I. Giới thiệu về ứng dụng học sâu trong phát triển hệ thống đào tạo hàn
Ứng dụng học sâu đang trở thành một công nghệ cốt lõi trong thời đại 4.0, đặc biệt trong lĩnh vực giáo dục. Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển một hệ thống đào tạo thực hành hàn sử dụng điện thoại thông minh, nhằm hỗ trợ giảng viên và sinh viên trong quá trình đánh giá chất lượng mối hàn. Hệ thống được thiết kế để phân loại các mối hàn dựa trên độ hoàn chỉnh, sử dụng kiến trúc MobilenetV2 kết hợp với Convolutional Block Attention Module (CBAM) để tăng độ chính xác và hiệu suất.
1.1. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu
Mục tiêu chính của nghiên cứu là tạo ra một ứng dụng đánh giá tự động các mối hàn hồ quang tay trên điện thoại thông minh. Ứng dụng này giúp giảng viên đánh giá chính xác kết quả mối hàn của sinh viên theo thang điểm quy định. Phạm vi nghiên cứu giới hạn trong việc thiết kế phần mềm nhận diện hình ảnh khuyết tật trên mối hàn, chỉ hỗ trợ hệ điều hành Android.
1.2. Ý nghĩa thực tiễn
Việc áp dụng học sâu trong hệ thống đào tạo hàn mang lại nhiều lợi ích, bao gồm tăng tính linh hoạt, giảm chi phí và nâng cao độ chính xác trong đánh giá. Hệ thống này phù hợp với môi trường giáo dục, đặc biệt là các trường đại học và cao đẳng, nơi cần sự linh hoạt và tiện lợi trong quá trình đào tạo.
II. Cơ sở lý thuyết và công nghệ sử dụng
Nghiên cứu này dựa trên các kiến thức về học sâu, học máy và trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là các kiến trúc mạng nơ-ron như MobilenetV2 và CBAM. Các thuật toán tối ưu như RMSprop và Adam được sử dụng để huấn luyện mô hình. Ngoài ra, TensorFlow được chọn làm framework chính để triển khai hệ thống.
2.1. Kiến trúc MobilenetV2 và CBAM
MobilenetV2 là một kiến trúc mạng nơ-ron hiệu quả, được thiết kế để chạy trên các thiết bị di động. CBAM được tích hợp để cải thiện hiệu suất của mô hình bằng cách tập trung vào các kênh và vùng không gian quan trọng trong hình ảnh. Sự kết hợp này giúp hệ thống đạt độ chính xác cao hơn 80% trên các thiết bị di động.
2.2. Các thuật toán tối ưu
Các thuật toán tối ưu như RMSprop và Adam được sử dụng để huấn luyện mô hình, giúp cải thiện tốc độ hội tụ và độ chính xác. RMSprop điều chỉnh tốc độ học dựa trên gradient trung bình, trong khi Adam kết hợp cả momentum và RMSprop để đạt hiệu suất cao hơn.
III. Thiết kế và triển khai hệ thống
Hệ thống được thiết kế với các khối chức năng chính bao gồm nhận diện hình ảnh, phân loại mối hàn và hiển thị kết quả. Giao diện người dùng được thiết kế đơn giản, dễ sử dụng trên điện thoại thông minh. Hệ thống sử dụng TensorFlow Lite để triển khai mô hình trên thiết bị di động, đảm bảo hiệu suất và độ chính xác.
3.1. Thiết kế thuật toán
Thuật toán chính của hệ thống dựa trên MobilenetV2 kết hợp với CBAM. Quá trình huấn luyện được thực hiện trên một tập dữ liệu nhỏ nhưng đầy thách thức, bao gồm các biến thể khuyết tật trên mối hàn. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống đạt độ chính xác cao và ổn định trên các thiết bị di động.
3.2. Giao diện người dùng
Giao diện người dùng được thiết kế đơn giản, bao gồm các chức năng chụp hình, chọn ảnh từ bộ sưu tập và hiển thị kết quả phân loại. Giao diện này giúp người dùng dễ dàng thao tác và sử dụng hệ thống một cách hiệu quả.
IV. Kết quả thực nghiệm và đánh giá
Hệ thống đã được thử nghiệm trên các thiết bị di động với kết quả đạt độ chính xác hơn 80%. Các thử nghiệm cũng cho thấy hệ thống hoạt động ổn định và hiệu quả trên các thiết bị có cấu hình thấp. Kết quả này chứng minh tính khả thi và hiệu quả của việc áp dụng học sâu trong hệ thống đào tạo hàn.
4.1. Đánh giá hiệu suất
Hệ thống được đánh giá dựa trên độ chính xác và tốc độ xử lý. Kết quả cho thấy hệ thống đạt độ chính xác cao và hoạt động ổn định trên các thiết bị di động, đáp ứng được yêu cầu của môi trường giáo dục.
4.2. So sánh với các phương pháp truyền thống
So với các phương pháp đánh giá truyền thống dựa trên kinh nghiệm của giảng viên, hệ thống này mang lại độ chính xác cao hơn và giảm thiểu sai sót chủ quan. Điều này giúp nâng cao chất lượng đào tạo và đánh giá trong các trường đại học và cao đẳng.
V. Kết luận và hướng phát triển
Nghiên cứu đã chứng minh tính khả thi và hiệu quả của việc áp dụng học sâu trong hệ thống đào tạo hàn. Hệ thống này không chỉ giúp nâng cao chất lượng đánh giá mà còn mang lại sự linh hoạt và tiện lợi cho người dùng. Trong tương lai, nghiên cứu có thể mở rộng sang các phương pháp hàn khác và cải thiện độ chính xác của hệ thống.
5.1. Kết luận
Hệ thống đào tạo hàn sử dụng học sâu trên điện thoại thông minh đã đạt được các kết quả tích cực, chứng minh tính khả thi và hiệu quả trong môi trường giáo dục. Hệ thống này giúp nâng cao chất lượng đánh giá và giảm thiểu sai sót chủ quan.
5.2. Hướng phát triển
Trong tương lai, nghiên cứu có thể mở rộng sang các phương pháp hàn khác như hàn TIG, hàn MIG-MAG. Ngoài ra, việc cải thiện độ chính xác và mở rộng tập dữ liệu huấn luyện cũng là những hướng phát triển tiềm năng.
