Đăng nhập để tải tài liệu không giới hạn
Tham gia 8.000+ người dùng Thư Viện Luận Án
PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG TÁCH CUỐNG TRÁI ỚT TƯƠI
Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
Mã ngành: 9520216
Luận án "Phát triển hệ thống tự động tách cuống trái ớt tươi" của Huỳnh Quốc Khanh, thuộc chuyên ngành Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa, được thực hiện nhằm giải quyết nhu cầu cấp thiết về tự động hóa khâu tách cuống và phân loại ớt tươi tại Đồng bằng Sông Cửu Long (ĐBSCL). Nghiên cứu hướng đến việc ứng dụng công nghệ cao và trí tuệ nhân tạo để giảm sức lao động thủ công, nâng cao giá trị và khả năng cạnh tranh của chuỗi sản phẩm ớt.
Hệ thống đề xuất bao gồm các cụm chức năng chính: cụm cấp ớt, cụm sắp xếp, cụm tách cuống và cụm phân loại. Luận án đã phân tích chi tiết mối liên kết cuống-thân ớt, xác định áp suất phá hủy cuống ớt là 128,8 ± 8,3 N/mm², và xây dựng mô hình toán dự đoán lực tách cuống cần thiết theo thời gian bảo quản bằng hàm Gaussian hiệu chỉnh tuyến tính, chứng minh khả năng dự đoán tin cậy trong 36 giờ đầu sau thu hoạch.
Hệ thống sử dụng cảm biến màu TCS3200 để sắp xếp ớt, với chiều cao lắp đặt tối ưu được xác định là 25 mm để phân biệt rõ ràng sự có mặt và không có mặt của ớt. Cụm tách cuống sử dụng nguyên lý kẹp bằng dây đai và bánh đỡ, đã chứng minh khả năng tách cuống hoàn toàn với tỷ lệ thành công trung bình 96,2% trên 1.000 trái ớt, không gây dập nát cuống hay thân trái.
Để phân loại ớt nứt và ớt bệnh, nghiên cứu đã phát triển cơ cấu đảo trái ớt bằng con lăn lật, đảm bảo kiểm tra toàn bộ bề mặt trái ớt với tỷ lệ đảo thành công trung bình 96,3%. Mạng thần kinh tích chập (CNN) đã được tinh chỉnh để nhận dạng vết nứt và vết bệnh. Tỷ lệ nhận dạng thành công đạt 95,30% đối với ớt nứt, 92,87% cho ớt đỏ bị bệnh và 90,05% cho ớt xanh bị bệnh trong trạng thái tĩnh. Kết quả ở trạng thái động cho thấy khả năng nhận dạng giảm nhẹ do rung động, nhưng vẫn ổn định trong 120 giờ bảo quản.
Mô hình hệ thống tự động quy mô công nghiệp được đề xuất với 8 mô đun song song, đạt năng suất ước tính 128 kg/giờ, và phân tích kinh tế cho thấy biên lợi nhuận ròng 24,66%, khẳng định tiềm năng ứng dụng thực tiễn cao của hệ thống. Nghiên cứu cũng chỉ ra các hạn chế như việc thực hiện ở quy mô phòng thí nghiệm, vấn đề cấp ớt chưa đồng đều, cảm biến màu bị ảnh hưởng bởi ánh sáng ngoài, và chưa xử lý tách cuống được đối với ớt xanh. Từ đó, luận án đề xuất các kiến nghị cải tiến cụm cấp ớt bằng trí tuệ nhân tạo và phát triển mô hình CNN đa đầu ra để nâng cao hiệu suất.
Tải không giới hạn tất cả tài liệu, không cần chờ. Chỉ từ 199.000đ/tháng.
Xem gói hội viên