Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thơng và Cơng nghệ Thơng 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
Đại học Đà Nẵng
Đà Nẵng, Việt Nam
,

Viện Công nghệ quốc tế Đà Nẵng - DNIIT
Đại học Côte d’Azur, Đại học Đà Nẵng
Đà Nẵng, Việt Nam


Tóm tắt—Hiện nay, vệ sinh an tồn thực phẩm vấn đề
cấp bách không chỉ ở Việt Nam mà ở khu vực Châu Á.
Việc phát triển các công cụ phân tích thực phẩm một cách
nhanh chóng, chính xác, di động và chi phí thấp là một
xu hướng tất yếu để giảm thiểu các nguy cơ cũng như các
bệnh nhiễm khuẩn từ thực phẩm. Trong bài báo này, một
thiết bị phân tích vector dựa trên ăng ten phân cực trịn
nhỏ gọn ở băng tần UHF được sử dụng để thực hiện việc
phân loại các loại trái cây. Hai hệ số phản xạ S11 và hệ số
truyền S12 của thiết bị được lựa chọn làm đặc trưng cho
mơ hình. Dữ liệu đo được trên các lồi trái cây có các đặc
tính khác nhau như cam, cà chua và xồi cho thấy rằng
có thể trích xuất được đặc trưng tương ứng với mỗi loại

quả. Kết quả ban đầu cho thấy tiềm năng của cách tiếp
cận này.
Từ khóa—UHF, VNA, trái cây, phân tích vector.

I. GIỚI THIỆU
Khu vực Tây Thái Bình Dương được xếp hạng thứ
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
người chết liên quan đến các vấn đề an tồn thực phẩm
mỗi năm. Bên cạnh đó cùng với sự phát triển của đời
sống xã hội, người tiêu dùng ngày càng đưa ra các yêu
cầu khắt khe hơn cho thực phẩm không những về các
yếu tố cảm quan, dinh dưỡng, chất lượng mà cịn phải
an tồn. Theo xu hướng quốc tế và nhu cầu trong nước,
sự phát triển của các cơng cụ chính xác, nhanh chóng,
di động và chi phí thấp cho phép phân tích thực phẩm
là tất yếu để đảm bảo an toàn, chất lượng và truy xuất
nguồn gốc của thực phẩm.
Khác với các phương pháp truyền thống, giải pháp dựa
vào sự cảm ứng khác nhau với sóng điện từ của mỗi
vật chất mở ra một cách tiếp cận mới cho phép đánh
giá và phân tích thực phẩm với ưu điểm không làm ảnh
hưởng đến mẫu (không phá hủy mẫu) và hợp vệ sinh.
Tuy nhiên, hầu hết các giải pháp thực tế hiện nay hầu
như đều có kích thướ thiết bịc lớn, khơng có tính di động
nên rất hạn chế trong việc triển khai rộng rãi. Giải pháp

ISBN 978-604-80-5958-3

178


dựa trên cảm biến UHF RFID đã được đề xuất gần đây
bằng cách yêu cầu một chất tạo màng sinh học để đánh
giá sự phân hủy của thực phẩm [2]. Gần đây, ăng ten
phân cực tròn ở băng tần UHF đã được phát triển cho
mạng không dây diện rộng công suất thấp (LP-WAN)
[3]. Cấu trúc nhỏ gọn này mang lại nhiều thuận lợi cho
cảm biến vi sóng: trước hết là kích thước ăng ten nhỏ
khiến nó rất nhạy cảm với bất kỳ vật liệu nào được đặt
trong vùng phản ứng của ăng ten, thứ hai là bức xạ của
anten phân cực trịn làm giảm độ nhạy trên vị trí thực
phẩm.
Bài báo này trình bày một cách tiếp cận mới để phân
tích thực phẩm áp dụng cho các loại trái cây khác nhau
bằng cách sử dụng hai ăng ten phân cực trịn (CP) nhỏ
gọn. Bên cạnh đó, nghiên cứu cịn trình bày các đặc
trưng quan trọng được trích xuất từ dữ liệu dùng để
phân loại trái cây và tính khả thi của cách tiếp cận này.
II. PHƯƠNG

PHÁP

Trong hầu hết các trường hợp, việc thu thập dữ liệu
là bước quan trọng nhất trong các lĩnh vực nghiên cứu.
Đầu tiên, cần phải xem xét khả năng áp dụng các hệ
thống nhanh và nhạy, điều này sẽ tiết kiệm thời gian
và tăng độ chính xác cho việc phân tích. Vì lý do này,
Nano VNA [4] đã được sử dụng như một thiết bị chính
để trích xuất thơng số S. Máy phân tích mạng vector
này rất nhỏ gọn và chi phí thấp này được thiết kế để

hoạt động từ 50kHz đến 1500MHz. NanoVNA là máy
phân tích mạng Vector 2 cổng có khả năng trích xuất
S11 và S21 với 50dB. Chúng ta có 2 cổng (được gọi
là Cổng 0 và Cổng 1). Ở Cổng 0, tham số được trích
dẫn phổ biến nhất liên quan đến ăng-ten là S11. S11
đại diện cho lượng công suất được phản xạ từ ăng-ten
và do đó được gọi là hệ số phản xạ. Ở Cổng 1, S21 đại
diện cho công suất được truyền từ Cổng 0 đến Cổng 1
được gọi là hệ số truyền qua.


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
software, được phát triển bởi Rune B. Broberg, được sử
dụng. Đây là một công cụ đa nền tảng để lưu các tệp dữ
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.

quả: Cà chua (Tomato), Cam (Orange), Xoài (Mango).
Trong mỗi hình, 10 mẫu của mỗi loại trái cây được vẽ
để minh họa sự thay đổi của phép đo.

Hình 2. Biên độ S11 của trái cây

Hình 1. Mơ 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 mơ tả thiết kế của hộp để thu thập
dữ liệu và mơ hình của việc thu thập dữ liệu.
III. KẾT QUẢ
Trong phép đo này, dải tần từ 900 MHz đến 950 MHz
với 40 điểm được sử dụng. Tệp S2p được ghi trực tiếp
trên máy tính thơng qua cáp USB NanoVNA. Hình 2-5
cho thấy biên độ và pha của S11 và S21 đối với ba loại

ISBN 978-604-80-5958-3

179

Hình 3. Pha S11 của trái cây

Trong hình 2-3, các quả được phân biệt rõ ràng, hội
tụ theo từng nhóm màu ứng với mỗi loại trái cây khác
nhau, dữ liệu được lấy là từ biên độ và pha của hệ số
phản xạ S11.
Hình 4-5 thể hiện biên độ và pha của hệ số truyền qua
S21 với các loại trái cây khác nhau, kết quả cũng cho


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 dịng.
Tuy nhiên, vẫn có thể thấy một só đường dữ liệu bị sai
lệch ứng với nhóm quả của mình.
Kết quả cho thấy rằng, với việc thu dữ liệu S11 và
S21 của các loại trái cây, các nhóm trái cây khác nhau
có thể phân biệt được với nhau. Và kết quả dữ liệu với
S11 cho sự phân biệt tốt hơn so với S21.

IV. KẾT LUẬN
Nghiên cứu này đã cung cấp một cái nhìn toàn diện
về việc sử dụng hai ăng ten phân cực trịn (CP) để phân
tích một số loại trái cây khác nhau. Kết quả ban đầu
cho thấy việc sử dụng hai tham số S11 và S21 của thiết
bị VNA giá rẻ cho phép phân biệt giữa các loài trái cây
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 mơ 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 Comparisons of the Burden of Foodborne Disease in 2010. Plos Med.
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. 484487, doi: 10.1109/RFID-TA.2019.8892248.
[3] Trinh, L.H.; Truong, N.V.; Ferrero, F. Low Cost Circularly Polarized Antenna for IoT Space Applications. Electronics 2020, 9,
1564.
[4] Nano VNA : Very tiny handheld Vector Network Analyzer,
accessed May 2021.

Hình 4. Biên độ S21 của trái cây

Hình 5. Pha S21 của trái cây

ISBN 978-604-80-5958-3

180