Bài báo “A Portable Multi-spectral Sensor-Based System with Machine Learning Models for Non-Destructive Sweetness Assessment of Cherry Tomatoes”
Sinh viên thực hiện:
• Trần Hoàng Thiên Phú (Tác giả chính)
• Trần Tuấn Kiệt – MTIO2023
• Lê Võ Đình Kha
• Võ Huy Hoàng – MTCL2021
• Trần Nhựt Thanh
Giảng viên hướng dẫn:
• TS. Phạm Quốc Hùng
• KS. Nguyễn Thành Nhân
Tóm tắt nghiên cứu:
Sweetness is one of the critical quality indicators in cherry tomatoes. Traditionally, measuring sweetness requires a destructive method: the fruit must be cut open, the juice extracted, and then analyzed using a testing device. However, both destructive analysis and high-resolution spectroscopy have notable drawbacks, such as high investment costs and non-portable equipment, which make them unsuitable for on-site mea surements or industrial applications. This study employed a combination of spectroscopy with wavelengths in the visible and near-infrared (VIS NIR) range and an AI-driven method to predict the sweetness of whole cherry tomatoes. Before modeling, the spectral data were preprocessed using the SNV method. Multiple Linear Regression, Support Vector Re gression, and Gaussian Process Regression were applied to model the complex relationship between spectral features and the sweetness val ues obtained through destructive testing. The GPR model achieved the highest performance for the raw spectral dataset, with a 0.86 coefficient of determination (R2) and a 0.33 °Bx Root Mean Square Error (RMSE). In contrast, SVR combined with SNV preprocessing yielded the highest accuracy, with an R2 of 0.88 and an RMSE of 0.30 °Bx. The proposed system demonstrates strong potential for non-destructive sweetness as sessment in cherry tomatoes, particularly in on-site settings and indus trial environments where rapid, cost-effective, and portable analysis is essential.
Kết quả nổi bật:
• Mô hình GPR: R² = 0.86, RMSE = 0.33 °Bx
• Mô hình SVR + SNV: R² = 0.88, RMSE = 0.30 °Bx
Lời cảm ơn:
“Chúng em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến TS. Phạm Quốc Hùng và KS. Nguyễn Thành Nhân – những người thầy đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo và đồng hành cùng chúng em trong suốt quá trình thực hiện nghiên cứu này.
Những kinh nghiệm học thuật và bài học quý giá từ quý thầy chắc chắn sẽ là hành trang quan trọng, đồng hành cùng chúng em trong con đường nghiên cứu và học tập sau này.”
VỀ HỘI NGHỊ:
The 3rd International Conference on Intelligent Systems and Data Science (ISDS 2025)
Thời gian: 18 – 19/10/2025
Địa điểm: Đại học Cần Thơ
Hội nghị được tổ chức nhằm tạo điều kiện cho các nhà nghiên cứu trong và ngoài nước chia sẻ các công trình khoa học tiên tiến trong lĩnh vực Công nghệ thông tin và Truyền thông.
Đây cũng là cơ hội để các đơn vị cùng nhau phát triển các giải pháp ứng dụng hệ thống thông minh và khoa học dữ liệu vào thực tiễn.
(Hội nghị thuộc danh mục Scopus)
Thông tin chi tiết: https://www.facebook.com/UIT.Fanpage/posts/pfbid0tKMtFUi1KHgzfdsnupYLphiLjtCSSwquqP8YTugtttNeQArDHtLhUUuGtxnSC6Bl
