếp theo:
    • Mở rộng thuật toán lựa chọn và đề xuất thực đơn dựa trên nhiều tiêu chí nâng cao như: sở thích cá nhân, tình trạng bệnh lý, thể trạng sức khỏe và chế độ dinh dưỡng chuyên biệt của từng thành viên trong gia đình.
    • Thiết kế lại bo mạch phần cứng chuyên dụng, lược bỏ các thành phần nạp và giao tiếp trung gian không cần thiết để hạ dòng rò trong chế độ Deep Sleep xuống sát mức lý thuyết, giúp kéo dài thời lượng pin hơn nữa.
    • Hoàn thiện và nâng cấp giải pháp tích hợp phần cứng để quy trình gắn kết vào tủ lạnh nguyên bản trở nên tinh gọn và thuận tiện hơn.

Giá trị tham khảo

Tài liệu khóa luận tốt nghiệp này mang lại giá trị tham khảo hữu ích cho:

  • Sinh viên các ngành Kỹ thuật Máy tính, Điện tử - Viễn thông và Hệ thống Nhúng: Là tài liệu tham khảo thực tế về quy trình thiết kế thiết bị IoT chạy pin, kỹ thuật tối ưu hóa công suất tiêu thụ cho vi điều khiển ESP32, phương thức lập trình chế độ ngủ sâu (Deep Sleep) và truyền thông không dây bằng các gói tin BLE Advertising.
  • Sinh viên và kỹ sư phát triển phần mềm ứng dụng IoT: Cung cấp mô hình kiến trúc hoàn chỉnh từ thiết bị ngoại vi, tầng mạng Gateway, hệ thống Web API sử dụng ngăn xếp công nghệ Django/Gunicorn/Nginx/MySQL đến ứng dụng di động Android gốc.
  • Người nghiên cứu các đề tài quản lý chuỗi cung ứng thực phẩm gia đình: Tham khảo mô hình toán học tích hợp quy tắc Arrhenius / hệ số $Q_{10}$ vào việc tự động hiệu chỉnh hạn sử dụng thực phẩm theo nhiệt độ môi trường thực tế, cũng như giải thuật chấm điểm gợi ý đa yếu tố.

Câu hỏi thường gặp

1. Node cảm biến bên trong tủ lạnh truyền dữ liệu về Gateway bằng phương thức nào và tần suất ra sao?
Node cảm biến sử dụng vi điều khiển ESP32 giao tiếp với cảm biến DHT22 qua chuẩn 1-wire, sau đó gửi dữ liệu nhiệt độ và độ ẩm về Gateway bên ngoài tủ lạnh thông qua các gói tin quảng bá BLE (Bluetooth Low Energy) Advertising. Tần suất cập nhật là 5 phút một lần; sau khi gửi dữ liệu trong 1 giây, Node sẽ chuyển sang chế độ Deep Sleep để tiết kiệm điện.

2. Dòng điện tiêu thụ thực tế của mạch cảm biến ở chế độ Low Power là bao nhiêu và thời lượng pin tính toán đạt được bao lâu?
Ở chế độ Low Power, mạch đo thực tế tiêu thụ khoảng 150 $\mu$A trong thời gian ngủ sâu (thay vì 8 $\mu$A theo lý thuyết của chip do có thêm IC nguồn, mạch nạp và cảm biến) và tiêu thụ khoảng 60 mA khi thức dậy truyền dữ liệu. Với nguồn pin dung lượng 2500 mAh, công cụ tính toán thời lượng pin xác định hệ thống có thể vận hành liên tục trong khoảng 253 ngày.

3. Hệ thống điều chỉnh hạn sử dụng của thực phẩm theo nhiệt độ môi trường như thế nào?
Hệ thống sử dụng hệ số nhiệt độ $Q_{10} = 2$ (phản ánh tốc độ biến đổi chất lượng tăng gấp đôi khi nhiệt độ tăng thêm 10°C). Khi cảm biến ghi nhận nhiệt độ thực tế $T_1$ khác với nhiệt độ tiêu chuẩn $T_2$, thời gian bảo quản lý thuyết $R_1$ sẽ được tính toán lại thành thời gian thực tế $R_2$ theo công thức $R_2 = R_1 / (Q_{10}^{(T_1 - T_2)/10})$. Nhờ đó, nếu nhiệt độ tủ lạnh tăng lên, hạn sử dụng của thực phẩm sẽ tự động rút ngắn lại trong cơ sở dữ liệu.

4. Cơ sở dữ liệu của hệ thống gồm những bảng nào và mối liên kết giữa chúng được thiết kế ra sao?
Cơ sở dữ liệu triển khai trên MySQL gồm 6 bảng: User (thông tin người dùng), Box (thực phẩm đang có trong tủ), Ingredient (danh mục nguyên liệu chuẩn), Dish (danh mục món ăn), Dish_Ingredient (nguyên liệu cần cho từng món ăn) và Fridges (trạng thái môi trường của tủ). Các bảng này liên kết với nhau thông qua các khóa ngoại như ingredient_id, Dishid, Ingredientid và userID.

5. Người dùng đưa thực phẩm vào hệ thống quản lý bằng cách nào?
Người dùng đóng gói thực phẩm vào các túi hoặc hộp có dán sẵn mã QR, sau đó sử dụng ứng dụng di động quét mã QR này. Ứng dụng sẽ gửi yêu cầu lên máy chủ và hiển thị biểu mẫu để người dùng nhập các thông tin: tên loại thực phẩm, khối lượng, ngày mua và vị trí bảo quản (ngăn đông hay ngăn mát). Sau khi xác nhận, dữ liệu sẽ được lưu trữ đồng bộ vào bảng Box trên máy chủ.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Nguyễn Hoàng Hiệp và Vũ Văn Dũng đã thiết kế và chế tạo thành công mô hình tích hợp biến tủ lạnh thông thường thành tủ lạnh thông minh ứng dụng kỹ thuật IoT và giải thuật gợi ý món ăn. Đề tài giải quyết tốt bài toán tiết kiệm năng lượng cho các node cảm biến không dây với thời lượng pin đạt khoảng 253 ngày thông qua cơ chế BLE và Deep Sleep, đồng thời hoàn thiện hệ thống máy chủ Django/MySQL và ứng dụng Android quản lý thực phẩm theo mã QR. Nghiên cứu đạt được đầy đủ các mục tiêu thiết kế kỹ thuật đề ra, cung cấp cơ sở thực nghiệm rõ ràng và mở ra hướng phát triển ứng dụng thiết thực trong lĩnh vực nhà thông minh và bảo quản dinh dưỡng gia đình.