Xem mẫu
- Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021)
Máy phân tích vector (VNA) sử dụng trong
phân loại trái cây
Trần Văn Líc, Đoàn Thị Ngọc Cảnh Fabien Ferrero, Lê Thành Nhân
Trường Đại học Bách khoa, Trường Đại học Kinh tế Viện Công nghệ quốc tế Đà Nẵng - DNIIT
Đại học Đà Nẵng Đại học Côte d’Azur, Đại học Đà Nẵng
Đà Nẵng, Việt Nam Đà Nẵng, Việt Nam
tvlic@dut.udn.vn, canhdtn@due.edu.vn nhan.le-thanh@univ-cotedazur.fr
Tóm tắt—Hiện nay, vệ sinh an toàn thực phẩm vấn đề dựa trên cảm biến UHF RFID đã được đề xuất gần đây
cấp bách không chỉ ở Việt Nam mà ở khu vực Châu Á. bằng cách yêu cầu một chất tạo màng sinh học để đánh
Việc phát triển các công cụ phân tích thực phẩm một cách giá sự phân hủy của thực phẩm [2]. Gần đây, ăng ten
nhanh chóng, chính xác, di động và chi phí thấp là một
phân cực tròn ở băng tần UHF đã được phát triển cho
xu hướng tất yếu để giảm thiểu các nguy cơ cũng như các
bệnh nhiễm khuẩn từ thực phẩm. Trong bài báo này, một mạng không dây diện rộng công suất thấp (LP-WAN)
thiết bị phân tích vector dựa trên ăng ten phân cực tròn [3]. Cấu trúc nhỏ gọn này mang lại nhiều thuận lợi cho
nhỏ gọn ở băng tần UHF được sử dụng để thực hiện việc cảm biến vi sóng: trước hết là kích thước ăng ten nhỏ
phân loại các loại trái cây. Hai hệ số phản xạ S11 và hệ số khiến nó rất nhạy cảm với bất kỳ vật liệu nào được đặt
truyền S12 của thiết bị được lựa chọn làm đặc trưng cho trong vùng phản ứng của ăng ten, thứ hai là bức xạ của
mô hình. Dữ liệu đo được trên các loài trái cây có các đặc
anten phân cực tròn làm giảm độ nhạy trên vị trí thực
tính khác nhau như cam, cà chua và xoài cho thấy rằng
có thể trích xuất được đặc trưng tương ứng với mỗi loại phẩm.
quả. Kết quả ban đầu cho thấy tiềm năng của cách tiếp Bài báo này trình bày một cách tiếp cận mới để phân
cận này. tích thực phẩm áp dụng cho các loại trái cây khác nhau
Từ khóa—UHF, VNA, trái cây, phân tích vector. bằng cách sử dụng hai ăng ten phân cực tròn (CP) nhỏ
gọn. Bên cạnh đó, nghiên cứu còn trình bày các đặc
I. GIỚI THIỆU trưng quan trọng được trích xuất từ dữ liệu dùng để
Khu vực Tây Thái Bình Dương được xếp hạng thứ phân loại trái cây và tính khả thi của cách tiếp cận này.
hai về các bệnh truyền qua thực phẩm trên thế giới [1].
Đối với khoảng 1,5 tỷ dân ở khu vực này, hơn 50 000 II. PHƯƠNG PHÁP
người chết liên quan đến các vấn đề an toàn thực phẩm
mỗi năm. Bên cạnh đó cùng với sự phát triển của đời Trong hầu hết các trường hợp, việc thu thập dữ liệu
sống xã hội, người tiêu dùng ngày càng đưa ra các yêu là bước quan trọng nhất trong các lĩnh vực nghiên cứu.
cầu khắt khe hơn cho thực phẩm không những về các Đầu tiên, cần phải xem xét khả năng áp dụng các hệ
yếu tố cảm quan, dinh dưỡng, chất lượng mà còn phải thống nhanh và nhạy, điều này sẽ tiết kiệm thời gian
an toàn. Theo xu hướng quốc tế và nhu cầu trong nước, và tăng độ chính xác cho việc phân tích. Vì lý do này,
sự phát triển của các công cụ chính xác, nhanh chóng, Nano VNA [4] đã được sử dụng như một thiết bị chính
di động và chi phí thấp cho phép phân tích thực phẩm để trích xuất thông số S. Máy phân tích mạng vector
là tất yếu để đảm bảo an toàn, chất lượng và truy xuất này rất nhỏ gọn và chi phí thấp này được thiết kế để
nguồn gốc của thực phẩm. hoạt động từ 50kHz đến 1500MHz. NanoVNA là máy
Khác với các phương pháp truyền thống, giải pháp dựa phân tích mạng Vector 2 cổng có khả năng trích xuất
vào sự cảm ứng khác nhau với sóng điện từ của mỗi S11 và S21 với 50dB. Chúng ta có 2 cổng (được gọi
vật chất mở ra một cách tiếp cận mới cho phép đánh là Cổng 0 và Cổng 1). Ở Cổng 0, tham số được trích
giá và phân tích thực phẩm với ưu điểm không làm ảnh dẫn phổ biến nhất liên quan đến ăng-ten là S11. S11
hưởng đến mẫu (không phá hủy mẫu) và hợp vệ sinh. đại diện cho lượng công suất được phản xạ từ ăng-ten
Tuy nhiên, hầu hết các giải pháp thực tế hiện nay hầu và do đó được gọi là hệ số phản xạ. Ở Cổng 1, S21 đại
như đều có kích thướ thiết bịc lớn, không có tính di động diện cho công suất được truyền từ Cổng 0 đến Cổng 1
nên rất hạn chế trong việc triển khai rộng rãi. Giải pháp được gọi là hệ số truyền qua.
ISBN 978-604-80-5958-3 178
- Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021)
Để thu được S11 và S21, phần mềm nano VNA Saver quả: Cà chua (Tomato), Cam (Orange), Xoài (Mango).
software, được phát triển bởi Rune B. Broberg, được sử Trong mỗi hình, 10 mẫu của mỗi loại trái cây được vẽ
dụng. Đây là một công cụ đa nền tảng để lưu các tệp dữ để minh họa sự thay đổi của phép đo.
liệu từ NanoVNA. Phần mềm này kết nối với NanoVNA
và trích xuất dữ liệu để hiển thị trên máy tính và để lưu
các dữ liệu.
Hình 2. Biên độ S11 của trái cây
Hình 1. Mô hình thu thập dữ liệu
Hai ăng-ten Phân cực Tròn (RHCP) được tối ưu hóa
ở tần số 923MHz và đặt đối mặt với nhau ở khoảng
cách 10cm. Ăng-ten cung cấp bức xạ RHCP góc chùm
rộng 110 °. Mức tăng đỉnh 3 dBic thu được theo hướng
rộng. Ăng-ten được kết nối thông qua cáp mềm 100mm
sử dụng đầu nối UFL .
Một chiếc hộp cũng được thiết kế để có thể đặt trái
cây vào bên trong và điều chỉnh khoảng cách giữa hai
ăng ten và trái cây tương ứng với kích thước của từng
loại trái cây. Hình 5 mô tả thiết kế của hộp để thu thập Hình 3. Pha S11 của trái cây
dữ liệu và mô hình của việc thu thập dữ liệu.
Trong hình 2-3, các quả được phân biệt rõ ràng, hội
III. KẾT QUẢ tụ theo từng nhóm màu ứng với mỗi loại trái cây khác
Trong phép đo này, dải tần từ 900 MHz đến 950 MHz nhau, dữ liệu được lấy là từ biên độ và pha của hệ số
với 40 điểm được sử dụng. Tệp S2p được ghi trực tiếp phản xạ S11.
trên máy tính thông qua cáp USB NanoVNA. Hình 2-5 Hình 4-5 thể hiện biên độ và pha của hệ số truyền qua
cho thấy biên độ và pha của S11 và S21 đối với ba loại S21 với các loại trái cây khác nhau, kết quả cũng cho
ISBN 978-604-80-5958-3 179
- Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021)
kết quả hội tụ các loại trái cây thành các nhóm dòng. IV. KẾT LUẬN
Tuy nhiên, vẫn có thể thấy một só đường dữ liệu bị sai Nghiên cứu này đã cung cấp một cái nhìn toàn diện
lệch ứng với nhóm quả của mình. về việc sử dụng hai ăng ten phân cực tròn (CP) để phân
Kết quả cho thấy rằng, với việc thu dữ liệu S11 và tích một số loại trái cây khác nhau. Kết quả ban đầu
S21 của các loại trái cây, các nhóm trái cây khác nhau cho thấy việc sử dụng hai tham số S11 và S21 của thiết
có thể phân biệt được với nhau. Và kết quả dữ liệu với bị VNA giá rẻ cho phép phân biệt giữa các loài trái cây
S11 cho sự phân biệt tốt hơn so với S21. khác nhau. Kết quả khảo sát cũng phản ánh đặc điểm
của hai tham số trong đó hệ số truyền qua phụ thuộc
vào vị trí đo quả hơn hệ số phản xạ. Trong tương lai,
phương pháp tiếp cận mới này sẽ được phát triển trong
các bài toán tiếp theo trong việc phân loại nhiều loại
trái cây khác nhau,cùng một loại trái cây với màu sắc
và kích thước khác nhau; khảo sát về khả năng phân
loại độ chín của trái cây. Các đặc trưng thể hiện qua hai
tham số của thiết bị sẽ được kết hợp với các mô hình
học máy để phân loại các tập dữ liệu.
LỜI CẢM ƠN
Các tác giả chân thành cảm ơn sự hỗ trợ tài chính từ dự
án TOXIN-CHECKER, FADOTO và Đại học Đà Nẵng,
Trường Đại học Bách Khoa, Viện Công nghệ Quốc tế
Đà Nẵng cũng đã hỗ trợ tích cực cho dự án.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Havelaar AH, Kirk MD, Torgerson PR, Gibb HJ, Hald T, Lake
RJ, Praet N, Bellinger DC, de Silva NR, Gargouri N, et al.
World Health Organization Global Estimates and Regional Com-
parisons of the Burden of Foodborne Disease in 2010. Plos Med.
Hình 4. Biên độ S21 của trái cây 2015;12:e1001923. doi: 10.1371/journal.pmed.1001923.
[2] B. Saggin, Y. Belaizi, A. Vena, B. Sorli, V. Guillard and I.
Dedieu, "A Flexible Biopolymer based UHF RFID-Sensor for
food quality monitoring," 2019 IEEE International Conference on
RFID Technology and Applications (RFID-TA), 2019, pp. 484-
487, doi: 10.1109/RFID-TA.2019.8892248.
[3] Trinh, L.H.; Truong, N.V.; Ferrero, F. Low Cost Circularly Po-
larized Antenna for IoT Space Applications. Electronics 2020, 9,
1564.
[4] Nano VNA : Very tiny handheld Vector Network Analyzer,
https://github.com/ttrftech/NanoVNA. accessed May 2021.
Hình 5. Pha S21 của trái cây
ISBN 978-604-80-5958-3 180
nguon tai.lieu . vn
