Đồ Án Tốt Nghiệp: Ứng Dụng Thị Giác Máy Tính Trong Thiết Kế Hệ Thống Phát Hiện Sâu Bệnh Trên Lá Rau Cải

• Tác giả: Nguyễn Trọng Chinh
• Người hướng dẫn: TS. Ngô Trí Dương
• Trường học: Học viện Nông nghiệp Việt Nam
• Chuyên ngành: Cơ điện
• Đề tài: Ứng Dụng Thị Giác Máy Tính Trong Phát Hiện Sâu Bệnh Rau Cải
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC HÌNH
• MỞ ĐẦU
• 0.1. Mục đích nghiên cứu
• 0.2. Phạm vi nghiên cứu
• 0.3. Ý nghĩa khoa học của đề tài
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN TÀI LIỆU
• 1.1. Tổng quan về thị giác máy tính
• 1.1.1. Khái quát thị giác máy tính
• 1.1.2. Nhận dạng đối tượng bằng thị giác máy tính
• 1.1.2.1. Thế nào là bài toán nhận dạng
• 1.1.2.2. Khó khăn trong nhận dạng đối tượng
• 1.1.2.3. Tổng quan kiến trúc một hệ thống nhận dạng đối tượng
• 1.1.3. Ứng dụng thị giác máy tính trong đời sống
• 1.1.3.1. Lĩnh vực y tế
• 1.1.3.2. Bán lẻ
• 1.1.3.3. Ngân hàng
• 1.1.3.4. Phát hiện cháy dựa trên máy bay không người lái
• 1.1.3.5. Học máy
• 1.1.3.6. Học sâu
• 2. CHƯƠNG II: NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Đối tượng nghiên cứu
• 2.2. Phương pháp nhận dạng đối tượng
• 2.3. Cây rau cải
• 2.4. Thiết bị chung
• 2.5. Cài đặt hệ điều hành cho Raspberry PI
• 2.6. Thư viện OpenCV
• 2.7. Phần mềm Visual Studio. Ngôn ngữ lập trình Python
• 2.8. Giới thiệu Thonny Python IDE. Nội dung nghiên cứu. Phương pháp nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG III: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
• 3.1. Sơ đồ thiết kế không gian
• 3.2. Thiết kế phần cứng
• 3.2.1. Lựa chọn thiết bị
• 3.2.2. Các cơ cấu chấp hành. Sơ đồ mạch điều khiển và mạch động lực
• 3.3. Thiết kế phần mềm
• 3.3.1. Bảng phân công tín hiệu
• 3.3.2. Nguyên lý hoạt động
• 3.3.3. Xây dựng chương trình
• 3.3.4. Giao diện Raspberry trên điện thoại
• 3.3.5. Xây dựng bộ mẫu rút trích đặc trưng Haar-like
• 3.3.6. Lắp ráp và chạy thử robot
• 3.3.7. Một số hình ảnh chạy thực tế
• 3.3.8. Kết quả và thảo luận
• 3.3.9. Hoạch toán
• 4. CHƯƠNG IV: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ
• 4.1. Đề nghị
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

I. Tổng quan về ứng dụng thị giác máy tính trong phát hiện sâu bệnh rau cải

Thị giác máy tính là một lĩnh vực quan trọng trong công nghệ hiện đại, đặc biệt trong nông nghiệp. Ứng dụng của nó trong phát hiện sâu bệnh rau cải không chỉ giúp nâng cao năng suất mà còn giảm thiểu thiệt hại do sâu bệnh gây ra. Hệ thống này sử dụng các thuật toán học máy để nhận diện và phân loại các loại sâu bệnh, từ đó đưa ra các biện pháp xử lý kịp thời.

1.1. Khái niệm về thị giác máy tính trong nông nghiệp

Thị giác máy tính trong nông nghiệp là việc sử dụng công nghệ để phân tích hình ảnh cây trồng, giúp nhận diện sâu bệnh và tình trạng sức khỏe của cây. Công nghệ này cho phép nông dân theo dõi và quản lý cây trồng một cách hiệu quả hơn.

1.2. Lợi ích của việc phát hiện sâu bệnh bằng thị giác máy tính

Việc phát hiện sâu bệnh sớm giúp nông dân giảm thiểu thiệt hại, tiết kiệm chi phí và tăng năng suất. Hệ thống này còn giúp tối ưu hóa quy trình chăm sóc cây trồng, từ đó nâng cao chất lượng sản phẩm.

II. Thách thức trong việc phát hiện sâu bệnh rau cải bằng thị giác máy tính

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc ứng dụng thị giác máy tính trong phát hiện sâu bệnh rau cải cũng gặp phải nhiều thách thức. Các yếu tố như điều kiện ánh sáng, góc chụp và sự che khuất có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của hệ thống.

2.1. Ảnh hưởng của điều kiện ánh sáng đến nhận diện

Điều kiện ánh sáng không đồng đều có thể làm giảm chất lượng hình ảnh, dẫn đến khó khăn trong việc nhận diện sâu bệnh. Hệ thống cần được thiết kế để hoạt động hiệu quả trong nhiều điều kiện ánh sáng khác nhau.

2.2. Vấn đề góc chụp và sự che khuất

Góc chụp khác nhau có thể làm thay đổi hình dạng và kích thước của đối tượng, gây khó khăn trong việc nhận diện. Sự che khuất bởi các lá khác cũng có thể làm giảm độ chính xác của hệ thống.

III. Phương pháp phát hiện sâu bệnh rau cải hiệu quả bằng thị giác máy tính

Để phát hiện sâu bệnh rau cải hiệu quả, các phương pháp như học sâu và phân tích hình ảnh được áp dụng. Những công nghệ này cho phép hệ thống nhận diện và phân loại sâu bệnh một cách chính xác.

3.1. Sử dụng học sâu trong nhận diện sâu bệnh

Học sâu là một phần quan trọng trong việc phát triển các mô hình nhận diện sâu bệnh. Các mạng nơ-ron sâu có khả năng học hỏi từ dữ liệu lớn, giúp cải thiện độ chính xác trong việc phát hiện.

3.2. Phân tích hình ảnh để nhận diện sâu bệnh

Phân tích hình ảnh là bước quan trọng trong quy trình nhận diện. Hệ thống sẽ trích xuất các đặc trưng từ hình ảnh để xác định sự hiện diện của sâu bệnh trên lá rau cải.

IV. Ứng dụng thực tiễn của hệ thống phát hiện sâu bệnh rau cải

Hệ thống phát hiện sâu bệnh rau cải đã được áp dụng thực tiễn tại nhiều trang trại. Kết quả cho thấy, việc sử dụng công nghệ này giúp nông dân phát hiện sâu bệnh sớm hơn và giảm thiểu thiệt hại.

4.1. Kết quả nghiên cứu tại các trang trại

Nghiên cứu cho thấy, việc áp dụng thị giác máy tính trong phát hiện sâu bệnh đã giúp tăng năng suất rau cải lên đến 30%. Nông dân có thể theo dõi tình trạng cây trồng một cách hiệu quả hơn.

4.2. Phản hồi từ nông dân về hệ thống

Nông dân đã phản hồi tích cực về hệ thống phát hiện sâu bệnh. Họ cho rằng công nghệ này giúp họ tiết kiệm thời gian và chi phí trong việc chăm sóc cây trồng.

V. Kết luận và tương lai của ứng dụng thị giác máy tính trong nông nghiệp

Ứng dụng thị giác máy tính trong phát hiện sâu bệnh rau cải đang mở ra nhiều cơ hội mới cho ngành nông nghiệp. Tương lai của công nghệ này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cải tiến trong quy trình sản xuất nông nghiệp.

5.1. Triển vọng phát triển công nghệ trong nông nghiệp

Công nghệ thị giác máy tính sẽ tiếp tục phát triển và được áp dụng rộng rãi trong nông nghiệp. Điều này sẽ giúp nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm nông nghiệp.

5.2. Hướng nghiên cứu trong tương lai

Nghiên cứu trong tương lai sẽ tập trung vào việc cải thiện độ chính xác của hệ thống và mở rộng khả năng nhận diện cho nhiều loại sâu bệnh khác nhau.