Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong thời đại truyền thông số và sự phát triển mạnh mẽ của khoa học công nghệ, nhu cầu quảng bá thông tin, hình ảnh và thông điệp thị giác đã trở thành một phần thiết yếu trong đời sống xã hội. Các phương thức quảng cáo truyền thống bằng văn bản tĩnh dần được thay thế bởi các định dạng trực quan sinh động như hình ảnh động, video ngắn và bảng thông tin điện tử nhằm thu hút sự chú ý và tối ưu hóa khả năng tiếp nhận của người xem. Trong số các thiết bị hiển thị hiện đại, màn hình LED ma trận được ưu tiên ứng dụng rộng rãi nhờ chi phí đầu tư hợp lý, độ sáng cao, khả năng tùy biến kích thước linh hoạt và tuổi thọ hoạt động bền bỉ.

Để tối ưu hóa chi phí và nâng cao hiệu quả vận hành, các hệ thống điều khiển màn hình LED ngày nay có xu hướng tích hợp trên nền tảng hệ thống máy tính nhúng và mạng kết nối không dây (IoT). Sự kết hợp này mang lại khả năng tự động hóa cao, hoạt động ổn định và cho phép người quản trị cập nhật nội dung từ xa thông qua mạng Wi-Fi mà không cần can thiệp trực tiếp vào phần cứng. Đề tài "Ứng dụng IoT vào hệ thống quang báo sử dụng Kit Raspberry Pi" được thực hiện bởi nhóm tác giả tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh nhằm nghiên cứu cơ chế quét hiển thị LED đa sắc, xây dựng kiến trúc nhúng điều khiển màn hình LED ma trận và phát triển hệ thống quản lý dữ liệu hiển thị từ xa.

Theo văn bản đồ án, mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu được xác định cụ thể bao gồm:

  1. Nghiên cứu cấu tạo và nguyên lý hoạt động của Kit máy tính nhúng Raspberry Pi và module LED ma trận P5 RGB.
  2. Kết nối cơ sở dữ liệu với phần mềm và phần cứng, thiết lập các giao thức giao tiếp và liên kết đồng bộ giữa các khối chức năng.
  3. Xây dựng hệ thống hoàn chỉnh có tính năng xác thực đăng nhập người dùng và điều khiển truyền nhận dữ liệu hiển thị từ xa qua môi trường mạng IoT.
  4. Phân tích và nắm vững các thông số kỹ thuật (datasheet) của toàn bộ linh kiện điện tử trong hệ thống.
  5. Thiết kế và thi công hoàn thiện mô hình hệ thống quang báo thực tế.
  6. Thiết kế sơ đồ khối, vẽ mạch nguyên lý, xây dựng lưu đồ giải thuật điều khiển và phát triển giao diện website tương tác người dùng.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài được quy định:

  • Đối tượng nghiên cứu: Kit máy tính nhúng Raspberry Pi 3 Model B; Module LED ma trận P5 RGB (kích thước 64x32 điểm ảnh); Module ESP32-CAM; Các vi mạch tích hợp (74HC138, TLC5926, SSF4953, 74HC245); Các ngôn ngữ và thư viện lập trình (Python, HTML, JavaScript, C).
  • Phạm vi nghiên cứu: Khảo sát nguyên lý quét dòng và cơ chế nạp FrameBuffer của module LED P5; xuất dữ liệu hình ảnh tĩnh, ảnh động (GIF) và video từ ứng dụng web qua kết nối Wi-Fi xuống Raspberry Pi; thi công mô hình hiển thị vật lý gồm 9 tấm LED P5 ghép thành cấu trúc 3 hàng x 3 cột (tổng kích thước 192x96 điểm ảnh); kế thừa phần cứng từ đề tài trước và tập trung phát triển, nâng cấp hệ thống điều khiển IoT.
  • Thời gian và không gian thực hiện: Đề tài thực hiện tại Khoa Điện – Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM từ ngày 24/08/2023 đến ngày 05/01/2024, bảo vệ vào tháng 01/2024.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án xây dựng nền tảng lý thuyết dựa trên các nguyên lý điện tử số, lý thuyết quang học, kỹ thuật vi xử lý và truyền thông không dây:

  • Nguyên lý hiển thị LED RGB và điều chế PWM: Mỗi điểm ảnh sử dụng bóng LED SMD cấu tạo từ 3 diode phát quang độc lập (Đỏ - Red, Xanh lục - Green, Xanh lam - Blue). Bằng cách áp dụng phương pháp điều chế độ rộng xung (Pulse Width Modulation - PWM) để thay đổi dòng điện và chu kỳ xung trên từng chân LED, hệ thống có thể pha trộn và tái tạo toàn bộ dải màu trong không gian màu nhìn thấy.
  • Cấu trúc phần cứng module LED ma trận P5 (64x32): Mỗi tấm panel chứa 2.048 điểm ảnh RGB, được điều khiển bởi mạng lưới các IC chuyên dụng gồm:
    • IC 74HC138: Bộ giải mã 3 sang 8 đường, nhận tín hiệu địa chỉ A, B, C từ bộ điều khiển để kích hoạt chọn hàng hiển thị.
    • IC TLC5926: Bộ điều khiển LED dòng không đổi 16 kênh, tích hợp thanh ghi dịch 16-bit và giao tiếp nối tiếp SPI, chịu trách nhiệm điều khiển độ sáng và truyền dữ liệu cho từng cột LED.
    • IC SSF4953: Vi mạch chứa 2 transistor hiệu ứng trường MOSFET kênh P công suất lớn, thực hiện chuyển mạch cấp nguồn dòng điện lớn cho các hàng LED tương ứng.
    • IC 74HC245: Bộ đệm dữ liệu hai chiều có ngõ ra 3 trạng thái, dùng để cách ly, ổn định mức điện áp logic và khuếch đại dòng tín hiệu truyền trên các đường bus.
    • Cổng giao tiếp chuẩn HUB75: Cổng kết nối tiêu chuẩn 16 chân gồm các chân dữ liệu màu (R0, R1, G0, G1, B0, B1), chân chọn hàng (A, B, C, D), chân xung clock (CLK), chân chốt dữ liệu (STB/LA) và chân cho phép ngõ ra (OE).
  • Cơ chế quét hiển thị và hiện tượng lưu ảnh thị giác: Mắt người có thời gian lưu ảnh khoảng 1/25 giây (tương đương tần số nhận biết tối thiểu 24 hình/giây). Module P5 sử dụng phương thức quét 1/16 (mỗi chu kỳ cấp nguồn cho 2 hàng cùng lúc). Để tránh hiện tượng nhấp nháy (flicker), hệ thống duy trì tần số làm mới (refresh rate) trong khoảng 768 Hz đến 1920 Hz.
  • Khái niệm FrameBuffer và Pixel Format: FrameBuffer là mảng bộ nhớ RAM dùng để lưu trữ trạng thái màu của toàn bộ ma trận điểm ảnh trước khi quét ra màn hình. Đồ án khảo sát các định dạng dữ liệu điểm ảnh bao gồm ảnh đơn sắc (1 bit/pixel), ảnh bảng màu 256 màu (8 bit/pixel), ảnh màu chất lượng cao 16 bit (RGB 565), 24 bit (RGB 888 - True Color) và 32 bit (ARGB 8888).
  • Phương pháp nghiên cứu thực tế:
    • Phương pháp khảo sát và phân tích datasheet: Nghiên cứu đặc tính kỹ thuật của các bộ xử lý nhúng (Raspberry Pi 3B, LattePanda, NVIDIA Jetson Nano), vi điều khiển camera (Ai-Thinker ESP32-CAM) và các chuẩn truyền thông không dây (Wi-Fi 802.11b/g/n, BLE, Zigbee, LoRa).
    • Phương pháp thiết kế và tích hợp hệ thống kỹ thuật: Thiết kế mạch kết nối phần cứng, phối ghép trở kháng và lập trình điều khiển phần mềm nhúng.
    • Phương pháp thực nghiệm kiểm thử: Đo kiểm độ trễ truyền dữ liệu, độ ổn định của luồng video giám sát và khả năng hiển thị đồng bộ trên ma trận 9 tấm LED.

Thiết kế và triển khai hệ thống kỹ thuật

Hệ thống quang báo IoT được tổ chức thành 4 khối chức năng liên kết chặt chẽ thông qua giao tiếp phần cứng và hạ tầng mạng không dây.

Thành phần khối Thiết bị / Linh kiện chính Vai trò và thông số kỹ thuật chính
Khối xử lý trung tâm Raspberry Pi 3 Model B CPU Broadcom BCM2837 4 nhân 64-bit ARM Cortex-A53 (1.2 GHz), RAM 1 GB LPDDR2, GPU VideoCore IV. Chạy hệ điều hành Linux (Raspbian), lưu trữ FrameBuffer và điều phối toàn bộ hệ thống.
Khối đệm tín hiệu IC 74HC245 Đệm mức điện áp, nâng cao độ ổn định và giảm suy hao tín hiệu điều khiển logic từ GPIO của Raspberry Pi truyền đến các panel LED.
Khối hiển thị 9 module P5 LED RGB (ghép 3x3) Kích thước hiển thị tổng: 192 cột x 96 hàng (18.432 điểm ảnh RGB). Giao tiếp dữ liệu nối tiếp qua chuẩn cáp bus HUB75, quét dòng tỉ lệ 1/16.
Khối phản hồi (Giám sát) Module ESP32-CAM Vi điều khiển Ai-Thinker ESP32-S, cảm biến camera OV2640, 4 MB PSRAM, Wi-Fi 802.11 b/g/n, chế độ ngủ sâu 6 mA. Ghi hình trực tiếp màn hình LED để truyền video giám sát thời gian thực.
Khối ứng dụng (Giao diện) Máy chủ Web trên Raspberry Pi Cung cấp giao diện web HTML/JavaScript cho phép người dùng đăng nhập, tải tệp ảnh/video và giám sát hệ thống từ máy tính cá nhân hoặc điện thoại.

Quy trình hoạt động và luồng xử lý phần mềm của hệ thống được thực thi qua các giải thuật chuyên biệt:

  1. Khởi động và kích hoạt dịch vụ: Hệ thống khởi tạo các chân I/O trên cổng GPIO, cấp phát bộ nhớ đệm tạm thời cho FrameBuffer và khởi chạy máy chủ web nền tảng Python.
  2. Tiếp nhận và xử lý dữ liệu: Khi người dùng tải lên hình ảnh tĩnh, ảnh động (GIF) hoặc video qua giao diện web, chương trình con đọc dữ liệu sẽ trích xuất ma trận màu của từng khung hình, chuyển đổi định dạng và nạp dữ liệu pixel vào vùng nhớ đệm FrameBuffer 24-bit.
  3. Quét dữ liệu ra màn hình LED: Dữ liệu từ FrameBuffer được chia tách thành các dòng bit điều khiển màu (R0, G0, B0 cho nửa trên và R1, G1, B1 cho nửa dưới). Tín hiệu được dịch nối tiếp vào thanh ghi của các IC TLC5926 qua chân CLK, sau đó kích hoạt chân STB (chốt dữ liệu), chuyển đổi địa chỉ hàng trên IC 74HC138 và mở cổng OE để phát sáng hàng LED tương ứng.
  4. Phản hồi giám sát: Module ESP32-CAM liên tục quay phim bề mặt bảng LED và truyền luồng video qua giao thức mạng không dây về trang "Camera Watching" trên giao diện quản trị để người dùng kiểm tra nội dung hiển thị từ xa.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 giới thiệu lý do lựa chọn đề tài xuất phát từ nhu cầu thực tiễn của ngành quảng cáo thị giác và sự chuyển dịch sang các bảng điện tử thông minh ứng dụng công nghệ nhúng. Tác giả phân tích tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước, chỉ ra rằng trên thị trường thương mại đã có nhiều loại màn hình LED ma trận từ giá rẻ đến cao cấp nhưng việc tự chủ thiết kế phần cứng nhúng kết hợp hệ thống IoT vẫn là hướng nghiên cứu có tính ứng dụng cao. Chương này xác định rõ mục tiêu, nhiệm vụ nghiên cứu, đối tượng khảo sát và giới hạn phạm vi đề tài vào mô hình 9 tấm LED P5 ghép nối đa tầng điều khiển bởi Raspberry Pi 3B.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 trình bày toàn diện lý thuyết nền tảng cho việc thiết kế hệ thống quang báo. Tác giả phân tích chi tiết sơ đồ chân, bảng chân lý và chức năng của các IC cấu thành module LED P5 bao gồm IC giải mã 74HC138, IC điều khiển dòng TLC5926, IC chuyển mạch MOSFET SSF4953 và IC đệm bus 74HC245. Tác giả khảo sát cổng kết nối HUB75 và lập bảng chức năng chi tiết cho từng chân tín hiệu. Về phần cứng xử lý, chương này khảo sát so sánh 3 dòng máy tính nhúng tiêu biểu (Raspberry Pi 3B, LattePanda nền tảng Intel Atom Z8350, NVIDIA Jetson Nano GPU Maxwell 128 nhân) và lý giải quyết định lựa chọn Raspberry Pi 3B dựa trên tính cân bằng giữa hiệu năng xử lý ảnh, mức tiêu thụ điện năng 5V và chi phí. Chương 2 cũng phân tích sâu về thông số kỹ thuật của module ESP32-CAM, cấu trúc mảng nhớ FrameBuffer, phân tích tần số đáp ứng của tế bào thị giác mắt người (tế bào que đạt ~100 Hz, tế bào nón ~30 Hz) và tổng hợp thông số của các chuẩn truyền thông không dây (Wi-Fi chuẩn IEEE 802.11b/a/g/n/ac/ax, Bluetooth/BLE, Zigbee, LoRa) cùng các chuẩn cổng USB.

Chương 3: Thiết kế xây dựng hệ thống

Chương 3 đi sâu vào thiết kế kỹ thuật của hệ thống. Tác giả xây dựng sơ đồ khối tổng thể, phân tích chi tiết kết nối giữa khối ứng dụng, khối xử lý trung tâm, khối đệm tín hiệu và khối hiển thị. Chương này cung cấp bảng ánh xạ nối chân chi tiết từ cổng GPIO của Raspberry Pi sang IC đệm 74HC245 và các đường bus HUB75. Tác giả xây dựng hệ thống lưu đồ thuật toán hoàn chỉnh bao gồm:

  • Lưu đồ chương trình chính của toàn hệ thống.
  • Lưu đồ các chương trình con: Web program, Run web, hàm thay đổi nội dung FrameBuffer, khởi tạo vùng nhớ tạm, nạp ảnh vào bộ nhớ đệm, truyền dữ liệu xuống màn hình LED, đọc ảnh, hiển thị hình ảnh và hiển thị video.
  • Đề xuất 3 phương án thiết kế mở rộng phần cứng ma trận LED theo chiều cột và chiều hàng.

Chương 4: Kết quả

Chương 4 công bố các kết quả thực nghiệm đạt được sau quá trình thi công và lập trình. Tác giả trình bày hình ảnh mô hình thực tế mặt trước và mặt sau của bảng LED ma trận 9 tấm P5 (kích thước 192x96 pixel). Về phần mềm, chương này hiển thị giao diện các trang web chức năng gồm: Cửa sổ xác thực đăng nhập người dùng (User Login), Menu chọn chế độ hoạt động, Giao diện tải và phát nội dung trực tiếp (hỗ trợ ảnh tĩnh, ảnh động GIF và video) và Giao diện Camera Watching truyền luồng hình ảnh giám sát từ ESP32-CAM. Kết quả đo kiểm cho thấy màn hình LED hiển thị hình ảnh đồng đều, màu sắc rõ ràng, video chạy mượt mà theo đúng khung hình và hệ thống điều khiển từ xa qua Wi-Fi hoạt động ổn định.

Chương 5: Kết luận & Hướng phát triển

Chương 5 tổng kết toàn bộ các hạng mục đã hoàn thành đối chiếu với mục tiêu đề ra ban đầu, khẳng định hệ thống đã vận hành thành công mô hình quang báo đa năng điều khiển qua mạng IoT. Đồng thời, tác giả thẳng thắn chỉ ra các giới hạn hiện hữu của đề tài và vạch ra các hướng phát triển kỹ thuật trong tương lai nhằm nâng cao khả năng mở rộng kích thước màn hình và hoàn thiện phần mềm quản trị.


Kết quả và đóng góp

Đồ án đã hoàn thành đầy đủ các mục tiêu thiết kế và thực nghiệm với các kết quả cụ thể:

  • Kết quả thực nghiệm phần cứng và phần mềm:
    • Thi công thành công bảng hiển thị quang báo vật lý gồm 9 tấm LED P5 RGB ghép theo ma trận 3 hàng x 3 cột, tạo nên khung hiển thị có độ phân giải 192 x 96 pixel (tổng số 18.432 điểm ảnh đa sắc).
    • Vận hành ổn định vi mạch đệm 74HC245 và giao thức HUB75 kết nối trực tiếp với 40 chân GPIO của máy tính nhúng Raspberry Pi 3 Model B.
    • Xây dựng hoàn chỉnh máy chủ web nhúng cho phép người dùng xác thực tài khoản, tùy chọn chế độ hiển thị và tải lên các tệp tin đa phương tiện từ xa thông qua mạng Wi-Fi.
    • Hiển thị thành công và chính xác các định dạng nội dung: hình ảnh tĩnh, ảnh động định dạng GIF và video số với tần số làm mới cao, không xuất hiện hiện tượng giật, trễ hay nhấp nháy khung hình.
    • Tích hợp thành công module máy ảnh ESP32-CAM ghi hình và truyền phát trực tiếp luồng video trạng thái màn hình về giao diện web quản trị.
  • Giải pháp kỹ thuật đề xuất:
    • Đề xuất mô hình điều khiển màn hình LED ma trận phân giải cao dựa trên nền tảng máy tính nhúng Raspberry Pi kết hợp thuật toán quản lý bộ nhớ đệm FrameBuffer 24-bit, thay thế cho các giải pháp vi điều khiển truyền thống có dung lượng RAM hạn chế.
    • Đề xuất kiến trúc giám sát khép kín qua IoT bằng cách bổ sung module ESP32-CAM độc lập làm khối phản hồi hình ảnh thực tế, giúp người vận hành kiểm soát chính xác nội dung đang phát mà không cần quan sát trực tiếp tại vị trí đặt bảng LED.
  • Đóng góp của đề tài:
    • Kế thừa và cải tiến thành công phần cứng hiển thị từ thế hệ đề tài trước, nâng cấp toàn diện hệ thống từ điều khiển cục bộ sang hệ thống điều khiển và giám sát từ xa qua mạng không dây.
    • Cung cấp tài liệu kỹ thuật chi tiết về nguyên lý quét HUB75, cấu trúc các IC giải mã/điều khiển chuyên dụng (74HC138, TLC5926, SSF4953) và giải thuật ánh xạ bộ nhớ đồ họa FrameBuffer trên môi trường Linux.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Dựa trên các nội dung được nhóm tác giả trình bày trong báo cáo, đồ án tồn tại một số hạn chế và hướng mở rộng kỹ thuật:

  • Hạn chế:
    • Mô hình thi công thực tế mới dừng lại ở quy mô 9 module P5 (192x96 pixel), chưa thử nghiệm trên các màn hình kích thước lớn với số lượng module ghép nối nhiều hơn.
    • Hệ thống xử lý FrameBuffer và thuật toán quét phần mềm chạy trên Raspberry Pi 3B có thể gặp giới hạn về tốc độ khi độ phân giải màn hình tăng lên mức quá cao.
    • Các tính năng trên giao diện web mới đáp ứng các thao tác phát nội dung cơ bản, chưa tích hợp các thuật toán xử lý đồ họa nâng cao hoặc phân quyền quản trị đa cấp độ.
  • Hướng nghiên cứu tiếp:
    • Mở rộng kích thước mô hình phần cứng bằng cách ghép thêm các tấm LED P5 theo chiều cột và chiều hàng theo các sơ đồ mở rộng đã thiết kế trong Chương 3.
    • Nâng cấp bộ điều khiển trung tâm hoặc tối ưu hóa thuật toán lập trình đa luồng để đáp ứng tốc độ quét cho các bảng LED cỡ lớn.
    • Bổ sung các tính năng nâng cao trên giao diện web như: lập lịch phát nội dung tự động theo thời gian thực, quản lý đồng thời nhiều bảng quang báo phân tán và nâng cấp các giao thức bảo mật dữ liệu trên đường truyền không dây.

Giá trị tham khảo

Đồ án tốt nghiệp là tài liệu kỹ thuật có giá trị tham khảo thiết thực cho:

  • Đối tượng thụ hưởng: Sinh viên, học viên chuyên ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông, Kỹ thuật Máy tính, Hệ thống Nhúng và Tự động hóa đang thực hiện các đồ án môn học, đồ án tốt nghiệp hoặc dự án nghiên cứu liên quan đến vi xử lý, IoT và hiển thị LED ma trận.
  • Phần nội dung có giá trị tham khảo cao:
    • Chương 2 và Chương 3: Phần phân tích nguyên lý hoạt động của chuẩn giao tiếp HUB75, phương pháp phối ghép IC 74HC138, TLC5926, SSF4953, 74HC245 và các lưu đồ giải thuật quản lý bộ nhớ đệm FrameBuffer là tài liệu hướng dẫn chi tiết cho các nghiên cứu phát triển driver điều khiển màn hình LED.
    • Phương pháp tích hợp IoT: Cách thức kết hợp máy chủ web nhúng trên Raspberry Pi và luồng video phản hồi từ ESP32-CAM là giải pháp tham khảo hữu ích cho các bài toán điều khiển và giám sát thiết bị từ xa.

Câu hỏi thường gặp

1. Màn hình quang báo trong đồ án có cấu trúc vật lý và độ phân giải hiển thị như thế nào?
Màn hình được ghép nối từ 9 tấm panel LED P5 RGB theo ma trận 3 hàng x 3 cột. Mỗi tấm panel P5 có kích thước 64 cột x 32 hàng điểm ảnh, tạo nên tổng độ phân giải hiển thị của toàn bộ hệ thống là 192 cột x 96 hàng (tương đương 18.432 điểm ảnh RGB).

2. Tại sao nhóm tác giả lựa chọn Raspberry Pi 3 Model B làm bộ xử lý trung tâm thay vì các kit máy tính nhúng khác?
Nhóm tác giả đã khảo sát và so sánh 3 dòng máy tính nhúng: Raspberry Pi 3B, LattePanda và NVIDIA Jetson Nano. Raspberry Pi 3 Model B được lựa chọn vì sở hữu CPU Broadcom BCM2837 4 nhân 64-bit 1.2 GHz, RAM 1 GB và GPU VideoCore IV, cung cấp đủ tài nguyên để lưu trữ FrameBuffer và xử lý hình ảnh/video mượt mà, đồng thời tích hợp sẵn kết nối Wi-Fi, tiêu thụ điện năng thấp (nguồn 5V) và có chi phí đầu tư hợp lý nhất.

3. Khối phản hồi sử dụng module ESP32-CAM đảm nhận nhiệm vụ gì trong hệ thống?
Module ESP32-CAM được trang bị cảm biến máy ảnh OV2640 và kết nối Wi-Fi, đóng vai trò ghi hình trực tiếp bề mặt hiển thị của bảng LED và truyền luồng video thời gian thực về giao diện "Camera Watching" trên website. Tính năng này giúp người quản trị kiểm tra và xác nhận nội dung đang phát trên màn hình từ xa mà không cần có mặt trực tiếp tại hiện trường.

4. Chuẩn giao tiếp HUB75 trên panel LED P5 bao gồm những đường tín hiệu chính nào?
Cổng HUB75 gồm 16 chân tín hiệu: 6 chân dữ liệu màu (R0, G0, B0 điều khiển nửa trên và R1, G1, B1 điều khiển nửa dưới của tấm LED), 4 chân địa chỉ quét giải mã hàng (A, B, C, D), chân xung nhịp dịch dữ liệu (CLK), chân chốt dữ liệu (STB/LA), chân cho phép xuất dữ liệu ngõ ra (OE) và chân nối đất (GND).

5. Tần số làm mới (refresh rate) của màn hình LED P5 trong đồ án đạt bao nhiêu và có ý nghĩa gì đối với chất lượng hình ảnh?
Panel LED P5 hoạt động với chế độ quét 1/16 và duy trì tần số làm mới khung ảnh từ 768 Hz đến 1920 Hz. Tần số này vượt xa ngưỡng lưu ảnh của mắt người (khoảng 24 hình/giây), giúp triệt tiêu hoàn toàn hiện tượng nhấp nháy, mang lại chất lượng hiển thị mượt mà cho cả hình ảnh động lẫn video và giảm mỏi mắt cho người xem.


Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Ứng dụng IoT vào hệ thống quang báo sử dụng Kit Raspberry Pi" của nhóm sinh viên Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM đã thiết kế và triển khai thành công một hệ thống bảng thông tin điện tử hoàn chỉnh. Đề tài làm chủ kỹ thuật điều khiển màn hình LED ma trận 9 tấm P5 độ phân giải 192x96 điểm ảnh thông qua bộ xử lý nhúng Raspberry Pi 3 Model B và cơ chế quét FrameBuffer 24-bit. Đồng thời, hệ thống hoàn thiện tính năng quản lý nội dung và giám sát video trực tiếp từ xa thông qua giao diện web và module ESP32-CAM, tạo nền tảng kỹ thuật vững chắc cho việc mở rộng quy mô hiển thị trong các ứng dụng thực tiễn.