PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN PHÂN LOẠI VÀ NHẬN DẠNG LỖI TRÊN SẢN PHẨM ỚT SAU THU HOẠCH

Abstract

Hiện nay các phương pháp phân loại ớt truyền thống gây ra nhiều mất mát về kinh tế đòi hỏi áp dụng khoa học công nghệ để cải thiện. Việc sử dụng hệ thống phân loại tình trạng ớt dựa trên thị giác máy tính là một trong những ứng dụng của khoa học công nghệ giúp giảm thời gian phân loại và yêu cầu lao động. Với cấu trúc phần cứng đã được xây dựng. Đề tài luận văn này chú trọng việc phát triển thuật toán phân loại ớt gãy đôi, mất cuống, bệnh thán thư dựa trên nhận dạng chất lượng ớt không phá hủy. Đối với việc xử lý ảnh để phát hiện tình trạng ớt, các bước bao gồm chuyển đổi không gian màu sắc, tính diện tích và các phép toán khác dựa trên thư viện OpenCV được triển khai bằng ngôn ngữ Python. Bên cạnh đó, các loại mạng thần kinh tích chập khác nhau cũng được sử dụng để phát hiện bệnh thán thư trên trái ớt như ResNet, MobileNet, cũng được sử dụng và so sánh hiệu suất của chúng trong luận văn này. Thông tin về trạng thái ớt được đóng gói sau đó gửi đến vi điều khiển ESP32 để tiến hành điều khiển cơ cấu chập hành gồm: động cơ điện một chiều, động cơ bước, động cơ servo để loại bỏ ớt gãy đôi, mất cuống, thán thư nhằm phân loại ớt. Thời gian mà thuật toán thị giác máy tính đề xuất mất cho các bước như sau: 0.03 giây cho việc chuyển đổi lược đồ màu sắc và tính diện tích và tìm màu sắc, 0.05 giây cho việc sử dụng mô hình máy học SSD MobileNet V2 FPNLite và thời gian tổng cộng cho toàn bộ quá trình là 0.08 giây. Tổng thời gian trung bình cho một chu kỳ phân loại trong trường hợp ớt chất lượng kém là 1 giây bao gồm việc chụp ảnh, bắt tín hiệu loại bỏ ớt kém chất lượng. Với thuật toán đã phát triển, hệ thống này có cơ hội lớn trong việc áp dụng vào thực tế, với ưu điểm là giá thành phải chăng, linh kiện đơn giản dễ tìm kiếm thay thế. Đặc biệt có thể áp dụng thuật toán để xử lý trên nhiều loại sản phẩm nông sản với nhiều kích cỡ, màu sắc khác nhau mà không phá hủy sản phẩm.