Hiện nay, công nghệ xử lý ảnh ngày càng được ứng dụng phổ biến, đa dạng ở các lĩnh vực, kể cả trong nông nghiệp và công nghệ sau thu hoạch. Việc dùng thị giác máy tính để phân loại tình trạng lỗi của trái ớt là một điển hình giúp chọn lọc sản phẩm sau thu hoạch đạt chuẩn thương mại một cách hiệu quả. Việc phân loại ớt thủ công truyền thống tốn kém chi phí và ảnh hưởng đến sức khỏe người dân, đòi hỏi sự cải thiện bằng khoa học công nghệ.

Việc phân loại ớt nguyên vẹn không bị gãy đôi, mất cuống, không bị thán thư sau thu hoạch là cần thiết, nhằm giúp người nông dân bán được giá theo chuẩn thương mại. Trong thực tế việc phân loại tình trạng ớt tươi đạt chuẩn phụ thuộc hoàn toàn vào kinh nghiệm của nông dân. Việc ngồi lâu tiếp xúc trực tiếp và thường xuyên trong thời gian dài dễ gây kích ứng nóng rát ở da, mũi và đường hô hấp, ảnh hưởng đến sức khỏe, các mạch máu ngoại vi, chức năng giãn mạch của động mạch chân do công nhân phải ngồi quá lâu để phân loại ớt. Bên cạnh đó, chi phí để trả cho nhân công thực hiện việc phân loại là rất lớn đối với quy mô trồng ớt thu hoạch đồng loạt. Vì vậy, việc sử dụng thiết bị máy móc hỗ trợ để phân loại tình trạng ớt thán thư, ớt mất cuống hay ớt bị gãy trong quá trình thu hoạch là một giải pháp tối ưu nhằm tiết kiệm thời gian và chi phí nhân công, mang lại hiệu quả kinh tế cao cho nhà nông và thương lái. Thị trường ớt ở Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ và có tiềm năng lớn để xuất khẩu nếu ớt tươi đạt chuẩn thương mại. Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) là một trong những khu vực sản xuất ớt lớn nhất ở Việt Nam. Trong đó, việc tăng cường hiệu quả tài chính cho các nông dân trồng ớt đã được nghiên cứu và đưa ra các giải pháp nhằm nâng cao giá trị sản phẩm ớt. Cụ thể, lợi nhuận của mô hình trồng ớt của nông dân trung bình đạt 158 triệu đồng/hecta và hiệu quả tài chính của nông dân trồng ớt khá cao. Tỷ suất lợi nhuận trên doanh thu đạt 30,8%, và tỷ suất lợi nhuận trên tổng chi phí đạt 135%. Sự phát triển và tầm quan trọng của chuỗi giá trị sản phẩm nông nghiệp trong khu vực ĐBSCL, từ sản xuất, chế biến đến tiêu thụ các loại rau quả sau thu hoạch. Tuy nhiên, sản phẩm này đang thừa cung về số lượng nhưng lại thiếu chất lượng để xuất khẩu. Nông sản có chất lượng thấp thì khó thâm nhập đư ợc vào các thị trường khắc khe như EU, Mỹ, Nhật Bản. Vì vậy, nghiên cứu về máy phân loại ớt bị thán thư, gãy cuống, mất cuống là một phương án khả thi giúp phân loại sản phẩm ớt tươi nguyên nhằm nâng cao giá trị của chuỗi sản phẩm nông nghiệp tại khu vực ĐBSCL và cả nước. Tuy nhiên, cũng như nhiều loại cây trồng khác, chất lượng và năng suất ớt bị đe dọa nghiêm trọng bởi các loại dịch bệnh khác nhau như: thán thư, đốm trắng lá, héo xanh, thối đọt non...

Với mục tiêu phân biệt được 3 loại ớt: thán thư, gãy đôi và gãy cuống, các thông số cơ bản của trái ớt đã được đo đạc thực tế tại cơ sở buôn bán ớt ở xã Tân Hòa, huyện Lai Vung, tỉnh Đồng Tháp.

Thông số đo đạc của trái ớt

Các phương pháp được nhóm tác giả sử dụng để nhận diện từng phần trái ớt gồm: Xử lý hình ảnh dựa trên OpenCV; Không gian màu; Phân đoạn ảnh và Tính diện tích vật thể.

Sau các bước xây dựng thuật toán phân ngưỡng và huấn luyện các mô hình máy học, việc còn lại là xây dựng hệ thống hoàn chỉnh để tích hợp các mô hình này vào. Hệ thống gồm các thành phần chính bao gồm: cơ cấu nhận ớt được sử dụng với chức năng chính là lấy ớt từ khoang chứa và đảm bảo ớt được phân bố đều trên băng tải; cơ cấu băng tải và bánh răng đảo ớt có chức năng chính là di chuyển ớt đi qua từng khâu xử lý và đảo bề mặt của ớt 180 độ; cảm biến loại bỏ ớt có nhiệm vụ phát hiện sự có mặt của ớt để đưa ra tín hiệu điều khiển cho cơ cấu chấp hành (cơ cấu cần gạt, cơ cấu đảo ớt); buồng chụp và loại bỏ ớt hư có chức năng hỗ trợ quá trình chụp ảnh.

Nghiên cứu này đã đề xuất một thuật toán phân loại ớt bằng phương pháp xử lý ảnh. Sau quá trình thiết kế hệ thống và thực nghiệm, đề tài đã đạt được kết quả phù hợp với các mục tiêu nghiên cứu: thiết kế phần cứng phù hợp để điều khiển và phân loại ớt trực tiếp tại môi trường thực tế với các bộ phận linh hoạt dễ lắp ráp và sử dụng; xây dựng được thuật toán phát hiện màu và loại bỏ ớt gãy đôi, mất cuống dựa trên mã nguồn mở OpenCV. Các kết quả nhận dạng và phát hiện tình trạng trái ớt bị lỗi khá hiệu quả. Nghiên cứu này có tiềm năng hiện thực hóa giúp ngườidân giảm bớt chi phí thuê mướn phân loại thủ công, từ đó bảo vệ sức khỏe của người lao động. Tuy nhiên, hệ thống nhận dạng và phân loại ớt thán thư cần được nghiên cứu phát triển thêm để có thể giảm bớt sai số dưới 20% so với hiện tại. Hơn nữa, hệ thống có thể được mở rộng kho dữ liệu ảnh với nhiều loại bệnh khác nhau trên các loại trái cây khác nhau.