Máy phân loại ớt bị thán thư, gãy cuống, mất cuống là một phương án khả thi giúp phân loại sản phẩm ớt tươi nhằm nâng cao giá trị của chuỗi sản phẩm nông nghiệp.
Gia tăng giá trị cho quả ớt
Nhóm các nhà khoa học gồm Phan Trung Nguyên, Đặng Phát Đạt, Nguyễn Kỳ Em, Ngô Lữ An Kiên, Lâm Hồ Ngọc Hãn, Phó Hòng Linh và Nguyễn Văn Mướt, Khoa Tự động hóa, Trường Bách khoa, Trường Đại học Cần Thơ đã nghiên cứu thành công hệ thống phân loại quả ớt sau thu hoạch bằng thị giác máy tính.
TS Nguyễn Văn Mướt, trưởng nhóm cho biết, việc phân loại ớt nguyên vẹn không bị gãy đôi, mất cuống, không bị thán thư sau thu hoạch là cần thiết, nhằm giúp người nông dân bán được giá theo chuẩn thương mại. Trong thực tế việc phân loại tình trạng ớt tươi đạt chuẩn phụ thuộc hoàn toàn vào kinh nghiệm của nông dân.
Việc ngồi lâu tiếp xúc trực tiếp và thường xuyên với ớt trong thời gian dài dễ gây kích ứng nóng rát ở da, mũi và đường hô hấp, ảnh hưởng đến sức khỏe. Công nhân phải ngồi quá lâu để phân loại ớt cũng khiến các mạch máu ngoại vi ở chân bị giãn. Bên cạnh đó, chi phí để trả cho nhân công thực hiện việc phân loại là rất lớn đối với quy mô trồng ớt thu hoạch đồng loạt.
Vì vậy, việc sử dụng thiết bị máy móc hỗ trợ để phân loại tình trạng ớt thán thư, ớt mất cuống hay bị gãy trong quá trình thu hoạch là một giải pháp tối ưu nhằm tiết kiệm thời gian và chi phí nhân công, mang lại hiệu quả kinh tế cao cho nhà nông.
Thị trường ớt ở Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ và có tiềm năng lớn để xuất khẩu nếu ớt tươi đạt chuẩn thương mại. Đồng bằng sông Cửu Long là một trong những khu vực sản xuất ớt lớn nhất ở Việt Nam. Trong đó, việc tăng cường hiệu quả tài chính cho các nông dân trồng ớt đã được nghiên cứu.
Tuy nhiên, sản phẩm này đang thừa cung về số lượng nhưng lại thiếu chất lượng để xuất khẩu. Nông sản có chất lượng thấp thì khó thâm nhập được vào các thị trường khắc khe như EU, Mỹ, Nhật Bản. Vì vậy, nghiên cứu về máy phân loại ớt bị thán thư, gãy cuống, mất cuống là một phương án khả thi giúp phân loại sản phẩm ớt tươi nguyên nhằm nâng cao giá trị của chuỗi sản phẩm nông nghiệp tại khu vực Đồng bằng sông Cửu Long và cả nước.
Cũng như nhiều loại cây trồng khác, chất lượng và năng suất ớt bị đe dọa nghiêm trọng bởi các loại dịch bệnh khác nhau như: Thán thư, đốm trắng lá, héo xanh, thối đọt non... Nguy hiểm nhất là bệnh thán thư do nấm Colletotrichum gây ra.
Chủng nấm này rất đa dạng gồm nhiều loài và gây hại trên hầu hết các loại cây trồng, gây thiệt hại rất lớn cho các hộ trồng ớt khiến sản lượng có thể giảm từ 70 - 80%. Ngoài ra, ớt sau khi đã thu hoạch thường xuất hiện tình trạng gãy đôi hoặc mất cuống do quá trình thu hoạch và vận chuyển còn thô sơ.
Dựa trên thực tế như sự bất tiện của việc phân loại ớt thủ công, ảnh hưởng tiêu cực về sức khỏe của việc phân loại ớt, ý tưởng nghiên cứu về việc thiết kế máy phân loại tình trạng trái ớt không bị lỗi, hỏng, được tiến hành.
Nghiên cứu này áp dụng một số thuật toán thị giác máy tính. Máy phân loại này không chỉ giúp giảm thiểu sự tiếp xúc trực tiếp với ớt, mà còn nâng cao hiệu suất và giảm chi phí lao động. Bằng việc áp dụng công nghệ học sâu và các thuật toán thị giác máy tính, máy phân loại có khả năng nhận diện, phân loại các tình trạng như thán thư, gãy cuống, mất cuống một cách chính xác, hiệu quả.
Thuật toán dựa trên mã nguồn mở
TS Nguyễn Văn Mướt cho biết, các mẫu ớt dùng cho nghiên cứu này có nguồn gốc từ hộ dân tại ấp Hòa Định, xã Tân Hòa, huyện Lai Vung, Đồng Tháp. Hơn 500 mẫu ớt được lấy ở đợt 1 (lứa ớt với trái to và năng suất cao nhất) và hơn 500 mẫu còn lại ở đợt 2 (lứa ớt với trái nhỏ tình trạng thán thư nhiều) có độ phân giải gốc là 640×480 pixel.
Hệ thống gồm các thành phần chính được bao gồm: Cơ cấu nhận ớt được sử dụng với chức năng chính là lấy ớt từ khoang chứa và đảm bảo ớt được phân bố đều trên băng tải; cơ cấu băng tải và bánh răng đảo ớt có chức năng chính là di chuyển ớt đi qua từng khâu xử lý và đảo bề mặt của ớt 180 độ; cảm biến loại bỏ ớt có nhiệm vụ phát hiện sự có mặt của ớt để đưa ra tín hiệu điều khiển cho cơ cấu chấp hành (cơ cấu cần gạt, cơ cấu đảo ớt); buồng chụp và loại bỏ ớt hư có chức năng hỗ trợ quá trình chụp ảnh.
Kết quả thí nghiệm cho thấy sai số trung bình của việc phát hiện bệnh thán thư là cao nhất. Điều này được lý giải do ảnh hưởng của các yếu tố khách quan như số lượng ớt hư do thán thư ít. Mặt khác, nhiễu ánh sáng từ bên ngoài cũng gây ảnh hưởng đến kết quả phát hiện bệnh. Hơn nữa, ớt bị đốm sâu hay nhăn do héo cũng ảnh hưởng đến việc nhận diện ớt thán thư bị sai số nhiều hơn các lỗi mất cuống hay gãy đôi.
Điểm nổi bật trong kết quả thí nghiệm là việc xác định ớt mất cuống với sai số MAE thấp nhất, chỉ 2%. Điều này cho thấy tính hiệu quả trong việc phân ngưỡng và xác định diện tích vật thể.
Các nhà khoa học đã đề xuất một thuật toán phân loại ớt bằng phương pháp xử lý ảnh. Sau quá trình thiết kế hệ thống và thực nghiệm, đề tài đã đạt được kết quả phù hợp với các mục tiêu nghiên cứu: Thiết kế phần cứng phù hợp để điều khiển, phân loại ớt trực tiếp tại môi trường thực tế với các bộ phận linh hoạt dễ lắp ráp và sử dụng; xây dựng được thuật toán phát hiện màu và loại bỏ ớt gãy đôi, mất cuống dựa trên mã nguồn mở OpenCV.
Các kết quả nhận dạng và phát hiện tình trạng quả ớt bị lỗi khá hiệu quả. Nghiên cứu này có tiềm năng hiện thực hóa giúp người dân giảm bớt chi phí thuê phân loại thủ công, từ đó bảo vệ sức khỏe của người lao động.
Tuy nhiên, hệ thống nhận dạng và phân loại ớt thán thư cần được nghiên cứu phát triển thêm để có thể giảm bớt sai số dưới 20% so với hiện tại. Hơn nữa, hệ thống có thể được mở rộng kho dữ liệu ảnh với nhiều loại bệnh khác nhau trên các loại trái cây khác nhau.
