Cá nhân: Châu Khắc Bảo Chương
Cá nhân:
Dự án phát triển sử dụng chi phí cá nhân (tác giả dự án - Châu Khắc Bảo Chương)
Giới thiệu sản phẩm:
Trong bối cảnh các ngành như nông nghiệp chính xác (precision agriculture), kiểm soát chất lượng thực phẩm, phân tích vật liệu và sản xuất thông minh đang chuyển dịch mạnh mẽ theo hướng mô hình hóa và ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven decision making and modeling), nhu cầu về các phương pháp cảm biến không phá hủy (non-destructive sensing) có độ chính xác và phản hồi nhanh ngày càng trở nên cấp thiết. Một trong những công nghệ nổi bật đáp ứng yêu cầu này là ảnh/quang học siêu phổ (Hyperspectral Imaging - HSI).
Quang học siêu phổ (Hyperspectral Imaging - HSI) là một kỹ thuật ghi nhận hình ảnh tiên tiến, cho phép thu thập thông tin về tương tác giữa ánh sáng và vật chất trên một dải bước sóng rộng và liên tục. Khi ánh sáng chiếu vào vật thể, một phần sẽ bị hấp thụ, phản xạ hoặc truyền qua tùy theo cấu trúc vật lý và thành phần hóa học của vật thể đó. Các tương tác này tạo ra một “dấu vân phổ” (spectral fingerprint) đặc trưng, có thể được sử dụng để nhận diện và phân tích vật liệu. Khác với ảnh RGB (công nghệ ảnh màu phổ thông) chỉ thu nhận thông tin tại ba kênh màu cơ bản (tại bước sóng xanh lam, xanh lục và đỏ, giống mắt người), HSI ghi nhận dữ liệu dưới dạng một khối siêu phổ 3 chiều (hyperspectral datacube), trong đó mỗi điểm ảnh không chỉ chứa thông tin ảnh trong không gian (2 chiều ảnh X-Y) mà còn bao gồm một vector phổ trải dài theo nhiều bước sóng (chiều bước sóng λ). Nhờ đó, HSI có khả năng phát hiện những khác biệt rất nhỏ về thành phần vật chất hoặc trạng thái sinh lý mà các phương pháp ảnh truyền thống (ví dụ ảnh màu RGB) khó có thể nhận biết.
Chính vì khả năng “nhìn thấy những gì mắt thường hoặc công nghệ ảnh phổ thông không thể thấy”, HSI được quan tâm trong nhiều lĩnh vực như nông nghiệp chính xác, kiểm soát chất lượng thực phẩm, y sinh và phân tích, kiểm tra vật liệu. Tuy nhiên, việc triển khai công nghệ này trong thực tế vẫn còn gặp nhiều rào cản về chi phí và độ phức tạp, đặc biệt trong các môi trường ứng dụng phổ thông.
Mặc dù có tiềm năng lớn, việc triển khai HSI trong thực tế, đặc biệt tại các quốc gia đang phát triển như Việt Nam, vẫn còn nhiều hạn chế. Nguyên nhân chủ yếu đến từ chi phí phần cứng cao, cũng như yêu cầu phức tạp trong khâu xử lý - phân tích dữ liệu vì tính khổng lồ và phức tạp của dữ liệu. Phần lớn các bài toán ứng dụng HSI hiện nay trên thế giới thu thập dữ liệu siêu phổ thô với dung lượng lớn (cần dung lượng lưu trữ lớn) tại hiện trường, sau đó xử lý dữ liệu đã thu được ở khâu hậu kỳ (offline processing) sử dụng các phần mềm chuyên dụng. Quá trình này đòi hỏi lượng tài nguyên khá lớn về cả phần cứng, phần mềm, và đặc biệt người dùng phải có kiến thức chuyên sâu về xử lý tín hiệu, dữ liệu cũng như các thuật toán giúp diễn giải kết quả. Tất cả điều này tạo ra rào cản không nhỏ đối với các nhóm người dùng tiềm năng khi muốn tiếp cận công nghệ HSI (như sinh viên, nhà nghiên cứu hoặc người dùng trong các lĩnh vực tiềm năng cụ thể như nông nghiệp, doanh nghiệp vừa và nhỏ). Xuất phát từ những thách thức đó, dự án này đã phát triển một nền tảng ảnh siêu phổ “tất cả trong một” (All-in-One) mang tên C-HySI (Compact Hyperspectral Imaging System) - một giải pháp chi phí thấp, tích hợp cả phần cứng, phần mềm các thuật toán giúp diễn giải, hỗ trợ trong quá trình thu thập và phân tích dữ liệu siêu phổ, hướng đến khả năng triển khai thực tế cao trong điều kiện tài nguyên hạn chế. Mục tiêu cốt lõi của nền tảng là thu hẹp khoảng cách tiếp cận công nghệ HSI, đồng thời cung cấp cả các giải pháp xử lý và phân tích dữ liệu siêu phổ, đặc biệt ở Việt Nam.
Giải pháp C-HySI được xây dựng dựa trên ba thành phần chính:
Thành phần đầu tiên là một camera siêu phổ dải khả kiến (Visible) đến cận hồng ngoại (Near Infrared), mang tên C-HySI VNIR Camera, được thiết kế và chế tạo từ các linh kiện thương mại kết hợp với các chi tiết tùy chỉnh, nhằm hình thành hệ quang học theo cấu trúc "thấu kính - khe hẹp - phần tử tán sắc" (lens-slit-diffraction/dispersive element). Thiết kế này cho phép phân tách ánh sáng tới thành các dải phổ hẹp với độ chính xác cao. Thông tin ảnh và phổ được thu thập tại một cảm biến ảnh không chứa bộ lọc hồng ngoại nằm ở điểm cuối hệ quang học. Camera được tích hợp các chương trình xử lý, thuật toán và một số điện toán biên (edge computing) với bộ điều khiển trung tâm là một máy tính nhúng AI - NVIDIA Jetson Orin NX 8gb, cho phép thực hiện các tác vụ như thiết lập thông số camera, thu thập và tạo/lưu khối dữ liệu siêu phổ, giao tiếp với thiết bị ngoại vi cũng như xử lý dữ liệu trực tiếp. C-HySI Camera có thể dùng để thu thập dữ liệu phổ trong khoảng 390 nm đến 800 nm với dao động sai lệch khoảng 2.5 nm. Quy trình thu thập dữ liệu siêu phổ có thể thực hiện ở tầm gần cho tới trung bình, phù hợp với các ứng dụng trong phòng thí nghiệm, tại thực địa (ví dụ giám sát cây trồng nhà kính, vật liệu/vật thể ở khoảng cách gần), hoặc drone tầm thấp.
Thứ hai là các hệ thống quét (C-scanner) phục vụ việc thu nhận khối dữ liệu siêu phổ (hyperspectral datacube) hoàn chỉnh theo phương pháp quét dòng đơn hướng (push-broom line scanning). Hai cấu hình chính đã được phát triển bao gồm một hệ thống quét trong phòng thí nghiệm, và một hệ thống quét linh hoạt phục vụ thu thập dữ liệu tại hiện trường. Các hệ thống này cho phép thích ứng với nhiều kịch bản ứng dụng khác nhau, từ phân tích mẫu nhỏ trong phòng thí nghiệm đến giám sát cây trồng trong nhà kính hoặc ngoài thực địa.
Thứ ba là nền tảng phần mềm xử lý dữ liệu siêu phổ (C-Lab), được phát triển nhằm cung cấp một môi trường làm việc trực quan và tích hợp cho người dùng. Phần mềm này hỗ trợ pipeline xử lý từ đọc dữ liệu, tái tạo ảnh, phân tích phổ, chuẩn hóa dữ liệu, đến các phương pháp phân tích nâng cao như PCA (Principal Component Analysis - Phân tích thành phần chính) và phân đoạn (segmentation). Hiện tại, hệ thống còn tích hợp một trợ lý C-Copilot dựa trên một mô hình ngôn ngữ lớn (với tầm 3 tỉ tham số), nhằm hỗ trợ người dùng diễn giải dữ liệu và đưa ra các nhận định phù hợp với ngữ cảnh ứng dụng dựa trên dữ liệu siêu phổ thô sau thu thập hoặc dữ liệu đã qua xử lý. Trợ lý này vẫn còn đang trong giai đoạn phát triển vì diễn giải ngữ cảnh dựa trên dữ liệu hoặc các bản-biểu đồ phân tích từ dữ liệu siêu phổ thô đòi hỏi cả kiến thức chuyên môn nơi HSI được ứng dụng.
Một trong những điểm mới quan trọng nhất của C-HySI là khả năng tích hợp xử lý trực tiếp trên thiết bị (on-board, in-situ processing). Thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào xử lý hậu kỳ, nền tảng cho phép thực hiện một phần các bước phân tích ngay trong quá trình thu thập dữ liệu, mở ra khả năng ứng dụng dữ liệu siêu phổ gần thời gian thực. Điều này đặc biệt có ý nghĩa trong các bài toán yêu cầu phản hồi nhanh như giám sát cây trồng, kiểm tra chất lượng sản phẩm hoặc phát hiện bất thường trong sản xuất.
Hiệu quả của hệ thống đã được kiểm chứng thông qua các bài thí nghiệm thực tế. Trong các bài toán phân loại vật liệu, C-HySI cho thấy khả năng phân biệt các đối tượng có màu sắc tương tự nhưng khác biệt về bản chất vật lý, nhờ khai thác thông tin phổ ngoài vùng RGB. Trong lĩnh vực nông nghiệp, hệ thống có thể phát hiện sớm các dấu hiệu suy giảm chất lượng hoặc stress của cây trồng thông qua các biến thiên phổ hẹp , ngay cả khi chưa có biểu hiện rõ ràng về mặt hình thái. Ngoài ra, các phân tích dựa trên đặc trưng phổ và các kỹ thuật giảm chiều dữ liệu cũng cho thấy tiềm năng trong việc trích xuất thông tin sinh lý quan trọng từ dữ liệu siêu phổ.
Tổng thể, C-HySI không chỉ là một thiết bị thu thập dữ liệu mà là một nền tảng hoàn chỉnh, kết hợp giữa phần cứng và phần mềm nhằm khai thác hiệu quả dữ liệu siêu phổ. Giải pháp hướng đến việc mở rộng khả năng tiếp cận công nghệ HSI cho nhiều đối tượng người dùng khác nhau, từ nghiên cứu đến ứng dụng thực tiễn.
Tài liệu tổng quan giới thiệu về dự án (cả tiếng Việt và tiếng Anh) bao gồm cả các đường link dẫn tới các video demo được đính kèm theo link Google Drive: https://drive.google.com/drive/u/1/folders/1Kryx5_D1zQR6yB7llv8mJx8IWdUwzbMs
Tính sáng tạo và đổi mới:
C-HySI thể hiện tính đổi mới ở việc chuyển dịch ảnh siêu phổ (HSI) từ một công nghệ đắt đỏ, phụ thuộc xử lý hậu kỳ, thành một nền tảng tích hợp chi phí dễ tiếp cận hơn có khả năng xử lý tại chỗ. Điểm mạnh là tích hợp điện toán biên trực tiếp vào camera, cho phép thực hiện một phần pipeline phân tích ngay trong quá trình thu thập dữ liệu (on-board, in-situ) để cho ra bộ dữ liệu siêu phổ tinh gọn hơn, giảm phụ thuộc vào một số hạ tầng như yêu cầu về lưu trữ dữ liệu lớn như dữ liệu siêu phổ thô (có thể lên tới hàng Gigabytes cho 1 tệp dữ liệu)
Về phần cứng, hệ thống sử dụng cấu trúc quang học lens-slit-diffraction kết hợp linh kiện thương mại sẵn có, tối ưu chi phí nhưng vẫn đảm bảo độ chính xác phổ. Đồng thời, các cấu hình quét linh hoạt cho phép triển khai cả trong phòng thí nghiệm và ngoài thực địa, phù hợp với điều kiện ứng dụng tại Việt Nam.
Một điểm quan trọng khác là giải quyết rào cản tiếp cận công nghệ. Hiện nay, HSI gần như chưa được phổ biến tại Việt Nam do chi phí cao và yêu cầu kỹ thuật triển khai lẫn xử lý dữ liệu phức tạp. C-HySI hướng đến “thân thiện hóa” công nghệ này thông qua thiết kế all-in-one, tích hợp cả thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu trong một nền tảng duy nhất.
Tính ứng dụng:
C-HySI được định hướng như một nền tảng quang học siêu phổ thân thiện, có thể triển khai thực tế trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là nông nghiệp chính xác, kiểm soát chất lượng thực phẩm và phân tích vật liệu. Nhờ khả năng thu thập và phân tích dữ liệu siêu phổ không phá hủy, hệ thống cho phép phát hiện sớm các thay đổi sinh lý hoặc đặc tính vật liệu, vật thể, mà các phương pháp truyền thống khó nhận biết, từ đó hỗ trợ ra quyết định nhanh và chính xác hơn.
Một trong những lợi thế chính của C-HySI là tính tích hợp trong vận hành. Hệ thống tích hợp từ thu thập đến xử lý dữ liệu trong một nền tảng thống nhất, kèm giao diện và hỗ trợ phân tích. Điều này đặc biệt phù hợp với các đối tượng như nông dân vận hành nhà kính, kỹ thuật viên, hoặc doanh nghiệp vừa và nhỏ. Dữ liệu siêu phổ sau thu thập từ C-HySI Camera được lưu dưới dạng các format phổ thông (như NumPy array), người dùng có thể tiếp cận xử lý bộ dữ liệu theo nhu cầu và phương pháp riêng nếu không muốn sử dụng các giải pháp đang có ở C-HySI.
Về tiềm năng kinh doanh, C-HySI có thể phát triển theo nhiều hướng như cung cấp thiết bị, nền tảng phân tích dữ liệu, hoặc giải pháp tích hợp cho đơn vị muốn nghiên cứu về công nghệ ảnh siêu phổ hoặc doanh nghiệp (tại nơi dữ liệu siêu phổ có thể mang lại lợi ích). Lấy ví dụ như các doanh nghiệp nông nghiệp chính xác (precision agriculture), việc tích hợp C-HySI vào trong quy trình sản xuất có thể giúp kiểm soát điều kiện cây, rau trồng hiệu quả và kịp thời hơn. Hoặc các mô hình quản lý, giám sát chất lượng thực phẩm.
Tính hiệu quả:
C-HySI mang lại hiệu quả trong việc nâng cao năng suất và chất lượng công việc thông qua chuyển đổi từ các phương pháp phân tích truyền thống sang tiếp cận dựa trên dữ liệu siêu phổ không phá hủy. Thay vì phụ thuộc vào các quy trình kiểm tra thủ công hoặc phân tích phòng thí nghiệm mất thời gian, hệ thống cho phép thu nhận và xử lý dữ liệu trực tiếp tại hiện trường, rút ngắn đáng kể thời gian từ đo đạc đến kết quả.
Việc tích hợp điện toán biên giúp giảm phụ thuộc vào hạ tầng tính toán bên ngoài, đồng thời giảm chi phí vận hành và độ trễ xử lý. Nhờ đó, người dùng có thể đưa ra quyết định nhanh hơn, đặc biệt trong các ứng dụng yêu cầu phản hồi kịp thời như giám sát cây trồng hoặc kiểm soát chất lượng sản phẩm. Bên cạnh đó, đối với một số mảng ứng dụng cụ thể, khả năng phát hiện sớm các thay đổi sinh lý hoặc bất thường ở vật liệu, sản phẩm nhờ dữ liệu siêu phổ giúp giảm thiểu rủi ro và chi phí phát sinh trong chuỗi sản xuất.
Tiềm năng phát triển:
Dự án C-HySI được tác giả phát triển độc lập, xuất phát từ quá trình và nghiên cứu sâu về công nghệ quang học siêu phổ (HSI) và các phương pháp phân tích dữ liệu siêu phổ. Trong quá trình đó, tác giả nhận ra rằng không chỉ ở Việt Nam mà ngay cả trên thế giới, việc khai thác và tận dụng dữ liệu siêu phổ cho các ứng dụng thực tế vẫn còn khá hạn chế. Vì vậy, C-HySI được định hướng không chỉ là một thiết bị thu thập dữ liệu, mà là một nền tảng giúp đơn giản hóa việc sử dụng và phân tích dữ liệu siêu phổ
Hiện tại, nền tảng đã có đầy đủ các thành phần cơ bản và hoạt động ổn định, và sẵn sàng mở rộng thêm. Dù bắt đầu như một dự án cá nhân, với các nền tảng kỹ thuật, công nghệ đã phát triển, C-HySI có tiềm năng mở rộng thông qua hợp tác hoặc đầu tư để phục vụ đa dạng các ứng dụng thực tế.
Tiêu chí về cộng đồng:
C-HySI hướng đến việc mở rộng khả năng tiếp cận công nghệ ảnh siêu phổ (HSI) cho cộng đồng, đặc biệt trong bối cảnh công nghệ này còn rất hạn chế tại Việt Nam do chi phí cao và rào cản kỹ thuật. Bằng cách phát triển một nền tảng chi phí thấp, tích hợp và dễ sử dụng, giải pháp góp phần mở rộng khả năng tiếp cận HSI, giúp nhiều đối tượng như nông dân, kỹ thuật viên và cơ sở sản xuất nhỏ có thể tiếp cận và khai thác hiệu quả.
Ngoài ra, nếu không ứng dụng trong sản xuất, nền tảng vẫn có giá trị trong giáo dục và đào tạo, giúp sinh viên và nhà nghiên cứu tiếp cận công nghệ HSI với chi phí hợp lý, giúp phát triển các dự án nghiên cứu liên quan.
Cơ sở hạ tầng:
Các chương trình (python), phần mềm kèm một số điện toán biên đã được tích hợp ngay tại bộ xử lý trung tâm (NVIDIA Jetson Orin NX) của Camera, người sử dụng chỉ cần chạy chương trình tương ứng để thực hiện các chức năng liên quan. Jetson Orin NX board cần nguồn cấp 19V (thông qua converter 220VAC-19VDC) đã có sẵn. Ngoài ra có thể sử dụng một số dạng pin dự phòng (ví dụ Ugreen Powebank) để cấp nguồn cho cả board và camera (khả dụng từ 5V-12V)
Bộ xử lý trung tâm của camera được kết nối tới một controller khác dùng để điều khiển thao tác ngoại vi (ví dụ quét để thu dữ liệu) nằm tại máy quét thông qua OPC UA. Người dùng có thể thiết lập thêm tín hiệu ngoại vi khác thông qua controller này cho tác vụ cụ thể. Controller sử dụng nguồn cấp 24VDC.
Trong trường sử dụng camera siêu phổ trên drone thay vì trên máy quét, người dùng có thể viết các chương trình con để bộ điều khiển của drone có thể nhận tín hiệu thông qua các chân GPIO trên bộ xử lý trung tâm của camera hoặc truy cập thẳng vào bộ xử lý trung tâm thông qua VNC.
Vì các chức năng, chương trình, và giải pháp đã được phát triển và tích hợp trên camera nên người dùng không cần cài đặt thêm phần mềm để triển khai. Người dùng có thể sử dụng VNC để truy cập GUI của camera từ xa hoặc trực tiếp tương tác với camera trên HMI đi kèm.
Trong trường hợp người dùng muốn khởi chạy C-Lab (chương trình xử lý và phân tích khối dữ liệu siêu phổ) trên máy tính cá nhân, cần yêu cầu cài đặt Python (phiên bản 3.x trở lên).
Vì tính chất của ảnh siêu phổ, cần phải có nguồn sáng chiếu tới vật liệu, vât thể quan sát. Trong các trường hợp thực địa ngoài trời, ánh sáng ban ngày có thể được sử dụng như một nguồn sáng. Trong trường hợp vận hành trong phòng thí nghiệm, người dùng có thể sử dụng các nguồn sáng nhân tạo khác như Halogen.
Người dùng sử dụng nguồn 220VAC dân dụng để cấp nguồn cho các phần cứng (các bộ chuyển đổi điện đã có sẵn theo phần cứng). Trong trường hợp C-HySI camera và máy quét được sử dụng như một giải pháp thu thập và phân tích dữ liệu siêu phổ di động tại thực địa, người dùng có thể trang bị pin di động 5v-12v cho bộ xử lý trung tâm và camera và 1 nguồn UPS 24V cho máy quét và các thiết bị ngoại vi khác trên máy quét.
Khoảng thời gian triển khai: 6 tháng
Tài liệu mô tả kỹ thuật https://drive.google.com/drive/u/1/folders/1Kryx5_D1zQR6yB7llv8mJx8IWdUwzbMs
Số người tham gia: 1
Cá nhân: Vũ Bích Phương
LĨNH VỰC Môi trườngDoanh nghiệp: CÔNG TY TNHH HOME CHECK
LĨNH VỰC Khác
