Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phân tích chất lượng và ước tính khối lượng các loại hạt cà phê nhân

Abstract

Trên thế giới, bên cạnh xuất khẩu gạo, Việt Nam còn được biết đến là một trong những cường quốc xuất khẩu cà phê. Để đạt được thành tựu này, việc chọn lựa hạt cà phê chất lượng ngay từ khâu thu mua đóng vai trò tiên quyết đối với các doanh nghiệp sản xuất và xuất khẩu cà phê. Trong mỗi thương vụ, bên mua sẽ phân loại cà phê thông qua việc xác định khối lượng từng loại hạt, đánh giá chất lượng và tính đồng nhất của mỗi lô cà phê. Từ đó xác định giá thu mua giữa doanh nghiệp và người nông dân. Tuy đóng vai trò quan trọng nhưng các tác vụ này hiện vẫn được thực hiện thủ công qua nhiều bước vừa tốn thời gian, công sức, chi phí cho doanh nghiệp lại vừa ảnh hưởng đến chất lượng hạt cà phê khi thời gian lưu kho bị kéo dài. Thấy được những khó khăn đó, nhóm nghiên cứu muốn tạo nên một công cụ có ứng dụng công nghệ thông tin để có thể giải quyết vấn đề phân loại hạt cà phê cũng như các loại nông sản khác một cách tự động và nhanh chóng. Mục tiêu của nghiên cứu này là ứng dụng AI vào phân tích chất lượng và ước lượng khối lượng (ULKL) hạt cà phê nhân, rút ngắn thời gian thu mua và lưu kho nhằm giảm chi phí cho người nông dân và doanh nghiệp nhưng vẫn đảm bảo đánh giá đúng chất lượng hạt cà phê. Đồng thời nâng cao chất lượng cà phê thành phẩm. Nghiên cứu này được thực hiện trên mẫu tập dữ liệu (TDL) được thu thập và phân loại theo 12 loại hạt cà phê. Nhóm sử dụng mô hình Yolov5 trong nhận diện đối tượng, công nghệ xử lý ảnh và mã nguồn mở OpenCV, thuật toán CNN (Convolutional Neural Networks) trong xử lý ảnh để phân loại, và từ đó ước lượng khối lượng từng loại hạt hạt cà phê. Các thử nghiệm bước đầu cho thấy các mô hình thuật toán ứng dụng cho kết quả tin cậy cao, có thể ứng dụng vào thực tiễn.