TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

NGHIÊN CỨU – THIẾT KẾ – CHẾ TẠO MÔ HÌNH
MÁY PHÂN LOẠI BƯỞI DA XANH
GVHD :

ThS. TƯỞNG PHƯỚC THỌ

SVTH :

TRẦN HẢI DƯƠNG

MSSV :

15146021

SVTH :

NGUYỄN HÒA HẬU

MSSV :

15146032

SVTH :

NGUYỄN HỮU ĐỨC

MSSV :

15146027

Khóa :

2015

Ngành :

CNKT CƠ ĐIỆN TỬ

Tp.Hồ Chí Minh, tháng 07 năm 2019

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh Phúc
-***-

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Giảng viên hướng dẫn: ThS. Tưởng Phước Thọ
Sinh viên thực hiện:
1. Nguyễn Hòa Hậu MSSV: 15146032 Lớp: 15146CL1B
2. Nguyễn Hữu Đức
15146027
15146CL1B
3. Trần Hải Dương
15146021
15146CL1A
Ngành: CNKT Cơ điện tử.
Ngày nhận đề tài:
Ngày nộp đề tài:
1. Tên đề tài:
- Nghiên cứu, thiết kế và chế tạo mô hình máy phân loại bưởi da xanh.
2. Mục tiêu đề tài:
- Thiết kế và chế tạo được mô hình máy phân loại bưởi da xanh.
- Hoàn thành khâu xử lý ảnh để nhận diện, phân tích vùng khác màu và tính
thể tích của quả bưởi.
- Hoàn thành vấn đề xử lý dữ liệu, điều khiển qua máy tính và vi điều khiển.
3. Nội dung thực hiện đề tài:
- Thiết kế mô hình máy phân loại bưởi da xanh.
- Tính toán và lựa chọn thiết bị, linh kiện cho mô hình.
- Viết chương trình xử lý ảnh và giám sát hệ thống trên Visual Studio.
- Viết chương trình điều khiển trên Arduino.
- Tạo trang web giám sát &amp điều khiển thông qua Raspberry.
- Thi công lắp đặt mô hình cơ khí.
- Thi công lắp đặt linh kiện điện tử.
- Vận hành mô hình và khắc phục các sai sót nảy sinh.
4. Sản phẩm dự kiến:
- Mô hình máy phân loại bưởi da xanh điều khiển ở hai chế độ phân loại theo
khối lượng và tỷ trọng, giám sát qua web server.
TRƯỞNG NGÀNH

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

i

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh Phúc
-***-

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN
Họ và tên sinh viên:................................................MSSV:..........................................
.................................................
...........................................
..................................................
...........................................
Ngành:...........................................................................................................................
Tên đề tài:
.......................................................................................................................................
......................................................................
...

...
t.
Nhược điểm:
Kết quả xử lý ảnh vì bị nhiễu do chưa xử lý được triệt để ảnh hưởng màu sắc
của phần background xung quanh nên gây ra sai số, tuy nhiên nhận thấy kết
quả phân loại ở chế độ tỷ trọng vẫn đạt yêu cầu như phân loại ngoài thực tế.

4.3

Giải pháp
-

Sử dụng PLC làm bộ xử lý trung tâm thay vì Arduino do rất dễ bị nhiễu bởi
từ trường (gây reset) nếu dùng chung với van điện từ.
Nghiên cứu và xây dựng lại tốt hơn thuật toán xử lý ảnh nhận diện vùng khác
màu trên quả bưởi để phân tích và tính lại kích thước bưởi chính xác hơn.
Nghiên cứu và ứng dụng AI, machine learning để có thể đạt hiệu quả tốt hơn
trong phân loại theo các tiêu chí đã nêu.

73

CHƯƠNG 5
5.1

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Những kết quả đạt được
 Vận dụng được kiến thức về truyền động điều khiển.
 Tính toán và lựa chọn được vật liệu, các thiết bị cần thiết cho mô hình.
 Viết được chương trình xử lý ảnh để tính thể tích gần đúng của bưởi.
 Thiết kế - lắp ráp được mô hình.
 Phân loại được chính xác theo khối lượng.
 Tạo được Webserver để có thể giám sát và điều khiển từ xa.
 Vận hành máy chạy theo kết quả mong muốn.

5.2

Những kết quả chưa đạt được
o Kết quả tính thể tích cũng như phân tích vùng khác màu trên quả bưởi còn
nhiều sai số.
o Chưa đảm bảo hoàn toàn chất lượng bưởi một cách tốt nhất sau khi phân
loại.
o Một vài vấn đề chưa khắc phục được một cách triệt để như: đôi lúc bưởi
không rơi hoàn toàn vào cân, bưởi rơi xuống máng đôi lúc còn vướng lại,
bưởi bị vướng vào màn che.

5.4

Hướng phát triển của đề tài
 Mở rộng phạm vi như có thể dán nhãn, bọc lưới và đóng gói tự động bưởi da
xanh.
 Nghiên cứu để phân loại chi tiết, tối ưu và hiệu quả hơn (độ chín, độ brix …)
thông qua AI, machine learning.

74

TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
[1] Trần Thiên Phúc, ĐH Bách Khoa TP.HCM, Thiết kế chi tiết máy công dụng
chung (2011).
[2] PGS.TS Nguyễn Quang Hoan, Học viện công nghệ bưu chính viễn thông,
Xử lý ảnh (2006).
[3] Nguyễn Văn Dự – Nguyễn Đăng Bình, Quy hoạch thực nghiệm trong kỹ thuật
(2011).
[4] Nguyễn Ngọc Phương – Nguyễn Trường Thịnh, Hệ thống điều khiển tự động
khí nén (2012).
[5] Website từ điển bách khoa toàn thư (tiếng Việt): https://vi.wikipedia.org
Tiếng Anh
[6] Rafael C.Gonzalez, Richard E. Woods, Digital Image Processing, 3rd Edition
(2008).
[7] George A. F. Seber and Alan J.Lee, Linear Regression Analysis, 2nd Edition
(2003).
[8] Derek Molloy, Exploring Raspberry Pi (2016).
[9] Website hướng dẫn tạo trang web: https://www.w3schools.com

75