ĐỒ ÁN CƠ SỞ 5 NGHIÊN CỨU VÀ CHẾ TẠO MÁY THU GOM RÁC TRÊN MẶT SÔNG. Giáo viên hướng dẫn : ThS.Lê Tự Thanh

Hình 1-3: Rác thải nhựa được thải trên các mặt sông.. 1.2 Giới thiệu về máy thu gom rác trên mặt sông Thời gian gần đây, tình trạng ùn đọng rác thải sinh hoạt tại các điểm tập kết và trê

VIỆT – HÀN KHOA KỸ THUẬT MÁY TÍNH VÀ ĐIỆN TỬ

ĐỒ ÁN CƠ SỞ 5 NGHIÊN CỨU VÀ CHẾ TẠO MÁY THU

GOM RÁC TRÊN MẶT SÔNG

Giáo viên hướng dẫn : ThS.Lê Tự Thanh Sinh viên thực hiện : Lê Phước Thành Quang Đào Ngọc Tuấn

Lớp : 18CE

Tình hình phát triển kinh tế xã hội của thành phố Đà Nẵng trong những năm qua đãđạt những thành tựu to lớn, chất lượng cuộc sống của người dân Thành phố ngày càngđược nâng cao Tuy nhiên, hoạt động Kinh Tế - Xã Hội cũng gây ra nhiều hậu quả xấuđối với môi trường nói chung và môi trường nước nói riêng Chất lượng môi trườngnước, đặc biệt là môi trường nước sông được cải thiện hơn các năm trước, nhưng còndiễn biến khá phức tạp, nhiều nơi đang còn bị ô nhiễm, có nơi đáng báo động, nhiều khuvực ô nhiễm kéo dài, có nơi phát sinh ô nhiễm mới Đây sẽ là nguy cơ đáng lo ngại nhấttrong thời gian tới đối với thành phố Đà Nẵng và cả nước Việt Nam chúng ta.

Nhận thấy được vấn đề cấp bách đó nhóm chúng em đã quyết định chọn đề tài

“nghiên cứu và chế tạo máy thu gom rác thải” để góp phần giúp đỡ xã hội ngày các tươiđẹp hơn

LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành tốt đề tài này chúng em xin cảm ơn tới quý thầy cô Trường Đại họcCông nghệ thông tin và truyền thông Việt – Hàn đã tạo điều kiện cho nhóm chúng emnghiên cứu và hoàn thành đề tài Tiếp đến, chúng em xin chân trọng cảm ơn giảng viên

Lê Tự Thanh đã tận tình giúp đỡ, chỉ bảo hướng dẫn chúng em trong suốt quá trình thựchiện đề tài

Vì thời gian và năng lực còn có hạn chế nên không thể tránh khỏi những thiếu sóttrong khi thực hiện đề tài nghiên cứu của mình Rất mong được sự góp ý bổ sung củathầy cô để đề tài của nhóm chúng em ngày càng hoàn thiện hơn

Xin chân thành cảm ơn!

Lê Phước Thành QuangĐào Ngọc Tuấn

NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN

Ngày … Tháng … Năm 20… Giảng viên

NHẬN XÉT CỦA HỘI ĐỒNG GIÁO VIÊN COI THI

Tp Đà Nẵng, ngày… tháng… năm 20

Giáo viên coi thi

MỤC LỤC

Chương 1 Tổng quan 1

1.1 Giới thiệu chung về tình hình rác thải hiện nay 1

1.1.1 Tổng quan tình hình rác thải hiện nay 1

1.1.2 Thực trạng rác thải ở Việt Nam – những con số đáng báo động 2

1.1.3 Nguồn gốc làm tăng lượng rác thải, tăng mỗi nguy hại cho môi trường 2

1.2 Giới thiệu về máy thu gom rác trên mặt sông 3

1.2.1 Mục đích nghiên cứu 3

1.2.2 Nội dung nghiên cứu 3

Chương 2 Cơ sở lý thuyết 4

2.1 phân loại rác thải 4

2.1.1 Khái niệm rác thải sinh hoạt 4

2.1.2 Phân loại rác thải ở các con sông 4

2.2 Bài toán nhận diện rác thải 5

2.2.1 Phương pháp nhận dạng dựa trên đặc trưng HOG 5

2.2.2 Các ứng dụng của thuật toán HOG 5

2.2.3 Hoạt động của thuật toán HOG 7

2.2.4 ESP32- CAM Bluetooth Camera OV2640 10

2.3 Bài toán về đo độ đục của nước 11

2.3.1 Độ đục của nước 11

2.3.2 Đo độ đục 12

2.4 Điều khiển động cơ 15

Chương 3 Xây dựng hệ thống 16

3.1 Cài đặt công cụ 16

3.1.1 Arduino 16

3.1.2 Deep Learning 17

3.1.3 OpenCV 18

- Tính năng và các module phổ biến của OpenCV 18

3.2 Kiến trúc hệ thống 19

3.3 Xây dựng hệ thống IOT- chế tạo máy thu gom rác trên mặt sông 19

Kết luận hướng phát triển 21

3.4 Kết luận 21

3.5 Hướng phát triển 21

Tài liệu tham khảo 22

DANH MỤC HÌNH

Hình 1-1: Biểu đồ các quốc gia gây ô nhiễm môi trường biển nhiều nhất 1

Hình 1-2: Biểu đồ tình trạng rác thải nhựa và lượng thải nhựa trên biển ở việt nam 2

Hình 1-3: Rác thải nhựa được thải trên các mặt sông 2

Hình 1-4: Cuộc sống nhộn nhịp của con người 3

Hình 2-1: Human detection 6

Hình 2-2: Face detection 6

Hình 2-3 Tiền xử lý để xác định khung hình 7

Hình 2-4 Độ dốc sau khi tính toán 8

Hình 2-5 Kết quả sau khi tính toán véc tơ đặc trưng cho từng ô 8

Hình 2-6:Biểu diễn các véc tơ chỉ hướng theo HOG thu được sau khi tính toán 9

Hình 2-7:Thông số kỹ thuật ESP32-Cam 10

Hình 2-8:Sơ đồ kết nối mạch ESP32-Cam 11

Hình 2-9:Sơ đồ nguyên lý mạch ESP32-Cam 11

Hình 2-10:Mức đục của nước 11

Hình 2-11: Cảm biến độ đục DfRobot 13

Hình 2-12: Sơ đồ nguyên lý hoạt động cảm biến đo độ đục 13

Hình 2-13: Cảm biến mặt trước của đo độ đục 13

Hình 2-14: Sơ đồ mặt trước của cảm biến đo độ đục của nước 14

Hình 2-15: Bảng điều khiển cảm biến đo độ đục 14

Hình 2-16: Sơ đồ bảng điều khiển cảm biến đo độ đục 14

Hình 2-17: Tay điều khiển Flysky FSI6 15

Hình 2-18: Receiver 15

Hình 2-19: Bộ điều khiển chân vịt 15

Hình 3-1: Arduino 16

Hình 3-2: Deep Learning 17

Hình 3-3: OpenCV 18

Hình 3-4: Mô hình kiến trúc hệ thống 19

Hình 3-5: Mô hình thực tế 20

Chương 1 Tổng quan

1.1 Giới thiệu chung về tình hình rác thải hiện nay

1.1.1 Tổng quan tình hình rác thải hiện nay

Hiện nay, tốc độ phát sinh rác thải tùy thuộc vào từng loại đô thị và dao động từ0,35 – 0,8 kg/người/ngày Rác thải là sản phẩm tất yếu của cuộc sống được thải ra từ cáchoạt động sản xuất, kinh doanh, dịch vụ, sinh hoạt hoặc các hoạt động khác như khámchữa bệnh, vui chơi giải trí của con người Cùng với mức sống của nhân dân ngày càngđược nâng cao và công cuộc công nghiệp hoá ngày càng phát triển sâu rộng, rác thải cũngđược tạo ra ngày càng nhiều với những thành phần ngày càng phức tạp và đa dạng Xử lýrác thải đã và đang trở thành một vấn đề nóng bỏng ở các quốc gia trên thế giới, trong đó

có Việt Nam

1

Hình 1-1: Biểu đồ các quốc gia gây ô nhiễm môi trường biển nhiều nhất.

1.1.2 Thực trạng rác thải ở Việt Nam – những con số đáng báo động

Những con số thống kê lượng sử dụng túi nilon, chai nhựa cho thấy tình hình rácthải nhựa ở Việt Nam thật đáng lo ngại

- Theo Bộ tài nguyên và môi trường, mỗi tháng, mỗi gia đình sử dụng đến 1kg túinilon Ở những thành phố lớn như Hà Nội và Hồ Chí Minh, số lượng rác thải nhựamỗi ngày thải ra môi trường lên tới 80 tấn

- Còn theo thống kê của hiệp hội nhưa Việt Nam thì trong khoảng thơi gian từ1990-2015 số lượng tiêu thụ nhựa ở Việt Nam tăng lên chóng mặt, từ 3,8kg/người/năm lên đến 41kg/người/năm

2

Hình 1-2: Biểu đồ tình trạng rác thải nhựa và lượng thải nhựa trên biển ở việt nam.

Trong khi đó, lĩnh vực xử lý và tái chế nhựa ở Việt Nam chưa phát triển nên đa sốrác thải được chôn lấp, đột hoặc thải thẳng ra môi trường Những con số ở trên cho thấytình hình rác thải Việt Nam thật đáng báo động, đòi hỏi chúng ta phải chung tay, nângcao ý thức cá nhân mới có thể cùng nhau bảo vệ môi trường

Hình 1-3: Rác thải nhựa được thải trên các mặt sông.

1.1.3 Nguồn gốc làm tăng lượng rác thải, tăng mỗi nguy hại cho môi trường

Vậy nguồn gốc làm tăng rác thải là do đâu? Theo chúng tôi, nguồn gốc phát sinhrác thải xuất phát từ sự tiện lợi trong tiêu dùng của sản phẩm nhựa

- Cuộc sống nhộn nhịp vội vã khiến nhiều người thích sử dụng đồ nhựa 1 lần, bởichúng nhanh,gọn,không cần rửa,lau chùi,dọn dẹp Tuy nhiên, họ không hề biếtrằng những loại nhựa này mất hàng trăm năm, thậm chí hàng ngàn năm mới có thểphân hủy được Trong khoảng thời gian đó, nó đã gây ra bao nhiêu tác hại cho môitrường

3

Hình 1-4: Cuộc sống nhộn nhịp của con người.

- Nhiều người tiêu dùng không suy nghĩ, cứ thấy các sản phẩm bằng nhựa rẻ, đẹp là

sử dụng mà chẳng quan tâm chúng ảnh hưởng tới môi trường về sau

- Sau những đêm ca nhạc, lễ hội là những bãi rác được các bạn trẻ để lại nhiều vô

số Họ để rác thải nhựa trên khắp đường phố, lẫn trong các lùm cây, khiến choviệc thu gom, phân loại, xử lý và tái chế số lượng rác thải này thêm khó khăn

1.2 Giới thiệu về máy thu gom rác trên mặt sông

Thời gian gần đây, tình trạng ùn đọng rác thải sinh hoạt tại các điểm tập kết và trêncác con kênh, sông ngòi đang gây ô nhiễm môi trường, đe dọa đa dạng sinh học, biến đổikhi hậu và nhiều hệ lụy khác mà con người phải gánh chịu Giải quyết bài toán rác thảiđặc biệt là đối với rác thải nhựa được thả trên các mặt sông rất nhiều và đã được đặt ravấn đề để giải quyết từ lâu, song đến nay hiệu quả đạt được vẫn rất còn hạn chế

Thấy được những tác hại ấy nhóm nảy ra ý tưởng chế tạo máy thu gom rác trên mặtsông

1.2.1 Mục đích nghiên cứu

- Đánh giá thực trạng rác thải sinh hoạt được thải ra sông ngòi

- Đề xuất giải pháp thu gom rác thải trên các mặt sông được hiểu quả hơn

1.2.2 Nội dung nghiên cứu

- Tìm hiểu, đánh giá thực trạng rác thải được thải ra môi trường hiện nay

- Tìm hiểu cách thức phân loại rác thải

- Tìm hiểu cách thức để đo độ đục của nước tại các con sông

- Tìm hiểu nguyên lý hoạt động của cảm biến độ đục DFRobot

- Nguyên lý hoạt động của máy thu gom rác trên các mặt sông

4

Chương 2 Cơ sở lý thuyết

2.1 phân loại rác thải

2.1.1 Khái niệm rác thải sinh hoạt

Rác thải sinh hoạt là chất thải bao gồm mọi thứ mà con người không còn sử dụngtới, có ý định vứt đi hoặc loại bỏ Chất thải có thể ở dạng rắn, lỏng hoặc khí

- Nguyên nhân rác thải ở các con sông:

Lý do vì sao nhiều sông, hộ phải “sống mòn” thì gần như ai cũng biết, đó là do tìnhtrạng đô thị hóa chóng mặt, cùng với các loại nước thải sinh hoạt, nước thải bệnh viện,nước thải công nghiệp được thải ra các con sông hàng ngày, hàng giờ Bên cạnh đó, cácloại rác thải khổng lồ được đổ vào các con sông làm tàn phá môi trường nghiêm trọng,ảnh hưởng trực tiếp tới chất lượng nước ở những con sông

Hơn nữa, do không có nguồn nước bổ sung, độ dốc nhỏ khiến tốc độ chảy chậm,nên dòng sông không có khả năng tự làm sạch, độc tố tích tụ lâu ngày, dẫn đến ô nhiễmnguồn nước mặt và cả nguồn nước ngầm đây là những nguyên nhân khách quan, cònnguyên nhân chủ quan trực tiếp chính là sự thiếu ý thức nghiêm trọng của người dân Nếunhững vấn đề này còn xảy ra dài thì kết quả các con sông sẽ có nguy cơ “chết mòn”

- Tác hại của rác:

Gây ra nhiều loại bệnh tật: Bãi rác là nơi trú ngụ và phát triển của nhiều loại vi khuẩngây bệnh truyền nhiễm Chúng có thể truyền bệnh qua một số loại côn trùng và động vậtsống ở bãi rác Khí thải, nước thải cũng gây ra các bệnh về đường hô hấp, …

Ảnh hưởng đến đa dạng sinh học: Chất thải gây ảnh hưởng nghiêm trọng tới thiênnhiên Nhiều sinh vật chết sau khi ăn phải rác thải nhựa hoặc vướng vào rác thải Bêncạnh đó, đất, nước chứa rác thải sẽ nhiễm nhiều chất độc khiến cây cối, sinh vật khôngthể sinh trưởng, phát triển

Ảnh hưởng đến cảnh quan: Các bãi rác làm ảnh hưởng đến cảnh quan và làm bốc mùihôi thối, khó chịu

Ô nhiễm môi trường đát, nước và không khí

2.1.2 Phân loại rác thải ở các con sông

Rác thải sinh hoạt trước khi được đưa đi xử lý, cần được phân loại ngay Cách nhậnbiết như sau:

Rác hữu cơ dễ phân hủy: là các loại rác dễ bị thối rữa trong điều kiện tự nhiên sinh ramùi hôi thối như: các loại thức ăn thừa, hư hỏng (rau, cá chết ), vỏ trái cây,

Rác thải khó phân hủy được chia làm 2 loại đó là rác tái chế và không tái chế Rác táichế là các loại rác có thể sử dụng lại nhiều lần trực tiếp hoặc chế biến lại như: giấy, cáctông, kim loại (khung sắt, máy tàu hỏng, ), các loại nhựa Còn lại các loại rác khôngtái chế là phần thải bỏ

- Vì sao phải phân loại rác tại nguồn?

Phân loại rác tại nguồn góp phần tiết kiệm được tài nguyên; mang lại lợi ích chochính chủ nguồn thải từ việc tận dụng phế liệu tái chế và phân compost tự chế biến

Phân loại rác tại nguồn góp phần giảm thiểu ô nhiễm

Phân loại rác tại nguồn góp phần nâng cao nhận thức cộng đồng về bảo vệ và sử dụnghợp lý tài nguyên và môi trường

5

Phân loại rác tại nguồn góp phần giảm thiểu tổng lượng rác thải trong cộng đồng thải

ra môi trường nhằm giảm tải cho môi trường, tiết kiệm chi phí thu gom, vận chuyển, xửlý

2.2 Bài toán nhận diện rác thải

2.2.1 Phương pháp nhận dạng dựa trên đặc trưng HOG

Có rất nhiều các phương pháp khác nhau trong computer vision Khi phân loại ảnh, cóthể áp dụng họ các mô hình CNN (Inception Net, mobile Net, Resnet, Dense Net,Alexnet, Unet…) và khi phát hiện vật thể là các mô hình YOLO, SSD, Faster RCNN,Fast RCNN, Mask RCNN

Các thuật toán kể trên đều là những mô hình deep learning Nhưng trước khi deeplearning bùng nổ, thuật toán thường được sử dụng cho xử lí ảnh là HOG (histogram oforiented gradient) Thuật toán này sẽ tạo ra các bộ mô tả đặc trưng (feature descriptor)nhằm mục đích phát hiện vật thể (object detection) Từ một bức ảnh, sẽ lấy ra 2 ma trậnquan trọng giúp lưu thông tin ảnh đó là độ lớn gradient (gradient magnitute) và phươngcủa gradient (gradient orientation) Bằng cách kết hợp 2 thông tin này vào một biểu đồphân phối histogram, trong đó độ lớn gradient được đếm theo các nhóm bins của phươnggradient Cuối cùng thu được véc tơ đặc trưng HOG đại diện cho histogram Sơ khai làvậy, trên thực tế thuật toán còn hoạt động phức tạp hơn khi véc tơ HOG sẽ được tính trêntừng vùng cụ bộ như mạng CNN và sau đó là phép chuẩn hóa cụ bộ để đồng nhất độ đo.Cuối cùng véc tơ HOG tổng hợp từ các véc tơ trên vùng cục bộ

2.2.2 Các ứng dụng của thuật toán HOG

Các ứng dụng của thuật toán hog có thể kể đến:

- Nhận diện người (human detection): Lần đầu tiên ứng dụng này được giới thiệu

trong bài báo Histograms of Oriented Gradients for Human Detection của Dalal và Trigg.HOG có thể phát hiện được một hoặc nhiều người đi bộ trên cùng một hình ảnh

6

Hình 2-5: Human detection.

- Nhận diện khuôn mặt (face detection): Thường sẽ nghĩ ngay đến thuật toán

Haar Cascde Classifier Tuy nhiên HOG cũng là một thuật toán rất hiệu quả được ápdụng trong bài toán này Bởi nó có khả năng biểu diễn các đường nét chính của khuônmặt dựa trên phương và độ lớn gradient thông qua các véc tơ trên mỗi cell như hình mô

tả bên dưới:

Hình 2-6: Face detection

- Nhận diện các vật thể khác: Ngoài ra còn rất nhiều các trường hợp nhận diện vật

thể trên ảnh tĩnh như phương tiện, tín hiệu giao thông, động vật hoặc thậm chỉ là ảnhđộng từ video

- Tạo feature cho các bài toán phân loại ảnh: Nhiều bài toán phân loại ảnh được

xây dựng trên một bộ dữ liệu kích thước nhỏ thì sử dụng các mạng học sâu chưa chắc đãmang lại hiệu quả và dễ dẫn tới overfiting Nguyên nhân vì dữ liệu ít thường không đủ để

7

huấn luyện cho máy tính nhận tốt các đặc trưng của vật thể Khi đó sử dụng HOG để tạođặc trưng sẽ mang lại kết quả tốt hơn.

2.2.3 Hoạt động của thuật toán HOG

Có 5 bước cơ bản để xây dựng một vector HOG phát hiện đối tượng cho hình ảnh,bao gồm:

Bước 1 Tiền xử lý Bước tiền xử lý sẽ, cắt hình ảnh thành các khối, chuyển kíchthước về kích thước chuẩn, sau đó sử dụng các khối để tính toán đặc trưng ở các bướctiếp theo

Hình 2-7 Tiền xử lý để xác định khung hình

Bước 2 Tính độ dốc Để tính toán mô tả HOG, ta tính toán độ dốc trên trục Ox và

Oy Độ dốc được tính bằng phép nhân chập ảnh gốc với véc tơ hai chiều tương ứng là:

Đối với hình ảnh màu, độ dốc của ba màu cơ bản (đỏ, xanh lá và xanh da trời) đượctính toán Độ lớn của dốc tại một điểm ảnh là giá trị lớn nhất của cường độ dốc của bakênh màu

8

Hình 2-8 Độ dốc sau khi tính toán

Trong đó: Hình bên Trái: giá trị tuyệt đối của độ dốc theo x Hình ở giữa: giá trị tuyệt đốicủa độ dốc theo y Hình bên phải: độ lớn của độ dốc

Bước 3 Tính vector đặc trưng cho từng ô (ví dụ 8x8 pixel)

Dựa vào độ dốc, trên mỗi ô, tính toán các véc tơ đặt trưng theo hướng trên từng ô.Trong đó ta chia không gian hướng thành p chiều vector đặt trưng của ô Sau đó rời rạchóa góc hướng nghiêng tại mỗi điểm ảnh vào trong các chiều véc tơ đặc trưng của ô

Hình 2-9 Kết quả sau khi tính toán véc tơ đặc trưng cho từng ô

9