Đang tải... (xem toàn văn)
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGÔ QUANG ƯỚC ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN GIÁM SÁT QUÁ TRÌNH SINH TRƯỞNG VÀ BỆNH HẠI CÂY TRỒNG NGẮN NGÀY LUẬN ÁN T
Trang 1BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
NGÔ QUANG ƯỚC
ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
TRONG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN GIÁM SÁT QUÁ TRÌNH SINH TRƯỞNG VÀ BỆNH HẠI
CÂY TRỒNG NGẮN NGÀY
LUẬN ÁN TIẾN SĨ
KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA
Hà Nội -2023
Trang 2BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
NGÔ QUANG ƯỚC
ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
TRONG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN GIÁM SÁT QUÁ TRÌNH SINH TRƯỞNG VÀ BỆNH HẠI
CÂY TRỒNG NGẮN NGÀY
Ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa Mã số: 9520216
LUẬN ÁN TIẾN SĨ
KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1 PGS TS Bùi Đăng Thảnh
2 TS Ngô Trí Dương
Hà Nội -2023
Trang 3LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan rằng, các kết quả nghiên cứu trong luận án này là công trình nghiên cứu của bản thân tôi dưới sự hướng dẫn của hai người hướng dẫn khoa học Các nghiên cứu của luận án là trung thực và chưa từng được các tác giả khác công bố
Hà Nội, ngày 14 tháng 6 năm 2023
Trang 4
LỜI CẢM ƠN
Để luận án này được hoàn thành, ngoài nỗ lực học tập và nghiên cứu của bản thân, tôi còn được sự quan tâm, giúp đỡ và động viên của nhiều tổ chức và cá nhân, nhân đây tôi xin bày tỏ lòng cảm ơn:
Tôi xin chân thành cảm ơn Đại học Bách khoa Hà Nội đã đồng ý cho tôi thực hiện luận án này Cảm ơn các thầy cô ở Phòng đào tạo, Viện Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa, Trường Điện - Điện tử đã luôn hỗ trợ và tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tôi trong suốt quá trình tôi tham gia khóa học này
Tôi xin trân trọng gửi lời cảm ơn sâu sắc đến hai người thầy giáo hướng dẫn khoa học của tôi là thầy PGS.TS Bùi Đăng Thảnh và thầy TS Ngô Trí Dương đã luôn quan tâm, động viên và hướng dẫn chi tiết về mặt chuyên môn trong suốt quá trình tôi thực hiện luận án này Đồng thời cũng gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy PGS.TS Nguyễn Quang Địch, Viện trưởng Viện Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa, Thầy đã động viên và có những góp ý sâu sắc cho định hướng nghiên cứu của tôi
Tôi xin chân thành cảm ơn các thầy cô trong Ban Giám đốc, Ban Khoa học công nghệ, Ban Tổ chức cán bộ, Khoa Cơ Điện, Bộ môn Hệ thống điện - Học viện Nông nghiệp Việt Nam đã tạo mọi điều kiện tốt nhất cho tôi được tham gia và hoàn thành chương trình đào tạo này
Tôi xin chân thành cảm ơn thầy TS Nguyễn Đức Huy - Giám đốc Bệnh viện Cây trồng, thầy TS Vũ Thanh Hải, cô ThS Đặng Thị Hường - Khoa Nông học, Anh ThS Nguyễn Trọng Tú, Anh ThS Nguyễn Thanh Tùng - Viện Nghiên cứu và Phát triển cây trồng - Học viện Nông nghiệp Việt Nam đã giúp đỡ nhiệt tình trong việc cung cấp quy trình sản xuất cây trồng, phương pháp thu thập bộ dữ liệu về quá sinh trưởng, xác định và lây nhiễm bệnh trên cây trồng, cũng như hỗ trợ trong quá trình thực nghiệm
Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến các thầy cô phản biện, các thầy cô trong hội đồng chấm luận án, các thầy trong Viện Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa đã đọc duyệt và góp các ý kiến quý báu để tôi có thể hoàn thiện luận án này
Cuối cùng, Tôi xin gửi lời cảm ơn đặc biệt tới gia đình, nhất là Vợ tôi đã luôn ở bên động viên, giúp đỡ về mặt gia đình và tinh thần trong suốt quá trình tôi thực hiện luận án này
Nghiên cứu sinh
Trang 51 Tính cấp thiết của luận án 1
2 Mục tiêu nghiên cứu 2
3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3
4 Phương pháp nghiên cứu 3
5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án 3
6 Đóng góp mới của đề tài nghiên cứu: 4
7 Cấu trúc của luận án: 4
CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN GIÁM SÁT QUÁ TRÌNH SINH TRƯỞNG VÀ BỆNH HẠI CÂY TRỒNG NGẮN NGÀY 6
1.1 Vai trò của điều khiển giám sát quá trình sinh trưởng và bệnh hại cây trồng ngắn ngày 6
1.2 Ý nghĩa của chiều cao, số lá và diện tích lá đối với quá trình sinh trưởng của cây trồng 9
1.3 Tình hình nghiên cứu hệ thống điều khiển giám sát quá trình sinh trưởng và bệnh hại cây trồng ngắn ngày 10
1.4 Tình hình nghiên cứu về xác định chiều cao, số lá và diện tích lá cây trồng ngắn ngày 15
1.5 Tình hình nghiên cứu phương pháp phát hiện bệnh trên cây trồng ngắn ngày 20
1.6 Định hướng nghiên cứu của luận án 26
1.6.1 Hướng nghiên cứu của luận án 26
1.6.2 Dự kiến các đóng góp mới của luận án 27
KẾT LUẬN CHƯƠNG 1: 27
CHƯƠNG 2 NGHIÊN CỨU XÁC ĐỊNH CHIỀU CAO, SỐ LÁ VÀ DIỆN TÍCH LÁ CÂY TRỒNG 28
2.1 Phương pháp xác định chiều cao, số lá và diện tích lá 28
2.2 Đề xuất phương pháp phân vùng lá cây trồng 29
2.2.1 Phương pháp tính khoảng cách Mahalanobis 30
2.2.2 Xác định ngưỡng tối ưu 31
Trang 62.2.3 Đề xuất thuật toán khoảng cách Mahalanobis sửa đổi (MMD) để phân
vùng lá cây trồng 33
2.2.4 Phương pháp đánh giá chất lượng thuật toán nghiên cứu 34
2.2.5 Đánh giá thuật toán đề xuất (MMD) 35
2.3 Xác định chiều cao, số lá và diện tích lá thực nghiệm với cây dưa chuột 37
3.1.1 Khái quát về mạng nơron tích chập (CNN) 41
3.1.2 Mô hình CNN phân loại ảnh 46
3.1.3 Mô hình CNN phát hiện đối tượng trong ảnh 50
3.2 Phân loại và phát hiện bệnh hại trên cây trồng bằng mô hình CNN 57
3.2.1 Đề xuất kết hợp mô hình phân loại bệnh hại trên cây trồng 57
3.2.2 Đề xuất cải tiến mô hình phát hiện bệnh hại trên cây trồng 59
3.3 Phân loại và phát hiện bệnh trên cây dưa chuột 65
3.3.1 Ảnh hưởng của bệnh đến quá trình sản xuất dưa chuột 65
3.3.2 Xây dựng bộ cơ sở dữ liệu bệnh trên cây dưa chuột 68
3.3.3 Phân loại bệnh phấn trắng và bệnh sương mai 75
3.3.4 Phát hiện lá bị bệnh phấn trắng và bệnh sương mai 82
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3: 93
CHƯƠNG 4 THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 94
4.1 Xây dựng và thiết lập mô hình nhà lưới thử nghiệm 94
4.2 Thiết kế hệ thống điều khiển giám sát và cảnh báo bệnh sương mai và bệnh phấn trắng trên cây dưa chuột 96
4.2.1 Hệ thống phần cứng 97
4.2.2 Thuật toán điều khiển hệ thống 98
4.3 Thực nghiệm và đánh giá thuật toán xác định chiều cao, số lá và diện tích lá cây dưa chuột 100
4.3.1 Bố trí mô hình thực nghiệm 100
4.3.2 Kết quả và đánh giá thuật toán đề xuất 101
4.4 Thực nghiệm và đánh giá hệ thống điều khiển giám sát và cảnh báo bệnh sương mai và bệnh phấn trắng trên cây dưa chuột 109
4.4.1 Bố trí thực nghiệm 109
4.4.2 Diễn biến đặc điểm của cây dưa chuột bị nhiễm bệnh 110
Trang 74.4.3 Kết quả đánh giá hệ thống điều khiển giám sát và cảnh báo bệnh 112
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4: 117
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 118
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 120
TÀI LIỆU THAM KHẢO 121
PHỤ LỤC 1
Trang 8MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết của luận án
Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực đang phát triển rất mạnh mẽ và được ứng dụng ngày một nhiều trong các lĩnh vực của cuộc sống, như chăm sóc sức khỏe, kinh doanh, giáo dục, sản xuất, điện thoại di động, ô tô, …Đặc biệt trong nông nghiệp, AI cũng đã đóng góp lớn trong việc dự báo về thời gian gieo hạt, tình hình dịch bệnh của cây trồng, thời điểm thu hoạch, sản lượng, việc này đã giúp tăng năng suất và cải thiện thu nhập của người nông dân Trong thực tế, thế giới đang có xu hướng ứng dụng AI mạnh mẽ vào sản xuất trong nông nghiệp Trong năm 2020, trí tuệ nhân tạo toàn cầu trong quy mô thị trường nông nghiệp đạt giá trị 1 tỷ USD Dự kiến sẽ tăng lên 4 tỷ USD vào năm 2026 và tốc độ tỷ lệ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) từ năm 2020 đến năm 2026 là 25.5% Sự tăng trưởng thị trường nông nghiệp trong lĩnh vực ứng dụng AI được thúc đẩy bởi việc tạo ra các cơ sở dữ liệu thông qua cảm biến và hình ảnh cho các loại cây trồng, tăng năng suất cây trồng thông qua công nghệ học sâu và sự hỗ trợ của chính phủ đối với việc áp dụng các kỹ thuật nông nghiệp hiện đại
Ở Việt Nam, Đảng và Nhà nước đã xác định tầm quan trọng của nông nghiệp ứng dụng công nghệ cao, để đưa nền nông nghiệp Việt Nam hội nhập và phát triển trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, tại Đại hội XIII của Đảng đã xác định: “Chú trọng phát triển nông nghiệp sản xuất hàng hóa lớn, ứng dụng công nghệ cao; phát huy tiềm năng, lợi thế của từng vùng, từng địa phương nâng cao giá trị nông sản trong các chuỗi giá trị” Ngày 27/9/2019, Bộ chính trị đã ban hành Nghị quyết số 52-NQ/TW về một số chủ trương, chính sách chủ động tham gia cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư Để triển khai Nghị quyết này, ngày 17/4/2020 Chính phủ đã ban hành Nghị quyết số 50-NQ/CP về chương trình hành động của Chính phủ thực hiện Nghị quyết số 52-NQ/TW, trong các Nghị quyết chỉ rõ Chính sách phát triển các ngành và công nghệ ưu tiên trong đó nhấn mạnh các ngành như: nông nghiệp số, công nghệ thông tin và truyền thông, cơ điện tử; trí tuệ nhân tạo và tự động hóa… Vì vậy, việc nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo, tự động hóa và công nghệ thông tin vào quá trình sản xuất trong nông nghiệp trong giai đoạn hiện nay là hết sức cần thiết cho nên nông nghiệp Việt Nam, đã được Đảng và Nhà nước đặc biệt chú trọng
Hiện nay, sản xuất nông nghiệp nước ta còn phụ thuộc nhiều vào thời tiết Trong
khi, Việt Nam được dự báo là một trong những quốc gia chịu ảnh hưởng nặng nề nhất của biến đổi khí hậu như nước biển dâng, lũ lụt, biến động thời tiết bất thường Những ảnh hưởng này khiến cho việc phát triển nông nghiệp gặp bất lợi lớn, việc ứng dụng sản xuất công nghệ cao kết hợp với sử dụng nhà lưới, nhà kính sẽ giảm bớt sự tác
động của các yếu tố khắc nghiệt này
Cây trồng ngắn ngày là một trong những cây trồng góp phần cung ứng thực phẩm rất tốt cho nhu cầu của con người hàng ngày Ở Việt Nam, ngoài các loại cây
Trang 9lượng thực chủ đạo như lúa, ngô, sắn thì các loại cây rau cũng được chú trọng trong quá trình sản xuất nhằm cung ứng thực phẩm tươi sống và xuất khẩu như dưa chuột, cà chua ….Đây là nhưng loại cây có thể trồng trong các môi trường nhà kính, nên rất dễ dàng áp dụng các cảm biến và thiết bị máy móc để giám sát, điều khiển trong quá trình sản xuất nhằm tăng năng suất cây trồng và nâng cao chất lượng của sản phẩm Quá trình sinh trưởng của các loại cây trồng này chịu nhiều yếu tố ảnh hưởng như khí hậu, dịch bệnh, cỏ dại, dinh dưỡng, tưới tiêu, … các yếu tố này sẽ ảnh hưởng lớn đến năng suất và chất lượng sản phẩm của cây trồng
Hệ thống điều khiển giám sát sử dụng các cảm biến như nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng, pH, EC và CO2 đã được sử dụng để thu thập các thông số môi trường, dinh dưỡng nhằm điều tiết các thông số này một cách phù hợp cho cây trồng sinh trưởng và phát triển đã được ứng dụng rất rộng rãi trong quá trình sản xuất trong nhiều thập kỷ qua, tuy nhiên với hệ thống điều khiển giám sát sử dụng các loại cảm biến này thì các thay đổi bất thường về hình dáng, màu sắc, bệnh hại xuất hiện trên cây trồng không thể giám sát được Vì vậy, các hệ thống điều khiển giám sát cây trồng bằng hình ảnh đang được quan tâm trong nhiều năm trở lại đây khi công nghệ xử lý ảnh và AI phát triển mạnh Các thông số sinh trưởng cây trồng như diện tích lá, chiều cao, số lá và bệnh hại ảnh hướng lớn đến năng suất và chất lượng, ví như bệnh hại xuất hiện, nếu không phát hiện kịp thời để xử lý có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến năng suất cũng như chất lượng của sản phẩm, nhiều lúc phải phá bỏ toàn bộ, cũng như sử dụng thuốc trừ bệnh không hợp lý sẽ ảnh hưởng đến vấn đề an toàn thực phẩm và môi trường Vì vậy, việc phát hiện sớm các triệu chứng khác thường ban đầu sẽ giúp ích rất lớn cho quá trình xử lý để giảm sự ảnh hưởng đến quá trình sinh trưởng và phát triển của cây trồng Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ AI, việc áp dụng các kỹ thuật này trong hệ thống tự động điều khiển giám sát cho quá trình sản xuất
cây trồng là rất cần thiết Do đó, nghiên cứu sinh đề xuất hướng đề tài là “Ứng dụng
trí tuệ nhân tạo trong hệ thống điều khiển giám sát quá trình sinh trưởng và bệnh hại cây trồng ngắn ngày”, nhằm sử dụng các tín hiệu đầu vào hệ thống điều khiển
giám sát là hình ảnh cây trồng Từ đó nghiên cứu các thuật toán xử lý ảnh, mô hình trí tuệ nhân tạo, để xác định các chỉ số sinh trưởng như chiều cao, số lá, diện tích lá và phát hiện bệnh hại xuất hiện trên cây trồng Sau đó hệ thống điều khiển giám sát đưa ra những cảnh báo, xử lý và điều tiết các thông số cho cây trồng sinh trưởng và phát triển tốt, nhằm mang lại năng suất cao và chất lượng sản phẩm tốt, cải thiện an toàn thực phẩm, giảm lượng hóa chất trong môi trường và phát triển tài nguyên bền vững, đây là những mục tiêu quan trọng đối với nông dân nói riêng và toàn xã hội nói chung Ngoài ra, việc nghiên cứu các công nghệ tiên tiến để áp dụng vào sản xuất trong nông nghiệp cũng góp phần làm chủ công nghệ và thiết bị, từ đó chủ động trong quá trình sản xuất nông nghiệp nước nhà, cũng như góp phần vào công cuộc chuyển đổi số trong nông nghiệp đang được Đảng và Nhà nước ta đặc biệt chú trọng
2 Mục tiêu nghiên cứu
Trang 10Xây dựng được hệ thống điều khiển giám sát quá trình sinh trưởng và bệnh hại cây trồng ngắn ngày Hệ thống này xác định được một số chỉ tiêu như số lá, diện tích lá, chiều cao và bệnh hại chính trên cây trồng ngắn này Hệ thống được thử nghiệm trực tiếp trên cây dưa chuột
3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống điều khiển giám sát quá trình sinh trưởng và
bệnh hại trên cây trồng ngắn ngày với tín hiệu đầu vào là hình ảnh, sử dụng công nghệ xử lý ảnh và trí tuệ nhân tạo
- Phạm vi nghiên cứu:
+ Xác định chiều cao, số lá và diện tích lá cây trồng ngắn ngày; + Phát hiện một số bệnh hại phổ biến trên cây trồng ngắn ngày;
+ Thử nghiệm trên cây dưa chuột được sản xuất trong nhà lưới có mái che
4 Phương pháp nghiên cứu
- Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: Nghiên cứu tài liệu, bài báo khoa học, nghiên cứu lý thuyết xử lý ảnh, máy học, học sâu từ đó lựa chọn ra giải thuật phù hợp, cũng như kế thừa và cải tiến các mô hình trí tuệ nhân tạo nhằm phát hiện và phân loại bệnh trên cây trồng
- Phương pháp chuyên gia: Chuyên gia về nông học xác định bệnh trên cây trồng; phương pháp xác định kích thước cây trồng; quy trình sản xuất cây dưa chuột
- Phương pháp thực nghiệm:
+ Xây dựng mô hình sản xuất cây dưa chuột, mô hình thực nghiệm, thiết kế và lắp ráp các hệ thống điều khiển giám sát;
+ Thu thập dữ liệu thực tế thông qua việc đo đếm các kích thước cây trồng, đếm số lá; sử dụng các thiết bị thu hình ảnh để thu tập bộ dữ liệu hình ảnh về quá trình sinh trưởng của cây dưa chuột, hình ảnh về bệnh hại trên cây dưa chuột;
+ Phân tích số liệu: xử lý số liệu thu thập, huấn luyện, kiểm tra các thuật toán phát hiện và phân loại bệnh;
+ Đánh giá kết quả hệ thống
5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án - Ý nghĩa khoa học:
Luận án đã nghiên cứu sửa đổi được thuật toán Mahalanobis (MMD) để phân vùng lá cho cây trồng ngắn ngày, từ đó góp phần xác định được chiều cao, số lá và diện tích lá của cây dưa chuột thực nghiệm đạt độ chính xác cao Nghiên cứu cải tiến mô hình trí tuệ nhân tạo dựa trên mạng nơron tích chập (CNN) để phân loại và phát hiện bệnh sương mai và bệnh phấn trắng trên cây dưa chuột có độ chính xác cao
Trang 11- Ý nghĩa thực tiễn:
Các kết quả nghiên cứu đạt được của luận án đã được thực nghiệm với độ chính xác cao, vì vậy có thể ứng dụng cho hệ thống điều khiển giám sát quá trình sinh trưởng và bệnh hại trên cây trồng từ đó điều chỉnh kịp thời thông số môi trường, dinh dưỡng và ngăn ngừa bệnh hại nhằm nâng cao được năng suất cho cây trồng và chất lượng sản phẩm Luận án cũng đã đề xuất mô hình hệ thống điều khiển giám sát sử dụng robot tự động thu thập dữ liệu từ đó tự động giám sát và cảnh báo bệnh sương mai và bệnh phấn trắng trên cây dưa chuột canh tác trong nhà lưới Kết quả nghiên cứu đã ứng dụng công nghệ xử lý ảnh, trí tuệ nhân tạo, IoT cho hệ thống điều khiển và tự động hóa trong sản xuất trong nông nghiệp, điều này góp phần vào việc chuyển đổi số trong nông nghiệp được Đảng và Nhà nước ta đang đặc biệt quan tâm
6 Đóng góp mới của đề tài nghiên cứu:
(1) Đã nghiên cứu sửa đổi thuật toán khoảng cách Mahalanobis (MMD) để phân vùng lá cây trồng từ đó xác định được số lá, diện tích lá và chiều cao cây Đã thử nghiệm được trên cây dưa chuột với độ chính xác cao
(2) Xây dựng được bộ dữ liệu lá bệnh sương mai, bệnh phấn trắng và bình thường của cây dưa chuột trong môi trường sản xuất Bộ dữ liệu có độ nhiễu về ánh sáng, môi trường lớn, có triệu chứng bệnh từ nhẹ đến nặng, tạo cơ sở dữ liệu cho nghiên cứu về sau
(3) Nghiên cứu và đề xuất cải tiến mô hình trí tuệ nhân tạo dựa trên mạng nơron tích chập (CNN) để phân loại và phát hiện bệnh sương mai và bệnh phấn trắng trên cây dưa chuột
7 Cấu trúc của luận án:
Luận án được tác giả trình bày trong 4 chương cùng với phần kết luận và kiến
nghị, bao gồm:
Chương 1: Tổng quan về hệ thống điều khiển giám sát quá trình sinh trưởng và bệnh hại cây trồng ngắn ngày
Trong chương này, luận án trình bày: Sự cần thiết của hệ thống điều khiển giám sát trong quá trình sinh trưởng và bệnh hại cây trồng; tổng quan về hệ thống điều khiển giám sát quá trình sinh trưởng và bệnh hại cây trồng ngắn ngày, các nghiên cứu xác định các chỉ tiêu sinh trưởng như chiều cao, số lá và diện tích lá; các nghiên cứu về phát hiện bệnh trên cây trồng ngắn ngày đặc biệt là cây dưa chuột Từ đó đề xuất hướng nghiên cứu của luận án
Chương 2: Nghiên cứu xác định chiều cao, số lá và diện tích lá cây trồng
Nghiên cứu đề xuất thuật toán để loại bỏ nền ảnh, từ đó đưa ra phương pháp xác định các chỉ số sinh trưởng của cây trồng như chiều cao, số lá và diện tích lá
Chương 3: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo phát hiện bệnh trên cây trồng ngắn