Nghiên cứu phương pháp đo quang phổ cận hồng ngoại nirs và áp dụng mô hình học máy nhằm xác định nhanh nguồn gốc địa lý của hạt tiêu ở việt nam

ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘILUẬN VĂN THẠC SĨ Nghiên cứu phương pháp đo quang phổ cận hồng ngoại NIRS và áp dụng mô hình học máy nhằm xác định nhanh nguồn gốc địa lý của hạt tiêu ở Việt Nam

ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

LUẬN VĂN THẠC SĨ

Nghiên cứu phương pháp đo quang phổ cận hồng ngoại (NIRS) và áp dụng mô hình học máy nhằm xác định nhanh nguồn gốc địa lý của hạt

tiêu ở Việt Nam

LÊ TUẤN PHÚC

phuc.lt211194m@sis.hust.edu.vn

Ngành Công nghệ thực phẩm

Giảng viên hướng dẫn: TS Phạm Ngọc Hưng

Viện: Công nghệ Sinh học và Công nghệ Thực phẩm

Chữ ký của GVHD

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ và tên tác giả luận văn: Lê Tuấn Phúc

Đề tài luận văn: Nghiên cứu phương pháp đo quang phổ cận hồng ngoại (NIRS)

và áp dụng mô hình học máy nhằm xác định nhanh nguồn gốc địa lý của hạt tiêu

- Chỉnh sửa phạm vi nghiên cứu, ý nghĩa khoa học, tính thực tiễn và mục tiêu của đề tài cho đối tượng là hạt tiêu đen

- Bổ sung thông tin độ phân giải của thiết bị đo quang phổ cận hồng ngoại

- Bổ sung tổng quan về nghiên cứu quang phổ cận hồng ngoại cho hạt tiêu và các bước sóng đặc trưng của quang phổ cận hồng ngoại trong các nghiên cứu đó

- Chỉnh sửa lại cách viết danh mục tham khảo

ISO International Organization

NIR Near Infrared Reflectance Quang phổ cận hồng ngoại

PCA Principal Component

Analysis Phân tích thành phần chính LDA Linear Discriminant Analysis Phân tích phân biệt tuyến tính QDA Quadratic Analysis Discriminant Phân tích phân biệt bậc hai

MLP Multi-layer Perceptron Mạng nơ-ron nhiều tầng ANN Artificial Neural Network Mạng nơ-ron nhân tạo

Lời cảm ơn

Trong quá trình thực hiện đề tài “Nghiên cứu phương pháp đo quang phổ cận

hồng ngoại (NIRS) và áp dụng mô hình học máy nhằm xác định nhanh nguồn gốc địa lý của hạt tiêu ở Việt Nam”, tôi đã nhận được rất nhiều sự giúp đỡ, tạo điều

kiện của tập thể lãnh đạo, các nhà khoa học, giảng viên, cán bộ, chuyên viên Viện công nghệ Sinh học và Công nghệ thực phẩm, Trung tâm đào tạo và phát triển sản phẩm thực phẩm, Bộ môn quá trình và thiết bị trong CNSH&CNTP - Viện công nghệ Sinh học và Công nghệ thực phẩm – Đại học Bách Khoa Hà Nội Tôi xin cảm

ơn chân thành về sự giúp đỡ đó

Tôi xin trân trọng cảm ơn đề tài “Nghiên cứu ứng dụng công nghệ Blockchain

phục vụ quản lý chuỗi sản xuất và tiêu thụ hạt tiêu Việt Nam” Mã số:

KC-4.0-24/19-25 của Bộ Khoa học và Công nghệ đã tài trợ để tôi thực hiện các nghiên cứu trong luận văn này

Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới TS Phạm Ngọc Hưng, người đã trực tiếp hướng dẫn và chỉ bảo cho tôi trong suốt thời gian nghiên cứu và hoàn thành luận văn này

Tôi xin chân thành cảm ơn gia đình, bạn bè và các bạn sinh viên đã luôn động viên, khích lệ, tạo điều kiện và giúp đỡ tôi trong suốt quá trình thực hiện và hoàn thành luận văn này

Tóm tắt nội dung luận văn

Hạt tiêu là một loại cây trồng đem lại giá trị kinh tế cao và là mặt hàng nông sản xuất khẩu chính của Việt Nam Mục tiêu của nghiên cứu này là phát triển một phương pháp nhanh để xác định nguồn gốc địa lý của hạt tiêu đen dựa trên sự kết hợp của phổ gần hồng ngoại và học máy Các thí nghiệm được thiết kế nhằm khảo sát ảnh hưởng của các yếu tố như: cường độ ánh sáng môi trường, khoảng cách giữa đầu đo với bề mặt mẫu và sự tiếp xúc trức tiếp hay đo thông qua cuvet thủy tinh tới phép đo quang phổ NIR trên các mẫu hạt tiêu Kết quả khảo sát điều kiện

đo cho thấy hiệu quả phân biệt mẫu tốt hơn khi đo ở điều kiện tránh ánh sáng môi trường và khoảng cách giữa đầu đo với bề mặt mẫu càng nhỏ càng tốt Sau đó, Quang phổ cận hồng ngoại được sử dụng để xác định nguồn gốc địa lý của 118 mẫu tiêu đen từ ba vùng ở Việt Nam: Bắc Trung Bộ, Tây Nguyên và Đông Nam

Bộ Một thiết bị quang phổ cận hồng ngoại cầm tay được sử dụng để thu thập phổ của hạt tiêu Các mô hình phân loại theo thống kê và học máy đã được áp dụng đồng thời sự kết hợp giữa các mô hình với các phép tiền xử lý khác nhau cũng được khảo sát và so sánh Bằng cách sử dụng mô hình GradientBoost kết hợp với tiền xử lý MSC và SG1 cho độ chính xác lần lượt đạt 98,8% trên tập huấn luyện

và 100% trên tập kiểm tra để xác định nguồn gốc của hạt tiêu đen Nghiên cứu này

đã chứng minh tính khả thi của việc sử dụng quang phổ cận hồng ngoại kết hợp các thuật toán học máy trong việc phân loại nguồn gốc địa lý của hạt tiêu đen ở Việt Nam

Hà Nội, ngày 30 tháng 03 năm 2023

Tác giả

Lê Tuấn Phúc

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1

1.1 Tổng quan về hồ tiêu 1

1.1.1 Tên gọi và đặc điểm 1

1.1.2 Nguồn gốc của hồ tiêu 2

1.1.3 Sự phân bố hồ tiêu ở Việt Nam 3

1.1.4 Công dụng của hồ tiêu 3

1.1.5 Thành phần hóa học chính của hồ tiêu 4

1.1.6 Các sản phẩm hồ tiêu hiện nay 5

1.2 Tình hình sản xuất và tiêu thụ hạt tiêu tại Việt Nam 8

1.2.1 Yêu cầu chung của các nước về chất lượng hồ tiêu của Việt Nam 8

1.2.2 Yêu cầu liên quan đến chất lượng tiêu đen theo TCVN 9

1.2.3 Một số Tiêu chuẩn - Chứng nhận chất lượng đối với hồ tiêu 11

1.3 Tổng quan về quang phổ cận hồng ngoại NIR 11

1.3.1 Khái niệm về quang phổ NIR (Near-Infrared spectroscopy) 11

1.3.2 Nguyên lý ứng dụng quang phổ cận hồng ngoại trong phân tích 12

1.3.3 Thiết bị đo quang phổ cận hồng ngoại 13

1.4 Tổng quan học máy 14

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN 17

2.1 Các phương pháp xác thực nguồn gốc hạt tiêu 17

2.2 Các nghiên cứu ứng dụng quang phổ NIR kết hợp học máy 18

2.2.1 Ứng dụng trong xác thực nguồn gốc địa lý 19

2.2.2 Ứng dụng trong phát hiện nhiễm tạp 19

2.2.3 Ứng dụng trong phân tích nhanh chất lượng 20

2.2.4 Các nghiên cứu về quang phổ NIR trên hạt tiêu 20

2.3 Ý nghĩa khoa học và tính thực tiễn của đề tài 21

2.4 Mục tiêu và nội dung nghiên cứu 22

2.4.1 Mục tiêu nghiên cứu 22

2.4.2 Nội dung nghiên cứu 22

CHƯƠNG 3: VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 24

3.1 Vật liệu nghiên cứu 24

3.1.1 Mẫu hạt tiêu 24

3.1.2 Thiết bị đo quang phổ cận hồng ngoại 24

3.2 Phương pháp nghiên cứu 25

3.2.1 Khảo sát điều kiện thực hiện phép đo quang phổ NIR cho hạt tiêu 25

3.2.2 Phương pháp xử lý dữ liệu 27

3.2.3 Phần mềm 39

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 41

4.1 Quang phổ NIR của hạt tiêu 41

4.2 Kết quả khảo sát điều kiện thực hiện phép đo quang phổ NIR 41

4.2.1 Kết quả khảo sát điều kiện đo 42

4.2.2 Phương pháp thu thập dữ liệu NIR cho hạt tiêu 44

4.3 Tổng hợp kết quả thu thập dữ liệu quang phổ NIR cho hạt tiêu 45

4.3.1 Quang phổ NIR của hạt tiêu 45

4.3.2 Tiền xử lý dữ liệu quang phổ NIR cho hạt tiêu 47

4.4 Phân tích thành phần chính PCA 48

4.5 Kết quả phân loại nguồn gốc 50

4.5.1 Phương pháp phân loại dựa trên thống kê 50

4.5.2 Phương pháp phân loại dựa trên học máy 53

4.5.3 So sánh các phương pháp phân loại 56

4.6 Xây dựng phần mềm dự đoán nguồn gốc hạt tiêu 56

4.6.1 Phân tích thiết kế chương trình 57

4.6.2 Một số hình ảnh giao diện của chương trình 62

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 66

5.1 Kết luận 66

5.2 Kiến nghị 66

Tài liệu tham khảo 68

Các công trình khoa học đã công bố 72

CHƯƠNG 6: PHỤ LỤC 73

Danh mục hình vẽ

Hình 1.1: Cây hồ tiêu Piper nigrum Linn 1

Hình 1.2: Giống tiêu Vĩnh Linh 3

Hình 1.3: Vùng bước sóng của quang phổ cận hồng ngoại 12

Hình 1.4: Các trạng thái kích thích của phân tử 12

Hình 1.5: Các hiệu ứng tương tác giữa quang phổ NIR với mẫu rắn 13

Hình 1.6: Cấu tạo thiết bị đo quang phổ NIR a) Chế độ truyền qua b) Chế độ phản xạ 14

Hình 2.1: Số lượng nghiên cứu quang phổ NIR từ các nguồn tìm kiếm Scopus, Web of Science, PubMed và Google Scholar từ năm 1995 đến tháng 2 năm 2020 18

Hình 3.1: Một số mẫu tiêu thu thập đã được gán nhãn và bảo quản trong túi zip 24 Hình 3.2: Thiết bị đo quang phổ cận hồng ngoại DLP® NIRscan Nano EVM 25

Hình 3.3: Các mẫu tiêu trong thí nghiệm thăm dò 26

Hình 3.4: Ví dụ minh họa phân tích thành phần chính PCA 31

Hình 3.5: Minh họa phép chiếu LDA 32

Hình 3.6: Thuật toán SVM 33

Hình 3.7: Sơ đồ cấu trúc mạng ANN 36

Hình 3.8: Ví dụ Confusion Matrix 2 lớp 37

Hình 3.9: Sơ đồ ví dụ xác thực chéo 10 lần lặp Tập xác thực được chia thành 10 nhóm khác nhau Các lỗi của mỗi lần lặp được tổng hợp để tính lỗi trung bình tổng thể 38

Hình 3.10: Lưu đồ xử lý dữ liệu quang phổ NIR 39

Hình 3.11: Giao diện phần mềm DLP NIRscan Nano GUI đo quang phổ NIR 40

Hình 4.1: Đồ thị hấp thụ quang phổ NIR của một mẫu tiêu đen 41

Hình 4.2: Khảo sát mẫu đo a) Đo trực tiếp b) Chứa trong cuvet thủy tinh 42

Hình 4.3: Quang phổ NIR của 2 mẫu ở cường độ ánh sáng môi trường 119.82 Lux 43

Hình 4.4: Phân tích PCA cho 2 điều kiện đo quang phổ NIR 43

Hình 4.5: Vật liệu thu thập dữ liệu quang phổ NIR 44

Hình 4.6: Đồ thị nguyên bản quang phổ cận hồng ngoại NIR của các mẫu tiêu 45

Hình 4.7: Đồ thị quang phổ NIR của mẫu tiêu sau khi loại bỏ dữ liệu ngoại lai 46 Hình 4.8: Đồ thị quang phổ NIR sau khi thực hiện các phép tiền xử lý khác nhau 47

Hình 4.9: Đồ thị PCA của các mẫu tiêu và elip tin cậy ở khoảng tin cậy 95% 48

Hình 4.11: Ma trận nhầm lẫn của phân loại nguồn gốc hạt tiêu theo LDA kết hợp

tiền xử lý SG2 51

Hình 4.12: Ma trận nhầm lẫn của phân loại nguồn gốc hạt tiêu theo QDA kết hợp tiền xử lý SNV 52

Hình 4.13 Ma trận nhầm lẫn của phân loại nguồn gốc hạt tiêu theo Gaussian Navie Bayes kết hợp tiền xử lý SG1 53

Hình 4.14: Ma trận nhầm lẫn của phân loại nguồn gốc hạt tiêu theo SVM kết hợp tiền xử lý MSC+SG1 54

Hình 4.15: Ma trận nhầm lẫn của phân loại nguồn gốc hạt tiêu theo RF kết hợp tiền xử lý SNV+SG1 55

Hình 4.16: Ma trận nhầm lẫn của phân loại nguồn gốc hạt tiêu theo MLP kết hợp tiền xử lý SG1+SNV 56

Hình 4.17: Một phần đoạn chương trình tổng hợp dữ liệu từ các file đơn 58

Hình 4.18: Đoạn chương trình tải cơ sở dữ liệu lên google driver 58

Hình 4.19: Đoạn chương trình phân chia tập huấn luyện và kiểm tra đồng thời thực hiện các phương pháp tiền xử lý quang phổ 59

Hình 4.20: Một phần đoạn chương trình đào tạo và tìm tham số tối ưu cho mô hình 60

Hình 4.21: Một đoạn chương trình khởi tạo hàm dự đoán nguồn gốc 60

Hình 4.22: Đoạn chương trình khớp nhãn dự đoán và in kết quả 61

Hình 4.23: Đoạn chương trình tạo báo cáo dạng PDF 62

Hình 4.24: Giao diện màn hình trang chủ 63

Hình 4.25: Minh họa kết quả dự đoán 1 file đo quang phổ NIR của mẫu Quảng Trị 64

Hình 4.26: Minh họa mẫu báo cáo PDF được xuất từ phần mềm 65

Hình 6.1: Kết quả dữ liệu đo quang phổ NIR trên các mẫu thăm dò Dãy bên trái đo các mẫu được chứa trong cuvet Dãy bên phải đo các mẫu trực tiếp 77

Hình 6.2: Kết quả đo tiêu ở cường độ ánh sáng môi trường 17.4 Lux 78

Hình 6.3: Kết quả đo tiêu ở cường độ ánh sáng môi trường 62.97 Lux 78

Hình 6.4: Kết quả đo tiêu ở cường độ ánh sáng môi trường 119.82 Lux 79

Danh mục bảng biểu

Bảng 1.1: Độ phổ biến của các giống tiêu tại các vùng trồng tiêu Việt Nam [5] 2

Bảng 1.2: Các sản phẩm hồ tiêu 7

Bảng 1.3: Các chỉ tiêu vật lý của hạt tiêu đen [15] 9

Bảng 1.4: Các chỉ tiêu hóa học của hạt tiêu đen [15] 10

Bảng 1.5: Các yêu cầu về vi sinh vật đối với hạt tiêu đen [15] 10

Bảng 4.1: Kết quả phân loại nguồn gốc hạt tiêu theo mô hình LDA 51

Bảng 4.2: Kết quả phân loại nguồn gốc hạt tiêu theo mô hình SVM 54

Bảng 6.1: Thông tin các mẫu tiêu trong nghiên cứu 73

Bảng 6.2: Kết quả phân loại của các mô hình phân loại thống kê 80

Bảng 6.3: Kết quả phân loại của cá mô hình học máy 83

ĐẶT VẤN ĐỀ

Hồ tiêu là một trong những loại gia vị phổ biến nhất trên thế giới, được sử dụng trong hàng ngàn năm nhờ vào hương vị cay nồng đặc trưng Việc sản xuất và xuất khẩu tiêu mang lại lợi ích kinh tế lớn cho các nước có khí hậu nhiệt đới như

Ấn Độ, Indonesia, Việt Nam và Brazil Theo báo cáo thống kê nông nghiệp của

Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam, trong năm 2021, sản lượng tiêu của Việt Nam đạt khoảng 210.000 tấn và giá trị xuất khẩu tiêu đạt 800 triệu USD Trong đó, tiêu đen chiếm tỷ lệ lớn hơn so với các loại tiêu khác, chiếm khoảng 60-70% sản lượng tiêu của Việt Nam [1]

Các thị trường xuất khẩu chính của tiêu Việt Nam trong năm 2021 bao gồm:

Mỹ, EU, Nhật Bản, Hàn Quốc, Trung Quốc, Ấn Độ, Malaysia và Indonesia Trong

đó, Mỹ và EU là hai thị trường chiếm tỷ lệ lớn nhất về giá trị xuất khẩu tiêu của Việt Nam [2] Việc đạt được thành công này không thể thiếu những điều kiện tự nhiên thuận lợi như đất bazan màu mỡ, khí hậu cận nhiệt đới, độ ẩm cao và lượng mưa nhiều Ngoài ra, việc ứng dụng khoa học và công nghệ trong sản xuất và chế biến tiêu cũng được chú trọng Các cơ sở sản xuất tiêu hiện đại đã được xây dựng với quy mô lớn và được trang bị các thiết bị và công nghệ tiên tiến như hệ thống tưới tiêu tự động, máy móc phun thuốc, hệ thống sấy khô, chế biến và đóng gói tự động, giúp tăng năng suất sản xuất và chất lượng sản phẩm Việc áp dụng tiến bộ khoa học kỹ thuật canh tác và chế biến theo phương pháp bền vững là cách để nâng cao chất lượng và đa dạng hóa sản phẩm hồ tiêu, cũng như đáp ứng yêu cầu của thị trường quốc tế ngày càng khắt khe

Các thực trạng hiện nay của ngành hồ tiêu Việt Nam có thể kể tới là:

Thứ nhất, với sự hội nhập quốc tế và cạnh tranh mạnh mẽ trên thị trường xuất khẩu hiện nay, việc đảm bảo chất lượng hàng hóa là vô cùng cần thiết để tăng khả năng cạnh tranh Để đáp ứng yêu cầu này, cần sử dụng các tiêu chuẩn quản lý chất lượng như VietGAP, GlobalGAP, HACCP và minh bạch thông tin về nguồn gốc sản xuất hay chuỗi cung ứng của thực phẩm Sử dụng công nghệ thông tin và thiết

bị điện tử để cập nhật và quản lý dữ liệu cũng giúp việc truy xuất nguồn gốc thực phẩm trở nên dễ dàng hơn Điều này được quan tâm rất nhiều bởi vì nó giúp người tiêu dùng yên tâm mua sắm và nhà bán lẻ dễ kiểm soát rủi ro phát sinh của sản phẩm trong chuỗi cung ứng Tuy nhiên, ở Việt Nam, chất lượng tiêu không đồng đều, nguồn gốc tiêu chưa được đảm bảo, và giá trị của sản phẩm thấp Việc xây dựng thương hiệu và bảo vệ chỉ dẫn địa lý (Geographical Indications, GIs) là vô cùng quan trọng để nâng cao giá trị của sản phẩm và đáp ứng được nhu cầu đa

dạng của thị trường Minh chứng rõ nhất cho điều này là sản phẩm hạt tiêu Kampot của Campuchia được công nhận ở cộng đồng Châu Âu từ năm 2016 hay sản phẩm hạt tiêu Penja của Cameroon cũng được bảo hộ bởi 17 quốc gia OAPI tại Châu Phi Trong khi nước ta có rất nhiều vùng tiêu đặc trưng như tiêu Phú Quốc, tiêu Bình Phước nhưng chỉ có 01 sản phẩm tiêu “Chư Sê” được bảo hộ chỉ dẫn địa lý [3] Điều này cho thầy việc hồ tiêu Việt Nam có sản lượng nhiều nhưng giá trị chưa cao và chưa đáp ứng được nhu cầu đa dạng của thị trường Để nâng cao chất lượng tiêu việc quan trọng và cấp thiết là cần có những hệ thống truy xuất nguồn gốc và quy trình xây dựng thương hiệu

Thứ hai, một vấn đề quan trọng đó là tạp nhiễm trong sản phẩm hồ tiêu do giá trị kinh tế cao và tính phức tạp trong chuỗi cung ứng Việc quản lý chất lượng hạt tiêu và giám sát tạp nhiễm được xem là ưu tiên hàng đầu Mặc dù đã có nhiều nhà máy chế biến hồ tiêu đáp ứng tiêu chuẩn quốc tế, song vẫn còn tồn tại một số doanh nghiệp vì lợi nhuận đã bán ra những sản phẩm không đáp ứng tiêu chuẩn chất lượng, làm giảm uy tín ngành hồ tiêu Việt Nam Các tạp chất, bao gồm hạt đu đủ,

vỏ hạt tiêu và các chất đã qua tách béo, thường được sử dụng để thay thế hoặc pha trộn với hạt tiêu, gây mất đi tính đồng nhất và khó kiểm soát thành phần và nguồn gốc của sản phẩm Những loại tạp liệu này đã làm giảm đáng kể chất lượng hạt tiêu, dẫn đến cạnh tranh không lành mạnh, làm tổn hại đến uy tín thương hiệu và đặc biệt có thể gây nguy hại đến sức khỏe người tiêu dùng Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng hạt đu đủ Carica để thay thế cho hạt tiêu để pha trộn với loại thuốc thảo dược có thể gây ra những tác hại không mong muốn tới sức khỏe, thậm chí là gây tử vong Tuy nhiên, việc xác định các tạp chất này bằng mắt thường là khó khăn, do đó cần có các phương pháp phân tích để đánh giá các đặc tính của sản phẩm hồ tiêu

Thứ ba, các phép đo kiểm soát chất lượng trong ngành công nghiệp thực phẩm thường được thực hiện trong các phòng thí nghiệm hơn là trực tiếp Do vậy phát sinh sự chậm trễ giữa thao tác lấy mẫu và đo lường Các phương pháp định lượng, xác thực bằng phương pháp hóa học cho phép định lượng chính xác hàm lượng các chất có trong mẫu tuy nhiên để thực hiện phương pháp này yêu cầu cần đầy đủ các hóa chất, dụng cụ thí nghiệm và người thực hiện cần có kỹ thuật cao Không thuận tiện cho những thương nhân, thương lái hay các cơ quan xuất nhập khẩu yêu cầu một phương pháp phân tích và xác thực mẫu nhanh chóng và trực tiếp tại hiện trường

Từ ba thực trạng đã đề cập, cần thiết phải xây dựng phương pháp xác thực

được đề xuất là sử dụng quang phổ cận hồng ngoại và học máy Phương pháp này

sử dụng thiết bị phân tích quang phổ cận hồng ngoại để thu thập thông tin hồ tiêu

và sau đó sử dụng các thuật toán học máy để phân tích và xác định nguồn gốc hồ tiêu Từ đó đưa ra những thông tin hữu ích nhất và giúp xác thực nguồn gốc của

hồ tiêu một cách dễ dàng, có thể áp dụng rộng rãi trong các quá trình sản xuất và giám sát chất lượng tiêu Đồng thời số hóa các dữ liệu và có thể truy xuất nguồn gốc giúp tăng cường độ tin cậy và tính minh bạch của hồ tiêu Việt Nam

Đề tài “Nghiên cứu phương pháp đo quang phổ cận hồng ngoại (NIRS) và áp

dụng mô hình học máy nhằm xác định nhanh nguồn gốc địa lý của hạt tiêu ở Việt Nam” được thực hiện, nhằm phục vụ cho việc xác thực và nhận biết nguồn gốc địa

lý của hạt tiêu đen, cũng như cung cấp dữ liệu đầu vào cho thiết kế quá trình trong công nghiệp chế biến hồ tiêu Đề tài này cung cấp một phương pháp tiếp cận mới tại Việt Nam, góp phần nâng cao chất lượng tiêu Việt Nam, tăng cường giá trị gia tăng và độ minh bạch trong các hoạt động thương mại, đồng thời giảm thiểu rủi ro của việc làm giả sản phẩm hồ tiêu trên thị trường nội địa và quốc tế

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1 Tổng quan về hồ tiêu

Hồ tiêu (Piper nigrum Linn.) thuộc họ Piperaceae là một họ thực vật có hoa có hơn

3610 loài được tổ chức thành năm chi: Manekia, Peperomia, Piper, Zippelia và Verhuellia Họ này bao gồm các cây nhỏ, cây bụi và dây leo được tìm thấy trên khắp các vùng nhiệt đới và cận nhiệt đới Lá của chúng có hương vị đậm đà, và chúng có nhiều bông hoa nhưng không có lá đài hoặc cánh hoa Trong họ này có khoảng 1000-

2000 loài bao gồm chi Tiêu có ý nghĩa về mặt thương mại và sinh thái trong họ Hồ tiêu

Sự đa dạng của các chi này có lợi cho việc nghiên cứu lịch sử tự nhiên, hóa học các sản phẩm tự nhiên, sinh học tiến hóa và sinh thái cộng đồng Các loài đáng chú ý bao gồm:

Piper lolot; Piper nigrum L; Piper longum;

1.1.1 Tên gọi và đặc điểm

™ Tên gọi:

 Tên thường gọi: hồ tiêu, cây tiêu, tiêu đen, tiêu hồi;

 Tên khoa học: Piper nigrum Linn;

 Tên đồng nghĩa: Piper aromaticum Lamk;

 Thân gồm nhiều đốt, mỗi đốt dài chừng 5 – 12 cm Ở những mấu của các đốt có những rễ nhỏ, ngắn, giúp cho cây tiêu bám chặc vào “trụ tiêu”

 Lá mọc cách; phiến lá đơn, nguyên, nhẵn, mặt trên màu xanh đậm hay nhạt,

có 5-7 gân chính, với nhiều tuyến chứa tinh dầu Lá như lá trầu không, nhưng dài và thuôn hơn

 Cụm hoa bông, mọc đối diện với lá trên các nhánh sinh sản, dài 3 – 15

cm và mang khoảng 50-150 hoa

 Quả mọng, hình cầu, không cuống, đường kính cỡ 4 – 8 mm, lúc non có màu lục rồi vàng và khi chín có màu đỏ Một chùm có từ 20 – 40 hạt Hạt tròn, cứng có mùi nồng và vị cay

1.1.2 Nguồn gốc của hồ tiêu

Hồ tiêu có nguồn gốc từ khu vực miền Tây Ghate bang Kerala của Ấn Độ Tại đây vẫn còn gặp hồ tiêu mọc hoang dại trên các khu vực đồi núi Người Ấn Độ đã đưa hồ tiêu vào gây trồng khoảng trên 100 năm trước Công nguyên Từ đây nó được đưa vào trồng tại các nước Đông Nam Á và sau đó là các nước nhiệt đới châu Mỹ

Năm 2020, diện tích trồng tiêu đen của Việt Nam là 132.000 ha, sản lượng 270.000 tấn, trong đó vùng Tây Nguyên chiếm khoảng 70% cả về diện tích và sản lượng [4]

Ở nước ta hồ tiêu được trồng phổ biến ở các tỉnh miền Nam từ thế kỷ XIX và dần trở thành một cây kinh tế quan trọng: Châu Đốc, Hà Tiên, Phú Quốc, Bà Rịa – Vũng Tàu, Quảng Trị

Bảng 1.1: Độ phổ biến của các giống tiêu tại các vùng trồng tiêu Việt Nam [5]

Giống tiêu Vĩnh Linh được trồng phổ biến nhất ở cả 3 vùng trông tiêu chính của Việt Nam: Đông Nam Bộ, Duyên hải miền Trung và Tây Nguyên do đặc điểm nổi bật của giống tiêu này là sinh trường và phát triển khỏe, khả năng chống chịu bệnh cao và năng suất tốt (trung bình 4,25kg/trụ)

Hình 1.2: Giống tiêu Vĩnh Linh

1.1.3 Sự phân bố hồ tiêu ở Việt Nam

Các tỉnh sản xuất hồ tiêu hiện nay ở nước ta bao gồm Bình Phước, Đăk Nông, Đăk Lăk, Bà Rịa - Vũng Tàu, Đồng Nai và Gia Lai [5] Xét về diện tích đất, sản lượng và sản lượng, Tây Nguyên và Đông Nam Bộ dẫn đầu Ngoài ra, còn có thêm các địa điểm trồng tiêu như Lâm Đồng, Bình Thuận, … trong đó có Phú Quốc (Kiên Giang) đã có thương hiệu lâu đời

1.1.4 Công dụng của hồ tiêu

Cây hồ tiêu trồng với mục đích là để lấy quả và hạt, hạt hồ tiêu có nhiều ứng dụng: làm thuốc, làm hương liệu, nhưng chủ yếu là làm gia vị Ngoài ra, hồ tiêu còn có thể trừ sâu mọt trong lúa gạo Ngày xưa, hồ tiêu rất hiếm và rất quý, lúc đó người ta sử dụng hạt hồ tiêu để trao đổi thay cho tiền tệ, dùng hạt hồ tiêu giả nhỏ thành bột sơn quét lên tường cho ấm những nơi cung cấm của vua Ngày nay, hồ tiêu đã trở thành loại gia vị được sử dụng phổ biến trên toàn thế giới, đặc biệt là ở các nước công nghiệp phát triển [6] Sau đây là một số công dụng của hạt tiêu:

- Tăng cường hệ miễn dịch: Hạt tiêu chứa các chất chống oxy hóa và chất kháng viêm, giúp tăng cường hệ miễn dịch và giảm nguy cơ mắc bệnh

- Giảm đau: Hạt tiêu chứa các hợp chất có tác dụng giảm đau, giúp giảm các triệu chứng đau nhức cơ thể

- Hỗ trợ tiêu hóa: Hạt tiêu có tác dụng kích thích tiêu hóa và giúp tăng cường chức năng tiêu hóa Nó cũng giúp giảm triệu chứng khó tiêu và táo bón

- Giảm nguy cơ ung thư: Hạt tiêu chứa các hợp chất có khả năng chống lại một

số loại ung thư, giúp giảm nguy cơ mắc các bệnh liên quan đến ung thư

- Làm đẹp da: Hạt tiêu có tác dụng chống oxy hóa, giúp ngăn ngừa sự lão hóa

da và giúp da trở nên trẻ trung và sáng mịn hơn

- Bảo vệ tốt cho da, tóc và da dầu: Ngoài hồ tiêu nghiền, người ta còn chưng cất, tẩm trích tinh dầu và nhựa dầu để sử dụng trong công nghệ thực phẩm Người

ta có thể tìm thấy những chất tự nhiên có tính chất áp dụng rất tốt cho da, tóc

và cho da đầu trong lá và quả hồ tiêu

- Giảm cân: Hạt tiêu có tác dụng kích thích quá trình trao đổi chất, giúp đốt cháy chất béo và giảm cân

- Hồ tiêu có tính kháng khuẩn và diệt trùng nên được dùng để giữ gìn thức ăn Người ta còn dùng hồ tiêu để trừ sâu bọ, thường bỏ vào tủ áo khỏi bị côn trùng cắn phá

Hồ tiêu không chỉ là một loại gia vị phổ biến trong nấu ăn mà còn có nhiều tác dụng

có lợi đối với sức khỏe và làm đẹp [7]–[12] Tuy nhiên, như với bất kỳ loại thực phẩm nào khác, cần sử dụng hạt tiêu một cách hợp lý và trong đội ngũ dinh dưỡng cân đối để tận dụng được tất cả các lợi ích của nó

1.1.5 Thành phần hóa học chính của hồ tiêu

Hạt tiêu đen bao gồm tinh dầu (1,5-2,2%), alkaloid (5-8%), tinh bột (36%), chất béo (8%), tro (4%) và muối khoáng Tinh dầu tập trung ở phần vỏ trung tâm, màu vàng hoặc xanh nhạt, mùi thơm, vị vừa phải gồm các hydrocacbon như phellandrene, cadinene, caryophyllene, terpen như pinene, limonene và một số ít phân tử chứa oxy [13]

Một số hợp chất có trong tinh dầu hạt tiêu đen:

Hạt tiêu có hai alkaloid chính: piperin và chavixin

™ Piperine (C17H19O3N):

Piperine có trong hạt tiêu với nồng độ từ 5 đến 9 phần trăm ở dạng tinh thể không màu, không mùi, không tan trong nước sôi nhưng tan nhiều trong rượu nóng, có tính kiềm nhẹ và là đồng phân của morphin Khi đun nóng với rượu kali, axit piperic tạo ra muối kali C12 H10 O4 và một alkaloid lỏng dễ bay hơi khác là piperidin C5 H12N Khi đun nóng axit piperic với KMnO4 thì tạo ra piperonal, được dùng để sản xuất nước hoa

™ Chavixin (C17H19O3N):

Cô đặc ở mặt ngoài vỏ hạt tiêu ở nồng độ 2,2 - 4,6%, chất lỏng sền sệt, có vị cay nồng làm cho hạt tiêu có vị cay nồng, dễ tan trong rượu, ête, chất béo, cô đặc ở 0°C Chavixin là đồng phân quang học của piperin, chất này thủy phân thành piperidin và axit chavinic C12H10O2

1.1.6 Các sản phẩm hồ tiêu hiện nay

Hồ tiêu có thể được sơ chế và chế biến thành các sản phẩm khác nhau như

Bảng 1.2 dưới đây

Bảng 1.2: Các sản phẩm hồ tiêu

Hồ tiêu ngâm nước muối/đóng

hộp

Đang xanh và còn chưa cứng hạt (vào khoảng 4-5) tháng sau khi ra hoa

Hồ tiêu xanh khử nước (vẫn

giữ màu xanh) 10-15 ngày trước khi chín hoàn toàn

Tinh dầu và nhựa dầu hồ tiêu 15-20 ngày trước khi chín

Hồ tiêu bột Chín hoàn toàn với hạt tiêu đã cứng chắc

Hồ tiêu đen Chín hoàn toàn với hạt tiêu đã cứng chắc, trên

chùm quả có 1-2 quả bắt đầu chuyển sang vàng

Hồ tiêu trắng Chín hoàn toàn, trên chùm quả có ít nhất 2-3

quả bắt đầu chuyển sang chín đỏ

Hồ tiêu đỏ Chín hoàn toàn trên chùm quả có nhiều quả

chín đỏ

Trong đó:

 Hồ tiêu đen: toàn quả hồ tiêu bao gồm vỏ quả và hạt được phơi khô đến độ

ẩm 13% Hồ tiêu đen thành phẩm có màu đen với lớp vỏ hạt nhăn nheo bọc bên ngoài, do đó có tên là hồ tiêu đen Trung bình 100 kg hồ tiêu tươi (tiêu chùm) chế biến phơi khô được 35 kg hồ tiêu đen

 Hồ tiêu trắng (còn gọi là hồ tiêu sọ): Quả hồ tiêu chín già được tách lớp vỏ bên ngoài rồi phơi khô Loại này có màu trắng ngà hay xám, ít nhăn nheo và ít thơm hơn (vì lớp vỏ chứa tinh dầu đã mất) nhưng cay hơn (vì quả đã chín) Trung bình 100 kg hồ tiêu tươi thu được khoảng 25 kg hồ tiêu trắng Hồ tiêu trắng cho hàm lượng tinh dầu khoảng 1,5% và 7% nhựa dầu nhưng ít được dùng

để chưng cất lấy tinh dầu vì giá thành cao và lớp vỏ chứa nhiều tinh dầu đã bị loại bỏ

 Tinh dầu hồ tiêu: là tinh dầu bay hơi, đuợc chiết xuất từ quả hồ tiêu bằng phương pháp chưng cất hơi nước Đó là một hỗn hợp lỏng tự nhiên, trong suốt, có màu xanh vàng đến hơi xanh lá cây

 Oleoresin hồ tiêu: còn gọi là nhựa dầu hồ tiêu, ly trích bằng các dung môi ở nhiệt độ cao Oleoresin là một hỗn hợp tinh dầu, nhựa và các alkaloid Nhựa dầu

hồ tiêu có đầy đủ các đặc trưng về hương vị thơm cay của hồ tiêu

 Hồ tiêu bột: hạt hồ tiêu khô được nghiền ở các kích cỡ khác nhau tùy theo yêu cầu của người tiêu thụ

 Hồ tiêu xanh ngâm nước muối: được chế biến từ quả hồ tiêu chưa chín Các quả hồ tiêu xanh này được ngâm trong dung dịch giấm và muối để giữ được màu xanh tự nhiên và thể chất dòn, xốp của quả hồ tiêu xanh

 Hồ tiêu xanh khử nước: bằng cách xử lý quả ở nhiệt độ cao để làm vô hiệu sự hoạt động của các enzim làm quả hồ tiêu hóa nâu đen Quả xanh khử nước có thể tồn trữ được trong một năm, đáp ứng với nhu cầu tiêu dùng

 Hồ tiêu đỏ: khi hồ tiêu chín hoàn toàn, màu của quả hồ tiêu chuyển từ xanh sang

đỏ Màu đỏ của quả hồ tiêu được giữ lại bằng cách ngâm quả vào dung dịch nước muối hay muối và giấm cùng với chất bảo quản thực phẩm

1.2 Tình hình sản xuất và tiêu thụ hạt tiêu tại Việt Nam

Trong 5 tháng đầu năm 2022, xuất khẩu hạt tiêu của Việt Nam tuy giảm về lượng nhưng lại tăng mạnh về trị giá so với cùng kỳ năm 2021 Trong tháng 5/2022, Việt Nam

đã xuất khẩu 21.84 nghìn tấn hạt tiêu, trị giá 98.4 triệu USD, giảm 11.3% về lượng và giảm 13.7% về trị giá so với tháng 4/2022 Tính chung 5 tháng đầu năm 2022, nước ta

đã xuất khẩu 99.54 nghìn tấn, trị giá 460.54 triệu USD, mặc dù giảm 17.8% về lượng nhưng tăng 21.6% về trị giá so với cùng kỳ năm 2021 [14]

So với tháng 5/2021 thì tháng 5/2022, lượng hạt tiêu xuất khẩu sang một số thị trường giảm, như: Ấn Độ, Đức, Hàn Quốc, Pakistan Nhưng lượng hạt tiêu xuất khẩu sang Hoa Kỳ, Các Tiểu vương quốc Ả rập Thống nhất, Hà Lan, Philippines, Thái Lan, Anh lại tăng Giá xuất khẩu bình quân hạt tiêu của Việt Nam đạt 4627 USD/tấn trong 5 tháng đầu năm 2022, tăng 47.9% so với cùng kỳ năm 2021 [14]

Đối với thị trường trong nước, hiện giá hạt tiêu đen và trắng tăng lại do nhu cầu nhập khẩu tăng từ Trung Quốc sau khi gỡ bỏ phỏng tỏa do dịch bệnh Covid

1.2.1 Yêu cầu chung của các nước về chất lượng hồ tiêu của Việt Nam

Các nước chủ yếu nhập Tiêu Đen, Tiêu Trắng, Tiêu Xanh (rút chân không hoặc ngâm muối), và các loại Tiêu Nghiền Bột của Việt Nam để dùng làm thực phẩm, bào chế các thực phẩm chức năng, thuốc chữa bệnh và các loại mỹ phẩm v.v Do làm thực phầm và chất trong y học nên các nước đăc biệt coi trọng chất lượng và vệ sinh an toàn,

hạt tiêu luôn nằm trong danh mục bị kiểm soát chặt của Cơ quan Bảo vệ Sức khoẻ người tiêu dùng của các nước;

Mức độ quy định chất lượng và tiêu chuẩn an toàn tuy có khác nhau ở các nước nhưng đều có chung hai (02) qui định đối với hồ tiêu thu hoạch từ đồng ruộng (còn gọi

là hạt tiêu nguyên liệu), đó là phải được sản xuất an toàn từ đồng ruộng theo GAP (còn gọi là Thực hành Nông nghiệp Tốt) và GMP (Thực hành Thu hoạch, Xử lý, Bảo quản

và Chế biến Tốt)

1.2.2 Yêu cầu liên quan đến chất lượng tiêu đen theo TCVN

Các yêu cầu kỹ thuật đối với tiêu trong nước theo Tiêu chuẩn Việt Nam (TCVN 7036:2008) [15]

™ Yêu cầu về cảm quan:

- Mùi vị: Khi nghiền thành bột có mùi thơm đặc trưng của hạt tiêu đen, cay và không có mùi và vị lạ

- Hạt tiêu đen không được có nấm mốc, côn trùng và các phần xác của côn trùng nhìn thấy được bằng mắt thường (kể cả kính lúp)

™ Yêu cầu về lý – hóa:

Các chỉ tiêu vật lý của hạt tiêu đen:

Bảng 1.3: Các chỉ tiêu vật lý của hạt tiêu đen [15]

Tên chỉ tiêu

Hạt tiêu đen NP hoặc SP Hạt tiêu

đã chế biến

Loại đặc biệt Loại 1 Loại 2 Loại 3

1 Tạp chất lạ, % khối lượng,

2 Hạt lép, % khối lượng,

3 Hạt đầu đinh hoặc hạt vỡ, %

khối lượng, không lớn hơn 2,0 2,0 4,0 4,0 1,0

4 Khối lượng theo thể tích, g/l,

(NP: non-processed – Chưa qua chế biến; SP: semi-processed – Đã qua sơ chế)

Các chỉ tiêu hóa học của hạt tiêu đen:

Bảng 1.4: Các chỉ tiêu hóa học của hạt tiêu đen [15]

Các chỉ tiêu

Mức yêu cầu Hạt tiêu đen

NP hoặc SP

Hạt tiêu đã chế biến Hạt tiêu bột

1 Độ ẩm, % khối lượng, không lớn

2 Tro tổng số, % khối lượng theo

3 Chất chiết ete không bay hơi, %

khối lượng tính theo chất khô,

không nhỏ hơn

4 Dầu bay hơi, % (ml/100g) tính

5 Piperin, % khối lượng tính theo

6 Tro không tan trong axit, % khối

lượng tính theo chất khô, không lớn

hơn

7 Xơ khô, chỉ số không hòa tan, %

khối lượng tính theo chẩ khô, không

lớn hơn

Yêu cầu vi sinh vật đối với hạt tiêu đã chế biến:

Bảng 1.5: Các yêu cầu về vi sinh vật đối với hạt tiêu đen [15]

1 Tổng số vi sinh vật hiếu khí, số vi khuẩn trong 1 mg sản phẩm 104

2 Coliform, số vi sinh vật trong 1g sản phẩm 102

4 Samolnella, số khuẩn lạc trong 25 g sản phẩm 0

5 S aureus, số vi khuẩn trong 1 g sản phẩm 102

6 Nấm men và nấm mốc, số khuẩn lạc có trong 1 mg sản phẩm 102

1.2.3 Một số Tiêu chuẩn - Chứng nhận chất lượng đối với hồ tiêu

Cũng như cà phê, cao su, lúa gạo, trái cây v.v., nhiều nước đặt ra các Bộ Tiêu chuẩn

để khuyến khích nông dân các nước phát triển bền vững, tạo ra sản phẩm có chất lượng tốt, bảo vệ được sức khoẻ cộng đồng, bảo vệ môi trường, nâng cao giá trị kinh tế và lợi ích xã hội hơn, ví dụ Tiêu chuẩn RA hướng đến canh tác nhưng không làm ảnh hưởng đến môi trường sống, đến sự đa dạng sinh học và đảm bảo quyền lợi của người lao động, đăc biệt là lao động nữ và trẻ em hay; Chứng nhận Mã số vùng trồng giúp quản lý chất lượng và có thể truy suất nguồn gốc Một số chứng nhận tiêu chuẩn được khuyến khích gồm:

 Chứng nhận Tiêu chuẩn Global GAP;

 Chứng nhân Tiêu chuẩn IPC GAP;

 Chứng nhận Tiêu chuẩn RA (Rừng Mưa) kết hợp với Tiêu chuẩn SAN (còn gọi là Mạng lưới Nông nghiệp bền vững);

 Chứng nhận Mã số vùng trồng (Traceability);

 Chứng nhận bảo hộ thương hiệu tập thể;

 Một số chứng nhận tiêu chuẩn khác: Tuỳ theo yêu cầu của người mua

1.3 Tổng quan về quang phổ cận hồng ngoại NIR

Quang phổ NIR là một kỹ thuật ngày càng trở nên phổ biến cả trong công nghiệp

và các nghiên cứu hàn lâm Lý do cho sự phổ biến này là kỹ thuật phân tích này rất nhanh so với các kỹ thuật phân tích khác Chỉ mất vài giây để thực hiện một phép đo Không những vậy, NIR là kỹ thuật phân tích không phá hủy, yêu cầu đơn giản hoặc không cần chuẩn bị mẫu

1.3.1 Khái niệm về quang phổ NIR (Near-Infrared spectroscopy)

Quang phổ cận hồng ngoại (NIR) là quang phổ điện từ có bước sóng trải dài từ 780 – 2500 nm Do đó, nó là một phần của quang phổ mà tồn tại giữa cuối dải bước sóng ánh sáng đỏ của quang phổ nhìn thấy được và bắt đầu của vùng hồng ngoại giữa

Hình 1.3: Vùng bước sóng của quang phổ cận hồng ngoại

Quang phổ cận hồng ngoại (NIR) được phát hiện bởi Herschel vào thế kỷ 19 Tuy nhiên tiềm năng của nó chỉ được khai thác khoảng 30 năm gần đây để phân tích chất lượng của các mẫu rắn, quang phổ NIR được đo bằng cách phản xạ và phổ thu được thường phức tạp với nhiều đỉnh chồng chéo Độ hấp thụ của dải phổ NIR thu được biểu diễn bằng âm bội và sự kết hợp của các phân tử cơ bản được dao động ở trạng thái kích thích

1.3.2 Nguyên lý ứng dụng quang phổ cận hồng ngoại trong phân tích

Nguyên lý cơ bản của phương pháp là khi chiếu một chùm bức xạ điện từ với dải tần số khác nhau thì các phân tử chỉ hấp thụ bức xạ điện từ có tần số đúng bằng tần số riêng để phân tử đạt các trạng thái kích thích của nó và xảy ra các quá trình biến đổi

Hình 1.4: Các trạng thái kích thích của phân tử

Do sự hấp thụ này là chọn lọc nên khi chiếu chùm bức xạ điện từ với một dải tần

số khác nhau đi qua môi trường vật chất, thì sau khi đi qua chùm bức xạ này sẽ bị mất

đi một số bức xạ có tần số xác định Đây chính là những bức xạ bị phân tử hấp thụ Tương tác giữa bức xạ cận hồng ngoại với cấu trúc các hạt rắn làm phát sinh các hiệu ứng khúc xạ, truyền qua, hấp thụ, phản xạ hay hiệu ứng tán xạ

Hình 1.5: Các hiệu ứng tương tác giữa quang phổ NIR với mẫu rắn

1.3.3 Thiết bị đo quang phổ cận hồng ngoại

Cấu hình cơ bản của thiết bị đo quang phổ cận hồng ngoại bao gồm năm thành phần sau:

Bộ lọc thường Bộ lọc hoặc bộ đơn sắc được sử dụng để phân biệt bước sóng Bộ lọc (thường là từ sáu và mười chín) được gắn trên một đĩa phẳng quay cho phép bức xạ

từ đèn đi qua tuần tự qua từng bộ lọc trong khi các bộ đơn sắc quét toàn bộ dải bước sóng bằng sử dụng lăng kính hoặc cách tử làm môi trường phân tán Phát hiện bức xạ NIR xảy ra photo bằng điện Các photon tới làm thay đổi trạng thái electron của vật liệu

cảm quang của máy đo, do đó tạo ra xung điện làm đầu ra máy đo Để giảm thiểu sự tán

xạ máy dò hiệu ứng được đặt gần mẫu ở 45 độ Các tín hiệu từ máy đo được được khuếch đại và đọc dưới dạng quang phổ [11]

Trong thực tế, các thiết bị đo quang phổ cận hồng ngoại thường sử dụng theo 2 nguyên lý chính gồm: Truyền qua hoặc Phản xạ

Hình 1.6: Cấu tạo thiết bị đo quang phổ NIR a) Chế độ truyền qua b) Chế độ phản xạ

1.4 Tổng quan học máy

Học máy (Machine Learning) là một trong những ngành công nghệ hứa hẹn nhất của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, liên quan đến việc sử dụng các thuật toán cho phép máy móc có thể đưa ra quyết định như quá trình học từng bước của con người Nó bao gồm các thuật toán và phương pháp tự động để máy tính có thể tìm ra quan điểm và quyết định từ dữ liệu mà không cần được hướng dẫn trực tiếp Học máy có thể được sử dụng trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, định vị vị trí, xử

lý ảnh và phân tích dữ liệu

Chemometrics là các thuật toán học máy, phương pháp thống kê và phép biến đổi toán học được áp dụng cho dữ liệu hóa lý [16]

Phân loại: Có hai loại phương pháp học máy chính

ƒ Phương pháp quy nạp: Máy học có thể phân loại các khái niệm dựa trên dữ liệu đã thu thập được trước đó Phương pháp này cho phép tận dụng được nguồn dữ liệu rất nhiều và sẵn có

ƒ Phương pháp suy diễn: Máy học phân loại các khái niệm dựa vào các luật Phương pháp này cho phép tận dụng được các kiến thức toán học, xác xuất, thống kê, … để hỗ trợ máy tính

Có hai loại học máy chính: Học có giám sát (Supervised Learning) và học không giám sát (Unsupervised Learning)

- Học có giám sát là kiểu học mà mô hình được huấn luyện bằng cách sử dụng tập

dữ liệu có nhãn Trong kiểu học này, mục tiêu là dự đoán nhãn cho một đầu vào mới dựa trên dữ liệu đã học Ví dụ: Xây dựng mô hình phân loại hình ảnh, cần cung cấp tập dữ liệu hình ảnh và nhãn tương ứng Sau đó, mô hình sẽ “học” các quan hệ giữa đặc trưng của hình ảnh và nhãn để dự đoán nhãn cho hình ảnh mới

- Học không giám sát là kiểu học mà mô hình được huấn luyện bằng cách sử dụng tập dữ liệu không có nhãn Trong kiểu học này, mục tiêu là phát hiện các mẫu hoặc các nhóm trong tập dữ liệu Ví dụ, phân tích dữ liệu bans để tìm ra nhóm khách hàng có sở thích giống nhau

Các bài toán cơ bản trong học máy:

- Bài toán phân loại (Classification): Là bài toán trong đó mô hình được huấn luyện để dự đoán các nhãn đầu ra rời rạc (discrete), chẳng hạn như phân loại thực phẩm lành mạnh và không lành mạnh dựa trên các thành phần dinh dưỡng của chúng

- Bài toán hồi quy (Regression): Là bài toán trong đó mô hình được huấn luyện

để dự đoán các giá trị đầu ra liên tục (continuous), chẳng hạn như Dự đoán giá trị dinh dưỡng của một món ăn từ những thành phần như calo, đạm, chất béo và đường của món ăn đó

- Bài toán phân cụm (Clustering): Là bài toán trong đó các đối tượng được phân vào các nhóm dựa trên đặc tính tương tự nhau Ví dụ: Phân nhóm các loại rau, thực phẩm chức năng,

Trí tuệ nhân tạo (AI) là sự kết hợp của nhiều phương pháp khác nhau, trong đó khái niệm chính là Mạng thần kinh (NN), Học máy (ML) và Học sâu (DL) là nguyên nhân giúp AI đạt được bước tiến vượt bậc trong thời đại ngày nay [17] Đặc biệt khi công nghệ chế tạo phát triển, sức mạnh tính toàn đỉnh cao của các bộ xử lý đồ họa (GPU) hiện đại cho phép các mạng nơ-ron bắt chước hoạt động của bộ não con người, tạo điều kiện cho AI học các nhiệm vụ phức tạp thông qua lượng dữ liệu đào tạo khổng lồ Năm

2015, cỗ máy Alpha Go do DeepMind đào tạo thông qua kỹ thuật Học tăng cường đã

tự học và chơi hơn 10000 ván cờ, sau đó đã đánh bại cờ thủ cơ vây chuyên nghiệp thế giới vào năm 2016 Sự kiện này khiến các nhà khoa học, nhà nghiên cứu thấy trước cuộc cách mạng công nghiệp tiếp theo với sự kết hợp giữa dữ liệu khổng lồ và AI

Trong lĩnh vực thực phẩm, học máy có thể giúp tăng cường chất lượng và độ tin cậy của các quy trình sản xuất thực phẩm, đảm bảo an toàn thực phẩm, giảm thiểu lãng phí và tăng hiệu quả sản xuất Học máy trong thực phẩm có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng, bao gồm:

- Phân tích chất lượng thực phẩm: Học máy có thể được sử dụng để phân tích các đặc tính chất lượng của thực phẩm, bao gồm độ ẩm, độ tinh khiết, hàm lượng vitamin và chất dinh dưỡng, độ béo và độ chín của thực phẩm

- Dự đoán sự cố sản xuất: Bằng cách sử dụng các thuật toán học máy để phân tích dữ liệu lịch sử sản xuất, hệ thống có thể dự đoán các sự cố tiềm ẩn và cung cấp cảnh báo cho nhân viên kỹ thuật trước khi chúng xảy ra

- Phân loại sản phẩm: Học máy có thể được sử dụng để phân loại sản phẩm dựa trên các đặc tính như hàm lượng chất béo, độ chín, hàm lượng đường, hàm lượng protein và độ tinh khiết Điều này có thể giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất và đảm bảo chất lượng sản phẩm

- Dự đoán thời gian sản xuất: Bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử sản xuất, hệ thống có thể học cách dự đoán thời gian cần thiết để sản xuất một sản phẩm và tối ưu hóa quy trình sản xuất

- Dự đoán vận chuyển và lưu trữ sản phẩm: Bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử

và các điều kiện vận chuyển và lưu trữ, hệ thống có thể học cách dự đoán các điều kiện lý tưởng để bảo quản sản phẩm và đảm bảo chất lượng sản phẩm trong suốt quá trình vận chuyển và lưu trữ

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN

2.1 Các phương pháp xác thực nguồn gốc hạt tiêu

Hiện nay, có một số phương pháp để xác thực nguồn gốc địa lý của hạt tiêu đen trong đó có thể kể tới các phương pháp phổ biến như:

- Phương pháp phân tích hóa học: Phương pháp này liên quan trực tiếp đến phân tích thành phần hóa học có trong mẫu hạt tiêu để xác định các hợp chất duy nhất đặc trưng cho một khu vực địa lý cụ thể Ví dụ, sự hiện diện của piperine (alkaloid chính trong hạt tiêu) có thể được sử dụng để xác định nguồn gốc của hạt tiêu

- Phương pháp phân tích đồng vị: Phương pháp này liên quan đến việc phân tích các đồng vị ổn định của các nguyên tố như carbon, nitơ và oxy trong các mẫu hạt tiêu Trong đó mẫu được đặt trong một phòng thí nghiệm đặc biệt được thiết

kế để giảm thiểu sự nhiễu từ các nguồn phóng xạ khác Hạt tiêu đen sẽ phóng

xạ các tia gamma có năng lượng cụ thể, và các tia này sẽ được thu thập và phân tích để xác định sự hiện diện của đồng vị hạt tiêu đen và nồng độ của nó Thành phần đồng vị có thể cung cấp thông tin về vị trí địa lý nơi hạt tiêu được trồng,

vì các vùng khác nhau có các dấu hiệu đồng vị khác nhau

- Phương pháp phân tích DNA: Phương pháp này liên quan đến việc phân tích vật liệu di truyền của cây tiêu để xác định các dấu hiệu DNA cụ thể là duy nhất cho một khu vực địa lý cụ thể

- Phương pháp đánh giá cảm quan: Phương pháp này liên quan đến việc nếm và ngửi các mẫu hạt tiêu để xác định các thuộc tính cảm quan như hương vị và mùi thơm độc đáo có liên quan đến mẫu tiêu tại một khu vực địa lý cụ thể

- Phương pháp phân tích bằng kính hiển vi: Phương pháp này liên quan đến việc phân tích các đặc điểm hiển vi của các mẫu hạt tiêu, ví dụ như hình dạng và kích thước của hạt tiêu và sự hiện diện của các nguyên liệu thực vật khác, để xác định nguồn gốc của hạt tiêu

- Phương pháp phân tích quang phổ: Phương pháp này liên quan đến việc sử dụng quang phổ hồng ngoại hoặc cận hồng ngoại để phân tích thành phần hóa học của các mẫu hạt tiêu Phương pháp này có thể cung cấp một cách nhanh chóng

và không phá hủy để xác định nguồn gốc địa lý của hạt tiêu

- Phương pháp phân tích nguyên tố: Phương pháp này liên quan đến việc phân tích thành phần nguyên tố của các mẫu hạt tiêu bằng các kỹ thuật như quang phổ huỳnh quang, tia X Thành phần nguyên tố có thể cung cấp thông tin về vị

trí địa lý nơi hạt tiêu được trồng, vì các vùng khác nhau có thành phần đất khác nhau

Các phương pháp trên đều có thể cung cấp các bằng chứng để xác thực nguồn gốc địa lý của hạt tiêu đen và có thể kết hợp các phương pháp khác nhau nhằm tăng độ tin cậy và chính xác trong mục đích xác thực

2.2 Các nghiên cứu ứng dụng quang phổ NIR kết hợp học máy

Trong những năm gần đây, sự phát triển nhanh của máy quang phổ NIR di động mang đến triển vọng phân tích nhanh tại chỗ và đánh dấu sự cải tiến đáng kể trong các ứng dụng thực tế để phân tích, xác thực các sản phẩm thực phẩm [18] Tuy nhiên, các thiết bị NIR di động khác nhau về công nghệ chế tạo và khả năng ứng dụng, xử lý của chúng cũng khác nhau tùy thuộc vào vấn đề phân tích cụ thể Do đó, nghiên cứu phương pháp đo, tính khả thi và hiệu suất của máy quang phổ NIR di động đối với loại thực phẩm xác định là rất quan trọng vì nó liên quan đến vùng làm việc phổ hẹp của chúng

và sự khác biệt trong thiết lập quang phổ [19] Đặc biệt, vấn đề quan trọng khi sử dụng máy đo quang phổ NIR là bề mặt của mẫu cần được làm phẳng để tránh nhiễu khi đo [20]

Hình 2.1: Số lượng nghiên cứu quang phổ NIR từ các nguồn tìm kiếm Scopus, Web of Science, PubMed và Google Scholar từ năm 1995 đến tháng 2 năm 2020

Hình 2.1 cho thấy quang phổ NIR ngày càng được quan tâm, nghiên cứu và ứng dụng ở các lĩnh vực trong nghành Công nghệ thực phẩm

Phương pháp định lượng bằng phương pháp hóa học cho phép định lượng chính xác hàm lượng các chất có trong mẫu tuy nhiên để thực hiện phương pháp này yêu cầu cần đủ các hóa chất, dụng cụ thí nghiệm, người thực hiện cần có kỹ thuật cao và mẫu

đo bị phá hủy Việc ứng dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu đa chiều và thuật toán máy học

để phân tích phổ NIRS giúp đánh giá nhanh nguồn gốc đại lý các loại hạt tiêu là một giải pháp đầy triển vọng [21] Phương pháp này không chỉ cho kết quả nhanh chóng mà

nó còn không cần tiền xử lý hóa học phức tạp như nhưng phương pháp truyền thống [22]

Có 3 nhóm ứng dụng chính của quang phổ NIR trong ngành thực phẩm:

 Xác thực nguồn gốc địa lý

 Phát hiện nhiễm tạp

 Xác định chất lượng

2.2.1 Ứng dụng trong xác thực nguồn gốc địa lý

Dữ liệu quang phổ NIR của mẫu có thể coi là một dấu vân tay của mẫu sản phẩm

đó Khi thu thập dữ liệu đa dạng từ các vùng có thể là nguồn cơ sở dữ liệu để xác thực nguồn gốc của sản phẩm đó Một ứng dụng quang phổ NIR trong việc xác định nguồn gốc của hạt cà phê xanh kết hợp phân tích dữ liệu đa biến đã được A Giraudoa và các cộng sự nghiên cứu Dữ liệu NIR của 191 mẫu cà phê từ 2 châu lục và 9 quốc gia Kết quả phân loại theo phương pháp PLS-DA cho kết quả phân loại theo các quốc gia lên tới 100% theo lục địa lên tới 98% và đã được đề xuất độ tin cậy liên phòng thí nghiệm theo xác nhận thực nghiệm bằng phương pháp McNemar (P>0,5) [23] Một nghiên cứu khác của YongSun và các cộng sự đã chỉ ra rằng có thể phân biệt thành công nguồn gốc địa lý của Hải Sâm từ 3 vùng biển khác nhau: Bohai Sea, Yellow Sea and East China Sea Độ chính xác của mô hình lên tới 91% khi kết hợp với thuật toán lightGBM trong phân tích phổ NIR [24]

2.2.2 Ứng dụng trong phát hiện nhiễm tạp

Không chỉ ứng dụng trong xác thực nguồn gốc, các lĩnh vực về phát hiện nhiễm tạp, gian lận thực phẩm cũng được nghiên cứu Nghiên cứu của Swathi SirishaNallan và các cộng sự đã tiến hành thí nghiệm phát hiện nhiễm tạp của cà phê esperesso bằng quang phổ NIR Các mẫu cà phê được trộn với các tạp chất như rau riếp xoăn, lúa mạch, ngô

… sau đó đo quang phổ NIR và phân tích mởi các mô hình cổ điển PLS, iPLS để dự đoán độ pha trộn Nghiên cứu cho kết quả R2>85% và RMSEP là 0,76% đối với mô hình PLS [25] AinaraLópez-Maestresalas và các cộng sự đã nghiên cứu quang phổ NIR với mô hình PLS-DA cho thấy có khả năng phát hiện gian lận giữa thịt cừu và thịt bò

băm nhỏ Đặc biệt kết quả xác minh đúng 100% sự nhiễm tạp thịt bò trộn với thịt ngựa ngay cả khi tỉ lệ thịt bò là 1% [26]

2.2.3 Ứng dụng trong phân tích nhanh chất lượng

Kỹ thuật phân tích nhanh chất lượng của sản phẩm dựa trên quang phổ NIR cũng được phát triển mạnh trong những năng gần đây bởi ưu điểm nhanh và không phá hủy mẫu María-Teresa Sánchez và các cộng sự đã nghiên cứu phổ NIR nhằm xác định hàm lượng nitrat có trong thức ăn cho trẻ em Trong đó 157 mẫu được quét tại chỗ bởi máy

đo NIR cầm tay có bước sóng từ 1600-2400 nm Mô hình hồi quy bình phương từng phẩn nhỏ nhất PLS đã được áp dụng và cho kết quả (R2 = 0,83; sai số bình phương trung bình của xác nhận chéo MSE = 112,44 mg/L) cho thấy tiềm năng của phương pháp này trong việc xác định hàm lượng nitrat và các thông số khác trong thức ăn cho trẻ [27] Một phương pháp nhanh chóng để định lượng giá trị K ở cá đã được Akwasi Akomeah Agyekum và cộng sự nghiên cứu Kết hợp thu thập dữ liệu quang phổ NIR ở các mẫu cá trong quá trình bảo quản và các kỹ thuật xử lý thống kê đã biến Mô hình xây dựng có thể định lượng hàm lượng giá trị K của cá với hệ số tương quan R2 là 0,947

và độ lệch của dự đoán RPD là 3,53 cho thấy tính khả thi của phương pháp mới này [28]

2.2.4 Các nghiên cứu về quang phổ NIR trên hạt tiêu

Quang phổ cận hồng ngoại NIR đã được sử dụng rộng rãi để phân tích hạt tiêu Một

số nghiên cứu đã sử dụng phổ NIR để phân tích chất lượng và các thành phần hóa học của hạt tiêu Một số nghiên cứu cụ thể bao gồm:

Nghiên cứu của Andrea Massaro và cộng sự: Nghiên cứu này sử dụng phổ NIR kết hợp thuật toán LASSO nhằm xác thực sự tạp nhiễm của hạt tiêu nguyên bản và mẫu hạt tiêu thêm các chất tạp nhiễm như hạt đu đủ, rau mùi, thạch cao, hồi xanh, nhân ô liu,

… Nghiên cứu xác định các đặc trưng phổ NIR đặc trưng cho từng loại mẫu nguyên bản, bao gồm các đặc trưng phổ ở các vị trí bước sóng: 2386, 2383, 2200, 2188, 2063,

2061 và 1313 nm [29]

Nghiên cứu của Amanda Beatriz Sales de Lima và cộng sự: Nghiên cứu này sử dụng quang phổ NIR nhằm xác thự sự nhiễm tạp của hạt tiêu và thì là, trong đó các bước sóng đặc trưng của hạt tiêu bao gồm [22]:

- Khoảng 1450 và 1940 nm: các dải cộng hưởng của liên kết O-H liên quan đến nước và tinh bột;

- Khoảng 1500–1570 nm và 2050–2070 nm: liên quan đến sự hiện diện của liên kết N–H;

- 1730, 1770 và 2310 nm: tương ứng với lipid và có thể được quy cho dải âm bội đầu tiên của đoạn C-H và nhóm CH2

- 2070–2100 nm: các dải kết hợp của liên kết O–H (tinh bột)

- 2180–2200 nm: Liên kết C = O (protein)

- 2280–2340 nm: Liên kết C–H (tinh bột, protein và lipid)

Nghiên cứu của Jong-Rak Park và cộng sự: Nghiên cứu sử dụng quang phổ NIR nhằm định lượng nhanh piperine có trong hạt tiêu Kết quả chỉ ra các bước sóng đặc trưng cho phổ NIR tiêu đen được mô tả như sau [30]:

- Hấp thụ mạnh ở 1450 nm (dải âm bội đầu tiên O-H)

- Hấp thụ mạnh ở 1950 nm (âm bội thứ hai C = O)

- Hấp thụ mạnh giữa 2100 nm và 2300 nm (vùng kết hợp)

Khi thực hiện các phương pháp tiền xử lý các bước sóng đặc trưng quan sát thấy được bổ sung gồm:

- 1695 nm (dải âm bội đầu tiên C-H)

- 2060 nm (dải cộng hưởng thứ hai N-H)

- 2280 nm (C-H/CH2)

- 2300 nm (dải âm bội thứ hai C-H)

- 2352 nm (dải âm bội thứ hai CH2)

- 2470 nm (dải kết hợp)

Các nghiên cứu trên chỉ ra rằng phổ cận hồng ngoại NIR là một phương pháp tiềm năng để phân tích hạt tiêu

2.3 Ý nghĩa khoa học và tính thực tiễn của đề tài

Đề tài “Nghiên cứu phương pháp đo quang phổ cận hồng ngoại (NIRS) và áp dụng

mô hình học máy nhằm xác định nhanh nguồn gốc địa lý của hạt tiêu ở Việt Nam” có

thể cung cấp tính khoa học và thực tiễn rõ ràng như:

Ý nghĩa về mặt khoa học: Đề tài dựa trên việc áp dụng phương pháp đo quang phổ cận hồng ngoại NIR và ứng dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu đa chiều, thuật toán máy học để phân tích phổ cận hồng ngoại NIR giúp đánh giá nhanh nguồn gốc địa lý các loại hạt tiêu đen một cách nhanh chóng và trực tiếp Ưu điểm của phương pháp đo quang phổ NIR là thực hiện phép đo nhanh, không phá hủy mẫu, dễ bảo trì và khả năng xác

định đồng thời nhiều hợp chất cần phân tích Nghiên cứu cung cấp một giải pháp hữu ích, đơn giản và nhanh chóng để xác minh nguồn gốc địa lý của hạt tiêu đen Việt Nam Điều này giúp giảm thời gian kiểm tra chất lượng và tăng hiệu quả sản xuất

Ý nghĩa về mặt thực tiễn: Đề tài xây dựng bộ cơ sở dữ liệu quang phổ NIR trên máy

đo quang phổ cầm tay giúp nâng cao chất lượng kiểm soát nguồn gốc xuất xứ trong sản xuất, mua bán hạt tiêu đen tại Việt Nam Ngoài ra, tính xác thực của thực phẩm đôi khi đòi hỏi các phương pháp phân tích phức tạp và lâu dài nên cần một phương pháp phân tích nhanh hơn để phân biệt các sản phẩm từ các nguồn gốc khác nhau Việc áp dụng

mô hình học máy và thiết bị quang phổ cận hồng di động để xác định nhanh nguồn gốc địa lý của hạt tiêu đen cũng giúp giảm thiểu thời gian và chi phí cho quá trình kiểm tra chất lượng

Từ đó, đề tài sẽ đóng góp quan trọng cho ngành công nghiệp sản xuất hạt tiêu đen tại Việt Nam, đồng thời mở ra hướng nghiên cứu mới trong việc ứng dụng phương pháp

đo quang phổ cận hồng ngoại NIR và mô hình học máy trong kiểm soát chất lượng sản phẩm thực phẩm

2.4 Mục tiêu và nội dung nghiên cứu

2.4.1 Mục tiêu nghiên cứu

- Nghiên cứu và phát triển phương pháp đo NIR của hạt tiêu đen trên thiết bị cầm tay DLP NIRscan Nano EVM;

- Xây dựng được bộ dữ liệu quang phổ NIR (phổ cận hồng ngoại) cho hạt tiêu tại một số vùng trồng;

- Xác định được mô hình học máy phù hợp phục vụ cho dự đoán nguồn gốc địa lý của hạt tiêu

2.4.2 Nội dung nghiên cứu

- Thí nghiệm khảo sát ảnh hưởng của điều kiện đo và đánh giá kết quả trong các điều kiện đo khác nhau Xác định điều kiện đo tối ưu và xây dựng quy trình thao tác chuẩn để thu thập dữ liệu quang phổ NIR cho hạt tiêu đen bằng thiết bị quang phổ cầm tay;

- Thu thập dữ liệu quang phổ NIR bằng thiết bị đo quang phổ cầm tay DLP NIRscan Nano EVM cho các mẫu hạt tiêu đen theo quy trình thao tác đã xây dựng;

- Phân tích thăm dò dữ liệu đa biến của bộ dữ liệu theo phương pháp Phân tích thành phần chính (PCA);

- Áp dụng các mô hình phân loại theo thống kê và học máy như: SVM, RandomForest, KNN, LDA, QDA, … Trong dự đoán nguồn gốc hạt tiêu đen;

- Đánh giá hiệu suất của các mô hình qua các giá trị: Độ chính xác (accuracy), Precision, recall và F1 Score

CHƯƠNG 3: VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Vật liệu nghiên cứu

3.1.1 Mẫu hạt tiêu

Vật liệu được sử dụng trong quá trình nghiên cứu là 118 mẫu hạt tiêu đen được trồng, thu hoạch tại 6 tỉnh thuộc khu vực Bắc Trung Bộ, khu vực Tây Nguyên và khu vực Đông Nam Bộ (Việt Nam), bao gồm: Quảng Trị, Gia Lai, Đắk Lắk, Đắk Nông, Vũng Tàu và Đồng Nai Thông tin mẫu được trình bày ở Phụ lục A

Các mẫu thu nhận đã được sấy khô đảm bảo đạt độ ẩm dưới 15% theo TCVN 7036:2008 Mẫu sau khi thu thập được gán nhãn chi tiết, bảo quản trong các túi zip, đặt trong tủ để tránh ánh sánh trực tiếp và bảo quản ở nhiệt độ thường

Hình 3.1: Một số mẫu tiêu thu thập đã được gán nhãn và bảo quản trong túi zip

3.1.2 Thiết bị đo quang phổ cận hồng ngoại

Máy đo quang phổ cận hồng ngoại cầm tay DLP NIRscan Nano EVM (do Texas Instruments Incorporated của Mỹ sản xuất) được trang bị phụ kiện phản xạ khuếch tán Công cụ quang phổ kế quang học cận hồng ngoại được tối ưu hóa cho dải bước sóng 900 đến 1700 nm; độ phân giải từ 2 – 4 nm; Mô-đun chiếu sáng phản xạ với hai đèn hồng ngoại tích hợp

Hình 3.2: Thiết bị đo quang phổ cận hồng ngoại DLP® NIRscan Nano EVM

Một trong những lợi thế lớn của Nano là nó duy trì mức độ tích hợp cao trong một kích thước nhỏ gọn (dài 62 mm, rộng 58 mm, cao 36 mm) Mô-đun đánh giá được trang

bị bộ vi xử lý Tiva TM4C1297 mạnh mẽ, 32MB RAM để bổ sung mã và lưu trữ bộ đệm Các mẫu quét sẽ được truyền trực tuyến đến DLPC150 để kiểm soát DMD Thiết

bị có thể được cấp nguồn trực tiếp bằng cổng kết nối micro-USB hoặc pin lithium với jack cắm ngoài Với hai đèn khép kín làm nguồn sáng và một khe cắm thẻ nhớ micro-

SD để lưu trữ dữ liệu ngoại tuyến, chỉ một mô-đun Nano có khả năng thực hiện phân tích NIR Ngoài ra, lớp vật lý của Nano còn hỗ trợ nhiều loại giao thức truyền dữ liệu như USB, Bluetooth và UART Hơn nữa, tất cả các giao diện này có thể được truy cập

từ bảng vi xử lý của Nano Quy trình giao tiếp và gói lệnh của các giao diện khác nhau được xây dựng trong các tài liệu chính thức, điều này tạo điều kiện thuận lợi đáng kể cho tất cả các nhà phát triển trong việc tăng tốc công việc phát triển thứ cấp về phát triển công cụ dựa trên Nano EVM

3.2 Phương pháp nghiên cứu

3.2.1 Khảo sát điều kiện thực hiện phép đo quang phổ NIR cho hạt tiêu

3.2.1.1 Yếu tố khảo sát

Trước khi tiến hành thu thập dữ liệu quang phổ NIR cho hạt tiêu cần xây dựng quy trình thao tác chuẩn và điều kiện tốt nhất nhằm mục đích hạn chế tới sai số hệ thống trong quá trình đo

Các thí nghiệm thăm dò được thực hiện trên 06 mẫu hạt tiêu đen nguyên hạt đã qua chế biến và thành phẩm

Hình 3.3: Các mẫu tiêu trong thí nghiệm thăm dò

Mục tiêu khảo sát của thí nghiệm tiến hành trên 2 yếu tố ảnh hưởng trực tiếp của phương pháp đo quang phổ là: Khoảng cách đo giữa đầu dò thiết bị với mặt phẳng mẫu

đo và cường độ ánh sáng môi trường

3 Mỗi mẫu được đo ở các khoảng cách giữa miệng cốc và đầu dò khác nhau: