Nghiên cứu Phân loại hoa quả xuất khẩu bằng công nghệ xử lý ảnh kết hợp mạng trí tuệ nhân tạo
Ngày đăng: 09/05/2025 09:23
Hôm nay: 0
Hôm qua: 0
Trong tuần: 0
Tất cả: 0
Ngày đăng: 09/05/2025 09:23
Để cạnh tranh và đảm bảo giá cả trên thị trường quốc tế, các nhà sản xuất và phân phối hoa quả xuất khẩu cần nắm vững những yêu cầu khắt khe và quy trình xuất khẩu riêng biệt của từng thị trường. Mỗi quốc gia, mỗi khu vực có những tiêu chuẩn khác nhau về chất lượng, kích thước, màu sắc, độ chín, dư lượng thuốc bảo vệ thực vật và các quy định về kiểm dịch thực vật. Việc không nắm bắt được những yêu cầu này sẽ dẫn đến việc hàng hóa không thể thâm nhập thị trường, gây thiệt hại về kinh tế.
![]() |
Do đó, nghiên cứu và áp dụng các giải pháp công nghệ tiên tiến vào quá trình phân loại và kiểm định chất lượng hoa quả trước khi xuất khẩu là vô cùng quan trọng. Điều này không chỉ giúp đáp ứng các tiêu chuẩn quốc tế mà còn nâng cao giá trị gia tăng cho sản phẩm nông nghiệp của Việt Nam.
Trong bối cảnh đó, kỹ thuật nhận dạng sử dụng công nghệ xử lý ảnh và mạng nơ-rôn nhân tạo nổi lên như một hướng đi đầy tiềm năng. Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về lĩnh vực này trên thế giới và trong nước, nhưng phần lớn vẫn còn tồn tại những hạn chế. Các nghiên cứu hiện tại thường tập trung vào từng phương pháp riêng lẻ, chưa có sự phối hợp hiệu quả giữa xử lý ảnh và mạng nơ-rôn trong một hệ thống tổng thể. Hơn nữa, các công trình nghiên cứu về nhận dạng hoa quả, đặc biệt là quả cà chua, còn khá hạn chế. Tại Việt Nam, các nghiên cứu chủ yếu dừng lại ở quy mô phòng thí nghiệm, chưa chú trọng đến việc xây dựng một hệ thống hoàn chỉnh, tự động hóa quá trình phân loại và làm chủ công nghệ chế tạo thiết bị. Việc thiếu tích hợp thành dây chuyền sản xuất liên hoàn và việc sử dụng các cảm biến đơn giản chỉ dựa trên màu sắc, khối lượng, kích thước cho thấy tiềm năng ứng dụng công nghệ xử lý ảnh và học sâu của nơ-rôn nhân tạo trong lĩnh vực này còn rất lớn.
Nhận thức được tầm quan trọng này, đề tài “Nghiên cứu Phân loại hoa quả xuất khẩu bằng công nghệ xử lý ảnh kết hợp mạng trí tuệ nhân tạo” do TS. Đỗ Văn Đỉnh và các cộng sự thực hiện là một hướng đi đúng đắn, phù hợp với xu thế phát triển của khoa học công nghệ và nhu cầu thực tiễn của ngành nông nghiệp Việt Nam.
Đề tài được nhóm tác giả thực hiện trong thời gian 24 tháng và hoàn thành tất cả mục tiêu đề ra theo thuyết minh đã được duyệt; có đầy đủ các dạng sản phẩm của đề tài; cụ thể:
- Sản phẩm dạng I:
Mô hình dây chuyền phân loại hoa quả theo kích thước, màu sắc và hình dạng (di tật, trầy xước): kích thước 3782x960x1459; năng suất >50kg;
- Sản phẩm dạng II:
+ Bộ bản vẽ thiết kế, chế tạo hệ thống dây chuyền phân loại hoa quả theo kích thước, màu sắc, hình dạng (dị tật, trầy xước) phù hợp TCVN 7583- 1:2006;
+ Báo cáo kết quả triển khai ứng dụng nghiên cứu của đề tài tại doanh nghiệp;
+ Báo cáo đánh giá hiệu quả kinh tế - môi trường;
+ Bộ tài liệu hướng dẫn sử dụng và bài tập thực hành phục vụ công tác đào tạo bậc đại học của nhà trường từ kết quả nghiên cứu.
- Sản phẩm dạng III:
Công bố 02 bài báo đăng trên tạp chí khoa học chuyên ngành có chỉ số ISSN.
Đề tài này mang tính đột phá và mới mẻ ở hai khía cạnh chính. Thứ nhất, đã tích hợp một cách đồng bộ công nghệ xử lý ảnh tiên tiến và mạng nơ-rôn nhân tạo mạnh mẽ để giải quyết bài toán nhận dạng một đối tượng nông sản cụ thể là quả cà chua. Sự kết hợp này hứa hẹn mang lại hiệu quả nhận dạng vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Thứ hai, đề tài hướng đến việc hiện thực hóa kết quả nghiên cứu bằng việc chế tạo và lắp đặt thành công một hệ thống dây chuyền hoàn chỉnh, khép kín cho quá trình phân loại hoa quả xuất khẩu, đặc biệt là cà chua. Hệ thống này bao gồm toàn bộ các công đoạn từ khâu cấp quả ban đầu đến khâu phân loại cuối cùng, tạo ra một giải pháp toàn diện và có tính ứng dụng cao trong thực tế sản xuất.
Trong tương lai, nhóm nghiên cứu sẽ bổ sung công đoạn làm sạch hoa quả tự động trước khi đưa vào hệ thống phân loại, nhằm nâng cao chất lượng và giảm thiểu công đoạn thủ công. Đồng thời, sẽ tập trung vào việc tối ưu hóa các thông số kỹ thuật và thuật toán để tăng năng suất hoạt động của toàn bộ hệ thống, đáp ứng nhu cầu sản xuất quy mô lớn. Một mục tiêu quan trọng khác là tiếp tục nghiên cứu và cải tiến mô hình nhận dạng, ứng dụng các kỹ thuật học sâu tiên tiến hơn để nâng cao độ chính xác trong việc phân loại, đảm bảo chất lượng sản phẩm xuất khẩu.
Để những kết quả nghiên cứu này có thể được ứng dụng rộng rãi và mang lại lợi ích thiết thực cho ngành nông nghiệp, nhóm tác giả kiến nghị Bộ Công Thương tổ chức nghiệm thu và công nhận các kết quả nghiên cứu đã đạt được của đề tài. Bên cạnh đó, chúng tôi kính mong Bộ tạo điều kiện và hỗ trợ nhóm tác giả trong việc đăng ký giải pháp hữu ích cho những sáng tạo và đóng góp khoa học của đề tài, góp phần bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ và khuyến khích các hoạt động nghiên cứu khoa học công nghệ trong lĩnh vực nông nghiệp.
Có thể tìm đọc toàn văn báo cáo kết quả nghiên cứu (mã số 20697/2022) tại Cục Thông tin, Thống kê.
Vista.gov.vn