Phần 17. Kích hoạt bộ phát hiện chất lượng trái cây từ cảm biến

0
689

Một ứng dụng IoT không đơn giản chỉ là sử dụng một thiết bị riêng lẻ ghi lại dữ liệu và gửi dữ liệu đó lên đám mây. Một ứng dụng IoT có thể sử dụng nhiều cảm biến để cùng thu thập các dạng dữ liệu khác nhau từ thế giới vật lý, dựa vào thiết bị truyền động hoặc trực quan hóa chúng.

Bài viết này sẽ trình bày về kiến ​​trúc các ứng dụng IoT phức tạp, cách kết hợp nhiều cảm biến, nhiều dịch vụ đám mây để phân tích, lưu trữ dữ liệu và hiển thị phản hồi thông qua bộ truyền động. Bài viết cũng trình bày kiến trúc một mẫu hệ thống kiểm soát chất lượng trái cây, bao gồm cả sử dụng cảm biến tiệm cận để kích hoạt ứng dụng IoT.

Các nội dung chính trong bài viết này gồm:

1. Kiến trúc các ứng dụng IoT phức tạp

2. Cách thiết kế hệ thống kiểm soát chất lượng trái cây

3. Cách kích hoạt bộ kiểm tra chất lượng trái cây từ cảm biến

4. Tìm hiểu về dữ liệu được sử dụng cho bộ phát hiện chất lượng trái cây

5. Cách sử dụng thiết bị của nhà phát triển để mô phỏng nhiều thiết bị IoT

6. Chuyển sang giai đoạn sản xuất

1. Kiến trúc các ứng dụng IoT phức tạp

Các ứng dụng IoT được tạo thành từ nhiều thành phần gồm nhiều thiết bị (things) và nhiều loại dịch vụ internet trong đó things gửi dữ liệu để tạo ra insights. Những insights này tạo ra các actions để cải thiện quy trình hoặc công việc. Ví dụ một động cơ (thing) gửi dữ liệu nhiệt độ để đánh giá khả năng hoạt động (insight) của động cơ đó. Căn cứ vào insight để chủ động sắp xếp thứ tự ưu tiên cho lịch bảo dưỡng động cơ (action).

Things khác nhau thu thập các phần dữ liệu khác nhau.

Các dịch vụ IoT cung cấp insight về dữ liệu đó, đôi khi bổ sung thêm dữ liệu từ các nguồn bổ sung.

Những insight này thúc đẩy các action, bao gồm điều khiển bộ truyền động của thiết bị hoặc trực quan hóa dữ liệu.

* Kiến ​​trúc IoT điển hình

Sơ đồ trên trình bày kiến trúc IoT điển hình.

Kiến trúc IoT trên có thể được dùng làm kiến trúc mẫu khi thiết kế các hệ thống mới. Tùy vào từng hệ thống cụ thể thì người dùng sẽ thay thế các thiết bị và dịch vụ cụ thể cho phù hợp với hệ thống.

Things là thiết bị thu thập dữ liệu từ các cảm biến, tương tác với các dịch vụ biên để biên dịch dữ liệu đó như tương tác với bộ phân loại hình ảnh để phân tích dữ liệu hình ảnh. Dữ liệu từ các thiết bị được gửi tới dịch vụ IoT.

Insights có được từ các ứng dụng serverless hoặc từ việc phân tích dữ liệu được lưu trữ.

Actions có thể là các lệnh gửi đến thiết bị hoặc trực quan hóa dữ liệu cho phép người dùng đưa ra quyết định.

Sơ đồ trên thể hiện các thành phần và dịch vụ đã được đề cập ở các bài viết trước và cách liên kết chúng theo một kiến trúc IoT điển hình

Things: người dùng viết code thiết bị để thu thập dữ liệu từ các cảm biến và phân tích hình ảnh bằng cách chạy đồng thời Custom Vision trên đám mây và trên thiết bị biên. Dữ liệu này đã được gửi đến IoT Hub.

Insights: người dùng sử dụng Azure Functions để phản hồi các tin nhắn gửi đến IoT Hub và dữ liệu được lưu trữ để sau đó phân tích trên Azure Storage.

Actions: người dùng điều khiển các thiết bị truyền động dựa trên các quyết định của đám mây và lệnh được gửi đến các thiết bị và đã trực quan hóa dữ liệu bằng Azure Maps.

Mô hình này có thể được thu nhỏ lớn hoặc nhỏ, thêm nhiều thiết bị và nhiều dịch vụ hơn tùy theo nhu cầu của người dùng.

Dữ liệu và bảo mật

Khi đã xác định kiến ​​trúc của hệ thống, cần chú ý dữ liệu và bảo mật gồm:

– Dữ liệu mà thiết bị gửi và nhận.

– Cách bảo mật và bảo vệ dữ liệu.

– Cách kiểm soát quyền truy cập vào thiết bị và dịch vụ đám mây.

 2. Cách thiết kế hệ thống kiểm soát chất lượng trái cây

 Từ ý tưởng về things, insights actions và áp dụng vào bộ phát hiện chất lượng trái cây để thiết kế một ứng dụng quy trình đầu cuối lớn hơn.

Thông thường, các nhà máy đang phân loại trái cây theo phương pháp thủ công: trái cây được di chuyển trên hệ thống băng tải, tại đây các nhân viên kiểm tra bằng tay và phân loại riêng trái cây nào chưa chín. Nhu cầu xây dựng một bộ phát hiện chất lượng trái cây tự động sử dụng trong các nhà máy chế biến này nhằm giảm chi phí.

Cùng với sự phát triển của IoT (và công nghệ nói chung) là các công việc thủ công dần được thay thế bằng máy móc.

Cần xây dựng một hệ thống phát hiện trái cây khi đưa trái cây đến băng tải, sau đó chụp ảnh lại và sử dụng mô hình AI chạy tại biên để kiểm tra. Kết quả sau đó được gửi đến đám mây để lưu trữ và đưa ra thông báo để loại bỏ quả chưa chín.

Things Bộ phát hiện trái trên băng chuyền Camera để chụp ảnh và phân loại trái cây Thiết bị biên để thực thi bộ phát hiện trái cây Thiết bị thông báo trái cây chưa chín
InsightsQuyết định kiểm tra độ chín của trái cây Lưu trữ kết quả phân loại độ chín Xác định mức độ cần thiết cảnh báo về trái cây chưa chín
ActionsGửi lệnh tới thiết bị để chụp ảnh trái cây và kiểm tra bằng bộ phân loại hình ảnh Gửi lệnh đến thiết bị để cảnh báo trái cây chưa chín

Xây dựng ứng dụng phiên bản thử nghiệm

Sơ đồ trên trình bày kiến trúc IoT cho phiên bản thử nghiệm

– Thiết bị IoT có cảm biến tiệm cận để phát hiện sự xuất hiện của trái cây bằng cách gửi thông báo đến đám mây.

– Ứng dụng severless trên đám mây sẽ gửi lệnh đến một thiết bị khác để chụp ảnh và phân loại ảnh.

– Thiết bị IoT có máy ảnh sẽ chụp ảnh và gửi đến bộ phân loại hình ảnh thực thi tại biên sau đó gửi kết quả lên đám mây.

– Ứng dụng severless trên đám mây lưu trữ thông tin để phân tích và kết luận số phần trăm trái cây chưa chín. Nếu trái cây chưa chín, nó sẽ gửi lệnh đến một thiết bị IoT khác để cảnh báo cho công nhân biết thông qua đèn LED.

Toàn bộ ứng dụng IoT này được tích hợp trong một thiết bị duy nhất, với logic để bắt đầu phân loại hình ảnh và điều khiển đèn LED được tích hợp sẵn. Nó sử dụng IoT Hub để theo dõi số lượng quả chưa chín đã được phát hiện và định cấu hình thiết bị. Trong bài viết này, IoT còn được mở rộng để chứng minh các khái niệm cho các ứng dụng IoT quy mô lớn.

Đối với ứng dụng phiên bản thử nghiệm, thực hiện tất cả các ứng dụng trên một thiết bị duy nhất. Nếu đang sử dụng bộ vi điều khiển thì sử dụng một thiết bị biên riêng biệt để thực thi bộ phân loại hình ảnh.

3. Kích hoạt bộ kiểm tra chất lượng trái cây từ cảm biến

Thiết bị IoT cần một số loại kích hoạt khi sẵn sàng phân loại trái cây, như xác định vị trí trái cây trên băng chuyền bằng cách đo khoảng cách từ trái cây đến cảm biến.

Cảm biến tiệm cận sử dụng để đo khoảng cách từ cảm biến đến một vật thể. Chúng thường truyền một chùm bức xạ điện từ như chùm tia laze hoặc ánh sáng hồng ngoại, sau đó phát hiện bức xạ bật ra từ một vật thể. Thời gian giữa chùm tia laser được gửi đi và tín hiệu dội ngược trở lại được sử dụng để tính toán khoảng cách đến cảm biến.

Nhiều người dùng đã sử dụng cảm biến tiệm cận mà không biết về nó. Hầu hết điện thoại thông minh đều tắt màn hình khi giữ chúng gần tai để khi tai vô tình chạm vào máy không làm kết thúc cuộc gọi- hoạt động này sử dụng cảm biến tiệm cận để phát hiện một vật thể gần màn hình trong khi gọi và tắt tính năng cảm ứng cho đến khi điện thoại ở một khoảng cách nhất định.

* Cách kích hoạt bộ phát hiện chất lượng trái cây từ cảm biến tiệm cận

Làm theo các link hướng dẫn dưới đây để sử dụng cảm biến tiệm cận nhằm phát hiện một đối tượng bằng thiết bị IoT:

Arduino – Wio Terminal

Máy tính một bo mạch – Raspberry Pi

Máy tính một bo mạch – Thiết bị ảo

4. Tìm hiểu về dữ liệu được sử dụng cho bộ phát hiện chất lượng trái cây

Bộ phát hiện trái cây mẫu có nhiều thành phần giao tiếp với nhau.

– Cảm biến tiệm cận đo khoảng cách đến trái cây và gửi dữ liệu đến IoT Hub

– Lệnh gửi từ IoT Hub đến thiết bị camera để điều khiển camera

– Các kết quả phân loại hình ảnh được gửi đến IoT Hub

– Lệnh điều khiển đèn LED để IoT Hub gửi cảnh báo đến thiết bị có đèn LED khi trái cây chưa chín

Tốt nhất là nên xác định cấu trúc trước khi xây dựng ứng dụng.

Nhiều nhà phát triển có kinh nghiệm đã dành nhiều thời gian để phát hiện lỗi do sự khác biệt của dữ liệu được gửi so với dự kiến.

Ví dụ – Cách xác định JSON khi gửi thông tin nhiệt độ. Có một trường gọi là nhiệt độ hoặc sử dụng cách viết tắt nhiệt độ.

{
    "temperature": 20.7
}

so với

{
    "temp": 20.7
}

Chú ý đơn vị của nhiệt độ là °C hay °F. Nếu đo nhiệt độ bằng thiết bị tiêu dùng và có hiện tượng thay đổi đơn vị khi hiển thị thì cần đảm bảo nhất quán về đơn vị khi gửi dữ liệu lên đám mây.

Ví dụ: Kích hoạt bộ phân loại hình ảnh bằng cảm biến tiệm cận.

Thiết bị IoT đo khoảng cách đến trái cây, tùy từng trường hợp cụ thể mà khi nhận thấy trái cây đã đủ gần thì hoặc thiết bị sẽ gửi thông báo cho IoT Hub để kích hoạt bộ phân loại hoặc thiết bị chỉ gửi các phép đo khoảng cách còn việc kích hoạt bộ phân loại do IoT Hub đưa ra. Chính vì vậy, với tư cách là nhà phát triển IoT, bạn cần hiểu đầy đủ về hệ thống đang xây dựng, cách sử dụng và dữ liệu được phát hiện.

– Nếu IoT Hub đưa ra quyết định thì nó cần nhiều phép đo khoảng cách.

– Tuy nhiên nếu gửi quá nhiều tin nhắn sẽ làm tăng chi phí của IoT Hub và lượng băng thông cần thiết cho các thiết bị IoT (đặc biệt trong một nhà máy có hàng triệu thiết bị) đồng thời cũng có thể làm thiết bị hoạt động chậm hơn.

– Nếu thiết bị đưa ra quyết định thì người dùng cần cung cấp cách cấu hình thiết bị để tinh chỉnh máy.

5. Cách sử dụng thiết bị của nhà phát triển để mô phỏng nhiều thiết bị IoT

Để xây dựng mô hình phiên bản thử nghiệm cần bộ công cụ phát triển IoT để hoạt động giống như nhiều thiết bị, gửi phép đo từ xa và phản hồi các lệnh.

Mô phỏng nhiều thiết bị IoT trên Raspberry Pi hoặc phần cứng IoT ảo

Khi sử dụng một máy tính một bo mạch như Raspberry Pi, có thể chạy nhiều ứng dụng cùng một lúc do đó có thể mô phỏng nhiều thiết bị IoT bằng cách tạo nhiều ứng dụng, mỗi ứng dụng cho một “thiết bị IoT”. Ví dụ: triển khai từng thiết bị dưới dạng File Python riêng biệt và chạy chúng trong các phiên bản đầu cuối khác nhau.

Lưu ý: khi truy cập nhiều ứng dụng đồng thời, một số phần cứng có thể không hoạt động.

Mô phỏng nhiều thiết bị trên một bộ vi điều khiển

Bộ vi điều khiển có thể được dùng để mô phỏng nhiều thiết bị. Không giống như các máy tính một bo mạch, người dùng không thể chạy nhiều ứng dụng cùng một lúc, phải bao gồm logic cho tất cả các thiết bị IoT riêng biệt trong một ứng dụng duy nhất.

Một số gợi ý cho quá trình này dễ dàng hơn là:

– Tạo một hoặc nhiều lớp cho mỗi thiết bị IoT – ví dụ: các lớp được gọi là DistanceSensor, ClassifierCamera, LEDController. Mỗi người có các phương thức thiết lập và vòng lặp riêng gọi bởi các chức năng thiết lập và vòng lặp chính.

– Xử lý các lệnh ở nơi duy nhất và hướng chúng đến lớp thiết bị liên quan theo yêu cầu.

– Trong chức năng vòng lặp chính, cần xem xét thời gian cho từng thiết bị. Ví dụ: nếu có một lớp thiết bị cần xử lý 10 giây một lần và một lớp thiết bị khác cần xử lý 1 giây một lần, thì trong hàm vòng lặp chính sử dụng độ trễ 1 giây. Mỗi cuộc gọi lặp lại kích hoạt mã liên quan cho thiết bị cần xử lý mỗi giây và sử dụng bộ đếm để đếm từng vòng lặp, xử lý thiết bị khác khi bộ đếm đạt đến 10 (đặt lại bộ đếm sau đó).

6. Chuyển sang giai đoạn sản xuất

Ứng dụng phiên bản thử nghiệm là cơ sở của một hệ thống sản xuất cuối cùng. Khi chuyển sang giai đoạn sản xuất sẽ có một số khác biệt:

– Các thành phần chính: sử dụng phần cứng được thiết kế để chịu tiếng ồn, nhiệt, độ rung và áp lực của nhà máy.

– Sử dụng liên lạc nội bộ: một số thành phần giao tiếp trực tiếp với nhau, tránh việc chuyển sang đám mây mà chỉ gửi dữ liệu lên đám khi cần lưu trữ. Điều này được thực hiện phụ thuộc vào thiết lập của nhà máy, với thông tin liên lạc trực tiếp hoặc bằng cách chạy một phần của dịch vụ IoT trên biên sử dụng thiết bị cổng.

– Tùy chọn cấu hình: Các nhà máy và nhiều trường hợp sử dụng khác nhau, do đó phần cứng cần phải được định cấu hình. Ví dụ, cảm biến tiệm cận cần phát hiện các loại trái cây khác nhau ở các khoảng cách khác nhau. Thay vì sử dụng mã cố định khoảng cách để kích hoạt phân loại, thì có thể định cấu hình linh hoạt như sử dụng một thiết bị đôi

Tự động loại bỏ trái cây: các thiết bị sẽ tự động loại bỏ trái cây chưa chín mà không cần đèn LED để cảnh báo.

Biên dịch: Bắc Đặng

Để cập nhật tin tức công nghệ mới nhất và các sản phẩm của công ty AIoT JSC, vui lòng truy cập link: http://aiots.vn hoặc linhkienaiot.com

0 0 Phiếu bầu
Article Rating
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Phản hồi nội tuyến
Xem tất cả các bình luận