Research Group on Image Processing, AI, and IoT

I. Main Research Directions

IPSAL’s research focuses on the development of deep learning models and the application of Artificial Intelligence (AI) in image and signal processing tasks. Key research topics include:

• Development of neural network-based models: Utilizing Convolutional Neural Networks (CNN), Transformer, YOLO, Support Vector Machines (SVM), and others.

• Deep learning models for medical image segmentation: Applying deep learning to segment images from medical scans such as CT, X-ray, etc.

• Signal processing algorithms: Developing algorithms for processing signals from electrocardiogram (ECG), electromyography (EM), vibration, and audio signals.

II. Candidate Requirements

• Priority: Students from the Faculty of Automation are preferred.

• English proficiency: IELTS ≥ 5.0.

• Strong foundation in mathematics: Ability to read and comprehend scientific literature in English.

• Research interest: Preference for students with aspirations to study abroad or write scientific papers.

• Interest in AI, Machine Learning, Python programming, C# development.

III. Benefits for Students Joining the Group

• Research Experience: BKLAB provides a research platform for students to contribute meaningfully to specific projects, offering opportunities for publication in scientific journals.

• Training & Mentorship: Students will be trained in advanced topics such as Image Processing, Computer Vision, AI, Python Programming, and Latex Editing.

• Authoring Opportunities: Students may become the primary or co-author of published scientific papers.

BKLAB is a dedicated research lab designed to manage and enhance the participation of members without any cost to them, ensuring the development of their skills in cutting-edge research areas.

Nhóm nghiên cứu về xử lý hình ảnh, AI và IoT

Các hướng nghiên cứu chính

• Nghiên cứu của IPSAL tập trung vào việc phát triển các mô hình học sâu và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) trong các tác vụ xử lý hình ảnh và tín hiệu. Các chủ đề nghiên cứu chính bao gồm:
• Phát triển các mô hình dựa trên mạng nơ-ron: Sử dụng Mạng nơ-ron tích chập (CNN), Transformer, YOLO, Máy vectơ hỗ trợ (SVM) và các mô hình khác.
• Các mô hình học sâu để phân đoạn hình ảnh y tế: Áp dụng học sâu để phân đoạn hình ảnh từ các lần quét y tế như CT, X-quang, v.v.
• Thuật toán xử lý tín hiệu: Phát triển các thuật toán để xử lý tín hiệu từ điện tâm đồ (ECG), điện cơ đồ (EM), rung động và tín hiệu âm thanh.

Yêu cầu đối với ứng viên

• Ưu tiên: Ưu tiên sinh viên Khoa Tự động hóa.
• Trình độ tiếng Anh: IELTS ≥ 5.0.
• Nền tảng toán học vững chắc: Có khả năng đọc và hiểu tài liệu khoa học bằng tiếng Anh.
• Sở thích nghiên cứu: Ưu tiên sinh viên có nguyện vọng du học hoặc viết bài báo khoa học.
• Sở thích về AI, Học máy, lập trình Python, phát triển C#.

Lợi ích cho sinh viên khi tham gia Nhóm

• Trải nghiệm nghiên cứu: BKLAB cung cấp nền tảng nghiên cứu cho sinh viên để đóng góp có ý nghĩa cho các dự án cụ thể, tạo cơ hội xuất bản trên các tạp chí khoa học.
• Đào tạo & Hướng dẫn: Sinh viên sẽ được đào tạo về các chủ đề nâng cao như Xử lý hình ảnh, Thị giác máy tính, AI, Lập trình Python và Chỉnh sửa Latex.
• Cơ hội biên soạn: Sinh viên có thể trở thành tác giả chính hoặc đồng tác giả của các bài báo khoa học đã xuất bản.
• BKLAB là phòng nghiên cứu chuyên dụng được thiết kế để quản lý và tăng cường sự tham gia của các thành viên mà không mất bất kỳ chi phí nào, đảm bảo phát triển các kỹ năng của họ trong các lĩnh vực nghiên cứu tiên tiến.

GENERAL ABOUT LABORATORY BKLAB

BachKhoaTech Lab was established in 2017 in Vietnam, operating in the following fields: Applying image processing technology and artificial intelligence (AI); IOT factory digitization and embedded system development; Control engineering and automation;

1. Applying image processing technology and artificial intelligence (AI)

Applying image processing technology (computer vision) and AI (artificial intelligence) to support and replace humans, helping to increase productivity and accuracy of work, such as some of the following applications:

• Detect product surface defects;
• Detect defects on the product surface in the assembly line;
• Detect errors on the electronic board.
• Control and manage the quantity and type of goods in/out. System to identify and count the quantity of semi-finished products in stock by camera;
• Automatic barcode scanning technology by camera, online transmission to the server, monitoring on the web;

Some used camera lines: VSTech; Cognex; Keyence.

GIỚI THIỆU CHUNG VỀ BKLAB

BachKhoaTech Lab được thành lập năm 2017 tại Việt Nam, hoạt động trong các lĩnh vực sau: Ứng dụng công nghệ xử lý hình ảnh và trí tuệ nhân tạo (AI); Số hóa nhà máy IOT và phát triển hệ thống nhúng; Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa;

Ứng dụng công nghệ xử lý hình ảnh và trí tuệ nhân tạo (AI)

• Ứng dụng công nghệ xử lý hình ảnh (computer vision) và AI (trí tuệ nhân tạo) để hỗ trợ và thay thế con người, giúp tăng năng suất và độ chính xác của công việc, như một số ứng dụng sau:
• Phát hiện lỗi bề mặt sản phẩm;
• Phát hiện lỗi trên bề mặt sản phẩm trong dây chuyền lắp ráp;
• Phát hiện lỗi trên bảng điện tử.
• Kiểm soát và quản lý số lượng và chủng loại hàng hóa ra/vào. Hệ thống nhận dạng và đếm số lượng bán thành phẩm trong kho bằng camera;
• Công nghệ quét mã vạch tự động bằng camera, truyền trực tuyến lên máy chủ, giám sát trên web;
• Một số dòng camera đã qua sử dụng: VSTech; Cognex; Keyence.

(Mechanical detail classifier, using image processing technology)

(IOT factory digitization and embedded system development)

LAB has an R&D group on embedded devices and systems using several new microprocessors: ARM, PSOC, AVR …, dedicated to a number of specific applications:

• Design and develop a number of devices and data collection systems (wireless and wireless) for the factory digitization process, called Data Logger devices or systems.
• Design and programming of autonomous cargo vehicles (AGV);
• Build a web server, manage and analyze data to improve production efficiency, with specific functions as follows:

LAB có một nhóm R&D về các thiết bị và hệ thống nhúng sử dụng một số bộ vi xử lý mới: ARM, PSOC, AVR…, chuyên về một số ứng dụng cụ thể:

• Thiết kế và phát triển một số thiết bị và hệ thống thu thập dữ liệu (không dây và không dây) phục vụ cho quá trình số hóa nhà máy, được gọi là thiết bị hoặc hệ thống Data Logger.
  Thiết kế và lập trình xe chở hàng tự hành (AGV);
  Xây dựng máy chủ web, quản lý và phân tích dữ liệu để nâng cao hiệu quả sản xuất, với các chức năng cụ thể như sau:

2. Control engineering and automation

Research, design and implement projects on automation systems, SCADA / DCS systems: Design and install PLC electrical cabinets, Some PLC and HMI lines used in the project: Mitsubishi (FX Series, Q Series); Siemens (S7-1200, S7-300, S7-400); or other PLC lines like Omron, Delta…

Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa

Nghiên cứu, thiết kế và triển khai các dự án về hệ thống tự động hóa, hệ thống SCADA/DCS: Thiết kế và lắp đặt tủ điện PLC, Một số dòng PLC và HMI sử dụng trong dự án: Mitsubishi (FX Series, Q Series); Siemens (S7-1200, S7-300, S7-400); hoặc các dòng PLC khác như Omron, Delta…

(Automatic cable tester)

 

INTRODUCTION TO THE DEVICES IMPLEMENTED

1. Inverted pendulum self-balancing car

The inverted pendulum self-balancing car model (Figure 1) can be used to study automatic control algorithms and machine learning. Students can build and program these algorithms to help the car automatically adjust the position and control the tilt of the pendulum.

In the field of Science, Engineering and Robotics, the inverted pendulum self-balancing car model can be used to research and test the stability of control algorithms. Students can design and test controllers and algorithms to help the vehicle maintain pendulum balance and position in different operating conditions and environments.

Therefore, the inverted pendulum self-balancing vehicle model is a useful tool in research and education, allowing students to develop and test control algorithms, machine learning and build other Robot applications.

GIỚI THIỆU VỀ CÁC THIẾT BỊ ĐƯỢC TRIỂN KHAI

Xe tự cân bằng con lắc ngược

Mô hình xe tự cân bằng con lắc ngược (Hình 1) có thể được sử dụng để nghiên cứu các thuật toán điều khiển tự động và học máy. Học sinh có thể xây dựng và lập trình các thuật toán này để giúp xe tự động điều chỉnh vị trí và kiểm soát độ nghiêng của con lắc.

Trong lĩnh vực Khoa học, Kỹ thuật và Robot, mô hình xe tự cân bằng con lắc ngược có thể được sử dụng để nghiên cứu và kiểm tra tính ổn định của các thuật toán điều khiển. Học sinh có thể thiết kế và kiểm tra các bộ điều khiển và thuật toán để giúp xe duy trì sự cân bằng và vị trí của con lắc trong các điều kiện và môi trường vận hành khác nhau.

Do đó, mô hình xe tự cân bằng con lắc ngược là một công cụ hữu ích trong nghiên cứu và giáo dục, cho phép học sinh phát triển và kiểm tra các thuật toán điều khiển, học máy và xây dựng các ứng dụng Robot khác.

Specifications include:

• Vehicle base size: 25×40 (cm)
• Weight of inverted pendulum rod: 0.5- 0.7kg
• Bar length: 50-80 cm
• Maximum vehicle speed: 1 m/s;
• Inverted pendulum stabilization system has error angle <= 6 degrees
• Wifi communication, connecting to monitoring software on the computer.
• Vehicle runs on 24V Lithium battery.
• C# interface to control and monitor vehicle operating parameters.

Thông số kỹ thuật bao gồm:

• Kích thước đế xe: 25×40 (cm)
  Trọng lượng thanh con lắc ngược: 0,5- 0,7kg
  Chiều dài thanh: 50-80 cm
  Tốc độ tối đa của xe: 1 m/s;
  Hệ thống ổn định con lắc ngược có góc sai số <= 6 độ
  Giao tiếp wifi, kết nối với phần mềm giám sát trên máy tính.
  Xe chạy bằng pin Lithium 24V.
  Giao diện C# để điều khiển và giám sát các thông số hoạt động của xe.

2. Product classification model using image processing technology combined with AI artificial intelligence

The product classification model using image processing technology combined with artificial intelligence is a system that automatically classifies products based on product images. This system uses image processing and artificial intelligence techniques to classify products quickly and accurately.

The product classification process using image processing technology combined with artificial intelligence includes the following steps:

• Data collection: Product images are collected and stored in the database to be used for training and model development.
• Data preprocessing: Product images are preprocessed to enhance image quality, remove noise and ensure image contrast.
• Model training: A machine learning model is trained using machine learning algorithms to learn how to classify products based on their characteristics.
• Tested and fine-tuned: The model is tested and fine-tuned to ensure that it can classify products with high accuracy.
• Deployment: The model is deployed in production to automatically and accurately classify products.
• Product classification model using image processing technology combined with artificial intelligence has many applications in industries: auxiliary product factories, agriculture, healthcare, pharmaceuticals…

Mô hình phân loại sản phẩm sử dụng công nghệ xử lý ảnh kết hợp trí tuệ nhân tạo AI

• Mô hình phân loại sản phẩm sử dụng công nghệ xử lý ảnh kết hợp trí tuệ nhân tạo là hệ thống tự động phân loại sản phẩm dựa trên hình ảnh sản phẩm. Hệ thống này sử dụng các kỹ thuật xử lý ảnh và trí tuệ nhân tạo để phân loại sản phẩm nhanh chóng và chính xác.
• Quy trình phân loại sản phẩm sử dụng công nghệ xử lý ảnh kết hợp trí tuệ nhân tạo bao gồm các bước sau:
• Thu thập dữ liệu: Hình ảnh sản phẩm được thu thập và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu để sử dụng cho mục đích đào tạo và phát triển mô hình.
• Tiền xử lý dữ liệu: Hình ảnh sản phẩm được xử lý trước để nâng cao chất lượng hình ảnh, loại bỏ nhiễu và đảm bảo độ tương phản của hình ảnh.
• Đào tạo mô hình: Mô hình học máy được đào tạo bằng các thuật toán học máy để học cách phân loại sản phẩm dựa trên các đặc điểm của chúng.
• Đã kiểm tra và tinh chỉnh: Mô hình được kiểm tra và tinh chỉnh để đảm bảo có thể phân loại sản phẩm với độ chính xác cao.
• Triển khai: Mô hình được triển khai trong sản xuất để phân loại sản phẩm tự động và chính xác.
• Mô hình phân loại sản phẩm sử dụng công nghệ xử lý ảnh kết hợp trí tuệ nhân tạo có nhiều ứng dụng trong các ngành công nghiệp: nhà máy sản xuất sản phẩm phụ trợ, nông nghiệp, y tế, dược phẩm…

3. Smart logistics system model and smart goods management software

The smart logistics system model and smart goods management software is a system that automates warehouse management and goods transportation. This system uses smart technologies such as IoT (Internet of Things), AI (Artificial Intelligence), Big Data and Cloud Computing to optimize logistics operations and goods management. System features include:

• Goods management software: The system has smart goods management software, allowing tracking of orders and products in the warehouse, optimizing the process of storing and transporting goods.
• Automatic robots: The system uses automatic robots to move goods in the warehouse, optimizing the process of storing and transporting goods.
• Monitoring and control system: The system has an automatic monitoring and control system, helping to minimize errors and optimize the warehouse management process.
• Routing and delivery system: Smart routing and delivery system helps optimize the goods transportation process.

Mô hình hệ thống logistics thông minh và phần mềm quản lý hàng hóa thông minh

Mô hình hệ thống logistics thông minh và phần mềm quản lý hàng hóa thông minh là hệ thống tự động hóa quản lý kho và vận chuyển hàng hóa. Hệ thống này sử dụng các công nghệ thông minh như IoT (Internet vạn vật), AI (Trí tuệ nhân tạo), Big Data và Cloud Computing để tối ưu hóa hoạt động logistics và quản lý hàng hóa. Các tính năng của hệ thống bao gồm:

• Phần mềm quản lý hàng hóa: Hệ thống có phần mềm quản lý hàng hóa thông minh, cho phép theo dõi đơn hàng và sản phẩm trong kho, tối ưu hóa quá trình lưu trữ và vận chuyển hàng hóa.
• Robot tự động: Hệ thống sử dụng robot tự động để di chuyển hàng hóa trong kho, tối ưu hóa quá trình lưu trữ và vận chuyển hàng hóa.
• Hệ thống giám sát và kiểm soát: Hệ thống có hệ thống giám sát và kiểm soát tự động, giúp giảm thiểu sai sót và tối ưu hóa quy trình quản lý kho.
• Hệ thống định tuyến và giao hàng: Hệ thống định tuyến và giao hàng thông minh giúp tối ưu hóa quy trình vận chuyển hàng hóa.

 

4. Industrial Robots with 7 Degrees of Freedom

• The goal is to automate production lines in factories at low cost. Reduce imports, avoid dependence on foreign technology as well as reduce product costs compared to imports and increase the ability to master technology in manufacturing automation lines.
• The model is conceptually designed according to the pattern of an industrial robot, with a structure of 7 degrees of freedom. The robot is machined entirely from aluminum, providing sturdiness and durability. The robot system is controlled by an industrial motor system providing smooth, precise movements.

Robot công nghiệp 7 bậc tự do

• Mục tiêu là tự động hóa các dây chuyền sản xuất trong nhà máy với chi phí thấp. Giảm nhập khẩu, tránh phụ thuộc vào công nghệ nước ngoài cũng như giảm giá thành sản phẩm so với hàng nhập khẩu và tăng khả năng làm chủ công nghệ trong các dây chuyền tự động hóa sản xuất.
• Mô hình được thiết kế theo mô hình của một robot công nghiệp, với cấu trúc 7 bậc tự do. Robot được gia công hoàn toàn bằng nhôm, mang lại sự chắc chắn và bền bỉ. Hệ thống robot được điều khiển bởi hệ thống động cơ công nghiệp cung cấp các chuyển động mượt mà, chính xác.

5. Remote controlled robot uses solar energy

• The robot is controlled remotely via wireless waves. And monitored via wireless cameras.
• The robot has the ability to collect solar energy during operation without having to recharge.
• Practice the ability to collect solar energy.
• Robot can be expanded to develop into a self-driving car model.
• Students can practice: Robot control programming, solar energy practice, robot design practice and image signal transmission capabilities,…
• Robot models also serve scientific research for lecturers in the field of Robotics and self-propelled vehicles.

Robot điều khiển từ xa sử dụng năng lượng mặt trời

• Robot được điều khiển từ xa thông qua sóng không dây. Và được giám sát thông qua camera không dây.
• Robot có khả năng thu thập năng lượng mặt trời trong quá trình hoạt động mà không cần phải sạc lại.
• Thực hành khả năng thu thập năng lượng mặt trời.
• Robot có thể được mở rộng để phát triển thành mô hình xe tự lái.
• Học sinh có thể thực hành: Lập trình điều khiển robot, thực hành năng lượng mặt trời, thực hành thiết kế robot và khả năng truyền tín hiệu hình ảnh,…
• Mô hình robot cũng phục vụ nghiên cứu khoa học cho các giảng viên trong lĩnh vực Robotics và xe tự hành.

6. AMR self-propelled robot

• Automated Mobile Robot (AMR – Automated Mobile Robot) is a type of mobile robot designed to transport items, goods, assets or materials from one location to another within areas. manufacturing, warehouses, distribution centers and other industrial applications.
• AMRs are equipped with sensors and automatic control systems, allowing them to move automatically and avoid obstacles and pedestrians during cargo transportation. Additionally, AMRs are often integrated with warehouse management systems, helping to optimize warehouse operations and management activities.
• Applications of AMR in industry include automated transportation in warehouses, transportation of goods in manufacturing plants, distribution of goods in distribution centers and supply of goods in supermarkets. AMR’s automation and flexibility help increase productivity and reduce operating costs, while minimizing workplace accidents and increasing employee safety.

Robot tự hành AMR

• Robot di động tự động (AMR – Automated Mobile Robot) là loại robot di động được thiết kế để vận chuyển các mặt hàng, hàng hóa, tài sản hoặc vật liệu từ vị trí này đến vị trí khác trong các khu vực sản xuất, kho bãi, trung tâm phân phối và các ứng dụng công nghiệp khác.
• AMR được trang bị cảm biến và hệ thống điều khiển tự động, cho phép chúng di chuyển tự động và tránh chướng ngại vật và người đi bộ trong quá trình vận chuyển hàng hóa. Ngoài ra, AMR thường được tích hợp với hệ thống quản lý kho bãi, giúp tối ưu hóa hoạt động quản lý và vận hành kho bãi.
• Các ứng dụng của AMR trong công nghiệp bao gồm vận chuyển tự động trong kho bãi, vận chuyển hàng hóa trong các nhà máy sản xuất, phân phối hàng hóa trong các trung tâm phân phối và cung cấp hàng hóa trong siêu thị. Tính tự động hóa và tính linh hoạt của AMR giúp tăng năng suất và giảm chi phí vận hành, đồng thời giảm thiểu tai nạn tại nơi làm việc và tăng cường sự an toàn của nhân viên.

7. AQI air quality measurement and monitoring system in large-area environments based on LORA/IoT technology

AQI (Air Quality Index) air quality measurement and monitoring system in large area environments based on LORA/IoT technology can be designed and deployed as follows:

• Air quality measuring equipment: Use sensors to measure important parameters such as PM2.5, PM10, CO2, NO2, SO2 and other related components. This sensor can be mounted on stand-alone measuring stations or integrated into existing devices such as streetlight poles, billboards, or public structures.
• LORA Network: LoRa (Long Range) is a wireless network technology used in IoT applications. It has long-distance data transmission capabilities, low power consumption, and the ability to penetrate obstacles. The system will use the LORA network to transmit data from air quality measuring devices to base stations (gateways) within range.
• Base station (Gateway): Base stations are devices capable of receiving data from air quality measuring devices over the LORA network and sending data to the internet. Base stations can be placed at strategic locations in wide-area environments to collect data from a variety of measurement points.
• Internet connection: Data from the base station is transmitted to the internet via a fixed wire or mobile network connection, allowing data to be accessed remotely and managed from a control center.
• Control center and application: Air quality data collected from base stations is transmitted to the control center. Here, data is processed, analyzed and displayed through applications or user interfaces. Users can access air quality information directly from mobile devices or personal computers.
• Warning system: Based on collected air quality data, the system can automatically detect and warn about air pollution levels exceeding safe levels. Alerts can be sent to users via mobile app, text message or email.

Using LORA/IoT technology in the AQI air quality measurement and monitoring system in wide-area environments brings many benefits such as the ability to transmit data far away, save energy, flexible deployment and low cost. This system can play an important role in monitoring and managing air quality, supporting measures to improve the environment and protect community health.

Hệ thống đo lường và giám sát chất lượng không khí AQI trong môi trường diện tích lớn dựa trên công nghệ LORA/IoT

Hệ thống đo lường và giám sát chất lượng không khí AQI (Air Quality Index) trong môi trường diện tích lớn dựa trên công nghệ LORA/IoT có thể được thiết kế và triển khai như sau:

• Thiết bị đo chất lượng không khí: Sử dụng cảm biến để đo các thông số quan trọng như PM2.5, PM10, CO2, NO2, SO2 và các thành phần liên quan khác. Cảm biến này có thể được lắp trên các trạm đo độc lập hoặc tích hợp vào các thiết bị hiện có như cột đèn đường, biển quảng cáo hoặc các công trình công cộng.
• Mạng LORA: LoRa (Long Range) là công nghệ mạng không dây được sử dụng trong các ứng dụng IoT. Nó có khả năng truyền dữ liệu đường dài, mức tiêu thụ điện năng thấp và khả năng xuyên qua các chướng ngại vật. Hệ thống sẽ sử dụng mạng LORA để truyền dữ liệu từ các thiết bị đo chất lượng không khí đến các trạm gốc (gateway) trong phạm vi.
• Trạm gốc (Gateway): Trạm gốc là các thiết bị có khả năng nhận dữ liệu từ các thiết bị đo chất lượng không khí qua mạng LORA và gửi dữ liệu lên internet. Các trạm gốc có thể được đặt tại các vị trí chiến lược trong môi trường diện rộng để thu thập dữ liệu từ nhiều điểm đo khác nhau.
  Kết nối Internet: Dữ liệu từ trạm gốc được truyền đến internet thông qua kết nối mạng cố định hoặc di động, cho phép truy cập dữ liệu từ xa và quản lý từ trung tâm điều khiển.
• Trung tâm điều khiển và ứng dụng: Dữ liệu chất lượng không khí thu thập được từ các trạm gốc được truyền đến trung tâm điều khiển. Tại đây, dữ liệu được xử lý, phân tích và hiển thị thông qua các ứng dụng hoặc giao diện người dùng. Người dùng có thể truy cập thông tin chất lượng không khí trực tiếp từ các thiết bị di động hoặc máy tính cá nhân.
• Hệ thống cảnh báo: Dựa trên dữ liệu chất lượng không khí thu thập được, hệ thống có thể tự động phát hiện và cảnh báo về mức độ ô nhiễm không khí vượt quá mức an toàn. Cảnh báo có thể được gửi đến người dùng qua ứng dụng di động, tin nhắn văn bản hoặc email.

Sử dụng công nghệ LORA/IoT trong hệ thống đo lường và giám sát chất lượng không khí AQI trong môi trường diện rộng mang lại nhiều lợi ích như khả năng truyền dữ liệu xa, tiết kiệm năng lượng, triển khai linh hoạt và chi phí thấp. Hệ thống này có thể đóng vai trò quan trọng trong việc giám sát và quản lý chất lượng không khí, hỗ trợ các biện pháp cải thiện môi trường và bảo vệ sức khỏe cộng đồng.

8. Datalogger collects data to measure wind speed, direction, and rain flow.

Function: The system measures parameters (wind speed, wind direction. Rainfall), in real time continuously with a cycle of 5-60 seconds/time, this cycle can be changed from the server.

Datalogger thu thập dữ liệu để đo tốc độ gió, hướng gió và lưu lượng mưa.

Chức năng: Hệ thống đo các thông số (tốc độ gió, hướng gió. Lượng mưa), theo thời gian thực liên tục với chu kỳ 5-60 giây/lần, chu kỳ này có thể thay đổi từ máy chủ.

 

9. Automatic organic vegetable growing system powered by solar energy

The control system applies IoT (Internet of Things) technology, the system includes many smart devices capable of connecting to each other and to the internet to perform the task of collecting and transmitting data for users. together. Member devices in the IoT network can connect wired or wireless to each other.

Hệ thống trồng rau hữu cơ tự động sử dụng năng lượng mặt trời

Hệ thống điều khiển áp dụng công nghệ IoT (Internet of Things), hệ thống bao gồm nhiều thiết bị thông minh có khả năng kết nối với nhau và với internet để thực hiện nhiệm vụ thu thập và truyền dữ liệu cho người dùng cùng nhau. Các thiết bị thành viên trong mạng IoT có thể kết nối có dây hoặc không dây với nhau.

The system includes the following devices:

• Wireless data collectors: Measure soil moisture temperature, air temperature, light…
• Controller for LoRa Gateway: Connects to data collectors, connects to databases. Collected data is stored and transmitted to a central server for remote monitoring and management through software installed on the phone. The device system includes sensor buttons and actuator control buttons.
• Actuator system: Including solenoid valves and water pumps, these are electrical devices that receive control signals and execute tasks from the control center.
• Data processing software: Here, the data collected about the control object is analyzed, managed, and stored to serve the control of actuators to ensure that the tree has the right environment, growth, and function. best development.
• Users can remotely monitor and control via APP on the phone.

Hệ thống bao gồm các thiết bị sau:

• Bộ thu thập dữ liệu không dây: Đo nhiệt độ độ ẩm đất, nhiệt độ không khí, ánh sáng…
• Bộ điều khiển cho LoRa Gateway: Kết nối với các bộ thu thập dữ liệu, kết nối với cơ sở dữ liệu. Dữ liệu thu thập được sẽ được lưu trữ và truyền đến máy chủ trung tâm để giám sát và quản lý từ xa thông qua phần mềm cài đặt trên điện thoại. Hệ thống thiết bị bao gồm các nút cảm biến và nút điều khiển bộ truyền động.
  Hệ thống bộ truyền động: Bao gồm van điện từ và bơm nước, đây là các thiết bị điện nhận tín hiệu điều khiển và thực hiện các nhiệm vụ từ trung tâm điều khiển.
• Phần mềm xử lý dữ liệu: Tại đây, dữ liệu thu thập được về đối tượng điều khiển sẽ được phân tích, quản lý và lưu trữ để phục vụ cho việc điều khiển các bộ truyền động nhằm đảm bảo cây có môi trường, sinh trưởng và phát triển tốt nhất.
• Người dùng có thể giám sát và điều khiển từ xa thông qua APP trên điện thoại.

VI. Contact Information

Contact Dr. Pham Van Nam

Phone: 0979427781

https://bachkhoa.org.vn/

https://web.facebook.com/Bachkhoa.org.vn/