Hình. Sơ đồ khối nguyên lý hoạt động của bẫy

Ruồi giấm phương đông (Bactrocera dorsalis) thuộc họ ruồi giấm (Diptera: Tephritidae) còn được gọi đơn giản là ruồi vàng, là loài côn trùng gây hại phổ biến trên toàn thế giới (Zeng et al., 2019). Chúng chuyên tấn công vào các loại cây ăn quả và thể hiện hành vi nội thực bằng cách đẻ trứng vào bên trong quả, ấu trùng khi nở tiêu thụ thịt quả từ bên trong gây hư thối quả (Weems et al., 2012). Ruồi vàng là loài đa thực, chúng tấn công nhiều vật chủ khác nhau, chủ yếu là cây ăn quả như cây có múi, xoài, ổi, đu đủ (Iwaizumi, 2004) gây thất thoát sản lượng và kinh tế đáng kể (Papadopoulos et al., 2024). Ruồi vàng có xuất xứ từ Đông Nam Á (Vargas et al., 2015) và nhanh chóng lan rộng khắp khu vực trong đó có cả Việt Nam (Allwood & Leblanc, 1997). Chúng tấn công nhiều loại cây có giá trị xuất khẩu cao như thanh long, nhãn, cây có múi, đào, mận (Hien et al., 2019; Khanh et al., 2014; Tran et al., 2019) làm ảnh hưởng đến thu nhập của nông dân và kinh tế của đất nước. Do đó, việc quản lý và hạn chế sự phá hoại của ruồi vàng là hết sức cần thiết.

Trong những năm gần đây, biện pháp quản lý dịch bệnh tổng hợp IPM (Integrated pest management) được sử dụng rộng rãi ở nhiều nơi trên thế giới do các lợi ích mà nó mang lại như giảm lưu lượng thuốc trừ sâu, bảo vệ thiên địch, mang lại hiệu quả đáng kể (Muriithi et al., 2016). Một trong các công việc chính của IPM là giám sát số lượng và phân bố của côn trùng gây hại. Biện pháp giám sát truyền thống dựa trên việc sử dụng các bẫy khác nhau để thu hút và bẫy côn trùng. Đối với ruồi vàng, nhiều loại bẫy được sử dụng như bẫy dính, bẫy chai, bẫy Mcphail (Navarro-Llopis & Vacas, 2014) đã được sử dụng. Kiểm tra và đếm số lượng ruồi vàng mắc bẫy được thực hiện một cách thủ công để giám sát số lượng và phân bố của chúng. Đây là một công việc tiêu tốn nhiều sức lao động và dễ gây ra sai sót. Bên cạnh đó, việc kiểm tra tại đồng ruộng và bảo trì cũng phải được thực hiện thường xuyên để kịp thời thay thế bẫy cũ (đối với bẫy dính) hoặc loại bỏ xác ruồi và bổ sung chất dẫn dụ (đối với các loại bẫy ruồi vàng khác). Các công việc trên đều tiêu tốn nhiều nhân lực và thời gian, đặc biệt là khi quản lý các khu vực rộng lớn (Ding & Taylor, 2016; Zhang & Swinton, 2009). Do đó, một bẫy được tích hợp các cảm biến có thể tự động đếm số lượng ruồi vàng mắc bẫy là cần thiết để hỗ trợ hiệu quả việc phát hiện và quản lý số lượng ruồi vàng.

Việc giám sát thời gian thực côn trùng gây hại là yếu tố then chốt để nâng cao hiệu quả phòng trị chủ động, giúp giảm thiểu thiệt hại nông nghiệp và bảo vệ hệ sinh thái một cách bền vững. Đối với phương pháp giám sát truyền thống, vốn dựa vào việc kiểm tra thủ công các bẫy côn trùng để xác định số lượng và mật độ của chúng, côn trùng gây hại chỉ được phát hiện khi chúng đã tấn công vườn cây với số lượng nhất định. Dẫn đến việc sử dụng thuốc trừ sâu liên tục và định kỳ nhằm phòng ngừa sự xâm nhập của sâu bệnh. Điều này gây lãng phí và tăng mức độ độc hại do sự tích tụ của thuốc trừ sâu cũng như vô tình tiêu diệt nhiều loài thiên địch khác. Giám sát thời gian thực mang lại khả năng phát hiện sớm sự xuất hiện của côn trùng gây hại, từ đó giúp nông dân và người quản lý có thể đưa ra các giải pháp ngăn ngừa kịp thời và chuẩn xác (John et al., 2023). Do đó, có thể giảm thiểu lượng thuốc trừ sâu được sử dụng dẫn đến tiết kiệm chi phí và thời gian, bảo vệ sức khỏe người nông dân (Liao et al., 2012). Các bẫy điện tử tự động có thể được đặt ở rìa xung quanh khu vực được giám sát để liên tục theo dõi và cảnh báo mỗi khi có sự xuất hiện của côn trùng gây hại.

Đã có nhiều nghiên cứu về bẫy điện tử với mục đích tự động quản lý số lượng và nhận diện ruồi vàng gây hại. Hầu hết các nghiên cứu dựa trên hai loại dữ liệu hình ảnh và quang học. Các bẫy điện tử dựa trên dữ liệu hình ảnh có khả năng đếm và nhận diện côn trùng với độ chính xác cao nhờ việc ứng dụng các thuật toán xử lý ảnh và mạng học sâu tiên tiến (Lello et al., 2023). Tuy nhiên, chúng lại yêu cầu các phần cứng mạnh mẽ và bảo trì thường xuyên để có thể hoạt động hiệu quả (Preti et al., 2021), điều này chưa phù hợp với nhu cầu hoạt động liên tục trong thời gian dài của hệ thống tự động giám sát và cảnh báo sự xuất hiện của ruồi vàng. Đối với bẫy điện tử dựa trên cảm biến quang học, cảm biến hồng ngoại thường được sử dụng kết hợp với bẫy dạng chai hoặc bẫy phễu để phát hiện và đếm số lượng ruồi vàng mắc bẫy. Ví dụ, Jiang et al. (2008) đã sử dụng hai cặp LED thu-phát hồng ngoại gắn ở lối vào của một bẫy ruồi vàng thương mại tạo thành cơ chế đếm kép nhằm theo dõi số lượng ruồi vàng xâm nhập vào bẫy. Trong nghiên cứu này, thí nghiệm được thực hiện trong thời gian dài để đánh giá độ chính xác của bẫy và đạt được kết quả là 81,42%. Tuy nhiên, thuật toán đếm trong nghiên cứu này chưa dựa trên sự phân tích chi tiết các các hành vi của ruồi vàng vào bẫy dựa trên tín hiệu thu được dẫn đến giảm độ chính xác của thuật toán. Một cách tương tự, Liao et al. (2012) áp dụng thuật toán đếm kép vào hệ thống giám sát và cảnh báo sớm sự xuất hiện của ruồi vàng. Nghiên cứu đã phân tích một số hành vi của ruồi ảnh hưởng đến kết quả đếm và đề xuất cách khắc phục. Tuy nhiên, đối với trường hợp ruồi quay ngược trở ra rồi đi vào lại thì vẫn dẫn đến kết quả đếm sai. Một nghiên cứu khác dựa trên cảm biến hồng ngoại và quang trở để phát hiện sự kiện ruồi vàng rơi vào bẫy được thực hiện bởi Holguin et al. (2010). Bẫy xô với mồi dẫn dụ và chất độc được đặt ở phía trên một cái xô được sử dụng trong nghiên cứu. Ruồi vàng bị thu hút bởi mồi và bị giết hoặc choáng bởi chất độc rơi vào xô. Trong quá trình rơi, nó đi qua các cảm biến quang được lắp ở thân xô gây ra một thay đổi điện áp có thể đọc được bằng một vi điều khiển và được xem là một lần đếm.

Kết quả thử nghiệm thực tế cho thấy bẫy tồn tại một số hạn chế như côn trùng rơi vào bẫy có thể bay ngược ra dẫn đến kết quả đếm sai và số lượng côn trùng đi vào bẫy ít hơn so với một bẫy truyền thống. Tương tự, Goldshtein et al. (2017) đã thiết kế medfly Automatic Trap (medfly-AT) có dạng một ống hình trụ. Trên đỉnh ống là lối vào và chất dẫn dụ cùng với chất độc. Khi ruồi vàng vào bẫy và bị giết hoặc choáng bởi chất độc nó rơi xuống đáy bẫy qua một phễu được đặt ở thân bẫy. Ở đoạn thu hẹp cuối của phễu, một cặp cảm biến thu phát hồng ngoại được lắp đặt để phát hiện sự kiện xác ruồi vàng rơi qua. Tín hiệu từ cảm biến được đọc bởi một máy tính nhúng Raspberry Pi và được theo dõi để đếm số lượng ruồi mắc bẫy. Kết quả thử nghiệm thực tế tại vườn cây cho thấy độ chính xác dao động từ 83% đến 96% tùy thuộc vào địa điểm và số lượng ruồi thực tế. Số lượng ruồi vào bẫy càng cao thì độ chính xác càng giảm. Có thể thấy, bẫy điện tử sử dụng dao động điện áp từ cảm biến hồng ngoại rất phù hợp để phát hiện ruồi vàng tự động và liên tục trong thời gian thực. Tuy nhiên, các nghiên cứu trên chưa phân tích chi tiết các hành vi của ruồi vàng gây tác động thế nào đến độ chính xác của tín hiệu thu được từ cảm biến. Một số nghiên cứu tuy có phân tích về một vài trường hợp hành vi bất thường của ruồi vàng nhưng lại chưa đề xuất biện pháp hoặc thuật toán phù hợp để ứng phó.

Mục đích của nghiên cứu này là tập trung cải tiến thuật toán của cơ chế đếm kép dựa trên phân tích hành vi vào bẫy của ruồi vàng trong thời gian dài. Một bẫy điện tử tích hợp cơ chế đếm kép được chế tạo dựa trên bẫy truyền thống. Bẫy được cài đặt chương trình thu thập và lưu trữ tín hiệu điện ngõ ra hai cặp LED thu liên tục trong một tháng để phân tích hành vi ruồi vào bẫy. Các hành vi này là cơ sở để phân tích và cài đặt thuật toán đếm số lượng ruồi vào bẫy. Thuật toán được phát triển tiếp tục được thử nghiệm thời gian thực tại vườn cây ăn trái để đánh giá kết quả. Việc xây dựng thuật toán đếm dựa trên thống kê hành vi vào bẫy của ruồi vàng là nội dung cải tiến quan trọng của nghiên cứu này. Kết quả của nghiên cứu có thể được ứng dụng để phát triển các hệ thống giám sát ruồi vàng quy mô lớn hơn. Hơn nữa, việc kết hợp với công nghệ internet vạn vật hay IoTs (Internet of Things) và công nghệ học máy cũng hứa hẹn nâng cao khả năng nhận diện, phát hiện sớm các loài côn trùng gây hại góp phần vào công tác phòng chống dịch bệnh và bảo vệ sản xuất một cách chủ động, hiệu quả.

Thí nghiệm thu thập dữ liệu và kiểm tra khả năng hoạt động của bẫy được thực hiện tại một vườn táo xanh đang cho quả có diện tích 2000 m² tại Thành phố Cần Thơ, Việt Nam (tọa độ: 10.116264, 105.659035). Trong quá trình thu thập dữ liệu và thử nghiệm thực tế, bẫy điện tử được lắp đặt và kích hoạt vào lúc 6 giờ sáng và tắt vào 6 giờ tối vì ruồi vàng không hoạt động vào ban đêm. Mỗi ngày vào buổi tối, dữ liệu được trích xuất từ thẻ nhớ bên trong bẫy để lưu trữ và phân tích. Vị trí địa điểm được dùng để thực hiện các thí nghiệm bao gồm thu thập dữ liệu và kiểm tra thực địa. Trong nghiên cứu, độ chính xác của cơ chế đếm kép dựa trên cơ sở các hành vi đi vào bẫy của ruồi được tập trung cải tiến. Một bẫy điện tử tích hợp cơ chế đếm kép được thiết kế và thu thập dữ liệu thực tế trong một tháng để phân tích hành vi vào bẫy của ruồi vàng. Các hành vi này được sử dụng phát triển thuật toán đếm lượng ruồi vào bẫy.

Qua thời gian nghiên cứu, kết quả cho tháy, quản lý và kiểm soát côn trùng gây hại tự động giúp việc chống lại các loài côn trùng có số lượng đông đảo trở nên hiệu quả và tiết kiệm thời gian và công sức lao động. Một thiết kế bẫy điện tử cùng với cải tiến thuật toán phát hiện và đếm số lượng ruồi vàng tự động dựa trên cơ chế đếm kép được trình bày trong nghiên cứu. Bẫy điện tử được phát triển dựa trên bẫy ruồi vàng truyền thống bằng cách bổ sung một lối vào dạng phễu cùng các cảm biến và mạch điều khiển. Kết quả phân tích dữ liệu ruồi vàng vào bẫy thực tế cho thấy chúng thể hiện nhiều hành vi khác nhau trong quá trình đi vào bẫy bao gồm: di chuyển liên tục trước một cảm biến, di chuyển chậm chạm hoặc đứng yên trong quá trình đi vào bẫy, đi ngược ra khỏi bẫy sau đi đã đi vào và các cá thể ruồi vàng vào bẫy liên tiếp. Dựa vào các dữ liệu trên, một thuật toán đếm số lượng ruồi vàng vào bẫy dựa trên tín hiệu từ hai cặp LED thu phát hồng ngoại đã được đề xuất. Kết quả thử nghiệm thực tế trong một tuần cho thấy bẫy có khả năng đếm số lượng ruồi vàng đi vào bẫy với độ chính xác 95,05%. Bên cạnh đó, thống kê số lượng ruồi vàng mắc bẫy theo thời gian trong ngày cũng cho thấy thời điểm hoạt động tích cực của ruồi vàng là khoảng từ 6 giờ đến 9 giờ và từ 15 giờ đến 16 giờ. Tuy nhiên, độ chính xác của nghiên cứu còn hạn chế và có xu hướng giảm khi số lượng ruồi vàng vào bẫy nhiều hơn. Điều này cho thấy thuật toán đếm được đề xuất còn hạn chế khi số lượng ruồi vào bẫy quá nhiều trong một thời điểm nhất định. Vấn đề này cần được kiểm tra bằng cách kéo dài thử nghiệm thực tế để tìm ra nguyên nhân chính xác và đề xuất biện pháp khắc phục hiệu quả. Trong tương lai, thuật toán nhận diện ruồi vàng nên được bổ sung nhằm cung cấp khả năng phân biệt loài côn trùng vào bẫy để hoàn thiện bẫy điện tử. Từ đó, một hệ thống tự động phát hiện, cảnh báo sớm và quản lý phân bố ruồi vàng có thể được phát triển.