Khóa luận tốt nghiệp Kỹ thuật máy tính: Hệ thống định lượng chất béo trong sản phẩm xúc xích dựa trên cảm biến quang phổ cận hồng ngoại

mục đích dé xác định được mức độ an toàn của sản phẩm so với tiêu chuẩn quy địnhvề cảm quan, thành phẩm dinh dưỡng và vi sinh nhằm điều chỉnh những sai xót, tìm hiểu nguyên nhân gây ra,

ĐẠI HỌC QUOC GIA TP HO CHÍ MINH

TRUONG ĐẠI HỌC CONG NGHỆ THONG TIN

KHOA KY THUAT MAY TÍNH

NGUYEN MINH HUNG

NGUYEN ĐỨC HOÀN

KHÓA LUẬN TÓT NGHIỆP

HỆ THÓNG ĐỊNH LƯỢNG CHÁT BÉO TRONG SẢN

PHAM XÚC XÍCH DỰA TREN CAM BIEN QUANG PHO

CAN HONG NGOAI

Fats quantification system in sausage products based on NIR

Spectroscopy

KY SU NGANH KY THUAT MAY TÍNH

TP HO CHi MINH, 2022

ĐẠI HỌC QUOC GIA TP HO CHÍ MINH

TRUONG DAI HOC CONG NGHE THONG TIN

KHOA KY THUAT MAY TINH

NGUYEN MINH HUNG - 18520801

NGUYEN ĐỨC HOÀN - 18520772

KHÓA LUẬN TÓT NGHIỆP

HỆ THÓNG ĐỊNH LƯỢNG CHÁT BÉO TRONG SẢN PHAM XÚC XÍCH DUA TREN CẢM BIEN QUANG PHO

CAN HONG NGOAI

Fats quantification system in sausage products based on NIR

Spectroscopy

KY SƯ NGÀNH KY THUAT MAY TÍNH

GIANG VIEN HUONG DAN

TS PHAM QUOC HUNG

TP HO CHi MINH, 2022

THÔNG TIN HỘI ĐÒNG CHÁM KHÓA LUẬN TÓT NGHIỆP

Hội đồng chấm khóa luận tốt nghiệp, thành lập theo Quyết định số 75/QD-DHCNTT

ngày 15 tháng 02 năm 2023 của Hiệu trưởng Trường Dai học Công nghệ Thông tin.

LỜI CÁM ƠN

KHOA KỸ THUẬT MÁY TÍNH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - ĐHQG HÒ CHÍ MINH

Lời đầu tiên em xin cảm ơn Trường đại học Công Nghệ Thông Tin - ĐHQG Hồ Chí Minh đã và đang phát triển một môi trường đáng để học tập giúp không chỉ

riêng em và nhiều ban sinh viên khác có cơ hội học hỏi về kiến thức và trau dồi được những kỹ năng mềm khác.

Tại ngôi trường này được gặp gỡ những bạn bè, thầy cô rất thân thiện Đặc biệt

là thầy cô giáo khoa Kỹ thuật máy tính đã nhiệt tình giảng dạy, giúp chúng em có

nền tảng cơ bản để tự mình phát triển bản thân trên những con đường dài phía sau Đặc biệt hơn là nhóm chúng em được cùng giảng viên TS Phạm Quốc Hùng

nghiên cứu phát triển đề tài, thầy đã dẫn dắt chúng em trong suối quá trình, gỡ bỏ

những khúc mắt khó khăn khi nhóm gặp phải và những lời khuyên hữu ích.

Trong quá trình làm báo cáo khóa luận tốt nghiệp, nhóm đã có gắng làm chỉnh chu nhưng sẽ không bỏ qua được những sai sót, rất mong nhận được sự cảm thông

và đóng góp của thầy cô dé nhóm có thể trở nên hoàn thiện hon nữa.

Em xin chân thành cảm ơn!

MỤC LỤC

TOM TAT NGHIEN 090900027277.7 1

Chương 1 TONG QUAN waveeecssssssssssssessccccssssnsesecessssnusesscecsssuiseseceeesssnieeseecesssnens 2 N1 ch 2 1.2 Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cỨu ¿+ + +5 ++x+xs+svrvxseee 4

1.2.1 Mục tiêu nghiên CỨU tk rEkrerrrrksrekekrkrkrrrrer 4

1.3 Đối tượng nghiên cứu -:-2+++22V2++++2EE+++ttEEEEvrtEEEErrrtrrkkrrrsrrkrrree 4

1.3.1 Phạm vi nghiên cỨu - «¿6 SE TH rớy 4

1.4 Nội dung nghiên cứu 565222 St S22 5

1.5 Thuận lợi, khó khăn - ¿+ + EkSkk* TH HH giờ 6

1.5.1 Thuận lợi

1.5.2 Khó khẩ⁄ 46 œ v@ ấoceeieHiiierieirdee 6

Chuong2 CƠ SỞ LÝ THUYET

2.1 Cơ sở lý thuyết quang phổ cận hồng ngoại (NIR) cc-ccc.ce 7

2.1.1 Lýthuyết

2.1.2 Ứng dụng -2222ccc2CcSvcreEEEvrrrerrrkrrrrrrkrcree §

2.2 Cơ sở lý thuyết về chất béo và cầu tạo hóa học

2.2.1 Chất béo 222222222 212222111 2221112 xe 0

2.2.2 Bước sóng của chất béo trong phổ cận hồng ngoại.

2.3 Cơ sở lý thuyết về giao thức giao tiếp và công nghệ sử dụng 1

2.3.1 MySQl SH re 1

2.3.2 ExpressJS HH re 1

2.3.3 Mindsdb ch net 2

2.3.4 MQTT và API ằ.SS SH 2

Chương 3 | PHAN TÍCH HỆ THONG

3.1 Sơ đồ khối hệ thống và phương pháp kết nối -¿-zc 23 3.2 Hiện thực phần cứng -+£222EE2+2+++t+2222EEv+rrrrstrrrrrrrrrrrrrrrrr 24

3.2.1 Khối nguồn, điều khiển ¿¿2222+++2ccvvrrevrrvrrrrrrrrree 24 3.2.2 Khối xử lý Raspberry Pi -2-ccccccceerrccrkeeeceerrrer 26

3.2.3 Khối hiển thị -5222-2ccSCEESrrrerrktrrrrrrtrrrrrrkrve 29 3.2.4 Khối cảm biến 2.4.3 òc2cvcccrrerrrrrtrrrrrrrrrrrrrrrreerrrii 29

3.2.5 Khối đèn halogen -c¿+2++zrecrvterrrrrkerrrrrrrcee 30 3.3 Hiện thực phần mềm và lưu đồ giải thuật -. -.3⁄2

3.3.1 Mindsdb eccccceeeereesrrrreercerrrerc 34

3.3.2 B0 38 3.3.3 Kao 38

3.3.4 Ứng dụng 22222 ri 39 Chương 4 THU THẬP DU LIỆU -ccccccccccccccccccceeeee2 40

4.1 Phương pháp thu thập dữ liệu - 6tr 40

4.2 Bộ dữ liệu c-22222 2222222 E1 re 40

4.3 Hiệu chuẩn tập dit liệu -. :-2222+22222++tEEESEvtrEEEkvrrttrrkrrrrrrrrrrerrkev 42

Chương 5 KET QUA ĐẠT ĐƯỢC cccccc222cccvverrrrrrrrrrrcee 42

5.1 Phần cứng -:222222222222212221112222111 212211 21211 E111 cv 42

“` 45

5.3 Ứng dụng hiển thị.

5.4 Kết quả tập dữ liệu -¿-2222++222222+t222111222211121211122.1111 111 cty 49

5.4.1 Phương pháp xử lý dữ liệu

5.4.2 Phương pháp đánh giá mô hình - - «+ ++x+x+xexervzxexererrre 51

5.4.3 Tập dữ liệu đánh gia (Validation)

5.4.4 Tập dữ liệu kiểm tra (TesU) :-:¿+22v2+++2cvvvrrrrrrrrrrrrrrrree 57

5.4.5 Kết quả tốc độ đo đạc của thiết bị -cccccccccccvvcccrccrrre 62

5.4.6 Kết qua đạt được so với đề tài trước đó - -:-c-cscc+ccsccee 63

Chương 6 © KET LUẬN VÀ HƯỚNG PHAT TRIÊN - 65

lì (5 ae a Ỏ 65

6.2 Hướng phát triỀn .cc::++©222222+2+2ttt2EEEEEEEvrrrtrrrrrrrrrrrrrrrrrrrveg 66 TÀI LIEU THAM KHẢO TIENG ANH ccccccccccccccccccztsrrrrrrrerrre 67 TÀI LIEU THAM KHẢO TIENG VIET ccccccccccccccccczszrrrrrrrrrrrei 68

DANH MỤC HÌNH

Hình 2-1: Phổ cận hồng ngoại

Hình 2-2: Năng lượng ánh sáng khi di qua mẫu vật -¿-++:+++ccvvecrx 9

Hình 2-3: Phương pháp lấy ánh sáng ¿ ©22++2222++++t2vv+rtsrrvvrretrrrrrree 9 Hình 2-4: Vùng phản ứng của liên kết trong chất béo .- -:: -cccccccc+2 1

Hình 2-5: Quy trình thực hiện của Mindsdb -¿- +5 cece eeeeeeeeeeeeeee 2

Hình 2-6: Raspberry Pi 4 model B - ¿+ + + +£*+k+kEkeEEEkEkrkekrkrkrkrkeree 3

Hình 2-7: Sơ đồ pin của Raspberry Pi 4 ::-222222vvvrrrrtrrrrrrvrrrrrrrrrrrrrer 4

Hình 2-8: Bóng đèn halogen Philips ¿- ¿+55 522 cxscsztersrerterrrerxsre 5

Hình 2-9: Cảm biến AS7265x 2222- 222222222 12222111122211122211122221111 2211 e 5 Hình 2-10: Sơ đồ khối AS7265x -ccc2222vvctkrrrttrrrrrirrriirrriiiiriei 6 Hình 2-11: 18 kênh quang phổ của AS7265x -2¿¿22222vvvccresrrcrrvree 7 Hình 2-12: 6 kênh quang phổ của AS72651 -2cc¿2222222vvveczesrrrrrrxee 8 Hình 2-13: 6 kênh quang phổ của AS72652 -¿:-222+222v2z22vvvverrrrvsree 9

Hình 2-14: 6 kênh quang phô của AS772653 ¿- ¿c5 cctstztsrrrerrrkrree 21

Hình 3-1: Sơ đồ khối hệ thống -22¿22E++++222EEE+tEEEEEEEEEEEEerEEEEE.rrrrkrvee 23

Hình 3-2: Sơ đồ khối phần cứng -22¿£22©VVvv+++++ttEEEEErvrrrrrrrrrrrrrerree 24 Hình 3-3: Nguồn tổ ong 12v-3A 222¿+2222+2+222E2E+tEEEEEErtEEEEErrrrrrrrrrrrrrrvee 25

Hình 3-4: Module relay 5V mỨC CaO tt *kEv+tSEkErkekrkekskrrkrrrkrrevee 25

Hình 3-5: Nguồn Raspberry Pi 5.1v-3A 222222ccccstcEEErkrvrrrrrrrrrrrrrrree 26 Hình 3-6: Nút bam PBS-33B 222¿2222+2+222E2122221112222112222111 2221 26

Hình 3-7: Raspberry Pi 4 model B - ¿+25 + 2S +t+EEerererkrkerererkrkrkrree 27

Hình 3-8: Kết nối SSH tới Raspberry Pi -©2222+222ESztEEEEEerrtrrkrrrrrrkrcee 28

Hình 3-9: Tiện ích SSH trên Visual Stuido Code -¿-¿ + +52 £+x++ssccccesee 28

Hình 3-10: Màn hình MHS-3.5inch -.-¿-¿- - St k E1 H010 21, 29

Hình 3-11: Cảm biến AS7265x c::c222tvvtttttEEErirrtrtrrirrrrrrrriirrre 30

Hình 3-12: Đèn halogen 12V-3 A ¿cà tt HH 1g 31

Hình 3-13: Mạch ồn dòng -2¿:222+++22E+++t22EE++EEEEEEvEEEEEEEEEEEvrrrrrkrrrrrrr 31 Hình 3-14: Sơ đồ khối phần mềm -¿¿-©2+£22+++++222++++ttEv+rrttrvrrrrrrr 32

Hình 3-15: Lưu đồ giải thuật hệ thống -¿- 2222+22222+++22vvvzrevrrvrrrsrrrrree 32

Hình 3-16: Lưu đồ giải thuật phần cứng 2¿+22++z+2222++ztttvrxzrrrrrrscee 33

Hình 3-17: Giao diện của Mindsdb - -ó- c - + 3233118311313 3 E81 1 11 xre 34

Hình 3-18: Nhập dữ liệu vào Mindsdb eeseseseeeseeeeseseseseeneneaeseees 35

Hình 3-19: Tổng hợp tập dữ liệu có trong Mindsdb - -.35

Hình 3-20: Kết quả huấn luyện model của Mindsdb - -22c5scccc+2 36

Hình 3-21: Thuật tooán được ứng dụng - - ¿+ key 36

Hình 3-22: Kết quả dự đoán -2¿-©2222+++22E+++t2E2EEEEE2EE 22211 2EErrrrrrkrver 37

Hình 3-23: Database hiển thị trên Dbeaver -¿s-csccscssseeeersresrerrrresrrerre8Ỷ

Hình 3-24: Server ExpressjJS 5-5222 22t 2 222 2111212121011 cre 39

Hình 4-1: Biểu d6 tròn tập dữ liệu - ¿ 2222+22222++tSEEEErrrtErkvrrrrrrkrrrrrrrrree 40

Hình 5-1: Bảng vẽ mô hình của hệ thống -2¿-©22¿+222+2z++22veerrrrrseee 43

Hình 5-2: Raspberry Pi Ïmage - 5525222932222 kvrrkrkekererrkerrrei 44

Hình 5-3: Nút bam loại switch và nhí - ó2 tk sskrrrrskrkskrrerkrsve 44 Hình 5-4: Phần cứng thực tế AA

Hinh 5-5: Khay dé mau do.

Hình 5-6: Cau hình Mindsdb va Mysdl.

Hình 5-7: Kết quả chạy server

Hình 5-8: Cấu hình MQTT Broker -+¿++2E++++2EEE+z+22EEEEetrtrEvxerrrrkreee 41

Hình 5-9: Giao diện bắt đầu

Hình 5-10: Giao diện hiện kết quả và thời gian -cc-:-5222cvcvccesrrrrrrrvee 48

Hinh 5-11: Giao An agadid 49

Hình 5-12: Dữ liệu trước hiệu ChIND 0 cee eeeeseseeeeseesesecseeeeseeseeesesesseeseeseeeees 50

Hình 5-13: Dữ liệu sau hiệu chỉnh - ¿+5 xS+*+tSEvEexexeerrverrsrrrrrrrrrrrree 50

Hình 5-14: Kết quả model train 160 mẫu ¿¿£©2++222+zz+2:vsz+ez+z 52 Hình 5-15: Kết quả tập đánh giá -.-:¿-222222222++tE2EEEvttEEEErretrrrtrrerrkrrrrrrr 53

Hình 5-16: Kết qua MSE va MAE của mỗi loại xúc xích tập đánh giá 56

Hình 5-17: Kết quả model train 260 mẫu -¿¿2222vv2c+estttvvvvreerree 57 Hình 5-18: Kết quả tập kiỂm tra -2¿©22++22E2++tEEEEEvrttrkkrretrrrrrrerrrrerr 60

Hình 5-19: Kết qua MSE và MAE của mỗi loại xúc xích tập kiểm tra 60

Hình 5-20: Thời gian dữ liệu được XU lý ¿- ¿+ SxSsxsEEkskrerrrrrrerrrevee 62

Hình 5-21: Thời gian đo mẫu 2-©+2++22E++2EEEYEEEEEEEvrtrEtrerrkrrrrkrrrrii 62

Hình 5-22: Tổng thời gian hoàn thành một lần đo -:¿z+25sc+2 63

DANH MỤC BẢNG

: Đặc tính quang học của AS72651

: Đặc tính quang học của AS772652 - ees tt Sàn xe 19

: Đặc tính quang học của AS772653 ¿-¿- cty 21

: Các mẫu thu thập đưỢC -:-2+©++22+++eEE++t2EE+tSEEvrerkrrrrrrrrrrkrr 4I

: Tập dữ liệu đánh giá

: Chi tiết MSE và MAE của mỗi loại xúc xích tập đánh giá 56

: Kết qua MSE va MAE của tập đánh giá -ccccccc2cccvsccccee 57

: Tập dữ liệu kiểm tra

: Chỉ tiết MSE và MAE của mỗi loại xúc xích tập kiểm tra 61 : Kết qua MSE va MAE của tập kiém tra -c:©cc2ccscccvseceeex 61

: So sánh thời gian của hai đề thic.ceecccccccssssseesscccssssssecscecessssseneseseesssneeess 63

: Số liệu so sánh phan trăm chính xác -.-c-:¿+2cvvvcczesrrrrrreee 64

DANH MỤC TU VIET TAT

STT Kí hiệu Chữ viet đây đủ

1 NIRS Near-infrared spectroscopy

2 MQTT Message Queueing Telemetry

Transport

3 API Application Programming Interface

4 FWHM Full Width at Half Maximum

5 UART Universal Asynchronous

Receiver/Transmitter

6 I2C Inter-Integrated Circuit

7 GPIO General Purpose Input Output

8 ARM Advanced RISC Machines

9 RAM Random Access Memory

10 USB Universal Serial Bus

11 HEVC High Efficiency Video Code

12 HDMI High-Definition Multimedia

Interface

13 SPI Serial Peripheral Interface

14 Al artificial intelligence

15 SSH Secure Socket Shell

16 VNC Virtual Network Computing

17 SQL Structured Query Language

18 RDBMS Relational Database Management

System

19 WACC Wavelength Accuracy

20 AFOV Average Field of View

21 LAN Local Area Network

22 PoE Power over Ethernet

23 MSE Mean Squared Error

24 MAE Mean Absolute Error

mục đích dé xác định được mức độ an toàn của sản phẩm so với tiêu chuẩn quy định

(về cảm quan, thành phẩm dinh dưỡng và vi sinh) nhằm điều chỉnh những sai xót, tìm hiểu nguyên nhân gây ra, dé đề ra các biện pháp giải quyết kịp thời dam bảo chất

lượng sản phẩm hoặc trong đời sống xã hội hiện đại, vấn đề an toàn thực phẩm lại càng cấp bách Người dùng luôn quan trọng việc lưa chọn được loại thực phẩm an

toàn, đảm bảo về chất lượng, thành phần dinh dưỡng cho mỗi bữa ăn Vì thế những san phan này cần được đáng giá, kiểm định thành phần dinh dưỡng nghiêm ngặt dé

có thể đáp ứng được yêu cầu của cộng đồng Đặc biệt là chỉ số chất béo, nó ảnh hưởng

rất lớn đối với cơ thể và là nguyên nhân chính gây nên các bệnh như béo phì, tim mạch, tiểu đường Vì thế nhóm thiết kế một hệ thống định lượng chất béo trong sản

phẩm (xúc xích) sử dụng công nghệ quang phổ cận hồng ngoại và AI để dự đoán định

lượng chất béo.

Mục tiêu tạo ra một thiết bị định lượng chất béo trong công nghiệp sử dụng công nghệ

quang phổ cận hồng ngoại: Được tích hợp AI (Mindsdb) để dự đoán định lượng chat béo Hệ thống cơ sở dữ liệu đề lưu trữ kết quả Xây dựng máy chủ đề tiếp nhận và xử

lý các thông tin từ cảm biến của phần cứng Tạo một ứng dụng giao tiếp với phần

cứng và cơ sở dữ liệu.

Tại Đại học Công Nghệ Thông Tin trong số luận văn tốt nghiệp có một nghiên cứu

về ứng dụng phân tích quang phổ cận hồng ngoại trong kiểm định chất lượng sản

phẩm thịt của TS Phạm Quốc Hùng và nhóm kĩ sư Trần Hoàng Thiên Phú và Hoàng Minh Nghĩa Nhóm đã dựa vào đó và đạt được kết quả như sau: Thay thế thuật toán

hồi quy đa biến thành AI (sử dụng thuật toán hỗn hợp của mạng neuron và một số

thuật toán khác) được hỗ trợ trong Mindsdb Thu thập tập dữ liệu mới để huấn luyện

và đánh giá Xây dựng hệ thống máy chủ, cơ sở dữ liệu và các giao thức giao tiếp liên quan.

Chương 1 TONG QUAN

1.1 Tổng quan dé tài

Trong ngành công nghiệp chế biến các sản phẩm từ thịt, vấn đề phân tích hàm lượng

các thành phần là vô cùng cần thiết và quan trọng để xác định được chất lượng, tính

an toàn của sản phẩm Với khoảng 40 — 50% trọng lượng của động vật giết mé không

phù hợp với tiêu dùng của con người và đây cũng là nguyên liệu chính cho việc sản

xuất các loại thức ăn nhanh như xúc xích, cha lụa Vì thé vấn dé xác định được ham

lượng các thành phan trong sản phẩm thịt rất cần thiết và quan trong dé đánh giá được

độ an toàn của sản phẩm, đặc biệt là chất giàu năng lượng như mỡ động vật.

Kiểm nghiệm còn nhằm đánh giá chất lượng sản pham, trên cơ sở đó phân loại, xếp

hạng sản phẩm đúng yêu cầu Cung cấp số liệu về chất lượng thực phẩm phục vụ cho

công tác quản lý nhà nước.

Đề tài ứng dụng công nghệ quang phổ cận hong ngoại để định lượng mức độ chất béo của sản phẩm Phương pháp quang phô là phương pháp hóa lý, dựa trên sự tương tác

giữa bức xạ điện tử và vật chất (nguyên tử, phân tử) Khi có sự tương tác với vật chất, bức xạ điện từ sẽ hấp thụ hoặc phát xạ các thành phần vật chất ra ngoài vật mẫu.

Quang phỏ cận hồng ngoại (NIR) là một phương pháp không xâm lan, không phá hủy

và nhanh chóng, với ưu điểm như không cần xử lý mẫu, không cần thuốc thử độc hại,

không cần phân tích hóa học tốn kém và không yêu cầu người có kinh nghiệm, nó

cũng là một phương pháp trị liệu xanh Quang phổ NIR hiện nay đang ưa chuộng nhất

vì nó rất gần với thực tế, dé vận dụng, giá thành tương đối không quá đắt và đặt biệt đây là một phương pháp an toàn, không gây ảnh hưởng đến mẫu vật.

Quang phô cận hồng ngoại NIR là phổ điện từ có bước sóng trải dài từ 780 — 2500nm,

nằm trong khoảng từ cuối ánh sáng đỏ trong quang phổ nhìn thay được đến giữa vùng

hồng ngoại Ung dụng nhiều trong các lĩnh vực dược phẩm, chuẩn đoán y tế (đường máu và do oxy), thực phâm kiểm soát nông hóa, nghiên cứu quá trình đốt cháy, cũng

như nghiên cứu khoa học thần kinh nhận thức.

Nguyên lý hoạt động bằng cách sử dụng ánh sáng dé tác động vào các liên kết dương

và âm của các phân tử 6 trong mẫu vật Mỗi phan tử đều rung động ở một tan số riêng

phụ thuộc vào nhóm hóa chất tham gia cấu tạo nên chúng, và năng lượng của ánh sáng có thé bị hấp thụ khi tần số của ánh sáng trùng với tan số tự nhiên của liên kết

giữa các phân tử đó: A= c / v với c là tốc độ ánh sáng; v là tần số; 4 là bước sóng.

Nhóm chất hoá học được hap thụ chủ yếu trong khu vực NIR là liên kết H - X với X

tương ứng với oxy, carbon hoặc nitơ; H là các nguyên tử Hydro.

Ở đây chất béo (lipid) là chất cần được xác định trong mẫu và bước sóng có chỉ số hấp thụ cao là: 590nm (NIR) 880nm (NIR), 1100 ~ 1250 nm, 1600 — 1900 nm, 2000

— 2200 nm Do sử dụng công nghệ NIR nên nhóm quyết định chọn hai bước sóng là 590nm và 880nm dé đỉnh lượng mẫu Việc lựa chọn hai bước sóng này có lý do sau giá thành cảm biến ở hai bước sóng này tương đối rẻ hơn các bước sóng cao khác và khả năng nhiệt độ ảnh hương tới mẫu vật ở hai bước sóng này tương đối ít (chu kỳ nhiệt độ -15 đến 75 °C).

Các sản phẩm phân tích thành phần mẫu dựa trên công nghệ NIR hiện nay trên thị trường đa số đều là sản phẩm nước ngoài như NIR SpectraStarTM 2600XT của mỹ,

phần lớn các sản phẩm này có giá thành rất cao và không hỗ trợ tiếng việt Việt Nam hiên nay chưa có một sản phẩm cụ thé nào về mảng này Do đó nhóm quyết định

nghiên cứu và thiết kế một sản phẩm sử dụng công nghệ NIR với giá thành rẻ hơn và

hỗ trợ tiếng việt.

1.2.1.

1.3.

1.3.1.

Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu

Xây dựng được mô hình hệ thống gồm phần cứng va phần mềm, cùng với bộ

dữ liệu dự đoán nồng độ chất béo.

Phan cứng sử dung Raspberry Pi 4 để xử lý cùng các thiết bị khác như nguồn sáng, cảm biến, màn hình.

Phần mềm xây dựng giao diện web và app dé giao tiếp tới phần cứng thông

qua một server xử lý và lưu trữ dữ liệu.

Tìm hiéu các tài liệu liên quan đến các công nghệ đo đạc chất béo.

Cải thiện bộ dữ liệu dé đưa ra kết quả được chính xác hơn.

Xây dựng bộ dữ liệu gồm nhiều loại xúc xích của các hãng khác nhau với

200-300 mẫu.

Đối tượng nghiên cứu

Nghiên cứu nguồn điện mà các thiết bị phần cứng cần phải đáp ứng hoạt động một cách ồn định.

Nghiên cứu khoảng cách mà sản phẩm khi được đo sẽ cho ra kết quả tối ưu nhất tránh bị ảnh hưởng bởi bức xạ của các thiết bị gây ra.

Xây dựng bộ dữ liệu cho hệ thống.

Nghiên cứu về Raspberry Pi4.

Thông số bước sóng của cảm biến AS7265x.

Xây dựng mô hình đề xử lý dữ liệu khi đo được các sản phẩm.

Tao giao diện để hiện thị trên màn hình OLED.

Pham vi nghiên cứu

Mô hình bị giới hạn về đánh giá thành phan phần trăm của các chất, chỉ có thé

đánh giá dựa trên sản phẩm là xúc xích.

Website: Có thể điều khiển được thiết bị, xác thực thiết bị, quản lý dữ liệu đã

định lượng.

- Server: Xử lý được data thiết bị gửi lên, xây dựng các API giao tiếp với

website, liên kết với database

- Độ chính xác của hệ thống từ 80 — 90 %

- Độ trễ giao tiếp khoảng 5-7s

1.4 Nội dung nghiên cứu

Nội dung 1: Tìm hiểu và nghiên cứu cơ sở lý thuyết về NIR

- Tim hiểu về cơ sở lý thuyết bước sóng của Near Infrared Spectroscopy

- Tim hiểu lý thuyết về các bức xạ giữa các phần tử hữu coNội dung 2: Tìm hiểu Raspberry Pi 4

- _ Hệ điều hành cho Raspberry Pi

- Lap trình nhúng trên Raspberry Pi

Nội dung 3: Tìm hiểu cảm biến quang AS7265x

- Phương pháp xử lý dữ liệu cảm biến

- Cac tính năng của cảm biến

Nội dung 4: Phương pháp xây dựng tập dữ liệu

- _ Nghiên cứu các thông số của dit liệu

- Cai thiện bộ dữ liệu

Nội dung 5: Mô hình máy học

- _ Tiền xử lý dữ liệu

- _ Xây dựng tập dữ liệu

- Phan tích dữ liệu

Nội dung 6: Xây dựng giao diện

- _ Nghiên cứu cách tạo giao diện hiển thị trên OLED băng Tkinter Python

- _ Nghiên cứu ngôn ngữ xây dựng giao diện Web

Nội dung 7: Thiết lập server

Các thiết bị đều có kích thước nhỏ gọn thuận tiện cho việc di chuyên.

Các framework sử dụng đều là mã nguồn mở thuận tiện cho việc sử dụng

Khó khăn

Kết quả sau khi phân tích chỉ có thể so sánh với thông số trên bao bì mà không

có phương pháp khác đề kiểm định

Các sản pham là xúc xích trên thị trường chưa được đa dang dẫn đến khó khăn

trong việc thu thập dữ liệu.

Chương 2 CƠ SỞ LÝ THUYET

2.1 Cơ sở lý thuyết quang phố cận hồng ngoại (NIR)

2.1.1 Lý thuyết

Vào khoảng thế kỷ 19, William Hershel là người phát hiện ra năng lượng cận hồng

ngoại và sau đó nó được ứng dụng trong công nghiệp lần đầu năm 1950 [2] Từ khixuất hiện tới nay, phương pháp quang phổ cận hồng ngoại đã trở thành một công cụmạnh mẽ cho nghiên cứu khóa học và được ứng dụng phô biến trên nhiều lĩnh vựcnhư trong y tế và phân tích thực phẩm

Phương pháp quang phô là kỹ thuật phân tích dựa trên sự tương tác của ánh sáng vớichất cần xác định dựa trên sự kết hợp và rung động của phần tử Khi có sự tương tác

VỚI Vật chất, bức xạ điện tử sẽ hấp thụ hoặc phát xạ các thành phần vật chất ra ngoàivật mẫu [2].

Quang phé cận hồng ngoại (NIR) là một phan của phô ánh sáng và thường được ứngdụng dé phân tích các thành phần hóa học trong các mẫu sinh học, thực thẩm, thức

ăn, nguyên liệu Vùng cận hong ngoại nằm ở phần đầu của phô hồng ngoại (cận hồng

ngoại) và cuối của phô ánh sáng thấy được (ánh sáng cam và ánh sáng đỏ) có các

bước sóng trong phạm vi khoảng từ 780nm tới 2500nm (12821 - 4000 cm), nó ảnh

hưởng tới các liên kết C-H, O-H, N-H của phần tử và phù hợp với các mẫu tương đốitinh khiết và hỗn hợp chứa cách thành phần có định [4]

Hình anh phố hồng ngoại được chia ra làm ba phần đó là: Cận hồng ngoại (near IR)

có bước sóng 0.78-2.5 um (13000-4000 cm), giữa hồng ngoại (mid IR) có bước

sóng 2.5-50 um (4000-200 cm) và viễn hồng ngoại (far IR) có bước sóng 50-1000

um (200-10 cm’) Ở mỗi bước sóng khác nhau sẽ ảnh hưởng tới các liên kết hóa họckhác nhau cũng như độ mạnh yếu của chúng, như ở khoảng 800-1100 nm sẽ ảnhhưởng tới các liên kết N-H, O-H, C-H [3]

Hiện nay NIR được ứng dụng phô biến và rộng rãi dé phân tích thực phẩm nhờ vàonhiều ưu điểm của nó Đầu tiên đó là chí phí phần cứng tương đối thấp hơn so với

cảm biến ở các phô khác Thứ hai phương pháp quang phổ là phương pháp xanh va

an toàn vì không cần sử dụng các hóa chất độc hại và cũng không ảnh hưởng nhiềutới vật mẫu Và cuối cùng NIR phân tích rất nhanh, giúp hạn chế được nhiều thời gian

cho công tác chuẩn bị và chuân đoán hơn so với các phương pháp hóa lý truyền thống

Tuy nhiên có một số hạn chế đối với phương pháp này, vì NIR không phải là một

phương pháp phân tích chung nên nó không phù hợp với các mẫu hỗn hợp phức tạp

và cho kết quả không chính xác Thông thường NIR được sử dụng trong phân tích

các mẫu có thành phần có định như chocolate vì thế mẫu vật phải là những mẫu tinh

khiết không trộn lẫn tạp chất và ở đề tài này là xúc xích một sản phẩm từ thịt

2.1.2 Ứng dụng

Nguyên lý hoạt động của phương pháp quang phổ cận hồng ngoại như sau: Khi cómột nguồn sáng chiếu lên vật mẫu với bước sóng nằm trong khoảng ảnh hưởng của

các liên kết (N-H, O-H, C-H) của chất cần xác định, năng lượng ánh sáng này sẽ bị

hap thụ bằng cách đo lượng ánh sáng sau khi tiếp xúc với mẫu ta có thé xác định đượcthành phần của mẫu [4]

Hình 2-2: Năng lượng ánh sáng khi đi qua mẫu vật [1]

Hình ảnh minh họa cho đường đi năng lượng của ánh sáng khi xuyên qua các lớp của

mẫu Lớp đầu tiên “GLASS” tượng trưng cho bề mặt của mẫu vật và cũng là phầnphản xạ của ánh sáng khi tiếp xúc, đường mẫu đỏ tượng trưng cho đường đi của ánh

sáng, khi ánh sáng tới sẽ chia ra hai phần: Một phan đi tiếp (10) và một bị phản xạ rangoài (10,ref) có thé gọi là phản xạ bên ngoài Lớp tiếp theo “SOLID PHASE” đây làlớp gồm chất rắn trong vật mẫu, năng lượng của ánh sáng cũng bị mất đi một phầnkhi tiếp xúc với các liên kết của chất ran (I1,ref) trong vật mẫu — phản xạ bên trong

và phần khác tiếp túc tiếp xúc với các phần tử khác của mẫu (II) Lớp cuối là

“LIQUID PHASE” cũng chính là nước bên trong mẫu, năng lượng của ánh sáng cũng

bị anh hưởng và chia ra hai phan (I2; I2,ref) Vì thế khi sử dụng NIR dé do các vậtmẫu chứa nhiều nước thì kết quả sẽ khó chính xác hơn vì nước ảnh hưởng rất lớn tới

năng lượng ánh sáng đo được khi qua mẫu.

Light Sensor

Sample

Hình 2-3: Phương pháp lấy ánh sáng

Phương pháp đo năng lượng ánh sáng được sử dụng trong đề tài bằng cách lấy ánhsáng phản xạ bên trong của mẫu sau khi ánh sáng truyền vào [5] Mục đích chọnphương thức này là dé hạn chế ảnh hưởng của nước tới kết quả đo và vẫn đo được

năng lượng của các bước sóng thâp của chất béo mà không xuyên qua được hết mẫu.

2.2 Cơ sớ lý thuyết về chất béo và cấu tạo hóa học

2.2.1 Chất béo

Chất béo là một trong ba nhóm chất dinh dưỡng da lượng chính trong chế độ ăn uống

của con người, cùng với carbohydrate và protein Chúng là nguồn cung cấp nănglượng chính cho nhiều loài động vật cũng như con người, hỗ trợ trao đôi chất quantrọng, dự trữ năng lượng [6] Tuy nhiên khi sử dụng quá nhiều sẽ ảnh hưởng tới sứckhoẻ và gây ra nhiều căn bệnh nghiêm trọng như bệnh tim và đột quy

Ngoài ra chât béo còn đảm nhiệm vai trò quan trọng trong việc xây dựng câu trúc của

cơ thê: cau tạo màng tê bao, ho trợ sự phát triên của trí não, xương, thị giác, hệ miễn

dịch.

2.2.2 Bước sóng của chất béo trong phố cận hồng ngoại

Chất béo có cấu trúc hóa học chính là axit béo gom một nhóm cacboxyl HO(O=)- vàmột nhóm ankyl -(CHx)n [6] Nó sẽ phản ứng với phần bước sóng thấp trong vùng

cận hồng ngoại (liên kết C-H, O-H) ở các bước sóng 523nm, 590nm, 610nm, 630nm,880nm [1] Nhóm quyết định chon bước sóng trong khoảng 880nm dé thu thập dữliệu và dự đoán chất béo Lý do vì sử dụng cảm biến AS7265x chỉ đo được ở phần

thấp của phổ cận hồng ngoại (410nm — 940nm), cùng với ở vùng này cho lại tỷ lệchính xác cao ké cả trong điều kiện nhiệt độ thay đổi nhanh chóng từ -15 đến 75 độ

C [1].

Ngoài ra chat béo còn cho quang phô ở các vùng có bước sóng cao hơn trong phô cận

hồng ngoại:

10

MySQL là một hệ thông quản trị cơ sở dữ liệu mã nguồn mở (Relational Database

Management System - RDBMS) hoạt động theo mô hình client-server Được sử

dụng phổ biến trên thé giới như ở một số công ty lớn Facebook, Youtube Tươngthích với nhiều hệ điều hành như Linux, macOS, Microsoft Windows va Ubuntu

MySal sẽ được sử dụng để tao ra các database (cơ sở dữ liệu) - là tập hợp dữ liệu theocùng một cấu trúc Cơ sở dữ liệu dùng dé lưu trữ đữ liệu đo được từ cảm biến và truyvan chúng thông qua một ngôn ngữ truy vấn có cau trúc (SQL)

2.3.3 Mindsdb

Mindsdb là một công cụ ứng dụng trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở liên kết với cơ sở

dữ liệu và cho phép người dùng dễ dàng pháp triển, đào tạo và triển khai các mô hình

máy học bằng cách sử dụng các câu lệnh SQL Hỗ trợ đa dạng Machine Learning

framework gồm Pytorch, Tensorfow, Scikit, cùng với thuật toán sử dụng là sự kết hợp của Neural Network, Gradient Boosters và hơn 10 loại model cổ điển khác.

PREPARATION MODELING

Data _,| Data Cleaning | | Feature „ | ModeL.|_.| Hyperparameter

Acquisition & Labeling Engineering Selection Optimization

+

DEPLOYMENT

Model Runtime Model Model h

Improvement |` | Monitoring Ss Deployment > | Validation Ensen bling |

Hình 2-5: Quy trình thực hiện của Mindsdb

Mindsdb thực hiện xây dựng một model toán học theo 3 quy trình:

- Đầu tiên là phần chuẩn bị ở đây gồm các bước thu thập mẫu, dán nhãn, và tiền

xử lý dữ liệu.

- Bước tiếp theo là xây dựng model dự đoán, Mindsdb sẽ dự trên tập dữ liệu và

lựa chọn model phù hợp cũng như tối ưu tham số và kết hợp các models đơn giản lại và cho ra kết quả đánh giá - độ chính xác của model.

- Bước cuối là ứng dụng model đó dé dự đoán và thu thập những dữ liệu đã dự

đoán đó vào tập dữ liệu để cải thiện model hoàn thiện hơn.

2.3.5 Docker

Docker là một nền tang cho phép phát triển, ứng dụng và khởi chạy với container Nó cho phép tạo các môi trường độc lập và tách biệt dé khởi chạy và phát triển ứng dụng

và môi trường này được gọi là container Khi cần deploy lên bat kỳ server nào chỉ

cần khởi chạy container của Docker thì ứng dụng sẽ được khởi chạy ngay lập tức.

Nhóm sử dụng Dorker đề khởi chạy Mindsdb và server ExpressJS.

2.4 Cơ sở lý thuyết về thành phan trong hệ thống.

2.4.1 Raspberry Pi 4

Raspberry Pi 4 là một máy tinh nhúng kích thước nhỏ gọn, được pháp trién tại Anh bởi Raspberry Pi Foudation với mục đích thúc day việc giảng dạy về khoa học máy tính cở bản trong trường học và các nước đang phát triển.

Raspberry Pi rất dé sử dụng với kiến trúc ARM nó tương thích với rất nhiều hệ điều hành khác nhau và được ứng dụng phô biến trong nhiều lĩnh vực như hệ thống máy

chủ, hệ thống tự động hóa cũng như là nghiên cứu khóa học Ưu điểm chính của nó

là giá thành rẻ và nhỏ gọn, có thé dem đi bat cứ đâu và có thé xem nó như một máy

tính xách tay.

Phần cứng:

- Quadcore 64-bit ARM-Cortex A72 chạy ở tốc độ 1.5GHz 16

- Tùy chon RAM 1, 2 va 4 Gigabyte LPDDR4

13

-_ Giải mã phần cứng H.265 (HEVC) (lên đến 4Kp60)

-_ Giải mã phần cứng H.264 (lên đến 1080p60)

- Đề họa 3D VideoCore VI - Hỗ trợ đầu ra hiển thị HDMI kép lên đến 4Kp60

Giao tiếp:

- Mạng LAN wireless 802.11 b/g/n/ac - Bluetooth 5.0 với BLE - 1xSDCard

-_ Cổng 2xmicro-HDMI hỗ trợ màn hình kép lên đến độ phân giải 4Kp60

- 2xUSB2ports

- 2xUSB3ports

-_ Cổng Ethernet 1xGigabit (hỗ trợ PoE với PoE HAT bồ sung)

- Cổng camera IxRaspberry Pi (MIPI CSI 2 làn)

-_ Cổng hiền thị 1xRaspberry Pi (MIPI DSI 2 làn)

= 1xDPI (Parallel RGB Display)

= IxPCM ¢ Upto 2xPWM channels

= Up to 3xGPCLKoutputs

14

2.4.2 Nguồn phát xạ

Hình 2-8: Bóng đèn halogen Philips

Mẫu đèn halogen sử dụng trong đề tài là đèn halogen Philips T10 W5W (12V - 5W).

Nguồn sáng volfram-halogen thường được gọi là nguồn sáng nóng, vì chúng phát ra ánh sáng khi bị đun nóng bởi năng lượng điện Dây tóc của bóng đèn được làm bằng

volfram, một kim loại có hiệu suất phát sáng tương đối hiệu quả.

Đèn halogen là bóng đèn sợi đốt có cấu tạo gồm một dây tóc volfram được bọc kín

trong bóng đèn với khí tro và một lượng nhỏ khí halogen như iod hoặc brom Hoạt

động ở nhiệt độ cao tạo ra ánh sáng có hiệu suất chiếu sáng và nhiệt độ màu cao [8] Đèn volfarm nóng sáng là vật bức xạ nhiệt phát ra phổ ánh sáng liên tục từ khoảng

320nm đến gần 2400 nm [9].

2.4.3 Sensor AS7265x

15

Cảm biến AS7265x gồm ba thành phân cảm biến AS72651, AS72652, AS72653

trong đó AS72651 đảm nhiệm vai trò chính Các cảm biến đa quang có thể được sử dụng đề xác định quang phô trong phạm vi từ khả kiến đến NIR Mỗi thiết bị trong

số ba thiết bị cảm biến đều có 6 bộ lọc quang học độc lập trên thiết bị có phản ứng

quang phô được xác định trong phạm vi từ 410nm đến 940nm với FWHM là 20nm AS72651 kết hợp với AS72652 (phản ứng quang phổ từ 560nm đến 940nm) và AS72653 (phản ứng quang phé từ 410nm đến 535nm) tạo thành bộ chip cảm biến da

phô 18 kênh AS7265x [10].

Hình 2-10: Sơ đồ khối AS7265x [10]

Sơ đồ khối AS7265x thể hiện vị trí của 3 khối cảm biến con AS72651, AS72562,

AS72653 và cách liên kết của chúng Theo sơ đồ khối ta thấy được 3 cảm biến con được sắp tại vị trí liên kết thành một hình tam giác và chúng kết nói lại với nhau bằng

giao tiếp I2C.

16

Hình 2-11: 18 kênh quang phổ của AS7265x [10]

Cảm biến AS7625x cho ta quan sát được phan ứng mạnh với ánh sáng ở trong phố

khả kiến và một phần phổ cận hồng ngoại, khoảng 410 nm tới 940 nm Được chia ra

thành 18 kênh trong đó gồm: kênh A (410nm), kênh B (435 nm), kênh C (460 nm),

kênh D (485 nm), kênh E (510 nm), kênh F (535 nm), kênh G (560 nm), kênh H (585

nm), kénh R (610 nm), kénh I (645 nm), kénh S (680 nm), kénh J (705 nm), kénh T

(730 nm), kénh U (760 nm), kénh V (810 nm), kénh W (860 nm), kénh K (900 nm)

và kênh L (940 nm) Trong đề tài này nhóm sử dung bước sóng chủ yếu dé dự đoánchất béo là khoảng 880 nm nên nhóm sẽ dùng 9 kênh bao gồm R (610 nm), S (680nm), J (705nm), T (730 nm), U (760 nm), V (810 nm), W (860 nm)va K (900 nm) détiễn hành thu thập dữ liệu và huyén luyện model

17

2.4.3.1 AS72651

Normalized Responsivity

Hình 2-12: 6 kênh quang phô của AS72651 [10]

Hình trên thể hiện những kênh quang phổ mà cảm biến con AS72651 có thé đo được

và nó nam trong 18 kênh của AS7265x gồm kênh R, S, T, U, V, W

Bang 2-1: Dac tinh quang hoc cua AS72651 [10]

Symbol | Parameter | Test Chann | Min | Typ | Max | Unit

FWHM | Full Width D 20 nm

Half Max

Wacc Wavelengt +10 -10 | nm

h Accuracy

Dark Dark GAIN = 64 5 counts

AFOV | Average Tamp=20°C +20 deg

Field of 5

View

Bang trên là đặc tính quang hoc của cam biến AS72651 cũng như thể hiện mức độ

quan sát của cảm biên đôi với từng bước sóng.

2.4.3.2 AS72652

AS72652, 6-Channel Spectral Response

(w/AS72651 as Controller) 12

Hình 2-13: 6 kênh quang phổ của AS72652 [10]

Hình trên thé hiện những kênh quang phổ mà cảm biến con AS72652 có thé đo được

và nó nằm trong 18 kênh của AS7265x gồm kênh G, H, I, J, K, L

Bang 2-2: Dac tính quang học của AS72652 [10]

19

Symbol |Parameter | Test Chann | Min | Typ | Max | Unit

Bảng trên là đặc tính quang học của cảm biến AS72652 cũng như thé hiện mức độ

quan sát của cảm biên đôi với từng bước sóng.

Hình 2-14: 6 kênh quang phô của AS72653 [10]

Hình trên thé hiện những kênh quang phổ mà cảm biến con AS72653 có thé đo được

và nó nằm trong 18 kênh của AS7265x gồm kênh A, B, C, D, E, F

Bang 2-3: Dac tính quang hoc của AS72653 [10]

Symbol | Parameter Test Channel | Min | Typ | Max Unit

Bảng trên là đặc tính quang hoc của cảm biến AS72653 cũng như thể hiện mức độ

quan sát của cảm biên đôi với từng bước sóng.

22

Xây dựng hệ thống dự đoán chất béo sử dụng công nghệ quang phổ cận hồng ngoại,

mô hình được nhóm xây dựng gồm hai phần gồm khối phần cứng (Raspberry Pi) và

khối phần mềm (Server, AI, Database, Application) Trong đó phần cứng đảm nhận

nhiệm vụ thu thập, hiên thị và truyền dữ liệu cho hệ thống phần mềm Về phía khốiphần mềm sẽ chịu trách nhiệm nhận dữ liệu, phân tích sau đó lưu kết quả và đưa rakết quả dự đoán về cho phần cứng và người dùng

Hai thành phần này kết nối với nhau thông qua mạng Internet bằng giao thức MQTT

để trao đổi dữ liệu Sau đó khối phần mềm gồm server, database, AI và ứng dụng sẽtrao đổi với nhau thông qua một API được nhóm tạo ra

23

Sơ đồ khối phan cứng bao gồm 5 phan chính:

- _ Khối nguồn, điều khiển (cung cấp nguồn điện DC cho cả hệ thống hoạt động)

- _ Khối xử lý Raspberry Pi

- _ Khối hiển thi: Màn hình

- _ Khối cảm biến: AS7265x

- _ Khối đèn halogen

3.2.1 Khối nguồn, điều khiến

Nhóm nghiên cứu được thiết bi phần cứng cần cung cấp tong cộng 2 nguồn điện, một

cho Raspberry Pi 5.1v — 3A va một cho đèn halogen hoạt động 12V Từ đó nhóm sử

dụng 1 nguồn ồn định để cung cấp cho Raspberry Pi và một nguồn tổ ong 12v - 3A

dé cung cấp cho đèn halogen

24

Hình 3-3: Nguồn té ong 12v-3A

Hình trên là khối nguồn tổ ong cung cấp điện DC cho bóng đèn halogen Ngoài ra dékiểm soát dong điện sáng tắt hợp lý tránh gây qua nóng làm ảnh hưởng tới sản phẩm

và phần cứng nhóm dùng thêm một relay đề kiểm soát dòng điện

Hình 3-4: Module relay 5V mức cao

Hình trên là module relay có nhiệm vụ kiểm soát dòng điện cấp cho bóng halogen,

mục đích kiểm soát được tình trạng sáng tắt của bóng

25

Hình 3-5: Nguồn Raspberry Pi 5.1v-3A

Hình trên là khối nguồn cung cấp cho Raspberry Pi được cung cấp bởi chính

26

Hình trên là Raspberry Pi 4 dùng dé xử lý và kết nối đến các thiết bị ngoại vi và với

khôi phân mêm.

Lý do sử dụng Raspberry Pi 4 vì đây là một máy tính nhúng mạnh mẽ, hỗ trợ nhiềuloại ngôn ngữ lập trình cũng như có chân kết nối GPIO Ngoài ra sử dụng Raspberry

Pi còn có một cộng đồng lớn mạnh và nhiều loại thư viện hỗ trợ Ưu điểm của nó cóthé nói tới là giá thành tương đối rẻ hon so với các sản phâm khác và có thé hoạt động

ồn định trong thời gian dài Một vài thông số của Raspberry Pi 4:

- _ Điện áp hoạt động SVDC/2.5A.

- _ Môi trường hoạt động ổn định 20-50 độ C

- Hỗ trợ nhiều công GPIO

- Tuổi thọ của sản pham phụ thuộc vào thẻ nhớ của hệ điều hành

- Hỗễ trợ giao thức I2C, SSH, SPI, VNC

Nhóm sử dụng SSH remote của Visual Studio Code để truy cập và lập trình cho

Raspberry Pi trong mạng nội bộ.

27

Learn the Fundamentals

Boost your Productivity

Tkinter-Design

Hình 3-8: Kết nối SSH tới Raspberry Pi

Hình anh trên là kết quả sau khi kết nối tới Raspberry Pi bang SSH Dé kết nối đượctới Raspberry Pi cần phải mở giao thức SSH của Raspberry Pi trong config của nó và

cài về xrdp “sudo apt-get install xrdp”, đồng thời thêm extension remote — ssh trên

Visual Studio Code.

File Edit Selection View Go Run Te

Hình trên là remote-ssh trong Visual Studio Code, sau khi cài đặt xong có thé nhắnF1 lựa chon SSH Connect to host và nhập IP mạng nội bộ của Raspberry Pi để tiền

hành kêt nôi và điêu khiên.

28