Sáng kiến cộng đồng

View Original

Sinh viên chế tạo nền tảng IoT giúp giám sát môi trường nuôi trồng thủy sản

Huỳnh Quốc Toàn (sinh viên năm 3, trường Đại Học Sư Phạm Kỹ thuật TP.HCM) đã nghiên cứu và chế tạo nền tảng IoT nhằm giám sát môi trường nuôi trồng thủy sản.

Vừa qua, dự án của Huỳnh Quốc Toàn đã đạt huy chương đồng cho "Giải thưởng thiết kế, sáng tạo, ứng dụng lần 10 năm 2022" tại Liên hoan Tuổi trẻ sáng tạo năm 2022. Trước đó, dự án còn đạt giải nhì trong cuộc thi "Eproject do American Center" phối hợp với Đại học bang Arizona (Mỹ), Cơ quan Phát triển Quốc tế Hoa Kỳ (USAID), Build-IT và Dow Việt Nam tổ chức.

Quốc Toàn cho biết ý tưởng xuất phát từ thực tế việc người nông dân ở Trà Vinh bắt đầu chuyển từ trồng lúa sang nuôi tôm thâm canh và công nghiệp. Người dân phải đo thông số pH bằng bộ đo hoặc phải thuê kỹ sư đo đạc, đánh giá dẫn đến tốn nhiều kinh phí.

"Với bộ đo thủ công thì phải pha theo nồng độ để có thể hiển thị kết quả, vì dùng bằng giấy quỳ tím chỉ thị nên trong quá trình đọc kết quả có sai số lớn và độ chính xác không cao. Bên cạnh đó, ngành thủy sản đang phải đáp ứng những chỉ tiêu chất lượng ngày càng khắt khe. Để cải thiện vấn đề trên thì khâu giám sát môi trường nước cần được chú trọng hơn, nhất là khi đứng trước những tác hại của việc biến đổi khí hậu", Quốc Toàn nói về tính cấp thiết của dự án.

Nền tảng đáp ứng được yêu cầu giám sát môi trường nước nói chung và giám sát môi trường nuôi trồng thủy sản nói riêng, cũng như có thể điều khiển các thiết bị trong hệ thống trang trại của người nông dân. 

Với nền tảng IoT giám sát môi trường nuôi trồng thủy sản, Quốc Toàn cho biết hệ thống gồm trạm thu thập dữ liệu và trạm giám sát. Với trạm thu thập dữ liệu, trạm được thiết kế có phao để nổi trên ao hồ, dưới phần đáy của trạm có bố trí các cảm biến để thu thập dữ liệu và được ngâm dưới nước. Tín hiệu từ các cảm biến này sẽ trả về bộ xử lý trung tâm nằm trong hộp chống nước ở phía trên phao. Bộ xử lý trong hộp kín có nhiệm vụ đọc tín hiệu các cảm biến rồi tính toán phù hợp, sau đó sẽ đóng gói thành một chuỗi truyền qua hệ thống mạng LoRa. 

Với trạm giám sát, đây là trạm chủ đóng vai trò làm Gateway (bộ chuyển đổi giao thức) giao tiếp với hạ tầng Internet. Sau khi các trạm thu thập dữ liệu truyền qua LoRa đến trạm chủ, trạm sẽ tự tách chuỗi đó thành từng thông số riêng biệt để hiển thị lên màn hình, website, app (ứng dụng),... Bên cạnh đó, trạm có vai trò điều khiển thiết bị từ xa, thông báo sự cố,…

Quốc Toàn cho biết hệ thống có những khác biệt so với những hệ thống giám sát môi trường nông sản như việc sử dụng giải pháp mạng tầm xa LoRa, truyền tín hiệu tối đa 3 - 10 km. Bên cạnh đó, máy giám sát còn có tính năng tự động vệ sinh cảm biến, chỉ với một nút bấm, người dùng có thể vệ sinh hệ thống mà không cần phải đi ra tận ao. 

Ngoài ra, nhằm phát hiện những thiết bị điều khiển từ xa có khả năng hư hỏng, không phản hồi, hệ thống đã được Quốc Toàn cải tiến thêm khối mở rộng.

"Khối mở rộng sẽ giúp phản hồi dòng điện về hệ thống nhanh chóng, hỗ trợ người dùng phát hiện lỗi hệ thống kịp thời khi thiết bị điện xảy ra sự cố. Việc đo dòng điện còn có thể nâng cấp lên để thống kê công suất điện tiêu thụ hằng tháng của trang trại,…", Quốc Toàn nói. 

Huỳnh Quốc Toàn (sinh viên năm 3, trường Đại Học Sư Phạm Kỹ thuật TP.HCM) đã nghiên cứu và chế tạo nền tảng IoT nhằm giám sát môi trường nuôi trồng thủy sản. 

Toàn cho biết trước đó mô hình đã thử nghiệm tại ao nuôi thủy sản của gia đình để đánh giá sự ổn định và hiệu chỉnh độ chính xác của các cảm biến. Các cảm biến này khá đắt so với kinh phí đầu tư của sinh viên. Do đó các cảm biến chưa phải là loại cho công nghiệp ở môi trường khắc nghiệt mà chỉ đang thử nghiệm trong khoảng thời gian một tháng để đánh giá. 

"Kết quả hệ thống phần cứng, phần mềm đáp ứng được và hoạt động ổn định, còn vấn đề cảm biến cần phải khắc phục mới có thể đo trong môi trường khắc nghiệt hơn được", Quốc Toàn cho biết.

Hiện tại, Quốc Toàn đang xây dựng một máy chủ riêng cho hệ thống nhằm xây dựng các tính năng mới như thống kê bằng Excel. Về hướng phát triển của dự án, từ nguồn dữ liệu thu thập được có thể ứng dụng AI trong dự đoán các bệnh, sự cố có thể xảy ra đối với việc nuôi trồng thủy sản.

THEO BÌNH TÚ

(Tạp chí SHTT và Sáng tạo)

See this gallery in the original post