Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hệ thống điều khiển giám sát quá trình sinh trưởng và bệnh hại cây trồng ngắn ngày

Mục tiêu nghiên cứu của Luận án Tiến sĩ "Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hệ thống điều khiển giám sát quá trình sinh trưởng và bệnh hại cây trồng ngắn ngày" là xây dựng được hệ thống điều khiển giám sát quá trình sinh trưởng và bệnh hại cây trồng ngắn ngày.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hệ thống điều khiển giám sát quá trình sinh trưởng và bệnh hại cây trồng ngắn ngày BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGÔ QUANG ƯỚC ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN GIÁM SÁT QUÁ TRÌNH SINH TRƯỞNG VÀ BỆNH HẠI CÂY TRỒNG NGẮN NGÀY Ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa Mã số: 9520216 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Hà Nội -2023 1 Công trình được hoàn thành tại: Đại học Bách khoa Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Bùi Đăng Thảnh TS. Ngô Trí Dương Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Đại học Bách khoa Hà Nội họp tại Đại học Bách khoa Hà Nội Vào hồi……….giờ, ngày…….tháng……năm………. Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện: 1. Thư viện Tạ Quang Bửu – ĐHBK Hà Nội 2. Thư viện Quốc gia Việt Nam 2 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của luận án Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong lĩnh vực đang phát triển rất mạnh mẽ và đang ngày một ứng dụng nhiều trong các lĩnh vực của cuộc sống. Trong lĩnh vực nông nghiệp, AI cũng đã đóng góp lớn trong việc dự báo về thời gian gieo hạt, dịch bệnh, thời điểm thu hoạch, sản lượng, việc này đã giúp người nông dân gia tăng năng suất và cải thiện thu nhập. Trong thực tế, đang có xu hướng ứng dụng AI mạnh mẽ vào sản xuất trong nông nghiệp. Trong năm 2020, AI toàn cầu trong quy mô thị trường nông nghiệp đạt giá trị 1 tỷ USD và dự kiến sẽ tăng lên 4 tỷ USD vào năm 2026. Ở Việt Nam, Đảng và Nhà nước có Chính sách phát triển các ngành và công nghệ ưu tiên như: nông nghiệp số, công nghệ thông tin và truyền thông, cơ điện tử; AI và tự động hóa…. Vì vậy, việc nghiên cứu và ứng dụng AI, tự động hóa và công nghệ thông tin vào quá trình sản xuất trong nông nghiệp trong giai đoạn hiện nay là hết sức cần thiết cho nên nông nghiệp Việt Nam. Cây trồng ngắn ngày là một trong những cây trồng góp phần cung ứng thực phẩm rất tốt cho nhu cầu của con người hàng ngày. Quá trình sinh trưởng của các loại cây trồng này chịu nhiều yếu tố ảnh hưởng như khí hậu, dịch bệnh, dinh dưỡng, tưới tiêu, … các yếu tố này sẽ ảnh hưởng lớn đến năng suất và chất lượng sản phẩm của cây trồng. Hệ thống điều khiển giám sát sử dụng các cảm biến như nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng, pH, EC và CO2 đã được sử dụng để thu thập các thông số môi trường, dinh dưỡng nhằm điều tiết các thông số này một cách phù hợp cho cây trồng sinh trưởng và phát triển đã được ứng dụng rất rộng rãi trong nhiều thập kỷ qua. Tuy nhiên với hệ thống điều khiển giám sát sử dụng các loại cảm biến này thì các thay đổi bất thường về hình dáng, màu sắc, bệnh hại xuất hiện trên cây trồng không thể giám sát được. Vì vậy, các hệ thống điều khiển giám sát cây trồng bằng hình ảnh đang được quan tâm trong nhiều năm trở lại đây khi công nghệ xử lý ảnh và AI phát triển mạnh. Các thông số sinh trưởng cây trồng như diện tích lá, chiều cao, số lá và bệnh hại ảnh hướng lớn đến năng suất và chất lượng, ví như bệnh hại xuất hiện, nếu không phát hiện kịp thời để xử lý có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến năng suất cũng như chất lượng của sản phẩm, nhiều lúc phải phá bỏ toàn bộ, cũng như sử dụng thuốc trừ bệnh không hợp lý sẽ ảnh hưởng đến vấn đề an toàn thực phẩm và môi trường. Vì vậy, việc phát hiện sớm 1 các triệu chứng khác thường ban đầu sẽ giúp ích rất lớn cho quá trình xử lý để giảm sự ảnh hưởng quá trình sinh trưởng và phát triển của cây trồng. Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ AI, việc áp dụng các kỹ thuật này vào quá trình sản xuất cây trồng là rất cần thiết. Do đó, nghiên cứu sinh đề xuất hướng đề tài là “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hệ thống điều khiển giám sát quá trình sinh trưởng và bệnh hại cây trồng ngắn ngày”, nhằm nghiên cứu các thuật toán xử lý ảnh, AI cho hệ thống điều khiển giám sát các chỉ số sinh trưởng như chiều cao, số lá, diện tích lá và phát hiện bệnh hại xuất hiện trên cây trồng thông qua hình ảnh, từ đó đưa ra những cảnh báo và đề xuất hướng điều tiết cho cây trồng sinh trưởng và phát triển tốt, mang lại năng suất cao và nâng cao chất lượng sản phẩm. 2. Mục tiêu nghiên cứu Xây dựng được hệ thống điều khiển giám sát quá trình sinh trưởng và bệnh hại cây trồng ngắn ngày. Hệ thống này xác định được một số chỉ tiêu như số lá, diện tích lá, chiều cao và bệnh hại chính trên cây trồng ngắn này. Hệ thống được thử nghiệm trực tiếp trên cây dưa chuột. 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu - Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống điều khiển giám sát quá trình sinh trưởng và bệnh hại trên cây trồng ngắn ngày với tín hiệu đầu vào là hình ảnh, sử dụng công nghệ xử lý ảnh và trí tuệ nhân tạo. - Phạm vi nghiên cứu: + Xác định chiều cao, số lá và diện tích lá cây trồng ngắn ngày; + Phát hiện một số bệnh hại phổ biến trên cây trồng ngắn ngày; + Thử nghiệm trên cây dưa chuột được sản xuất trong nhà lưới có mái che. 4. Phương pháp nghiên cứu - Phương pháp nghiên cứu lý thuyết, phương pháp chuyên gia và phương pháp thực nghiệm. 5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án - Ý nghĩa khoa học: Luận án đã nghiên cứu sửa đổi được thuật toán Mahalanobis (MMD) để phân vùng lá cho cây trồng ngắn ngày, từ đó góp phần xác định được chiều cao, số lá và diện tích lá của cây dưa chuột thực nghiệm đạt độ chính xác cao. Nghiên cứu cải tiến mô hình trí tuệ nhân tạo dựa trên mạng nơron tích chập (CNN) để phân loại và phát hiện 2 bệnh sương mai và bệnh phấn trắng trên cây dưa chuột có độ chính xác cao. - Ý nghĩa thực tiễn: Các kết quả nghiên cứu đạt được của luận án đã được thực nghiệm v ...