Sản phẩm cho độ chính xác và tính tự động hóa cao.
Ứng dụng xử lý ảnh quang phổ
Sản phẩm của nhóm sinh viên Nguyễn Đức Bình, Nguyễn Văn Huy Minh (Trường Đại học Việt Đức) và Phạm Văn Đức (Trường Đại học Thủ Dầu Một) thực hiện trong vòng 2 năm qua xuất phát từ mong muốn tạo ra công nghệ ứng dụng xử lý ảnh quang phổ trong phân loại rác.
Theo trưởng nhóm Nguyễn Đức Bình, hiện nay vấn đề ô nhiễm môi trường ngày càng nghiêm trọng, đặc biệt là lượng rác thải khổng lồ không được phân loại đúng cách, làm giảm hiệu quả tái chế. Trong khi đó, việc phân loại rác thủ công vừa tốn nhiều nhân công, lại không đảm bảo vệ sinh và dễ gây sai sót.
Từ thực tế này, nhóm hướng đến việc tự động hóa quy trình phân loại rác bằng robot giúp tăng độ chính xác, giảm chi phí nhân công và hỗ trợ các nhà máy tái chế. Nhóm ứng dụng công nghệ xử lý ảnh đa phổ (Multispectral Imaging) giúp nhận diện vật liệu dựa trên đặc điểm quang phổ, cải thiện độ chính xác so với các hệ thống chỉ sử dụng cảm biến thông thường.
Theo Bình, so với các hệ thống phân loại rác tự động dùng cảm biến quang học hoặc trọng lượng, robot phân loại rác ứng dụng công nghệ xử lý ảnh quang phổ cho độ chính xác cao hơn. Camera đa phổ có thể phân tích chỉ số NDVI (chỉ số khác biệt thực vật được chuẩn hóa), giúp xác định loại vật liệu dựa vào sự phản xạ của các dải sóng ánh sáng.
Ngoài ra, một lý do khác khiến nhóm thực hiện đề tài bởi các hệ thống phân loại rác hiện nay thường chỉ sử dụng băng tải và bộ đẩy khí để phân loại. Tuy nhiên, trong dự án nhóm sử dụng cánh tay robot SCARA giúp gắp và sắp xếp rác chính xác hơn, giảm tỷ lệ sai sót. Robot có thể phân rác thành ba loại gồm lon thiếc, chai nhựa, chai thủy tinh.
Hệ thống bao gồm băng tải có nhiệm vụ vận chuyển rác đến vị trí phân loại. Khi rác đến khu vực camera đa phổ, chúng được thu thập hình ảnh quang phổ. Tại khu vực camera sẽ có khung máy và hệ thống đèn led hỗ trợ giúp cải thiện hình ảnh đầu vào giúp tăng khả năng nhận diện rác.
Bộ điều khiển PLC Siemens S7-1200/S7-1500 đóng vai trò xử lý tín hiệu, ra lệnh điều khiển cánh tay robot SCARA thực hiện gắp và phân loại rác vào khu vực quy định. Tủ điện điều khiển chứa các “driver động cơ”, nguồn cấp và hệ thống điều khiển.
Về hiệu suất phân loại rác, nhóm đánh giá sẽ phụ thuộc vào tốc độ băng tải, tốc độ xử lý của camera và phần mềm, tốc độ hoạt động của robot SCARA. Tuy nhiên, theo tính toán sơ bộ, hệ thống mất trung bình 30 giây để phân loại xong một trong ba loại rác gồm lon thiếc, chai nhựa và chai thủy tinh.
Cần đầu tư, hỗ trợ hoàn thiện sản phẩm
Chia sẻ về những khó khăn trong quá trình nghiên cứu, Nguyễn Đức Bình cho biết: Các thành viên phải dành nhiều thời gian tập trung nghiên cứu việc tối ưu hóa hoạt động của robot phân loại rác.
Cụ thể là hoàn thiện sản phẩm bằng việc mô phỏng hệ thống trên phần mềm SolidWorks trước khi lắp ráp nhằm đồng bộ hoạt động giữa camera, bộ điều khiển PLC và cánh tay robot SCARA. Dựa trên thử nghiệm thực tế, nhóm tối ưu hóa thuật toán xử lý ảnh và điều chỉnh các thông số động cơ, PLC để robot hoạt động ổn định, chính xác.
Sản phẩm dự kiến được ứng dụng trong nhà máy xử lý rác, hệ thống tái chế giúp phân loại rác ngay từ đầu, giảm tải cho các công đoạn xử lý sau. Ngoài ra, hệ thống có thể ứng dụng trong các trung tâm thương mại, sân bay, khu công nghiệp nhằm tự động phân loại rác tại chỗ, nâng cao hiệu quả tái chế.
Theo Bình, nhược điểm của sản phẩm hiện nay là hệ thống chưa thể phân loại nhiều loại rác khác nhau ngoài ba loại đã xác định. Độ chính xác của camera đa phổ vẫn còn giới hạn, dễ bị ảnh hưởng bởi ánh sáng môi trường. Hệ thống PLC và phần mềm chưa được tối ưu cho xử lý tốc độ cao.
Để khắc phục những tồn tại này, sắp tới nhóm tiến hành nâng cấp camera từ đa phổ lên siêu phổ để nhận diện chính xác hơn. Cùng với đó, nhóm cải tiến thuật toán xử lý ảnh NDVI, giảm ảnh hưởng của điều kiện ánh sáng và nâng cấp phần cứng để xử lý dữ liệu nhanh hơn. Nhóm mong muốn được thiết kế hệ thống vận hành trên nhà máy tái chế rác để điều chỉnh các cơ cấu phù hợp với điều kiện thực tế hơn.
Trong tương lai, nhóm phát triển nghiên cứu nâng cao hơn nữa bằng cách tích hợp các kỹ thuật xử lý ảnh tiên tiến. Ngoài ra, hệ thống có thể được điều chỉnh để xử lý các loại rác phức tạp hơn, chẳng hạn như rác thải điện tử hoặc rác thải nguy hại.
Cuối cùng, việc kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ giúp hệ thống có khả năng tự học và liên tục cải thiện theo thời gian. Bằng cách tự động hóa và tối ưu hóa quy trình phân loại rác, nhóm mong muốn hệ thống góp phần hướng đến các giải pháp quản lý rác thải bền vững hơn, đóng góp vào một tương lai xanh hơn.
ThS Nguyễn Võ Thất Thuyết, giảng viên ngành Kỹ thuật điện và máy tính, Trường Đại học Việt Đức cho biết: “Hiện nay, các công nghệ phân loại rác thông qua cảm biến giúp phân loại màu sắc, cảm biến phân loại loại vật liệu là kim loại hay phi kim… giúp xác định loại rác. Tuy nhiên với công nghệ chụp ảnh quang phổ, mỗi vật liệu sẽ có phổ ánh sáng nhau làm cơ sở để phân loại”.
Tuy nhiên, theo ThS Thuyết nhược điểm của công nghệ này là khá đắt tiền. Nhóm sinh viên đang sử dụng thiết bị quang phổ với bốn dải phổ có giá khoảng 4.000 - 5.000 USD. Với thiết bị siêu phổ có thể phân loại nhiều hơn thì giá thành rất cao, lên tới vài chục nghìn USD.
Do vậy, chi phí đầu tư công nghệ quang phổ sẽ đắt hơn rất nhiều lần so với dùng cảm biến. Trong điều kiện có thể, nhà trường đã tài trợ một phần kinh phí và cho phép nhóm sử dụng thiết bị quang phổ có trong phòng lab trường để phát triển dự án.
“Nghiên cứu của nhóm đang dừng ở mức mô hình, thử nghiệm với ít loại rác. Cánh tay robot cũng do các sinh viên thiết kế cắt ghép từ các tấm mica. Để ứng dụng được trong thực tế nhóm cần đầu tư cánh tay robot công nghiệp. Ngoài ra, hệ thống phần cứng như máy tính cấu hình cao, bo mạch điều khiển cần được nâng cấp để tăng tốc độ xử lý dữ liệu.
Đặc biệt nhóm cần trang bị camera siêu phổ để tăng tốc độ và độ chính xác khi phân loại rác. Rào cản gây khó khăn cho các em hiện nay là các dòng camera quang phổ và siêu phổ có giá rất đắt và chiếm tỷ trọng lớn nhất khoảng 80 - 90% tổng giá trị toàn hệ thống”, ThS Nguyễn Võ Thất Thuyết nói.
