Chia sẻ về lý do chọn đề tài, trưởng nhóm Hồ Đinh Hoàng Hải, cho biết: Măng tây là loại nông sản cao cấp, mang lại giá trị kinh tế cao. Hiện nay, Ninh Thuận là một trong những địa phương trồng nhiều măng tây nhất cả nước. Qua khảo sát và nghiên cứu thực tế, chúng em thấy quá trình phân loại măng tây sau thu hoạch vẫn còn thực hiện theo phương pháp thủ công, tốn nhiều thời gian, công sức, khó có thể đảm bảo hiệu quả trên quy mô lớn; người dân đều có mong muốn cải tiến quy trình phân loại măng tây để sản phẩm đạt tiêu chuẩn cao hơn, đáp ứng tốt hơn yêu cầu của các thị trường. Hiện nay, những công nghệ phân loại nông sản nhập khẩu từ nước ngoài rất tiên tiến, nhưng giá thành cao, rất khó áp dụng trong quy mô sản xuất nhỏ lẻ. Vì vậy, với mong muốn làm chủ công nghệ hiện đại, nhất là việc tự động hóa quá trình phân loại măng tây thông qua trí tuệ nhân tạo, nhóm chúng em đã quyết định nghiên cứu, xây dựng hệ thống phân loại chất lượng măng tây ứng dụng mạng thần kinh tích chập nhằm giúp người dân nâng cao chất lượng sản phẩm, giảm chi phí, tăng năng suất lao động và góp phần phát triển nông nghiệp thông minh.
Lãnh đạo Trường THPT Chuyên Lê Quý Đôn biểu dương, khen thưởng học sinh
Thái Minh Huân (bên trái) và Hồ Đinh Hoàng Hải.
Mục tiêu cụ thể của dự án là áp dụng thuật toán YOLOv8, một thuật toán mạng thần kinh tích chập tiên tiến được xem là kinh điển trong nhận diện vật thể, nổi bật là tốc độ nhận diện nhanh gần như trong thời gian thực (real-time) để nhận diện và phân loại măng tây (loại 1, loại 2) dựa theo tiêu chuẩn đường kính thân và độ cong. Thiết kế và chế tạo hệ thống phân loại chất lượng măng tây với khả năng thao tác chính xác, nhanh chóng, có thể hoạt động liên tục và giảm thiểu sự can thiệp của con người.
Trải qua quá trình khảo sát đặc điểm măng tây loại 1, loại 2; khảo sát công nghệ; khảo sát thực tế tại Hợp tác xã Dịch vụ tổng hợp Tuấn Tú, xã An Hải (Ninh Phước) và một số hộ dân trên địa bàn tỉnh; tiến trình nghiên cứu thu thập dữ liệu ảnh, xử lý dữ liệu và thiết kế hệ thống cơ khí dưới sự hướng dẫn tận tình của thầy giáo Hồ Ngọc Cường, giáo viên Vật lý, Trường THPT Chuyên Lê Quý Đôn, Hoàng Hải và Minh Huân đã chế tạo thành công mô hình sản phẩm. Một số thiết bị điện để thiết kế hệ thống phân loại măng tây gồm: Động cơ step, cảm biến khối lượng loadcell 5kg, động cơ DC 775, camera, Arduino Uno... Sản phẩm có khả năng nhận diện đối tượng với độ chính xác đạt trên 95%. Hiện tại, mô hình hệ thống phân loại đạt khoảng 10 cây măng tây/phút (xấp xỉ 14kg/giờ).
Trưởng nhóm Hồ Đinh Hoàng Hải, chia sẻ thêm: Điểm mới của dự án “Hệ thống phân loại chất lượng măng tây ứng dụng mạng thần kinh tích chập” là sử dụng thuật toán YOLOv8 với khả năng nhận diện nhanh và chính xác, tối ưu cho bài toán phân loại theo thời gian thực. Kho dữ liệu hình ảnh măng tây có thể sử dụng cho các dự án khoa học khác. Giá thành của hệ thống phân loại măng tây khoảng 10 triệu đồng, thấp hơn so với các sản phẩm khác đã có mặt trên thị trường. Chúng em định hướng thời gian tới sẽ phát triển thêm bộ dữ liệu kiểm tra chất lượng măng tây như phát hiện sâu bệnh, vết thâm; tích hợp thêm hệ thống đóng gói tự động cho sản phẩm; kết nối IoT để quản lý sản xuất thông minh và ứng dụng công nghệ này để phân loại các loại nông sản khác.
Sau Cuộc thi Khoa học kỹ thuật học sinh trung học cấp tỉnh, Hoàng Hải và Minh Huân tiếp tục nghiên cứu hoàn thiện dự án “Hệ thống phân loại chất lượng măng tây ứng dụng mạng thần kinh tích chập” để tham gia Cuộc thi Khoa học kỹ thuật cấp quốc gia học sinh trung học năm học 2024-2025 dự kiến được tổ chức trong tháng 3/2025 tại TP. Hồ Chí Minh.
Phạm Lâm