Đồ án hệ thống tưới cây tự động giám sát qua xử lý ảnh - ĐH SPKT TPHCM

Tìm hiểu giải pháp thiết kế và thi công hệ thống tưới cây tự động kết hợp giám sát bằng xử lý ảnh. Hệ thống tối ưu hiệu quả tưới tiêu và quản lý cây trồng

• Tác giả: Nguyễn Quang Trường
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Thanh Hải
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ kỹ thuật điện tử truyền thông
• Đề tài: Thiết kế và thi công hệ thống tưới cây tự động và giám sát việc tưới sử dụng xử lý ảnh
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan về thiết kế hệ thống tưới cây tự động

Hệ thống tưới cây tự động giám sát bằng xử lý ảnh tích hợp công nghệ IoT và trí tuệ nhân tạo. Hệ thống sử dụng cảm biến độ ẩm đất, nhiệt độ không khí, cường độ ánh sáng cùng camera giám sát. Ảnh chụp cây trồng được phân tích bằng thuật toán OpenCV để phát hiện tình trạng khô hạn, sâu bệnh hoặc sinh trưởng bất thường. Dữ liệu từ cảm biến và ảnh được truyền về Arduino Mega 2560 xử lý, sau đó điều khiển bơm nước, van điện từ thông qua module relay. NodeMCU ESP8266 kết nối WiFi gửi dữ liệu lên cloud, cho phép giám sát từ xa qua ứng dụng di động. Hệ thống tối ưu lượng nước tưới dựa trên nhu cầu thực tế của cây, tiết kiệm tài nguyên và nâng cao hiệu quả canh tác.

1.1. Các thành phần chính trong hệ thống

Hệ thống gồm 4 khối chính: (1) Khối cảm biến đo lường độ ẩm đất (BH1750FVI), nhiệt độ không khí (DHT11), cường độ ánh sáng (FC-28) và mưa. (2) Khối xử lý trung tâm Arduino Mega 2560 nhận tín hiệu từ cảm biến, camera Logitech C270p. (3) Khối điều khiển tác động gồm bơm nước 12V, van điện từ và module relay 5V. (4) Khối truyền thông NodeMCU ESP8266 kết nối WiFi gửi dữ liệu lên server hoặc điện thoại. Mạch điện được thi công trên khung nhôm định hình kích thước 69x44x46cm, đảm bảo độ bền và thẩm mỹ.

1.2. Nguyên lý hoạt động cơ bản

Camera chụp ảnh khu vực trồng cây định kỳ hoặc theo yêu cầu. Ảnh được xử lý bằng Python + OpenCV để phân tích màu sắc lá, độ xanh tươi. Nếu phát hiện lá úa vàng hoặc đất khô (độ ẩm <70%), hệ thống kích hoạt bơm nước. Cảm biến độ ẩm đất đo liên tục, gửi dữ liệu về Arduino. Khi độ ẩm đạt ngưỡng 80%, bơm ngắt. Dữ liệu cảm biến và ảnh được lưu trữ trên cloud, hiển thị trên ứng dụng Android. Người dùng nhận cảnh báo khi cây thiếu nước hoặc có dấu hiệu bệnh.

II. Phân tích vấn đề tưới tiêu truyền thống và giải pháp

Tưới tiêu thủ công gây lãng phí nước, tốn nhân công và khó kiểm soát chính xác nhu cầu cây trồng. Hệ thống tưới tự động truyền thống chỉ dựa vào cảm biến độ ẩm đất, bỏ qua yếu tố sinh trưởng thực tế của cây. Việc giám sát bằng mắt thường không thể phát hiện sớm sâu bệnh hay tình trạng thiếu dinh dưỡng. Hơn nữa, thiếu kết nối internet khiến người dùng không theo dõi kịp thời. Hệ thống đề xuất khắc phục bằng tích hợp xử lý ảnh, IoT và thuật toán học máy. Camera giám sát 24/7 cung cấp dữ liệu thị giác, kết hợp cảm biến vật lý tạo hệ thống đa chiều. NodeMCU ESP8266 đảm bảo truyền dữ liệu thời gian thực, giảm thiểu sai sót do con người.

2.1. Hạn chế của phương pháp tưới tiêu truyền thống

Tưới tiêu thủ công không phân biệt nhu cầu nước giữa các loại cây, dẫn đến thừa hoặc thiếu nước. Nhân công tưới tiêu tốn nhiều thời gian, chi phí vận hành cao. Hệ thống tưới tự động truyền thống chỉ đo độ ẩm đất, không xem xét điều kiện môi trường như nhiệt độ, ánh sáng. Việc bảo trì hệ thống tưới tiêu thủ công khó khăn, dễ hỏng hóc do tác động ngoại lực. Ngoài ra, thiếu giám sát liên tục khiến sâu bệnh phát triển không kiểm soát, ảnh hưởng năng suất cây trồng.

2.2. Nhu cầu về hệ thống thông minh

Người nông dân cần hệ thống tưới tiêu tự động, tiết kiệm nước và nhân công. Hệ thống phải tích hợp cảm biến đa dạng (độ ẩm, nhiệt độ, ánh sáng) và camera giám sát. Dữ liệu cần được truyền về điện thoại người dùng để giám sát từ xa. Hệ thống cần phát hiện sớm sâu bệnh, cảnh báo kịp thời. Tự động điều chỉnh chế độ tưới dựa trên nhu cầu cây trồng, thời tiết. Ngoài ra, hệ thống cần dễ lắp đặt, bảo trì và giá thành hợp lý.

III. Giải pháp thiết kế hệ thống tưới cây thông minh

Hệ thống sử dụng thuật toán OpenCV phân tích ảnh cây trồng, kết hợp cảm biến vật lý đo lường môi trường. Ảnh từ camera được tiền xử lý (lọc nhiễu, điều chỉnh ánh sáng) trước khi phân tích. Thuật toán phát hiện màu sắc lá, mật độ xanh tươi, so sánh với mẫu chuẩn để xác định tình trạng cây. Nếu độ xanh tươi giảm >15% hoặc phát hiện đốm bệnh, hệ thống cảnh báo. Cảm biến độ ẩm đất đo liên tục, gửi dữ liệu về Arduino mỗi 5 phút. Khi độ ẩm <70% và cây có dấu hiệu khô hạn, bơm nước tự động kích hoạt. NodeMCU ESP8266 gửi dữ liệu lên server, người dùng nhận thông báo qua ứng dụng di động.

3.1. Thuật toán xử lý ảnh giám sát cây trồng

Ảnh cây trồng được chụp với camera Logitech C270p độ phân giải 720p. Ảnh được tiền xử lý bằng OpenCV: chuyển đổi sang không gian màu HSV, lọc nhiễu bằng Gaussian Blur. Thuật toán phát hiện màu xanh lá (thang độ xanh Lab*) và so sánh với ngưỡng chuẩn. Nếu diện tích lá xanh giảm >15% trong 3 ngày liên tục, hệ thống cảnh báo thiếu dinh dưỡng. Phát hiện đốm đen, vàng trên lá bằng phân vùng màu sắc và contour detection. Hệ thống cũng đo mật độ lá bằng phân tích histogram.

3.2. Tích hợp cảm biến và điều khiển tác động

Cảm biến độ ẩm đất FC-28 đo độ ẩm đất theo nguyên lý thay đổi điện trở. Cảm biến DHT11 đo nhiệt độ, độ ẩm không khí. Cảm biến BH1750FVI đo cường độ ánh sáng. Dữ liệu từ cảm biến được đọc qua giao tiếp I2C. Arduino Mega 2560 xử lý dữ liệu, so sánh với ngưỡng cài đặt (độ ẩm đất <70%, nhiệt độ >35°C). Nếu điều kiện kích hoạt, Arduino gửi tín hiệu đến module relay 5V, điều khiển bơm nước 12V. Module relay cách ly Arduino khỏi dòng điện bơm, đảm bảo an toàn.

IV. Ứng dụng thực tiễn và triển vọng phát triển

Hệ thống tưới cây tự động giám sát bằng xử lý ảnh đã được triển khai thử nghiệm trên mô hình vườn kích thước 69x44x46cm. Kết quả cho thấy hệ thống tiết kiệm 30% lượng nước so với tưới thủ công. Camera giám sát phát hiện sớm sâu bệnh, giảm thiệt hại 20%. Người dùng theo dõi tình trạng cây qua ứng dụng di động, nhận cảnh báo kịp thời. Hệ thống dễ lắp đặt, chi phí thấp (khoảng 3 triệu đồng). Trong tương lai, hệ thống có thể tích hợp thêm thuật toán học máy (machine learning) để dự đoán nhu cầu nước, kết nối với hệ thống tưới tiêu thông minh nông trại.

4.1. Kết quả thử nghiệm mô hình

Hệ thống được thử nghiệm trên cây rau cải xanh trong 30 ngày. Kết quả cho thấy độ ẩm đất duy trì ở mức 75-80%, phù hợp sinh trưởng cây. Camera phát hiện 2 trường hợp lá úa vàng do thiếu nước, hệ thống tự động tưới. Không phát hiện sâu bệnh trong thời gian thử nghiệm. Người dùng nhận cảnh báo qua ứng dụng di động khi cây thiếu nước. Hệ thống hoạt động ổn định, không gặp lỗi phần cứng hay phần mềm.

4.2. Hướng phát triển trong tương lai

Hệ thống có thể tích hợp thêm cảm biến CO2, pH đất để giám sát dinh dưỡng. Thuật toán xử lý ảnh có thể nâng cấp bằng deep learning (CNN) để phát hiện sâu bệnh chính xác hơn. Hệ thống có thể kết nối với hệ thống tưới tiêu thông minh nông trại, điều khiển từ xa qua internet. Ngoài ra, hệ thống có thể tích hợp năng lượng mặt trời, giảm phụ thuộc vào nguồn điện lưới. Phát triển ứng dụng di động đa nền tảng, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ.

Trích đoạn nội dung tài liệu

đặt vấn đề dẫn nhập lý do chọn đề tài, mục tiêu, nội dung nghiên cứu, các giới hạn thông số và bố cục đồ án. Chương 2: Cơ Sở Lý Thuyết Chương này trình bày lý thuyết cơ sở làm tiền đề để thực hiện đồ án, sử dụng các đề tài đã được nghiên cứu làm cơ sở để tham khảo. Chương 3: Thiết Kế và Tính Toán Đưa ra sơ đồ khối, tính toán và thiết kế các khối có trong hệ thống, thiết kế các lưu đồ giải thuật. Chương 4: Thi Công Hệ Thống Chương này trình bày quá trình thi công hệ thống và thiết kế phần mềm.

Chương 5: Kết Quả - Nhận Xét - Đánh Giá Đưa ra kết quả, hình ảnh mô hình và đánh giá mô hình. Chương 6: Kết Luận và Hướng Phát Triển Trình bày các kết luận về hệ thống những gì đã làm được, chưa làm được và hướng cải tiến, phát triển hệ thống. Các mô hình, hệ thống chăm sóc cây trồng 2. Hệ thống tưới cây tự động Với sự xuất hiện và phát triển mạnh mẽ của khoa học kỹ thuật thì việc quản lý chăm sóc cây trồng càng được cải thiện hơn giúp người dân có thể giảm tối đa lượng công nhân cũng như là thời gian chăm sóc thông qua các thiết bị được điều khiển tự động bằng nút nhấn hay thông qua giọng nói, wifi, bluetooth… và được điều khiển bởi người dùng trên các thiết bị như smartphone, máy tính ở bất kỳ đâu.

Mô hình sử dụng board Arduino Mega 2560 kết nối với Module wifi ESP8266 để làm khối điều khiển trung tâm. Sử dụng các cảm biến đo nhiệt độ - độ ẩm, cảm biến cường độ sáng, cảm biến mưa, cảm biến độ ẩm đất để thu thập dữ liệu từ môi trường để điều khiển các thiết bị bơm nước, đèn…Tuy nhiên nhược điểm của hệ thống này là khi bị sự cố mất điện thì hệ thống sẽ ngưng hoạt động. Và các thiết bị sẽ không điều khiển và việc giám sát trở nên vô cùng khó khăn [1]. Các mô hình, hệ thống giám sát và nhận dạng 2.

Hệ thống nhận biết và phân loại Để đảm bảo cho việc cây sinh trưởng và phát triển khỏe mạnh và cho năng suất cao thì đòi hỏi người dùng cần phải cần có 1 hệ thống cập nhật dữ liệu, giám sát cây trồng một cách tối ưu và hiệu quả nhất. Ngoài việc giám sát các thông số của các cảm biến có trong hệ thống thì chúng ta cần phải biết rằng nước từ béc tưới có được tưới ra hay không. Mô hình sử dụng Camera Logitech C270p thu nhận ảnh của sản phẩm để gửi tới máy tính và thực hiện việc nhận dạng sản phẩm bằng mạng Nơron. Kết quả nhận dạng của mạng Nơron được gửi đến Arduino để Arduino tiếp tục xử lý thao tác điều khiển tay gạt.

Có một giao diện hiển thị trên máy tính giúp người sử dụng có thể quan sát được quá trình nhận dạng và điều khiển được hệ thống phân loại. Phần mềm được sử dụng trong đề tài là phần mềm Matlab. Bên cạnh đó, hệ thống cũng có nhược điểm là camera chỉ nhận dạng khi giao tiếp với máy tính [2]. Hệ thống nhận dạng Nhận thấy nhu cầu sử dụng bãi xe thông minh ở thị trường Việt Nam rất cao và thậm chí là đã lên đến đỉnh điểm.

Nắm bắt được điểm yếu đó trên thị trường nên nhiều công ty về công nghệ đã không ngừng phát triển các hệ thống bãi xe thông minh. Hệ thống đã áp dụng phương pháp nhận dạng biển số tự động để góp phần giải quyết nhu cầu về bãi xe. Hệ thống bãi giữ xe gồm mô hình một bãi giữ xe tự động và phần mềm quản lý trên PC ứng dụng công nghệ RFID và xử lý ảnh. Hệ thống sử dụng các thuật toán xử lý ảnh để xử lý, tách và nhận dạng biển số.

Có giao diện máy tính giúp dễ dàng quan sát. Nhược điểm của hệ thống khi mất điện hệ thống sẽ ngừng hoạt động [3]. Giới thiệu phần cứng 2. Vi điều khiển Hiện nay Arduino ở Việt Nam được biết đến rất rộng rãi.

Từ học sinh trung học, sinh viên và người đi làm. Những dự án nhỏ và lớn được thực hiện một cách rất nhanh và tối ưu. Trên thị trường có rất nhiều phiên bản Arduino như Arduino Uno R3, Arduino Uno R3 CH340, Arduino Mega2560, Arduino Nano, Arduino Pro Mino, Arduino Lenadro, Arduino Industrial.Trong đó có các đề tài [1], [2] cũng áp dụng và sử dụng Arduino để làm bộ xử lý trung tâm cho đề tài của họ, cụ thể là board Arduino Mega 2560, Arduino Uno R3. Cụ thể thì ở đề tài [1], tác giả đã sử dụng board Arduino Mega 2560 để kết nối giao tiếp với các module wifi, module cảm biến, điều khiển các thiết bị công xuất.

Với sự tham khảo chọn lọc từ các yêu cầu của những đề tài trước nhóm lựa chọn board Arduino Mega 2560 bởi sự linh hoạt và giá thành phù hợp. Arduino là một board mạch vi xử lý dùng để lập trình xây dựng các ứng dụng tương tác với nhau hoặc với môi trường được thuận lợi hơn. Ưu điểm của Arduino là 8 ngôn ngữ cực kì dễ học (giống C/C++), các ngoại vi trên bo mạch đều đã được chuẩn hóa, nên không cần biết nhiều về điện tử chúng ta cũng có thể lập trình được. Phần cứng bao gồm một board mạch nguồn mở được thiết kế trên nền tảng vi xử lý AVR Atmel 8bit, hoặc ARM Atmel 32-bit.

5 Arduino Mega 2560 là board mạch vi điều khiển sử dụng chip xử lý Atmega 2560, hoạt động ở điện áp 5V. Arduino Mega 2560 có thể được cấp nguồn bằng cổng USB hoặc bằng nguồn ngoài và việc chọn nguồn cấp được diễn ra hoàn toàn tự động. Board có 54 chân vào/ra và 4 UART. Thạch anh dao động 16MHz.

Về bộ nhớ Arduino Mega 2560 được trang bị chip Atmega 2560 đã tích hợp sẵn 256KB dung lượng bộ nhớ Flash, 8KB bộ nhớ SRAM và 4KB bộ nhớ EEPROM. Module ESP8266 NodeMCU Trong đề tài [1] và [5], tác giả đã sử dụng module ESP8266 NodeMCU kết nối wifi để trao đổi dữ liệu với vi điều khiển và gửi dữ liệu lên cơ sở dữ liệu. Với yêu cầu của đề tài, nhóm lựa chọn sử dụng ESP8266 NodeMCU để trao đổi thông tin với Arduino Mega 2560 và gửi dữ liệu lên cơ sở dữ liệu thông qua mạng wifi. Module ESP8266 NodeMCU được phát triển dựa trên chip ESP8266EX bên trong, dễ dàng kết nối với Wifi.

Board còn tích hợp IC CP2102, giúp dễ dàng giao tiếp với máy tính thông qua Micro USB. Có thể sử dụng trực tiếp trình biên dịch của Arduino để lập trình và nạp code, điều này khiến việc sử dụng và lập trình các ứng dụng trên ESP8266 trở nên rất đơn giản. Một số đặc điểm của chip ESP8266EX như sau: sử dụng 32-bit MCU core Tensilica. Tốc độ system clock ở 80MHz hoặc 160MHz.

Tích hợp sẵn 50kb RAM để lưu trữ dữ liệu ứng dụng khi chạy. Chip có đầy đủ các ngoại vi chuẩn để giao tiếp như 17 GPIO, 1 Slave SDIO, 3 SPI, 1 I2C, 1 I2S, 2 UART, 4 PWM. Ngoài ra, còn tích hợp các mạch RF để truyền nhận dữ liệu ở tần số 2. Cảm biến nhiệt độ - độ ẩm DHT11 Trong các đề tài ứng dụng đo nhiệt độ - độ ẩm hiện này thì cảm biến độ ẩm và nhiệt độ DHT11 là loại cảm biến rất thông dụng hiện nay vì giá thành thấp và dễ dàng lấy dữ liệu thông qua giao tiếp 1 dây.

Bộ tiền xử lý tín hiệu tích hợp trong cảm biến giúp chúng ta có được dữ liệu chính xác mà không phải qua bất kỳ tính toán nào. Trong đề tài [4] tác giả đã xử dụng cảm biến nhiệt độ - độ ẩm để đo nhiệt độ và độ ẩm trong không khí của khu vườn qua đó cập nhật thông số các giá trị của cảm biến để điều chỉnh hệ thống. Từ đó nhóm lựa chọn cảm biến nhiệt độ - độ ẩm DHT11 cho nhiệt độ - độ ẩm của môi trường. Cảm biến nhiệt độ - độ ẩm DHT11 có kích thước nhỏ gọn khoảng 28 x 12 x 10 mm.

Có dải nhiệt độ đo từ 0°C ~ 50°C, sai số ± 2°C. 6 Dải độ ẩm đo: 20% - 90% RH, sai số ± 5% RH. Tần số lấy mẫu là 1Hz, nghĩa là 1 giây DHT11 lấy mẫu một lần. Điện áp hoạt động của cảm biến từ 3.3V đến 5V (DC) và dòng tối đa là 2.

Cảm biến cường độ ánh sáng BH1750FVI Trong các yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển của cây trồng thì việc cung cấp ánh sáng đầy đủ là hết sức quan trọng. Ánh sáng mặt trời là nguồn năng lượng thích hợp và quan trọng nhất để cây xanh quang hợp, biến các chất vô cơ, nước và khí cacbonic thành hợp chất dinh dưỡng để nuôi cây. Trong đề tài [1] tác giả sử dụng cảm biến cường độ ánh sáng GY-30 BH1750FVI để thu thập cường độ ánh sáng từ môi trường để gửi về vi điều khiển để điều khiển các thiết bị ngoại vi cho phù hợp với điều kiện sinh trưởng của cây trồng. Từ những tham khảo đề tài hệ thống tưới tự động trước đây nhóm quyết định lựa chọn cảm biến cường độ ánh sáng GY-30 BH1750FVI để giải quyết vấn đề ánh sáng trong mô hình.

Đây là một cảm biến ánh sáng kỹ thuật số. Gồm một linh kiện điện tử IC cảm biến ánh sáng cho giao tiếp I2C. IC này là thích hợp nhất để nhận diện các dữ liệu ánh sáng xung quanh. Module cảm biến cường độ sáng sử dụng chíp BH1750FVI đây là loại chip có ưu điểm chuyển từ tín hiệu ánh sáng sang tín hiệu số.

Nhận tín hiệu trong phạm vi rộng với độ phân giải cao: từ 1- 65535lx. Tính năng giảm nhiễu ánh sáng 50Hz/60Hz. Sử dụng Giao tiếp I2C bus và có thể phát hiện thấp nhấp là 0.11lx, tối đa 100000lx. Điện áp cung cấp cho cảm biến là từ 3V - 5V.

Phạm vi phát hiện sáng: 0- 65535 lux. Điện áp hoạt động từ 3 đến 5V. Cảm biến sử dụng 16 bít ADC - Tín hiệu đầu ra là tín hiệu số. Cảm biến độ ẩm đất Trong quá trình phát triển của cây trồng thì đất đóng vai trò quyết định đến sinh trưởng, chất lượng và khả năng chống chịu sâu bệnh hại của cây.

Muốn sự phát triển của cây trồng luôn ổn định thì độ ẩm trong đất phải luôn đảm bảo ở ngưỡng 70 đến 80% để phù hợp cho sự sinh trưởng và phát triển của cây. Dựa vào đề tài [4] tác giả đã đưa cảm biến độ ẩm đất vào trong hệ thống để cảm biến có thể đo và cập nhật liên tục giá trị độ ẩm có trong đất để gửi về Arduino để điều khiển hệ thống tưới khi độ ẩm đất dưới ngưỡng cho phép.