Sinh viên Bách khoa TP. HCM chế tạo hệ thống chiên thực phẩm ứng dụng AI
Từ bài toán thiếu nhân lực, yêu cầu đồng nhất chất lượng sản phẩm và bảo đảm an toàn lao động trong các bếp công nghiệp, nhóm sinh viên Trường Đại học Bách khoa - Đại học Quốc gia TP. HCM, đã phát triển hệ thống chiên thực phẩm thông minh tích hợp robot công nghiệp, thị giác máy tính và trí tuệ nhân tạo (AI). Không chỉ tự động hóa quy trình chế biến, mô hình còn hướng tới khả năng ứng dụng trong nhà hàng, khách sạn và doanh nghiệp chế biến thực phẩm.
Từ bài toán thực tế đến ý tưởng xây dựng hệ thống chiên thông minh
Qua khảo sát các chuỗi nhà hàng, bếp ăn công nghiệp và doanh nghiệp (DN) chế biến thực phẩm, nhóm sinh viên Khoa Điện - Điện tử, Trường Đại học (ĐH) Bách khoa TP. Hồ Chí Minh nhận thấy, công đoạn chiên vẫn là một trong những “điểm nghẽn” của dây chuyền sản xuất. Không chỉ phụ thuộc nhiều vào tay nghề của người lao động, công đoạn này còn đòi hỏi sự chính xác trong từng thao tác, để bảo đảm chất lượng thành phẩm, trong khi người vận hành phải thường xuyên làm việc trong môi trường nhiệt độ cao và nhiều khói dầu.
Bùi Minh Phương, đại diện nhóm sinh viên cho biết, quá trình khảo sát cho thấy, những món ăn đòi hỏi kỹ thuật cao như tôm Tempura (là món tôm nhúng bột chiên giòn nổi tiếng của Nhật Bản), luôn là thách thức đối với các bếp công nghiệp. Người chế biến phải thực hiện nhiều thao tác tỉ mỉ từ nhúng bột, tạo bông, đến kiểm soát nhiệt độ và thời gian chiên để đạt độ giòn chuẩn. Điều này khiến DN phải đầu tư nhiều chi phí cho lao động có tay nghề, trong khi chất lượng giữa các mẻ chiên vẫn khó đồng đều.
Ngoài ra, việc phân loại nguyên liệu trên băng tải chủ yếu được thực hiện thủ công nên dễ xảy ra sai sót. Cùng với đó, người lao động phải tiếp xúc thường xuyên với dầu nóng và khói chiên, tiềm ẩn nhiều rủi ro về an toàn lao động.
Trước thực tế đó, nhóm nảy ra ý tưởng xây dựng một hệ thống có thể tự động hóa công đoạn chiên, thay thế con người ở những thao tác phức tạp, đồng thời ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để việc vận hành trở nên linh hoạt và thuận tiện hơn.
Từ ý tưởng ban đầu, nhóm đã phát triển BKER-TEMPURA - hệ thống chiên thực phẩm thông minh tích hợp: thị giác máy tính, cánh tay robot công nghiệp và mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model - LLM).
Hệ thống có khả năng tự động nhận diện, phân loại nguyên liệu, thực hiện các công đoạn chiên, với thông số phù hợp cho từng loại thực phẩm và cho phép người dùng giám sát, điều khiển bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Tích hợp robot, thị giác máy tính và AI vào quy trình chiên tự động
Chia sẻ về quá trình nghiên cứu, Nguyễn Minh Quân, thành viên nhóm sinh viên cho biết, điểm nổi bật của hệ thống là khả năng tích hợp ba công nghệ trên cùng một nền tảng.
Trong đó, thị giác máy tính được sử dụng để tự động nhận diện và phân loại thực phẩm trước khi đưa vào chế biến. Hệ thống sẽ xác định từng loại nguyên liệu, bố trí vào vị trí chiên phù hợp, đồng thời tự động thiết lập nhiệt độ, thời gian và quy trình chiên tương ứng nhằm bảo đảm màu sắc, độ chín và hương vị đồng đều.
Cánh tay robot công nghiệp đảm nhiệm những thao tác đòi hỏi độ chính xác cao trong quá trình chiên. Với món tôm Tempura, robot có thể thay thế con người ở các công đoạn như đưa thực phẩm vào nồi chiên, châm bột tạo bông và điều chỉnh các thông số vận hành, qua đó giúp tăng năng suất và giảm rủi ro cho người lao động.
Theo Nguyễn Minh Quân, một điểm mới khác của đề tài là ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để xây dựng giao diện tương tác thông minh. Người vận hành có thể điều khiển, giám sát hoặc truy vấn trạng thái của hệ thống thông qua giọng nói hoặc chatbot. AI sẽ phân tích ý định của người dùng, chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành lệnh điều khiển máy và phản hồi theo thời gian thực.
Để ba công nghệ này có thể vận hành đồng thời trong môi trường thực tế, nhóm đã phải giải quyết nhiều bài toán kỹ thuật.
Với thị giác máy tính, Nguyễn Minh Quân cho biết, khó khăn lớn nhất là nguyên liệu thường bị chồng lẫn trên băng tải, trong khi vụn thực phẩm và bề mặt khay tạo ra nhiều nhiễu, khiến hệ thống dễ nhận diện sai. Nhóm đã sử dụng mô hình YOLOv8s-seg (Instance Segmentation) để nhận diện chính xác từng nguyên liệu, kết hợp các kỹ thuật tăng cường dữ liệu (data augmentation) như ghép (mosaic) và trộn (mixup) dữ liệu, nhằm nâng cao khả năng nhận diện trong điều kiện thực tế.
Đối với robot công nghiệp, nhóm phải tối ưu cơ cấu gắp, nâng cấp động cơ, bổ sung công tắc hành trình cho gripper (bộ phận gắp) và hiệu chỉnh quỹ đạo chuyển động, nhằm tăng độ chính xác, hạn chế va chạm. Đồng thời, nhóm cũng nghiên cứu bài toán đồng bộ thời gian vận hành khi robot xử lý các mức tải khác nhau.
Ở phần AI, thách thức lớn nhất là bảo đảm an toàn khi AI tham gia điều khiển hệ thống. Vì vậy, nhóm giới hạn phạm vi hoạt động của AI, chỉ cho phép thực hiện các lệnh đã được định nghĩa trước và yêu cầu xác nhận đối với những thao tác quan trọng.
Trong thời gian tới, nhóm sẽ tiếp tục hoàn thiện hệ thống theo hướng đáp ứng tiêu chuẩn công nghiệp. Các hạng mục nghiên cứu gồm: tự động hóa công đoạn xỏ xiên tôm Tempura, tích hợp cảm biến đánh giá chất lượng dầu chiên, bổ sung cơ chế kiểm soát quá trình thoát dầu sau chiên. Đồng thời, mở rộng cơ sở dữ liệu để có thể chế biến thêm nhiều loại thực phẩm với các công thức khác nhau. đồng thời tiếp tục cải tiến một số cơ cấu do nhóm tự thiết kế để hướng tới tự động hóa hoàn toàn.
Hướng tới thương mại hóa sản phẩm
TS. Nguyễn Trọng Tài, giảng viên khoa Điện - Điện tử, hướng dẫn nhóm nghiên cứu cho biết, hệ thống BKER-TEMPURA hiện đã đáp ứng những yêu cầu công nghệ và kỹ thuật mà nhóm đặt ra ban đầu. Kết quả thử nghiệm trên khoai tây, gà và tôm Tempura đều cho chất lượng ổn định về độ chín, màu sắc và hương vị.
Theo TS. Nguyễn Trọng Tài, ngay từ đầu hệ thống đã được thiết kế theo định hướng tiêu chuẩn công nghiệp, nên hoàn toàn có thể đưa vào thử nghiệm thực tế. Để có thể thương mại hóa, hệ thống vẫn cần tiếp tục được đánh giá độ ổn định khi vận hành liên tục, hoàn thiện các quy trình an toàn, hệ thống cấp bột chiên, thiết bị bảo vệ, kết cấu khung bằng inox bảo đảm vệ sinh thực phẩm cũng như hoàn thiện các phần mềm và AI.
TS. Nguyễn Trọng Tài cho biết thêm, trong quá trình thực hiện đề tài, nhóm đã khảo sát nhu cầu của nhiều DN và có cơ hội nhận tư vấn từ một DN lớn trong lĩnh vực chế biến tôm và thủy sản xuất khẩu. Điều này giúp nhóm định hướng sản phẩm sát hơn với yêu cầu thực tế của thị trường.
Theo TS. Nguyễn Trọng Tài, hệ thống có tiềm năng ứng dụng tại các DN chế biến thủy hải sản, chuỗi nhà hàng, khách sạn và hệ thống thức ăn nhanh. Việc tự động hóa công đoạn chiên không chỉ giúp chuẩn hóa chất lượng sản phẩm, giảm phụ thuộc vào lao động tay nghề cao, mà còn góp phần bảo vệ sức khỏe người lao động khi làm việc trong môi trường nhiệt độ và độ ẩm cao.
Đề cập đến khả năng triển khai thực tế, TS. Nguyễn Trọng Tài cho biết, robot công nghiệp hiện là hạng mục chiếm tỷ trọng lớn nhất trong tổng chi phí của hệ thống. Tùy theo cấu hình robot được lựa chọn, chi phí đầu tư dao động từ 300-800 triệu đồng.
“Nếu so sánh với những lợi ích về năng suất, khả năng chuẩn hóa chất lượng sản phẩm, giảm phụ thuộc vào lao động thủ công và tối ưu chi phí nhân công, mức đầu tư này được đánh giá là phù hợp đối với các DN chế biến thực phẩm”, TS. Nguyễn Trọng Tài nhận định và bày tỏ mong muốn tăng cường sự đồng hành của DN, để đưa các ý tưởng nghiên cứu từ trường đại học vào thực tế sản xuất. Theo đó, DN không chỉ đóng vai trò đánh giá khả năng thương mại của sản phẩm, mà còn đồng hành trong việc hoàn thiện các tiêu chuẩn công nghiệp, đầu tư nguồn lực và tổ chức sản xuất quy mô lớn.
Với khả năng tích hợp robot công nghiệp, thị giác máy tính và AI trên cùng một nền tảng, BKER-TEMPURA vừa đoạt giải Nhì toàn quốc tại Cuộc thi Mitsubishi Electric Cup Automation (MECA) 2026. Đây là cuộc thi thường niên do Công ty TNHH Mitsubishi Electric Việt Nam phối hợp với các trường đại học kỹ thuật tại Việt Nam tổ chức, dành cho sinh viên các ngành kỹ thuật trong lĩnh vực tự động hóa công nghiệp./.