|
|
| Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á |
|
Năm thứ. 34(5)
, Tháng 5/2023, Trang 58-80
|
|
| Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phân tích chất lượng và ước tính khối lượng các loại hạt cà phê nhân |
| Application of Artificial Intelligence in Quality Analysis and Weight Estimation of Green Coffee Beans |
| Phạm Minh Khan & Lê Hoành Sử |
DOI:
Tóm tắt
Trên thế giới, bên cạnh xuất khẩu gạo, Việt Nam còn được biết đến là một trong những cường quốc xuất khẩu cà phê. Để đạt được thành tựu này, việc chọn lựa hạt cà phê chất lượng ngay từ khâu thu mua đóng vai trò tiên quyết đối với các doanh nghiệp sản xuất và xuất khẩu cà phê. Trong mỗi thương vụ, bên mua sẽ phân loại cà phê thông qua việc xác định khối lượng từng loại hạt, đánh giá chất lượng và tính đồng nhất của mỗi lô cà phê. Từ đó xác định giá thu mua giữa doanh nghiệp và người nông dân. Tuy đóng vai trò quan trọng nhưng các tác vụ này hiện vẫn được thực hiện thủ công qua nhiều bước vừa tốn thời gian, công sức, chi phí cho doanh nghiệp lại vừa ảnh hưởng đến chất lượng hạt cà phê khi thời gian lưu kho bị kéo dài. Thấy được những khó khăn đó, nhóm nghiên cứu muốn tạo nên một công cụ có ứng dụng công nghệ thông tin để có thể giải quyết vấn đề phân loại hạt cà phê cũng như các loại nông sản khác một cách tự động và nhanh chóng. Mục tiêu của nghiên cứu này là ứng dụng AI vào phân tích chất lượng và ước lượng khối lượng (ULKL) hạt cà phê nhân, rút ngắn thời gian thu mua và lưu kho nhằm giảm chi phí cho người nông dân và doanh nghiệp nhưng vẫn đảm bảo đánh giá đúng chất lượng hạt cà phê. Đồng thời nâng cao chất lượng cà phê thành phẩm. Nghiên cứu này được thực hiện trên mẫu tập dữ liệu (TDL) được thu thập và phân loại theo 12 loại hạt cà phê. Nhóm sử dụng mô hình Yolov5 trong nhận diện đối tượng, công nghệ xử lý ảnh và mã nguồn mở OpenCV, thuật toán CNN (Convolutional Neural Networks) trong xử lý ảnh để phân loại, và từ đó ước lượng khối lượng từng loại hạt hạt cà phê. Các thử nghiệm bước đầu cho thấy các mô hình thuật toán ứng dụng cho kết quả tin cậy cao, có thể ứng dụng vào thực tiễn.
Abstract
Vietnam is the second largest country in the world in terms of coffee export volume, in order to maintain this achievement, the quality of green coffee beans plays a very important role. Coffee exporters need to control the quality of coffee from the stage of purchasing each consignment at the household to preliminarily processing at the factory and exporting. However, the quality control of green coffee requires expertise and is being done manually, so it takes time, effort and cost for the exporters. Therefore, the objective of this study is to build a process, design an algorithm to apply artificial intelligence (AI) to analyze the quality and estimate the weight (ULKL) of green coffee beans automatically and quickly and reduce costs. The study was carried out by collecting and labeling samples of coffee bean data according to 12 types of beans, training the model with Yolov5 in object recognition, OpenCV open-source image processing technology, CNN (Convolutional) algorithm Neural Networks) in image processing for classification and weight estimation of each type of coffee bean. The research results show that the applied algorithm models give highly reliable results, which can be applied in practice.
Từ khóa
Phân loại cà phê, Ước lượng khối lượng, Mạng thần kinh tích chập (CNN), Xử lý hình ảnh, Trí tuệ nhân tạo
Coffee classification; Weight estimates; CNN; Image processing; Artificial Intelligence.
|
 Download
|
|
Nghiên cứu thực nghiệm về cơ chế thúc đẩy hành vi môi trường chủ động của doanh nghiệp tại tỉnh Khánh Hòa, Việt Nam
2023, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á
Mở rộng
Tóm tắt
Mục tiêu của nghiên cứu này nhằm xác định áp lực của các bên liên quan lên hành vi môi trường chủ động của doanh nghiệp. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ một khảo sát 407 doanh nghiệp đang hoạt động trên địa bàn tỉnh Khánh Hòa bằng kỹ thuật chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản. Mô hình phương trình cấu trúc bình phương tối thiểu riêng phần (PLS-SEM) được sử dụng để ước lượng và kiểm định ảnh hưởng của áp lực các bên liên quan lên hành vi môi trường chủ động của doanh nghiệp với phần mềm thống kê SMARTPLS 4.0. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng áp lực thể chế, áp lực khách hàng, áp lực xã hội, và áp lực nội bộ đều có tác động dương lên hành vi môi trường chủ động của doanh nghiệp, trong đó, áp lực nội bộ có tác động mạnh nhất. Nghiên cứu cũng đề xuất một số hàm ý thực tiễn quan trọng nhằm giúp các nhà hoạch định chính sách và các bên liên quan thúc đẩy các doanh nghiệp áp dụng trách nhiệm môi trường và kinh doanh theo hướng bền vững. <br><br>Abstract <br>
This study aims to determine the stakeholder pressures on firms’ proactive environmental behavior. Using a simple random sampling method, the data was collected from a survey of 407 operating businesses in Khanh Hoa province, Vietnam. Partial Least Squares Structural Equation Modelling (PLS-SEM) was applied to estimate and test the impact of stakeholder pressures on the firm’s proactive environmental behavior using the SmartPLS 4.0 software package. The main findings indicate that regulatory, social, customer, and internal pressures have positively significant impacts on the company’s proactive environmental behavior. Notably, internal pressure strongly influences the firm’s proactive environmental behavior. The study also proposes several important practical implications to help policymakers and stakeholders in Vietnam promote businesses in adopting environmental responsibility and moving towards sustainability.
Download
Hiệu quả và năng suất tổng hợp của khu vực Đông Nam Bộ, Việt Nam giai đoạn 2010 – 2021
2023, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á
Mở rộng
Tóm tắt
Nghiên cứu này phân tích hiệu quả và năng suất tổng hợp của các tỉnh Đông Nam Bộ (ĐNB) trong giai đoạn từ 2010 - 2021. Bài báo sử dụng dữ liệu từ niên giám thống kê cấp tỉnh và phương pháp đo lường năng suất tổng hợp Färe-Primont, hiệu quả nguồn lực và phân tác các thành phần của năng suất tổng hợp. Kết quả chính cho thấy sự sụt giảm đà tăng trưởng năng suất tổng hợp và tăng trưởng kinh tế của ĐNB trong những năm từ 2016 đến 2021. Sự khác biệt giữa các tỉnh/ thành về vấn đề tăng trưởng, năng suất, hiệu quả và chất lượng tăng trưởng là rất rõ ràng. Dư địa nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn lực là khá lớn, và có thể tăng GRDP của toàn vùng khoảng 10%, tương đương 180 ngàn tỷ đồng mỗi năm. Kết quả cũng minh chứng về sự tác động của dịch bệnh và khó khăn khác trên thế giới tạo nên tác động kép tiêu cực tới xu thế giảm sút về tăng trưởng kinh tế cũng như năng suất tổng hợp và tính hiệu quả của việc sử dụng nguồn lực. Vì vậy, giải pháp về nâng cao chất lượng nguồn lực gắn liền với hiệu quả sử dụng vốn được kỳ vọng sẽ góp phần nâng cao tăng trưởng năng suất tổng hợp. <br> Abstract <br><br>
This study analyzes the efficiency and productivity of the Southeastern provinces in Vietnam during the period from 2010 to 2021. This paper utilizes data from the provincial statistical yearbooks and employs the Färe-Primont technique to measure total factor productivity (TFP), efficiency, and decomposition of the components of TFP. The key results indicate a decline in the growth momentum of both TFP and economic growth in the Southeastern provinces from 2016 to 2021. This study highlights the substantial variations in growth, productivity, efficiency, and quality of growth across the provinces. There is considerable potential for improving resource use efficiency, which could increase the gross regional domestic product (GRDP) of the entire region by around 10%, equivalent to VND 180 trillion per year. The results also demonstrate the negative impact of the global pandemic and other issues on economic growth, as well as total factor productivity and resource use efficiency. Therefore, the solution to improving the quality of resources, which is closely linked to the efficiency of capital use, is expected to contribute to enhancing overall productivity growth.
Download
|
